04 · may 2026
Equipos del Futuro: Agentes e IA
Con Matías Grinberg
Comunicación
Comunicación Estratégica
Difundimos conocimiento y promovemos el debate sobre Inteligencia Artificial responsable en Latinoamérica.
01
Medios
Colaboración con medios de comunicación nacionales y regionales.Ver →
02Eventos
Conferencias y encuentros sobre IA, tecnología y su impacto en la sociedad.Ver →
03Talleres
Encuentros recientes de Humai Live para aprender con especialistas.Ver →
04Newsletter
Novedades, cursos, charlas gratuitas y noticias de Inteligencia Artificial.Ver →
05Prensa
Entrevistas, columnas y presencia de Humai en medios de comunicación.Ver →
06Streams
Debates, webinars y masterclasses sobre Tecnología y Sociedad.Ver →
07Publicaciones
Investigaciones y estudios científicos publicados por nuestro equipo.Ver →
08Artículos
Análisis y explicaciones de nuestro equipo sobre IA y datos.Ver →
02 / medios
En los medios
Explorá nuestras contribuciones al debate público sobre Inteligencia Artificial, tecnología y su impacto en la sociedad.
El Gato y La Caja: El dios en la máquina | Matías Grinberg
LAB #5: Claudio Martínez con Matías Grinberg | CiudadanIA
Inteligencia artificial y cultura: nuevas tecnologías y los cambios en las conexiones humanas
¿Sueñan los robots? Neurociencia, IA y conciencia artificial x Matías Grinberg
Neuroprótesis del habla en paciente con ELA
Gelatina: ¿Hay que creer en la IA? (Parte 1)
¿La Democracia en Peligro? | Juan Ruocco
03 / eventos
Eventos y Conferencias
Conferencias y encuentros donde compartimos conocimiento y participamos del debate público.
Jornadas Regionales de Psicología
Orador/aMatías Grinberg
Colegio de Psicólogos de Tucumán · 28 de Marzo, 2025
Encuentro Comisión del Futuro
Orador/aMatías Grinberg
Senado Argentina · 13 de Mayo, 2025
¿Qué hay detrás del Vibe Coding?
Orador/aMaría Frances Gaska
Facultad de Informática UNLP · 20 de Septiembre, 2025
El dios en la máquina
Orador/aMatías Grinberg
El Gato y La Caja
IA ética desde Argentina en el marco internacional
Orador/aMatías Grinberg
PNUD + Universidad de San Andrés · 15 de Junio, 2023
IA para NeuroTecnología
Orador/aMatías Grinberg
Universidad de San Andrés
LLMs para Devs
Orador/aJulián Peller
7Puentes
04 / talleres recientes
Talleres recientes de Humai Live
Mirá talleres y streams recientes con especialistas en IA, datos y tecnología.
Taller01 · jul 2026
Claude avanzado: Subagentes y Skills para automatizar tu flujo de trabajo
Con Justina Navarro
Ver encuentro →
Taller02 · jun 2026
Benchmarks de IA para Latam: cómo evaluar modelos cuando los benchmarks tradicionales no alcanzan
Con Francis Felici
Ver encuentro →
Stream03 · jun 2026
IA en el Mundial 2026: cómo la inteligencia artificial decide goles, offsides y más
Con Pablo Marinozi
Ver encuentro →
Stream05 · may 2026
Blender + Claude: De cero a escena 3D con el nuevo MCP
Con Nahuel Ríos Bisbano
Ver encuentro →06 · may 2026
Experiencias con Evolutionary Neural Architecture Search
Con Efrén Mezura-Montes
Ver encuentro →06 / prensa
Prensa
Nuestra presencia en medios de comunicación.
01
Página 12 · 8 de julio, 2025
Leer ↗02Qué es la inteligencia artificial agéntica, la próxima frontera de la IA'
María Frances Gaska, CTO de Humai, compartió su análisis sobre la inteligencia artificial agéntica en Página 12.
Infobae · 28 de Marzo, 2025
Leer ↗03Del termómetro al 'cerebrómetro'
Desarrollo de un biomarcador digital del habla para medir con precisión el deterioro en pacientes con ELA.
La Voz · 28 de Abril, 2025
Leer ↗04Clonación de voz, un recurso para mejorar la calidad de vida de las personas con ELA'
Desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para clonar la voz y medir con precisión el deterioro del habla en personas con ELA.
Perfil · 22 de Marzo, 2025
Leer ↗05¿Escuelas sin maestros?
Exploración del potencial y riesgos del uso de inteligencia artificial como tutor educativo personalizado y su impacto en el pensamiento crítico.
Página 12 · 4 de octubre, 2025
Leer ↗06Operados por el algoritmo: de los filtros de redes sociales al bisturí
María Frances Gaska, CTO de Humai, compartió en Página 12 su análisis técnico sobre los sesgos de la IA en un contexto donde esta tecnología influye en la percepción de la belleza.
Página 12 · 5 de Abril, 2023
Leer ↗07El ganador se lleva todo: el sueño dorado de China y Estados Unidos en la carrera de la IA
Análisis geopolítico sobre la competencia entre China y Estados Unidos por el liderazgo en inteligencia artificial.
Clarín · 23 de Marzo, 2023
Leer ↗08Infobae · 26 de Octubre, 2024
Leer ↗09La medicina del futuro: avances en las Jornadas de Innovación del Hospital Italiano
Cobertura de las innovaciones tecnológicas y de IA presentadas en las Jornadas de Innovación del Hospital Italiano.
C5N · 21 de septiembre, 2025
Leer ↗10IA y salud mental: cuáles son los riesgos de usar a ChatGPT como psicólogo'
Matías Grinberg, Director de Humai, explicó en C5N que las personas recurren a chatbots como ChatGPT en busca de contención, pero advirtió que su tendencia a complacer al usuario los hace riesgosos como herramientas terapéuticas.
Página 12 · 29 de Diciembre, 2024
Leer ↗11Mi novia robot sí que me escucha
Crece la demanda de aplicaciones diseñadas para escuchar con atención, conversar de manera amable y brindar soporte anímico.
TN · 15 de Diciembre, 2024
Leer ↗12La influencia de la IA en los sistemas democráticos
Investigación sobre cómo ChatGPT y otras IAs pueden influir en las decisiones democráticas y procesos electorales.
Página 12 · 2 de Mayo, 2023
Leer ↗13Buscar trabajo en la era de la Inteligencia Artificial
Reportaje sobre los desafíos, sesgos y estrategias en la búsqueda de empleo con sistemas de IA en los procesos de selección.
Radio Buenos Aires · 11 de septiembre, 2025
Leer ↗Entrevista a Matías Grinberg sobre IA y salud mental'
Matías Grinberg, Director de Humai, advirtió en Radio Buenos Aires sobre los riesgos de usar chatbots como ChatGPT con fines terapéuticos.
07 / streams
Streams
Debates, webinars y masterclasses sobre Tecnología y Sociedad.
Claude avanzado: Subagentes y Skills para automatizar tu flujo de trabajo
IA en el Mundial 2026: cómo la inteligencia artificial decide goles, offsides y más
Emociones funcionales: el mapa emocional que esconde un modelo de lenguaje
Benchmarks de IA para Latam: cómo evaluar modelos cuando los benchmarks tradicionales no alcanzan
Gemelos digitales: la tecnología detrás del anuncio del gobierno argentino y el debate que se viene.
Sin matemáticos de por medio: una IA refutó una conjetura de Erdős de 1946
08 / investigación
Publicaciones Científicas
Investigaciones y estudios publicados por nuestro equipo.
01
Axel Emanuel Casas, María Agostina Gerbaudo, Agustín Sainz-Ballesteros y otros
Ver paper ↗02Influences on theoretical orientation, sources of clinical information, and attitudes toward evidence: a self-report survey of psychotherapists in Argentina
This study examined Argentine psychotherapists’ self-reported influences on theoretical orientation, sources of clinical information, and attitudes toward research evidence, the scientific method, and evidence-based practice. A total of 284 therapists completed an online survey, of whom 261 were retained for analysis after exclusions. Data were analysed using ANCOVAs, multinomial logistic regression, and cluster analyses. Across the full sample, therapists reported relying primarily on books, supervision, and clinical experience to inform their practice, whereas scientific literature and outcome measures were among the least consulted sources. Attitudes toward the scientific method and the reported use of research-informed sources varied systematically across theoretical orientations. Therapists identifying with cognitive-behavioural approaches showed greater alignment with research-informed practices than those identifying with other orientations, and these attitudes were also associated with age and weekly working hours. Cluster analyses identified four attitudinal profiles that captured this variability. Overall, the results suggest that, within this sample, research evidence played a limited role in therapists’ reported clinical decision-making, with relevant variation linked to both theoretical orientation and career stage. Future studies should examine how training experiences shape engagement with research evidence across the diverse traditions that coexist in Argentine psychotherapy.
Indu Navar Bingham, MSCS, Raquel Norel, PhD, Esteban G. Roitberg, PhD y otros
Ver paper ↗03Listener effort quantifies clinically meaningful progression of dysarthria in people living with amyotrophic lateral sclerosis
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative motor neuron disease that causes progressive muscle weakness. Progressive bulbar dysfunction causes dysarthria and thus social isolation, reducing quality of life. The Everything ALS Speech Study obtained longitudinal clinical information and speech recordings from 292 participants. In a subset of 120 participants, we measured speaking rate (SR) and listener effort (LE), a measure of dysarthria severity rated by speech pathologists from recordings. LE intra- and inter-rater reliability was very high (ICC 0.88 to 0.92). LE correlated with other measures of dysarthria at baseline. LE changed over time in participants with ALS (slope 0.77 pts/month; p<0.001) but not controls (slope 0.005 pts/month; p=0.807). The slope of LE progression was similar in all participants with ALS who had bulbar dysfunction at baseline, regardless of ALS site of onset. LE could be a remotely collected clinically meaningful clinical outcome assessment for ALS clinical trials.
Márquez Fernando, Grinberg Matías, Rivas María Elisa y otros
Ver paper ↗04Aplicación del aprendizaje automático para predecir la recuperación de pacientes con desórdenes prolongados de conciencia: reporte preliminar
Comprender el pronóstico a largo plazo y predecir la recuperación de pacientes con Desórdenes Prolongados de Conciencia (DPC) continúa siendo un desafío en la actualidad. Nos proponemos explorar la viabilidad del uso de la tecnología de Aprendizaje Automático (AA) para predecir la recuperación de la conciencia en pacientes con DPC que participaron de un programa de neurorehabilitación. Se incluyeron 90 pacientes de los cuales el 26% (23/90) recuperaron la conciencia. Con 63 pacientes se entrenaron 7 tipos de modelos de AA observándose mejores desempeños al incluir variables recolectadas en el seguimiento. En la validación con el conjunto de test (n=27) la red neuronal entrenada con 37 variables logró la mejor exactitud balanceada (EB): 0.95 (Área Bajo la Curva: 0.96, Sensibilidad: 100%, Especificidad: 90%). Con la tecnología del aprendizaje automático fue posible predecir con alta exactitud, sensibilidad y especificidad la recuperación de la conciencia de pacientes con DPC incluyendo variables recolectadas durante el primer mes de internación. A pesar de las limitaciones dadas por la pequeña cantidad de pacientes, el enfoque demostró resultados iniciales prometedores que ameritan mayor investigación.
M.G. Sanchez Sanda, M.E. Dabi, M. Grinberg y otros
Ver paper ↗05Are Psychopharmacological Treatments Risk Factors for Mortality in Lung Transplant Recipients? - Retrospective Study
Despite clinical advances, long-term survival after lung transplantation (LT) remains poor. Thus, the recognition of risk factors associated with poorer survival is a key goal of LT research. Few studies have examined the psychiatric risk factors for mortality in LT recipients. The aim of this research was to study psychopharmacological treatment during lung transplant hospitalization (LTH) as a predictor of mortality. Methods: We conducted a retrospective cohort analysis of clinical records of lung transplant recipients, transplanted at Favaloro Foundation University Hospital between 2007 and 2019 (n = 238). Psychopharmacological treatment was measured as the number of days of treatment during LTH with: antidepressants (AD), antipsychotics (AP), hypnotics (HYP), and benzodiazepines (BZD). In addition, the number of psychology and psychiatry consultations during LTH and the prescription of psychotropic drugs at medical discharge were measured. Mortality was measured as survival at two years from LT. A multiple logistic regression model was used for data analysis.
Bruno, Diana, Márquez Rodríguez, Fernando Nicolás, Grinberg, Matías
Ver paper ↗Caracterización del impacto en salud mental de la pandemia Covid-19
La pandemia por COVID-19 ha afectado a todo el mundo, demandando a cada nación medidas para reducir los contagios. En Argentina, las medidas de aislamiento y distanciamiento social se instalaron en marzo y con variaciones persisten. Su impacto sobre la salud mental es reportado en múltiples investigaciones. Atender a la salud mental de la población es urgente, pero las intervenciones deben ser respaldadas por estudios que caractericen a los destinatarios. Este estudio descriptivo-exploratorio y correlacional tuvo como objetivo describir el impacto en la salud mental de la pandemia por COVID-19 en una muestra de personas que residen en Argentina. Se incluyeron 511 participantes que completaron un cuestionario a los 15 días de instaladas las medidas y 189 a los 180 días. Se observó una mayor tolerancia a la incertidumbre respecto de las medidas a los 15 y 180 días, asociado al apoyo emocional percibido. El grupo con peores indicadores de salud fue el más joven, con menor nivel educativo y menor cantidad de ingresos. Las intervenciones deberían nutrir a este subgrupo de estrategias para favorecer el bienestar psicológico.
09 / artículos
Artículos
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Ver todos los artículos →Stargate en la Patagonia argentina: oportunidades y riesgos para el país
OpenAI y Sur Energy anunciaron la intención de construir un centro de datos de gran escala en la Patagonia argentina, con una inversión de hasta 25.000 millones de dólares y una capacidad energética de 500 megavatios. El proyecto podría ser una oportunidad histórica para el país, aunque también enfrenta riesgos de extractivismo digital, concentración económica y dependencia tecnológica, dejando abierta la pregunta sobre la capacidad de Argentina para negociar condiciones que maximicen los beneficios nacionales.
De la IA diseñada a la IA cultivada: ¿Un nuevo golpe copernicano?
Pasamos de diseñar inteligencia a cultivarla. Durante décadas intentamos construir sistemas que pensaran como nosotros, programando reglas explícitas para razonar, diagnosticar o jugar, hasta que descubrimos que las máquinas podían aprender sus propias reglas a partir de los datos. Este cambio —que Chris Olah describe como cultivar inteligencia artificial— representa un golpe copernicano: dejamos de ser el centro del proceso cognitivo. La inteligencia ya no se diseña, emerge. Así como la selección natural dio lugar a la inteligencia biológica sin un diseñador consciente, el aprendizaje automático produce inteligencia artificial a partir de objetivos simples, revelando formas de razonamiento que superan las nuestras y que muchas veces ni siquiera comprendemos.
¿Vale la pena aprender a programar en tiempos de IA?
El "vibe coding" —término acuñado por Andrej Karpathy— promete revolucionar la programación: crear software simplemente describiendo lo que queremos a modelos de IA como ChatGPT o Claude. Pero existe una diferencia crucial entre delegar completamente el código a la IA versus mantener análisis crítico para evaluar seguridad y mantenibilidad. Este artículo explora cuándo funciona el vibe coding versus cuándo se necesita expertise real, examina si la IA acelera o frena el aprendizaje de desarrolladores junior, y responde la pregunta crucial: ¿realmente vale la pena seguir aprendiendo a programar en la era de los modelos de lenguaje?
IA en Educación: tutoría personalizada a gran escala
La educación ha evolucionado desde ser un privilegio para pocos hasta convertirse en un derecho universal. Sin embargo, la masificación escolar trajo consigo un modelo despersonalizado. Hoy, la inteligencia artificial (IA) promete revolucionar el aprendizaje al ofrecer tutorías personalizadas y accesibles, como demuestran casos como Khanmigo y programas experimentales en Nigeria, donde estudiantes avanzaron dos años en seis semanas. Aunque los beneficios son prometedores, surgen desafíos como la delegación cognitiva y la pérdida de pensamiento crítico. Este artículo explora el potencial y los riesgos de la IA en la educación, destacando la necesidad de un equilibrio entre innovación y pedagogía efectiva.
IA en salud: una revolución integral en diagnóstico y tratamiento
La inteligencia artificial está marcando un punto de inflexión en la historia de la medicina. Desde diagnósticos por imágenes más rápidos y precisos que los de profesionales humanos, hasta tratamientos personalizados diseñados en minutos por simulaciones de gemelos digitales. La IA ya demuestra un rendimiento excepcional en múltiples tareas médicas: análisis clínico, cirugía, farmacología, salud mental, medicina veterinaria y más. Este artículo explora cómo estos avances no solo prometen mejorar la calidad y la esperanza de vida, sino también hacer que la atención médica sea más accesible, empática, preventiva y eficaz. Estamos presenciando el nacimiento de una nueva medicina: una en la que algoritmos, sensores y modelos de lenguaje colaboran con los profesionales para cuidar mejor el cuerpo y la mente de millones de seres vivos.
De bits a qubits: Computación Cuántica e IA
La historia de la computación y la física cuántica ha estado entrelazada desde sus orígenes, pero en las últimas décadas esa relación ha dado lugar a un nuevo paradigma: la computación cuántica. Este artículo recorre su evolución, desde la máquina de Turing cuántica propuesta por Benioff en 1980 hasta los avances más recientes en hardware, criptografía e inteligencia artificial. Aunque aún enfrenta desafíos técnicos, su potencial disruptivo ya comienza a materializarse en aplicaciones concretas y una carrera global por liderar esta tecnología del futuro.
Los LLMs superan el Test de Turing: GPT-4.5 imita y engaña a humanos en un 73% de los casos
Un nuevo estudio publicado en marzo nos trae el primer resultado empírico que sugiere que un LLM ha pasado un Test de Turing estándar. Hacemos un repaso histórico del Test de Turing, sus críticas, y las implicancias sociales de la capacidad de engaño de los LLMs.
Safety and Alignment:A Threat Modeling Perspective
Review of LLM security challenges, covering external threats like adversarial attacks and internal AI safety risks from model misbehavior. It highlights MLSecOps, AI as emerging threat actors, and knowledge editing for subtle supply chain attacks.
¿Existe una pared para el progreso de la IA? Leyes de Escalado y el Cómputo de Inferencia
Desde finales de 2024, se debate intensamente si el progreso de los modelos de lenguaje de IA alcanzará una “pared” que no podrá derribarse simplemente aumentando la cantidad de datos, cómputo y el tamaño del modelo. Sin embargo, la clave parece estar en aumento del cómputo en tiempo de inferencia, como ha comenzado a implementarse en modelos como o1 y o3 de OpenAI. Nos preguntamos, ¿existe realmente una pared para el progreso de la IA? ¿En qué consiste la nueva estrategia de escalado basada en hacer que los modelos "piensen" en lugar de simplemente aumentar su tamaño?
DeepSeek, cómputo y la estrategia de EE.UU. para frenar a China
DeepSeek ha demostrado que es posible desarrollar modelos de IA eficientes con menos recursos, pero sigue dependiendo de hardware de alto rendimiento, dominado por fabricantes estadounidenses como Nvidia. En respuesta a este avance, EE.UU. ha redoblado sus esfuerzos para restringir el acceso de China a chips avanzados, endureciendo los controles de exportación con el objetivo de frenar el progreso de la IA en su principal rival geopolítico. En este artículo, exploramos el impacto de la ballena DeepSeek.
Cómo convertirse en Data Scientist: Qué habilidades aprender
¿Qué se necesita para ser Data Scientist? En este artículo, exploramos las habilidades esenciales como programación en Python, análisis de datos, matemáticas aplicadas y Machine Learning, junto con conocimientos avanzados como Big Data y Deep Learning. Una guía completa para entender el camino hacia esta apasionante carrera.
Robots humanoides en 2024: hitos clave y la carrera entre China y EE.UU
El año 2024 marcó un hito en el desarrollo de robots humanoides y modelos fundacionales de IA, impulsado tanto por startups innovadoras como por gigantes tecnológicos como Nvidia. Analizamos los principales avances, incluyendo el financiamiento obtenido por diversas empresas y el impacto potencial en sectores industriales y domésticos. Además, exploramos la dinámica de la carrera tecnológica entre China y EE.UU., subrayando los planes estratégicos de China para liderar la producción en masa de robots humanoides en 2025 y el desarrollo en EE.UU. de robots más accesibles, liderado por empresas como Tesla.
ChatGPT: dos años después
El 30 de noviembre se cumplen 2 años del lanzamiento de ChatGPT, un evento que generó grandes ondas expansivas en el desarrollo tecnológico, la sociedad y la economía. En este espacio abierto donde no siempre es fácil (o tal vez siquiera posible) separar realidad de expectativas, este artículo aborda con una mirada reflexiva el impacto concreto y potencial de la IA generativa, haciendo un balance de los sucesos desde 2022 y revisando qué promesas se cumplieron, cuáles siguen en carrera para cumplirse y cuáles parecen haber quedado en el camino.
IA en la guerra
En este artículo se explora la influencia de la inteligencia artificial en la guerra, tanto en la ciencia ficción como en el mundo real. Desde la automatización de las primeras armas hasta la aparición de las primeras computadoras con fines militares y las modernas armas autónomas.
BrainHack 2024: Inteligencia Artificial y Neurociencias
Este año tuvimos el honor de ser anfitriones de la edición latinoamericana de BrainHack 2024, el Workshop Internacional de Inteligencia Artificial y Neurociencias, que tuvo su lugar en Argentina en el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés. Te contamos todo lo que pasó.
5 pasos para cambiar de carrera hacia la Inteligencia Artificial
¿Te da curiosidad la Inteligencia Artificial y estás pensando en cambiar de carrera? Te contamos cómo lograrlo con esta guía de cinco pasos para evaluar tus habilidades, adquirir nuevos conocimientos, ganar experiencia, construir una red de contactos y aplicar a trabajos relevantes en el campo de la IA y Ciencia de Datos.
La Mente Infinita de Turing
En la historia del pensamiento científico la Física tuvo su revolución newtoniana y la Biología tuvo su revolución darwiniana. La revolución Informática, por su parte, sería protagonizada por otro científico inglés, el brillante matemático Alan Turing.
El jaque mate de las máquinas
En este artículo se narra la evolución de las máquinas de ajedrez desde las primeras ilusiones mecánicas del siglo XVIII hasta la dominación actual por inteligencias artificiales avanzadas. Las primeras máquinas eran simples trucos con humanos ocultos, seguido por desarrollos significativos de figuras como Charles Babbage y Alan Turing, que concibieron la posibilidad de que las máquinas jugaran ajedrez mediante programas y algoritmos. La culminación llega con sistemas como Deep Blue y AlphaZero, que han demostrado superioridad sobre los humanos en ajedrez. Se debate el progreso hacia inteligencias artificiales más generales, capaces de superar a los humanos en múltiples dominios.
Los Riesgos de las IA Generativas
El artículo explora los riesgos de la inteligencia artificial generativa, incluyendo el uso indebido de tecnologías accesibles públicamente y de código abierto. Destaca incidentes de desinformación y falsificación, y presenta un debate sobre la necesidad de regulaciones para controlar estos riesgos, contrastando opiniones dentro de la industria sobre la severidad de las amenazas.
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Sentence embedding: representaciones con transformers
El artículo de María Frances Gaska discute el desarrollo de los "sentence embeddings" a partir de "word embeddings" y su capacidad para capturar contextos semánticos en el procesamiento del lenguaje. Utiliza ejemplos para mostrar cómo estas tecnologías evalúan la similitud semántica entre oraciones, beneficiando tareas de NLP como la búsqueda de similitudes y el clustering. El código para los ejemplos está disponible en GitHub.
Metodologías ágiles en Machine Learning
El artículo examina cómo las metodologías ágiles, especialmente Scrum, se adaptan al campo de la ciencia de datos y el desarrollo de modelos de machine learning. Se basa en experiencias de profesionales que destacan la utilidad de herramientas como Jira y prácticas como sprints para manejar la incertidumbre y necesidades cambiantes de proyectos de datos. Aunque las metodologías ágiles son beneficiosas para la flexibilidad y la adaptación rápida, requieren adaptaciones específicas para ser efectivas en proyectos de datos.
¿Qué significa y cuándo corresponde escribir sobre tecnología en español?
El artículo debate sobre el uso del inglés y el español en materiales educativos, especialmente en tecnología y medicina. Argumenta que el inglés es crucial para la comunicación global y precisión técnica, mientras que el español puede hacer el aprendizaje más accesible y reforzar la identidad cultural. Concluye que, aunque el inglés es esencial en un contexto globalizado, el español también tiene un papel importante en la educación.
Linux + Cluster = LUSTRE. Un filesystem open source diseñado para High Performance Computing
El artículo discute el High Performance Computing (HPC), destacando su evolución desde los primeros clusters en los años 50 y 60 hasta tecnologías avanzadas como Lustre. Esta última mejora la eficiencia en la gestión de almacenamiento mediante una arquitectura que separa funciones entre nodos, facilitando la escalabilidad y reducción de costos. El texto enfatiza la importancia del HPC en tareas computacionales intensivas y celebra los principios de programación de "divide y vencerás" y "desacoplamiento".
El estado del Machine Learning en 2020
El artículo reporta los resultados de una encuesta de Algorithmia sobre la implementación de machine learning en 745 empresas. Destaca la creación de roles especializados en data science, el crecimiento de equipos, y los desafíos en desplegar modelos, especialmente en empresas grandes. Revela que el 55% de los equipos no lograron implementar un modelo en producción y que el 71% aumentaron su presupuesto en AI/ML entre 2018 y 2019, con un aumento notable en la industria manufacturera.
PEP8: Un estándar para escribir código en Python
No todos los programadores lo saben pero en Python existe algo llamado PEPs (Python Enhancement Proposals) que regulan distintos aspectos de la producción de código con Python. Los PEPs. cubren desde principios de diseño generales, como el Zen de Python hasta convenciones a la hora de escribir documentación, como Docstring Convention.