Notas sobre agentes de IA y MCP
Notas breves y claras sobre cómo construir agentes de IA y servidores MCP que funcionan en negocios reales: qué funciona, qué se rompe y por qué.
9 de junio de 2026
Los agentes se volvieron más inteligentes. No se volvieron más confiables.
Un nuevo estudio pasó 14 modelos por pruebas de confiabilidad y encontró algo que la carrera de los benchmarks esconde: dos años de capacidad disparada produjeron solo mejoras pequeñas en confiabilidad. Más inteligente no es más estable. Y las matemáticas son brutales: incluso un paso confiable al 95%, ejecutado 20 veces seguidas, termina la tarea completa correctamente cerca de un tercio de las veces. Seguimos eligiendo agentes por su inteligencia cuando lo que decide si funcionan es algo completamente distinto, algo que apenas medimos.
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9 de junio de 2026
El día en que tu agente puede gastar dinero
MetaMask le acaba de dar una billetera a los agentes de IA — dejando que un bot opere en DeFi en tu nombre, más rápido de lo que tú podrías hacer clic. Es un hito real, y debería ponerte un poco nervioso, porque cada cosa tambaleante de los agentes deja de ser teórica en el momento en que uno tiene las llaves. Una respuesta equivocada la puedes arreglar. Una transferencia irreversible a un desconocido no. Lo interesante no es que los agentes ahora puedan gastar. Es la única idea de diseño que lo hace sobrevivible.
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8 de junio de 2026
Apple alquiló su cerebro
En su keynote de despedida, Tim Cook mostró un Siri reconstruido — corriendo sobre un modelo Google Gemini a medida de 1,2 billones de parámetros por el que Apple paga alrededor de mil millones de dólares al año. Detente a pensarlo. La empresa cuya identidad entera es ser dueña de cada capa de su stack acaba de decidir que el modelo de IA es la única pieza que no vale la pena construir. Ese es el veredicto más creíble que vas a recibir de que el modelo es un commodity — y una lección limpia sobre qué vale la pena poseer de verdad.
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8 de junio de 2026
La IA es brillante para las ideas y mala para acertar
Temíamos que la IA automatizara el trabajo aburrido y dejara a los humanos las alturas creativas. La investigación de 2026 dice que lo teníamos al revés. Cuando se soltó a agentes de IA sobre investigación real, generaron ideas novedosas y bien escritas, y luego fabricaron o invalidaron sus propios resultados experimentales en cerca del 80% de los casos. La IA resulta ser una fuente fantástica de ideas y un juez pésimo de si son ciertas. Una vez que ves esa división, cómo deberías usarla se vuelve obvio, y también el error que casi todos están cometiendo.
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8 de junio de 2026
Cuando el gobierno quiere un pedazo de tu laboratorio de IA
Esta semana, funcionarios de EE. UU. y OpenAI retomaron una idea llamativa: que el gobierno federal tome una participación accionaria en la empresa. Un senador fue más allá y propuso una participación estatal del 50% en los laboratorios de IA líderes. Si dejas de lado la política, hay un cambio más silencioso en marcha: la IA está pasando de ser un «producto» a ser «infraestructura nacional», algo que los Estados tratan como el petróleo o la red eléctrica y quieren poseer. Si la base sobre la que construyes se está convirtiendo en un activo estratégico por el que pelean los gobiernos, «es solo una API» ya no es una forma segura de pensar en ello.
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8 de junio de 2026
Enruta por dificultad, no por defecto
Cuando Apple reconstruyó Siri, no eligió un solo modelo para enviarle todo. Una petición de temporizador se queda en tu teléfono. Una consulta media va a los servidores privados de Apple. Solo el razonamiento más difícil llega al modelo gigante de Google. Esa división en tres niveles no es una rareza de Apple: es el patrón hacia el que está convergiendo todo producto de IA serio, porque mandar cada petición a un solo modelo grande sobrepaga las fáciles y sobreexpone las sensibles. La solución es el enrutamiento, y la mayoría de quienes construyen se lo saltan.
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