En un esfuerzo por mejorar la efectividad de los modelos de inteligencia artificial en dominios especializados, se ha destacado la importancia de integrar conocimiento relevante específico. En áreas como la atención al cliente, donde un asistente virtual necesita tener información precisa sobre la empresa, o en la legal, donde es crucial acceder a bases de datos completas de casos pasados,
En medio de un creciente número de desastres climáticos, las startups de tecnología climática emergen como actores clave en la búsqueda de soluciones sostenibles. Estas empresas se centran en la reducción de emisiones de gases de efecto invernadero y en la adaptación a los impactos del cambio climático, utilizando tecnologías avanzadas para promover un futuro con bajas emisiones de carbono.
La personalización en el ámbito empresarial ha tomado un nuevo impulso gracias a los avances en inteligencia artificial y machine learning. La creación de experiencias personalizadas se ha convertido en una estrategia clave para las empresas que buscan aumentar el engagement y la lealtad de sus clientes. Sin embargo, lograr esto no es tarea fácil, ya que implica manejar datos
En la creciente esfera de la inteligencia artificial generativa, las organizaciones están adoptando un enfoque más sistemático para la implementación de sus aplicaciones de IA, reflejando las prácticas tradicionales de desarrollo de software. Este enfoque contempla la creación de entornos de desarrollo y producción separados, cada uno con su propia cuenta de AWS, lo que permite establecer una separación lógica,
En un contexto donde los modelos de base han revolucionado la inteligencia artificial, la adaptación de estos a las necesidades específicas de las empresas puede ser un desafío complejo. Muchas organizaciones buscan equilibrar el rendimiento del modelo con la eficiencia de costos, mientras incorporan conocimientos específicos del sector. En respuesta, han emergido tres técnicas efectivas: Generación Aumentada por Recuperación (RAG),
Las organizaciones de diversos sectores enfrentan el desafío continuo de procesar grandes volúmenes de contenido de audio y video no estructurado, lo cual puede afectar sus operaciones comerciales clave. En este contexto, Amazon Bedrock Data Automation emerge como una solución innovadora, al ofrecer herramientas que simplifican el desarrollo de aplicaciones y automatizan flujos de trabajo utilizando contenido diverso, desde documentos
