Los tipos de inteligencia artificial se clasifican académicamente en cuatro niveles fundamentales según Arend Hintze: máquinas reactivas, memoria limitada, teoría de la mente y autoconciencia, con aplicaciones actuales concentradas en los dos primeros tipos según implementaciones verificadas en empresas chilenas como Buk, SimpliRoute y EcosueloLab.
Porque no deberías de hacer IA Generativa… Aún Evita IA generativa empresarial si… Esta imagen lo dice todo: muchos están saltando directamente a la IA Generativa (GenAI), dejando atrás los peldaños esenciales sobre el lenguaje; conceptos de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP); Vectores y Embeddings. ¡Y no los culpo! Hacer GenAI es emocionante y accesible,
¿Cuándo NO Usar IA Generativa? Errores Costosos a Evitar Leer más »
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) han evolucionado de experimentos tecnológicos a infraestructura empresarial esencial que está transformando radicalmente la forma en que las organizaciones operan. En 2025, equipos financieros que antes invertían días analizando informes trimestrales ahora los procesan en minutos, departamentos legales que necesitaban semanas para revisar contratos completan análisis exhaustivos en horas, y equipos de marketing que luchaban con calendarios de contenido ahora producen campañas estratégicas completas en menos de un día.
Últimamente, he visto titulares que me preocupan. Se nos dice que hasta un simple “por favor” o “gracias” en nuestros prompts de IA está elevando los costos y perjudicando el medio ambiente. Se nos culpa a los usuarios por “usar mal el producto”. Pero yo digo: ¡eso está mal!
No, OpenAI… no es culpa de mi cortesía. Leer más »
Estoy fascinado con este concepto: el Científico de Datos Full Stack (FSDS, por sus siglas en inglés). Es un término que captura la esencia de lo que significa ser un profesional versátil y completo en el mundo de la ciencia de datos y la IA, no solo alguien que se conecta a una API y lo da por terminado.
Full Stack Data Scientist: El “Todo en Uno” Que Estás Buscando Leer más »
En un mundo donde herramientas como Cursor, V0 y Lovable han transformado radicalmente el desarrollo de software, muchos profesionales técnicos se enfrentan a una paradoja: las mismas tecnologías que prometen hacernos más eficientes pueden, inadvertidamente, obstaculizar nuestro crecimiento técnico a largo plazo. Este fenómeno, cada vez más común, plantea interrogantes fundamentales sobre cómo desarrollar competencias técnicas sólidas en la era de la IA generativa.
Cómo Potenciar tus Habilidades Técnicas en la Era de la IA: Más Allá del «Vibe Coding» Leer más »
En un entorno empresarial donde la eficiencia operativa y la innovación tecnológica marcan la diferencia competitiva, la integración de Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLMs) en aplicaciones de negocio ha dejado de ser una opción para convertirse en una necesidad estratégica. Como señala Prasann Pradeep Patil, «GenAI tiene aplicaciones en el mundo real. También
Guía Práctica para Integrar Modelos de Lenguaje en Aplicaciones Empresariales Leer más »
En un entorno empresarial donde la implementación de soluciones de inteligencia artificial se ha convertido en una ventaja competitiva, la capacidad de evaluar el rendimiento de modelos de IA de forma local y controlada representa una competencia estratégica para las organizaciones. A medida que nuevos modelos de razonamiento como DeepSeek-R1 emergen en el panorama tecnológico,
En el mundo empresarial actual, donde la toma de decisiones basada en datos es crucial, la precisión de la información generada por sistemas de inteligencia artificial se ha convertido en un factor determinante para el éxito. Las alucinaciones en modelos de lenguaje —esa tendencia a generar información incorrecta o fabricada— representan uno de los mayores
RAG: La Solución Definitiva al Problema de las Alucinaciones en Modelos de IA Leer más »
