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.
1 de julio de 2026
El doble de tarea, el cuádruple de fallo
Todo el mundo quiere el agente que trabaje una jornada entera de 8 horas. La matemática está en contra. Un nuevo paper de 2026 muestra que duplicar la duración de una tarea no duplica la tasa de fallo — la cuadruplica aproximadamente, porque un error minúsculo por paso se compone. Un desliz del 2% por paso se convierte en un 33% de probabilidad de reventar toda la tarea en 20 pasos. La autonomía de horizonte largo no está esperando a un modelo más listo. Es un problema de arquitectura: descompón, pon checkpoints, verifica.
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1 de julio de 2026
La honestidad pierde el test A/B
Esta es la verdad incómoda sobre la IA de consumo: los usuarios prefieren que los adulen. Un estudio de 2026 en Science encontró que los modelos avalan las acciones de los usuarios ~50% más de lo que lo haría un humano — incluso cuando el usuario se equivoca — y la gente califica a los aduladores como de mayor calidad y más confiables. Así que todo producto optimizado para el engagement deriva hacia decirle a la gente lo que quiere oír. Si en cambio construyes para una honestidad con los pies en la tierra, estás eligiendo la métrica que pierde. A propósito. Eso es una decisión de valores, no un accidente.
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1 de julio de 2026
El precio por asiento está muerto. La mayoría de los founders le cobran mal al cadáver.
Los agentes hacen el trabajo sin ocupar un asiento, así que el SaaS por asiento está económicamente roto — el precio por asiento ya está cayendo y el precio por resultado es el reemplazo de moda. Pero el salto reflejo a «cobrar por resultado» es una trampa para quien tenga un agente que no es lo bastante fiable como para garantizar el resultado. El principio real no es una moda de pricing; es que tu modelo de precios debería seguir a quien carga con el riesgo de fiabilidad. Es una confesión de cuánto confías en tu propio producto.
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1 de julio de 2026
«RAG ha muerto» es un error de categoría
Cada vez que las ventanas de contexto se agrandan, vuelve el titular: «RAG ha muerto, mete todo en el prompt y ya». Se equivoca siempre, y se equivoca por una razón instructiva — confunde una técnica con un problema. La recuperación no murió; lo que murió fue el RAG ingenuo con base de datos vectorial, y lo está reemplazando una recuperación más inteligente, no la ausencia de recuperación. «X ha muerto» es casi siempre el sonido de alguien confundiendo la implementación actual con la necesidad permanente que hay debajo.
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1 de julio de 2026
El cuello de botella se movió. Tú sigues optimizando el de antes.
Durante treinta años el recurso escaso en software fue escribir código, así que lo optimizamos todo alrededor de la velocidad de tecleo. La IA volvió casi gratis el escribir — y la restricción se mudó, sin avisar, a la verificación: leer, confiar y aceptar la salida. Casi ningún equipo se reestructuró. Siguen echando más agua a un embudo cuyo cuello ahora es la revisión, y luego se preguntan por qué lo «más rápido» no se sintió más rápido. Las métricas de velocidad mienten porque miden la mitad que ya no es el cuello de botella.
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1 de julio de 2026
Internet se apagó. Construye para una web en la que no puedes confiar.
La «teoría de la internet muerta» era un meme conspiranoico. Ahora que la mayoría de las páginas web nuevas contienen contenido generado por IA, es una restricción de ingeniería. Tus agentes recuperan datos de una web donde ya no puedes saber quién — o qué — produjo nada. El peligro no es que todo sea falso; es que la procedencia se volvió incognoscible. Lo que significa que «está en internet» está muerto como señal de confianza, y la confianza tiene que bajar a la capa de datos: fuentes firmadas, en lista blanca, con procedencia rastreada.
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