
El patrón lakehouse, dos años después
Lecciones de una migración de un petabyte de datos de telecomunicaciones — qué repetiríamos y qué nunca volveríamos a hacer.
Ensayos y escritos técnicos firmados por los ingenieros que entregan. Sin marketing de contenidos, sin buzzwords — solo lo que nos hubiera gustado leer antes.

La mayoría de las demos LLM se rompen al encontrarse con usuarios reales. En este ensayo desglosamos el método que aplicamos en finanzas, salud y sector público para mantenerlas vivas — evaluación, observabilidad, fallbacks y rituales operativos que separan un prototipo de un producto.

AI twinning for manufacturing: combine simulation and live data, validate computational twins, and plan predictive maintenance and process optimisation.

Latencia, ancho de banda, privacidad. Tres razones por las que su detector de defectos pertenece a la línea, no a un datacenter.

Lecciones de una migración de un petabyte de datos de telecomunicaciones — qué repetiríamos y qué nunca volveríamos a hacer.

Una corta lista de problemas en los que los sistemas basados en reglas siguen ganando en coste, latencia y confianza.

Señales prácticas, umbrales razonables y cómo despertar a la persona adecuada a las 3 de la madrugada.

Por qué el razonamiento por grafos alimenta discretamente los sistemas de IA más fiables que hemos entregado.

Cómo montamos arneses de evaluación que detectan regresiones antes que los usuarios.

La inferencia es el nuevo cómputo. Guía práctica para mantener sus facturas LLM razonables sin estrangular el producto.

Cómo es un plan de IA útil a 12 meses — y qué es mejor dejar fuera.

Traducción, alternancia de códigos, ironía y la cola larga de las lenguas con pocos recursos.
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