Skaff es una incubadora
\npara productos t\u00e9cnicos Artefact<\/p><\/h1><\/div><\/div><\/div>
Elevar los est\u00e1ndares de entrega t\u00e9cnica.
\nMejorar el \u00e9xito comercial.
\nConsolidar el artefacto como data principal.<\/p><\/h2><\/div><\/div><\/div>
![\"Logo](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/skaff-logo.webp\" "\\"Logotipo"){kind=logo}
<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Skaff proporciona conocimiento de c\u00f3digo abierto y soluciones implementables para resolver problemas t\u00e9cnicos fundamentales.<\/h2><\/div><\/div><\/div>Los proyectos data y AI deben superar una importante carga t\u00e9cnica antes de poder demostrar su valor<\/p>\n<\/div>
Skaff reconoce este trabajo fundamental y construye aceleradores de alta calidad para optimizar la compilaci\u00f3n y la implementaci\u00f3n, permitiendo a los equipos centrarse en el trabajo que a\u00f1ade valor.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Conocimiento
\nPaquetes<\/p><\/h3><\/div>
Toma impulso<\/strong><\/p>\n<\/div>Acelera tu incorporaci\u00f3n a una tecnolog\u00eda o experiencia trabajando con uno de nuestros paquetes de conocimiento.<\/p>\n<\/div>
\u00bfQu\u00e9 hay en la caja?<\/strong><\/p>\n<\/div>Los paquetes de conocimiento incluyen 45 minutos pr\u00e1cticos,
\ny nuestras convicciones colectivas sobre c\u00f3mo
\nacercarse al tema.<\/p>\n<\/div>
Intenta uno<\/strong><\/p>\n<\/div>Crea un pipeline de ML en GCP usando
\nnuestro kit de inicio Vertex AI.<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>Paquetes desplegables<\/h3><\/div>Cortar el relleno<\/b><\/p>\n<\/div>Acelerar el desarrollo y la industrializaci\u00f3n de los proyectos data mediante el uso de software de c\u00f3digo abierto ya disponible.<\/p>\n<\/div>
\u00bfC\u00f3mo se ve?<\/b><\/p>\n<\/div>Estos aceleradores pueden ser paquetes de Python.,
\nM\u00f3dulos de Terraform, plantillas de repositorio de Git,
\nwireframes de panel, y mucho m\u00e1s.<\/p>\n<\/div>
Intenta uno<\/strong><\/p>\n<\/div>Acelera el desarrollo de tu aplicaci\u00f3n Gen AI utilizando<\/a>
\nnuestro kit de industrializaci\u00f3n de Langchain.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Historias de \u00e9xito<\/h2><\/div><\/div><\/div>Capital privado<\/strong><\/h3><\/div>Gracias al uso de los aceleradores GenAI de Skaff, un equipo de Artefact demostr\u00f3 r\u00e1pidamente el considerable ahorro de tiempo que se puede lograr mediante la indexaci\u00f3n y la consulta de datos no estructurados de data para fusiones y adquisiciones.<\/p>\n
Los analistas pudieron formular preguntas sobre documentos de diligencia debida, estudios de mercado, entrevistas a expertos y otros reports utilizando lenguaje natural. Esto permite cruzar la informaci\u00f3n con facilidad, lo que mejora considerablemente la productividad.<\/p>\n
Aprobado para escalar a 1500 usuarios.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Belleza del consumidor<\/strong><\/h3><\/div>Al desarrollar una soluci\u00f3n data platform para dar respuesta a los casos de uso de marketing, el uso de los aceleradores de Skaff agiliz\u00f3 la implementaci\u00f3n de lagos de datos data, pipelines data, control de acceso, finops y data governance.<\/p>\n
Al resolver esto en cuesti\u00f3n de d\u00edas, en lugar de semanas o meses, los ingenieros de data pudieron centrarse en desarrollar los productos de data y dar respuesta a los casos de uso estrat\u00e9gicos de la marca.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
RETAIL<\/strong><\/h3><\/div>Para analizar el flujo de datos data procedente de los puntos de venta en un caso de uso de detecci\u00f3n de fraudes, se utiliz\u00f3 el acelerador de servidor dbt de Skaff para implementar y programar el proceso de an\u00e1lisis.<\/p>\n
Esto permiti\u00f3 al equipo del Artefact obtener r\u00e1pidamente informaci\u00f3n sobre los casos de detecci\u00f3n de fraude y otros incidentes<\/p>\n
Tener este acelerador listo para usar les permiti\u00f3 reducir semanas de tiempo de desarrollo y centrarse en su producto.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Conozca al personal de SKAFF<\/p><\/div>
Ponte en contacto<\/span><\/a><\/div><\/div><\/div>![\"Alexis](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/07\/Group-298.png\")
<\/a><\/span><\/div><\/div><\/div>![\"Robin](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2024\/09\/romain-doumerc-skaff.webp\")
<\/a><\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Art\u00edculos de blog de Medium por nuestros expertos en tecnolog\u00eda<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div>Detectando alucinaciones en LLMs, un token a la vez<\/p>
Los modelos de lenguaje grandes son asombrosamente capaces. Resumen, traducen, razonan y codifican (mejor que yo). Pero a diferencia de m\u00ed, tambi\u00e9n se han hecho notorios por inventar...<\/p><\/div>
<\/img><\/a>
<\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>11 de mayo de 2026<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\u00bfDepender\u00e1 el futuro de Agentic AI de los grafos de conocimiento?<\/p>
A medida que las empresas se apresuran a poner en pr\u00e1ctica el modelo AI, la mayor\u00eda descubre que su infraestructura data nunca se dise\u00f1\u00f3 para el razonamiento aut\u00f3nomo. Hoy en d\u00eda, hasta el 80% de las implementaciones de AI...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>02 de diciembre de 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Enriquecer la experiencia del bricolaje: c\u00f3mo ADEO utiliza AI para conectar contenidos y conocimientos<\/p>
La optimizaci\u00f3n del surtido es un proceso cr\u00edtico en el comercio minorista que implica la curaci\u00f3n de la combinaci\u00f3n ideal de productos para satisfacer la demanda del consumidor teniendo en cuenta la log\u00edstica...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>9 de octubre de 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>MotherDuck al detalle: c\u00f3mo encaja la soluci\u00f3n de an\u00e1lisis y AI de \u00faltima generaci\u00f3n en tu entorno Data<\/p>
MotherDuck ampl\u00eda el rendimiento anal\u00edtico de DuckDB al modelo cloud con funciones colaborativas, ofreciendo un rendimiento cuatro veces superior al de BigQuery y un ahorro de costes respecto a los almacenes de datos tradicionales data gracias a...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>02 de octubre de 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Optimizaci\u00f3n de surtido con modelos de elecci\u00f3n discreta en Python<\/p>
La optimizaci\u00f3n del surtido es un proceso cr\u00edtico en el comercio minorista que implica la curaci\u00f3n de la combinaci\u00f3n ideal de productos para satisfacer la demanda del consumidor teniendo en cuenta la log\u00edstica...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>19 de febrero de 2025<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>\u00bfEs la Alineaci\u00f3n de Preferencias Siempre la Mejor Opci\u00f3n para Mejorar la Traducci\u00f3n Basada en LLM? Un An\u00e1lisis Emp\u00edrico<\/p>
Las m\u00e9tricas neuronales para la evaluaci\u00f3n de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica (TA) se han vuelto cada vez m\u00e1s prominentes debido a su superior correlaci\u00f3n con el juicio humano en comparaci\u00f3n con las m\u00e9tricas l\u00e9xicas tradicionales.<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>3 de diciembre de 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Choice-Learn: Modelado de elecci\u00f3n a gran escala para contextos operativos a trav\u00e9s de la lente del aprendizaje autom\u00e1tico<\/p>
Los modelos de elecci\u00f3n discreta tienen como objetivo predecir las decisiones de elecci\u00f3n tomadas por los individuos a partir de un men\u00fa de alternativas, llamado surtido. Los casos de uso conocidos incluyen la predicci\u00f3n de un...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>7 de octubre de 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>La era de la IA generativa AI: qu\u00e9 est\u00e1 cambiando<\/p>
La abundancia y diversidad de las reacciones ante ChatGPT y otros modelos generativos de IA, ya sean esc\u00e9pticas o entusiastas, ponen de manifiesto los cambios que est\u00e1n provocando y el impacto...<\/p><\/div>
<\/img><\/a><\/a><\/div>LEER M\u00c1S<\/a><\/div><\/div><\/i><\/span>21 de septiembre de 2024<\/span><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>C\u00f3mo Artefact logr\u00f3 desarrollar un sistema de desarrollo profesional justo y sencillo para los ingenieros de software<\/p>
En la din\u00e1mica y siempre cambiante industria tecnol\u00f3gica de hoy, una trayectoria profesional a menudo puede sentirse como un camino sinuoso a trav\u00e9s de un denso bosque de oportunidades. Con el r\u00e1pido...<\/p><\/div>
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Los proyectos data y AI deben superar una importante carga t\u00e9cnica antes de poder demostrar su valor<\/p>\n<\/div>
Skaff reconoce este trabajo fundamental y construye aceleradores de alta calidad para optimizar la compilaci\u00f3n y la implementaci\u00f3n, permitiendo a los equipos centrarse en el trabajo que a\u00f1ade valor.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Conocimiento
\nPaquetes<\/p><\/h3><\/div>
Toma impulso<\/strong><\/p>\n<\/div> Acelera tu incorporaci\u00f3n a una tecnolog\u00eda o experiencia trabajando con uno de nuestros paquetes de conocimiento.<\/p>\n<\/div> \u00bfQu\u00e9 hay en la caja?<\/strong><\/p>\n<\/div> Los paquetes de conocimiento incluyen 45 minutos pr\u00e1cticos, Intenta uno<\/strong><\/p>\n<\/div> Crea un pipeline de ML en GCP usando Cortar el relleno<\/b><\/p>\n<\/div> Acelerar el desarrollo y la industrializaci\u00f3n de los proyectos data mediante el uso de software de c\u00f3digo abierto ya disponible.<\/p>\n<\/div> \u00bfC\u00f3mo se ve?<\/b><\/p>\n<\/div> Estos aceleradores pueden ser paquetes de Python., Intenta uno<\/strong><\/p>\n<\/div> Acelera el desarrollo de tu aplicaci\u00f3n Gen AI utilizando<\/a> Gracias al uso de los aceleradores GenAI de Skaff, un equipo de Artefact demostr\u00f3 r\u00e1pidamente el considerable ahorro de tiempo que se puede lograr mediante la indexaci\u00f3n y la consulta de datos no estructurados de data para fusiones y adquisiciones.<\/p>\n Los analistas pudieron formular preguntas sobre documentos de diligencia debida, estudios de mercado, entrevistas a expertos y otros reports utilizando lenguaje natural. Esto permite cruzar la informaci\u00f3n con facilidad, lo que mejora considerablemente la productividad.<\/p>\n Aprobado para escalar a 1500 usuarios.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div> Al desarrollar una soluci\u00f3n data platform para dar respuesta a los casos de uso de marketing, el uso de los aceleradores de Skaff agiliz\u00f3 la implementaci\u00f3n de lagos de datos data, pipelines data, control de acceso, finops y data governance.<\/p>\n Al resolver esto en cuesti\u00f3n de d\u00edas, en lugar de semanas o meses, los ingenieros de data pudieron centrarse en desarrollar los productos de data y dar respuesta a los casos de uso estrat\u00e9gicos de la marca.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div> Para analizar el flujo de datos data procedente de los puntos de venta en un caso de uso de detecci\u00f3n de fraudes, se utiliz\u00f3 el acelerador de servidor dbt de Skaff para implementar y programar el proceso de an\u00e1lisis.<\/p>\n Esto permiti\u00f3 al equipo del Artefact obtener r\u00e1pidamente informaci\u00f3n sobre los casos de detecci\u00f3n de fraude y otros incidentes<\/p>\n Tener este acelerador listo para usar les permiti\u00f3 reducir semanas de tiempo de desarrollo y centrarse en su producto.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div> Conozca al personal de SKAFF<\/p><\/div> Detectando alucinaciones en LLMs, un token a la vez<\/p> Los modelos de lenguaje grandes son asombrosamente capaces. Resumen, traducen, razonan y codifican (mejor que yo). Pero a diferencia de m\u00ed, tambi\u00e9n se han hecho notorios por inventar...<\/p><\/div> \u00bfDepender\u00e1 el futuro de Agentic AI de los grafos de conocimiento?<\/p> A medida que las empresas se apresuran a poner en pr\u00e1ctica el modelo AI, la mayor\u00eda descubre que su infraestructura data nunca se dise\u00f1\u00f3 para el razonamiento aut\u00f3nomo. Hoy en d\u00eda, hasta el 80% de las implementaciones de AI...<\/p><\/div> Enriquecer la experiencia del bricolaje: c\u00f3mo ADEO utiliza AI para conectar contenidos y conocimientos<\/p> La optimizaci\u00f3n del surtido es un proceso cr\u00edtico en el comercio minorista que implica la curaci\u00f3n de la combinaci\u00f3n ideal de productos para satisfacer la demanda del consumidor teniendo en cuenta la log\u00edstica...<\/p><\/div> MotherDuck al detalle: c\u00f3mo encaja la soluci\u00f3n de an\u00e1lisis y AI de \u00faltima generaci\u00f3n en tu entorno Data<\/p> MotherDuck ampl\u00eda el rendimiento anal\u00edtico de DuckDB al modelo cloud con funciones colaborativas, ofreciendo un rendimiento cuatro veces superior al de BigQuery y un ahorro de costes respecto a los almacenes de datos tradicionales data gracias a...<\/p><\/div> Optimizaci\u00f3n de surtido con modelos de elecci\u00f3n discreta en Python<\/p> La optimizaci\u00f3n del surtido es un proceso cr\u00edtico en el comercio minorista que implica la curaci\u00f3n de la combinaci\u00f3n ideal de productos para satisfacer la demanda del consumidor teniendo en cuenta la log\u00edstica...<\/p><\/div> \u00bfEs la Alineaci\u00f3n de Preferencias Siempre la Mejor Opci\u00f3n para Mejorar la Traducci\u00f3n Basada en LLM? Un An\u00e1lisis Emp\u00edrico<\/p> Las m\u00e9tricas neuronales para la evaluaci\u00f3n de la traducci\u00f3n autom\u00e1tica (TA) se han vuelto cada vez m\u00e1s prominentes debido a su superior correlaci\u00f3n con el juicio humano en comparaci\u00f3n con las m\u00e9tricas l\u00e9xicas tradicionales.<\/p><\/div> Choice-Learn: Modelado de elecci\u00f3n a gran escala para contextos operativos a trav\u00e9s de la lente del aprendizaje autom\u00e1tico<\/p> Los modelos de elecci\u00f3n discreta tienen como objetivo predecir las decisiones de elecci\u00f3n tomadas por los individuos a partir de un men\u00fa de alternativas, llamado surtido. Los casos de uso conocidos incluyen la predicci\u00f3n de un...<\/p><\/div> La era de la IA generativa AI: qu\u00e9 est\u00e1 cambiando<\/p> La abundancia y diversidad de las reacciones ante ChatGPT y otros modelos generativos de IA, ya sean esc\u00e9pticas o entusiastas, ponen de manifiesto los cambios que est\u00e1n provocando y el impacto...<\/p><\/div> C\u00f3mo Artefact logr\u00f3 desarrollar un sistema de desarrollo profesional justo y sencillo para los ingenieros de software<\/p> En la din\u00e1mica y siempre cambiante industria tecnol\u00f3gica de hoy, una trayectoria profesional a menudo puede sentirse como un camino sinuoso a trav\u00e9s de un denso bosque de oportunidades. Con el r\u00e1pido...<\/p><\/div>
\ny nuestras convicciones colectivas sobre c\u00f3mo
\nacercarse al tema.<\/p>\n<\/div>
\nnuestro kit de inicio Vertex AI.<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>Paquetes desplegables<\/h3><\/div>
\nM\u00f3dulos de Terraform, plantillas de repositorio de Git,
\nwireframes de panel, y mucho m\u00e1s.<\/p>\n<\/div>
\nnuestro kit de industrializaci\u00f3n de Langchain.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>Historias de \u00e9xito<\/h2><\/div><\/div><\/div>
Capital privado<\/strong><\/h3><\/div>
Belleza del consumidor<\/strong><\/h3><\/div>
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