{"id":1338873,"date":"2025-05-07T09:00:00","date_gmt":"2025-05-07T08:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=pdf-newsletters&p=1338873"},"modified":"2026-07-02T10:20:24","modified_gmt":"2026-07-02T09:20:24","slug":"genai-newsletter-may-1-2025","status":"publish","type":"pdf-newsletters","link":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/pdf-newsletters\/genai-newsletter-may-1-2025\/","title":{"rendered":"Bolet\u00edn de GenAI, 1 de mayo, TP45T1 \u2013 El caf\u00e9 est\u00e1 fr\u00edo y la IA, en pleno apogeo: el caos de esta semana."},"content":{"rendered":"
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Estimados lectores: Bienvenidos de nuevo a su dosis quincenal del bolet\u00edn informativo sobre IA generativa de Artefact, donde intentamos valientemente dar sentido al torbellino digital que supone el desarrollo de la IA. Las \u00faltimas semanas han sido\u2026 bueno, digamos simplemente que mi caf\u00e9 no ha tenido tiempo de enfriarse. Hemos visto c\u00f3mo los modelos de IA surgen m\u00e1s r\u00e1pido que los memes un lunes, al parecer la IA de b\u00fasqueda de Google ahora escribe fanfiction, y los superordenadores con IA compiten en la categor\u00eda de \u00ab\u00abdispositivo que m\u00e1s energ\u00eda consume\u00bb. As\u00ed que abr\u00f3chense los cinturones, porque estamos a punto de sumergirnos en el salvaje, maravilloso y, en ocasiones, extra\u00f1o mundo de la IA generativa. \u00a1Veamos qu\u00e9 nuevo caos nos han deparado los dioses de la IA!<\/p>\n

Podcast \u00abGenAI News\u00bb<\/h3>\n

\u00bfNo tiene tiempo para leer este bolet\u00edn?<\/p>\n

Noticias empresariales y an\u00e1lisis de mercado<\/h3>\n

Los modelos de Google, Meta y Anthropic se sit\u00faan, de media, entre los m\u00e1s seguros (87,31 TP47T para Gemini 1.5 Pro, 82,71 TP47T para Claude 3.5 Haiku y 77,6 para Llama3 405B)Los modelos de Anthropic, en general, obtienen mejores resultados en cuanto a la resistencia a las alucinaciones (Grok2 y DeepSeek ocupan los \u00faltimos puestos de la clasificaci\u00f3n). Los modelos populares, preferidos por la satisfacci\u00f3n de los usuarios, pueden comprometer la precisi\u00f3n de los datos. La formulaci\u00f3n de las consultas de los usuarios afecta significativamente a lacapacidad de desmentir afirmaciones falsas, ya que las afirmaciones seguras reducen la eficacia del desmentido en un 15%. Las instrucciones concisas del sistema pueden aumentar las tasas de alucinaciones hasta en un 20%.<\/p>\n

En general, los modelos de Anthropic&#x27 obtienen mejores resultados en cuanto a la resistencia a las alucinaciones (Grok2 y DeepSeek quedan a la cola de la clasificaci\u00f3n).<\/p>\n

Los modelos m\u00e1s populares, que gozan de mayor aceptaci\u00f3n entre los usuarios, pueden comprometer la precisi\u00f3n de los datos.<\/p>\n

La formulaci\u00f3n de las consultas de los usuarios influye de manera significativa en la capacidad de un modelo' para desmentir afirmaciones falsas, ya que las afirmaciones rotundas reducen la eficacia del desmentido en un 15%<\/p>\n

Las instrucciones concisas del sistema pueden aumentar las tasas de alucinaciones hasta en 20%.<\/p>\n

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> Principales acuerdos, colaboraciones e innovaciones<\/strong><\/p>\n

Nuevos modelos e innovaciones<\/h3>\n

> Modelos multimodales (imagen, v\u00eddeo, audio)<\/strong><\/p>\n

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Reflexiones de la semana, por Hanan Ouazan<\/h3>\n

Managing Partner y responsable global de aceleraci\u00f3n de la IA<\/p>\n

Del Slideware al Shipping: El auge del Propietario de Proceso Agen\u00e9tico (APO)<\/strong><\/p>\n

Del Slideware al Shipping: El auge del Propietario de Proceso Agen\u00e9tico (APO)<\/h3>\n

Durante d\u00e9cadas, el sector de la consultor\u00eda prosper\u00f3 gracias a la presentaci\u00f3n de impecables presentaciones de diapositivas repletas de marcos de trabajo y puntos de referencia. Hoy en d\u00eda, la IA generativa crea r\u00e1pidamente estos an\u00e1lisis gen\u00e9ricos, lo que hace que el simple reempaquetado resulte irrelevante. Los clientes exigen ahora m\u00e1s: productos tangibles, resultados medibles y mejoras operativas que puedan utilizar realmente. Aqu\u00ed entra en escena el Agentic Process Owner (APO), una evoluci\u00f3n del rol de Product Owner que va m\u00e1s all\u00e1 de la entrega funcional para asumir la responsabilidad de los procesos empresariales subyacentes. El APO no se limita a entregar funcionalidades; comprende lo que el producto permite, d\u00f3nde encaja en el proceso de principio a fin y c\u00f3mo mejorar dicho proceso con el tiempo. Su trabajo comienza con un an\u00e1lisis adecuado de las necesidades de los usuarios \u2014mediante la escucha activa, el cuestionamiento minucioso y una implicaci\u00f3n real con el terreno\u2014. Pero no se detiene ah\u00ed. Los APO tambi\u00e9n dedican tiempo a analizar c\u00f3mo funciona el proceso en su conjunto: no solo para superponerle inteligencia artificial, sino para replantearse c\u00f3mo podr\u00eda funcionar de manera diferente. El objetivo no es automatizar pasos defectuosos, sino redise\u00f1ar el flujo teniendo en cuenta la inteligencia, la eficiencia y la creaci\u00f3n de valor. Es importante destacar que se sit\u00faan en la intersecci\u00f3n entre el negocio y la tecnolog\u00eda: alineando los objetivos estrat\u00e9gicos y los KPI con las limitaciones reales \u2014como la disponibilidad data, la latencia del sistema y la complejidad de la integraci\u00f3n\u2014. Tambi\u00e9n necesitan un conocimiento b\u00e1sico de la observabilidad y la supervisi\u00f3n: no para desarrollarlas ellos mismos, sino para comprender c\u00f3mo se mide y mejora el rendimiento de los agentes, y c\u00f3mo traducir eso en prioridades para el equipo. Los conocimientos sobre IA general (GenAI) se est\u00e1n convirtiendo r\u00e1pidamente en un requisito b\u00e1sico, y eso incluye comprender c\u00f3mo funcionan los sistemas basados en agentes. Un APO no necesita ajustar los modelos por su cuenta, pero debe comprender los aspectos esenciales: cu\u00e1ndo utilizar la generaci\u00f3n aumentada por recuperaci\u00f3n, c\u00f3mo la orquestaci\u00f3n de agentes modifica el dise\u00f1o de los procesos, qu\u00e9 implicaciones tienen la latencia o los costes de tokens para el retorno de la inversi\u00f3n (ROI), y qu\u00e9 medidas de seguridad son imprescindibles. Esto les permite informar con claridad a los equipos t\u00e9cnicos, plantear las preguntas adecuadas y elaborar una demostraci\u00f3n o un prototipo que muestre de forma concreta el impacto. Una ejecuci\u00f3n clara, y no una ret\u00f3rica pulida, es lo que se gana la aceptaci\u00f3n de las partes interesadas. En resumen, el cambio es profundo: los consultores que se limiten a ser meramente descriptivos, sin capacidad para crear prototipos o medir resultados reales, corren el riesgo de quedar obsoletos. Los APO que combinan la estrategia con una ejecuci\u00f3n tangible y demostrable se convierten en elementos esenciales<\/p>","protected":false},"featured_media":637240,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"pdf-mail-category":[848694],"class_list":["post-1338873","pdf-newsletters","type-pdf-newsletters","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","pdf-mail-category-gen-ai"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-newsletters\/1338873","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-newsletters"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pdf-newsletters"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/637240"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1338873"}],"wp:term":[{"taxonomy":"pdf-mail-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/pdf-mail-category?post=1338873"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}