NLP Analytics

¿Un modelo de IA que piensa como un equipo completo? Imagínate un sistema que no depende de una sola herramienta, sino que distribuye tareas entre especialistas, cada uno dedicado a una función específica. Eso es el concepto detrás de los sistemas Multi-Agent RAG, diseñados para resolver problemas complejos más rápido y con mayor precisión. La clave: especialización en equipo Mientras otros sistemas intentan hacer todo a la vez, los Multi-Agent RAG dividen las tareas: 1. Un agente maestro: Recibe la consulta y asigna las tareas. 2. Agentes especializados: Cada uno resuelve una parte del problema, por ejemplo - Agente 1: Consultas estructuradas, como bases de datos SQL. - Agente 2: Búsquedas semánticas para documentos no estructurados, como PDFs o libros. - Agente 3: Recuperación de información en tiempo real, como datos desde APIs o web searches. - Agente 4: Recomendaciones personalizadas, basadas en perfiles de usuario o datos históricos. 3. Herramientas y acceso a datos: Cada agente utiliza herramientas específicas para su dominio - Vector Search: Para búsquedas basadas en relevancia semántica. - Text-to-SQL: Acceso eficiente a datos estructurados. - APIs públicas y propietarias: Para información en tiempo real o servicios personalizados. 4. Un modelo de lenguaje (LLM): Integra y unifica los resultados en una respuesta precisa y accionable. Con este enfoque conseguimos: 1️⃣ Velocidad: Todo ocurre en paralelo, lo que reduce tiempos muertos. 2️⃣ Precisión: Cada tarea está en manos del agente más capacitado. 3️⃣ Escalabilidad: Diseñado para adaptarse a flujos de trabajo más grandes y complejos. ¿Tu sistema distribuye las responsabilidades o depende de una sola herramienta para todo? En NLP Analytics conectamos datos con insights que generan resultados reales. ¿Listo para dar el siguiente paso? #MultiAgentSystems #RAG #IA

¿Listo para convertirte en un Analista de Datos este 2025? No necesitas adivinar por donde empezar. Aquí te dejo un Roadmap de 100 dias que puedes seguir para iniciar tu camino. Días 1-10: Introducción al Análisis de Datos Familiarízate con el rol, las herramientas clave y las habilidades esenciales que todo Analista de Datos debe dominar. ↳ https://lnkd.in/dWAmNsS8 Días 11-20: Excel y Hojas de Cálculo Domina lo básico: fórmulas, tablas dinámicas, filtros y manejo eficiente de datos. ↳ https://lnkd.in/g4pwwv_d Días 21-30: SQL Aprende cómo extraer datos de bases de datos con consultas simples y efectivas. ↳ https://lnkd.in/g2p-FUav Días 31-40: Python para Datos Empieza a programar con Python y explora librerías esenciales como Pandas y NumPy. ↳ https://lnkd.in/gDQUQb46 Días 41-50: Limpieza y Transformación de Datos Haz magia con tus datos: detecta errores, filtra y unifica información como un experto. ↳ https://lnkd.in/gT4iNYZD Días 51-60: Visualización de Datos Crea gráficos y dashboards que cuenten historias con Matplotlib y Seaborn. ↳ https://lnkd.in/gkFFzuxn Días 61-70: Introducción a la Estadística ¿Quieres entender qué cuentan tus datos? Aprende conceptos estadísticos clave y aplícalos. ↳ https://lnkd.in/gUVVpZV8 Días 71-80: Trucos Avanzados de Excel Automatiza tareas, domina funciones avanzadas y lleva tus hojas de cálculo a otro nivel. ↳ https://lnkd.in/gQDEey8Q Días 81-90: Storytelling con Datos Transforma datos en historias impactantes que guíen decisiones. ↳ https://lnkd.in/gH_DMB3g Días 91-100: Proyectos Reales Aplica lo aprendido en proyectos prácticos para construir un portafolio que destaque. ↳ https://lnkd.in/euCgUp8K Esto no es solo una lista; es un plan claro y probado para iniciar tu salto hacia el análisis de datos. ¿Qué te parece este Roadmap para principiantes? NLP Analytics #DataAnalytics #Aprendizaje #CarreraEnDatos

¿Sabes qué es un LLM, RAG o embeddings? Tranquilo, no es complicado. Si trabajas con IA o estás empezando a explorarla, debes entender estos conceptos. Aquí te dejo 12 terminos que explican cómo funciona y que pueden ser tu diccionario de IA generativa: - LLM y transformers: cómo se crean los modelos. - RAG y embeddings: cómo se alimentan de datos para dar respuestas útiles. - Fine-tuning y chain-of-thought: cómo se adaptan y mejoran. - Hallucinations y context window: cómo evitar errores y manejar límites. No necesitas aprenderlo todo de golpe. Entenderlos te ayuda a usar la IA de forma más efectiva y, sobre todo, sin miedo. ¿Qué conceptos ya conoces? ¿Te gustaría que expliquemos alguno con más detalle? NLP Analytics #IAGenerativa #AI #InsightDriven

¿Alguna vez te has preguntado si realmente entiendes los datos con los que tomas decisiones? La respuesta está en los metadatos: esa información invisible que da contexto, propósito y sentido a los datos que usas. Sin metadatos, no puedes interpretar ni utilizar correctamente tus datos. Es como intentar leer un mapa sin leyenda: tienes información, pero no sabes qué significa ni cómo usarla. Pero no solo da sentido a los datos; también es la base de cualquier estrategia de Gobierno de Datos. Metadata: el punto de partida La metadata es la información que describe tus datos. Responde preguntas como: - ¿Qué representa este dato? - ¿De dónde viene? - ¿Cómo se debe usar? Sin este contexto, los datos son solo números o palabras aisladas. Pero como vamos de la metadata a herramientas que habiliten el Gobierno de Datos? - Metadata técnica → Diccionario de datos: Define campos, tablas y tipos de datos. Ejemplo: “ClienteID” es un identificador único con formato numérico. - Metadata funcional → Glosario de datos: Da significado al contenido. Ejemplo: “Cliente activo” significa alguien que compró en los últimos 90 días. - Diccionario + Glosario → Catálogo de datos: Integra y organiza. Aquí encuentras qué datos existen, dónde están y cómo se conectan entre sí. - Glosario → Linaje de datos: Identifica los datos clave dentro de la cadena de valor para luego mapear su flujo y asegurar que están correctamente trazados. Para un ejemplo de la vida real, piensa en el reporte de “Ventas mensuales.” Si no tienes: - Metadata técnica: No sabes de qué base de datos proviene. - Metadata funcional: No puedes decir si incluye devoluciones. - Catálogo: No sabes qué área lo usa ni quién es responsable de actualizarlo. - Linaje: No puedes verificar si los cálculos son consistentes a lo largo del tiempo. ¿El resultado? Decisiones basadas en feelings. Entonces, cómo habilitar la metadata en tu empresa? 1. Identifica los datos clave dentro de la cadena de valor y asegura sus metadatos. 2. Define roles y responsabilidades para que cada equipo entienda su papel en la gestión de datos. 3. Profundiza en el linaje de esos datos para asegurar su calidad. ¿Tu empresa gestiona su metadata? ¿Sabes cómo esto impacta a tus proyectos de IA? En NLP Analytics, potenciamos a personas y organizaciones usando IA y datos para acelerar su transformación, optimizar sus decisiones y resolver problemas de negocio de manera más eficiente. #Metadata #GobiernoDeDatos #InsightDriven

No todos los proyectos de Analytics son iguales. ¿Cómo decides cuáles abordar primero? El 85% de los proyectos de analytics no generan el impacto esperado, porque nunca pasan del piloto a la implementación. Es una estadística fuerte, pero refleja una verdad: no priorizar bien puede costarte más que tiempo y recursos; puede costarte oportunidades. Imagina esto: 2 empresas con el mismo presupuesto y tecnología. Una elige proyectos al azar; la otra prioriza estratégicamente. ¿Quién gana? Priorizar proyectos de Analytics no es solo cuestión de elegir el más grande o el más urgente. Es decidir cuál tiene el mayor impacto potencial para tu negocio. Te comparto cómo hacerlo y cómo he aplicado estas estrategias para obtener resultados reales. 1) Elige proyectos alineados con la estrategia de negocio e involucra a tus Stakeholders. Un dashboard puede ser útil, pero ¿qué tan alineado está con tus objetivos anuales? Prioriza aquellos que potencien tus KPIs/OKRs principales. 2) Mide el Retorno potencial. Evalúa los beneficios en términos financieros, operativos y estratégicos. Un modelo que optimiza el inventario puede ahorrarte millones, mientras que uno que analiza el clima puede ser interesante, pero no directamente relevante. 3) Considera la viabilidad técnica y cultural. Los mejores proyectos fracasan si el equipo no tiene la capacidad o el buy-in necesario. Asegúrate de que los recursos y el apoyo estén en su lugar. Por último, aplica un marco de priorización como el conocido Impacto vs Complejidad para calificar cada proyecto. He visto cómo esta simple herramienta alinea equipos rápidamente hacia una ejecución más estratégica. Y recuerda, mientras más personalizado el marco de priorización, mejor. Usa el lenguaje de tu empresa, esto permitirá comunicarlo mejor cuando vayas a socializarlo y solicitar feedback a tus Stakeholders. No se trata de hacer más proyectos, sino de hacer los correctos. ¿Cómo decides qué proyectos priorizar? En NLP Analytics, potenciamos a personas y organizaciones usando IA y datos para acelerar su transformación, optimizar sus decisiones y resolver problemas de negocio de manera más eficiente. #DataAnalytics #InsightDriven #DataStrategy

¿Quieres empezar en el mundo de la IA Generativa, pero no sabes por donde? Aquí tienes 12 Cursos Gratis para iniciar el 2025 con una meta clara. Este año decidí sumergirme en el mundo de la IA Generativa, y estos 12 cursos gratuitos me ayudaron a entender desde los fundamentos. Aquí están los cursos que tomé: - Understanding LLMs: https://lnkd.in/eNFKfNtU - GenAI for Beginners: https://lnkd.in/em6cNGKB - LLM (Stanford): https://lnkd.in/eNy8WerC - GenAI & LLM Courses: https://lnkd.in/eU7UDGtS - Generative AI Concepts: https://lnkd.in/eRvyhHbE - Fundamentals of GenAI: https://lnkd.in/eRfbqpWP - Learn NLP by Doing: https://lnkd.in/eN3Zaw_9 - GenAI Course by Google: https://lnkd.in/epfGxWTd - Generative AI Explained: https://lnkd.in/efeddyZ5 - Introduction to LLMs: https://lnkd.in/eAQSS6ZN - Generative AI Mastery: https://lnkd.in/etxgHBxH - LLM Mastery: https://lnkd.in/eCMDxSpC ¿Por qué los recomiendo? 1. Porque son claros. 2. Porque puedes empezar desde cero. 3. Porque te enseñan lo que necesitas para usar IA Generativa en proyectos reales. Si estás pensando en aprender sobre IA, este es un excelente punto de partida. ¿Ya tomaste alguno de estos cursos o tienes otros que recomendar? #GenerativeAI #IA #CursosGratis

¿Te preguntas por qué algunas organizaciones tienen equipos de Business Intelligence (BI), otras de Business Analytics (BA), y otras de Data Analytics (DA)? Depende de lo que quieren lograr y su nivel de madurez analítica: → Si buscas monitorear KPIs, necesitas un equipo de BI. → Si necesitas resolver ¿Porque ocurren? ciertos problemas específicos, BA es tu mejor aliado. → Si quieres explorar patrones y tendencias ocultas, DA será el enfoque ideal. → Y si tu objetivo es predecir el futuro y optimizar operaciones, Advanced Analytics o Data science es la respuesta. BI te da claridad, BA te da contexto, DA te da profundidad, y AA te da predictibilidad. Cada enfoque responde a una necesidad específica, y aunque en muchas empresas se combinan, no está bien ni mal; lo importante es construir una estrategia que funcione para la organización, teniendo claro el propósito de cada equipo. → Business Intelligence (BI): - Visualiza datos históricos para responder el "¿qué pasó?". - Ideal para tomar decisiones rápidas basadas en datos pasados y monitorear el desempeño del negocio. - Ejemplo: Equipos de BI creando dashboards en Power BI para monitorear ventas semanales. → Business Analytics (BA): - Traduce los datos en recomendaciones accionables. - Es clave para identificar la causa raíz de problemas y proponer soluciones. -Ejemplo: Analistas de negocio investigando por qué una campaña de marketing no tuvo impacto esperado. → Data Analytics (DA): - Profundiza en los datos para detectar patrones y tendencias ocultas. - Perfecto para encontrar insights clave y conexiones no evidentes. - Ejemplo: Analistas explorando datos de clientes para diseñar ofertas personalizadas. → Advanced Analytics (AA): - Predice y optimiza el futuro usando machine learning y modelos avanzados. - Responde preguntas como "¿qué pasará?" y "¿qué deberíamos hacer?" en tiempo real. - Ejemplo: Equipos de AA proyectando demanda para optimizar inventarios. El error común: creer que más sofisticado siempre es mejor. La clave está en entender las necesidades de tu organización y usar el enfoque correcto en el momento adecuado. ¿Qué enfoque están usando hoy en tu organización? En NLP Analytics, potenciamos a las personas y organizaciones usando IA y datos para acelerar su transformación, optimizar sus decisiones y resolver problemas de negocio de manera más eficiente. #DataAnalytics #BusinessIntelligence #AdvancedAnalytics #InsightDriven

Google lanzó cursos gratuitos de IA generativa y ML para todos los niveles. Aprende IA desde cero o mejora tus habilidades con cursos prácticos, gratuitos y directos de Google. 1️⃣ Generative AI para todos los niveles ¿Quieres empezar con IA generativa? Aquí tienes el punto de partida. - Introduction to Generative AI → Aprende los conceptos básicos. (https://lnkd.in/eF3e-KSy) - Gemini for Google Cloud → Explora las capacidades avanzadas de Gemini. (https://lnkd.in/eQPYRBvW) - Generative AI for Developers → Lleva tus habilidades al siguiente nivel con IA aplicada. (https://lnkd.in/e5bTB_Vr) 2️⃣ Cursos prácticos para ingenieros de ML Desarrolla y optimiza sistemas de aprendizaje automático usando Google Cloud. - Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud - Perform Foundational Data, ML, and AI Tasks in Google Cloud - Launching into Machine Learning - TensorFlow on Google Cloud - Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI - Build and Deploy Machine Learning Solutions on Vertex AI - Create Conversational AI Agents with Dialogflow CX Explora el aprendizaje práctico aquí: https://lnkd.in/evmNdE8n 3️⃣ Generative AI en tu flujo de trabajo Aumenta tu productividad con Gemini, el asistente de IA integrado en Google Workspace. - Introduction to Gemini for Google Workspace - Gemini en Gmail - Gemini en Google Docs - Gemini en Google Slides - Gemini en Google Sheets - Gemini en Google Meet - Gemini en Google Drive Empieza a usar Gemini aquí: https://lnkd.in/eGyHeXNm Capacítate hoy y lleva tus habilidades al futuro con IA. Estos cursos son gratuitos, 100% online y enfocados en lo que realmente necesitas para aplicar la inteligencia artificial en tu trabajo. #ArtificialIntelligence #GenerativeAI #GoogleCloud #InsightDriven

Hey LinkedIn, hoy quiero compartir una gran noticia. 🫡 He sido reconocido en el Top de Creadores de Favikon, como el #2 en Data Science Perú y el #17 en LinkedIn Perú. Y quiero agradecerles porque este logro realmente no es mío, es de la comunidad que hemos formado juntos. Este camino no ha sido lineal. Comenzó a principios de año con pequeñas publicaciones, compartiendo aprendizajes y errores, construyendo conocimiento y relaciones. Cada interacción, cada comentario y cada conversación ha sumado muchísimo a este proceso. Este reconocimiento me motiva a seguir trabajando para que cada publicación sea una contribución real a la comunidad, creando contenido que inspire, que sea útil y fiel a mi propósito de empoderar a las personas conectando Datos con Insights, usando todo el potencial de los datos e inteligencia artificial. Gracias a todos los que comentan, comparten y son parte de esta comunidad #InsightDriven. #DataScience #AI #LinkedInPerú

¿Sabes qué hace que la IA Generativa sea realmente útil para tu negocio? Resolver problemas reales con enfoques especificos a tus necesidades. Cada enfoque tiene su lugar, su propósito y sus herramientas específicas para maximizar el valor en tu organización. Primero, elige el LLM más adecuado a tu caso de uso; si, el modelo de lenguaje que "entiende" y genera texto. (Cómo? Aquí: https://lnkd.in/dcYAX4dY) Luego analiza el enfoque necesario a partir de técnicas como el Prompting, RAG, Fine-tuning y Agentes. Te dejo algunos guidelines. 1. Prompting: - Para qué sirve: Guiar al modelo con instrucciones (Prompts) claras para obtener respuestas específicas y útiles. - Cuándo usarlo: Cuando necesitas generar contenido o respuestas rápidas sin modificar el modelo. - Herramientas: Técnicas como Chain of Thought (CoT) o Zero-shot prompting. - Ej.: Q: “Genera un resumen de este informe destacando riesgos y oportunidades.” 2. RAG (Retrieval Augmented Generation): - Para qué sirve: Conectar al modelo con datos externos para enriquecer respuestas con información actualizada o específica. - Cuándo usarlo: Cuando necesitas respuestas basadas en documentos, bases de datos o fuentes que se actualizan frecuentemente. - Herramientas: Frameworks como LangChain o LlamaIndex. - E.: Q: “¿Cuáles son los resultados del último reporte financiero cargado como PDF?” 3. Fine-tuning: - Para qué sirve: Personalizar el modelo para que aprenda patrones específicos de tu negocio o sector. Es más costoso y menos flexible que RAG, ya que modifica el modelo directamente. - Cuándo usarlo: Cuando necesitas que la IA sea altamente personalizada y hable el idioma único de tu empresa. - Herramientas: Modelos como GPT-4, Llama 2 o Claude AI, entre otros. - Ej.: Entrenar un modelo para responder preguntas legales basadas en políticas internas y regulaciones locales. 4. Agentes: - Para qué sirve: Coordinar herramientas y datos para realizar tareas complejas de principio a fin. - Cuándo usarlo: En procesos operativos como planificación logística, gestión de recursos o tareas multifacéticas. - Herramientas: Frameworks como LangChain, OpenAI Functions o Auto-GPT. - Ej.: Un agente que analiza inventarios, prevé demandas y ajusta pedidos automáticamente en tiempo real. ¿Cuál de estas técnicas estás usando hoy? En NLP Analytics, potenciamos a las personas y organizaciones usando IA y datos para acelerar su transformación, optimizar sus decisiones y resolver problemas de negocio de manera más eficiente. #InsightDriven #GenAI #RAG