Pedro Alfonso Quintero J.

La observabilidad de modelos es la capacidad de comprender, medir y explicar lo que ocurre dentro de un sistema de IA a lo largo de todo su ciclo de vida. En productos basados en IA, donde las decisiones se toman de forma automatizada y a gran escala, esta práctica se vuelve esencial para garantizar calidad, seguridad y valor de negocio. Sin observabilidad, los modelos se convierten en cajas negras difíciles de gobernar, auditar y mejorar.En qué consiste la observabilidad dentro de los modelos de IALa observabilidad no se limita a monitorear si un sistema funciona o no. Implica capturar señales…

El desarrollo de software atraviesa una transformación vertiginosa impulsada por la generación de código por inteligencia artificial, una capacidad que permite a sistemas entrenados con extensos volúmenes de conocimiento técnico crear, completar y perfeccionar programas a partir de descripciones en lenguaje natural. Su influencia va más allá de acelerar tiempos, pues también modifica funciones, metodologías y criterios de calidad dentro de equipos de desarrollo de cualquier escala.Modelos más especializados y entrenados por dominioUna de las corrientes más destacadas apunta a desarrollar modelos de inteligencia artificial especializados por dominio, sustituyendo las soluciones generales por sistemas entrenados con un entendimiento profundo de…

Una investigación científica reciente señala que el nivel del mar en diversas áreas litorales podría ser mucho más elevado de lo calculado hasta el momento, lo que abre dudas sobre la exactitud de los modelos empleados para medir los efectos del cambio climático y apunta a que ciertos peligros para las poblaciones costeras podrían presentarse con mayor anticipación de la esperada.El ascenso del nivel del mar se ha convertido en uno de los impactos más evidentes del cambio climático generado por la actividad humana, pues a medida que la temperatura global aumenta, los océanos incorporan parte de ese calor adicional…