Publicamos grabación del webinar del 28/10/2025 de Francisco Ricau y Isabel Meseguer de ITI

RESUMEN DEL VIDEO

El webinar, organizado por ITI junto a Tendonference, explica cómo la inteligencia artificial generativa está evolucionando desde el simple manejo de datos hacia la comprensión profunda del contexto de las organizaciones. Se subraya que el verdadero valor no está solo en los modelos, sino en cómo se orquesta el contexto para que las respuestas sean útiles y adaptadas a cada empresa. Se presentan conceptos clave como ingeniería de contexto, sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation) y agentes inteligentes, mostrando cómo estas técnicas permiten integrar datos propios con modelos de lenguaje y construir aplicaciones más fiables. También se analizan los retos actuales: calidad de datos, integración con procesos internos, gobernanza y expectativas poco realistas sobre la IA generativa. Finalmente, se muestran ejemplos prácticos de asistentes internos creados por ITI con arquitecturas RAG, aplicados a recursos humanos, proyectos y soporte.

Highlights

0:06 Inicio y presentación

  • Moderador introduce el webinar y a los ponentes
  • Explicación de la dinámica: ponencias y preguntas

2:00 Del dato al contexto

  • La IA ya no solo maneja datos, sino que entiende el contexto
  • Introducción de conceptos: RAG, ingeniería de contexto, agentes inteligentes

12:00 Adopción de IA generativa

  • Más del 60% de usuarios en España ya usan servicios generativos
  • Riesgo: frontera difusa entre uso personal y profesional
  • Empresas aún en fase de consumo, pocas construyendo aplicaciones propias

19:00 Retos y barreras

  • Informe del MIT: 95% de pilotos fallan por falta de integración y calidad de datos
  • Gartner sitúa la IA generativa en la “rampa de la desilusión”
  • Problemas: sesgos, gobernanza y carácter probabilístico de los modelos

32:00 Ingeniería de contexto y RAG

  • Diferencia entre consumo de servicios y construcción de aplicaciones
  • RAG: recuperación de información interna para enriquecer el contexto
  • Fine-tuning solo necesario en casos muy específicos

43:00 Ejemplos prácticos en ITI

  • Asistentes internos para RRHH, proyectos y soporte
  • Arquitectura RAG desplegada en local
  • Respuestas con citas directas de documentos internos

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