IA práctica para programadores: ChatGPT, LLM, RAG, agentes, evaluación y despliegue.
Daños económicos causados por sistemas de inteligencia artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) ha transformado numerosos sectores, desde la atención médica hasta las finanzas. Sin embargo, con estas ventajas vienen riesgos s…
Decisiones injustas: Errores en sistemas de inteligencia artificial Introducción En la era de la inteligencia artificial (IA), las decisiones automatizadas están cada vez más presentes en nuestras vidas. Desde recomendaciones personalizadas…
Cambios en el entorno Introducción La inteligencia artificial (IA) es un poderoso instrumento que puede transformar la forma en que realizamos tareas y toman decisiones. Sin embargo, como con cualquier tecnología de vanguardia, la IA no est…
Generalización incorrecta: Errores inevitables de la Inteligencia Artificial Introducción En el campo de la inteligencia artificial, la generalización es una de las características más valiosas y problemáticas. La capacidad de un modelo de …
Falsos positivos y negativos: comprendiendo los errores inevitables de la Inteligencia Artificial Introducción La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado muchos aspectos de nuestras vidas, desde reconocer imágenes hasta diagnosticar e…
Límites reales de la explicabilidad Introducción La capacidad de entender y explicar cómo funcionan los modelos de inteligencia artificial (IA) es crucial para garantizar que estos sistemas sean justos, transparentes y responsables. Sin emb…
Explicabilidad técnica vs humana Introducción La explicabilidad es un concepto crucial en la Inteligencia Artificial (IA) responsable. La capacidad de entender y comunicar los procesos internos y decisiones tomadas por un modelo de IA no so…
Qué significa explicar un modelo Introducción La explicabilidad de los modelos de inteligencia artificial (IA) es una cuestión crucial que se ha vuelto cada vez más relevante con la expansión de la utilización de la IA en diversos campos. M…