Notas, lecciones y opiniones de proyectos reales en datos e IA, escritas para equipos en LATAM.
Cómo pasar del piloto a una operación confiable: errores de herramientas, permisos, recuperación, evaluación y responsables de las excepciones.
Leer artículo →Diseñá un primer agente de datos con una tarea concreta, métricas aprobadas, acceso autenticado, respuestas verificables y pruebas de aceptación.
Leer artículo →Prepará los datos para un agente de IA con una definición aprobada, SQL a la granularidad correcta, permisos y pruebas de aceptación.
Leer artículo →Calculá el costo completo de un agente de IA con un ejemplo explícito de desarrollo, tokens, reintentos, mantenimiento y revisión humana.
Leer artículo →Compará un flujo fijo, un paso asistido por IA y un agente autónomo usando un caso de soporte, sus fallas posibles y criterios de decisión.
Leer artículo →Identificá errores de IA en análisis de datos: definiciones ambiguas, joins que duplican ventas, períodos distintos y explicaciones sin evidencia.
Leer artículo →Cómo una capa semántica conecta las definiciones del negocio con los datos, ayuda a la IA a calcular métricas y qué problemas no resuelve por sí sola.
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Leer artículo →Una guía corta para equipos que están evaluando salir de Looker. Cuándo conviene, cuándo no, y cómo hacer la migración sin que el lunes el CEO no pueda ver sus dashboards.
Leer artículo →No hace falta entrenar un modelo desde cero ni montar un chatbot público para extraer valor de la IA. Cinco casos de uso con retorno claro en menos de 90 días.
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