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 por un agente autónomo. En producción, la autonomía es justo lo que primero falla. La pregunta es cuánta conviene darle.
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. El problema está en 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.
El fundador de Gumloop frenó a su equipo: dejen de automatizar todo con IA. La falla cara de los agentes es el slop que te cuesta clientes, no el costo.
Un CEO en el podcast 20VC reemplazó Salesforce de $600K en 3 semanas y no cambiaría el uso de Anthropic ni con precio doble. El moat se movió al flujo.
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