Iridia Labs
Lo que no te cuentan de las profundidades
29 de Mayo, 2026·19:00 hs·Google Meet
Fundamentos · Taxonomía
Inteligencia Artificial
Sigue reglas explícitas que un humano programó
En 1956 nace el concepto global de IA: toda técnica que simula capacidades cognitivas humanas como razonar, reconocer patrones y decidir.
Machine Learning
Aprende de datos estructurados sin reglas explícitas
La capacidad de que las computadoras aprendan a través de los datos. El sistema aprende patrones a partir de datos estructurados en vez de seguir reglas escritas: predice, clasifica, recomienda.
Deep Learning
Aprende de datos no estructurados (imagen, voz, texto)
ML con redes neuronales profundas. La diferencia está en la cantidad y profundidad de capas. Procesa datos no estructurados como imágenes, voz y texto. Es lo que detonó el salto.
Generative AI
No solo entiende: genera contenido nuevo y "original"
Aplicación especializada y rama del DL: en vez de clasificar o predecir, crea y genera contenido nuevo basándose en modelos fundacionales entrenados con miles de millones de parámetros. El boom desde 2022 con ChatGPT en adelante.
Agentic AI
Toma decisiones autónomas y ejecuta acciones con herramientas
GenAI con autonomía: el modelo no espera tu siguiente prompt. Toma decisiones, usa herramientas, ejecuta acciones, evalúa resultados e itera hasta cumplir un objetivo. Los modelos fundacionales pasan a ser un componente más dentro de un sistema mayor.
Fundamentos · Etapas de Evolución
Casos emblemáticos vistos antes
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Fundamentos · Definiciones
Pasá el cursor o usá las teclas 1–6 para encender cada constelación · click en un concepto para su definición
IA APLICADA · LO QUE HABILITA
IA APLICADA · LA REALIDAD TÉCNICA
¿Cómo lidiás con condiciones extremas cuya probabilidad tiende a 0? Este es el problema central de la IA.
Los patrones que los modelos computan no son legibles por humanos. Debajo del capot solo hay vectores y números.
La IA no es software tradicional. Le decimos QUÉ queremos, no CÓMO hacerlo. Eso cambia todo sobre cómo validamos y confiamos.
Un cambio chico en los datos de entrenamiento o el prompt puede alterar el comportamiento del modelo de forma drástica e impredecible.
Estado actual · Benchmarks
No alcanza con mirar demos: necesitamos medir capacidad, conocimiento y costo real de uso.
La pregunta no es que modelo es mejor: es que dimension estas midiendo.
Mercado laboral · Microsoft Research
Microsoft analizó 200k conversaciones de Copilot y estimó qué ocupaciones tienen tareas donde la IA ya resulta aplicable.
Lectura
Para elegir carrera, mirá el tipo de tareas.
Tecnología, ventas, oficina, medios, educación y finanzas tienen muchas tareas de información. Eso no elimina el rol: cambia cómo se trabaja.
143M
empleos analizados
Mercado laboral · Anthropic Economic Index
Anthropic cruza capacidad teórica de LLMs con uso profesional observado en Claude.
Impacto a nivel negocio · McKinsey · Microsoft Research
El salto de capacidad ya esta. El cuello de botella, ahora, es organizacional.
La friccion
+10.000 lideres
Donde se traban las empresas
No se sienten preparados para operar con IA en el dia a dia
86%
Reconocen que su organizacion no esta lista para el cambio
72%
Consideran a su organizacion demasiado compleja e ineficiente
66%
Todavia no empezaron a adoptar la tecnologia necesaria
40%
La brecha de valor
Experimentan con IA
88%
Ven impacto real en resultados
~19%
81% de las organizaciones no reporta ninguna ganancia significativa en resultados. Casi todas prueban; pocas capturan valor.
El cuello de botella no es la tecnologia. Es la organizacion.
→ Y entonces… ¿toda esta inversion esta generando valor real?
La pregunta clave
La respuesta
La IA es un cerebro potente sin extremidades. Lo que genera riqueza no es el modelo en si, sino aplicarlo sobre problemas reales.
~10 años
de disrupcion por delante
Si hoy apagaramos el switch de innovacion, todavia quedan ~10 años solo aplicando lo que ya existe.
El cuello de botella
no es la tecnologia
Es la implementacion con sentido. Modelos mas inteligentes resuelven problemas mas grandes — si sabemos cual resolver.
Capa 1
del Iceberg de la IA
La mayor parte del valor y la innovacion nacen en la capa de aplicacion: lo que se construye sobre los modelos.
Y la capa de aplicacion es solo la punta del iceberg…
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Lautaro Vallejos
Speaker
Iridia Labs
Laboratorio Gen AI