エピソード

  • M0 · IA en producción: lo que nadie calcula antes de firmar

    M0 · IA en producción: lo que nadie calcula antes de firmar
    2026/07/24
    Un modelo de IA puede llevar dos años en producción tomando decisiones sobre un mundo que ya no existe. No porque falle técnicamente. Sino porque nadie le ha contado qué ha cambiado. En este episodio: corte de conocimiento y TCO. Las dos variables que deberían estar sobre la mesa antes de firmar cualquier proyecto de IA, y que casi nunca están. Con el caso real de JPMorgan COIN: 360.000 horas de revisión de contratos reducidas a segundos, y lo que ese número no cuenta.
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    15 分
  • M0.6 · Del piloto a producción: por qué tantos proyectos de IA se atascan

    M0.6 · Del piloto a producción: por qué tantos proyectos de IA se atascan
    2026/07/06
    Muchos proyectos de IA funcionan en piloto, pero no llegan a producción. En este episodio explicamos el ciclo de adopción de IA y los bloqueos que aparecen entre exploración, piloto, despliegue y operación continua.
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    14 分
  • M0.5 · Casos reales de IA por sector: qué puedes copiar y qué no

    M0.5 · Casos reales de IA por sector: qué puedes copiar y qué no
    2026/07/06
    Un caso de éxito de IA no siempre se puede copiar. En este episodio vemos cómo evaluar casos reales por sector y qué condiciones hacen que un proyecto funcione: datos, proceso y métrica de éxito.
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    13 分
  • M0.4 · Qué puede hacer la IA y qué no: el riesgo de las respuestas convincentes

    M0.4 · Qué puede hacer la IA y qué no: el riesgo de las respuestas convincentes
    2026/07/06
    La IA puede generar respuestas muy convincentes, incluso cuando son falsas. En este episodio hablamos de alucinaciones, límites estructurales y verificación humana a partir del caso Mata vs Avianca.
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    14 分
  • M0.3 · Modelos de IA: cómo elegir proveedor sin quedar atrapado

    M0.3 · Modelos de IA: cómo elegir proveedor sin quedar atrapado
    2026/07/06
    El mercado de IA está lleno de modelos, APIs y proveedores. En este episodio explicamos cómo elegir entre modelos abiertos, cerrados y plataformas sin quedar atrapado en el ecosistema equivocado.
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    14 分
  • M0.2 · Tipos de IA: discriminativa, generativa y por qué importa distinguirlas

    M0.2 · Tipos de IA: discriminativa, generativa y por qué importa distinguirlas
    2026/07/06
    No todas las soluciones de IA son iguales. En este episodio explicamos la diferencia entre IA discriminativa e IA generativa, cómo falla cada una y qué preguntas deberías hacer antes de contratar una solución.
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    15 分
  • M0.1 · Paradigma estadístico: por qué la IA aprende de datos y no de reglas

    M0.1 · Paradigma estadístico: por qué la IA aprende de datos y no de reglas
    2026/07/06
    La inteligencia artificial moderna no funciona como muchos imaginan. No sigue una lista de reglas escritas a mano. Aprende patrones a partir de datos. En este episodio explicamos qué es el paradigma estadístico, cómo se diferencia del enfoque simbólico y por qué entenderlo cambia la forma de evaluar, contratar y desplegar sistemas de IA. Hablamos de modelos que aprenden de datos históricos, de degradación con el tiempo, de supervisión en producción y del caso JPMorgan COIN.
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    13 分