IA con Criterio

Orlando Suárez

Un podcast sobre inteligencia artificial, automatización y transformación digital contado desde la práctica, sin ruido ni promesas vacías. Analizo las noticias que realmente importan, herramientas que puedes aplicar en tu trabajo y los cambios que están transformando empresas y profesionales. ChatGPT, Copilot, automatización, agentes de IA, regulación, nuevos modelos, herramientas y casos de uso reales. Con contexto, criterio y mi punto de vista directo sobre lo que merece la pena y lo que no. IA con criterio. Sin ruido.

  1. 2d ago

    #13 · Prompts mágicos para gente que no sabe lo que hace

    Cada vez más gente quiere utilizar la Inteligencia Artificial para hacer cosas que no sabe hacer. Programar sin saber programar. Diseñar sin saber diseño. Crear estrategias sin entender marketing. Automatizar procesos sin comprender qué ocurre por detrás. Y, muchas veces, todo empieza con la misma petición: “enséñame el prompt”. En este episodio de IA con Criterio parto de una experiencia real vivida durante una formación sobre aplicación de IA en Recursos Humanos, donde un asistente quería aprender a programar con Inteligencia Artificial sin conocer siquiera los fundamentos de programación. El problema no es utilizar IA para hacer cosas nuevas. Todo lo contrario: puede ser una herramienta extraordinaria para aprender y ampliar nuestras capacidades. El problema aparece cuando confundimos obtener un resultado con saber lo que estamos haciendo. Hablamos de por qué un buen prompt no sustituye al conocimiento, de la importancia del Criterio y la Validación, de la diferencia entre que algo funcione y que esté realmente bien hecho, y de cómo este problema afecta también al marketing, el diseño, los Recursos Humanos o cualquier otra disciplina. También hay responsabilidad por parte de quienes llevan años vendiendo la idea de los “prompts mágicos”, los atajos imposibles y la promesa de convertirnos en expertos sin aprender aquello que pretendemos hacer. Porque la Inteligencia Artificial puede reducir muchísimo la barrera de ejecución. Pero no elimina la barrera del conocimiento. Y si no entiendes el problema, no tienes criterio para dirigir a la IA ni capacidad para validar lo que te entrega. 🎙️ Un nuevo episodio de IA con Criterio sobre conocimiento, competencia profesional y una verdad incómoda: la IA puede hacerte parecer competente mucho antes de que realmente lo seas.

  2. Oct 9

    #12 · ChatGPT deja huella: las marcas invisibles de la IA

    ¿Puede un texto generado por Inteligencia Artificial llevar una marca invisible aunque lo copies, lo pegues sin formato o lo pases a Word? La respuesta es sí. OpenAI ha anunciado textGrain, una tecnología que empezará a incorporar en determinados textos generados por ChatGPT y Codex en la Unión Europea. Pero no es la única: Google ya utiliza SynthID y Anthropic también está incorporando marcas de agua en los nuevos modelos de Claude. En este episodio de IA con Criterio explico cómo funcionan realmente estas marcas de agua, por qué no dependen de caracteres ocultos ni metadatos, qué ocurre cuando modificamos o traducimos un texto y hasta qué punto pueden llegar a detectarse. También analizamos una cuestión todavía más importante: detectar que una IA ha intervenido en un contenido no significa saber quién lo ha escrito ni cuánto trabajo humano existe detrás. Y vemos qué implica todo esto para profesionales, empresas, autores y organizaciones, especialmente con la entrada en juego del AI Act y las nuevas obligaciones europeas de trazabilidad. Porque quizá la pregunta ya no sea simplemente si hemos utilizado Inteligencia Artificial. La pregunta será cómo la hemos utilizado, qué hemos aportado nosotros y cuánto criterio humano hay detrás del resultado final. 🎙️ Un nuevo episodio de IA con Criterio para entender qué hay realmente detrás de la huella invisible que empieza a dejar la Inteligencia Artificial.

  3. Sep 1

    #7 · AI Act: si tu empresa usa Inteligencia Artificial, esto es lo primero que deberías revisar

    El AI Act ya está aquí, pero para muchas empresas la pregunta sigue siendo la misma: ¿qué tenemos que hacer realmente? En este episodio explico el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial desde un enfoque práctico, sin entrar en una lectura jurídica artículo por artículo. Hablamos de por qué no todos los usos de IA tienen el mismo nivel de riesgo, de la diferencia entre utilizar un asistente para redactar contenidos y emplear Inteligencia Artificial para filtrar candidatos, evaluar empleados o intervenir en decisiones que afectan directamente a personas. También veremos algunas de las cuestiones que una empresa debería revisar ya: inventario de herramientas y usos, datos que se introducen, decisiones en las que influye la IA, formación de los empleados, transparencia y responsabilidades internas. Y terminamos con una propuesta muy sencilla: crear una tabla con cinco columnas —herramienta, uso, departamento, datos y decisión— para empezar a entender realmente dónde está utilizando Inteligencia Artificial la organización. Porque antes de preguntarnos qué artículo del AI Act nos afecta, conviene responder a una pregunta bastante más básica: ¿Qué estamos haciendo realmente con Inteligencia Artificial dentro de nuestra empresa? 🎙️ IA con Criterio: Inteligencia Artificial, automatización y tecnología aplicada a la empresa y al trabajo real.

  4. Aug 28

    #6 · RAG: cómo hacer que la IA trabaje con el conocimiento de tu empresa

    Muchas empresas tienen cientos o miles de documentos, procedimientos, contratos, manuales, informes o fichas técnicas. La información existe, pero encontrarla cuando alguien la necesita puede ser mucho más difícil de lo que parece. En este episodio hablamos de RAG, una arquitectura que permite a la Inteligencia Artificial recuperar primero información relevante de nuestras propias fuentes y utilizarla después como contexto para construir una respuesta. También veremos por qué herramientas como NotebookLM o Copilot Notebooks pueden ofrecer una experiencia parecida, pero no significa que estemos construyendo un RAG en sentido estricto, y qué cambia cuando damos el salto a soluciones propias con herramientas como Flowise, Langflow o Dify. Hablaremos de chunks, embeddings, bases vectoriales, recuperación de información, permisos, privacidad y configuración, porque un RAG no se convierte automáticamente en una fuente fiable solo por conectar documentos a un chatbot. Y también desmontamos otra confusión habitual: RAG e IA local no son lo mismo. Podemos tener un RAG completamente en la nube, una IA local sin RAG o combinar ambas cosas en una arquitectura híbrida. Todo ello con casos muy concretos de empresa: chatbots internos de Recursos Humanos, asistentes comerciales, buscadores documentales, soporte técnico, calidad, documentación jurídica o procedimientos internos. Porque al final al cliente debería importarle bastante menos si debajo hay un RAG, una base vectorial o un modelo local que si la solución encuentra bien la información, protege sus datos y resuelve realmente el problema para el que se ha construido. 🎙️ IA con Criterio: Inteligencia Artificial, automatización y tecnología aplicada a la empresa y al trabajo real.

About

Un podcast sobre inteligencia artificial, automatización y transformación digital contado desde la práctica, sin ruido ni promesas vacías. Analizo las noticias que realmente importan, herramientas que puedes aplicar en tu trabajo y los cambios que están transformando empresas y profesionales. ChatGPT, Copilot, automatización, agentes de IA, regulación, nuevos modelos, herramientas y casos de uso reales. Con contexto, criterio y mi punto de vista directo sobre lo que merece la pena y lo que no. IA con criterio. Sin ruido.

You Might Also Like