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.
NEC puso agentes de IA en cargos directivos y operativos. Redujeron tareas a una séptima parte del tiempo y hasta reportan estrés. ¿Qué implica para las empresas de América Latina?
Del satélite a la mariposa con Bluetooth: la IA reescribe la etología. Qué implica para la ciencia, el monitoreo ambiental y las empresas de América Latina.
Tres investigaciones convergen: los LLM dejan de ser dependencias en tiempo de ejecución para convertirse en compiladores que generan artefactos pequeños, versionables y ejecutables sin conexión.
Científicos demuestran que modelos de IA pueden ser manipulados con datos aparentemente benignos. Qué implica para las empresas que adoptan IA en la región.
Benchmarks muestran que medir solo el resultado final es caro y engañoso. Evaluar trayectorias reduce costos y revela fallas reales.
La IA enfrenta un panorama regulatorio dividido: UE, EE.UU. y China tienen enfoques distintos. Analizamos el impacto en las empresas y las estrategias para cumplir.
Anthropic, España y fundaciones privadas impulsan la investigación con IA. En Latinoamérica, solo el 30% de las publicaciones universitarias llegan a revistas indexadas: ¿cómo cerrar la brecha?
El Model Hardware Standard de Anthropic habilita a agentes de IA para operar equipos de laboratorio y fábricas. ¿Qué cambios trae para la automatización en Latinoamérica?
En Incheon se jugó el primer partido completo de once robots por lado. Ganó el equipo alemán B-Human con hardware chino. La brecha entre investigación y mercado se acorta: ¿qué está haciendo la región para no quedar fuera de la cadena de valor?
Los LLMs requieren 100.000 veces más datos que un niño para hablar. Investigaciones en BabyLM y memoria 'efímera' muestran que imitar límites cognitivos humanos mejora el aprendizaje con pocos datos: clave para idiomas minoritarios y costos en la región.
Un estudio revela que la sensibilidad al lenguaje no escala linealmente: hay una "zona de resonancia" entre 250-600M parámetros donde los modelos procesan sintaxis, metáforas y causalidad con mayor precisión. Implicaciones directas para empresas latinas que entrenan o compran IA.
Dos investigaciones recientes (AutoDesign y Meta-Harness) muestran que la clave de la autonomía no es el peso del modelo, sino el código que lo orquesta. Implicaciones para empresas latinoamericanas que buscan automatización de bajo costo.
