En un momento en que los LLMs como Llama, Gemini, ChatGPT o Claude se integran cada vez más en productos y procesos empresariales, surge un desafío notorio: las “alucinaciones” de estos modelos. Exploraremos de forma técnica y también sencilla, qué son las alucinaciones en los LLMs, las causas técnicas detrás de ellas, ejemplos reales y notables de este fenómeno, cómo interpretarlo (¿es un error, un sesgo o un problema de expectativas?), sus implicaciones y estrategias para mitigarlas. Además, hacemos énfasis en el camino del prototipo a la producción, subrayando por qué, aunque es fácil crear un prototipo con estas tecnologías, llevar un modelo a producción de forma segura requiere controles (guardrails), validación humana y monitoreo constante. Comencemos entendiendo el fenómeno.

En los últimos años, los avances en inteligencia artificial (IA) han transformado radicalmente el funcionamiento de los centros de contacto. Sin embargo, uno de los mayores paradigmas que aún persiste en muchas organizaciones es el modelo de costo por agente. Este enfoque, tradicionalmente atado a licencias por asiento o usuario, limita la capacidad de escalar eficientemente la atención al cliente en momentos donde la demanda lo exige. La buena noticia es que esto está cambiando, y rápido.

Los modelos de lenguaje grande (LLMs) como ChatGPT, Gemini y Claude han transformado la búsqueda de información en línea. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales que se basan en la coincidencia de palabras clave y listas de enlaces, los LLMs comprenden el contexto, la semántica y la intención del usuario, generando respuestas directas y sintetizando información de múltiples fuentes.Este cambio exige que las empresas adapten sus estrategias de SEO. Ya no basta con clasificar en una lista de enlaces; ahora deben optimizar sus sitios web para que los LLMs los reconozcan como fuentes de información creíbles y autorizadas. Exploraremos cómo los LLMs interpretan la información web de manera diferente, así como una guía para optimizar el SEO para estos sistemas de IA.

En un mundo donde los modelos de lenguaje grande (LLMs) se integran cada vez más en procesos empresariales, entender cómo evaluarlos se vuelve clave. En esta guía te explicamos, de forma clara y técnica, los principales benchmarks como MMLU, MT-Bench, HELM y más, y cómo estas evaluaciones pueden ayudarte a tomar mejores decisiones al implementar IA generativa en tu organización.

Pagar impuestos suele ser un trámite tedioso, pero el Municipio de Atizapán de Zaragoza ha dado un gran paso en su digitalización al lanzar su nuevo chatbot de WhatsApp, permitiendo a los ciudadanos pagar su impuesto predial en solo 1 minuto. Con esta solución, los habitantes de Atizapán ya no necesitan acudir a una oficina o navegar en sitios web complicados. Ahora pueden realizar su pago de forma rápida y segura en WhatsApp.

La atención al cliente eficaz y la simplificación de procesos como la facturación son fundamentales para destacar en un mercado cada vez más exigente. En este contexto, Hidrosina apuesta por WhatsApp y la automatización de procesos para revolucionar su servicio al cliente, ofreciendo agilidad y cercanía a millones de usuarios en México.

En nuestro artículo anterior, exploramos qué son los Agentes de Inteligencia Artificial Empresarial y cómo están transformando el mundo empresarial al ejecutar tareas complejas de manera autónoma. Pero esto es solo el comienzo. La evolución de estos agentes no se detiene en la automatización de tareas, sino que avanza hacia sistemas cada vez más sofisticados, con habilidades que van más allá de la simple ejecución de instrucciones. La verdadera revolución de la IA radica en su capacidad para innovar, mejorar por sí misma y desempeñar un papel activo en la creación de conocimiento.

Un agente de Inteligencia Artificial empresarial (AI Agent) es un sistema de IA capaz de razonar, interactuar y tomar decisiones de manera autónoma dentro de una organización. No es solo un chatbot avanzado, sino un asistente inteligente que puede ejecutar tareas complejas, aprender de interacciones previas y utilizar herramientas externas para resolver problemas en tiempo real.

El auge de la inteligencia artificial en la atención al cliente ha llevado a que chatbots y voicebots no solo sean usados para resolver dudas, sino que también se conviertan en un canal clave de conversión. En Latinoamérica, donde WhatsApp es la plataforma de mensajería más utilizada y los pagos digitales crecen rápidamente, los Pagos Conversacionales están revolucionando la forma en que las empresas venden y gestionan transacciones.