Este artículo presenta un análisis sistemático de siete riesgos de ingeniería que pueden causar incidentes de producción cuando los agentes de IA se conectan a datos de mercado financiero. Los riesgos incluyen deriva semántica de campos, inconsistencias de unidades de tiempo entre sistemas, interbloqueos por limitación de velocidad, falta de validación de símbolos, límites ambiguos de selección de herramientas, distorsión de datos entre múltiples agentes y alucinación del modelo después de fallos. Cada riesgo se explica con ejemplos del mundo real y correcciones de código reproducibles. El contenido se basa en una investigación real de incidentes de producción, lo que lo hace inmediatamente accionable para ingenieros de IA y desarrolladores fintech.
Una guía práctica de siete riesgos críticos al integrar agentes de IA con datos de mercado financiero, con análisis de causa raíz y correcciones de código.