{"id":5327,"date":"2026-09-20T00:28:14","date_gmt":"2026-09-20T03:28:14","guid":{"rendered":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/20\/estamos-programando-la-inteligencia-artificial-corporativa-en-ensamblador\/"},"modified":"2026-09-20T00:28:14","modified_gmt":"2026-09-20T03:28:14","slug":"estamos-programando-la-inteligencia-artificial-corporativa-en-ensamblador","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/tucumandevelopers.com\/index.php\/2026\/09\/20\/estamos-programando-la-inteligencia-artificial-corporativa-en-ensamblador\/","title":{"rendered":"Estamos programando la inteligencia artificial corporativa en ensamblador"},"content":{"rendered":"
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En esta serie de art\u00edculos<\/a> sobre lo que creo que deber\u00eda ser la inteligencia artificial corporativa, hemos ido tocando una idea bastante provocadora: quiz\u00e1s el mayor problema de la inteligencia artificial empresarial tal como la conocemos hasta ahora no es la inteligencia, sino el nivel al que la estamos programando.<\/p>\n

Hoy, los modelos de frontera, la infraestructura el\u00e1stica en la nube, las bases de datos vectoriales, las APIs gestionadas y grandes cantidades de computaci\u00f3n est\u00e1n al alcance de cualquier empresa seria. Como sustrato, es extraordinariamente potente. Sin embargo, para poner sistemas de inteligencia artificial en producci\u00f3n seguimos necesitando ingenieros que ensamblen a mano cosas tan fundamentales como la persistencia, la memoria, los permisos, el trazado, los reintentos, la orquestaci\u00f3n, la ejecuci\u00f3n durable, el acceso a herramientas, la gesti\u00f3n del contexto y la evaluaci\u00f3n. Como dec\u00edamos antes, esto es como internet en 1991, antes de que existiera la web<\/a>.<\/p>\n

Hoy damos por descontados los lenguajes de alto nivel. Pero hace d\u00e9cadas, los desarrolladores ten\u00edan que pelear directamente con la m\u00e1quina, en lenguaje m\u00e1quina o ensamblador, algo que John Backus<\/a> describi\u00f3 como \u00abun combate cuerpo a cuerpo con la m\u00e1quina<\/a>\u00ab. En la historia de Fortran<\/a> que public\u00f3 IBM, la empresa explica que hab\u00eda tareas que requer\u00edan hasta mil instrucciones m\u00e1quina y que pod\u00edan expresarse f\u00e1cilmente con solo 47 sentencias Fortran, desvinculando adem\u00e1s los programas de hardware<\/em> espec\u00edfico. Fortran no hizo posible la computaci\u00f3n, pero s\u00ed la hizo econ\u00f3micamente expresable a un nivel superior.<\/p>\n

El mismo patr\u00f3n lo vimos con C, con Java y con la web. Dennis Ritchie<\/a> explica c\u00f3mo C permiti\u00f3 reescribir el propio Unix en un lenguaje ampliamente portable<\/a>, facilitando su migraci\u00f3n entre m\u00e1quinas. Despu\u00e9s, Java<\/a> convirti\u00f3 la JVM m\u00e1s las bibliotecas est\u00e1ndar en una plataforma expl\u00edcita, iniciando el movimiento \u00abwrite once, run anywhere<\/a>\u00ab<\/em>. Luego la web transform\u00f3 un internet ya funcional pero complejo introduciendo una gram\u00e1tica compartida y sencilla \u2014HTML, HTTP y URLs\u2014 sobre el sustrato de red<\/a>. En todos estos casos, la infraestructura exist\u00eda de antes, pero la abstracci\u00f3n la hizo programable y manejable a gran escala.<\/p>\n

La pila ag\u00e9ntica de hoy se parece mucho a otro per\u00edodo pre-lenguaje: usamos Python m\u00e1s frameworks y servicios para programar aplicaciones inteligentes, con cada pieza gestionando caracter\u00edsticas fundamentales por separado. Ninguno de estos productos sobra, todo lo contrario, pero su proliferaci\u00f3n tambi\u00e9n es una se\u00f1al de que puede faltar todav\u00eda una abstracci\u00f3n subyacente. \u00bfQu\u00e9 ocurre cuando un ecosistema crece para proveer individualmente propiedades que el sustrato no ofrece de manera natural? Sencillamente, que ese ecosistema empieza a leerse como una factura desglosada de una capa que falta.<\/p>\n

\u00bfQui\u00e9n valida el problema del runtime<\/em>? El mercado<\/strong><\/h3>\n

Pensemos en LangChain<\/a>: distingue expl\u00edcitamente el arn\u00e9s alrededor de un agente del runtime<\/em> que hay debajo. Ellos mismos explican que los agentes en producci\u00f3n necesitan ejecuci\u00f3n durable, memoria, multi-tenancy<\/em>, supervisi\u00f3n humana en el bucle, observabilidad, sandboxes<\/em>, integraciones y planificaci\u00f3n. Y aclaran<\/a> que \u00abpara construir un buen agente necesitas un buen arn\u00e9s; y para desplegarlo, necesitas un buen runtime<\/em>\u00ab. \u00bfDa eso una pista?<\/p>\n

Otro ejemplo: Temporal<\/a> recaud\u00f3 300 millones de d\u00f3lares en febrero a una valoraci\u00f3n de 5,000 millones<\/a> vendiendo la idea de que las aplicaciones de inteligencia artificial de larga duraci\u00f3n y con estado necesitan una capa de ejecuci\u00f3n durable, lo cual es verdad. Pero en su arquitectura de referencia<\/a>, las llamadas al LLM y los efectos secundarios externos tienen que envolverse cuidadosamente para que el estado del flujo de trabajo sea reproducible y recuperable. Es sofisticado, sin duda, pero tambi\u00e9n es la prueba de que seguimos ensamblando manualmente primitivas que un runtime nativo de inteligencia artificial futuro podr\u00eda razonablemente hacer intr\u00ednsecas.<\/p>\n

LangGraph<\/a> o la propia Anthropic<\/a> cuentan la misma historia desde \u00e1ngulos distintos. La pila actual puede construir casi cualquier cosa, s\u00ed, pero a un coste considerable. Y ese coste, como ocurri\u00f3 hace tiempo con el ensamblador, es una complejidad extraordinaria. Con ensamblador se pod\u00eda hacer software<\/em> incre\u00edble, claro, pero el coste de ingenier\u00eda, la fragilidad y la falta de una abstracci\u00f3n reutilizable nos obligaban a reinventar la rueda. Una y otra vez. Hoy, con Python m\u00e1s bases de datos m\u00e1s colas m\u00e1s orquestaci\u00f3n m\u00e1s trazado m\u00e1s almacenes de memoria, podemos producir excelentes sistemas de inteligencia artificial, pero cada equipo tiene que resolver los mismos problemas una y otra vez.<\/p>\n

Como he dicho antes, las met\u00e1foras no industrializan bien<\/a>. Para que el software<\/em> sea verdaderamente industrial, la capacidad tiene que seguirse de la formalizaci\u00f3n. \u00bfEjemplos? El modelo relacional<\/a> de Codd apareci\u00f3 antes que el ecosistema de bases de datos. Los est\u00e1ndares web precedieron a la econom\u00eda web. Y el ERP<\/a> cre\u00f3 las abstracciones empresariales compartidas que seguimos usando. La formalizaci\u00f3n tiene que alcanzar en alg\u00fan momento al propio runtime<\/em>. Cosas tan importantes como la memoria, el estado, los permisos, los flujos de trabajo, la ejecuci\u00f3n con journal y el aprendizaje tienen que convertirse en primitivas, no en bibliotecas pegadas despu\u00e9s con cinta adhesiva.<\/p>\n

La distinci\u00f3n importante: entre un framework<\/em> de agentes y un runtime<\/em> nativo de inteligencia artificial<\/strong><\/h3>\n

Cuando se escribe software<\/em> convencional, los desarrolladores no tienen que implementar manualmente cosas como la memoria virtual, la planificaci\u00f3n de procesos o la sem\u00e1ntica del sistema de archivos en cada aplicaci\u00f3n. Cuando un sustrato madura, puede proporcionar esas propiedades de forma autom\u00e1tica. Pero por alguna raz\u00f3n, cuando luchamos por desarrollar inteligencia artificial empresarial, seguimos tratando cosas tan importantes como la identidad persistente del agente, el acceso gobernado, los historiales estructurados y las se\u00f1ales de aprendizaje como problemas \u00fanicos que hay que resolver cada vez, caso por caso. Esto no tiene ning\u00fan sentido: todas esas cosas deber\u00edan ser propiedades del runtime<\/em>, no productos externos que hay que ensamblar manualmente cada vez como si fu\u00e9ramos artesanos.<\/p>\n

Se puede seguir la pista de manera bastante obvia mirando d\u00f3nde aparecen las startups: la memoria, la ejecuci\u00f3n durable, la observabilidad, el sandboxing<\/em>, los guardrails<\/em>, la identidad del agente y la orquestaci\u00f3n se est\u00e1n convirtiendo todos en categor\u00edas propias, con empresas que brotan como setas y levantan cantidades interesantes de dinero. Eso es bueno para los emprendedores y para el ecosistema, supongo, pero hist\u00f3ricamente es una se\u00f1al temprana que precede a la abstracci\u00f3n. \u00bfSer\u00e1n estas capas permanentemente independientes, o estamos viendo c\u00f3mo una industria vende temporalmente por separado las piezas que un runtime futuro acabar\u00e1 absorbiendo y fusionando?<\/p>\n

Las cosas cambiar\u00e1n (tarde o temprano)<\/strong><\/h3>\n

\u00bfSabes qu\u00e9 tiene de extraordinario la era actual de la inteligencia artificial corporativa? Que ya hemos construido el equivalente del mainframe<\/em>, la red y la nube computacional, pero seguimos programando la mayor parte de la capa inteligente puramente a mano, l\u00ednea a l\u00ednea, con sangre, sudor y l\u00e1grimas. Cuando los desarrolladores del futuro miren los intrincados wrappers<\/em> de Python, las bases de datos de checkpoints<\/em>, las colas, los sistemas de trazado, los almacenes de memoria y los grafos de orquestaci\u00f3n de hoy, los ver\u00e1n igual que nosotros vemos hoy los primeros listados en ensamblador: asombrosos, laboriosos, impresionantes para su \u00e9poca, y sorprendentes porque toda esa complejidad se consider\u00f3 en su momento necesaria.<\/p>\n

Pi\u00e9nsalo con perspectiva hist\u00f3rica: si todo gran sustrato computacional acab\u00f3 adquiriendo un lenguaje y un runtime<\/em> que expresaba sus abstracciones nativas, \u00bfpor qu\u00e9 iba a ser diferente la inteligencia artificial? Puedes pensarlo como un experimento mental, o como un deseo descabellado: \u00bfqu\u00e9 tendr\u00eda que hacer nativas ese runtime para convertirse en la plataforma de tus sue\u00f1os, la que har\u00eda mucho m\u00e1s f\u00e1ciles tus implementaciones de inteligencia artificial corporativa? De momento, esa es la pregunta interesante. Pero tarde o temprano, puede que deje de ser solo un experimento mental\u2026<\/p>\n

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(This article was previously published on Fast Company<\/a>) <\/em><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

Fuente: Art\u00edculo original<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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