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Applications for LLMs Large Language Models

Large Language Models (LLMs) as we have known, are sophisticated AI models that can comprehend and generate human-like text.  Trained on massive datasets, they have a deep understanding of language nuances and patterns. We can think of them as the next evolution of business intelligence tools, capable of processing and analyzing vast amounts of textual data quickly and with high level of accuracy. The training of LLMs, that is highly expensive for the moment, can generally be divided into two phases: Unsupervised Learning: The LLM is exposed to diverse text sources, allowing it to learn grammar, syntax, and even common sense reasoning. Fine-Tuning: We then tailor the model for specific business applications, whether that's summarizing complex reports, generating customer-facing content, or extracting insights from unstructured data. While LLMs excel at processing text, their capabilities extend far beyond that. We are seeing them applied in diverse fields like computer science, his
Recent posts

Profundizar en el contexto del negocio, la clave para implementar soluciones de IA con éxito

En una era en la que maravillas tecnológicas como ChatGPT, Copilot y Gemini, no son solo ideas sino realidades, tanto las empresas como los personas y usuarios finales están ansiosos por aprovechar sus beneficios. Estas tecnologías han democratizado la IA, haciéndola accesible a un público más amplio y despertando la imaginación sobre sus posibles aplicaciones en todo tipo de industrias y organizaciones. Sin embargo, para materializar el potencial de la IA en valor tangible, es fundamental que las empresas y organismos públicos se enfoquen en implementar soluciones siguiendo marcos de trabajo (frameworks) adecuados. Estos marcos alinean y dirigen los esfuerzos de los equipos involucrados, facilitando la comprensión y participación de aquellos con menor experiencia en ciencia de datos, garantizando un proceso confiable y que se pueda repetir. Uno de los frameworks de trabajo más reconocidos por equipos de Data Science es el CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining), des

Business architecture concepts

Business architecture is a discipline that represents and designs the holistic organizational structure, business processes, information flows, and technological infrastructure. It serves as a strategic framework, bridging the gap between an organization's vision and its tangible operations. It aligns all parts of the organization with its goals and objectives by providing a clear map. Business architecture is one of the pillars of the broader discipline of enterprise architecture. Business architecture vs. enterprise architecture: While both are concerned with alignment and coherence, business architecture focuses in on the business strategy and its translation into operational reality. Enterprise architecture, on the other hand, covers the entire spectrum, including IT architecture, and technology architecture. Business architecture vs. solution architecture: Solution architecture is more IT-centric, focusing on designing solutions to specific business problems, often involving

Proteger el Futuro Digital para un entorno más seguro y sustentable

  El 30 de noviembre no solo marca la conmemoración del Día Internacional de la Seguridad de la Información, sino también nos recuerda el impacto duradero del «gusano Morris» en 1988, el primer virus de red que dejó a un 10% de las computadoras conectadas a Internet afectadas. La elección de esta fecha por parte de la Association for Computing Machinery (ACM) busca crear conciencia sobre la vital importancia de salvaguardar nuestros datos y sistemas, ya sea a nivel personal o empresarial. El panorama actual, según las estimaciones de   Cibersecurity Ventures , proyecta que los costos de los delitos cibernéticos podrían ascender a 10,5 billones de dólares anuales para 2025. Esto se destaca aún más en el   Informe de Riesgos Globales del Foro Económico Mundial   de 2023, que sitúa la ciberseguridad entre los 10 principales riesgos actuales y futuros a nivel mundial. Ante este escenario, las enormes cantidades de datos generados por las empresas hacen que la implementación de soluciones d

Chile y la Seguridad 4.0: Cómo la Tecnología Transforma la Prevención del Delito

  La seguridad se ha vuelto una preocupación primordial de los chilenos, así lo evidenció la encuesta   Pulso Ciudadano de abril de 2023 .   Los datos revelaron que la delincuencia es vista como uno de los principales problemas del país por el 50% de los encuestados . Además, un significativo 36,8% de la población admitió haber sido víctima, o conocer a alguien de su entorno familiar, que ha sufrido robos, asaltos o intentos de robo en los últimos tres meses. Ante esta creciente inquietud por la seguridad, es imperativo que las autoridades busquen soluciones innovadoras y completas para abordar el crimen y la violencia de manera efectiva.   Una tendencia global que ha cobrado impulso es la implementación de tecnologías avanzadas de vigilancia, como cámaras y dispositivos de Internet de las Cosas (IoT) , combinadas con estrategias de prevención del delito basadas en análisis de datos. Uno de los enfoques iniciales en esta dirección es la instalación de cámaras en lugares estratégicos de

The roots of empiricism in Scrum: from Bacon to Locke

Studying about Agile methodologies for the following certification that I want to get, I stumbled upon that Scrum has a close relationship with one of the well know philosphical approach: empiricism . As we know, those working in projects, doing product ownership and product management, the Scrum framework is widely adopted in software development and it owes a debt to that philosophical tradition that has its roots in the Renaissance and the Enlightenment age. John Locke (1632–1704): “Nothing is in the understanding, which was not first in the senses.” Scrum framework adapted diagram A glance about some baselines concepts:   Philosophy   began as an attempt to understand the world without relying on religious or mythological ideas. It was centered around two general questions:   “What is the nature of reality?”   (the subject of metaphysics) and   “What is the nature of knowledge?”   (the subject of epistemology). Answers to these questions fell into   two main movements or schools of