IA Generativa para No Techs

Episódios

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  ¿Por qué la IA no piensa, solo predice? 09.05.2026 30min

  En este episodio desglosamos los cimientos de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) para entender qué ocurre realmente "bajo el capó" de herramientas como ChatGPT o Claude. ¿Qué aprenderás en este audio? El concepto fundamental: Por qué un LLM es un sistema de predicción estadística y no una mente que piensa . La arquitectura Transformer: Cómo el mecanismo de "atención" cambió la informática para siempre . ¿Qué es un token? Explicamos la unidad básica de la IA y por qué es la clave para entender costes, límites de contexto y errores comunes como el de la palabra "strawberry" . El proceso de entrenamiento: Las tres fases cruciales (Preentrenamiento, Fine-tuning y RLHF) que convierten un montón de datos en un asistente útil . Control de la IA: Cómo el parámetro de temperatura define si una respuesta es precisa o creativa . Panorama del mercado 2025-2026: Analizamos las diferencias entre modelos propietarios (GPT-4o, Claude 3.5, Gemini) y modelos Open Source (Llama 3.3, Mistral), y cómo elegir la mejor estrategia para tu organización . Un recorrido esencial para pasar de ser un usuario de IA a entender la arquitectura que está definiendo el futuro tecnológico
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  Mitos y realidades de la IA Generativa 07.05.2026 16min

  Este material educativo constituye una guía introductoria sobre la inteligencia artificial diseñada para facilitar la comprensión y enseñanza de esta tecnología en entornos profesionales. El contenido define a la IA generativa como una herramienta capaz de crear contenido nuevo, diferenciándola de sistemas anteriores que solo analizaban datos o seguían reglas rígidas. Se detalla la evolución histórica del sector y se presentan datos actuales que subrayan el crecimiento masivo y el impacto en la productividad laboral para el año 2026. Los textos enfatizan la importancia de reconocer los límites del sistema, tales como las alucinaciones o la falta de memoria, para fomentar un uso crítico y profesional. Finalmente, se propone el uso de metáforas y preguntas reflexivas para ayudar a los usuarios a integrar esta tecnología como un copiloto que amplifica las capacidades humanas