📌El AI Drop de la semana: ¿Qué son los modelos de pesos abiertos?
El pasado 24 de julio de 2026, Jensen Huang, CEO de NVIDIA escribió una carta abierta donde recalca la importancia del desarrollo y democratización de los modelos de pesos abiertos.
Una de las frases más fuertes es que “la apertura puede considerarse como uno de los elementos más importantes para el camimino hacia una inteligencia artificial segura”.
📌 El AI Drop de la semana: ¿cómo se incorpora el AI a nuestro flujo de trabajo?
Sin importar en área en la que usted se encuentre, el uso del AI ha venido a afectar la forma que afrontamos nuestras tareas. En ocasiones, por la “capacidad” que nos hacer sentir, puede generar una necesidad imperante de hacer más y al mismo tiempo.
📌 El AI Drop de la Semana: ¿qué es una GPU?
Detrás de la inteligencia artificial hay un componente de hardware que ha permitido la escalabilidad que estamos experimentado hoy: las GPU.
NVIDIA hoy es la compañía pública más valiosa del mundo debido a su diseño y fabricación de estas tarjetas gráficas y, muy importante, el software que también permite utilizarlas.
📌 El AI Drop de la semana: ¿cuánto cuesta un token?
Cuando utilizamos la inteligencia artificial a través de una suscripción, perdemos un poco la referencia de cuánto cuesta realmente cada token. Hoy nuestra economía, sin duda alguna, tiene una nueva unidad de medida. La generación de un token, sin duda alguna, se introduce dentro de la cadena de suministro como una unidad clave para saber qué insumos se necesitan para poder producirlo, y qué oferta y demanda determinan su cotización.
📌 El AI Drop de la semana: ¿qué tan rápida es su IA?
Cuando usted le hace una pregunta compleja a ChatGPT o a Claude, hay un momento donde la pantalla “palpita” pensando. Ese tiempo no es casualidad: se mide, y se mide con tres métricas que debería conocer si está construyendo (o eligiendo) soluciones con inteligencia artificial.
📌 AI Drop de la semana: ¿por qué son importantes las arquitecturas híbridas en productos digitales?
Al rededor del 2006 sucedió el “boom” de la nube cómo espacio para el desarrollo y puesta en producción de productos digitales. Amazon, Google y Microsoft fueron de las primeras compañías en poner a disposición para que empresas e individuos tuvieran acceso a cómputo, almacenamiento y redes, que de otra forma hubiesen sido inaccesibles.
📌 El AI Drop de la semana: ¿de dónde nace el término “Inteligencia Artificial”?
Es un término que sale y sale, y muchas veces no nos detenemos a definirlo. La Inteligencia Artificial es la capacidad que se desarrolla en las máquinas para resolver tareas como lo hacen los humanos, desde lo más simple hasta lo más complejo.
📌 El AI Drop de la semana: ¿por qué los programas que utilizamos se están transformando en un chat?
Hoy es común encontrarse en muchos de nuestros programas con una barra de chat o que el programa entero se convirtió en un chat.
Esto un indicativo claro que las interfaces de lo que hoy usamos están cambiando producto de ese boom en noviembre de 2022 cuando OpenAI permitió que los usuarios interatuaran con un LLM mediante un Chat como Interfaz.
📌 El AI Drop de la semana: ¿dónde se entrenan y “corren” los modelos de AI que utilizamos?
Hace poco Jensen Huang, CEO de NVIDIA, comentada que los Data Centers permiten convertir la energía en inteligencia.
Pero, ¿qué son? Hoy mostramos tres elementos intuitivos que los componen y también describimos su rol de la cadena de suministro en la generación de tokens.
📌 El AI Drop de la semana: ¿Qué tan relevante es la analítica avanzada en un mundo de desarrollo agéntico?
La respuesta corta es que mucho.
Cuando estamos trabajando con un agente de AI que comunica información que debe ser veraz, el concepto de “grounding”, ese anclaje o conexión a tierra es fundamental para confiar en lo que transmite.
📌El AI Drop de esta semana: ¿Cómo entrenan los modelos LLMs que utilizamos todos los días?
Hay tres fases clave que son pre-entrenamiento, post-entrenamiento e inferencia.
Entender esto de forma intuitiva es importante por dos elementos: El primero, desde el punto de vista de tecnología. Los modelos grandes de lenguaje se han vuelto parte de nuestro día. Mucho de lo que usamos realmente con plataformas que nos ayudar a “harnessing” el AI, “aprovechar” los modelos en lo que se ha popularizado como “Chat as Interface”, donde la estructura de preguntas y respuestas nos ayuda a descubrir el mundo. El punto: lo que hay detrás de ese Chat, puede ser tan complejo como queramos verlo, pero mantener un intuición clara de lo que qué es, nos da mayor visibilidad de sus alcances, y por qué no, comprender cuando su comportamiento se sale de nuestra norma.
📌 El AI Drop de la semana: la forma sencilla de estandarizar trabajo con agentes
En el uso e ingeniería de agentes de AI, no todo tiene que ser complejo para que funcione.
Hay muchas tareas repetitivas y basadas en reglas que puede probarse mediante el uso del “Skills”. Personalmente, esto enfoque me encanta porque aplica lo que en The Pragmatic Programmer definen como el principio de Don’t Repeat Yourself (DRY), que dicta que si la información que transmitimos se repite se puede representar mediante una abstracción.
