El segundo día de la conferencia Interrupt cambió de enfoque desde los fundamentos técnicos hacia las implementaciones reales. En las presentaciones hubo un patrón claro: los sectores que lideran la adopción de agentes de IA son aquellos intensivos en datos y con grandes bases de usuarios. Bancos, empresas de telecomunicaciones, compañías de logística y plataformas de software dominaron los casos de uso presentados, mostrando implementaciones que manejan interacciones masivas o procesos muy complejos.

Paralelamente, los booths de empresas y startups ofrecían una perspectiva complementaria fascinante sobre el ecosistema que está emergiendo alrededor del desarrollo de agentes. Pude conversar directamente con los creadores de herramientas especializadas: IDEs diseñados específicamente para desarrollo de agentes, servicios de autenticación y seguridad digital adaptados para agentes, plataformas de conexión a APIs y protocolos MCP, interfaces generativas experimentales, bases de datos vectoriales optimizadas para memoria de agentes, e incluso grafos de agentes ya implementados que permiten entender su lógica y funcionamiento interno. Estas conversaciones revelaron un ecosistema de herramientas muy especializado que está madurando rápidamente para soportar el desarrollo y despliegue de agentes en producción.

Durante las presentaciones, noté la ausencia de casos de uso en academia, investigación científica, sector público o aplicaciones ambientales—áreas donde los agentes podrían tener impacto transformador. La tendencia se mantiene: los sectores con mayor capital y urgencia comercial siguen liderando el desarrollo de sistemas de vanguardia, mientras que áreas de impacto social potencialmente mayor quedan rezagadas en la adopción de estas tecnologías. Sin embargo, las implementaciones presentadas ofrecen lecciones valiosas sobre cómo traducir los conceptos técnicos en sistemas que realmente funcionan a escala masiva. A continuación, analizo las charlas que mejor representan estos patrones emergentes y los desafíos fundamentales que enfrentan los agentes en producción.

Experiencia y Precisión
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Las presentaciones de Carlos Pereira de Cisco Systems y Zheng Xue de JP Morgan Chase ilustraron perfectamente cómo diferentes industrias abordan la implementación de agentes, pero también revelaron patrones comunes que van más allá del sector específico. Carlos describió cómo Cisco utiliza agentes para crear experiencias de cliente que califica como "inimaginables" para empresas tradicionales, mientras que Zheng se enfocó en sistemas de agentes para decisiones de inversión en tiempo real donde están en juego millones de dólares.

Lo fascinante de ambos enfoques es la sofisticación arquitectónica que requieren para funcionar en producción. Cisco ha desarrollado un marco estructurado para clasificar y medir el valor comercial derivado de sus agentes, utilizando un stack multi-modelo que combina capacidades de Mistral, Anthropic y Cohere según la tarea específica. LangChain actúa como la capa de orquestación que permite desplegar estos agentes diversos de manera unificada. Sus ejemplos incluyen agentes que manejan renovaciones de contratos, análisis de sentimientos o herramientas ML internas—cada uno requiriendo diferentes tipos de razonamiento y acceso a información. JP Morgan Chase, por su parte, implementó una arquitectura de supervisor en LangGraph donde la participación humana no es opcional sino fundamental para la confiabilidad del sistema. Han diseñado subagentes específicos para tareas como búsqueda de documentos utilizando MongoDB, y utilizan LLMs como "jueces" que evalúan decisiones dentro del flujo de trabajo como paso de reflexión antes de ejecutar acciones.

La convergencia más interesante entre ambos casos radica en su dependencia crítica de modelos ML especializados y herramientas de acceso a bases de datos, pero sobre todo en que ambos sistemas priorizan la calidad y precisión de la información por encima de la velocidad de respuesta. Cisco enfatiza la importancia de equipos de experimentación y "fracaso rápido" como metodología de desarrollo, mientras que JP Morgan Chase adopta la filosofía de "empezar simple y refactorizar con frecuencia", definiendo métricas claras y utilizando desarrollo basado en evaluación continua. Ambos enfoques reconocen que los agentes en producción no pueden ser sistemas experimentales—requieren robustez, observabilidad y, crucialmente, la capacidad de explicar sus decisiones a humanos que mantienen la responsabilidad final sobre los resultados.
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Agentes como Desarrolladores
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Las presentaciones de Michele Catasta de Replit y Russell Kaplan de Cognition exploraron cómo estos sistemas están transformando el desarrollo de software mismo. Aquí, los agentes no sólo procesan información sino que participan directamente en la escritura, revisión y optimización de código, colaborando con desarrolladores en el proceso creativo de construcción de software.

Michele compartió la experiencia de Replit en desarrollar agentes para generación de código full stack, sistemas capaces de trabajar fluidamente tanto en proyectos nuevos como conectándose a repositorios existentes. Su enfoque prioriza la creación de entornos altamente colaborativos donde desarrolladores y agentes pueden trabajar juntos de manera transparente, manteniendo siempre la seguridad como principio fundamental. La plataforma permite que los agentes mantengan continuidad con el trabajo previo, adaptándose al contexto del proyecto y las preferencias del desarrollador. Kaplan, por su parte, demostró cómo Cognition ha desarrollado agentes especializados que trabajan específicamente con código fuente, enfocándose en contextos complejos y lenguajes de programación muy específicos. La aproximación de Cognition también enfatiza la colaboración estrecha entre humanos y agentes, pero desde una perspectiva más especializada, donde los agentes pueden entender arquitecturas existentes y hacer modificaciones precisas que respeten las convenciones y limitaciones del sistema.

Lo que emerge de ambas experiencias es que han tenido que enfrentar el mismo desafío técnico fundamental: el manejo de contexto masivo para la memoria del agente. Un agente trabajando en código necesita mantener en memoria no solo la tarea inmediata, sino potencialmente miles de líneas de código, dependencias, documentación, historiales de cambios, y convenciones específicas del proyecto. Tanto Replit como Cognition han desarrollado innovaciones significativas en el flujo y procesamiento de datos, creando arquitecturas de memoria que van mucho más allá de las ventanas de contexto tradicionales. Ambas apuestan por entornos altamente colaborativos requieren que los agentes puedan explicar sus decisiones, mantener transparencia en sus procesos, y garantizar la seguridad en cada interacción—reconociendo que en el desarrollo de software, la confianza entre humano y agente es fundamental para la adopción y el éxito del sistema.

Desafíos y perspectivas
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Las charlas de Shreya Shankar de UC Berkeley y Andrew Ng aportaron insights valiosos desde dos ángulos, la investigación y la experiencia. Shreya compartió lecciones sobre construcción de agentes confiables para procesamiento de datos, basándose en su investigación para el desarrollo de herramientas especializadas para análisis de documentos a gran escala. Su trabajo ilustra un desafío fundamental: cuando trabajas con grandes volúmenes de información compleja, obtener resultados precisos depende no sólo de formular las preguntas correctas, sino de que el sistema pueda optimizar automáticamente cómo procesar y analizar toda esa información. Lo que parece simple en teoría—dar instrucciones claras—se vuelve muy complejo en la práctica cuando necesitas mantener precisión a escala masiva.

Andrew complementó con puntos de vista derivados de su experiencia práctica con agentes. Sus puntos clave revelaron oportunidades importantes: los agentes pueden integrarse efectivamente en flujos de trabajo tanto lineales como no lineales, la evaluación de sistemas agénticos debe considerarse desde el inicio del diseño, y protocolos emergentes como MCP y A2A prometen expandir significativamente las capacidades (aunque reconoció que aún son muy recientes). Una de las observaciones más interesantes fue que la habilidad principal para usar efectivamente estas herramientas será fundamentalmente comunicativa—decirle a una computadora exactamente qué se necesita en un dominio específico.

Esta perspectiva contrasta fascinantemente con los hallazgos de Shreya, quien demostró que el mayor potencial de un agente se obtiene cuando la instrucción inicial es adecuada, pero el sistema puede automáticamente optimizar cómo ejecutar esa instrucción. Ambas perspectivas convergen en resaltar la importancia del involucramiento y pericia humana en el proceso y funcionamiento de sistemas de agentes. Ya sea diseñando pipelines que se optimicen automáticamente o formulando instrucciones precisas que maximicen la efectividad del agente, el factor humano emerge como el determinante crítico del éxito, requiriendo una colaboración entre expertise técnico y habilidades comunicativas.

Reflexiones finales
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La madurez tecnológica de los agentes de IA es innegable. Estas implementaciones en producción demuestran que la IA generativa ha evolucionado de promesa experimental a herramienta funcional, con sistemas que generan valor medible y transforman procesos fundamentales. La versatilidad de la arquitectura de cinco pilares—orquestación, memoria, herramientas, human-in-the-loop, y observabilidad—proporciona un marco robusto que trasciende industrias específicas.

Sin embargo, esta madurez tecnológica también revela el enorme potencial sin explorar en sectores que podrían beneficiarse profundamente de estos sistemas. La investigación académica podría aprovechar agentes para acelerar descubrimientos científicos y colaboración interdisciplinaria. Las aplicaciones ambientales podrían usar estos sistemas para monitoreo de ecosistemas y optimización de recursos. El sector público podría implementar agentes para mejorar servicios ciudadanos o mecanismos de control. Las organizaciones sociales podrían utilizar esta tecnología para planificar iniciativas comunitarias en busca de bienestar y justicia social.

Las lecciones sobre colaboración humano-agente, la importancia de instrucciones claras combinadas con optimización automática, y la necesidad de sistemas transparentes y confiables son universalmente aplicables. La tecnología está lista; lo que necesitamos ahora es expansión de imaginación y aplicación. El futuro de los agentes de IA será definido no solo por avances técnicos, sino por nuestra capacidad colectiva de imaginar y construir aplicaciones que aborden los desafíos más diversos de nuestra sociedad. La oportunidad es inmensa, y el momento es ahora.‍‍