AI Güey Blog

  Image generated with AI De acuerdo con una nota en MSN.com , México ha puesto sobre la mesa una meta ambiciosa: digitalizar el 80% de sus trámites gubernamentales . En principio, suena como un avance natural, incluso necesario. Menos filas, menos papel, menos fricción, pero como bien apunta la nota, el verdadero desafío no está en digitalizar… sino en transformar. Y es ahí donde la conversación se pone interesante y consecuente.   El error clásico: digitalizar lo ineficiente Aunque deseable en principio, digitalizar un trámite no necesariamente lo mejora; de hecho, muchas veces solo lo convierte en un proceso burocrático… solo que ahora en línea. Si el flujo del proceso original es complejo, redundante o mal diseñado, lo único que hacemos al digitalizarlo es escalar la ineficiencia. Es el equivalente a tomar un formulario de 10 páginas y ponerlo en PDF interactivo. Claro, ahora lo llenas desde tu casa, pero sigue siendo un dolor de cabeza. La verdadera transformación digital...

  Imagen creada con IA Cada cierto tiempo, la industria de tecnología declara la muerte de algo. Le pasó a la data warehouse, al ETL, al business intelligence (BI)… y ahora, otra vez, al BI. Un artículo de iProfesional retoma esta narrativa provocadora: “El BI ha muerto, larga vida al BI”. Y como suele ocurrir, el titular, en mi opinión, exagera; sin embargo, el trasfondo sí apunta a un cambio real. El BI no está muerto; lo que está muriendo es una forma específica de entenderlo. Analicémoslo juntos…   El BI tradicional: reportar el pasado Durante décadas, el BI se construyó alrededor de una premisa clara: recopilar datos, estructurarlos y presentarlos en una forma clara (comúnmente en dashboards ) para apoyar la toma de decisiones mediante el uso de diversas herramientas como cubos de datos, reportes, KPI (Key Performance Indicators)… todo diseñado para responder una pregunta fundamental: ¿Qué pasó? El problema es que hoy esa pregunta ya no es suficiente. En un entorno donde...

  Credit: geralt on Pixabay En España surgió recientemente una propuesta que está provocando debate más allá de sus fronteras. La ministra de Sanidad, Mónica García , planteó la idea de imponer un impuesto a las empresas que utilicen inteligencia artificial (IA) para reemplazar puestos de trabajo humanos. La propuesta, reportada por Business Insider España , busca que las compañías que automaticen funciones laborales contribuyan al financiamiento del sistema social, especialmente en un contexto donde la tecnología podría desplazar empleos tradicionales. A primera vista, la idea suena polémica. Para algunos es una medida proteccionista o incluso un freno a la innovación. Para otros, es una forma de equilibrar los costos sociales de la automatización. Pero más allá del caso español, lo interesante es la pregunta de fondo: ¿quién paga el costo de la transformación tecnológica?   El viejo, pero ahora nuevo dilema de la automatización Esta no es la primera vez que una tecnología am...

Logo courtesy and property of  Accéder En días recientes se presentó en México TITAN , una propuesta de inteligencia artificial agéntica impulsada por la firma canadiense Accéder . De acuerdo con las notas publicadas en PRODU , News MX TV y Mobile Time , TITAN busca cerrar la brecha entre tecnología y el negocio, posicionándose como un “cerebro estratégico” capaz de traducir datos en decisiones ejecutivas. El concepto central es claro: no se trata de un chatbot ni de un asistente básico, sino de una arquitectura de IA agéntica , es decir, un sistema con la capacidad de actuar con mayor autonomía, coordinar tareas y apoyar la toma de decisiones en entornos corporativos complejos. En teoría, TITAN no solo responde preguntas, sino que ejecuta procesos, analiza escenarios y genera recomendaciones alineadas con objetivos estratégicos. Por supuesto, hasta aquí, el discurso es coherente con la evolución del mercado; la narrativa global de la IA ha migrado del modelo generativo al ...

Image by vecstock on Freepik Cuando el Gobierno de México anunció Coatlicue , la futura supercomputadora pública más poderosa de América Latina, puso sobre la mesa una ambición tecnológica enorme: 314 petaflops* de capacidad de cálculo, y según el propio gobierno mexicano, siete veces más que la supercomputadora más potente de la región ( Satos Dumont , en Brasil). Un salto significativo para el poder de cómputo existente en México. Pero bajo ese anuncio hay tanto potencial como interrogantes estratégicos que no podemos dejar pasar fácilmente. Hagamos un breve análisis.

  Imagen por madebyfaisu (Pixabay) ¡Hola, comunidad de AI Güey ! Jorge García aquí, comenzando el 2026 con un análisis sobre un tema que se vuelve cada vez más estratégico: El uso de la inteligencia artificial (IA) como modelo de aprendizaje.   IA en la educación: no es solo código, es visión social Según un interesante artículo en Milenio titulado: Inteligencia artificial como nuevo lenguaje para aprender, crear y transformar ; el programa PottencIA ha tomado impulso en México con una apuesta ambiciosa: Combinar inteligencia artificial con pensamiento crítico, ética y creatividad. No se trata solo de entrenar algoritmos, sino de preparar líderes conscientes y capaces de usar la tecnología con responsabilidad. En su reciente Congreso Internacional de IA , PottencIA ofreció ponencias y talleres que destacaron cómo la IA ya es parte de la educación superior y media superior, del emprendimiento y también de la vida cotidiana. Al respecto, Gustavo Prado, investigador y conferenc...