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El concepto MoE con el paper de Switch Transformers: routing, sparsity, por qué acelera el entrenamiento y qué trade-offs trae.
Cómo usar IA para mates sin “copiar”: prompts que fuerzan razonamiento, verificación con métodos alternativos y señales de alucinación.
La checklist definitiva para escoger copiloto/IDE con cabeza: qué pruebas hacer, qué permisos dar, y cómo evitar fugas de repo y prompts.
Guía evergreen para escoger arquitectura según objetivo: soporte, ventas, análisis de docs, automatizaciones, código. Incluye árbol de decisión.
Un resumen útil (sin spoilers raros): sesgos, objetivos mal definidos, feedback humano, y por qué “funciona” no significa “es seguro”.
Un marco práctico para comparar modelos sin caer en benchmarks inflados: tests propios, golden set, evaluación humana y costes. (Con plantilla).
Los principios que más se citan en políticas públicas: cómo convertirlos en requisitos internos (privacidad, seguridad, transparencia, accountability).
El estándar de sistema de gestión para IA explicado fácil: requisitos, documentación mínima, auditorías y errores típicos.
Qué mide, por qué es más duro que “hacer un script”, cómo se puntúa y qué trampas (contaminación) hay que vigilar.
Te traduzco el marco de NIST a pasos concretos: roles, inventario, evaluación de riesgos, controles, métricas e incidentes.
Prompt injection, data poisoning, supply chain… explicado “para builders”, con mitigaciones y checklist para producción.
Resumen accionable del estudio: qué funciones adoptan más IA, dónde se captura valor y qué riesgos están frenando a las empresas.