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.
4 de junio de 2026
Llegó la factura
Durante dos años el costo de la IA se sintió como un error de redondeo. En 2026 llegó la factura — Uber quemó el presupuesto anual de IA en cuatro meses, Microsoft les quitó Claude Code a sus propios ingenieros, JPMorgan dice que los tokens se están comiendo las ganancias de internet. Esto no es un bache pasajero. La facturación por tokens invierte la economía sobre la que se construyó el software, y el giro cruel es que un agente mejor cuesta más. Esto es lo que realmente cambió, con honestidad.
- business
- ai-native
- agents
4 de junio de 2026
El año en que el agente se volvió el atacante
Hace un año, la seguridad de los agentes era un experimento mental: ¿qué pasa si engañan a tu agente? En 2026 se volvió concreta, de tres maneras: un aficionado usó Claude Code y GPT para vulnerar nueve agencias gubernamentales y 195 millones de registros; una IA llevó adelante una campaña contra 600 firewalls en 55 países sin un humano al volante; y el propio agente interno de Meta filtró datos sensibles sin atacante alguno. La misma primitiva peligrosa, apuntada en tres direcciones. Aquí va el modelo de amenazas honesto.
- security
- agents
4 de junio de 2026
Tokenmaxxing, o cuando la ley de Goodhart viene por la IA
Las empresas querían 'adopción de IA', así que midieron el proxy más fácil — el uso de tokens —, lo pusieron en una tabla de clasificación (leaderboard) y obtuvieron exactamente lo que midieron: gente quemando tokens para escalar en la tabla, no para hacer mejor trabajo. Es una ley de cincuenta años devorando una estrategia recién estrenada, y ahora sale cara dos veces: pagas por los tokens desperdiciados y envenenas la señal que querías. El arreglo también es viejo — mide resultados, no actividad.
- methodology
- business
4 de junio de 2026
Tu organigrama no puede correr agentes
Todo ejecutivo se pregunta '¿ya es lo bastante bueno el modelo?'. Nuevos datos del MIT dicen que esa es la pregunta equivocada: el 85% de las organizaciones quiere ser agentic (agéntico), pero el 76% admite que sus propias operaciones no pueden soportarlo. El bloqueo no es la capacidad del modelo, es que las empresas están atornillando un nuevo tipo de trabajador a un organigrama dibujado para humanos. Un agente no tiene jefe, ni escalera de carrera, tiene permisos acotados y una tasa de alucinación. Aquí está la casilla que le falta a tu organigrama.
- business
- methodology
- ai-native
3 de junio de 2026
La mayoría de los agentes de IA nunca llegan a producción
La demo deslumbra. Después, el agente nunca sale a producción. Encuesta tras encuesta en 2025–26 encuentran el mismo abismo: casi todos tienen un piloto de agente, casi nadie lo tiene en producción. La razón no es el modelo: es la ingeniería poco glamorosa que la demo te dejó saltarte. Esto es lo que hace distinto la pequeña minoría que sí lo lleva a producción.
- agents
- eval
- methodology
3 de junio de 2026
Un modelo barato puede hacer el 90% del trabajo
El movimiento por defecto es apuntar el modelo más grande e inteligente a todo. Funciona en la demo y, en silencio, te lleva a la quiebra a escala — porque la mayor parte de lo que hace un agente no es razonar, es mecánico, y estás pagando sueldo de genio por leer un formulario. La solución es aburrida y vale ~90%: deja que un modelo inteligente planifique, y que los modelos baratos hagan. Acá está la economía, y la única regla arquitectónica que lo hace posible.
- agents
- architecture
- business