Estamos encantados de anunciar el próximo encuentro de Pydata el jueves 30 de abril de 2026, ¡organizado por nosotros, Artefact!
Esta edición se sumerge en el mundo de conversacional IA y flujos de trabajo agénticos. Exploraremos cómo las organizaciones están superando la fase de prototipo para desplegar sistemas impulsados por LLM que realmente se sostienen en la producción a través de la analítica, la logística y el comercio minorista.
Tanto si es un ingeniero de IA, un científico de Data o un constructor con curiosidad por lo que se necesita para dar vida a estos sistemas, saldrá de aquí con una idea más clara de los verdaderos retos que hay detrás de la ampliación de la IA conversacional.
Conseguir que un agente funcione en una demostración es una cosa. Conseguir que funcione de forma fiable con usuarios reales, data reales y limitaciones reales es un problema totalmente distinto. En esta edición, estamos pelando las capas de la IA de grado de producción, examinando las decisiones arquitectónicas, las estrategias de recuperación, los guardarraíles y las compensaciones que separan una prueba de concepto prometedora de un sistema que realmente funcione.
Esta velada va más allá de los fundamentos de la ingeniería de avisos y las llamadas API. Nos sumergiremos en cómo los equipos están construyendo agentes conscientes del contexto que ayudan a los empleados de logística a embarcar más rápido, guían a los clientes minoristas a través de decisiones complejas y desbloquean el análisis de autoservicio a escala. Descubrirá cómo son estos sistemas bajo el capó, y lo que realmente se necesita para enviarlos.
¡¿Emocionado también?! Nos encantaría darle la bienvenida a una velada llena de intercambio de conocimientos, profundas inmersiones técnicas y, por supuesto, ¡grandes conversaciones, creación de redes y una divertida velada con la comunidad!
Agenda
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17:30 - 18:25: ¡Bienvenidos con comida y bebida!
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18:25 - 18:30: Artefact Intro
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18:30 - 19:10: [Charla 1] Agentes... ¡en el data-verso! por Adithya Krishnan
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19:15 - 19:30: Pausa
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19:30 - 19:50: [Charla 2] : Construir flujos de trabajo de asistencia activa y agenética para la logística por Diederik Heijbroek
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19:50 - 20:10: [Charla 3] : Agentes de conversación para el comercio minorista por Lorenzo Casimo
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20:10 - 21:00: Networking / bebidas
Ponencia 1: Agentes... ¡en el data-verso! ¡Construyendo los sistemas que permitirán el autoservicio analítico! por Adithya Krishnan
La analítica de autoservicio suena sencilla... hasta que se mira bajo el capó. Adithya compartirá lo que realmente se necesita para construir la infraestructura que permite a los agentes consultar, razonar y responder a escala.
Ponencia 2: Construcción de flujos de trabajo de asistencia activa y agenética para la logística por Diederik Heijbroek
En el vertiginoso mundo de la logística, la eficiencia y la incorporación de los empleados son cuellos de botella operativos críticos. Esta charla explora un caso de uso de IA agéntica en el mundo real, detallando cómo construimos y desplegamos un flujo de trabajo agéntico utilizando LangChain para hacer frente a estos desafíos.
Charla 3: Agentes de conversación para el comercio minorista por Lorenzo Casimo
Un minorista danés líder en belleza y bienestar se asoció con nuestro equipo para diseñar y desplegar un agente conversacional de IA que transformara la forma en que los clientes descubren productos y resuelven dudas de belleza en línea. La solución combina la búsqueda semántica de productos, la recuperación de conocimientos y un flujo guiado de resolución de problemas para replicar a escala la experiencia del asesor en la tienda. Construida con el cumplimiento de las normas y la seguridad de la marca en su núcleo, la arquitectura equilibraba el contexto multivuelta, los guardarraíles en tiempo real y la interacción estructurada del usuario a través de la web y el móvil. Este estudio de caso explora las decisiones de diseño agéntico, las compensaciones de características y las métricas de éxito que hay detrás de llevar la IA conversacional en el comercio minorista del concepto a la producción.
Acerca de Pydata
PyData Amsterdam es una vibrante comunidad de entusiastas de Python y data que reúne a esta comunidad y proporciona un foro para usuarios y desarrolladores de herramientas data de código abierto.
Ponente(s)
Diederik Heijbroek, Ingeniero sénior de aprendizaje automático
Artefact
Diederik está especializado en el diseño y la construcción de sistemas de IA de nivel de producción en torno a grandes modelos lingüísticos, desde pipelines de generación mejorada por recuperación hasta grafos de conocimiento. Antes de unirse a Artefact a principios de 2025, trabajó como investigador analizando la dinámica de las pulsaciones de teclas como predictores tempranos de enfermedades neurodegenerativas. Ahora, en Artefact, aprovecha esta base para transformar arquitecturas técnicas complejas en integraciones de IA escalables para procesos empresariales.
Lorenzo Casimo, Científico Senior Data
Artefact
Lorenzo aplica el aprendizaje automático y los grandes modelos lingüísticos para resolver los retos reales de los clientes. Antes de incorporarse a Artefact en 2025, pasó más de dos años en MSCI trabajando en la mesa ESG. Con un máster en Ciencias Medioambientales Data y Aprendizaje Automático por el Imperial College de Londres, Lorenzo aporta una rigurosa base cuantitativa a problemas que abarcan desde el modelado predictivo hasta los sistemas de IA de grado de producción.
Adithya Krishnan, Ingeniero de software
MotherDuck
Adithya Krishnan es ingeniero de software en MotherDuck y trabaja en funciones relacionadas con la IA, desde la interfaz de usuario y la interfaz de usuario hasta las capacidades LLM de in-database. Su interés por la creación de aplicaciones interactivas comenzó con su primer proyecto, Greppo, que le hizo darse cuenta de lo mucho que disfruta creando marcos de trabajo y herramientas, especialmente las que implican IA/ML.
