EL MÉTODO
Casi todo el mercado vende la etapa 5. El trabajo real está antes y después de ella.
La etapa 1 es la fundación, y se lleva entre el 60 y el 80 % del esfuerzo real.
DESPLÁZATE
01
60–80 % del esfuerzo
Arquitectura Medallion: bronce, plata, oro. Sin esto el agente responde sobre datos que nadie garantizó, y el error aparece recién en producción.
Fundación medallion en Databricks para el sistema agéntico que hoy atiende tickets reales en varios países.
02
Dónde se rompe en silencio
Contratos de datos versionados y permisos en Unity Catalog. Define qué puede ver el agente y qué pasa cuando un esquema cambia.
Contratos de datos en producción con validación automática de los cambios que rompen, integrada al CI.
03
RAG
Qué sabe el agente además de lo que hay en las tablas: documentos, histórico, búsqueda híbrida y reranking.
Plantilla propia de RAG de producción — búsqueda híbrida, reranking, CRAG y guardas — reutilizable entre proyectos.
04
Dónde se decide
Quién decide qué: enrutamiento, herramientas, memoria, subagentes. La tentación es dejarle todo al modelo.
Lo medí: con enrutamiento determinista el acierto fue 0,625; dejándoselo al modelo, 0,062. Diez veces.
05
La etapa que todos venden
Elección y ajuste del modelo. Importa, pero mucho menos de lo que ocupa en la conversación.
En tres comparativas seguidas, el modelo más potente no fue el que ganó. El que sabe abstenerse, sí.
06
Innegociable en sector regulado
Identidad del agente, datos personales, trazabilidad y las obligaciones del regulador cuando aplica.
Marco de seguridad de agentes sobre nueve dominios, alineado a OWASP para LLM y al framework de seguridad de IA de Databricks.
07
El diferenciador real
Evaluación automática sobre casos reales más humano en el loop. Sin esto no sabes si el agente mejoró o si te acostumbraste.
Un evaluador con tablero descubrió que la métrica de éxito que todos miraban no medía autonomía: la real era 26 %.
08
LLMOps
Telemetría, costos, latencia y trazas por conversación. Un agente sin observabilidad es un empleado que no reporta.
Telemetría en producción y un segundo agente que reporta el estado del primero al canal del equipo, cada tres horas.
09
Puesta en marcha
Despliegue, versionado de prompts, rollback y las políticas de uso responsable.
Prompts versionados fuera del runtime: cada cambio es un pull request con diff línea a línea y rollback determinista.