Ahora cada vez más entiendo un principio: la línea divisoria de la IA, hace tiempo que se ha desplazado a otro lugar.

Ya no se trata de "si responderá o no" — hay muchos modelos útiles. La verdadera prueba está en lo que viene después: ¿puede mantenerse estable en escenarios reales?

Llamadas de cadena larga, entrada de datos reales, variables incontrolables, iteraciones repetidas... Cuando se colocan en estos entornos, muchos modelos comienzan a fallar. Una o dos veces quizás puedan aguantar, pero ¿a largo plazo? Es fácil que colapsen.

Por otro lado, me interesa más esa forma de descomponer completamente el proceso de razonamiento — cada paso puede ser verificado, reproducido y depurado. Esa es la verdadera resiliencia del sistema. El diseño modular hace que toda la cadena sea transparente y controlable, así se puede usar realmente en entornos de producción.