El valor no está en el modelo —es el mismo debajo— sino en el harness, los guardrails, la evidencia y el empaquetado. Estos son los argumentos, del más fuerte al más débil.
Cada ejecución produce un audit trail firmado criptográficamente, ligado a un procedimiento versionado con frontmatter validado. Un evaluador externo (Common Criteria, ENS, auditoría fintech o healthtech) lo acepta como anexo de expediente. Una sesión de chat no es reproducible, no está firmada y no referencia un procedimiento: el evaluador no la acepta.
Vocabulario de acciones cerrado validado con esquema (todo lo demás se rechaza), paths protegidos en dos capas y presupuestos duros de acciones, tokens y tiempo. Excederlos produce un abort, nunca un bucle infinito. A un agente genérico puedes pedirle que respete esto; TecnicaiT no puede violarlo.
Ejecuta la aplicación como la usan los usuarios reales, vía navegador y con roles coordinándose (operador detecta, mando autoriza, admin audita). Eso caza defectos que la revisión de código no ve: la app funciona pero el procedimiento documentado no es ejecutable, o el handoff entre roles se rompe.
El valor está en validar cada release, decenas de ciclos, con un banco de memoria entre iteraciones para no re-descubrir lo mismo. Asigna el modelo al tier de cada tarea y reporta el coste real por ejecución. "Pídeselo a una IA" no escala a catálogo de procedimientos por releases por proyectos.
El usuario es un responsable de QA o un auditor: entra a una web, lanza una ejecución (o la dispara desde un comentario en un PR) y recibe hallazgos con evidencia o un PR mergeable con tests. No necesita un ingeniero que sepa promptear y juzgar el resultado en cada sesión.
El producto se mide por PRs aceptados sobre propuestos. Es un sistema con accountability, no un asistente que entrega sugerencias que alguien tiene que revisar a mano.