Big Data e Inteligencia Artificial

🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la ⁠Comunidad Ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:
🎥 ⁠⁠Sesiones en directo⁠⁠
⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠

Segunda parte del análisis anual del estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en el informe State of AI Report de Air Street Capital 📊
Si la semana pasada hablábamos de avances tecnológicos, hoy toca industria y política.
Y es que en este 2025:
📈 NVIDIA supera a Apple y Microsoft en bolsa pero su reinado se ha convertido en un juego de equilibrios
Restricciones cambiantes de exportación a China
Contrabando de GPUs
Google, Amazon, Meta... desarrollando chips para reducir su dependencia con NVIDIA.
🚀 El megaproyecto Stargate de 500.000 millones de dólares con centros de datos de 1 gigavatio que consumen como plantas nucleares.
⚖️ En cuanto a regulación, Trump se ha dedicado a revocar las órdenes de Biden.
La IA ha dejado de ser tecnología para convertirse en geopolítica, crisis energética y transformación laboral. Da para pensar... y para un par de episodios de Black Mirror 🪞

Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠⁠LinkedIn⁠⁠.

Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:
👉 Haz el test aquí: ⁠⁠⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠⁠⁠

Sígueme en RRSS:
📺 YouTube: ⁠@martarroyo⁠
📸 Instagram: ⁠@datos.ninja⁠
🤳 TikTok: ⁠@datos.ninja ⁠
🐦 X: ⁠⁠@martarroyo⁠⁠

📝 Puedes encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/107-estado-inteligencia-artificial-industria-2025/

🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la Comunidad Ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:
🎥 ⁠Sesiones en directo⁠
⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
En el episodio de hoy repasamos el estado de la Inteligencia Artificial en 2025 basándonos en el informe State of AI Report de Air Street Capital.

🚀 2025: El año de los modelos de razonamiento. De o1 de OpenAI al revolucionario DeepSeek R1 que lo superó en solo dos meses.
🚀 Las cuatro etapas de entrenamiento de DeepSeek R1 y cómo las recompensas verificables cambiaron el juego del RL.
🚀 La revolución china en open source: Qwen destrona a Llama y Kimi K2 entra en el top 20 con ¡un billón de parámetros!
🚀 OpenAI vuelve al open source con gpt-oss después de años en silencio. ¿Será suficiente?
🚀 Razonamiento paralelo: los modelos ahora piensan en múltiples caminos simultáneamente.
🚀 Modelos del mundo vs generación de vídeo: de películas pasivas a videojuegos interactivos con Genie 3 y Veo 3.1.
🚀 El ecosistema de agentes explota: MCP se convierte en el estándar universal adoptado por todos los grandes.
🚀 Y sí... las conferencias de IA están colapsando con 29.000 papers. Si pestañeas, te lo pierdes.

¡Dale al play y entérate de todo!

Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠LinkedIn⁠.

Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:
👉 Haz el test aquí: ⁠⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠⁠
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ Premium 22. Qué es un LLM (Explicado para que lo entiendas)
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Premium 23. Qué son los embeddings y la tokenización
⭕️ Premium 24. La explicación definitiva de la arquitectura transformer
⭕️ Premium 26. Fine-Tuning de LLMs

Sígueme en RRSS:
📺 YouTube: @martarroyo
📸 Instagram: @datos.ninja
🤳 TikTok: @datos.ninja
🐦 X: ⁠@martarroyo⁠

📝 Puedes encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en https://datos.ninja/podcast/106-estado-inteligencia-artificial-2025/

🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷
Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:
⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🎥 ⁠⁠Sesiones de formación⁠⁠
👥 Comunidad ninja
En el episodio de hoy descubrimos cómo LinkedIn actualiza sus modelos de IA cada hora sin morir en el intento.
Spoiler: entrenar un modelo una vez está bien... pero mantenerlo actualizado 24/7 con millones de usuarios es el verdadero reto.
✅ Por qué el entrenamiento tradicional "cold start" no funciona a escala (es caro, lento y frágil).
✅ Qué es el entrenamiento incremental y cómo LinkedIn ahorra 9 veces en costes.
✅ El desafío de generar datos en tiempo real con Apache Flink y Kafka.
✅ Cómo manejar 30,000-35,000 eventos por segundo con menos de 5ms de latencia.
✅ Por qué los grafos estáticos de TensorFlow/PyTorch son clave en producción.
✅ La importancia de los checkpoints y la tolerancia a fallos.
✅ Resultados reales: +2% en aplicaciones cualificadas, +4% en clicks de anuncios...
Y mucho más💥
Después de este episodio entenderás por qué llevar Machine Learning a producción es MUY diferente a entrenar en un notebook de Jupyter.
📰 Suscríbete a la newsletter donde profundizaré en las herramientas concretas que usa LinkedIn: https://datos.kit.com/roadmap
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 94⁠.⁠ Buenas prácticas para científicos de datos
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80⁠.⁠ Machine Learning 101
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 83⁠.⁠ Una neurona
Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠⁠ o en ⁠⁠⁠Linkedin⁠⁠.
📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠https://datos.ninja/podcast/105-linkedin-y-el-entrenamiento-incremental-ml

En el episodio de hoy desciframos qué significa REALMENTE ser data-driven y por qué el 76% de las empresas fracasa en el intento.
Descubre cómo diseñar una estrategia de datos que funcione de verdad, no solo que quede bonita en un PowerPoint.
✅ El gran error: pensar que ser data-driven es un proyecto tecnológico (spoiler: es una transformación cultural).
✅ Por qué tener un data warehouse y dashboards no te hace data-driven.
✅ La relación real entre estrategia de negocio y estrategia de datos: primero defines cómo ganar, luego qué capacidades de datos necesitas.
✅ Los 3 pilares fundamentales: cultura organizacional, democratización del dato y alineación con el negocio.
✅ Ejemplos concretos: de la empresa de seguros que ignora sus modelos predictivos al retail de moda que detecta microtendencias.
✅ Cómo medir el éxito con métricas de negocio reales, no técnicas.
Y mucho más💥
🎯 Evento SAP - 30 de octubre en Barcelona
SAP presenta su nueva visión para la gestión empresarial que combina IA, datos y aplicaciones para liberar todo el potencial de un negocio verdaderamente data-driven.
📍 Llotja de Mar, Barcelona
📅 30 de octubre 2025
Descubre cómo conectar toda la cadena de valor empresarial con capacidades de IA incorporadas y datos contextualizados.
Disfruta de paneles con expertos, casos de éxito de clientes, demos en directo y networking del bueno en un lugar incomparable 🤩.
👉 Toda la información y registro: https://go4.events.sap.com/es-sap-business-suite-innovation-day-barcelona/es_es/registration.html?source=marta-arroyo

📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en ⁠⁠https://datos.ninja/podcast/104-que-significa-realmente-data-driven/

🥷 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Apúntate aquí a la membresía ninja⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ 🥷
Accede a todo el contenido para convertirte en un ninja de los datos:
⚡️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Podcast premium⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
📚 ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Resúmenes de libros top⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠
🎥 ⁠Sesiones de formación⁠
👥 Comunidad ninja
En el episodio de hoy desvelamos la figura clave en cualquier equipo de datos: el Analista de Datos.
Descubre qué hace, qué habilidades necesita y por qué es una de las profesiones con más futuro.
✅ Quién es el Analista de Datos: el detective de la empresa.
✅ Las 5 tareas principales de su día a día: de la pregunta de negocio al dashboard.
✅ Habilidades técnicas (SQL, Power BI, Python...) y blandas (curiosidad, comunicación).
✅ Las herramientas que no pueden faltar en su mochila.
✅ Diferencias clave con el Científico de Datos y el Analista de Negocio.
✅ Por qué es el primer rol de datos que contrata una empresa...
Y mucho más💥
Después de conocer a fondo el rol del Analista de Datos, ¿te preguntas si es el camino para ti?
Descubre qué rol de datos encaja mejor contigo:
👉 Haz el test aquí: ⁠https://datos.kit.com/roadmap⁠
Episodios anteriores relacionados:
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 6⁠. Tres tipos de análisis de datos y Youtube
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24⁠. ¿Qué hacen los ingenieros de datos?
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 39⁠. Todos somos analistas de datos
⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 77. La importancia del Data Storytelling
Recuerda que si tienes cualquier duda, pregunta o comentario puedes contactar conmigo a través del ⁠⁠⁠formulario de contacto⁠⁠⁠ o en ⁠⁠Linkedin⁠.
📝 Podéis encontrar las⁠ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠notas del programa⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠ ⁠⁠⁠ completas en https://datos.ninja/podcast/103-que-hace-un-analista-de-datos/