Cognition levantó mil millones por un agente autónomo. En producción, la autonomía es justo lo que primero falla. La pregunta es cuánta conviene 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. 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.
El gasto en tokens subió 13x desde enero de 2025. Marketing es el segundo equipo que más gasta y el que peor lo mide. Cómo armar un FinOps de marketing.
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