La IA abarató la ejecución. El cuello de botella pasó a ser la calidad de decisión.

Resumen

La IA hundió el coste de redactar, andamiar e iterar. El recurso escaso ya no es el output: es el criterio.

Claves

• Más agentes sin mejores hipótesis solo generan ruido.
• Los experimentos necesitan criterios de kill antes de empezar.
• Los logs públicos de fracaso dan más credibilidad que las victorias barnizadas.

Evidencia

En experimentos de automatización GTM y SEO, los fallos se concentraban en un framing débil del problema — no en tooling flojo.

Aprendizaje

Trata la calidad de decisión como un sistema de primera clase: señal → investigación → hipótesis → build → medir → memoria.