Insights
Notas del trabajo.
Textos prácticos sobre cómo construir IA empresarial que llega a producción.
Todo agente de IA tiene tres identidades. Los peores fallos ocurren en la que nadie nombró
Su nombre, la persona para la que actúa y el rol de nube con el que corre responden a preguntas distintas. Google, Databricks y Zenity muestran por qué cada una necesita un responsable.
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Agente de soporte de Microsoft: preciso pero poco usado. Contexto, honestidad y salida mejoraron la adopción
La investigación de Microsoft sobre su Employee Self-Service Agent encontró que las personas juzgan todo el recorrido de soporte. Reconocer lo ya intentado y una vía clara a una persona fue clave.
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Un agente de RR. HH. no debería necesitar otra copia de Workday. La federación mueve el riesgo a la conexión
La federación de Workday de Databricks, en beta, y el lakehouse de Google leen los datos en el lugar. Eso elimina la copia y mueve el control al usuario de integración.
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Los agentes de industria de Google heredan muros éticos y citan fuentes. La IA es reglas, no vocabulario
Gemini for Financial Services and Legal, ambos en preview, se apoyan en permisos de asunto de NetDocuments e iManage y en el linaje. Qué resuelve para equipos regulados y qué no.
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La TI de Microsoft: elija la plataforma de agentes más simple y revise según riesgo.
Una guía de Customer Zero muestra cómo Microsoft enruta a los creadores entre Agent Builder, Copilot Studio y Foundry, automatiza revisiones por color de riesgo y trata la fricción como métrica.
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La investigación de Zenity sobre AgentCore: el prompt fue la entrada, el rol cloud del agente decidió el daño
Zenity Labs informa que una inyección de prompt contra un agente de AgentCore alcanzó a otros agentes y su memoria, porque el rol de ejecución por defecto abarcaba la región. AWS ya lo restringió.
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Agentes en plantilla de Google: correo, calendario y entrada en el directorio. ¿Quién los da de baja?
En Gemini at Work, Google describió agentes con cuenta propia de Workspace y subagentes con identidad individual. Las empresas necesitan un ciclo de vida para esas identidades.
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Un agente libera 28.000 horas y ahorra la mitad del dinero prometido. Las horas son capacidad, no valor
Los business case para agentes de IA se apoyan en las horas ahorradas. La evidencia de esta semana muestra por qué esa cifra exagera el valor, dónde se esconde el mayor valor y qué costos deja fuera.
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No todo problema de IA empresarial necesita un agente: TimesFM 3.0 lleva el pronóstico a BigQuery
Google añadió TimesFM 3.0 a AI.FORECAST de BigQuery en vista previa, con pronósticos para muchas series y covariables. Para pronosticar, un modelo junto al dato supera a un agente.
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Mistral Large 4 es una API hoy y pesos abiertos a fin de mes. Use la ventana para decidir quién lo opera
Mistral lanzó Large 4 en preview pública, con 1 billón de parámetros y 52 mil millones activos, y promete pesos descargables para finales de octubre. Las semanas intermedias son una ventana de prueba.
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¿Es el agente el producto? Copilot Studio sugiere que el producto es todo el proceso
Microsoft ahora crea aplicaciones, flujos de trabajo deterministas y agentes en un solo entorno de Copilot Studio, y amplía la evaluación a la automatización. La aprobación debe seguir.
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Los guardrails de agentes no son una capa. Son seis autoridades, y nadie debería tenerlas todas
Identidad, acceso a modelos, contención, secuencia, aprobación y gasto responden a preguntas distintas. Los lanzamientos de la semana muestran su separación y cómo decidir quién posee cada una.
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¿Tiene un caso de uso de IA detenido entre el prototipo y la producción?
Cuéntenos qué quiere poner en marcha. Le respondemos con próximos pasos honestos.
Conversemos sobre un caso de uso