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Notas de campo sobre llevar IA dentro de sistemas reales.
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Forward-deployed engineering: lo que aprendimos con Sophia
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
Elige un primer proyecto de IA con una tarea que puedas medir. Revisa los datos disponibles, incluye el tiempo de revisión y acuerda qué acciones necesitan aprobación.
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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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Cómo mantener la documentación técnica al día con IA
Un agente de IA puede detectar instrucciones desactualizadas y proponer cambios. El equipo comprueba las fuentes, prueba los ejemplos y revisa cada actualización.
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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.
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IA en soporte: cómo asignar tickets al equipo adecuado
Prueba si la IA puede clasificar solicitudes de soporte y sugerir quién debe atenderlas. Mide asignaciones erróneas y tiempos de revisión y resolución.
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