Crear agentes verdaderos va más allá de publicar pesos; requiere datos, trazabilidad y curation. NVIDIA Nemotron apuesta por datos abiertos y sintéticos para hacer agentes inspectables y adaptables, incluyendo personas sintéticas localizadas.
Amazon QuickSight permite ahora incrustar sincrónicamente sinónimos, campos calculados y reglas de negocio directamente en el dataset mediante Dataset Enrichment. Esto elimina la doble gestión de assets y facilita gobernanza, trazabilidad y consultas en lenguaje natural.
PRX se construyó sobre una tubería de datos pensada para amplitud y flexibilidad: mezclar fuentes publicas e internas, recapitular imágenes con un VLM y combinar Lance y Mosaic Data Shards para crear un corpus streamable. Aquí explicamos las decisiones clave y aprendizajes prácticos.
Amazon QuickSight ofrece capacidades BI integradas en Amazon Quick; respaldar sus activos (dashboards, análisis, datasets y orígenes) es clave para evitar pérdidas y cumplir con requisitos de continuidad. En este artículo explicamos por qué y cómo diseñar una estrategia de backup usando las APIs AssetsAsBundle y prácticas recomendadas.
Optimizar PySpark reduce tiempos de ejecución y costos operativos, especialmente en entornos con recursos limitados. Aquí encontrará 12 técnicas probadas y consejos prácticos para aplicar en pipelines de datos.
Google lanzó una experiencia para reunir datos de salud en un solo lugar: la app Google Health, el asistente Google Health Coach y el dispositivo Fitbit Air. La propuesta prioriza la portabilidad y el control del usuario, permitiendo conectar wearables, apps y —en EE. UU.— registros médicos.
Pandas sigue siendo la opción por defecto en notebooks y workflows de machine learning, Polars destaca por velocidad y bajo uso de memoria, y DuckDB ofrece un enfoque SQL y almacenamiento local. En este artículo comparamos su arquitectura, rendimiento y casos de uso para ayudarles a decidir.
Las funciones window de SQL amplían lo que puede lograr con agregaciones y transformaciones sin colapsar filas. Esta guía explica las ideas clave —OVER(), frames, ranking y navegación— para aplicar análisis avanzados en sus proyectos de datos.
Las limitaciones de los dashboards tradicionales obligan a esperar a equipos de BI para preguntas ad-hoc. AWS adoptó Dataset Q&A y creó TARA, un asistente conversacional que traduce lenguaje natural a SQL y conecta contexto operativo con datos, mejorando precisión y velocidad de respuesta.
Amazon QuickSight ahora permite crear sheet tooltips: tooltips con diseño libre que combinan gráficos, KPI, texto e imágenes y se actualizan al pasar el cursor. Esto facilita contar historias de datos más ricas sin que el lector abandone la visualización.
A medida que los sistemas de IA actúan con mayor autonomía, el foco se traslada de los modelos al origen de los datos. Sin una capa de gobernanza sólida, la información fragmentada o sin control puede volver impredecible el comportamiento de la IA. Empresas como Denodo proponen un enfoque para unificar el acceso y auditar el uso de datos.
En FabCon y SQLCon 2026 Microsoft mostró cómo integra Microsoft SQL y Microsoft Fabric para crear una plataforma de datos unificada. Los anuncios incluyen Database Hub en Fabric, nuevas capacidades de gobernanza y el rol de Microsoft IQ para dar contexto a la IA empresarial.
Los embeddings son el motor invisible de la busqueda semantica y el RAG. Explicamos como funcionan y por que entenderlos es fundamental para construir apps de IA.
Entrenar un modelo es solo el 10% del trabajo. MLOps se ocupa del 90% restante: llevar el modelo a produccion y mantenerlo funcionando de manera confiable.
Las regulaciones de privacidad no tienen que ser un freno para la IA. Esta guia muestra como cumplir con la normativa mientras se construyen sistemas de datos innovadores.
El analisis aumentado por IA esta democratizando el acceso a insights. Los equipos de negocio pueden ahora obtener respuestas complejas de sus datos sin saber SQL.
La mala calidad de los datos es la causa mas frecuente de fracaso en proyectos de IA. Este articulo enfrenta el problema con honestidad y propone soluciones practicas.
La arquitectura de datos correcta es la base de cualquier iniciativa de IA exitosa. Esta guia explica como construirla con criterio y sin desperdiciar presupuesto.