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Notas claras sobre IA, producto e ingeniería, escritas para leer primero los puntos de decisión prácticos.

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Diagrama en el que unos puntos conectados por líneas delgadas se dividen en dos caminos, con una marca de verificación azul en uno y una cruz en el otro
IA Por Terisuke

Hay preguntas que empeoran al añadir ejemplos. Cómo probar la IA generativa, verificado con un LLM pequeño

El 29 de octubre de 2026, en un taller interno de una empresa impartido por nuestro representante Kousuke Terada, probamos dos técnicas con un modelo de lenguaje pequeño (Qwen2.5-3B-Instruct): «añadir ejemplos» y «pedir una revisión». A partir de preguntas que mejoraron, preguntas que empeoraron y preguntas en las que afirmó con rotundidad que un error era correcto, explicamos cómo comparar al probar la IA generativa en el trabajo.

#生成AI #ローカルLLM #プロンプト +2
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Ilustración explicativa que muestra servidores y terminales separados por recuadros transparentes
IA Por Terisuke

Desde el lanzamiento de una corrección hasta su aplicación: responsabilidades, plazos y registros de actualización a partir del caso de LiteLLM

Tomando como referencia la distribución de correcciones en registros privados de LiteLLM, analizamos los responsables de actualización, los plazos de aplicación y el registro para LLM locales. Una guía empresarial para verificar por separado la publicación de correcciones y su aplicación en el entorno propio.

#LiteLLM #ローカルLLM #セキュリティ +1
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IA Por Terisuke

Antes de usar una API de inferencia local en la empresa: diseño de autenticación, lista de permitidos y baja de equipos

Antes de usar una API de inferencia local en la empresa, hay que diseñar por separado la autenticación, la lista de permitidos y la baja de equipos. La lista de permitidos indica con quién puede pasar el tráfico. Quién puede usarla para qué trabajo se decide aparte.

#ローカルLLM #Ollama #情報セキュリティ +1
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IA Por Terisuke

Dónde separar la IA de campo y la IA de documentos internos. La decisión de diseño de Cor.Inc.

La IA de campo que funciona junto a cámaras y sensores, y un LLM local que trata documentos internos, cuidan condiciones distintas. La política de Cor.Inc. es separar los entornos de verificación. Separarlos no es en sí una prueba de seguridad.

#ローカルLLM #エッジAI #セキュアAI +1
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Fundador Por Terisuke

Fundé una empresa para hacer del «Ah, se ha entendido» algo cotidiano

La historia de cómo Kousuke Terada, nuestro director ejecutivo, extrompetista y diagnosticado con TEA a los 28 años, fundó la empresa de IA Cor.Inc. tras trabajar en ventas para un fabricante de instrumentos musicales y Recruit. Explica las razones por las que busca hacer llegar, mediante la tecnología, aquello que las palabras por sí solas no logran transmitir.

#起業 #キャリア #ASD +2
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Ingeniería Por Terisuke

Qué se ve y qué no se ve en el historial de Git: comprobamos cuatro OSS con Grift

Separamos qué se puede contar en un historial de git con reglas explícitas y qué no. Comprobamos cuatro OSS reales por repositorio. No garantiza la capacidad de una persona ni que el registro esté completo.

#Grift #OSS #CLI +2
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Ingeniería Por Terisuke

Cómo mantener en la implementación el principio de «no asignar puntuaciones ni clasificaciones»: las 5 condiciones que Grift CLI ha establecido para la próxima versión

Grift CLI promete no emitir puntuaciones ni clasificaciones. En la verificación cruzada de octubre de 2026, se descubrió que, si bien una nota indicaba que no se trataba de una clasificación, la tabla estaba ordenada de forma descendente por número de commits. Explicamos de forma sencilla las 5 condiciones de aceptación impuestas para la versión 0.8, dirigidas a clientes, comerciales de SES e ingenieros.

#Grift #OSS #CLI +2
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Ingeniería Por Terisuke

Por qué las estimaciones en desarrollo de IA y por encargo dependen de cada persona: cómo convertir los fundamentos en activos de la empresa

Explicamos por qué las estimaciones en el desarrollo por encargo varían según la persona y cómo crear fundamentos explicables utilizando el historial de GitHub, los precios de mercado y el desglose de horas de trabajo. También presentamos el enfoque para utilizar Grift.

#見積もり #受託開発 #Grift +1
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IA Por Terisuke

Qué información se puede introducir en ChatGPT en la empresa y cuál no: criterios para usar datos confidenciales con IA

Para directivos y departamentos de administración que dudan sobre si ingresar contratos, actas de reuniones, presupuestos o datos de clientes en la IA generativa, explicamos cómo clasificar la confidencialidad, diferenciar el uso de la IA en la nube frente a LLM locales y los puntos clave para definir normativas internas.

#生成AI #情報セキュリティ #ChatGPT +1
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IA Por Terisuke

¿Por qué no avanza la adopción de la IA en las pymes? | Hoja de ruta realista comenzando por Asuntos Generales y Administración

Partiendo de la tasa actual de adopción de la IA del 20,4% en las pymes, explicamos cómo comenzar a utilizar la IA sin sobreesfuerzos desde los departamentos de Asuntos Generales y Administración. Un artículo para empresas que se plantean dar su primer paso en el aprovechamiento de la IA.

#AI導入 #中小企業 #DX +1
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IA Por Terisuke

Cómo crear directrices internas para el uso de IA generativa | Gestión de riesgos a partir de informes de OWASP e IBM

Una guía para directivos y departamentos de administración que buscan elaborar directrices de uso de IA generativa, estructurando información restringida, IA autorizadas, registros, formación y respuesta ante incidentes. Dirigido a empresas que desean compaginar el aprovechamiento de la IA con la seguridad de la información.

#生成AI #社内ルール #セキュリティ +1
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IA Por Terisuke

Por qué fracasan la RAG y la IA de conocimiento interno: lo que debe preparar antes de la precisión de búsqueda

Explicamos por qué la búsqueda de documentos internos y la implementación de RAG no dan resultados, desde las perspectivas de organización de datos, permisos, métricas de evaluación y diseño operativo. Una guía práctica para evitar que la IA de conocimiento interno se quede solo en una PoC.

#RAG #社内ナレッジ #AI導入
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