Los modelos de lenguaje grandes (LLM) son excelentes para convertir la telemetría de observabilidad en resúmenes claros, pero tienen dificultades con el análisis preciso de la causa raíz en sistemas distribuidos. Los LLM a menudo alucinan explicaciones y confunden los síntomas con las causas. Este artículo sugiere cómo los modelos de razonamiento causal con inferencia bayesiana ofrecen un diagnóstico de incidentes más confiable. Por Dhairya Dalal.