Dr. Luis Alfonso Lastras Montaño
 IBM Thomas J. Watson Research Center, N.Y., E.U.A.

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Resumen: El despliegue de modelos de lenguaje a gran escala ha puesto de manifiesto que muchos de los fallos en sistemas de inteligencia artificial no provienen de limitaciones intrínsecas del modelo, sino de deficiencias en el diseño del sistema que los integra. En particular, el uso de prompts monolíticos como mecanismo principal de control introduce fragilidad, baja interpretabilidad y dificultades para la validación y el mantenimiento.

En este trabajo proponemos un cambio de paradigma hacia una ingeniería modular de sistemas de IA, basada en la descomposición explícita de tareas en componentes especializados con interfaces, restricciones y responsabilidades bien definidas. Este enfoque permite reemplazar el control implícito basado en lenguaje natural por mecanismos estructurados y verificables en tiempo de ejecución.

Se presentan principios de diseño, patrones arquitectónicos y ejemplos prácticos que ilustran cómo la descomposición en agentes, la incorporación de restricciones formales y la validación sistemática permiten mejorar la robustez, reducir las alucinaciones y aumentar la eficiencia. Asimismo, se argumenta que, bajo este enfoque, modelos más pequeños pueden alcanzar desempeños comparables a modelos de mayor tamaño cuando se integran en arquitecturas bien diseñadas.

Finalmente, se discuten las implicaciones de este cambio para la práctica de la ingeniería de software, proponiendo una convergencia entre el desarrollo de sistemas de IA y los principios tradicionales de diseño de sistemas complejos, donde la composición, la modularidad y el control explícito juegan un papel central.