DataOps, MLOps y AIOps: ¿Cuál es la diferencia y por qué importa?
En el mundo actual, donde la inteligencia artificial y los datos definen la competitividad de las empresas, surge una pregunta clave: ¿cómo garantizar que los datos fluyan, los modelos funcionen y las operaciones se mantengan estables? La respuesta está en tres disciplinas que, aunque parecidas en nombre, cumplen roles distintos y complementarios: DataOps, MLOps y AIOps.
DataOps asegura que los datos sean confiables y estén siempre disponibles, MLOps convierte los modelos de machine learning en productos vivos que aprenden y escalan, y AIOps mantiene la infraestructura tecnológica resiliente y optimizada. Entender sus diferencias no es solo teoría: es un paso estratégico para cualquier organización que aspire a ser verdaderamente data-driven.
Agentes de IA en funciones empresariales: expectativas reales y aplicaciones prácticas
Los agentes de IA representan la siguiente etapa de la inteligencia artificial en el mundo empresarial: sistemas capaces no solo de responder, sino también de observar, razonar y ejecutar acciones dentro de procesos corporativos reales. Su potencial es enorme, pero también lo son las expectativas poco realistas que suelen rodearlos. En este artículo explicamos con claridad qué es y qué no es un agente de IA, dónde sí tiene sentido aplicarlo, y qué esperar de forma práctica al implementarlo en funciones de negocio. Además, presentamos la metodología de Neural Coders para diseñar agentes seguros, útiles y escalables, junto con una ruta de implementación que traduce la innovación en resultados medibles.
LLM empresarial: metodología práctica de Neural Coders para pasar del piloto al impacto
Llevar el staff augmentation al siguiente nivel no es “sumar manos”, es orquestar equipos extendidos que entregan valor medible. En Neural Coders lo llamamos SA+: un enfoque que alinea talento con métricas de negocio, asegura calidad por diseño (DoD/DoR, CI/CD, seguridad) y deja capacidad instalada mediante documentación y playbooks. Operamos en cuatro etapas —diagnóstico, diseño del engagement, aceleración con gobernanza y transferencia— y lo aplicamos en Data Science, AI y Software Development con pods dedicados o modelos híbridos. ¿El resultado? Velocidad con control, menos dependencia y escalabilidad real en semanas, no meses.