DATA SCIENCE / AI La alternativa abierta para el mundo de la IA Sábado 15, 11:00 - 11:40 @ Auditorio Nationale Nederlander

En esta sesión hablaremos sobre la alternativa abierta en el mundo de la inteligencia artificial. Frente a un ecosistema dominado por modelos cerrados y grandes corporaciones con recursos masivos, en paralelo tenemos un enfoque abierto que combina modelos de IA abiertos, datasets accesibles y proyectos de código libre. Exploraremos cómo ha evolucionado este movimiento, qué impacto está teniendo y si realmente está democratizando el acceso a herramientas de última generación. Compararemos enfoques cerrados vs. abiertos, destacaremos ventajas clave como la transparencia, la reproducibilidad y la colaboración, y presentaremos ejemplos concretos de modelos y plataformas que están marcando una diferencia real.

Sobre Sergio Paniego Blanco: Sergio tiene una amplia trayectoria en el ámbito del código abierto y la inteligencia artificial, campo en el que también obtuvo su doctorado. Lleva más de ocho años participando en iniciativas como Google Summer of Code, donde ha contribuido como desarrollador y mentor. Actualmente trabaja como Machine Learning Engineer en Hugging Face.

presentada por

DATA SCIENCE / AI Entrenar un cerebro: ¿fine-tuning o RAG para una IA que realmente sabe de lo que habla? Sábado 15, 11:40 - 12:20 @ Auditorio Nationale Nederlander

En los últimos meses he trabajado en un proyecto donde necesitaba que un modelo generativo respondiera con precisión dentro de un dominio muy específico. El objetivo no era generar texto genérico, sino obtener respuestas coherentes, pertinentes y basadas en contenidos fiables. En esta charla compartiré lo que he aprendido comparando dos enfoques diferentes: el fine-tuning, donde el modelo se reentrena con un dataset personalizado, y el enfoque RAG (Retrieval-Augmented Generation), que enriquece las respuestas recuperando información desde una base de conocimientos externa. Hablaremos de: • Cuándo conviene realizar un fine-tuning y cuándo, en cambio, es mejor optar por un enfoque RAG. • Una visión general del flujo de trabajo de ambos enfoques: desde la preparación del dataset hasta la infraestructura en la nube y los scripts en Python. • Cuáles son los costes, las complejidades y las ventajas de cada opción. • Cómo cambia el control sobre el contenido, la capacidad de actualización y la interpretabilidad de las respuestas.

Sobre Daniele Mario Areddu: Daniele Mario Areddu is a Computer Science student at the University of Calabria and a freelance developer. He works on applied AI projects, focusing on language model fine-tuning and Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems for contextual human–machine interaction. In web development, he builds full-stack applications using Angular, Node.js, and Python (Flask, REST APIs), with emphasis on scalability and UX. He’s passionate about game development, creating Minecraft plugins in Java and prototyping games in Unreal Engine with C++ and AI-driven NPCs. As a tech speaker, he attends events on digital innovation and AI. He leads the Velletri-Dev community and collaborates with UNIDEA as a Change Model Specialist, promoting digital transformation. Since May 2025, he has been Technical Director at CaLab.Ia, an AI-focused startup.

DATA SCIENCE / AI Inteligencia Artificial aplicada a Nanotecnología Sábado 15, 12:20 - 13:00 @ Auditorio Nationale Nederlander

La nanotecnología se utiliza hoy en día en una diversidad de productos y áreas como la medicina, medioambiente, textiles, electrónica y más!!!. La IA viene a asistir como herramienta fundamental para mejorar las propiedades de los nano materiales, reducir su impacto en el medioambiente y que también sean biocompatibles con el cuerpo humano. Acerquémonos a conocer cómo Nano & IA se ayudan y benefician mutuamente, desde el diseño hasta la producción.

Sobre Maria Fernanda Santilli: Ingeniera en Sistemas de Información graduada en la UTN Regional La Plata. Larga trayectoria en desarrollos e implementaciones en medianas y grandes empresas, ocupando puestos como desarrolladora, consultor y líder de proyecto. Comenzó la carrera de Licenciatura en Nanotecnología ni bien se abrió la carrera en Argentina, siendo la primera graduada del país(Argentina). Comenzó sus estudios de doctorado en dos universidades españolas para fusionar la IA con las NBIC(Nano-Bio-Info-Cogno) en la industria. Ocupó el puesto de Header of Artificial Intelligence en Y-TEC S.A. A futuro cómo se ve?, con un emprendimiento de impacto en la comunidad y medioambiente.

DATA SCIENCE / AI Interpretabilidad de Modelos de ML utilizando Python e InterpretML Sábado 15, 13:00 - 13:40 @ Auditorio Nationale Nederlander

Incluso hoy en día es bastante común encontrarse con clientes o colegas que perciben los modelos de ML como una caja negra capaz de realizar magia para darle al cliente lo que quiere. Sin embargo, la cruda realidad es que sin una comprensión razonable de cómo funcionan los modelos de ML, los proyectos del mundo real rara vez tienen éxito. Teniendo en cuenta que cualquier proyecto de este estilo tiene un componente de negocio muy relevante y que el objetivo final de estos modelos es tomar decisiones automáticas por parte de los usuarios, tienen derecho a hacer preguntas como "¿Cómo puedo confiar en este modelo?" o "¿Cómo se toman las decisiones del modelo?" Responder a estas preguntas puede convertirse en un desafío y es una de las áreas donde se están invirtiendo más esfuerzos hoy en día.

Sobre Antonio José Soto Rodriguez: After more than 20 years managing information systems, mainly in Microsoft environments, with special focus on Business Intelligence systems and data management, I am now more focused on the management of teams and sales. Always looking for new challenges to help our customers optimize their investments in their data platform. Right now focused on Big data, Smart data and IA technologies in order to define new lines of business

DATA SCIENCE / AI Code-Review en tiempos de Vibe Coding: cómo los Seniors se convierten en Firewalls de Calidad Sábado 15, 16:00 - 16:40 @ Auditorio Nationale Nederlander

El vibe coding promete velocity ilimitada: prompts cortos que generan montañas de código. ¿Resultado? Pull-requests 3× más grandes, tasas de code-churn en ascenso y revisores senior al borde del burnout. En 25 min compararemos cómo la IA altera el flujo de revisión y mostraremos un framework 4 R (Risk-Readability-Reliability-Resilience) que cualquier equipo puede aplicar mañana mismo. Qué aprenderás • Métricas reales: +40 % de LOC por PR y satisfacción dev 90 %↑ cuando Copilot se usa bien. • Patrón “Guardrail-PR”: prompts para que la IA explique sus cambios y genere tests antes de pedir revisión. • Revisores aumentados: explota LLaMA-Reviewer y otras LLM-linters para escanear riesgos antes del ojo humano. • Estrategias anti-sobrecarga: limitar PR a ≤200 líneas, dividir por contexto, métricas de rework-rate. Takeaway: de la mano de casos reales y líneas guía, verás cómo la experiencia convierte el caos generado por IA en software mantenible, sin apagar la chispa creativa de las nuevas generaciones.

Sobre Alan Buscaglia: ¡Hola! Soy Alan Buscaglia, Software Architect en Prowler y creador de Gentleman Programming, una comunidad tech hispanohablante con impacto global. Desde Barcelona, combino mi rol técnico con la creación de contenido educativo para empoderar a desarrolladores. Como Google Developer Expert en Angular y Microsoft MVP, he liderado charlas en eventos como GDG Barcelona y colaborado en proyectos con arquitecturas front-end escalables. Dirijo una audiencia de casi 100k suscriptores en YouTube, 18,000 en Twitch, 50,000 seguidores en Instagram y casi 10,000 miembros en Discord, donde fomentamos mentorías técnicas y colaboración en proyectos open-source (+65 repositorios en GitHub). Mi enfoque integra soft skills, metodologías ágiles y comunicación efectiva, inspirado por mi experiencia como padre y líder en equipos remotos. ¡Es un honor contribuir al crecimiento de nuestra comunidad global!

DATA SCIENCE / AI El futuro de la IA: De la investigación fundamental al impacto real Sábado 15, 16:40 - 17:20 @ Auditorio Nationale Nederlander

Acompaña a Omar Sanseviero, Lead de Developer Experience en Google DeepMind, en un recorrido por cómo Google está construyendo la inteligencia artificial. Esta sesión explora la evolución desde los avances fundacionales como AlphaGo hasta el desarrollo de modelos como Gemma y Gemini. Mostraremos cómo esta tecnología se está aplicando para resolver desafíos del mundo real en la ciencia, la salud y el clima, y se integra en productos cotidianos para ayudar a miles de millones de personas, todo ello manteniendo un compromiso fundamental con la construcción y el despliegue responsable de la IA.

Sobre Omar Sanseviero: Omar Sanseviero es uno de los leads de Gemma, la familia de modelos abiertos de Google. Previamente, Omar fue Head de Plataforma y Comunidad en Hugging Face, donde lideró on-device and developer relations engineering, trabajando en la intersección de open source, producto, investigación y comunidades técnicas. Es co-autor de