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Desde lejos, los nuevos LLM y las aplicaciones que impulsan parecen brillantes o incluso mágicos. El ritmo implacable de los lanzamientos de productos y la cobertura de los medios aumenta su aura y genera niveles extremos de FOMO entre los profesionales del ML y los ejecutivos de negocios por igual. ¿El efecto general? La sensación de que la IA es inevitable y su valor incuestionable.
Los artículos que hemos seleccionado para usted esta semana no ignoran la utilidad potencial de toda esta innovación, pero la abordan con una saludable dosis de escepticismo. Examinan los muros con los que nos topamos cuando no entendemos las herramientas que estamos tan ansiosos por adoptar o las compensaciones que hemos aceptado en el camino. Si está interesado en opiniones interesantes sobre los obstáculos y limitaciones actuales de la IA (y las formas en que podríamos superarlos), siga leyendo.
¿Podemos salvar la economía de la IA?
“¿Por qué esta manía de la IA es tan poderosa en el momento actual, sin aparentemente tener en cuenta los puntos débiles reales del cliente?” Stephanie Kirmer presenta un profundo análisis de las tensiones y los intereses en conflicto que dan forma al desarrollo de productos de IA. Señala las (muchas, muchas) formas en que la toma de decisiones empresariales actualmente parece desequilibrada y sugiere que una salida productiva requeriría un cambio de perspectiva: hacia un enfoque “reflexivo, cuidadoso y conservador” para integrar la IA en productos orientados al usuario.
El ser humano no reemplazará a Python
¿Está la programación tradicional a punto de desaparecer? La conversación sobre codificación de vibraciones de los últimos meses hizo que muchos creyeran que ese es el caso. En un artículo que invita a la reflexión, Elisha Rosenberg y Eitan Wagner dicen “¡ahora qué rápido!”. mientras descubren los límites de la codificación basada en lenguaje natural.
¿RAG está muerto? El auge de la ingeniería de contexto y las capas semánticas para la IA agente
El último artículo de Steve Hedden muestra cómo las herramientas y los flujos de trabajo que considerábamos de vanguardia hace apenas un par de años (en este caso, RAG) pueden volverse obsoletos a menos que evolucionen y se adapten a los tiempos.
Las historias más leídas de esta semana
No se pierda los artículos que causaron mayor revuelo en nuestra comunidad la semana pasada.
Ingeniería rápida para análisis de series temporales con modelos de lenguaje grandes, por Sara Nobrega
Una guía para principiantes sobre robótica con Python, por Mauro Di Pietro
Deje de sentirse perdido: cómo dominar el diseño de sistemas de aprendizaje automático, por Egor Howell
Otras lecturas recomendadas
Creación de agentes, marcos de proyectos para científicos de datos, el funcionamiento interno de los LLM de visión y más: aquí hay varias historias adicionales que queríamos poner en su radar.
Cosas que aprendí al participar en hackatones GenAI durante los últimos 6 meses, por Parul Pandey
Cómo crear un agente de IA con llamadas a funciones y GPT-5, por Ayoola Olafenwa
Marcos conceptuales para proyectos de ciencia de datos, por Chinmay Kakatkar
Cómo evaluar la calidad de recuperación en tuberías RAG: Precision@k, Recall@k y F1@k, por Maria Mouschoutzi
Cómo utilizar los LLM de Frontier Vision: Qwen3-VL, por Eivind Kjosbakken
Conozca a nuestros nuevos autores
Esperamos que se tome el tiempo para explorar el excelente trabajo del último grupo de contribuyentes de TDS:
Kirill Кhrylchenko nos presenta los sistemas de recomendación basados en transformadores y explica cómo pueden mejorar los enfoques tradicionales.
Yassin Zehar nos guía a través de un flujo de trabajo centrado en la gestión de proyectos que aprovecha el aprendizaje automático para predecir retrasos.
Marco Letta se centra en la fuga de datos ocultos y en cómo evitar preventivamente algunos de sus efectos más nefastos.
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