AI Güey Blog

Imagen creada con IA Hace apenas un par de años, muchas empresas seguían preguntándose si debían adoptar inteligencia artificial (IA); hoy, la conversación ha cambiado de manera radical. Según la nota de Xataka , el nuevo problema no es la falta de agentes de IA, sino exactamente lo contrario: hay demasiados. Y, honestamente, era cuestión de tiempo. La industria de software y tecnología pasó meses impulsando la idea de que cada área del negocio necesitaba su propio agente inteligente: agentes para ventas, para soporte, para recursos humanos, para finanzas, para análisis de datos, para automatización operativa. Todo empezó a llenarse de “copilotos”, asistentes y sistemas autónomos prometiendo eficiencia instantánea. El problema es que muchas organizaciones comenzaron a desplegarlos sin detenerse a pensar en algo fundamental: ¿Cómo conviven todos esos agentes entre sí? Porque una cosa es tener un agente útil, pero otra muy distinta es construir un ecosistema entero de agentes que termina...

  Imagen creada con IA Si, el clamor parece crecer, hay algo que no cuadra en la narrativa dominante de la inteligencia artificial (IA), mientras algunos nos han vendido la idea de que automatizar es avanzar, que optimizar es mejorar, que, si un proceso lo puede hacer una máquina, entonces necesariamente es mejor que lo haga la nota de Spanish Revolution , y el estudio que retoma ( The AI LayoffTrap ), nos hace preguntarnos: ¿y si no? ¿y si automatizar, en ciertos casos, es simplemente acelerar nuestros propios errores? Porque, al final, la IA no llega a organizaciones perfectas, no existe, llega a empresas con procesos incompletos, con datos desordenados, con decisiones históricas que nunca se cuestionaron, y cuando entra en ese entorno, no los corrige por arte de magia, de hecho, los puede empeorar. Y ahí está la trampa. Durante años vimos algo parecido con otras tecnologías, los sistemas de BI, los ERPs, la automatización de procesos… todos, si, todos, prometían eficiencia. Y sí...

  Imagen creada con IA En el tablero global de la inteligencia artificial (IA), Estados Unidos decidió jugar sus cartas mediante la restricción de la exportación de chips avanzados hacia China, para frenar su desarrollo en el mercado. La lógica parecía clara: sin acceso a hardware de alto rendimiento, el avance chino se desaceleraría. Pero, como bien recoge la nota de Xataka , el resultado no ha sido exactamente el esperado. China ha respondido con una estrategia distinta: abaratar el costo del cómputo vía tokens y eficiencia, cambiando las reglas del juego. Y aquí es donde la historia se pone interesante.   El supuesto: sin chips, no hay IA Durante años, la narrativa, y la realidad, dominante en la industria ha sido que la IA depende fundamentalmente del acceso a hardware de alto desempeño, particularmente chips y GPUs avanzados. Bajo esa lógica, controlar la cadena de suministro de dichos componentes, y en particular de empresas como NVIDIA , equivale a controlar el ritmo de...

  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...