Thinking for Innovation de IEBS es el blog que impulsa las ideas que transforman el futuro de los negocios
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La inteligencia artificial se ha integrado en la creación de textos, imágenes y audios hasta el punto de que cada vez resulta más complicado saber si detrás de un contenido hay una persona, una herramienta de IA o una combinación de ambas.
Un agente entrega un resultado incorrecto. Para corregirlo necesitamos reconstruir qué información recibió, qué modelo y prompt utilizó, qué herramientas llamó y dónde apareció el error. Esta guía explica cómo registrar ejecuciones, detectar regresiones y comparar versiones con casos reales.
Los modelos de IA cambiarán muchas veces. Los datos, la historia de clientes y procesos, los scorings, las reglas y el conocimiento acumulado deberían durar bastante más. Esta guía explica qué infraestructura conviene construir para aprovechar cada nueva generación de modelos sin empezar de cero.
Repartir un proceso entre varios agentes permite especializar funciones, herramientas y permisos, pero también introduce dependencias, estados, errores y costes nuevos. Esta guía explica cómo diseñar sistemas multiagente que sigan siendo comprensibles y mantenibles cuando salen de la demo.
Guardar conversaciones es fácil. Conseguir que un agente recuerde dentro de seis meses tres hechos relevantes, descarte cien que ya no sirven y distinga qué sigue siendo cierto exige diseñar la memoria. RAG, recuerdos persistentes, temporalidad, procedencia, olvido y evaluación forman parte de ese trabajo.
La IA ya no es solo un sistema que responde preguntas o genera contenido. Está empezando a actuar dentro de procesos reales
Descubre por qué este profesional se ha vuelto imprescindible para las marcas, qué competencias debe dominar y cómo formarte para convertirte en un experto en redes sociales
La formación en IA en la empresa ya no puede reducirse a aprender herramientas. Dirección, RRHH, marketing, operaciones, finanzas y tecnología necesitan competencias distintas para aplicar la IA con criterio, medir su impacto y evitar automatizar procesos que nadie entiende.
El uso creciente de inteligencia artificial para generar publicaciones de escaso interés en LinkedIn ha puesto en alerta a la plataforma. La estrategia que la red social presentaba en mayo, se refuerza ahora con la introducción de un botón específico para que los propios usuarios puedan denunciar este tipo de contenido.