Insights
Notas del trabajo.
Textos prácticos sobre cómo construir IA empresarial que llega a producción.
Local o nube ya no es la pregunta. Windows y NVIDIA convierten la ubicación en política de enrutamiento
Microsoft construye Windows en torno a la inteligencia híbrida y NVIDIA pone grandes modelos locales en los escritorios. La decisión clave es quién escribe las reglas para enrutar cada tarea.
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El agente no decide su propia frontera de seguridad: Microsoft Execution Containers la mueve a Windows
Microsoft Execution Containers ya está en disponibilidad general: una capa de políticas, aplicada por el sistema operativo, que decide a qué archivos, redes y procesos puede acceder un agente de IA.
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En la IA regulada, el modelo nunca corrige su propio examen. La prueba tiene que venir de fuera
Dual Run, las herramientas de verificación y los revisores calibrados siguen una regla: la evidencia de que una salida de IA es correcta debe venir de algo independiente del modelo.
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Su agente es lento, y quizá no sea culpa del modelo. Los agentes ponen una carga nueva en la ruta del dato
Google ofrece ahora instancias de almacenamiento y red para agentes que consultan bases vectoriales y bases operativas. La lección es más amplia: la latencia de un agente vive en la ruta del dato.
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Beam, de Reflection, tiene 501.000 millones de parámetros y pesos abiertos. Ahora la operación es suya
Reflection presentó Beam, un modelo mixture-of-experts de 501.000 millones de parámetros para código y agentes, con licencia Apache 2.0. Los pesos llegarán este mes, tras el red teaming final.
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Los agentes ya escriben cambios en producción. Su gestión del cambio es ahora su gobernanza de agentes
ServiceNow, Google y AWS ya ofrecen agentes que escriben cambios de flujos, infraestructura y código. El control para gobernarlos ya existe: la gestión del cambio, con algunos campos nuevos.
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SAS AI Navigator empieza la gobernanza por el inventario. Vincular un caso de uso a una norma no es cumplirla
El SaaS de gobernanza de SAS, ya en Microsoft Marketplace con seis meses de acceso gratuito, inventaría casos de uso, modelos y agentes y los vincula a paquetes de políticas de Protiviti y Asenion.
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Google crea un agente para sacar su Kubernetes de AWS. Los agentes de migración hacen real el plan de salida
La migración agéntica de EKS a GKE, en Public Preview, traduce manifiestos, almacenamiento y red con puntos de aprobación. Cambiar de nube cuesta menos, y eso cambia la negociación.
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Cohere North 2 pone el presupuesto de los agentes junto a sus permisos. En producción hacen falta los dos
North 2 añade memoria, skills reutilizables y administración con roles, restricción de modelos, cuotas de tokens y alertas de gasto, incluso en entornos aislados. PwC ayudará a implantarlo.
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Google pone a Gemini a leer el mainframe. Quien demuestra que el sistema nuevo funciona es Dual Run
Google Cloud Modernize combina análisis de código con Gemini y Dual Run, que reproduce transacciones reales en el sistema antiguo y en el nuevo. Intesa Sanpaolo lo usa para generar evidencia.
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OpenAI empieza a marcar el texto generado en la UE. Una marca de agua es un indicio, no un veredicto
textGrain, de OpenAI, es opcional en la API en todo el mundo y llega a ChatGPT y Codex en la UE. Las propias pruebas de OpenAI muestran por qué la detección no decide la autoría.
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ServiceNow quiere que la IA detecte, construya y despliegue mejoras en un solo ciclo. Decida quién firma
AI Workflow Factory, ya en disponibilidad general, une Process Mining, Build Agent, App Engine y AI Control Tower. Autonomous Engineer, el programador sin supervisión, sigue en Early Access.
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¿Tiene un caso de uso de IA detenido entre el prototipo y la producción?
Cuéntenos qué quiere poner en marcha. Le respondemos con próximos pasos honestos.
Conversemos sobre un caso de uso