Todo el mundo está mirando esto al revés. El titular dice "los agentes son más simples de lo esperado". El verdadero hallazgo es que la simplicidad es la estrategia. El 68% se limita a 10 pasos antes de la intervención humana, no es una limitación. Es una elección de diseño. Los equipos descubrieron que la fiabilidad se acumula y la autonomía la degrada. Cada paso que añades multiplica tus modos de fallo. La división del marco es aún más reveladora. El 61% de los encuestados utiliza LangChain. Pero el 85% de los equipos con implementaciones en producción reales construyen desde cero. Las personas que responden encuestas están experimentando. Las personas que envían están evitando dependencias. El patrón de código cerrado te dice dónde estamos en la curva de adopción. 17 de 20 estudios de caso utilizan Claude o GPT porque los costos de inferencia siguen siendo triviales en comparación con los humanos que estos agentes aumentan. El código abierto solo gana cuando alcanzas un volumen que hace que los precios de la API sean prohibitivos. Lo que hace valioso este estudio: mide lo que funciona, no lo que se presenta bien. La brecha entre "prototipo impresionante" y "sistema de producción" está llena de puntos de control con humanos en el bucle, flujos de trabajo predefinidos y un muestreo del 5% incluso en salidas de alta confianza. Así es como la nueva tecnología realmente se adopta. No reemplazando el juicio humano, sino ganando confianza a través de restricciones deliberadas. La sofisticación viene después, una vez que se ha demostrado la fiabilidad.