Consultor de transformación digital e inteligencia artificial con más de 15 años navegando la intersección entre tecnología, gobierno y empresa. Arquitectó el Framework Normativo TIC del Estado Dominicano y ha liderado proyectos de IA aplicada en sectores públicos y privados desde Bewos AI Consulting. Editor para República Dominicana en ITNOW durante seis años, donde desarrolló un ojo clínico para explicar tecnología compleja en lenguaje que cualquier ejecutivo puede entender.
Dos investigaciones muestran cómo agentes de IA llegan a acuerdos, uno de ellos con una tendencia alarmante a dejarse convencer por falacias lógicas. Implicaciones para empresas que ya despliegan estos sistemas en Latinoamérica.
El fondo de Anthropic para investigar el impacto económico de la IA plantea preguntas urgentes para América Latina, donde la protección social es débil y la adopción tecnológica es desigual.
Más allá del hype, la computación cuántica empieza a mostrar aplicaciones concretas. La lucha geopolítica entre EE.UU., China y Europa, los retos técnicos y el rol de las empresas definen una década crítica.
Cifrado, estándares y plazos: la computación cuántica puede romper la seguridad actual, pero también ofrece nuevas herramientas.
Investigaciones de Ai2, NVIDIA y otros muestran que entrenar robots con datos sintéticos supera o iguala al método tradicional. La economía del sector cambia y América Latina puede aprovecharlo.
Un panel de la AAAI confirma que evitar que los modelos de lenguaje inventen sigue siendo el desafío más duro. Las soluciones existen, pero ninguna es definitiva.
Los ataques por inyección de prompts ponen en riesgo a las aplicaciones de IA; descubre cómo defensas de código abierto y librerías ligeras pueden proteger a las empresas de la región.
El fallido programa de coche autónomo de Apple impulsó la creación de potentes Neural Engines, ahora clave para la IA en dispositivos y servidores, con implicaciones estratégicas para empresas latinoamericanas.
La convergencia entre computación cuántica e inteligencia artificial abre escenarios disruptivos para la industria, pero enfrenta retos críticos de hardware, talento y regulación.
Un nuevo enfoque de pre-entrenamiento en IA propone cerrar el lazo entre el objetivo de aprendizaje y el rendimiento final. La misma idea lleva años refinándose en el deporte: diseñar tareas que simulan la competencia y ajustarlas con feedback. ¿Qué pueden aprender las empresas latinoamericanas de esta convergencia?
OpenAI actualiza su marco de seguridad para distinguir avances reales de falsos positivos, mientras que un nuevo estudio ofrece claves para que empresas y TTOs no caigan en el 'AI washing'. El desafío para Latinoamérica: no confundir hype con capacidad.
La capacidad de los agentes de IA para automatizar tareas complejas se dispara: desde kernels GPU hasta proyectos freelance. ¿Qué implica para las empresas latinoamericanas?
