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Los agentes de IA fallan en producción: lo que importa es cómo respondes en los primeros veinte minutos. Este runbook cubre clasificación de severidad, aislar antes de investigar, purgar memoria contaminada, comunicar sin inventar datos y convertir cada incidente en una prueba de regresión antes de darlo por cerrado.
Un año después de que GraphRAG saliera de laboratorio, queda una estadística clara: funciona donde la información corporativa tiene relaciones densas, falla donde solo hay documentos sueltos. Patrones, costes y decisiones de arquitectura que han sobrevivido.
Los grafos de conocimiento llevaban dos décadas esperando su momento. Con los LLM como puente entre texto y ontología, y el patrón GraphRAG ya maduro, la tecnología vuelve al primer plano. Toca revisar por qué ahora sí encaja y dónde conviene usarla.
El RAG de 2023 era búsqueda vectorial con un LLM detrás. El de 2025 es un sistema híbrido que combina vectores, búsqueda léxica y grafos de conocimiento. Qué ha cambiado, dónde funciona cada pieza y qué decisiones marcan la diferencia entre un RAG útil y uno decepcionante.
El mercado de venture capital en 2024 se ha recuperado parcialmente, pero la mejora es selectiva: la IA generativa absorbe el 35-40% del capital mientras consumer y DTC siguen frenados. Los plazos de due diligence se han triplicado y el burn multiple domina las conversaciones; levantar una ronda seria lleva hoy entre tres y seis meses.
