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Has creado una aplicación con IA: qué revisar antes de usarla en tu empresa
Una guía práctica para revisar permisos, credenciales, datos, copias e integraciones antes de poner en uso real una aplicación creada con inteligencia artificial.
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Agentes de IA bajo observación: cómo detectar comportamientos anómalos
Google estrena una capa para auditar trazas y herramientas de agentes de IA. Explicamos cómo funciona, qué puede detectar y por qué no sustituye los controles preventivos.
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¿Quién mantiene tus automatizaciones con IA cuando cambia el proveedor?
Modelos, APIs y permisos cambian. Explicamos qué revisar para mantener tus automatizaciones útiles, cómo definir el soporte y cuándo basta una solución interna.
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HydraFusion: la IA que decide cuándo basta un modelo y cuándo conviene revisar el código
GitHub prueba HydraFusion, un sistema que elige entre resolver con un modelo, escalar o añadir una crítica independiente. Explicamos su arquitectura, los resultados medidos, los límites de la vista previa y qué pueden aprender los equipos técnicos.
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La IA que aprende a leer la Luna: el modelo fundacional de NASA e IBM
NASA e IBM han liberado un modelo fundacional para analizar la Luna. Te explicamos cómo funciona, qué aporta y qué límites conviene tener presentes.
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Automatizar facturas con IA: qué hace falta para que los datos lleguen bien a tu ERP
Leer una factura no basta. Explicamos cómo recibir documentos, extraer y validar datos, detectar duplicados y resolver excepciones antes de integrarlos en el ERP, con un ejemplo hipotético de ahorro y el enfoque de AI Connect Docs.
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GPT‑6 Astra ya está aquí: el salto de los LLM que responden a los agentes que actúan
OpenAI lanza GPT‑6 Astra, un modelo pensado para actuar sobre ordenadores y completar flujos de trabajo. Analizamos capacidades, benchmarks, precio, riesgos y qué hay realmente detrás del salto hacia los agentes.
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Kimi K3 libera sus pesos: así es el gigante open weight de 2,8 billones de parámetros
Kimi K3 libera sus pesos: 2,8 billones de parámetros, arquitectura MoE, contexto de un millón de tokens y capacidades agénticas y multimodales.
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Regularización para reducir el overfitting
El overfitting aparece cuando un modelo aprende demasiado bien los patrones y el ruido del conjunto de entrenamiento, perdiendo capacidad de generalización en datos nuevos. Una forma eficaz de mitigar este problema es regularizar los modelos lineales. La regularización introduce un término de penalización en la función de coste que desincentiva los coeficientes grandes…
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Directrices del Senado para la inteligencia artificial
El 16 de febrero de 2026 la Mesa del Senado aprobó sus directrices de uso de la inteligencia artificial. No se trata de una ley de rango general, sino de una norma interna que marca cómo la Cámara Alta debe aprovechar la IA de manera responsable. Finalidad y ámbito Las directrices pretenden asegurar la autonomía tecnológica de la institución…
