GPT-4 y los LLM multimodales: qué cambia para las empresas
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GPT-4 aporta frente a generaciones previas dos cosas medibles: mayor fiabilidad en razonamiento largo y capacidad multimodal, es ...
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Ideas que transforman su operación.
Perspectivas en inteligencia artificial, analítica, automatización y seguridad para líderes que ejecutan.
Copilotos: IA que asiste a cada equipo
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Un copiloto es un asistente de inteligencia artificial integrado en la herramienta donde alguien ya trabaja: sugiere, redacta o resume ...
Andrés Lozada·
Prompt engineering: hablarle bien a la IA
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El prompt engineering es la práctica de formular instrucciones que llevan a un modelo de lenguaje a producir la respuesta que se ...
Andrés Lozada·
Tendencias de TI 2023: el año de la IA generativa
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Esta es la lectura de SUMāTO sobre la agenda tecnológica de 2023, escrita cuando la inteligencia artificial generativa acababa de ...
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ChatGPT y la IA generativa llegan a todos
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ChatGPT es una interfaz conversacional sobre un modelo de lenguaje: se le escribe en lenguaje corriente y responde en el mismo ...
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IA generativa: lo que está por llegar
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La inteligencia artificial generativa son modelos capaces de producir texto, imagen, código o audio nuevos a partir de patrones ...
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IA conversacional que ejecuta, no solo responde
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La diferencia entre un asistente que responde y uno que ejecuta no está en el lenguaje: está en la integración. El que ejecuta cierra ...
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Gobierno del dato: la base que la IA necesita
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Un modelo de inteligencia artificial rinde exactamente lo que le permite el dato con el que trabaja: la calidad del resultado se ...
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Automatización inteligente de procesos
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La automatización inteligente combina tres capas que resuelven cosas distintas: RPA ejecuta las tareas por reglas, IDP lee e ...
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Lakehouse: unificar el data lake y el warehouse
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Un lakehouse unifica en una sola plataforma el data lake —que almacena datos crudos de forma económica— y el data warehouse —que sirve ...
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Observabilidad y AIOps: operar con inteligencia
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AIOps aplica aprendizaje automático a la operación de TI para resolver un problema muy concreto: el volumen de alertas supera lo que ...
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MLOps: industrializar la IA
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MLOps es el conjunto de prácticas que lleva un modelo del laboratorio a producción y lo mantiene funcionando: despliegue, monitoreo, ...
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Tendencias de TI 2021: la agenda del CIO
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Esta es la lectura de SUMāTO sobre la agenda tecnológica de 2021, escrita al cerrar un 2020 que convirtió a la tecnología en el ...
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El contact center se vuelve digital
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Un contact center digital atiende por voz, chat y WhatsApp con el cliente eligiendo el canal, no la empresa. La diferencia frente al ...
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Automatización para hacer más con menos
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Hacer más con menos, bien entendido, significa liberar capacidad del equipo hacia el trabajo que exige criterio, no reducir la ...
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IA conversacional: los primeros asistentes útiles
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La inteligencia artificial conversacional es un sistema que interpreta la intención detrás de lo que alguien dice y responde en ...
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Hiperautomatización: cuando RPA e IA se juntan
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El RPA por sí solo llega hasta donde llegan las reglas: cuando el proceso exige interpretar un documento, entender una frase o decidir ...
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Analítica predictiva: anticipar en lugar de reaccionar
7 min de lectura
La analítica descriptiva cuenta lo que pasó, la predictiva estima lo que va a pasar y la prescriptiva recomienda qué hacer al ...
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Del modelo al producto: machine learning en operación
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Un modelo en operación no es un modelo terminado: es uno desplegado, monitoreado y reentrenado con una cadencia definida. La razón por ...
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Tendencias de TI 2018: la agenda del CIO
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Esta es la lectura de SUMāTO sobre la agenda tecnológica de 2018, escrita al cerrar 2017. Las siete apuestas del año: la nube como ...
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Del reporte al insight: la analítica de autoservicio
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La analítica de autoservicio permite que quien tiene la pregunta la responda por sí mismo, sin abrir un ticket al área de datos y ...
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Machine Learning para empresas: del laboratorio al negocio
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Machine learning es enseñar a un sistema a reconocer patrones en datos históricos para predecir o clasificar casos nuevos, sin ...
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Big Data en la práctica: de Hadoop a Spark
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Hadoop resolvió un problema concreto: procesar volúmenes de datos que no caben ni se procesan en una sola máquina, repartiéndolos en ...
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