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🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Segunda 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 equilibriosRestricciones cambiantes de exportación a ChinaContrabando de GPUsGoogle, 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/roadmap⁠⁠⁠Sígueme 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🛠️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Tutoriales⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠En 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/roadmap⁠⁠Episodios 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 LLMsSígueme 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 ninjaEn 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/roadmapEpisodios anteriores relacionados:⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 94⁠.⁠ Buenas prácticas para científicos de datos⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80⁠.⁠ Machine Learning 101⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 83⁠.⁠ Una neuronaRecuerda 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 BarcelonaSAP 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 2025Descubre 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 ninjaEn 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/roadmap⁠Episodios 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 StorytellingRecuerda 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/