Casi todos los equipos ya usan IA para construir software (el 97% la usa o planea usarla, según la encuesta global de GitLab), pero el código que genera pasa las pruebas de seguridad solo en torno al 56% de las veces, según el informe 2026 de Veracode. Ese es el
En el post anterior vimos cómo integrar modelos de IA en una arquitectura de microservicios. Ahora toca el problema que aparece al día siguiente del despliegue: no sabes qué está haciendo el modelo, cuánto cuesta ni cuándo está fallando. Un LLM puede devolver un 200 OK con una respuesta inventada.
Resumen rápido (TL;DR): Un modelo de IA, sea un LLM o un modelo de ML clásico, se integra en microservicios como cualquier otra dependencia: con contratos claros, observabilidad y tolerancia a fallos. Lo que cambia es que es lento, caro y no determinista. Los cinco patrones más usados son: