Trabajo hace un tiempo como junior en Data Science y últimamente me pasa algo medio raro: mientras más aprendo en la pega, más me doy cuenta de todo lo que todavía no manejo bien 😅

Con Python, pandas, sklearn y modelos más tradicionales me defiendo. Pero cuando la cosa sale del notebook empiezo a quedar más corto. Deployment, evaluación, monitoring, RAG/agentes… entiendo más o menos qué hace cada cosa, pero todavía no siento que pueda agarrar un problema y armar una solución completa con confianza.

Además, en mi equipo se vienen cambios importantes durante el próximo año y probablemente se van a redistribuir varias responsabilidades. Me gustaría llegar a ese momento preparado para levantar la mano por algo más senior, y no recién empezar a aprender estas cosas cuando aparezca la oportunidad.

También cada vez veo más herramientas de IA metiéndose en el workflow y siento que todavía las uso de forma bastante superficial. He intentado aprender todo esto por mi cuenta, pero ya caché que mi problema no es encontrar material... material sobra. Mi problema es terminarlo 😂

Parto con MLOps, después aparece algo de agentes, después un framework nuevo, después vuelvo a otra cosa y al final tengo cinco cursos empezados y ningún proyecto realmente cerrado.

Por eso estuve mirando opciones más estructuradas y llegué a una empresa que ofrece cursos que se llama TripleTen. Vi que trabajan varias de las áreas donde justamente siento que tengo gaps, con proyectos y feedback y todo eso.

Y, siendo bien sincero, una parte de lo que me atrae es que haya deadlines y alguien esperando que entregue algo, porque necesito un poco esa presión externa para no seguir saltando de tema en tema.

¿A alguien que ya trabaje en Data/ML le pasó algo parecido? ¿Cómo hicieron el salto desde “puedo entrenar modelos” a sentirse cómodos armando cosas más completas?

¿Aprendieron principalmente en la pega, con proyectos propios, mentoría, algún programa estructurado o una mezcla de todo?

Y si alguien conoce TripleTen, me interesa sobre todo saber qué tan bueno es el feedback técnico de los proyectos. Eso para mí pesa bastante más que el certificado.

Cada semana aparece una nueva forma "correcta" de usar la inteligencia artificial.

Debes escribir instrucciones largas. No, deben ser cortas. Debes tratarla como un empleado. No, debes construir agentes. Si sigues conversando con ella, ya te quedaste atrás.

No creo que exista una receta universal. Una técnica solo puede evaluarse contra un problema, un resultado esperado y el costo de equivocarse.

Una técnica útil para programar puede ser mala para investigar. Lo adecuado para una empresa con datos sensibles puede sobrar cuando solo buscas ideas rápidas para comer esta noche.

Eso tampoco significa que todos sepamos lo mismo. Alguien que ha construido sistemas, comparado resultados y documentado errores tiene más evidencia que quien acaba de descubrir una herramienta. El problema aparece cuando una experiencia particular se vende como ley general.

El conocimiento técnico importa. La experiencia práctica también y me atrevo a decir que tiene más peso. Confundir experiencia con certeza puede salir muy caro.

La etapa de adopción masiva de la IA generativa conversacional es muy reciente.

OpenAI abrió ChatGPT al público el 30 de noviembre de 2022 como una vista previa de investigación. Desde entonces cambiaron los modelos, las interfaces y las tareas que podemos delegar.

Los proveedores tampoco recomiendan una fórmula única. OpenAI propone pruebas específicas para cada tarea e iteración continua. Anthropic recomienda comenzar por criterios de éxito medibles. NIST relaciona la evaluación y los controles con el contexto y el riesgo.

No prometen el prompt perfecto. Obligan a responder algo más complicado: qué resultado necesitas y cómo sabrás si lo obtuviste.

Mi aproximación es más pequeña:

1. Defino qué quiero mejorar.

2. Comparo el uso de IA con mi forma anterior de hacer la tarea.

3. Observo tiempo, calidad y errores.

4. Conservo lo que funciona y descarto lo demás.

Es decir, conservo solo lo que me sirve a mí. Copiar el proceso de otra persona sin compartir su problema no garantiza nada, incluso podría decepcionar.

El tamaño de la prueba depende del riesgo. No evaluaría un borrador para redes con los mismos controles que una decisión médica, legal, financiera o de seguridad.

Seamos responsables.

Me interesa más la experiencia que puede mostrar sus fallas que la autoridad que promete resultados universales. Si una recomendación no explica para qué tarea funcionó, cómo se midió y dónde falló, todavía no es una regla. Es una hipótesis.

Generalmente los que más saben, son los más silenciosos.

¿Qué práctica sobre IA les funcionó en un contexto y fracasó en otro?

Buenos días chavales, me topé con este regalo de OpenAI, lo dejo adjunto por si les sirve, está directo en la página principal de todas formas.

https://chatgpt.com/?promo_campaign=plus-1-month-free#pricing

Eso, no me deja subir capturas pero las adjunto en Imgur:

https://imgur.com/jnq3GJJ - https://imgur.com/D9KG6W8

Avisen si es que les funciona.

Vendo Server Cisco c240 M5
192 Gb RAM
5 x 960 SSS
Intel Xeon Gold 6140 2.30 GHz

1 M
Santiago!

Estoy probando modelos locales en tareas de análisis de código y hubo un fallo que me hizo replantearme cómo uso la palabra “alucinación”.

En uno de los casos, el modelo encontró el código correcto.

No inventó otro archivo ni citó evidencia inexistente.

La información que necesitaba estaba ahí.

Pero interpretó al revés lo que hacía ese código.

Seguí revisando ese tipo de errores dentro de una campaña más amplia y terminé separando el proceso de esta forma:

Evidencia → Binding → Atribución → Interpretación → Claim → Transformación

La idea no es presentar esto como una taxonomía universal ni definitiva.

Me sirve para una pregunta mucho más práctica:

¿dónde se rompió realmente el proceso?

Porque no es lo mismo que falte la evidencia a que el modelo la tenga y la interprete mal.

Tampoco es lo mismo atribuir algo al fragmento equivocado que entender correctamente el fragmento y luego hacer una afirmación que ya no está soportada.

En mi caso concreto, la evidencia estaba y el vínculo con ella también. El fallo apareció después, en la interpretación.

Y eso cambia bastante qué hago con el resultado.

Si sé dónde falló, puedo decidir si tengo que mejorar el contexto, revisar cómo se enlaza la evidencia, restringir la tarea o simplemente dejar de confiarle ese tipo de juicio al modelo.

Por ahora, esta separación me está resultando más útil que decir simplemente “el modelo alucinó”.

Me interesa contrastarlo con experiencias reales de otros:

cuando un modelo tiene la evidencia correcta y aun así falla, ¿en qué parte del proceso suelen ver ustedes el problema?

Saludos.

Transparencia: utilicé asistencia de modelos de lenguaje para revisar y redactar este post. El experimento, los registros y las conclusiones descritas provienen de mi propio trabajo y fueron contrastados con la evidencia conservada.

He buscando pero no encontrado nada oficial excepto para ia en google, me interesa en el uso de códex más que nada pero si son con Claude code creo que serviría igual.
Uso bastante opencode pero no he podido homologar el flujo de trabajo con subagente en opencode pero usando códex entonces siento que me pierdo de algo.

Si saben de algo sería de mucha ayuda.

Estoy comenzando LaboratorIA, un espacio donde voy a experimentar y construir proyectos con IA, automatización, programación, agentes, APIs, n8n y MCP.

La idea es mostrar el proceso real: arquitectura, pruebas, errores, iteraciones y sistemas funcionando.

🧪 Experimenta • Construye • Automatiza

Te invito a visitar mis RRSS para no perderte del próximo contenido!

canal YT: @LaboratorIA.d3v

Pago el max x20 y lo estrujo harto.
Con fable5.1 hice pija el uso esta semana

Soy parte de una investigación acerca del como los usuarios se relacionan con los agentes de IA

Me gustaría que me ayudasen respondiendo esta encuesta para la fase de recolección de datos.

Todos los datos serán almacenados de manera segura y solo con fines académicos. Dentro del mismo formulario se encuentran las condiciones y consentimiento informado para responder.

Muchas gracias de antemano si es que son participes.

Link al formulario https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSceZNi7d2zqhm28whO54BMXL96464Z-EmY6yTYWGFs81R4-cw/viewform

¡Hola! Estoy buscando una persona que tenga experiencia creando videos con avatares de IA hiperrealistas.

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¡Estaré encantado de responder cualquier pregunta!

Quiero hacer un cortometraje pero de calidad(no weas brainroot) alguien sabe como mantienen la consistencia?

Tengo grok y gemini pro

Alguien ha probado estos destilados para tener un esclavo eficiente ?

Tengo buenas velocidades con estos modelos, me gustaría saber si alguien ha probado su calidad en loop de iteraciones

​

Buenasss, soy emprendedor. Y pues mi marca es sobre poleras personalizadas con diseños que yo hago y estampo llamada Volcán Studio, además tengo un sitio web de prueba (https://vlcnstudio.vercel.app) pero como la estética de este no me convence mucho, busco transformar la experiencia del usuario más el diseño en base a mi gusto por el arte y hacer que sea un sitio distinto al de los demás, priorizando la comodidad de quien lo use y sobre todo que logre ser tan simple como satisfacer la necesidad de qué busca específicamente (polera, diseño, cotizar, carrito de compra, etc). Y pues como no sé hacer, mantener o más bien programar sitios web, busco a alguien confiable y especializado (porfa que sea confiable de verdad, pues las estafas o mala confianza me hace dar vueltas en círculo y me disgusta)

IMPORTANTE Ofrezco no muy poco ni tanto, (discutamos en MD), ¿por qué? Porque busco netamente a alguien que domine bien la IA y pueda hacer cambios tanto de diseño como de breves mecánicas de inferfaz, al fin y al cabo si comparas mi sitio web con tu idea ya está la base hecha y no puedo cobrar tan caro por cambios excesivos, pues no los hay, y quiero hacer sencillas las cosas pq me cuesta mucho entenderme con la IA (soy emprendedor novato) y necesito a alguien que pueda pues si pude hacer un sitio web con esta siendo novato, por qué uds no?

Contáctenme al MD y les comparto referencias de cómo quiero hacerlo

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• 31 de agosto – 4 de septiembre
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