Los productos de IA fintech fallan en producción no por deficiencias del modelo, sino porque no están diseñados para el entorno real. Es crucial considerar datos reales, usuarios, cumplimiento y consecuencias empresariales desde el principio para asegurar el éxito a escala.
El autor presenta una visión honesta sobre las herramientas de codificación de IA en 2025, distinguiendo entre la exageración y el uso real en producción. Se elogia a Cursor por su consistencia en la reescritura de archivos y el modo agente, mientras que v0 de Vercel destaca por generar componentes React a partir de prompts.
La mayoría de los productos de IA fallan en producción al ser tratados como funcionalidades aisladas, sin previsibilidad, observabilidad ni control. El autor sugiere la transición a capas de infraestructura de IA, garantizando salidas estructuradas, explicables y robustas para sistemas empresariales.