RAG y fine-tuning resuelven problemas distintos, pero el mercado los confunde constantemente. Explicamos con ejemplos reales cuándo cada enfoque tiene sentido.
En nodo. la primera entrega es un PoC funcional en 24 horas — no un documento, no un mockup. Explicamos el proceso y los trade-offs.
Las consultoras venden la idea de IA. Las software factories la construyen. Explicamos por qué esta distinción es crítica en producción.
Dos plataformas de compliance con IA: screening contra 7 listas internacionales y screening penal con 2.7M de causas.
Framework práctico para evaluar y seleccionar LLMs en contexto enterprise. Benchmarks que importan, costos ocultos, y criterios de decisión reales.
Cómo monitorear sistemas de IA en producción: métricas, alertas, detección de drift, y herramientas. Experiencia real operando agentes y pipelines RAG.
Desglose real de costos — tokens, infraestructura, embeddings, almacenamiento vectorial, y el costo oculto de la latencia.
No es escribir buenos prompts — es diseñar sistemas de prompts que escalen y produzcan resultados consistentes en producción.
Framework de decisión: compliance, latencia, costos y control — con escenarios reales de empresas en Chile y LATAM.
Screening de personas, empresas y transacciones contra bases regulatorias. Caso real de reducción de 3 semanas a 4 horas.
OCR, verificación biométrica, análisis de documentos y detección de fraude en procesos KYC y KYB.
Matching difuso, desambiguación de nombres, y monitoreo continuo para Personas Expuestas Políticamente.
Chile, Colombia, Brasil, México y Argentina. Qué exige cada país, qué viene, y cómo prepararte sin frenar la innovación.
Stack tecnológico, equipo mínimo, costos por fase, y las decisiones que definen si llegas a producción o te quedas en el camino.
Diez exigencias verificables: propiedad del código, datos, trazabilidad, costo de operación y cláusula de salida.
El MLP no es un MVP bonito — es un producto que resuelve el problema completo para un segmento estrecho.
Patrones de aislamiento, estrategias de schema, seguridad por tenant, y cómo elegir el modelo correcto.
Métricas que importan, trampas comunes, y cómo construir un business case que sobreviva al CFO.
Construir vs comprar. Framework con criterios de decisión, costos ocultos, y los escenarios donde cada opción gana.
Políticas de uso, comité de IA, gestión de riesgos, auditoría y cumplimiento regulatorio. Framework práctico.
Por qué el cajero automático duplicó el empleo de cajeros y la IA generativa ya redujo 24% los encargos freelance sustituibles. La variable que decide, con datos.
La OIT proyecta 4,9% de desempleo mundial en 2026, casi igual que antes de ChatGPT. El agregado es un saldo que no informa: esto es lo que hay debajo.