IA y agentes
Lo que aprendemos llevando organizaciones a la nube de Microsoft. Método, no opinión.
Un agente es una integración. Cien son un problema de gobernanza.
Los agentes obtuvieron identidad de producción antes de tener una forma estable de registrar lo que hicieron. Microsoft Entra Agent ID ya está disponible, con patrocinadores y fechas de caducidad. Las convenciones de OpenTelemetry para las trazas de los agentes siguen siendo experimentales. Esa diferencia no es un detalle: decide qué se puede poner en producción este año, y convierte una cuestión de IA en una cuestión de gobernanza.
Los agentes deciden. El código ejecuta. El trabajo es saber dónde está la línea.
La promesa es que los agentes sustituyen aplicaciones. En los sistemas que construimos, no las sustituyen. Un agente es muy bueno entendiendo una petición, sopesando opciones y eligiendo una herramienta. Es el sitio equivocado para un pago, una regla fiscal o una comprobación de permisos. Aquí es donde cae la línea, y por qué ponerla en el sitio equivocado sale caro.
La IA resolvió la sintaxis. No resolvió el criterio.
Tres mediciones independientes, hechas entre 2025 y 2026, apuntan todas en la misma dirección: el código generado por IA supera el 95% en corrección sintáctica y se queda en el 55% en seguridad, y esa segunda cifra no se mueve desde hace dos años. La parte que se escribe se ha abaratado. La que se decide, no.
¿Su asistente de IA lee documentos que el usuario no puede ver?
Un RAG mal montado busca con la identidad de la aplicación y no con la de quien pregunta, y el asistente acaba respondiendo con lo que esa persona no debería ver. La solución no es un filtro que alguien puede olvidarse de escribir: es pasar el token del usuario y dejar que Azure AI Search aplique los permisos dentro del motor.
Qué hay que ordenar antes de encender Copilot
Copilot no crea problemas de permisos. Vuelve localizables los que ya estaban ahí, y ya no hace falta saber qué se busca para dar con ello.
Nada coincide con la búsqueda.