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Notas de campo sobre llevar IA dentro de sistemas reales.
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Forward-deployed engineering: el modelo es la parte fácil
Qué hace un forward-deployed engineer, cómo se relaciona este rol con la ampliación de equipos y qué aprendimos al conectar IA con las reglas y los procesos de nuestra propia plataforma.
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Detección de fraude con datos públicos: la métrica que importa cuando el 0.17% de los registros es fraude
Entrenamos cuatro clasificadores con un conjunto público de datos de transacciones con tarjeta para entender una cosa: cuando el fraude es tan poco frecuente, la cifra que todos citan es la equivocada. Qué medimos y qué todavía necesitaría un sistema en producción.
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Tu primer proyecto de IA: elige un resultado medible
El primer proyecto de IA define si habrá un segundo. Empieza dentro de tu empresa, con los datos que ya tienes y una revisión humana, y elige algo que puedas medir en semanas.
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Reconstruimos nuestro propio proceso de contratación con IA
Dos etapas de nuestra propia operación de reclutamiento dependían del escaso tiempo disponible de especialistas: evaluar ingenieros sénior y convertir entrevistas en perfiles listos para clientes. Rediseñamos ambas en torno a la IA. Qué construimos, qué hizo falta para confiar en ello y las cifras.
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Documentación que se mantiene actualizada: el agente propone, tu equipo aprueba
La documentación se desactualiza porque nadie se encarga de actualizarla. Asigna esa tarea a un agente que detecte los desfases, prepare la corrección y abra un pull request — y deja la aprobación en manos de quien corresponde.
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Visión artificial con las cámaras que ya tienes: lo que nos enseñaron dos pruebas de concepto
Contar personas y vehículos, medir la ocupación, comprobar el uso de cascos: los modelos están listos y las cámaras ya están instaladas. El trabajo está en la ubicación, los umbrales, la deriva y decidir qué nunca se registra.
Leer el artículoClasificación inicial de tickets de soporte con IA: clasifica, enriquece, deriva y mide las reasignaciones
El primer minuto de cada ticket se dedica a decidir de qué se trata y quién debe verlo. Ese minuto se puede automatizar, y la cifra que te dice si funcionó no es la velocidad, sino cuántos tickets pasan de un equipo a otro.
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