Por qué empezar aquí
Aulafy está pensado para construir con IA sin depender de una cuenta, una nube o una herramienta concreta. Eso exige una base mínima: terminal, Python, Git, entornos aislados, Docker y criterio para decidir qué corre en local y qué puede salir a una API externa.
No necesitas ser administrador de sistemas. Sí necesitas poder repetir un proyecto mañana, explicarle a otra persona cómo arrancarlo y revisar qué cambió cuando la IA tocó archivos.
Las piezas del stack
- Terminal: donde arrancas modelos, servidores, scripts y herramientas como Codex, Claude Code, Ollama o Docker.
- Python moderno: el pegamento para scripts, RAG, evals, automatizaciones y pruebas de modelos.
- Git: el historial de cambios, prompts, configuración y decisiones técnicas.
- Docker: la forma de levantar servicios como Qdrant, n8n, Open WebUI o bases de datos sin ensuciar tu ordenador.
- Modelos locales: útiles para privacidad, costes previsibles, tareas repetitivas y aprendizaje reproducible.
Regla de decisión local vs cloud
Usa local cuando el dato sea sensible, repetitivo, barato de procesar en tu máquina o cuando quieras aprender cómo funciona el sistema. Usa cloud cuando necesites máxima calidad, contexto enorme, razonamiento fuerte o integración que todavía no tienes local.
decision: datos_sensibles: local prototipo_rapido: cloud_or_local coste_repetitivo: local maxima_calidad: frontier aprendizaje_tecnico: local produccion_hibrida: gateway_con_routing
Entregable
Al terminar esta lección deberías poder dibujar tu stack: qué herramienta edita código, qué modelo responde, dónde viven los datos, cómo se versiona el proyecto y cómo se arranca de nuevo.
Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Python moderno con uv». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.