Big Data e Inteligencia Artificial

Marta Arroyo
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  • 과학 기술
  • 매주 업데이트

Un podcast para personas aparentemente normales que quieren transformarse en ninjas del Big Data, de la Inteligencia Artificial y de la vida

  1. 2025. 12. 17.

    107. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial - Industria y política [Edición 2025]

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la ⁠Comunidad Ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: 🎥 ⁠⁠Sesiones en directo⁠⁠ ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ Segunda parte del análisis anual del estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en el informe State of AI Report de Air Street Capital 📊 Si la semana pasada hablábamos de avances tecnológicos, hoy toca industria y política. Y es que en este 2025: 📈 NVIDIA supera a Apple y Microsoft en bolsa pero su reinado se ha convertido en un juego de equilibrios Restricciones cambiantes de exportación a ChinaContrabando de GPUsGoogle, Amazon, Meta... desarrollando chips para reducir su dependencia con NVIDIA.🚀 El megaproyecto Stargate de 500.000 millones de dólares con centros de datos de 1 gigavatio que consumen como plantas nucleares. ⚖️ En cuanto a regulación, Trump se ha dedicado a revocar las órdenes de Biden. La IA ha dejado de ser tecnología para convertirse en geopolítica, crisis energética y transformación laboral. Da para pensar... y para un par de episodios de Black Mirror 🪞 Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠. Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo: 👉 Haz el test aquí: ⁠⁠⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠⁠⁠ Sígueme en RRSS: 📺 YouTube: ⁠@martarroyo⁠ 📸 Instagram: ⁠@datos.ninja⁠ 🤳 TikTok: ⁠@datos.ninja ⁠ 🐦 X: ⁠⁠@martarroyo⁠⁠ 📝 Puedes encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/107-estado-inteligencia-artificial-industria-2025/

    29분

  2. 2025. 12. 12.

    106. Grandes éxitos de la Inteligencia Artificial [Edición 2025]

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la Comunidad Ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: 🎥 ⁠Sesiones en directo⁠ ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ En el episodio de hoy repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en el informe State of AI Report de Air Street Capital. 🚀 2025: El año de los modelos de razonamiento. De o1 de OpenAI al revolucionario DeepSeek R1 que lo superó en solo dos meses. 🚀 Las cuatro etapas de entrenamiento de DeepSeek R1 y cómo las recompensas verificables cambiaron el juego del RL. 🚀 La revolución china en open source: Qwen destrona a Llama y Kimi K2 entra en el top 20 con ¡un billón de parámetros! 🚀 OpenAI vuelve al open source con gpt-oss después de años en silencio. ¿Será suficiente? 🚀 Razonamiento paralelo: los modelos ahora piensan en múltiples caminos simultáneamente. 🚀 Modelos del mundo vs generación de vídeo: de películas pasivas a videojuegos interactivos con Genie 3 y Veo 3.1. 🚀 El ecosistema de agentes explota: MCP se convierte en el estándar universal adoptado por todos los grandes. 🚀 Y sí... las conferencias de IA están colapsando con 29.000 papers. Si pestañeas, te lo pierdes. ¡Dale al play y entérate de todo! Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠LinkedIn⁠. Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo: 👉 Haz el test aquí: ⁠⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠⁠ Episodios anteriores relacionados: ⭕️ Premium 22. Qué es un LLM (Explicado para que lo entiendas) ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Premium 23. Qué son los embeddings y la tokenización ⭕️ Premium 24. La explicación definitiva de la arquitectura transformer ⭕️ Premium 26. Fine-Tuning de LLMs Sígueme en RRSS: 📺 YouTube: @martarroyo 📸 Instagram: @datos.ninja 🤳 TikTok: @datos.ninja 🐦 X: ⁠@martarroyo⁠ 📝 Puedes encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en https://datos.ninja/podcast/106-estado-inteligencia-artificial-2025/

    31분

  3. 2025. 10. 29.

    105. Cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora (y por qué importa)

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🎥 ⁠⁠Sesiones de formación⁠⁠ 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora sin morir en el intento. Spoiler: entrenar un modelo una vez está bien... pero mantenerlo actualizado 24/7 con millones de usuarios es el verdadero reto. ✅ Por qué el entrenamiento tradicional "cold start" no funciona a escala (es caro, lento y frágil). ✅ Qué es el entrenamiento incremental y cómo LinkedIn ahorra 9 veces en costes. ✅ El desafío de generar datos en tiempo real con Apache Flink y Kafka. ✅ Cómo manejar 30,000-35,000 eventos por segundo con menos de 5ms de latencia. ✅ Por qué los grafos estáticos de TensorFlow/PyTorch son clave en producción. ✅ La importancia de los checkpoints y la tolerancia a fallos. ✅ Resultados reales: +2% en aplicaciones cualificadas, +4% en clicks de anuncios... Y mucho más💥 Después de este episodio entenderás por qué llevar Machine Learning a producción es MUY diferente a entrenar en un notebook de Jupyter. 📰 Suscríbete a la newsletter donde profundizaré en las herramientas concretas que usa LinkedIn: https://datos.kit.com/roadmap Episodios anteriores relacionados: ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 94⁠.⁠ Buenas prácticas para científicos de datos ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80⁠.⁠ Machine Learning 101 ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 83⁠.⁠ Una neurona Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠Linkedin⁠⁠. 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/105-linkedin-y-el-entrenamiento-incremental-ml

    22분

  4. 2025. 10. 08.

    104. ¿Qué significa REALMENTE data-driven?

    En el episodio de hoy desciframos qué significa REALMENTE ser data-driven y por qué el 76% de las empresas fracasa en el intento. Descubre cómo diseñar una estrategia de datos que funcione de verdad, no solo que quede bonita en un PowerPoint. ✅ El gran error: pensar que ser data-driven es un proyecto tecnológico (spoiler: es una transformación cultural). ✅ Por qué tener un data warehouse y dashboards no te hace data-driven. ✅ La relación real entre estrategia de negocio y estrategia de datos: primero defines cómo ganar, luego qué capacidades de datos necesitas. ✅ Los 3 pilares fundamentales: cultura organizacional, democratización del dato y alineación con el negocio. ✅ Ejemplos concretos: de la empresa de seguros que ignora sus modelos predictivos al retail de moda que detecta microtendencias. ✅ Cómo medir el éxito con métricas de negocio reales, no técnicas. Y mucho más💥 🎯 Evento SAP - 30 de octubre en Barcelona SAP presenta su nueva visión para la gestión empresarial que combina IA, datos y aplicaciones para liberar todo el potencial de un negocio verdaderamente data-driven. 📍 Llotja de Mar, Barcelona 📅 30 de octubre 2025 Descubre cómo conectar toda la cadena de valor empresarial con capacidades de IA incorporadas y datos contextualizados. Disfruta de paneles con expertos, casos de éxito de clientes, demos en directo y networking del bueno en un lugar incomparable 🤩. 👉 Toda la información y registro: https://go4.events.sap.com/es-sap-business-suite-innovation-day-barcelona/es_es/registration.html?source=marta-arroyo 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠⁠https://datos.ninja/podcast/104-que-significa-realmente-data-driven/

    19분

  5. 2025. 09. 26.

    103. ¿Qué hace un analista de datos?

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🎥 ⁠Sesiones de formación⁠ 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy desvelamos la figura clave en cualquier equipo de datos: el Analista de Datos. Descubre qué hace, qué habilidades necesita y por qué es una de las profesiones con más futuro. ✅ Quién es el Analista de Datos: el detective de la empresa. ✅ Las 5 tareas principales de su día a día: de la pregunta de negocio al dashboard. ✅ Habilidades técnicas (SQL, Power BI, Python...) y blandas (curiosidad, comunicación). ✅ Las herramientas que no pueden faltar en su mochila. ✅ Diferencias clave con el Científico de Datos y el Analista de Negocio. ✅ Por qué es el primer rol de datos que contrata una empresa... Y mucho más💥 Después de conocer a fondo el rol del Analista de Datos, ¿te preguntas si es el camino para ti? Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo: 👉 Haz el test aquí: ⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠ Episodios anteriores relacionados: ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 6⁠. Tres tipos de análisis de datos y Youtube ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24⁠. ¿Qué hacen los ingenieros de datos? ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 39⁠. Todos somos analistas de datos ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 77. La importancia del Data Storytelling Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠Linkedin⁠. 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en https://datos.ninja/podcast/103-que-hace-un-analista-de-datos/

    20분

  6. 2025. 09. 10.

    102. Los datos no valen nada sin ESTO

    🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷 Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos: ⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🎥 Sesiones de formación 👥 Comunidad ninja En el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no se ve: el Modern Data Stack. La infraestructura que hace posible que ChatGPT, los dashboards de tu empresa y cualquier solución basada en datos funcione. ✅ Qué es el Modern Data Stack y por qué tiene que importarte ✅ Las fases clave: desde la ingesta hasta la gobernanza ✅ La evolución desde Hadoop hasta las herramientas en la nube ✅ ETL vs ELT: cuándo usar cada enfoque ✅ Herramientas específicas para cada fase (Snowflake, dbt, Fivetran...) ✅ Por qué los datos por sí solos no valen nada...Y mucho más💥 Después de conocer todo el ecosistema del Modern Data Stack, ¿te preguntas por dónde empezar? Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo: 👉 Haz el test aquí: https://datos.kit.com/roadmap Episodios anteriores relacionados: ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24: ¿Qué hacen los ingenieros de datos? ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 31: Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop ⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 54: El lago de los datos Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠formulario de contacto⁠⁠ o en ⁠Linkedin. 📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/102-modern-data-stack/

    20분

  7. 2025. 08. 20.

    101. La amenaza fantasma (3 años después)

    🥷 Apúntate a la Comunidad NinjaAccede a todo para convertirte en ninja de los datos: 🎬 Sesiones de formación ⚡️ Podcast premium 🛠 Tutoriales 📚 Resúmenes de libros top Hoy te cuento qué trabajos va a hacer desaparecer la Inteligencia Artificial en los próximos 5 años… y cuáles van a crecer más. No es opinión: me he vuelto a leer (¡3 años después!) el último informe del Foro Económico Mundial (2025) para que tú no tengas que hacerlo. Te cuento: ¿Cuántos empleos se destruyen vs. se crean?Top profesiones al alza (2025–2030)Los empleos más expuestosSectores que más contratarán en los próximos 5 añosHabilidades clave para protegerte Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠, en ⁠⁠⁠⁠Twitter⁠⁠⁠⁠, Instagram o ver el episodio en Youtube. ¡Ah! Y apúntate ⁠aquí⁠ (https://datos.kit.com/roadmap) para recibir tu roadmap personalizado para convertirte en ninja de los datos.

    11분

  8. 2024. 12. 18.

    100. ¿Y ahora qué?

    🎉 Hemos llegado a 100 🎉 Así que hoy tómate algo a nuestra salud y la de nuestro podcast de confianza. Nos lo hemos ganado 😌 ¡Ah! Y apúntate aquí (https://datos.kit.com/roadmap) para el tema del que hablo en el episodio de hoy 🥷

    21분
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소개

Un podcast para personas aparentemente normales que quieren transformarse en ninjas del Big Data, de la Inteligencia Artificial y de la vida

정보

  • 제작진
    Marta Arroyo
  • 방송 연도
    2022년 - 2025년
  • 에피소드
    107
  • 등급
    전체 연령 사용가
  • 저작권
    © Marta Arroyo
  • 웹사이트 보기
    Big Data e Inteligencia Artificial

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