Las empresas están reconociendo cada vez más el potencial de la inteligencia artificial generativa, transformando la manera en que operan diversos sectores. En este contexto, los agentes de inteligencia artificial que ofrecen valor tangible se han convertido en una herramienta clave. La integración de estos agentes personalizados en plataformas de comunicación como Slack puede revolucionar la forma en que las
En la actual era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, las organizaciones están incrementando su enfoque en la mejora de la seguridad, especialmente en el ámbito de la tecnología de la información (TI). Un nuevo enfoque para optimizar la carga de trabajo de los equipos de soporte técnico de TI se presenta a través de Amazon Q Business,
Deutsche Bahn, la principal empresa ferroviaria de Alemania, ha implementado una innovadora solución de pronóstico que promete revolucionar la gestión de sus operaciones diarias. Con más de 6.6 millones de pasajeros transportados cada día, contar con pronósticos precisos es esencial para su eficiencia operativa. Históricamente, desarrollar modelos de pronóstico requería semanas de trabajo y un alto grado de especialización, lo
Amazon ha lanzado una innovadora función en Amazon Bedrock llamada colaboración multiagente, diseñada para facilitar a los desarrolladores la creación y coordinación de múltiples agentes de inteligencia artificial especializados en tareas específicas. Esta tecnología promete revolucionar diversos procesos, especialmente en el ámbito del análisis financiero, al permitir la gestión de flujos de trabajo complejos mediante la interacción entre agentes. La
AWS ha introducido mejoras significativas en la optimización del rendimiento y seguridad de su infraestructura en la nube, con el objetivo de ayudar a los clientes a reducir costos y construir entornos más seguros y resilientes. Una de las herramientas clave para lograrlo es AWS Trusted Advisor, que proporciona informes detallados sobre optimización de costos, incremento de seguridad, mejora de
El ajuste fino multimodal está ganando relevancia como un enfoque eficaz para personalizar modelos fundamentales, especialmente en tareas que combinan información visual y textual. Si bien los modelos base poseen capacidades generales destacables, a menudo resultan insuficientes para tareas visuales especializadas o demandas específicas de formato. Para abordar estas limitaciones, el ajuste fino adapta los modelos a datos y casos
