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Ideas sobre IA centralizada
Guías, novedades y aprendizajes sobre agentes, MCP y gobernanza de IA por el equipo de Dinnger.
Cómo centralizar tus agentes de IA sin perder el control
La proliferación de agentes en las empresas trae un reto: gobernarlos. Te contamos cómo Root los reúne bajo una misma URL MCP, con permisos por rol y gobernanza compartida.
Leer artículoAgentes autónomos y prompt injection: los nuevos riesgos de seguridad de 2026
Los agentes que navegan, leen correos y ejecutan acciones abren una superficie de ataque nueva. Te explicamos los riesgos principales y las defensas que recomendamos aplicar desde el primer día.
De copilotos a agentes: el gran giro de la IA en 2026
La IA dejó de ser un asistente que sugiere para convertirse en un agente que ejecuta. Analizamos qué ha cambiado este año y qué implica para la forma en que trabajan los equipos.
FinOps para IA: cómo controlar el coste de los modelos en 2026
El precio por token baja, pero la factura de IA sube. Te explicamos por qué ocurre y qué prácticas están adoptando las empresas para que el gasto en modelos sea predecible y rentable.
AI Act en 2026: qué cambia para las empresas que usan IA
2026 es el año en que la regulación europea de IA deja de ser un borrador lejano. Repasamos las obligaciones clave, los plazos y cómo preparar a tu organización sin frenar sus proyectos.
MCP en 2026: de protocolo emergente a estándar de la industria
El Model Context Protocol ya no es una apuesta de un solo proveedor. Repasamos su evolución, qué aporta su gobernanza abierta y cómo aprovecharlo en tu arquitectura de agentes.
MCP explicado: qué es el Model Context Protocol y por qué importa
Una introducción práctica a los servidores MCP y cómo permiten que tus agentes accedan a herramientas y datos de forma estandarizada.
Roles y permisos en IA: gobernanza desde el primer día
El control de acceso granular no es un extra, es la base. Buenas prácticas para administrar quién puede crear y usar cada agente.
De piloto a producción: llevar un agente al mundo real
Los pasos y aprendizajes para pasar de una prueba de concepto a un agente fiable en operación con usuarios reales.
Observabilidad de agentes: qué medir y por qué
Métricas, trazas y alertas para entender qué hacen tus agentes y detectar problemas antes de que escalen.