Meta y Google están aumentando inversiones en agentes de IA autónomos capaces de ejecutar acciones en flujos de trabajo de búsqueda, recomendación y productividad. La carrera está impulsando la competencia de modelos fundamentales más allá de métricas de capacidad pura hacia la ejecución de tareas del mundo real y latencia.
Este cambio presiona arquitecturas tradicionales orientadas a API y pone énfasis en optimización de inferencia, latencia del sistema y razonamiento de varios pasos. Los compradores de IA empresarial deben esperar grandes actualizaciones de modelo enfocadas en confiabilidad del agente y costo por tarea en lugar de puntuaciones de benchmark.