IAAgentes de IA
Lo que hace falta para llevar agentes de IA dentro de un producto. Aquí reunimos las decisiones de producto, los protocolos entre agentes, lo que cuestan los tokens y dónde deja de funcionar un retrofit.
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IAProtocolo A2A: cómo diseñar un agente al que llaman otros agentes
A2A v1.0 salió en marzo de 2026. Seis pasos para diseñar un servidor A2A: Agent Card, skills por resultado, ocho estados de tarea, bindings, auth y versiones.
IAWeb agéntica: qué cambiar cuando quien compra es un agente de IA
Gartner calcula que en 2028 el 90% de las compras B2B pasará por agentes de IA: más de 15 billones. Qué cambia en datos, feed y checkout.
IAWebMCP en 2026: la API con la que los agentes usan tu SaaS
Con WebMCP una página registra herramientas que un agente de IA del navegador llama directamente. Chrome 149 lo prueba en origin trial. Qué cambia en tu SaaS.
IAContext engineering: qué es y cómo aplicarlo a los agentes de IA
El context engineering decide qué entra en la ventana de contexto de un modelo. Hacerlo mal cuesta un 39% de precisión en tareas multi-turno.
IACoste de tokens en funciones de IA: gestiónalo antes de perder margen
El SaaS clásico ronda el 80% de margen; los productos con IA, el 52%. La diferencia son los tokens. Así presupuestamos las funciones de IA sin perder margen.
IACuánto cuesta integrar IA en un SaaS en 2026: rangos reales
El coste de integrar IA se divide en build, operación y mantenimiento. Rangos reales de 2026 para chatbots, RAG y agentes, más el tercio oculto que casi nadie presupuesta.
IADiseñar para agentes de IA: la interfaz que lee el usuario no humano
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IAURLs MCP efímeras: el patrón TTL para agentes de IA en 2026
Trend Micro contó 1.467 servidores MCP expuestos en internet sin autenticación. URLs con TTL de minutos, no días, cierran el hueco.
IAAgencia de integración de IA en 2026: qué debe contener realmente su pitch
Un pitch de agencia de integración de IA en 2026 se juzga por tres cosas: qué se despliega, cómo se mide, cómo se devuelve. Diez controles que escuchar y cinco señales para levantarte de la mesa.
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Los sistemas LLM multi-agente fallan en producción entre el 41 y el 86 por ciento. Casi todos los fallos se reducen a doce decisiones del primer mes. Aquí están, y cómo deshacerlas.
NegocioQué significa realmente un estudio AI-native en 2026
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IAPatrones de diseño de sistemas multi-agente en producción
Los sistemas multi-agente cuestan 15 veces más que un chat. El 40% de los pilotos fallan en 6 meses. Cinco patrones deciden si tu equipo de agentes sobrevive.
IAIA pegada encima o AI-native: por qué el retrofit topa con un techo
La IA pegada encima topa con un techo porque el límite está en el flujo de datos, no en el modelo. Cómo saber cuál tienes y cuándo el retrofit compensa.
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