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IA

Artículos sobre IA y Aprendizaje Automático

Mostrando 1-12 de 13 artículos
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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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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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IA Por Terisuke

¿Qué es un LLM local? Cómo empezar de forma realista a utilizar la IA sin transferir datos confidenciales al exterior

Explicamos los aspectos básicos de los LLM locales, sus diferencias con la IA en la nube, las tareas idóneas para su implementación y los requisitos operativos y de seguridad que deben verificarse antes de una PoC. Un artículo para empresas que desean aprovechar la IA con datos confidenciales de manera segura.

#ローカルLLM #セキュアAI #機密データ
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IA Por Terisuke

KPI de adopción de IA para no quedarse en la PoC | Puntos de verificación a evaluar a los 30 y 90 días

Explicamos las causas por las que la adopción de IA se estanca en la PoC, así como los KPI, el diseño de la verificación y los métodos de toma de decisiones internas para generar resultados de negocio. Un artículo para directivos y PM que buscan llevar la IA a producción.

#PoC #KPI #AI導入
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IA Por Terisuke

Cómo elaborar una propuesta de aprobación interna para la adopción de IA | Justificación de la relación costo-beneficio, riesgos y estimaciones

Explicamos cómo estructurar el propósito, los KPI, los costos, los riesgos y la justificación de las estimaciones necesarios para obtener la aprobación interna de la adopción de IA. Un artículo dirigido a los responsables que desean explicar la adopción de IA en su empresa.

#稟議 #費用対効果 #AI導入
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IA Por Terisuke

Permisos, registros y flujos de aprobación que deben definirse antes de implementar agentes de IA

En 2026, con el avance de la adopción de agentes de IA, explicamos el diseño de permisos, los registros de operaciones y los puntos de aprobación humana que deben definirse antes de integrarlos en las operaciones. Estas son directrices de implementación para no quedarse solo en una PoC.

#AIエージェント #権限管理 #ガバナンス