Lo de que el mayor valor aparece cuando la IA se integra a los workflows existentes en vez de ser un experimento aparte es clave, no es lo mismo enchufar una tool suelta que meterla en el proceso. Me interesa el punto de QA: generar casos de prueba y analizar logs suena práctico, pero ¿cómo manejan los falsos positivos cuando la IA detecta defectos que no lo son?