Breaking the Model Context Protocol, de Sekar y Satheesh Kumar: el riesgo de un agente no empieza con el ataque, sino con los permisos que acumula sin que nadie los recuerde.
Un marco no es un criterio: lo que enseña un manual de empresa agéntica
The Agentic Enterprise, de Kumar y Kataria: un manual sólido para implantar agentes, con retorno e infraestructura. Lo que ningún marco decide: qué merece automatizarse.
Abundancia no es reparto: la economía que deja la IA
Abundance Economics, de John Leslie Millar: si la IA hace el trabajo, la pregunta deja de ser tecnológica. Quién financia el Estado cuando su base es el salario.
Cuando pensar sale barato: qué le queda al que decide
AI Native, de Kai-Fu Lee: si pensar se abarata, lo que cambia no es cuánto produce una empresa, sino quién decide y quién responde de lo producido.
Escribir software ya no es lo difícil: comprobar que funciona, sí
Vibe Coding, de Gene Kim y Steve Yegge: los agentes escriben el código, pero alguien tiene que comprobar que funciona. Y no puede ser el mismo agente.
Una IA brillante no es una IA fiable: lo que la frontera irregular le hace al criterio
Co-Existence, de Ethan Mollick: por qué una IA que resuelve lo difícil puede fallar en lo fácil, y qué le hace eso al criterio y a la delegación.