EBIS Business Techschool | IA y Negocios

Aprende lo último en tecnología y cómo transforma empresas y empleos.
Inteligencia Artificial • Big Data • Business

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Workshop gratuito para crear tu propio agente de IA desde cero.

En este curso intensivo y totalmente práctico, Carlos León, especialista en IA y automatización, te enseñará a construir un ayudante inteligente que trabajará contigo en tareas reales de tu día a día con Hermes Agent.

Durante dos sesiones aprenderás paso a paso, sin necesidad de conocimientos avanzados en programación, cómo poner en marcha tu agente, conectarlo a herramientas y empezar a aplicarlo en un contexto profesional.

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ChatGPT Work vs. Claude CoWork: el juego ha cambiado.

La carrera ya no va por quién tiene el mejor chatbot, sino por quién construye el mejor agente para trabajar contigo.

Claude, OpenAI y otros están moviendo ficha.

La pregunta es: ¿aún te limitas a chatear con la IA… o estás aprendiendo a dirigir sistemas inteligentes?

#OpenAI #Claude #AgentesDeIA

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Nos alegra compartir el reconocimiento de Sergio Navarro, alumni de EBIS Business Techschool y fundador de @Domoblock_io entra en la lista @ForbesUnder30 España 2026.

Desde EBIS tuvimos la oportunidad de acompañarle en sus primeros pasos como emprendedor desde el servicio que hoy conocemos como EBIS Emprende, parte de nuestro ecosistema para alumnos, que apoya proyectos de negocio con potencial.

Lo que comenzó como su proyecto final de máster evolucionó hasta convertirse en una empresa real, con una propuesta de valor única: democratizar la inversión inmobiliaria antes reservada a grandes inversores, gracias a la tecnología Blockchain. Hoy es reconocido nada menos que por @Forbes_es y @Forbes

💪 Enhorabuena, Sergio, y enhorabuena a todo el equipo de Domoblock. Desde EBIS, seguiremos impulsando talento, proyectos y emprendedores que quieran llevar sus ideas un paso más allá.

#EBISEmprende #Emprendimiento #Startups

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La diferencia entre un prototipo funcional y un agente fiable está en el diseño del sistema: control de estado, validación por pasos, trazabilidad y gobernanza.

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👆Tu agente de IA no falla por falta de capacidad.

Falla cuando se traslada a producción sin límites claros, validación suficiente y control operativo.

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En entornos reales aparecen variables que en demo no se ven: datos incompletos, APIs inestables, dependencias entre herramientas y necesidad de supervisión.

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@virginiog Exacto... No se trata tanto de competir con la máquina en velocidad, sino de aportar visión, intuición y capacidad de explorar opciones que no son tan evidentes.

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@icardo8 Más que profesiones amenazadas, tendríamos que hablar de profesiones redefinidas.

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@CopyRebeldia Esto cambia bastante el juego... Pasamos de una herramienta de visualización a un flujo directo de ciudad - modelo 3D - GLB. Abre casos de uso muy interesantes

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@antonello Sí, el cambio es real: la IA está reduciendo la fricción tanto para detectar como para explotar vulnerabilidades. Eso nos obliga a pasar de un modelo reactivo a uno mucho más ágil, donde la velocidad de corrección y la priorización crítica son parte del diseño de seguridad.

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¿Qué biblioteca usas para analizar datos en Python?

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@franpradasAI ¡Mucho éxito en esta etapa! Encantados de coincidir en el camino con ese enfoque en IA, software y startups.

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Si quieres recibirla, comenta “GUÍA” y te la enviamos por privado.

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Los #agentes de IA están evolucionando rápidamente, desde herramientas aisladas hacia sistemas capaces de coordinar tareas complejas en entornos de producción.

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En esta #guía hemos recopilado 5 tipologías de flujos multi-agente aplicables en escenarios reales, junto con ejemplos de stacks como CrewAI, LangGraph o Polars. Una visión práctica y directa sobre cómo se están construyendo arquitecturas de agentes IA en 2026 y cómo se están aplicando ya en entornos técnicos.

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#DuckDB gana en SQL analítico. #Polars gana en transformaciones Python. #Pandas gana en integración.

¿Cuál usas tú? 👇

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🧵ABRIMOS HILO. ¿Pandas, Polars o DuckDB?

La respuesta va a depender mucho de tu caso de uso.

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DuckDB:
✅ SQL analítico in-process sin servidor
✅ Lee Excel/CSV directamente
✅ Vectorized execution engine
✅ Integración nativa con Pandas y Arrow
❌ No es un reemplazo de Spark para datos distribuidos

→ Úsalo para: queries ad-hoc, BI local, pipelines Parquet