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 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...

  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...

  Imagen diseñada por Freepik Un artículo reciente en Investing.com  revela una señal de alerta poco comentada en el contexto del auge de la inteligencia artificial (IA): los derivados de crédito (CDS) de Oracle han comenzado a aumentar, lo que sugiere que los mercados ven un mayor riesgo de incumplimiento para una empresa que históricamente era considerada de bajo riesgo. Pero ¿por qué es relevante para el ecosistema de IA? Porque Oracle está embarcada en una ambiciosa estrategia de expansión en infraestructura de IA y la nube, financiada con un monto aproximado de US $38 000 millones en deuda nueva. En pocas palabras: la apuesta por ser un hiperescalador en IA está costando mucho dinero, y los mercados empiezan a poner las cuentas sobre la mesa. Los CDS suben, los rendimientos de sus bonos se elevan y los inversionistas advierten que el margen de error se ha reducido.   Lo que esto dice del negocio de IA Entonces, si profundizamos un poco, la noticia bien podr...