El modelo legal propio de Thomson Reuters le ganó a GPT 5.4 y a Claude Sonnet 5 en su propio terreno. La corrida final de entrenamiento costó 450.000 dólares.
La prensa dijo que Pinecone Nexus superó a los modelos frontera. El dato primario dice 47,4% contra 46,4%. Lo que compró la capa de conocimiento fue costo.
Uber liberó ADR tras admitir que sus herramientas no veían qué hacían sus agentes. El hallazgo incómodo: aprobar 50+ acciones por sesión no es supervisión.
El director de producto de Anthropic renunció a la junta de Figma el 14 de abril. Tres días después, Anthropic lanzó Claude Design, su competidor directo.
Un ingeniero con Claude resuelve en una tarde lo que antes tardaba una semana. La misma herramienta, sin criterio, borra una base de datos en producción.
La IA empresarial no falla porque el modelo no razona. Falla porque la empresa no tiene torre de control: quién aprueba qué, con qué política, con qué registro.
Cuando el modelo es barato, el sistema es el trabajo. LangChain publicó el esquema de cuatro loops que hace que un agente se califique y corrija solo.
Block montó Builderbot: lo etiquetas en Slack e investiga, planea y entrega. 1.500 PRs por semana y 15% del código en producción salen de ahí.
Google formalizó el Open Knowledge Format para que los agentes mantengan tu documentación. Estandariza la estructura, no la verdad. Ahí está el problema real.
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