gjGabriel Jaime
EscritosProyectosNewsletterSobre míTrabajemos
/

§ Escritos recientes

archivo completo →
  • abr 2026

    Las métricas de calidad de datos que usás son del 2020. Acá te explico por qué tu pipeline está roto

    Las métricas clásicas de calidad de datos ya no alcanzan para sostener pipelines de IA modernos. Conocé qué medir hoy y cómo evitar que tus modelos fallen por datos que parecen limpios pero no lo son.

    Datos
  • abr 2026

    Por qué las empresas que implementaron IA generativa en 2024 están fracasando en 2026

    La mayoría de las implementaciones de IA generativa en empresas no fallaron por la tecnología sino por ignorar algo más fundamental: los datos.

    IA
  • abr 2026

    El problema con la IA no es adoptarla, es gobernarla

    Pilotos mueren en el piloto. Lo que separa un POC de un sistema productivo es gobierno del modelo, datos y consecuencias.

    IA
  • mar 2026

    Tres años enseñando datos en ITBA: lo que cambió con los LLMs

    Enseñar datos en 2023 era SQL y modelos. En 2026 es saber cuándo no usar un LLM. Notas de un programa que se reescribe cada año.

    Datos
  • feb 2026

    Innovación no es tecnología, es permiso organizacional

    La herramienta más poderosa del innovador no es la que prueba. Es la cobertura política que consigue antes de probarla.

    Innovación
  • ene 2026

    Democratizar los datos: la parte fácil y la parte real

    Dashboards para todos es la parte fácil. La difícil es que la decisión realmente se tome con ellos.

    Datos
© 2026 Gabriel Jaime · Buenos Aires
LinkedInGitHubRSSEmail