Inteligencia Artificial para los Negocios

¿Cómo se aplica realmente la inteligencia artificial en una empresa del tamaño de Falabella?En este episodio de IA para los Negocios, conversamos con Christopher Pope, Gerente de Business Intelligence Corporativo, sobre cómo una compañía de escala regional usa datos e IA para tomar mejores decisiones, mejorar la experiencia del cliente y ganar eficiencia operativa.Hablamos de data lakes, ciencia de datos, visualización, recomendaciones personalizadas, agentes de IA en e-commerce y tiendas físicas, y del mayor desafío actual: gestionar expectativas reales frente a la IA generativa. Un capítulo imprescindible para líderes, profesionales de data y equipos de negocio que buscan aplicar IA sin humo y con impacto real.👉 Escucha este episodio y descubre cómo la IA se usa de verdad en empresas grandes, junto a EvoAcademy.⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠⁠Host: Sebastián CisternaInvitado: Christopher Pope#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Qué es Falabella y el rol de la data en retail(02:23) - El volumen de datos de Falabella y el desafío de escalar BI(05:34) - Recomendaciones personalizadas en e-commerce(09:56) - Compra con IA: buscadores, agentes y el nuevo e-commerce(11:10) - IA en tiendas físicas: agentes internos y eficiencia operacional(14:22) - Cómo se estructura un equipo de data a escala regional(16:57) - Data Lake: la base de datos que sostiene toda la IA en Falabella(20:35) - Cultura de datos, visualización y BigQuery en Falabella(25:52) - Formación de talento y aprendizaje continuo en data(32:18) - Habilidades clave para trabajar en data e IA hoy(38:16) - Cómo escalar la data: data champions y modelo federado(44:56) - Gestión de expectativas: cuándo usar IA y cuándo no(49:14) - Cierre y aprendizajes finales

¿La IA nos va a quitar el trabajo o nos va a hacer más productivos? En este episodio de IA para los Negocios, Juan Eduardo Carmach (director de desarrollo, en SOFOFA Futuro del Trabajo) desarma el mito del reemplazo y nos explica, con datos, cómo la inteligencia artificial está acelerando tareas, cambiando roles y redefiniendo la reconversión laboral en Chile.Hablamos del impacto real de la IA generativa, los desafíos para jóvenes profesionales, la importancia de pensar en habilidades (no cargos) y cómo prepararse para un futuro del trabajo más adaptable y colaborativo.🔗 Recursos:Estudio “Inteligencia Artificial Generativa: Oportunidades para el Futuro del Trabajo en Chile” https://futurodeltrabajo.cenia.cl/Hazlo con IA https://www.hazloconia.cl/ReLink https://www.relink.cl/Escenarios y desafíos de los futuros del trabajo https://www.futurodeltrabajo.cl/escenariosfuturos/- Consejo Futuro del Trabajo. https://www.futurodeltrabajo.cl/consejoft/⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠⁠Host: Sebastián CisternaInvitado: Juan Eduardo Carmach#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Introducción ¿La IA nos va a reemplazar en el trabajo?(00:59) - Qué es SOFOFA Futuro del Trabajo(04:38) - Automatización vs aceleración: el error conceptual(06:31 )- Nuevas tareas: el efecto invisible de la tecnología(11:11) - El estudio con CENIA y Stanford: tareas, no empleos(12:49) - IA generativa y productividad: impacto del 12% del PIB(15:53) - El problema real: jóvenes profesionales y empleos junior(21:02) - Lo que queda cuando la IA automatiza tareas(24:30) - Reconversión laboral sin partir de cero(29:20) - ReLink: reconocer habilidades transferibles(34:05) - Hazlo con IA: formación contextualizada para pymes(38:20) - IA como estrategia: su uso ético y la capacidad de trabajar en ambientes digitalizados(43:02) - De predecir el futuro a construir adaptabilidad(50:24) - Colaboración, datos y alivio frente al cambio

¿Es la ley de Inteligencia Artificial en Chile una protección necesaria o un freno a la innovación? En este episodio de IA para los Negocios, conversamos con la diputada Paula Labra, integrante de la Comisión de Ciencia, sobre el proyecto que busca regular los sistemas de IA en Chile. Analizamos por qué muchos lo ven como una copia simplificada del modelo europeo, qué implican las categorías de riesgo, el rol de la Agencia de Protección de Datos Personales y cómo esta regulación podría afectar directamente a pymes, startups y empresas tecnológicas.También revisamos la sobrerregulación digital (datos personales, ciberseguridad, fintech), las alternativas para armonizar las leyes actuales y el llamado de Paula al ecosistema para participar activamente en la discusión antes de que la ley se apruebe. Si trabajas en IA, analítica de datos, innovación, tecnología o lideras una organización que quiere adoptar estas herramientas, este capítulo te da contexto estratégico para los próximos años.⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠⁠Host: Sebastián CisternaInvitada: Paula Labra#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Por qué Chile quiere una ley de Inteligencia Artificial(02:21) - Cómo se tramita una ley de IA: mociones, comisiones y urgencias(08:40) - Urgencias del gobierno y la carrera por ser pioneros en IA utilizando el modelo europeo(16:45) - Riesgos inaceptables y alto riesgo: qué prohíbe la ley de IA(19:36) - Agencia de Datos, ciberseguridad y “enjambre legislativo” digital(24:30) - Derechos de autor, data mining y vacío sobre IA generativa(28:55) - Equidad de género y ambigüedad regulatoria(31:05) - Pymes y startups: costos, multas y plazos imposibles(37:00) - Qué se juega Chile en el Senado con la ley de IA(42:01) - Cómo el ecosistema puede influir en la regulación de IA

Google presentó Gemini 3.0, un modelo que supera a GPT-5.1 en la mayoría de los benchmarks actuales, incluyendo visión, razonamiento y tareas multimodales. En este episodio revisamos qué mejoras son reales, cómo redujo alucinaciones y cuáles son sus límites en tareas corporativas como análisis de datos, generación de archivos y consistencia en la ejecución.También exploramos la nueva versión de Nano Banana, las infografías y presentaciones en Notebook LM, y el editor inteligente Antigravity, que podría cambiar la forma en que se programa con IA. Un capítulo clave para entender hacia dónde avanza la inteligencia artificial aplicada a negocios, creatividad y automatización.Escucha el episodio completo y síguenos para recibir cada semana análisis claros, prácticos y aterrizados sobre IA para los Negocios.⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠⁠Host: Ignacio AlarcónInvitado: Sebastián Cisterna#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) – Google lanza Gemini 3.0 y supera a GPT-5.1: análisis real(01:22) – LM Arena explicado: cómo se comparan los modelos de IA(04:50) – Test de alucinaciones: Chile como benchmark involuntario(11:36) – Falla parcial en alucinaciones(22:20) – Gemini 3.0 en empresas: Excel, datos y errores que persisten(31:06) – ARC Prize: el salto en razonamiento complejo de Google(34:26) – Nano Banana 2: prototipos, branding y creatividad asistida(42:05) – Consistencia de Nano Banana en pruebas prácticas(50:26) – Notebook LM: infografías, presentaciones y riesgos reales(53:49) – Antigravity: el nuevo editor inteligente de Google(1:02:30) – Conclusión: ¿migrar o no migrar a Gemini 3.0?

¿Está la IA en una burbuja a punto de explotar? Según los datos, no.En este episodio, Sebastián Maldonado, profesor de la FEN y coautor del libro “IA Aplicada en Chile”, comparte 10 casos reales de empresas chilenas donde la inteligencia artificial ya genera impacto concreto: NotCo, Entel, CAP, Camanchaca, Pistos y más.Hablamos de liderazgo, talento, gobernanza de datos, frameworks de implementación y por qué los proyectos de IA fallan cuando no hay visión empresarial.Una conversación clave para quienes quieren usar IA de verdad, más allá del hype.📘 Página del libro "IA Aplicada en Chile": https://appliedai.cl/⭐ Recuerda evaluarnos con 5 estrellas ⭐ así nos ayudas a llegar a más personas y seguir compartiendo conocimiento sobre IA y tecnología aplicada a los negocios.---📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/⁠https://www.linkedin.com/company/evoacmd/⁠Host: Jonathan VasquezInvitado: Sebastián Maldonado#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) – Intro: ¿Hay burbuja en la IA o es real?(02:02) – Presentación del libro “IA Aplicada en Chile”(03:33) – Por qué fracasan tantos proyectos de inteligencia artificial(07:34) – Visión empresarial + 10 casos reales de IA(13:02) – Framework para implementar IA exitosamente(19:06) – Inteligencia artificial en Latinoamérica: potencial y brechas(21:14) – Educación, talento y riesgos de ser “solo pagadores de tecnología”(26:21) – Quién debe liderar la IA dentro de una organización(29:15) – Data Warehouse vs Data Lake explicado simple(33:49) – El rol del CEO y la transformación organizacional(35:10) – IA en marketing, servicios y sector público(37:01) – Caso Fiscalía: redes delictuales y modelos grafo(42:34) – Por qué el libro no incluyó casos del sector público(45:43) – El factor común: empuje desde la alta gerencia(50:03) – Anécdotas de los casos: NotCo y el “catador artificial”(53:01) – ¿Quedarán obsoletos estos casos? La visión del autor(58:04) – Créditos, agradecimientos y próximos proyectos(01:02:45) – Cierre y llamado a la comunidad