Modelos, agentes y aplicaciones reales de IA
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Retrieval-Augmented Generation resuelve el problema de alucinaciones y conocimiento desactualizado en LLMs. Pero implementarlo bien en producción es más difícil de lo que sugieren los tutoriales.
LangGraph permite diseñar agentes de IA como grafos de estado, lo que resuelve los problemas de los agentes lineales: bucles, condiciones, herramientas paralelas y coordinación entre múltiples agentes especializados.
La mayoría de los casos de uso empresarial se resuelven con prompting bien diseñado o RAG. El fine-tuning tiene su lugar, pero requiere datos, infraestructura y mantenimiento que pocas organizaciones están listas para asumir.
Los modelos de lenguaje de gran escala ya no son solo una curiosidad de investigación. En equipos de TI reales, están automatizando diagnósticos, generando runbooks y acelerando la resolución de incidentes. Esto es lo que funciona hoy.