Article: From Microservices to Agents: The Next Evolution of Distributed Systems
The article examines the transition from microservices to agentic AI architecture in distributed systems. Microservices allow for functional decomposition, while agentic systems focus on decision decomposition.
The article examines the transition from microservices to agentic AI architecture in distributed systems. Microservices allow for functional decomposition, while agentic systems focus on decision decomposition.
In context
- Topic: Inteligencia Artificial — IA aplicada al negocio: casos, límites, costos y gobierno.
- Source: InfoQ
- Published: 19/10/2026
Continue reading at the original source →
Excerpt published automatically by the site radar. The full text belongs to its publisher and is linked above.
Por qué importa
Cada semana hay un anuncio que promete cambiarlo todo, y cada semana la mayoría de las organizaciones sigue peleando con lo mismo: datos desordenados, procesos que nadie documentó y una expectativa que corre más rápido que la capacidad. Esta nota se entiende mejor con eso puesto encima.
Lo que miro primero no es la capacidad del modelo sino el dato que lo alimenta. Casi todos los proyectos que vi fracasar no fracasaron por el algoritmo: fracasaron porque el dato estaba en tres sistemas con tres definiciones distintas y nadie quiso ser el que arreglara eso.
Lo que suele salir mal
El error que más veces vi repetirse es no medir nada antes de empezar. Se implementa, todo el mundo siente que mejoró, y cuando alguien pregunta cuánto, no hay respuesta. Sin línea base no hay forma de defender el presupuesto del año siguiente, y ahí es donde mueren buenos proyectos.
Qué mirar
- Qué proceso concreto se toca y cómo se mide antes y después; sin línea base no hay resultado, hay opinión.
- Quién revisa las salidas del modelo y con qué frecuencia — el punto donde la IA se vuelve auditable.
- El costo por consulta a volumen real, no el del piloto: es la variable que más sorpresas da.
Cómo leo esta entrada
Mi recomendación práctica es fijar desde el día uno qué se hace cuando el modelo se equivoca: quién revisa, con qué frecuencia, y en qué momento se apaga. Suena defensivo, pero es exactamente lo que permite ser agresivo después, porque el riesgo dejó de ser una incógnita.
La noticia original está publicada en otro idioma; acá se cita el extracto tal como lo entrega el medio y el comentario se escribe en español.
Comentarios
Todavía no hay comentarios. El primero puede ser el tuyo.
¿Lo estás viviendo en tu equipo?
Abrí el chat y contame cómo lo están manejando. Me interesa comparar notas.
