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.
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.
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.
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.
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.
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…