Inteligencia Artificial para los Negocios

¿De verdad ChatGPT “piensa”? En este episodio de IA para los Negocios, Ignacio y Jonathan explican con claridad cómo funciona la inteligencia artificial detrás de ChatGPT, desde sus orígenes hasta las herramientas modernas que lo potencian.

Aquí aprenderás qué son los embeddings, por qué los modelos responden diferente cada vez, cómo se entrenan con feedback humano y qué tan cierto es eso de que “aprenden de ti”. También derriban los mitos más comunes sobre los prompts mágicos, el tono con el que le hablas y la supuesta conciencia de la IA.

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Host: Jonathan Vásquez

Invitado: Ignacio Alarcón

#OpenAI #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios

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(00:00) – Cómo empezó todo: de GPT-1 a ChatGPT

(03:13) – El primer truco de GPT: completar frases

(06:29) – Cómo OpenAI alineó los modelos con las preferencias humanas

(10:33) – El nacimiento del chat: de API técnica a uso masivo

(12:28) – Embeddings: la base matemática del entendimiento del lenguaje

(18:07) – Lenguaje humano vs. modelos de IA: ¿piensan igual?

(20:01) – Los embeddings contextuales(25:55) – Herramientas y plugins: cómo ChatGPT usa otras apps

(30:35) – ¿Por qué da respuestas distintas? Aleatoriedad y creatividad(36:06) – Los “prompts mágicos” no existen: mitos y realidades

(37:35) – ¿ChatGPT aprende de mí? Memoria, contexto y límites

(42:35) – ¿Ser amable o directo con la IA? Lo que dice la ciencia(48:11) – Amenazas, empatía y límites éticos de los modelos

(51:47) – Cómo mide su “confianza” un modelo (y por qué puede fallar)

(55:02) – ¿La IA es consciente? Lo que realmente sabemos hoy

(59:29) – Reflexión: por qué entender la IA es responsabilidad de todos

Descubre cómo funciona OpenAI Agent Builder, la nueva herramienta que permite crear agentes inteligentes sin depender de desarrolladores externos.Ignacio explica paso a paso cómo diseñar flujos, conectar APIs, integrar RAG (Retrieval-Augmented Generation) y proteger tus sistemas con Guardrails y moderación avanzada.

Además, comparamos su rendimiento frente a N8N, Zapier y Make, revisando ventajas, limitaciones y el impacto que puede tener en la automatización empresarial.

¿Podrá Agent Builder reemplazar a N8N? Te lo contamos en este capítulo de IA Para los Negocios.

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Host: Sebastián Cisterna

Invitado: Ignacio Alarcón

#OpenAI #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios

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(00:00) – Qué es OpenAI Agent Builder y por qué todos están hablando de esto

(02:41) – Así se ve Agent Builder comparado con N8N

(08:39) – Diferencias entre N8N, Zapier y Agent Builder

(15:44) – Paso a paso inicial: conectar flujos y probar tareas automatizadas

(20:43) – El poder de MCP Server y la conexión entre modelos GPT

(25:04) – Paso a paso avanzado: configuración de un IF/ELSE a un agente 

(30:20) – Comparativa: usabilidad, rendimiento y limitaciones reales

(39:40) – Personalización con Agent Kit: diseño de interfaz

(43:30) – Cómo usar RAG y subir bases de conocimiento propias

(47:09) – Guardrails, seguridad y detección de ataques prompt injection

(52:25) – Conclusiones: ¿Puede Agent Builder reemplazar a N8N? ✅

En este nuevo capítulo, Sebastián e Ignacio conversan sobre la explosión reciente de novedades en inteligencia artificial: Sora 2, Microsoft Copilot, Claude 4.5 Sonnet y los próximos Gemini 3 y NanoBanana.

Analizan qué herramientas realmente valen la pena para empresas, y cuáles son solo hype.

Ignacio explica cómo Copilot finalmente cumple su promesa: automatizando Excel, Word y PowerPoint con IA, detalla las nuevas funciones de Sora 2 como red social con avatares y cameos, y comenta las mejoras y riesgos del nuevo modelo Cloud Sonnet 4.5, enfocado en programación avanzada. También abordan los riesgos éticos y de copyright, el avance de los modelos multimodales, y cómo las compañías deben adaptarse rápido al comercio electrónico impulsado por IA.

👉 Ignacio concluye: “No todas las novedades cambian tu negocio. Hay que saber distinguir el ruido de lo que realmente mueve la aguja.”

💡 IA Para los Negocios — el podcast donde entendemos cómo la inteligencia artificial está transformando las empresas, la creatividad y la productividad.

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📌Host: Sebastián Cisterna

📌Experto: Ignacio Alarcón

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• (00:00) - Presentación: la avalancha de anuncios en IA (Sora 2, Copilot y más)
• (01:36) - ¿Qué es “Vibe Working”? La nueva filosofía detrás de Copilot
• (04:40) - Copilot en Excel: fórmulas, reportes y análisis multihoja
• (07:50) - Limitaciones actuales y tiempos de respuesta en Excel IA
• (12:10) - Word con IA: edición inteligente, memoria y formato automático
• (16:50) - PowerPoint con IA: presentaciones listas para presentar
• (20:31) - Riesgos laborales: la IA que reemplaza practicantes
• (21:30) - Sora 2: de modelo de video a red social con avatares IA
• (24:41) - Cameos y clones digitales: el futuro (y peligro) de la identidad
• (31:36) - Derechos de autor y uso indebido de IPs en Sora 2
• (35:25) - Errores visuales y de audio: el lado imperfecto de Sora
• (36:45) - ¿Sora compite con TikTok o crea un nuevo espacio?
• (41:12) - Claude Sonnet 4.5: velocidad, autonomía y riesgos
• (47:42) - Seguridad, chantaje y pruebas éticas en modelos IA
• (54:04) - SDKs y agentes: la nueva generación de herramientas IA  
• (55:30) - Rumores confirmados: Gemini 3, MacroBanana y más
• (59:58) - E-commerce con IA: pagos directos y tiendas integradas
• (01:04:26) - Reflexión final: cómo filtrar el hype y centrarse en lo útil

En este episodio exploramos NanoBanana 🍌, el modelo de imágenes de Google Gemini que está marcando un antes y un después en la creación visual con inteligencia artificial.

Ignacio explica cómo esta herramienta superó todos los rankings ELO y qué la hace tan potente: su inpainting preciso, edición multiturno y prompting fotorrealista, que hoy la ponen por sobre modelos como MidJourney, Flux y ChatGPT Imágenes.

Además, conversamos sobre cómo aplicar NanoBanana en marketing, diseño y prototipado de productos, e incluso cómo integrarlo con video para crear campañas completas generadas con IA.

💡 IA Para los Negocios — el podcast donde entendemos cómo la inteligencia artificial está transformando las empresas, la creatividad y la productividad.

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📌Host: Nolan Gaete

📌Experto: Ignacio Alarcón

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• (00:00) - Introducción.

(00:39) - Qué es Nano Banana y el origen de su nombre secreto en Google.

• (03:05) - Cómo arrasó en los rankings ELO antes de saberse que era de Google.
• (09:43) - Edición multiturno: control paso a paso y consistencia en imágenes.
• (14:18) - Prompting fotorrealista: lentes, iluminación y encuadres pro.
• (17:22) - Estilos creativos: stickers, cómic y campañas publicitarias.
• (26:03) - Inpainting avanzado: edición de nueva generación sin alterar lo demás.
• (31:37) - Transferencia de estilo y mix de elementos en escenarios distintos.
• (36:51) - Comparativa: ChatGPT Imágenes, MidJourney, Flux y modelos open source.
• (41:48) - Casos de uso en marketing: prototipado, product placement y diseño de productos.
• (48:29) - De imagen a video: transiciones con IA (ej. Torre Entel cohete).
• (51:50) - IA + CGI + material real: futuro de la edición creativa y cierre.

¿Cómo armar un equipo de inteligencia artificial en una empresa que no nació digital?
En este episodio conversamos con Nicolás Venegas, Head of AI Platforms en LATAM Airlines, sobre el camino de pasar de un grupo de 8 personas a un equipo de más de 100, construyendo la plataforma de datos más grande de la región.

👉 Hablamos de:

• Cómo reclutar y retener talento en un mercado competitivo.

• Roles claves como Data Scientists, ML Engineers y Analytic Translators.

• Estrategias para priorizar proyectos de AI con impacto real.

• El futuro de los equipos como supervisores de inteligencia artificial.

• La importancia de hacer comunidad en Latinoamérica.

Un episodio clave para quienes buscan aplicar IA en sus negocios y escalar equipos de datos 🚀

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📌Host: Sebastián Cisternas

📌Invitado: Nicolás Venegas

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• (00:00) - Introducción

• (00:51) - Presentación de Nico y contexto en LATAM

• (01:27) - La misión del equipo de datos: escalar y reducir costos

• (03:00) - De 8 personas a más de 100: crecimiento exponencial

• (07:50) - ¿Qué es un ML Engineer y por qué es clave?

• (12:39) - Productos de datos: de reportes a soluciones embebidas

• (15:12) - Roles dentro del equipo: científicos, ingenieros y traductores

• (19:47) - Entrenamiento y cultura de aprendizaje continuo

• (24:14) - Reclutamiento: atraer talento con desafíos, no solo con dinero

• (27:18) - Priorización de proyectos: reducir incertidumbre y escalar

• (34:26) - Generative AI y nuevos casos de uso en LATAM 

• (37:14) - Cómo medir el potencial impacto de los proyectos?

• (40:55) - El modelo de apuestas: algunos ganan, otros fallan

• (43:18) - Clasificación de reclamos con IA: caso de éxito

• (46:43) - El futuro: supervisores de AI y agentes autónomos

• (52:42) - Fundamentos que importan: programación, CI/CD y nube

• (57:07) - Consejos para empresas que recién comienzan

• (01:00:12) - Importancia de la comunidad y colaboración en AI

El MIT reveló que el 95 % de los proyectos de Inteligencia Artificial en empresas no logran ser rentables. ¿Las razones? No son técnicas, sino humanas: falta de adopción, poca confianza en los resultados, mala experiencia de usuario y gestión del cambio insuficiente.

En este episodio de IA para los Negocios, Ignacio y Nolan analizan el estudio del MIT y lo contrastan con su experiencia en consultorías. Conversamos sobre los desafíos del ROI, el fenómeno Shadow AI, casos reales como los chatbots de Melt Pizza, y las estrategias que pueden llevar a una organización a formar parte del 5 % de proyectos exitosos.

👉 Un episodio imperdible para entender cómo aplicar la IA con criterio y generar valor real en tu empresa.

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📌Host: Nolan Gaete

📌Invitado: Ignacio Alarcón

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La estrategia de inteligencia artificial en CMPC abre la conversación sobre cómo las empresas pueden aprovechar la innovación para ser más productivas y competitivas.

En este episodio exploramos:

• Qué significa ser AI Strategy en una corporación
• Cómo funciona un Centro de Excelencia (COE)
• La importancia del Data Corporativo y el modelo de gobierno de datos
• Cómo se mide la rentabilidad de proyectos de IA
• El impacto de la IA Generativa en la productividad y el talento interno

Un podcast de EvoAcademy para líderes, empresarios y profesionales que buscan aplicar la IA de manera estratégica en sus organizaciones.

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📌Host: Sebastián Cisterna

📌Invitado: Moriak Núñez

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(00:00) - Introducción al episodio

(00:56) - Historia y contexto de CMPC

(03:47) - Cómo comenzó la interacción con IA

(04:31) - Innovación digital y machine learning en la empresa

(07:23) - Los hitos personales de aprendizaje en programación

(11:19) - El rol de Artificial Intelligence Strategy en CMPC

(14:27) - Qué significa un COE y cómo funciona

(15:21) - Respondiendo a las necesidades de clientes internos

(23:12) - Cómo funciona el modelo de gobierno de datos y cuáles son sus beneficios

(23:51) - El Data Corporativo como base de los proyectos

(29:11) - Cómo se evalúa la rentabilidad de proyectos en una corporación

(37:38) - La adopción de IA: desafíos y oportunidades

(44:07) - Guía corporativa “La IA no es magia”

(48:47) - Desarrollo de talentos internos y auditoría con IA

(51:57) - Conclusiones: IA aplicada a la productividad real

En este episodio de nuestro podcast: IA para los Negocios, exploramos las herramientas que potencian a ChatGPT y cómo aplicarlas al mundo de los negocios. Desde Web Search y Deep Research, hasta la generación de imágenes, Code Interpreter, Python y Canvas, mostramos cómo superar las limitaciones del modelo y aprovechar la IA de manera práctica en la empresa.

Un episodio clave para empresarios y profesionales que quieren comprender hacia dónde avanza la inteligencia artificial aplicada a los negocios.

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Host: Nolan Gaete

Invitado: Sebastián Cisterna

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(00:00) - Introducción
(01:35) - Cómo aprenden los modelos de lenguaje
(04:11) - Herramientas que potencian a ChatGPT
(07:28) - Limitaciones y errores frecuentes
(09:39) - Web Search: búsqueda en tiempo real
(13:56) - Lo que debes saber de Web Search
(21:37) - Motores de búsqueda y sesgos
(26:06) - Deep Research: investigación avanzada
(29:40) - Generación de imágenes con IA
(34:17) - Edición avanzada con Inpainting
(35:57) - Code Interpreter y sus usos
(42:49) - Python aplicado en ChatGPT(47:41) - Cómo revisar el código generado(52:51) - Canvas como herramienta de IA(59:06) - File Search: análisis de documentos

👩‍💼 El marketing digital enfrenta un gran desafío: llegar a miles de personas con un mensaje realmente relevante. En este nuevo episodio de Inteligencia Artificial para los Negocios, junto a Belén Gavilán de Tenpo, exploramos cómo la automatización y la inteligencia artificial están ayudando a crear campañas más efectivas, confiables y cercanas.

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🎙️ Host:

Sebastián Cisterna

Invitada:

Belén Gavilán

00:00 - 02:00: qué es Tenpo y cómo funciona

02:01 - 05:00: qué significa el área de growth en una fintech

05:01 - 09:00: cuántos usuarios tiene Tenpo en Chile

09:01 - 12:00: cómo se usa la automatización en marketing

12:01 - 15:00: cómo reducir errores humanos con automatización

15:01 - 18:00: cómo crear campañas personalizadas con IA

18:01 - 21:00: ejemplos de personalización en correos

21:01 - 24:00: qué beneficios tiene la personalización en conversiones

24:01 - 27:00: cómo escalar campañas de marketing digital

27:01 - 30:00: cómo usar IA para generar correos automáticos

30:01 - 33:00: qué datos usa Tenpo para personalizar campañas

33:01 - 36:00: cómo funciona la segmentación por regiones en Chile

36:01 - 39:00: cómo reducir costos en producción creativa con IA

39:01 - 42:53: qué habilidades buscar en nuevos talentos de marketing

#evoacademy #Tecnología #InteligenciaArtificial

🤖 ChatGPT-5 prometía acercarnos más a la inteligencia artificial general, pero la realidad fue distinta. En este episodio analizamos qué esperábamos del nuevo modelo de OpenAI, qué quedó corto y por qué se habla de que los LLM podrían estar tocando su límite. Una conversación clara sobre lo que viene después.

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🎙️ Hosts:

Ignacio Alarcón

Jonathan Vásquez

#evoacademy #Tecnología #InteligenciaArtificial