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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 🪞

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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.

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Episodios anteriores relacionados:

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 94⁠.⁠ Buenas prácticas para científicos de datos

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 80⁠.⁠ Machine Learning 101

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 83⁠.⁠ Una neurona

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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

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🎥 Sesiones de formación

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En el episodio de hoy descubrimos todo lo que hay detrás de la Inteligencia Artificial que no se ve: el Modern Data Stack.

La infraestructura que hace posible que ChatGPT, los dashboards de tu empresa y cualquier solución basada en datos funcione.

✅ Qué es el Modern Data Stack y por qué tiene que importarte

✅ Las fases clave: desde la ingesta hasta la gobernanza

✅ La evolución desde Hadoop hasta las herramientas en la nube

✅ ETL vs ELT: cuándo usar cada enfoque

✅ Herramientas específicas para cada fase (Snowflake, dbt, Fivetran...)

✅ Por qué los datos por sí solos no valen nada...Y mucho más💥

Después de conocer todo el ecosistema del Modern Data Stack, ¿te preguntas por dónde empezar?

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Episodios anteriores relacionados:

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 24: ¿Qué hacen los ingenieros de datos?

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 31: Regreso al futuro: el ecosistema Hadoop

⭕️ ⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠Episodio 54: El lago de los datos

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Hoy te cuento qué trabajos va a hacer desaparecer la Inteligencia Artificial en los próximos 5 años… y cuáles van a crecer más.

No es opinión: me he vuelto a leer (¡3 años después!) el último informe del Foro Económico Mundial (2025) para que tú no tengas que hacerlo.

Te cuento:

• ¿Cuántos empleos se destruyen vs. se crean?

• • Top profesiones al alza (2025–2030)
  • Los empleos más expuestos
  • Sectores que más contratarán en los próximos 5 años
  • Habilidades clave para protegerte

  
  

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Así que hoy tómate algo a nuestra salud y la de nuestro podcast de confianza.

Nos lo hemos ganado 😌

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