Uber limitó el gasto de IA a $1,500 por persona y una empresa quemó $500 millones en un mes. El tope trata el síntoma. La causa es soltar agentes sin alcance.
Construir IA es más barato que nunca, así que la apuesta es construir. Pero el 95% de los pilotos no mueve el P&L, y nadie cuida la bajada de la curva.
Cognition levantó mil millones a 26 mil millones de valoración por un agente autónomo. En producción, la autonomía es justo lo que primero falla. La pregunta es cuánta darle.
Box creó 13 tipos de puestos nuevos por la IA, uno para hacer marketing por industria. La pregunta no es qué recortar con IA, sino qué marketing ya es posible.
Un agente de ventas redactó una factura de $0.00 con total confianza. La API acertó el monto. Los logs estaban limpios. Solo la traza completa lo explicó.
El título 'consultor de IA' caduca. Lo que queda es una disciplina: empezar por el flujo determinista y subir a un agente solo cuando el problema lo exige.
Kirkland & Ellis pone 500 millones en IA y medio LinkedIn lo leyó mal: no entrena un modelo, construye la capa que va encima del modelo. Ahí está el moat.
Dos tribunales lo confirmaron en 2026: lo que tu equipo escribe en ChatGPT o Claude es prueba descubrible en juicio. El problema no es la IA, es no tener política.
Anthropic lanzó Opus 4.8 con Dynamic Workflows: cientos de subagentes en paralelo que se verifican entre sí. Lo que no se paraleliza es el criterio.
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