Guías, notas de investigación y lo que aprendemos creando modelos.
Como construir clasificacion de texto rapida y precisa que se ejecuta en el telefono del usuario. Analisis de sentimiento, categorizacion de contenido, deteccion de intencion y filtrado de spam sin llamadas a API.
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Como integrar la API de OpenAI en tu app iOS o Android con Swift y Kotlin. Ademas, los costos ocultos que los tutoriales no muestran: prompts del sistema, historial de conversacion y multiplicadores de reintentos.
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La deprecacion de modelos no es hipotetica. OpenAI ha deprecado mas de 15 modelos desde 2023. Cuando tu app depende de una version especifica de modelo, la deprecacion significa una migracion forzada bajo un plazo que no elegiste.
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Como enviar actualizaciones de modelos a usuarios sin una release en la app store. Verificacion de versiones, descargas en segundo plano, estrategias de rollback y la infraestructura para entrega over-the-air de modelos.
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Phi-4 Mini de Microsoft empaqueta fuerte razonamiento en 3.8B parametros con licencia MIT. Como se compara con Llama y Gemma para despliegue movil, y cuando elegirlo.
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Como afectan Q4, Q5 y Q8 al tamano, la velocidad, la calidad y el consumo de memoria del modelo en iPhone y Android, medido en dispositivos reales.
Leer el artículoDos formas de llevar tu modelo GGUF al dispositivo del usuario. Incluirlo con la app para simplicidad, o descargar post-instalacion para flexibilidad. Arquitectura, limites de tamano y mejores practicas para ambos.
Leer el artículoTu app ya genera los datos de entrenamiento que necesitas para fine-tuning. Como recolectar, limpiar y formatear interacciones de usuarios en un dataset que produce un modelo en el dispositivo de alta calidad.
Leer el artículoCada llamada a una API de IA en la nube envia datos del usuario a un servidor de terceros. Que significa eso para la privacidad, el cumplimiento normativo, la confianza del usuario y la viabilidad a largo plazo de tu app.
Leer el artículoLa investigacion academica muestra que modelos ajustados de 3B-7B parametros superan consistentemente a GPT-4 en tareas especificas de dominio. Aqui esta la evidencia, el patron y como aplicarlo en tu app.
Leer el artículoUna guia practica de fine-tuning de modelos de AI para desarrolladores de apps moviles. Aprende LoRA, QLoRA y exportacion GGUF sin necesitar experiencia en ML.
Leer el artículoEmpaqueta un modelo fine-tuned como GGUF y ejecútalo con llama.cpp en iOS y Android: cuantización, tamaños reales de archivo, rendimiento y distribución.
Leer el artículoLos requisitos reales de datos para el fine-tuning de modelos de AI. La investigacion muestra que 50-500 ejemplos pueden ser suficientes para muchas tareas. Esto es lo que dicen los papers y como construir tu dataset.
Leer el artículoUn desglose sin adornos del coste de las API en la nube frente a la inferencia on-device a escala. Descubre exactamente cuándo el fine-tuning on-device se amortiza, con tablas, datos reales de precios y los costes ocultos que nadie pone en el README.
Leer el artículoUn marco sistematico para medir y asegurar la calidad de los datos de entrenamiento de IA en cinco dimensiones, con metodologia de puntuacion y niveles de madurez para equipos empresariales.
Leer el artículoUna guia rigurosa de metricas de calidad de anotacion mas alla de Cohen's Kappa — cubriendo Krippendorff's Alpha, acuerdo F1, matrices de confusion, sesiones de calibracion y cuando usar cada una.
Leer el artículoUn marco de estimacion de tiempo para la preparacion de datos de IA por tipo de documento y volumen. Compare tiempos de procesamiento manual vs automatizado para PDFs, documentos Word, archivos Excel, documentos escaneados y mas.
Leer el artículoUn modelo de madurez de 5 niveles para la calidad de datos en IA empresarial — desde Ad-hoc hasta Optimizado — con criterios de evaluacion, metricas y recomendaciones de herramientas en cada nivel.
Leer el artículoUna guia practica y plantilla para proveedores de servicios de IA/ML para definir SLAs de calidad de datos con clientes — cubriendo que prometer, como medir, que excluir y terminos de remediacion.
Leer el artículoUn marco de preparacion para el cumplimiento de los Articulos 10, 12 y 19 de la Ley de IA de la UE aplicado a pipelines de datos de entrenamiento de IA. Incluye tablas de verificacion para sistemas de alto riesgo y riesgo limitado con enfoque en la fecha limite de agosto de 2026.
Leer el artículoUna rubrica de puntuacion detallada para evaluar datos de entrenamiento de IA en cinco dimensiones — Completitud, Consistencia, Precision, Actualidad y Relevancia — con ejemplos empresariales concretos en cada nivel.
Leer el artículoLos constructores de pipelines visuales y los scripts de Python son formas válidas de construir RAG. Pero optimizan para cosas diferentes, y elegir mal te cuesta carga de mantenimiento o flexibilidad. Aquí se explica cuándo encaja cada enfoque.
Leer el artículoUn cuadro de autoevaluacion con 10 factores de riesgo puntuados para evaluar la exposicion de PII y PHI en sus pipelines de datos de IA. Puntue su nivel de riesgo e identifique brechas antes de que se conviertan en incidentes.
Leer el artículoUna vez que los datos personales se convierten en un vector, no pueden eliminarse selectivamente, redactarse ni auditarse. Cada consulta contra ese almacén de vectores potencialmente expone PII. El único enfoque seguro es redactar antes de generar el embedding.
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