Perspectivas del blog
Perspectivas técnicas y reflexiones del sector
Compartimos nuestra experiencia práctica y perspectivas de vanguardia en AI, automatización y desarrollo de software
Cómo establecer los criterios de aceptación de proyectos de IA: funcionalidad, rendimiento y seguridad, todos imprescindibles
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 abarca cuatro dimensiones: funcionalidad, rendimiento, seguridad y efectividad.
¿Por qué el 80% de los proyectos de IA no logran una implementación exitosa? 7 trampas de entrega y cómo evitarlas
La entrega de proyectos de IA difiere esencialmente de los proyectos de software tradicional. Este artículo analiza 7 trampas comunes y sus estrategias de respuesta para ayudar a los proyectos de IA a pasar del demo a producción con éxito.
¿Los datos críticos no pueden subir a la nube? Arquitectura de IA híbrida: datos locales, capacidades en la nube
Analiza los principios de diseño de la arquitectura de IA en nube híbrida, incluyendo clasificación de datos, jerarquía de modelos y enrutamiento de tráfico, ayudando a las empresas a equilibrar seguridad y costos.
¿Cómo evolucionará la automatización con IA de RPA a agentes inteligentes en 2026?
Mientras que el RPA tradicional solo ejecuta reglas fijas, la nueva generación de automatización con IA permite que los procesos de negocio tengan capacidad de razonamiento. Este artículo analiza en profundidad la evolución técnica, la arquitectura central y la puesta en marcha de la automatización con IA en la empresa.
¿Cómo integrar modelos grandes en los sistemas existentes de la empresa? De la conexión API a la implementación práctica en el negocio
Guía detallada sobre cómo seleccionar y conectar APIs de modelos grandes públicos como Tongyi, DeepSeek y GPT, así como el camino completo para integrar capacidades de IA en sistemas ERP/CRM/OA.
Guía de implementación privada de modelos grandes: 7 pasos desde la selección hasta la puesta en producción
Explicación detallada de cómo las empresas pueden elegir modelos grandes de código abierto, evaluar los requisitos de cómputo e implementar servicios de inferencia para lograr capacidades de IA privadas sin que los datos salgan de la red interna.