Por qué fallan los agentes de IA en producción
Los agentes de IA funcionan en demos. Se rompen en producción. Seis modos de fallo que nadie explica — y qué ayuda de verdad.
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Puzzle 3 monedas: ¿0 o 1/13? Por qué la IA falla
3 monedas, P(cara)=1/3, cruces siempre par. ¿0 o 1/13? Dos respuestas válidas y la IA siempre elige mal.
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Claude Opus 4.6 trae 1M de contexto y equipos de agentes. Los plugins Cowork borran $285.000M del mercado. Qué significa para ti.
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ChatGPT vs Gemini vs Claude: Comparativa 2026
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Guía Prompt Engineering en Español (2026)
Guía de prompt engineering en español: 5 elementos clave, Chain of Thought, few-shot y los límites que nadie explica.
Tendencias IA 2026: lo que realmente importa
Las 7 tendencias de IA que definirán 2026: agentes autónomos, modelos pequeños, MCP, ROI y más. Guía para profesionales de datos.
LeCun abandona Meta: los LLMs no llegarán a AGI
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Two-Box separa contextos para que el LLM se revise sin sesgo. Problema: respuestas contraintuitivas se descartan.
Más tokens no es mejor resultado
Cómo un meta-prompt exhaustivo causó overflow de contexto y llegó al mismo error en un problema de random walk
El modelo sabe razonar. No se atreve a elegir
17 iteraciones de prompts revelaron que el modelo encuentra la respuesta correcta pero se autocensura por no ser lo estándar
Prompt para problemas ambiguos (puzzle 3 monedas)
3 monedas, P(cara)=1/3, cruces siempre par — ¿0 o 1/13? Metodología de prompt que fuerza al LLM a elegir bien.
Taxonomía de fallos de LLMs
Los modelos de lenguaje fallan de cuatro formas distintas. Cada una requiere una técnica diferente: prompts, RAG, fine-tuning o guardrails.