En un artículo de hace un par de semanas, argumenté que el fracaso de la inteligencia artificial empresarial no tenía realmente que ver con el entusiasmo, la adopción o incluso la capacidad de los modelos. Era un problema arquitectónico: los grandes modelos de lenguaje nunca fueron diseñados para dirigir una empresa. Las empresas funcionan con memoria, contexto, retroalimentación y restricciones, mientras que los LLM siguen siendo, en esencia, sistemas para predecir texto.
En un segundo artículo, defendí que la respuesta no eran «mejores prompts«, sino un cambio más profundo: pasar de herramientas a sistemas, de respuestas a resultados, de copilots a sistemas de acción y de prompts a restricciones. La inteligencia artificial empresarial no puede basarse en sesiones. Tiene que ...
