In this episode we had the opportunity of talking to Josiah Parry, currently working at ESRI in the spatial analytics and data science team (spatial statistics). Josiah started with sociology, then went to urban informatics, worked with Posit (before RStudio) with the government sector and then joined ESRI where he plays an important role in bridging the company with the R ecosystem.

En este episodio conversamos con Andrés Bassante, gerente de estrategia corporativa de Bellaflor Group. Andrés está basado en Ecuador, y tiene una historia que comenzó con desarrollo de software, luego un MBA en INCAE, y tras un paso por marketing terminó en esta interesante industria de producción de flores y exportación, siempre con una perspectiva de tecnólogo y valorando el aporte que los datos pueden dar a la evolución del negocio.

In this episode we had a conversation with co-founder and Chief Science Officer Benjamin (Ben) Butler, from Soil Benchmark. We covered his transition from academia to entrepreneurship, we talked about Soil Benchmark and how it leverages open data to deliver interactive maps that serve farmers in the UK, and we cover cool data projects that the company is engaged on to continue delivering data value to its user base.

En este episodio conversamos con Erick Brenes, Chief Digital Officer de Numar y profesor asistente en cursos MIT sobre transformación digital. Erick trae la perspectiva de quien está liderando equipos de transformación y quien ha hecho consultorías de esta temática en la región, y lo ve también desde una perspectiva más global a través de los cursos que da en MIT.

En este episodio, Frans y Diego exploran cómo la inteligencia artificial —desde la tradicional hasta la generativa y la futura AGI— está transformando el mundo del trabajo en América Latina. Analizan qué roles se verán más afectados, cómo prepararse organizacionalmente y qué decisiones estratégicas deben considerar los líderes. A partir de ejemplos concretos y posturas de figuras clave de la industria tecnológica, discuten tanto los riesgos como las oportunidades que la IA representa para la región.

En este segundo episodio con Juan Manuel Contreras, co-fundador y CEO de Aymara, Frans y Diego hablaron sobre las publicaciones y el trabajo reciente de Aymara, para medir y evaluar la seguridad de aplicación de LLMs en diferentes contextos. También conversamos sobre sesgo de género en el uso de LMMs. Interesante conversación para quienes están valorando el uso de IA generativa en contextos empresariales. Más información sobre Juan Manuel y Aymara en episodio 103 (https://datalatam.com/103/)

En este episodio conversamos con Juan Amaya Castro, para conversar sobre el impacto de IA en el ecosistema legal, desde jurados y estudios legales, hasta burocracia gubernamental y estudiantes y academia. Juan es profesor de leyes en la U Los Andes en Colombia y PhD de VU Amsterdam. Trae interesantes puntos y perspectivas a la discusión del impacto de IA en la sociedad en general.

En este episodio Frans y Diego analizan el dilema de "construir versus comprar" (o co-desarrollar) productos de análisis de datos, enfatizando que la mejor elección depende de la situación específica. Comprar soluciones prediseñadas puede ser costoso, difícil de integrar y generar dependencia del proveedor. Construir internamente ofrece una mejor comprensión del negocio, pero puede carecer de experiencia y requiere mantenimiento continuo. El co-desarrollo con expertos facilita la transferencia de conocimientos e independencia. Frans introduce el marco "hacer, tomar o comprar" y la relevancia de "tomar" cuando se trata de generar sistemas de innovación.

En esta tertulia, Frans y Diego conversan sobre IA aplicada a la búsqueda de trabajo y el reclutamiento. Destacan la frustración de candidatos ante filtros automatizados y la necesidad de optimizar currículums para IA. Exploran el equilibrio entre (a) eficiencia de la IA y (b) el toque humano. También hablan sobre el impacto de redes sociales en la empleabilidad.

En este episodio, Diego entrevistó a Frans y Andrés sobre sus experiencias con distintos LLMs. Comenzamos por definir LLMs, hablar un poco de la historia del desarrollo de esta tecnología, cubrimos aspectos como el entrenamiento y la inferencia, y luego hablamos de algunos casos de uso que Frans y Andrés han investigado y desarrollado, así como también pros y contras de los diferentes modelos existentes. Un episodio muy relevante para quienes están queriendo entender mejor estas tecnologías y su potencial.