Víctor Mollá

Víctor Mollá

CEO & Co-Founder de GuruSup

Víctor Mollá es CEO y Co-Founder de GuruSup, la plataforma de atención al cliente potenciada por IA. Con más de 10 años de experiencia en tecnología, ha colaborado con Microsoft y ha liderado equipos de producto en empresas como GuruWalk y Gedesco. Es profesor en Domestika donde imparte 4 cursos sobre inteligencia artificial con miles de alumnos, y co-presenta El Test de Turing, el podcast semanal de IA aplicada a negocio. Su comunidad en LinkedIn supera los 23.000 seguidores. Víctor es investigador asociado en Narratech (Universidad Complutense de Madrid) y su trabajo se centra en agentes IA autónomos, sistemas multi-agente y automatización del soporte al cliente.

Artículos de Víctor Mollá(113)

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es el prompt engineering? Guía para agentes de IA

Qué es el prompt engineering, cómo funcionan las técnicas principales (zero-shot, few-shot, chain-of-thought, role prompting) y cómo aplican a los agentes de IA que atienden a tus clientes.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es LlamaIndex? Guía práctica para equipos técnicos

LlamaIndex es el framework de datos para RAG: conecta tus documentos a un LLM en minutos. Te explicamos cómo funciona, en qué se diferencia de LangChain y cuándo usarlo.

Arquitectura de Agentes IA

LangGraph: qué es, cómo funciona y cuándo usarlo en empresa

LangGraph es el framework de grafos con estado de LangChain para construir agentes complejos. Qué son los nodos, edges y StateGraph, cuándo elegirlo frente a LangChain o CrewAI y para qué sirve en empresa.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es LangChain? Framework, componentes y usos en empresa

LangChain es el framework más usado para construir agentes y aplicaciones con LLMs. Qué es, cómo funciona, chains, LCEL, agents, memory, tools y cuándo no usarlo.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es CrewAI? El framework multiagente que orquesta equipos de IA

CrewAI es el framework Python open-source para orquestar agentes de IA autónomos. Descubre cómo funciona, cuándo usarlo y cuándo LangGraph te conviene más.

Arquitectura de Agentes IA

Agentic RAG: qué es y en qué se diferencia del RAG clásico

Qué es el agentic RAG, cómo funciona, en qué se diferencia del RAG clásico y sus variantes principales: Self-RAG, CRAG y GraphRAG. Con casos de negocio reales.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es una base de datos vectorial? Guía técnica y práctica

Qué es una base de datos vectorial, cómo funciona por dentro (HNSW, IVF, ANN, cosine similarity) y cuál elegir entre Pinecone, Qdrant, Chroma, Milvus, Weaviate y pgvector según tu caso.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué son los embeddings en IA? Guía completa con modelos y casos de uso

Qué son los embeddings en IA, cómo convierten significado en números, espacio vectorial, distancia coseno, modelos (OpenAI, Cohere, open source) y cómo se usan en RAG y atención al cliente.

Arquitectura de Agentes IA

Chunking en RAG: qué es y cómo elegir la estrategia correcta

Guía completa de chunking en RAG: qué es, todas las estrategias (fixed-size, semantic, agentic, late chunking), cómo elegir y cómo evaluarlo en producción.

Arquitectura de Agentes IA

¿Qué es MCP (Model Context Protocol)? Guía completa

MCP (Model Context Protocol) es el estándar abierto de Anthropic que conecta agentes de IA con cualquier herramienta o dato sin integraciones a medida. Guía completa: arquitectura, casos de uso y diferencias con A2A.

Arquitectura de Agentes IA

Memoria en agentes de IA: tipos y cómo funciona

Qué es la memoria en los agentes de IA, cuáles son sus tipos (corto plazo, largo plazo, episódica, semántica, procedural), cómo se implementa con vector stores, LangGraph o mem0, y cómo cambia la atención al cliente.

Arquitectura de Agentes IA

Alucinaciones de la IA: qué son y cómo evitarlas

Qué son las alucinaciones de la inteligencia artificial, por qué ocurren aunque el modelo sea potente y cómo evitar que tu agente IA le dé datos inventados a un cliente.