Las cifras principales del informe son optimistas: Anthropic dice que la mayoría de las organizaciones encuestadas ya usa agentes para programar y que muchas planean flujos más complejos. El hallazgo menos llamativo es más útil: la integración y la calidad de los datos están entre las mayores barreras.
El modelo puede producir una respuesta plausible, pero el flujo todavía necesita el contexto correcto, una fuente de verdad estable, un camino de aprobación y una forma de recuperarse cuando los datos están incompletos.
El contexto es una decisión de producto
Un equipo no añade contexto al final. Decide qué registros son fiables, cómo se relacionan, cómo se etiqueta la información antigua y qué tiene prohibido inferir el agente. Eso es diseño de producto, no pulido de prompts.
El camino más rápido hacia un producto de IA creíble suele ser menos superficie y mejor contexto.
Para un producto pequeño, la conclusión es directa: elige un flujo estrecho con una fuente de verdad clara. Un agente pequeño con un rastro de evidencias honesto supera a un asistente amplio que mezcla entradas antiguas con demasiada confianza.
El informe se basa en una encuesta a más de 500 líderes técnicos realizada con Material a finales de 2025.
Anthropic · The 2026 State of AI Agents Report ↗
