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Arquitectura de IA para agentes en producción: modos de fallo y capas de control
Una guía de arquitectura capa por capa para sistemas de agentes en producción: modos de fallo, medidas de seguridad, evaluaciones, observabilidad, control de costos, confianza cero y gobernanza.
12 min de lecturaAgentes de IA que negocian acuerdos: lo que los bots de Walmart revelan sobre el riesgo real
Los pagos de agente a agente ya están en funcionamiento. El peligro no es un lenguaje robótico secreto, sino la colusión y los mandatos sin control, y aquí está cómo decidir qué delegar.
6 min de lecturaEl grafo de ejecución, y no el modelo, es el límite de seguridad para los agentes.
Un análisis de finales de agosto de 2026 sobre el incidente de Hugging Face, la carta de ciberdefensa, la autenticación faltante de MCP y el certificado TRACE: por qué el contención de agentes ocurre durante la ejecución.
11 min de lecturaElegir un socio para el desarrollo de agentes de IA: preguntas más allá de la demostración.
Cómo elegir una empresa de desarrollo de agentes de IA en 2026: definición del flujo de trabajo, integraciones, permisos, pruebas de fallo, visibilidad en el despliegue y quién será el responsable posteriormente.
8 min de lecturaAgentes de IA gobernados: un modelo de política, varios puntos de aplicación en tiempo de ejecución.
Cómo controlar los costos, la elección del modelo, los datos, las herramientas y las llamadas MCP en tiempo de ejecución: un marco de gobernanza, un esquema de política neutral, soluciones alternativas, límites de seguridad y seguimiento.
9 min de lecturaPor qué los agentes de programación como Claude Code necesitan una capa de gobernanza, y no solo instrucciones mejores.
Una instrucción da forma a un intercambio, no a un flujo de trabajo. Cómo una capa de gobernanza formada por reglas, contexto definido, límites de autoridad y prueba de finalización hace que Claude Code sea fiable.
11 min de lecturaOrquestación full-stack para agentes de IA empresarial: seis capas más allá del modelo
Los agentes de IA empresarial fallan en aspectos relacionados con el modelo: integraciones, estado, observabilidad, gobernanza y transferencias de tareas a humanos. Seis capas de orquestación y una verificación de madurez.
7 min de lectura¿Quién es el responsable de un agente de IA en su empresa? Seis responsabilidades y sus titulares.
¿Quién tiene un agente de IA en su empresa? Con el SR 26-2 que no aborda los agentes, las seis funciones de responsabilidad, cómo cubrir esas plazas con equipos existentes y el funcionamiento diario.
16 min de lecturaLLMOps en la práctica: evaluación, observabilidad, costes y gobernanza para la IA
Lo que hace falta para que una aplicación LLM sea fiable en producción: versionado de prompts, suites de evaluación, trazas, métricas de alucinaciones, control de costes y gobernanza.
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