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Memoria de IA para Mac: seis criterios para elegir
Compara captura, fuentes, privacidad, búsqueda sin conexión, permisos y coste total. Conoce el alcance de ShogunAI y qué funciones necesitan servicios externos.
8 de septiembre de 2026
Blog
Notas sobre memoria, agentes y hacer que las cosas pasen
Apuntes de campo construyendo un OS para el individuo AI-native.
Qué publicamos y cómo lo verificamos
ShogunAI Editorial trata la memoria privada de IA, el contexto de trabajo, la arquitectura local-first y la capa de ejecución que convierte una respuesta en trabajo terminado. Escribimos para quienes evalúan cómo debe recordar, recuperar información y actuar un asistente dentro de herramientas reales.
Contrastamos las afirmaciones de producto con la implementación actual. Las cifras y citas incluyen fuentes identificables, y las opiniones de inversores o directivos se presentan como opiniones, no como hechos demostrados.
- Definiciones claras antes de las afirmaciones
- Fuentes identificadas para cifras y citas
- Límites, privacidad y fechas de actualización visibles
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El shogun nunca fue rey, y por eso tomamos el nombre
Durante setecientos años el mayor poder de Japón se ejerció en préstamo: legitimidad delegada, ejecución asumida. Esa separación es lo que falta en el software que actúa por ti.
20 de agosto de 2026Leer más →
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Cómo nació el logotipo de ShogunAI
Kabuto, origami e IA: tres ideas comprimidas en una sola marca, sin dibujar a un samurái.
20 de agosto de 2026Leer más →
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El modelo SECI ya no trata solo de la Combinación
La idea de que la IA solo cubre la Combinación se apoya en un supuesto: que el registro lo hace un humano a mano.
19 de agosto de 2026Leer más →
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La inteligencia prestada no compone
En Startup School 2026, Garry Tan planteó la ecuación de la AGI personal — y admitió cuánta gente abandona su propia receta.
19 de agosto de 2026Leer más →
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El CEO de la empresa de IA más potente dijo que su problema es olvidar
El titular de Sam Altman en Relentless fue la singularidad; la frase útil fue otra: se comparó con un modelo de IA poco brillante que acumula contexto y luego lo pierde.
19 de agosto de 2026Leer más →
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Recuerdo visual y la excepción que discutimos
Imágenes locales opcionales con conservación finita, controles de borrado y límites explícitos.
17 de agosto de 2026Leer más →
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Notas de reunión sin grabación
Notas de reunión en todos los planes, con transcripción en directo mediante tu propia clave de Deepgram y consumo del proveedor por separado.
17 de agosto de 2026Leer más →
Producto1 min de lectura
Trae tu plan, no solo tus claves
Pro ya no exige una clave de API: el trabajo del agente puede ejecutarse dentro de la suscripción de asistente que ya pagas.
17 de agosto de 2026Leer más →
Producto1 min de lectura
Cómo buscar en Slack, Gmail y Notion
Un flujo para reconstruir decisiones y contexto repartidos entre tus herramientas.
12 de agosto de 2026Leer más →
Ideas1 min de lectura
Qué dicen los inversores sobre memoria y contexto
Una síntesis sobre contexto, memoria y agentes que trabajan como compañeros.
19 de julio de 2026Leer más →
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Por qué la IA necesita memoria
Una guía práctica sobre memoria, contexto, privacidad y ejecución para el trabajo diario.
19 de julio de 2026Leer más →
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La capa de ejecución
Cómo la memoria se convierte en trabajo terminado con aprobación humana.
18 de julio de 2026Leer más →
Ideas1 min de lectura
Por qué local-first
Qué significa mantener la memoria de tu trabajo en tu propio dispositivo.
17 de julio de 2026Leer más →
Ideas1 min de lectura
Memoria pasiva, no capturas
Cómo recuperar contexto privado sin convertir tu pantalla en un sistema de vigilancia.
15 de julio de 2026Leer más →
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Te damos la bienvenida a ShogunAI
Por qué construimos un sistema operativo para la persona AI-native.
10 de julio de 2026Leer más →
Investigación para entender el contexto
Estos estudios independientes aportan contexto; no demuestran el rendimiento de ShogunAI ni implican respaldo. Consulta las guías de producto para conocer funciones y límites.
- Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
- Nelson F. Liu et al. · 2023
- En las tareas estudiadas, la posición de la información dentro de una entrada larga afectó al rendimiento. Una ventana de contexto mayor no garantizó una recuperación fiable.
- Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior
- Joon Sung Park et al. · 2023
- Esta investigación en simulación combina experiencias guardadas, reflexión y recuperación para planificar el comportamiento de agentes. Explica arquitecturas de memoria; no compara asistentes de trabajo.
