Fine-Tuning vs Zero-Shot Learning: Guía definitiva con 3 claves
Elegir entre fine-tuning vs zero-shot learning es una de las decisiones técnicas más importantes al desarrollar una solución de inteligencia artificial generativa para una empresa. La disyuntiva de fine-tuning vs zero-shot learning no tiene una respuesta...
Agente de IA para EHS: 5 claves comprobadas para implementarlo
Un agente de IA para EHS (Environmental Health and Safety) ya no es una idea futurista: es una herramienta concreta que ayuda a las empresas industriales a gestionar el cumplimiento normativo, los reportes de incidentes y la prevención de riesgos con mayor...
GenAI para Cartas Dinamométricas: 5 Claves de Diagnóstico en Oil & Gas
GenAI para cartas dinamométricas es hoy una de las aplicaciones más concretas de inteligencia artificial en la industria petrolera. Actualmente, el diagnóstico de cartas dinamométricas es un registro esencial del proceso de producción con bombeo mecánico,...
RAG en energía: cómo acelerar la resolución de problemas
La adopción de sistemas RAG -Retrieval-Augmented Generation- en el sector energético crece a un ritmo que rara vez viene acompañado de una pregunta previa: qué tipo de problema resuelve realmente esta tecnología y cuál queda fuera de su alcance por diseño. Actualmente...
Gobernanza de datos en proyectos de GenAI: desafíos y buenas prácticas
No hay dudas de que la gobernanza de datos es una práctica esencial para las organizaciones del siglo XXI. Sin embargo, a medida que las empresas buscan implementar nuevas soluciones de inteligencia artificial, incluyendo GenAI, su implementación se...
ASR en oil and gas: guía esencial
El reconocimiento automático de voz, o ASR, convierte el habla en texto de forma automática, y la inteligencia artificial generativa perfecciona cada vez más su funcionamiento. Aplicar ASR en oil and gas permite digitalizar reportes de campo, agilizar el...
