https://blog.santiagoporras.com/tags/mcp/Recent content in Mcp on The lost referenceHugoesFri, 30 Oct 2026 16:55:00 +0100https://blog.santiagoporras.com/de-elegir-modelos-a-disenar-sistemas-ai-harness/Fri, 30 Oct 2026 12:00:00 +0100https://blog.santiagoporras.com/de-elegir-modelos-a-disenar-sistemas-ai-harness/<p>El 28 de octubre GitHub anunció la disponibilidad general de Copilot Fusion. En vez de escoger un modelo para cada tarea, eliges Fusion y el sistema decide qué modelos y patrones de ejecución utilizar. La <a href="https://docs.github.com/en/copilot/concepts/models/copilot-fusion" target="_blank" rel="noreferrer">documentación de GitHub</a> describe opciones como resolver con un modelo, escalar una respuesta para que otro la revise o generar una respuesta y pedir a otro modelo que la critique.</p> <p>El modelo sigue importando, pero cambia la pregunta. Durante estos últimos años hemos comparado nombres y versiones: ¿cuál razona mejor?, ¿cuál escribe mejor código?, ¿cuál tiene más contexto? Ahora aparece otra pregunta, más arquitectónica: <strong>¿qué sistema decide cómo usar modelos, datos y herramientas para completar el trabajo?</strong></p> <p>En <a href="https://blog.santiagoporras.com/modelo-ia-harness-importa/">un artículo anterior sobre qué es un harness y dónde vive</a>, expliqué por qué dos herramientas con el mismo modelo pueden comportarse de forma distinta. Aquí quiero dar un paso más: ¿qué cambia cuando el propio sistema empieza a elegir y combinar modelos?</p>