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LLM en la empresa: por dónde empezar
Qué es un modelo de lenguaje, para qué sirve en la empresa, cómo empezar con un piloto y qué saber de costes, privacidad y riesgos.
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Una IA que responde con tus documentos: la técnica RAG, paso a paso
Cómo funciona la técnica RAG, por qué suele convenir más que reentrenar un modelo y qué decide la calidad de las respuestas.
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Modelos de IA en casa o en la nube: cómo elegir
Servicios en la nube o modelos de pesos abiertos en tus servidores: los criterios para elegir, de la confidencialidad al coste.
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Programar con IA sin perder calidad
Dónde ayudan los asistentes de programación con IA, dónde fallan y las reglas que seguimos para no bajar la calidad del código.
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AI Act europeo: qué cambia para quien desarrolla o usa IA
Riesgos, roles y plazos del reglamento europeo de IA a octubre de 2026, con los pasos prácticos que conviene dar ya en la empresa.
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DevOps en la práctica: del código a producción
El recorrido de un cambio: pull requests, integración continua, contenedores, despliegue automático, monitorización y rollback.
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Microservicios: cuándo convienen y cuándo no
Qué son los microservicios, qué beneficios y costes reales aportan y cuándo un monolito modular sigue siendo la mejor opción.
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Una app preparada para crecer: contenedores, cloud y escalabilidad
Cómo preparar una aplicación para más usuarios: escalado horizontal, caché, bases de datos, colas, contenedores y cloud.
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Cómo elegimos las tecnologías
Los diez criterios con los que elegimos el stack de cada proyecto: de los requisitos a la seguridad, de los costes a las pruebas.
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