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Una selección de postmortems publicados entre 2025 y 2026 por equipos que operan sistemas con IA en producción revela patrones repetidos: fallos en guardrails, deriva silenciosa de modelos, dependencia oculta del proveedor y una colección de sustos que vale la pena destilar.
Dos años de experimentación con modelos generativos aplicados a descubrimiento de producto han dejado prácticas concretas útiles y otras tantas que se descartan. Un repaso honesto de qué ha funcionado, qué ha fracasado y cómo incorporar IA al ciclo de discovery sin corromper sus fundamentos.
Tres años de valoraciones vertiginosas han empezado a corregirse sin estrépito pero con firmeza: rondas abajo, despidos selectivos y consolidación en torno a propuestas con ingresos reales. Una lectura ordenada de qué sobrevive, qué se quema y qué aprende el ecosistema.
Anthropic publicó Haiku 4.5 en octubre de 2025 y el modelo ha madurado rápido: rendimiento cercano a Sonnet 4 en tareas estructuradas a un tercio del coste, ventana amplia y latencia baja. Es la pieza que faltaba para desplegar agentes a escala sin quemar presupuesto.
La conexión total de la planta con nubes globales choca con reguladores europeos y directores financieros que ya no toleran dependencia de proveedores ajenos; 2026 es el año en el que repensamos dónde vive el dato industrial.
A principios de 2026, varias plataformas de orquestación incluyen carbon-aware scheduling como opción por defecto o muy visible. Con meses de datos reales, toca evaluar si la promesa de reducir emisiones sin dañar rendimiento se cumple y en qué escenarios.
Después del ciclo de hype de 2023-2024 con Apple Vision Pro como protagonista, del valle de desilusión en 2025 y de la consolidación discreta pero real de Meta Quest 3S y del stack WebXR, toca evaluar honestamente dónde está la realidad extendida. Qué funciona, qué se ha muerto, qué sigue vivo.
WASI preview 3 llegó como estándar estable a finales de 2025 y ha tenido unos meses para demostrar si realmente desbloquea los casos que preview 2 se quedaba cortos. Recorrido honesto por adopciones reales, bibliotecas maduras y patrones que empiezan a funcionar en producción.
Los cuadros de mando con IA llevan un par de años prometiendo detección de anomalías mágica y causa raíz automática. La realidad es más modesta pero también más útil, si se sabe separar el ruido del valor real. Repaso honesto de qué funciona y qué no.
