⁠Stanford just exposed what AI vendors are hiding: 90% of agents fail the moment they leave the demo. Microsoft Copilot, Google's latest, all promise the world. But in real life? 90% fall apart fast. I just read the newest Stanford paper. Scanned hot Reddit threads from AI builders. The reality hits hard: Most "smarts" come from tricks that don't hold up. Hidden costs are insane energy, water, carbon. A few smart teams are quietly fixing this today. Using tools like Google's Gemma Scope. Adding basic human checks. I pulled it all together into a short, easy-to-read playbook. Simple checklist. Real code snippets. A few practical options you can try tomorrow. No fluff. Want it? 1️⃣ Comment "AGENTS" below 2️⃣ Connect with me (so I can DM you) 3️⃣ Like this post

Ingenieros de OpenAI, Anthropic y Google no escriben 'mejores prompts' Diseñan contexto, y deberías copiarles: Mientras la mayoría sigue usando frases tipo 'Actúa como...' y luego lo que quiere, los equipos top definen: 1. Quién es el modelo 2. En qué sistema está operando 3. Qué decisión importa 4. Cómo se ve el éxito Ejemplo breve: * Prompt común: “Actúa como un estratega senior y ayúdame a armar...” * Prompt con contexto: “Eres un estratega de marketing nivel staff con experiencia en SaaS B2B. Asesoras a un SaaS de ~[TAMAÑO DEL EQUIPO] personas que vende [TU PRODUCTO / SERVICIO] a [TIPO DE CLIENTE] en el segmento [SEGMENTO]. El producto reemplaza [STATUS QUO] y destaca por [VENTAJA CLAVE]. El buyer principal es [ROL], el decisor económico es [ROL] y el ciclo de venta es de [X MESES]. El objetivo este [TRIMESTRE] es definir [2–3] apuestas claras de messaging que el liderazgo pueda explicar en [X MIN]. Propón una estrategia de messaging enfocada para los próximos [X DÍAS]. Esto es lo que nos ha funcionado antes [...] y esto no nos ha funcionado [...]” Mismo modelo, resultado completamente distinto. Para aplicarlo en tu día a día, tenés que entender que los mejores outputs vienen de contexto de alta señal He armado un PDF de 30 páginas con ejemplos correctos e incorrectos de: * Persona + expertise context * Reference context * Constraint context * Audience context * Output format context * Chain-of-thought para razonamiento complejo * Contexto visual y de video * Cómo combinar todo sin sobrecargar al modelo Si lo querés completo, 1. Comentá 'PDF' 2. Conectá conmigo Andrés Bilbao 3. Accedé desde acá: https://lnkd.in/eDU6nmsV Este es el primer paso para empezar a usar AI como un achiever