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Devrim Ozcay cuenta cómo un deadlock entre dos transacciones perfectamente correctas —cada una revisada y aprobada por separado— tumbó el checkout justo antes de una campaña promocional, y por qué ninguna revisión de código individual lo habría detectado.
Sierra armó un equipo de seis personas para llevar IA a toda la compañía. Esto es lo que construyeron y lo que aprendieron: por qué un agente por rol falló, y por qué el contexto de negocio, no la inteligencia del modelo, es el verdadero cuello de botella.
Steve Light, AI engineer independiente, comparte nueve lecciones de un año llevando sistemas de IA reales a producción: manejo de costos, prompts como código, cuándo NO usar multiagentes, y por qué la brecha entre prototipo y producción es real.
El equipo de infraestructura de Meituan cuenta cómo construyeron un sistema que reproduce tráfico real de producción en un entorno sandbox para evaluar la capacidad de sus clústeres de bases de datos y prevenir riesgos de cambios.
Diez lecciones prácticas de GoDaddy sobre cómo llevar LLM a producción: prompts orientados a tareas, barandillas de seguridad, gestión de memoria, RAG y por qué probar es la parte más difícil.
Gui Lai, del equipo de la plataforma de I+D de Meituan, cuenta cómo construyeron un sistema que analiza cada cambio de código, mapea su cadena de impacto y genera un informe de riesgo automático antes de que llegue a producción.
El equipo de plataforma de datos de ByteDance cuenta cómo pasaron de una gobernanza de datos centralizada, lenta y de alto impacto en el negocio, a un modelo de 'autogobierno distribuido' por unidad de negocio.