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		<description>MaquinarIA Pesada es un podcast sobre inteligencia artificial aplicada a empresa. Explicamos conceptos técnicos, decisiones de negocio y casos reales para entender qué significa llevar la IA a producción: datos, costes, proveedores, automatización, límites, riesgos y adopción.

Cada episodio combina conversación, ejemplos prácticos y análisis de casos reales para separar lo que funciona de verdad del ruido comercial que rodea a la IA.</description>
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		<copyright>© 2026 MaquinarIA Pesada</copyright>
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	<title>M0.6 · Del piloto a producción: por qué tantos proyectos de IA se atascan</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 20:56:11 +0000</pubDate>
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	<description><![CDATA[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.]]></description>
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	<title>M0.5 · Casos reales de IA por sector: qué puedes copiar y qué no</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 20:51:34 +0000</pubDate>
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	<description><![CDATA[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.]]></description>
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	<title>M0.4 · Qué puede hacer la IA y qué no: el riesgo de las respuestas convincentes</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 20:47:20 +0000</pubDate>
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	<description><![CDATA[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.]]></description>
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	<title>M0.3 · Modelos de IA: cómo elegir proveedor sin quedar atrapado</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 20:44:14 +0000</pubDate>
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	<title>M0.2 · Tipos de IA: discriminativa, generativa y por qué importa distinguirlas</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 20:40:21 +0000</pubDate>
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	<description><![CDATA[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.]]></description>
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	<title>M0.1 · Paradigma estadístico: por qué la IA aprende de datos y no de reglas</title>
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	<pubDate>Mon, 06 Jul 2026 19:45:54 +0000</pubDate>
	<dc:creator><![CDATA[MaquinarIA Pesada]]></dc:creator>
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	<description><![CDATA[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.]]></description>
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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.]]></content:encoded>
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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.]]></itunes:summary>
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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.]]></googleplay:description>
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