Iris

Iris es una plataforma personal de conocimiento que conecta la actualidad mundial, la tecnología emergente y el aprendizaje práctico. Existe porque mantenerse informada y construir algo suelen ser dos actividades separadas, y yo quería un solo camino: entender qué está pasando, ver por qué importa y aprender cómo aplicarlo.

• My Briefing. Noticias por temas, con foco en Alemania, Europa, asuntos internacionales y Guatemala.
• Tech Observatory. Novedades que importan a quienes trabajan en IA, ciencia de datos y consultoría tecnológica: modelos y herramientas de desarrollo, pero también hardware, robótica y el coste ambiental de la computación.
• Builder's Lab. Rutas de aprendizaje con documentación, cursos, ejercicios y recursos comparados, para que la curiosidad acabe en una habilidad y no en un marcador.

• Una interfaz interactiva con tema claro y oscuro y navegación por temas.
• Rutas de aprendizaje de AI engineering para principiantes y explicaciones visuales de flujos con agentes.
• Ediciones de noticias con enlaces a las fuentes, recogidas mediante un flujo programado aparte.

• Las ediciones de noticias aún no están conectadas a la interfaz. Ese es el siguiente paso.
• Los flujos con agentes funcionan hoy como simulaciones didácticas, no como un backend en producción.
• El backend previsto coordinará investigación, análisis, verificación y trabajo editorial, y hará visible el proceso detrás de cada briefing en lugar de esconderlo tras un artículo terminado.
• El despliegue público está pendiente.

Berlin Family Scout

¿Qué hacemos hoy con un niño pequeño? Respondía mal a esa pregunta un sábado a las nueve de la mañana, con el móvil en una mano y un niño en la otra. Así que diseñé la app que realmente quería: un botón que tiene en cuenta dónde estamos, la hora, el tiempo que va a hacer y qué niños vienen, y devuelve una recomendación y dos alternativas, leídas en voz alta, con un sitio para comer después.

• Lugares antes que eventos. Parques infantiles, bibliotecas, granjas y espacios de juego cubiertos están ahí todos los días. Los eventos son el dato frágil y caro. Empezar por los lugares hace que la app sirva desde la primera semana y sea barata de mantener.
• Datos abiertos en lugar de scraping. OpenStreetMap, el portal de datos abiertos de Berlín, kulturdaten.berlin, el servicio meteorológico alemán a través de Bright Sky y los tiempos de viaje de la BVG. Los portales comerciales sirven para descubrir sitios, nunca se copian y siempre se enlazan.
• Procedencia en cada dato. Cambiador, acceso con carrito, cuánto del lugar está cubierto si llueve: cada valor guarda de dónde viene, cuándo se comprobó por última vez, y lo desconocido sigue siendo desconocido. El modelo nunca puede rellenar un hueco con una suposición plausible.
• La puntuación en el código, el lenguaje en el modelo. Distancias, horarios, franjas de edad y las reglas del tiempo son deterministas y se pueden probar. La IA se encarga de leer las páginas desordenadas de los sitios y de escribir la frase que explica la recomendación.
• Un conjunto de evaluación desde el primer día. Treinta lugares que me sé de memoria, comprobados a mano, ejecutados automáticamente en cada cambio de prompt para detectar un empeoramiento antes de que llegue a producción.
• Hecho para preguntarle, no para abrirlo. Voz de entrada y de salida, un plan del fin de semana el viernes por la tarde y un servidor MCP para poder preguntarle desde Claude en el móvil en lugar de abrir una app.