Ingeniero industrial con una obsesión por los estándares. Certificado en ISO 9001, ISO 27001 e ISO 42001 — la norma que define cómo las organizaciones deben gestionar la inteligencia artificial de forma responsable. Para Henry, la IA no es solo tecnología sino un sistema que debe auditarse, gobernarse y medirse.
Modelos que aprenden a decidir cuándo y cuántos hilos lanzar mejoran precisión y velocidad. En Latinoamérica, esta capacidad abre oportunidades frente a límites de infraestructura y regulaciones de datos.
El gobierno japonés formalizó un plan para desplegar 10 millones de robots con IA en 18 sectores hacia 2040, con un fondo de hasta 6.100 millones de dólares. El proyecto, liderado por un consorcio público-privado, busca paliar la crisis demográfica. Un análisis del FMI advierte que la baja exposición de los trabajadores japoneses a la IA limita su efecto correctivo. ¿Qué puede aprender América Latina de esta estrategia?
Un estudio global revela que los equipos técnicos confían en agentes de IA para tareas medibles, pero la falta de contexto de negocio frena su adopción en procesos complejos.
La adopción de agentes autónomos de inteligencia artificial en entornos corporativos se acelera, pero su capacidad de actuar sin supervisión humana abre vectores de ataque inéditos. Este análisis explora las vulnerabilidades, incidentes documentados, vacíos regulatorios y las defensas necesarias para evitar que la autonomía se convierta en el talón de Aquiles de la empresa moderna.
Investigadores de Mila presentan ARBG, un modelo autoregresivo que supera limitaciones de los flujos normalizantes en Boltzmann Generators, logrando muestrear conformaciones moleculares de equilibrio con mayor precisión y escalabilidad.
Fujitsu presentó PHOTON, una arquitectura para modelos de lenguaje que logra hasta 475 veces la eficiencia por GPU frente a Transformers, reduciendo costos y consumo de memoria.
Los últimos proyectos de ley en la región exigen auditorías periódicas, documentación de datos y procesos, y sanciones por incumplimiento, implicando costos operativos y adaptación tecnológica inmediata.
Un modelo de IA de OpenAI analizó 376 casos sin diagnóstico y permitió a médicos confirmar enfermedades en 18 niños, aumentando el rendimiento diagnóstico en 4.8% y mostrando el valor de la re‑evaluación genética periódica.
LifeSciBench reúne 750 tareas diseñadas por 173 científicos Ph.D. para medir si la IA puede manejar flujos de trabajo reales de biotecnología, desde el manejo de evidencia hasta la comunicación científica.
