¿Cómo lograr que un chatbot de recetas basado en LLMs pase de prototipo a producción en un medio como Clarín? En esta charla contamos cómo diseñamos e implementamos una arquitectura multiagente con RA…
¿Cómo lograr que un chatbot de recetas basado en LLMs pase de prototipo a producción en un medio como Clarín? En esta charla contamos cómo diseñamos e implementamos una arquitectura multiagente con RAG y microservicios, y qué aprendizajes nos dejó el proceso: desde traducir la complejidad técnica en valor real para el negocio hasta construir la colaboración entre equipos diversos. Una mirada práctica sobre lo que funciona (y lo que no) al llevar GenAI al mundo real
Sobre Santiago Toledo Berral: Soy Economista y Machine Learning Engineer con más de siete años de experiencia en el mundo de los datos, especializado en el desarrollo de APIs y aplicaciones basadas en modelos de lenguaje (LLMs). A lo largo de mi carrera he trabajado en sectores como Salud y Economía, y actualmente me desempeño en Grupo Clarín, donde mi foco está en acercar las nuevas tecnologías al negocio, generando impacto real a través de la aplicación práctica de la inteligencia artificial y el machine learning
Sobre Maria Victoria Munafó: Ingeniera agrónoma y científica de datos, especializada en el análisis y modelado de datos para descubrir patrones, predecir comportamientos y detectar anomalías, con énfasis en series temporales. Ha liderado el diseño de arquitecturas de datos en tiempo real e integrado fuentes IoT de alta frecuencia, desarrollando soluciones que conectan el mundo físico con el digital. Además, trabaja con inteligencia artificial aplicada, desde modelos de lenguaje y chatbots hasta análisis de imágenes, generación de contenidos y extracción de texto, combinando ciencia de datos y creatividad para resolver problemas reales en distintos sectores.
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