MaquinarIA pesada

MaquinarIA Pesada

MaquinarIA Pesada es un podcast sobre inteligencia artificial aplicada a empresa. Explicamos conceptos técnicos, decisiones de negocio y casos reales para entender qué significa llevar la IA a producción: datos, costes, proveedores, automatización, límites, riesgos y adopción. Cada episodio combina conversación, ejemplos prácticos y análisis de casos reales para separar lo que funciona de verdad del ruido comercial que rodea a la IA.

  1. Aug 4

    M1.6 · Lógica difusa: cómo la IA modela lo que no es blanco ni negro

    La lógica difusa lleva décadas en producción en control industrial, electrodomésticos y sistemas embebidos. En este episodio explicamos cómo funciona, cuándo tiene ventaja sobre el machine learning y cuándo no. Con el caso de Siemens y el control de hornos de cemento mediante lógica difusa.

  2. Aug 4

    M1.5 · IA neuro-simbólica: cuando las reglas y los datos trabajan juntos

    La IA neuro-simbólica combina lo que las redes neuronales aprenden con lo que la lógica sabe. En este episodio explicamos cómo funciona esa combinación, dónde tiene sentido y dónde no, con el caso de DeepMind AlphaFold y la predicción de más de doscientos millones de estructuras de proteínas.

  3. Aug 4

    M1.4 · Sistema 1 en IA: inferencia rápida, confianza sin verificación

    Sistema 1 en IA es inferencia directa sin razonamiento intermedio. Rápido, barato, escalable. Pero con un límite crítico: no tiene autocrítica. En este episodio explicamos cuándo usarlo y cuándo no, con el caso de Mastercard y su sistema de detección de fraude en tiempo real.

  4. Aug 4

    M1.3 · RNN: por qué la memoria de la IA tiene límites y cuándo importa

    Las RNN fueron la arquitectura dominante en procesamiento de lenguaje antes de los transformers. En este episodio explicamos cómo funcionan, qué es el vanishing gradient y por qué es un límite real en producción. Con el caso de Google GNMT y la reducción del sesenta por ciento en errores de traducción.

  5. Aug 4

    M1.2 · Sistemas expertos: cuándo la IA basada en reglas sigue ganando

    Los sistemas expertos siguen en producción en hospitales, plantas industriales y despachos de abogados. En este episodio explicamos cómo funcionan, qué los diferencia de las redes neuronales, y cuándo tienen sentido frente a modelos de aprendizaje automático. Con el caso de Amazon y su sistema de gestión de almacén.

  6. Aug 4

    M1.1 · Inviernos de la IA: por qué el hype colapsa y qué señales lo anuncian

    Los inviernos de la IA son los períodos en que el campo entró en crisis profunda: financiación cortada, proyectos abandonados, reputación destruida. En este episodio explicamos qué los causó, qué patrón se repite y qué señales permiten detectarlos antes de que lleguen. Con el caso de IBM Watson Health como ejemplo de invierno a escala de empresa.

  7. Jul 24

    M0 · IA en producción: lo que nadie calcula antes de firmar

    Un modelo de IA puede llevar dos años en producción tomando decisiones sobre un mundo que ya no existe. No porque falle técnicamente. Sino porque nadie le ha contado qué ha cambiado. En este episodio: corte de conocimiento y TCO. Las dos variables que deberían estar sobre la mesa antes de firmar cualquier proyecto de IA, y que casi nunca están. Con el caso real de JPMorgan COIN: 360.000 horas de revisión de contratos reducidas a segundos, y lo que ese número no cuenta.

  8. Jul 6

    M0.6 · Del piloto a producción: por qué tantos proyectos de IA se atascan

    Muchos proyectos de IA funcionan en piloto, pero no llegan a producción. En este episodio explicamos el ciclo de adopción de IA y los bloqueos que aparecen entre exploración, piloto, despliegue y operación continua.

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MaquinarIA Pesada es un podcast sobre inteligencia artificial aplicada a empresa. Explicamos conceptos técnicos, decisiones de negocio y casos reales para entender qué significa llevar la IA a producción: datos, costes, proveedores, automatización, límites, riesgos y adopción. Cada episodio combina conversación, ejemplos prácticos y análisis de casos reales para separar lo que funciona de verdad del ruido comercial que rodea a la IA.

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