Perspectivas del blog
Perspectivas técnicas y reflexiones del sector
Compartimos nuestra experiencia práctica y perspectivas de vanguardia en AI, automatización y desarrollo de software
Definición de criterios de aceptación para proyectos de IA: función, rendimiento y seguridad sin omisiones
La aceptación de proyectos de IA es mucho más compleja que la del software tradicional. Este artículo ofrece una plantilla completa de criterios de aceptación para proyectos de IA, que cubre cuatro dimensiones: funcionalidad, rendimiento, seguridad y resultados.
7 grandes trampas en la entrega de proyectos de IA: por qué el 80% de los proyectos de IA no logra pasar a producción
La entrega de proyectos de IA difiere esencialmente de la de proyectos de software tradicionales. Este artículo analiza 7 trampas comunes y sus estrategias de mitigación para ayudar a que los proyectos de IA pasen con éxito de la demo a producción.
Arquitectura de IA en nube híbrida: mejores prácticas para mantener los datos críticos en local y llevar las capacidades generales a la nube
Análisis de los principios de diseño de una arquitectura de IA en nube híbrida, incluida la clasificación de datos, la estratificación de modelos y el enrutamiento de tráfico, para ayudar a las empresas a equilibrar seguridad y costes.
Guía completa para la implementación privada de grandes modelos: 7 pasos desde la selección hasta el lanzamiento
Explica detalladamente cómo las empresas seleccionan modelos grandes de código abierto, evalúan las necesidades de cómputo, implementan servicios de inferencia y logran capacidades de IA privadas sin que los datos salgan de la red interna.
Integración de capacidades de IA en sistemas CRM: de insights de clientes a recomendaciones inteligentes
Compartimos experiencias prácticas sobre la integración de capacidades de IA en Salesforce y sistemas CRM propios, incluyendo soluciones técnicas completas para escenarios como generación automática de perfiles de cliente, recomendación de guiones de ventas y alertas de pérdida de clientes.
Optimización de costes de cómputo para IA: 5 estrategias para elevar la utilización de GPU por encima del 80%
La GPU es el mayor componente de coste en las operaciones de IA. En este artículo se comparten 5 estrategias probadas de optimización de cómputo para ayudar a las empresas a reducir costes de forma significativa sin afectar los resultados.