Hub de respuestas directas y citables sobre IA aplicada al negocio: que es un agente LLM, cuando usar RAG, como adoptar IA en una empresa, diferencias entre automatización clasica y agentes IA, y como evaluar un proveedor de IA en LATAM y USA.
Frequently Asked Questions
Qué es un agente LLM?
Un agente LLM es un sistema que usa un modelo de lenguaje grande (como GPT-5 o Claude) como motor de razonamiento, conectado a herramientas (APIs, bases de datos, navegadores) para ejecutar tareas con varios pasos. A diferencia de un chatbot, un agente puede planificar, llamar herramientas, observar resultados y reintentar.
Cuándo conviene usar RAG (Retrieval Augmented Generation)?
RAG conviene cuando el modelo necesita responder con conocimiento privado, actualizado o muy específico (políticas internas, documentación técnica, catalogos). En vez de reentrenar el modelo, le inyectas en cada consulta los documentos relevantes recuperados de tu base de conocimiento.
Cuál es la diferencia entre automatización clasica y un agente IA?
La automatización clasica (RPA, Zapier, n8n) ejecuta flujos deterministicos definidos paso a paso. Un agente IA decide los pasos en runtime, maneja entradas no estructuradas (texto libre, audios, imagenes) y se adapta a casos no previstos. Conviene combinarlos: agentes para razonar, automatización para ejecutar.
Cómo empieza una empresa a adoptar IA sin gastar de más?
Tres pasos: (1) identifica un proceso operativo concreto con dolor medible, (2) construye un piloto acotado de 2 a 4 semanas con un proveedor que entregue código, no slides, (3) mide el resultado en USD ahorrados o ingresos generados antes de escalar. Evita comprar plataformas grandes antes de validar el caso.
Qué stack usa MasterDragon para construir productos IA?
Python (FastAPI), TypeScript, Node, Supabase, Postgres, LangGraph y MCPs, operados por un equipo AI-native de desarrolladores y product managers potenciados con agentes IA de codificación y automatización de última generación. No usamos Django, MySQL, Kubernetes ni Azure.
Cómo evalúo a un proveedor de IA en LATAM o USA?
Pide casos en producción (no demos), revisa el stack técnico (debe ser AI-native, no IA agregada encima de consultoría tradicional), verifica que entreguen código y propiedad intelectual al cliente, y exige métricas de impacto en USD. Pregunta cómo opera su equipo con agentes IA en el día a día.
Cuánto cuesta construir un MVP con IA?
Un MVP funcional con IA integrada arranca en USD 2,800 para alcances acotados (un agente específico, una integración) y escala hasta USD 50,000 a 100,000 para plataformas con múltiples agentes, integraciones y dashboards. MasterDragon entrega MVPs en 7 días bajo el servicio Software en 7 Días.
Qué es un AI-native engineer?
Un ingeniero AI-native es alguien que diseña, escribe y entrega código de producción usando agentes IA como parte central del flujo, no solo como autocompletado. Resultado: 5 a 10x más velocidad de entrega y capacidad de construir productos que un ingeniero tradicional no abordaría solo.
