Migrar una aplicación antigua sin documentación, sin tests y con el desarrollador original ya fuera de la empresa sigue siendo uno de los proyectos más caros y arriesgados en cualquier compañía con años de historia tecnológica. DevAcademy propone este.

Casi todos los desarrolladores usan ya un asistente de IA de forma individual, pero muy pocas empresas tienen una política clara sobre cómo debe usarse a nivel de equipo: qué revisar siempre, qué no aceptar nunca, y quién es.

Montar un RAG de demo sobre un puñado de PDFs es sencillo. Montarlo sobre la documentación real de una empresa —miles de documentos, con permisos distintos por usuario, actualizándose constantemente— es un problema completamente distinto que casi ningún curso.

Los frameworks de testing tradicionales dan por hecho que una misma entrada siempre produce la misma salida. Con aplicaciones basadas en modelos de lenguaje esa premisa deja de ser cierta, y la mayoría de equipos no tiene ni idea.

Pasar de un prototipo que funciona en un notebook a una aplicación con IA fiable en producción es, para la mayoría de equipos, el paso donde todo se complica: no hay un proceso claro de evaluación, versionado, monitorización ni.

Los agentes de codificación autónomos ya no son una curiosidad de laboratorio: leen un repositorio completo, editan varios archivos, ejecutan tests y corrigen sus propios errores sin supervisión constante. Pero muy pocos ingenieros entienden realmente cómo está construido el.

Cada vez más empresas están desplegando agentes de IA que ya no se limitan a responder preguntas, sino que planifican, ejecutan acciones y usan herramientas por su cuenta. El problema es que la mayoría de equipos conecta un modelo.

Un análisis reciente de más de 5.200 servidores MCP en producción encontró que más de la mitad usa claves de acceso estáticas y de larga duración en lugar de autenticación moderna, y que solo el 8,5% implementa OAuth correctamente..

Durante los últimos años la conversación giraba en torno al prompt perfecto. En 2026 el cuello de botella real ya no es cómo se formula la pregunta, sino qué contexto corporativo tiene disponible el modelo para responderla con datos.

Los primeros proyectos de agentes de IA en las empresas suelen partir de un único agente con muchas herramientas al que se le pide de todo. Funciona en la demo, pero se vuelve frágil e imposible de mantener en.