El nuevo Business Intelligence: cada vez más autónomo y self-service
No hace falta un conocimiento técnico profundo para trabajar con estas herramientas de analítica de datos, pero sí conocimiento de negocio: saber qué preguntar y cómo actuar sobre las respuestas. Esto es especialmente cierto en un entorno guiado por agentes de IA e IA...
Datos sintéticos para testing de software: 3 ventajas con gemelos digitales
Los datos sintéticos para testing de software están redefiniendo cómo las empresas validan sus sistemas antes de salir a producción. En vez de depender de entornos de prueba limitados o de datos reales difíciles de conseguir, cada vez más equipos de QA...
Profesionales 10x con IA: la clave para multiplicar tu productividad
Los profesionales 10x con IA representan un nuevo paradigma laboral: la inteligencia artificial ya no solo multiplica la productividad de los equipos de ingeniería, sino que empieza a potenciar a cualquier profesional que sepa integrarla a su trabajo diario....
Equipo de Data Science: 5 claves para armar un equipo de nivel superior en la era de la IA
Armar un equipo de Data Science de nivel superior es hoy uno de los desafíos más críticos para cualquier organización que quiera competir con inteligencia artificial. No alcanza con contratar Data Scientists: el 78% de los puestos de IT ya requieren...
Adopción de IA en Oil & Gas: reflexiones desde la IA Week 2026
La adopción de IA en Oil & Gas fue el tema central de la IA Week Neuquén 2026, realizada del 14 al 16 de mayo en el ENE - Polo Tecnológico Neuquén. El evento reunió a la mayor concentración de inteligencia artificial aplicada que registra la Patagonia,...
Evaluación de LLM: estrategias clave para combatir alucinaciones en modelos de IA
La evaluación de LLM se convirtió en una de las disciplinas más críticas del ciclo de vida de los modelos de IA generativa. Cuando un modelo responde con confianza algo incorrecto —fenómeno que la industria llama alucinación—, las consecuencias van desde una...
