Desde los Datos

En este episodio de Desde los Datos, hablamos de una pregunta incómoda en la industria de la inteligencia artificial:¿Por qué la mayoría de los proyectos de IA nunca llegan a producción?Hoy cualquier persona puede crear una demo con IA en pocas horas. Pero diseñar sistemas que funcionen en producción —con datos reales, costos reales y fallos reales— es un problema completamente distinto.Para explorar esta diferencia entre la IA de juguete y la IA de producción, converso con Francisca Novoa Winder, arquitecta de datos e inteligencia artificial con más de 25 años de experiencia en datos, arquitectura y sistemas de IA.Durante la conversación exploramos temas clave como:• La diferencia entre usar IA y entender cómo construir sistemas de IA• Por qué muchos modelos se quedan atrapados en Jupyter notebooks y nunca llegan a producción• Los errores más caros al construir soluciones con APIs de IA• Arquitectura de datos para RAG, LLMs y agentes• El problema del orden de los datos y las alucinaciones de la IA• Cómo diseñar sistemas que controlen latencia, costo y observabilidad• Qué habilidades seguirán siendo valiosas en la era de la inteligencia artificialUna conversación profunda sobre lo que realmente significa construir inteligencia artificial en el mundo real, más allá del hype.Invitada:Francisca Novoa Binder – Arquitecta de Datos e Inteligencia Artificial - https://www.linkedin.com/in/francisca-konstanza-novoa-winder-6a9023296/#InteligenciaArtificial#DataEngineering#AIArchitecture

¿Estamos usando la Inteligencia Artificial para pensar mejor o para dejar de pensar? 🤖💡En este episodio de "Desde los Datos", Omar Valdez se reúne con dos expertos de la industria tech: Daniel Portuga (Ingeniero de Datos con +6 años de experiencia) y Fabricio Lennart (Data Specialist y entusiasta obsesivo de la IA). Juntos exploran cómo la IA está transformando no solo nuestras herramientas, sino nuestra forma de abordar problemas y carreras profesionales.En este video aprenderás:Productividad vs. Curiosidad: ¿Usamos la IA por eficiencia o por miedo a quedarnos atrás?.La trampa de la abstracción: Por qué democratizar la tecnología puede ocultar el entendimiento de cómo funcionan las cosas por debajo.Habilidades insustituibles: Por qué las soft skills, la concentración y la capacidad de identificar problemas reales siguen siendo imposibles de automatizar.IA en el día a día: Desde el uso "obsesivo" para automatizar mensajes hasta su aplicación para simplificar tiempos en proyectos complejos.El fin de las barreras: Cómo la IA está permitiendo que el talento de Latinoamérica compita cara a cara con el mercado global.

ELT nos dio velocidad.Pero nos quitó algo crítico: entornos de desarrollo.🧠 ELT = Every Line Tested… in productionEn data engineering hemos normalizado algo que sería inaceptable en software: probar directamente en producción.El problema no es ELT.Es ELT sin staging ni desarrollo local.

Cómo Conseguir Trabajo en Datos (No Bullsh*t) 🚀En este episodio del Podcast Desde los Datos, conversamos con Santiago Puerta acerca de los mitos y realidades de conseguir trabajo en el sector de los datos. Se discuten estrategias para elaborar un currículum efectivo, cómo prepararse para entrevistas técnicas, la importancia de las habilidades blandas, y cómo crecer en tu carrera. 👤 Sobre Santiago Puerta:Santiago, con experiencia en ingeniería y ciencia de datos, machine learning, y AI, comparte sus conocimientos y consejos prácticos tanto para aquellos buscando sus primeros trabajos como para quienes desean cambiar de rol o subir de nivel en sus carreras.LinkedIn:   / spuertaf  Github: https://github.com/spuerta10#dataanalysis #dataengineering #technicalinterview #datascience #ai #systemdesign #data #softwareengineering #softwarearchitecture

En este episodio del podcast Desde los Datos, conversamos con Fabricio Lennart, experto en datos y software, sobre BI as Code (Business Intelligence as Code), el enfoque que está transformando la forma en que trabajamos con tableros.Descubre cómo las mejores prácticas del desarrollo de software—Git, testing, CI/CD y SQL—están llegando al mundo del BI tradicional para resolver los mayores dolores: falta de rapidez, escalabilidad limitada y mantenimiento caótico de reportes.🔑 Temas clave:Por qué el BI tradicional (Power BI, Tableau) tiene limitaciones críticasQué es BI as Code y cómo aplicarlo con herramientas como Evidence y Rill DataLas ventajas de usar Git, testing y control de versiones en tus dashboardsCasos reales de éxito y lecciones aprendidasConsejos prácticos para analistas y data engineers que quieren evolucionarLinkedIn:   / fabricio-lennart  X/Twitter: https://x.com/FabricioLennartYouTube:    / @fabribits  👤 Sobre Fabricio Lennart:Profesional con más de 3 años en datos, especializado en BI y software engineering. Apasionado por llevar las mejores prácticas del desarrollo de software al mundo del Business Intelligence.📚 Descarga eBook gratis "Desbloquea tu Carrera en Datos" - https://payhip.com/b/6zilp🗣️ Redes sociales - https://linktr.ee/soyomarvaldezg