Los modelos grandes de lenguaje llevan dos años prometiendo documentar código, APIs y arquitecturas sin esfuerzo. Después de ver docenas de proyectos intentarlo, hay patrones claros de dónde funciona y dónde acaba siendo una deuda más.
Los agentes de IA empiezan a tener un hueco serio en los pipelines de integración continua: revisar diffs, proponer arreglos, generar tests que faltan. Seis meses de uso real para separar los patrones que funcionan de los que acaban costando más tiempo del que ahorran.
Los agentes de IA han pasado de ser un tema de laboratorio a tener SDKs serios en tres grandes proveedores. Reflexión sobre cómo pasar de la demo llamativa a un caso de uso interno que mueva una métrica real.
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