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Investigación · Charlas y Talleres

Charlas y Talleres

Temas de frontera en IA agéntica, sistemas distribuidos, nube y datos — para ingenieros, ejecutivos y academia.

Carlos Diego C. P. · MIT Visiting Fellow · CESAR School
Fundador, CEO y CTO de Valcann

9 temas
3 públicos
45 min + 15 de debate
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Frontera sin evidencia es tendencia. Cada tema aquí nace de investigación publicada o de un producto en operación.

Cómo se eligieron los temas

01 · Público

Ingenieros de Software, Datos e IA

Para equipos que ya llevan agentes y modelos a producción — y necesitan ingeniería, no magia.

Destacado

1.1 · Tema destacado

Los agentes son sistemas distribuidos — y casi nadie los trata así

Un sistema multiagente hereda todos los problemas clásicos de los sistemas distribuidos — fallo parcial, estado compartido, reintentos que duplican acciones, orden, consistencia — con un agravante: cada nodo es no determinista. La charla aplica a los agentes el repertorio que la ingeniería ya domina (idempotencia, sagas, circuit breakers, observabilidad, SLOs y error budgets) y propone qué sería SRE para agentes: cómo diseñar, medir y operar sistemas que pueden responder distinto a la misma pregunta.

Para abrir el debate

¿Cuál es el SLO de un sistema que puede dar dos respuestas distintas a la misma entrada?

Ideal para: equipos de plataforma, SRE, arquitectura e ingeniería de IA.

Sistemas multiagente
SRE
Confiabilidad

1.2

Capacity planning en la era de la inferencia

El recurso escaso dejó de ser la CPU y pasó a ser la GPU, los tokens por segundo y la memoria de contexto. Las cargas agénticas rompen cualquier modelo basado en histórico: una sola tarea puede disparar de 3 a 300 llamadas al modelo. La charla extiende el C2PF para dimensionar cargas de inferencia sin precedente — y cambia la pregunta “¿cuántas máquinas?” por “¿cuánto cuesta completar una tarea, con qué confiabilidad?”.

Para abrir el debate

¿Debería el costo por tarea ser el SLO principal de un producto de IA?

Ideal para: arquitectos de nube, FinOps y líderes de ingeniería de IA.

Inferencia
GPU
FinOps

1.3

Cuando la especificación se vuelve el código fuente

Si el agente escribe el código, el artefacto del ingeniero pasa a ser la restricción: especificación, guardrails y criterios de aceptación. Con X-PRO.ai como caso, la charla muestra la ingeniería orientada a especificación en la práctica — el mismo agente se comporta distinto en un prototipo y en un sistema regulado porque recibe contratos distintos — y discute qué competencias suben y cuáles desaparecen.

Para abrir el debate

¿Sigue teniendo sentido revisar código generado por agentes, o deberíamos revisar solo la especificación?

Ideal para: desarrolladores, tech leads y gerentes de ingeniería.

Spec-driven
Agentes de código
X-PRO.ai

02 · Público

Ejecutivos de negocios

Aplicabilidad real de la IA y de la IA agéntica, ganancias de productividad que llegan al resultado y estrategia cuando la inteligencia se vuelve un insumo barato.

Destacado

2.1 · Tema destacado

La empresa agéntica: cuando el organigrama incluye software

Automatizar tareas aisladas rinde poco. El salto viene de rediseñar procesos asumiendo que parte del trabajo lo ejecutan agentes — con autoridad delegada, límites de gasto y escalamiento humano. La charla presenta un modelo práctico para decidir qué delegar, qué supervisar y qué sigue siendo exclusivamente humano, y muestra cómo gobernar una fuerza de trabajo que mezcla personas y software.

Para abrir el debate

¿Qué decisión de su empresa dejaría que un agente tomara solo mañana?

Ideal para: CEOs, alta dirección, directorios y líderes de transformación.

IA agéntica
Modelo operativo
Gobernanza

2.2

Por qué la IA todavía no aparece en su balance

Los pilotos se multiplican, pero el resultado no llega al P&L. La charla explica la paradoja de la productividad de la IA — la ganancia individual es real, pero se diluye cuando el proceso no cambia — y muestra dónde sí aparece: con el C2PF, investigación convertida en proceso redujo un 87% el ciclo de propuestas en 93 proyectos. Criterios objetivos para separar ganancia real de teatro de innovación.

Para abrir el debate

¿Su empresa mide la IA por adopción o por resultado?

Ideal para: CFOs, COOs, directores de operaciones e innovación.

Productividad
ROI
Rediseño de procesos

2.3

Estrategia cuando pensar se vuelve barato

El costo de la inteligencia sintética se desploma con cada generación de modelos. Si el razonamiento se vuelve commodity, la ventaja competitiva migra hacia los datos propios, los flujos de trabajo, la distribución y la confianza. Con base en la investigación sobre la economía de la cadena de valor de la IA generativa, la charla muestra dónde se está concentrando el valor — y qué foso competitivo todavía resiste.

Para abrir el debate

Si su competidor tiene acceso al mismo modelo que usted, ¿cuál es su diferencial?

Ideal para: estrategia, directorios, inversionistas y fundadores.

Estrategia
Economía de la IA
Ventaja competitiva

03 · Público

Académicos

Agendas de investigación, método y docencia para una computación en la que el desarrollador, el dato y el cómputo cambiaron de naturaleza.

Destacado

3.1 · Tema destacado

Ingeniería de software empírica cuando el desarrollador es un agente

Productividad, deuda técnica, calidad, esfuerzo: los constructos centrales del área se definieron para humanos. ¿Qué pasa con su validez — y con nuestros métodos de investigación — cuando el autor del código es un agente? La charla examina qué sigue midiendo lo que dice medir, qué debe redefinirse, y propone una agenda de investigación para la próxima década de la ingeniería de software.

Para abrir el debate

¿Los estudios empíricos que tenemos todavía describen la práctica real?

Ideal para: programas de posgrado, grupos de investigación y conferencias científicas.

Ingeniería de software empírica
Método
Agenda de investigación

3.2

Sistemas que aprenden de lo que ellos mismos generaron

La web se está llenando de contenido sintético, y los próximos modelos se entrenarán sobre él. A partir del Data-Centric Trust Pipeline, la charla discute el colapso de modelos, los límites de la augmentación sintética — que en los experimentos no redujo el sesgo — y la procedencia como condición de verificabilidad de la investigación con datos.

Para abrir el debate

¿Cómo garantizar la reproducibilidad cuando el propio dato lo genera un modelo?

Ideal para: investigadores de IA, ciencia de datos y ética en computación.

Datos sintéticos
Procedencia
Reproducibilidad

3.3

Ciencia de frontera sin frontera de cómputo

El poder computacional está concentrado en pocas empresas y pocos países. ¿Qué significa eso para la investigación hecha fuera de ese eje — incluso en América Latina? La charla discute qué preguntas siguen al alcance de la academia y dónde conserva ventaja: evaluación, confiabilidad, datos de dominio y teoría.

Para abrir el debate

¿La universidad debe competir en escala o cambiar las preguntas?

Ideal para: rectorías, vicerrectorías de investigación, agencias de financiamiento y docentes.

Política científica
Cómputo
Sur Global

Formato

Tan importante como afirmar es saber preguntar.

Cada charla sustenta sus afirmaciones con evidencia — pero no termina en ellas. Termina en una pregunta difícil, formulada con el mismo rigor que la respuesta, para abrir el debate en lugar de cerrarlo. Porque, en la frontera, la pregunta correcta vale más que la respuesta hecha. Todos los temas se adaptan al sector y al momento de la organización.

Estándar

Charla + debate

Para eventos, conferencias y encuentros internos, con espacio dedicado al debate.

Escenario principal

Keynote

Versión condensada para la apertura o el cierre de eventos.

In-company

Taller

Inmersión con el equipo, usando el contexto y los desafíos de la propia organización.

El conferencista

Investigación, mercado y aula en el mismo escenario

MITInvestigador Visitante (Visiting Fellow), con residencia en Boston/MA.

23 añosactuando en el mercado de tecnología.

16 añosenseñando e investigando en Ciencias de la Computación.

›Fundador, CEO y CTO de Valcann — AWS Collaboration Partner of the Year en América Latina (2024), parte de EPI-USE / Group Elephant.
›Investigaciones destacadas en AI and Ethics (Springer, 2026) y en ICSE 2021; autor de Cloud-Native Software Architecture.
›Escenarios recientes: CIO Meeting, Gatua Summit Nordeste, B2B Tech Talk (Washington DC) y Jon Myer Podcast (Nueva York). Ver eventos →
›Profesor en CESAR School, en el grado en Ciencias de la Computación, y en la maestría y el doctorado en Ingeniería de Software.

Invitaciones y agenda

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