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Hugging Face BlogIBM y UC Berkeley diagnostican por qué fallan los agentes empresariales con IT-Bench y MAST
IBM Research y UC Berkeley aplicaron la taxonomía MAST al benchmark ITBench para analizar 310 trazas de agentes de IA en tareas de automatización de TI. Hallaron que los modelos de frontera como Gemini-3-Flash fallan de forma aislada (2,6 modos de fallo por traza), mientras que los modelos abiertos como GPT-OSS-120B sufren fallos en cascada (5,3 por traza). La verificación incorrecta (FM-3.3) es el principal predictor de fallo, y proponen intervenciones de ingeniería como puertas de verificación externas y máquinas de estado para mejorar la confiabilidad.