Nicolas Spagnuolo

Cofundador de Operativa · AI engineer 🇦🇷 Cómo usar la IA, tendencias de negocios y tecnología, y los sistemas que armo. Un video por día.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@lain_calvo @ArtuGrande @AleRepetto5 @patoiturraspe_ @brunotorossi @FedeTavano Que copado. Van a hacer más?

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

Andrew Ng publicó su mapa de skills de AI engineering, armado con datos de +10.000 job postings y entrevistas a expertos y hiring managers. Las 4 que más valen:

• Construir y deployar apps de IA: Manejar los bloques (LLMs, RAG, agentes, context engineering) y sobre todo correr evals y error analysis, es lo que hace predecible a un sistema que por naturaleza no lo es.

• Fundamentos de software engineering: Conocer los trade-offs (costo, escalabilidad, seguridad, velocidad) es lo que te permite guiar a un coding agent con lenguaje preciso, en vez de vibe codear sin saber qué decisiones está tomando por vos.

• Usar coding agents: Tener un buen modelo mental de cómo funcionan. Manejar su contexto, saber cuándo intervenir y cuándo dejarlos solos, darles verificadores para que cierren loops sin vos, y evitar que te rompan la base de producción.

• Shaping the build: Con agentes que ejecutan specs cada vez mejor, el valor del ingeniero se corre a decidir qué va en el spec: product sense, contexto de negocio y ownership de los problemas.

Base de todo: aprendizaje continuo, porque las mejores prácticas cambian cada seis meses.

No son skills de un rol "AI Engineer", son para todos los devs. Como pasó con cloud, no necesitás el título para necesitar la skill.

[Andrew Ng @AndrewYNg]

New: A map of the most important skills in AI Engineering. https://t.co/VVkn1Dqp1N

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

Openai acaba de mostrar gpt-5.6 sol corriendo a 750 tokens/s sobre cerebras. 14x más rápido, misma inteligencia.

Hasta ayer querer velocidad era resignar modelo, ya no.

[OpenAI @OpenAI]

Previewing Ultrafast mode: GPT-5.6 Sol at up to 14x the speed.

Launching first in the OpenAI API to a select group of customers with expanded access to more businesses as capacity grows.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@gus_aragon creo que solo tiene sentido automatizar los procesos que funcionan bien y que deberían existir. Si no, vas a terminar automatizando algo que tendría que ser eliminado.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@oprydai Want to play?

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@UltraLinx I think that this runs on the cloud

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@gus_aragon Pero pensas que va a llegar un punto en el que páginas como wikipedia van a dejar de mantenerse? Porque ahí la respuesta generada por la IA va a empeorar porque no va a tener buena fuente.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@mgonto Comunicas de alguna manera la data de Oura y Garmim? O juntas todo en hermes? Xq te generan data diferente y x ejemplo asumo que garmin no lo usas para dormir teniendo Oura.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@AlexFinn Which machine would you recommend?

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@LuccasCorsino Muy bueno. Pensas que el camino es empezar a experimentar con estas tecnologías en la tierra primero? Hace poco escuché un podcast de Qasar Younis que habla sobre esto y lo recomiendo mucho.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@elonmusk will that be cheaper?

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@manuehlert Coincido, pero a veces creo que es un error aumentar los gastos siempre que aumentan tus ingresos.

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@marclou Congrats. Did you have to eat tons of food and feel without energy during the day? Or you just added carbs?

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@motion_so MOTION

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@mgonto Crazy

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

@anntocamila Muy bueno

[anto @anntocamila]

5. Resultados:

📊 Más del 92% de precisión a nivel marca/mes

📈 17% más preciso que la estimación manual

⚙️ Forecast automático, sin depender de una planilla comercial

El mayor aprendizaje: muchas veces, para resolver bien un problema, primero hay que cambiar la pregunta.

[anto @anntocamila]

4. Desarrollé un modelo de forecasting con LightGBM para predecir el sell-out de Lancôme, YSL, Ralph Lauren, Valentino y Giorgio Armani.

El modelo aprende de años de ventas históricas, estacionalidad, tendencias y comportamiento de cada punto de venta.

[anto @anntocamila]

Cuando vas a comprar un perfume a Juleriaque o Rouge, probablemente primero lo pruebes con un tester.

Para L’Oréal, decidir cuántos enviar no es un detalle: mandar de más aumenta los costos; mandar de menos puede significar perder una venta.

Así lo resolví con IA 👇

[Nicolas Spagnuolo @kinetnic]

So should I use Fable or Opus?