Cómo conocí a nuestro cloud 3vc2k

Vivimos una época apasionante en el mundo de la tecnología. La Inteligencia Artificial Generativa está en boca de todos y la lucha por la supremacía en este campo se libra a una velocidad de vértigo. Tras el bombazo inicial de OpenAI con GPT, multitud de contendientes han surgido con fuerza, presentando sus propios modelos y desafiando el status quo. En este episodio de "Cómo conocí a nuestro cloud", nos adentramos en el corazón de esta batalla tecnológica para analizar a tres de los contendientes más fuertes: GPT-4, Mistral y el prometedor Gemini. Acompañados por Raúl Pérula y José María Hernández, expertos del equipo de Datia en Paradigma, diseccionamos las diferencias, capacidades y el posible futuro de cada modelo. ¿Estamos ante una guerra abierta o una carrera donde la colaboración también juega un papel fundamental?

La revolución de la nube pública parecía imparable, pero en 2024 el on-prem resurge con fuerza. ¿Es solo una moda pasajera o hay razones de peso para volver a las infraestructuras propias? En este episodio de "Cómo conocí a nuestro cloud" debatimos sobre las ventajas y desventajas de ambas opciones, analizando los costes, la seguridad, la flexibilidad y la madurez tecnológica.

¡El Google Next ‘24 ha llegado a su fin y nosotros te traemos un análisis completo! En este episodio especial de "Cómo conocí a Nuestro Cloud", exploramos las principales novedades y tendencias que se presentaron en el evento, desde la omnipresente IA generativa hasta el resurgimiento del on-prem. Acompáñanos mientras diseccionamos las estrategias de Google y lo que significan para el futuro del cloud computing.

En anteriores episodios hablábamos de control, seguridad y normalización en nuestras API y cómo lo podemos hacer con plataformas como Apigee, pero una vez tenemos esto hay otros pasos que tenemos que dar para llevar nuestras APIs al próximo nivel siguiendo la filosofía APIOps.

La IA generativa ha llegado como un torrente para facilitarnos la vida con innumerables casos de uso: info chatbots, resúmenes, extracción de insights, automatización de procesos…. Una verdad indiscutible es que para hacer Inteligencia Artificial, de cualquier tipo, se necesitan datos y que estos sean de calidad. Es en este punto cuando muchas de las organizaciones se están dando cuenta de que su “despensa” de datos no está ni todo lo organizada que pensaba ni con la cantidad de datos ideal. En el episodio de hoy vamos a hablar de qué características tienen los data warehouses para poder realmente sacar partido a la IA. Y para ello contamos con Pablo Carlier, Head of Data e IA para Iberia en Google Cloud. Además este episodio puedes verlo en vídeo en nuestro canal de YouTube @ParadigmaDigital

El Cloud nos ofrece velocidad, innovación y gran cantidad de servicios a golpe de click o línea de terraform. El problema viene cuando esta facilidad se vuelve descontrol y terminamos gastando mucho más dinero del que pensábamos y sin saber muy bien en qué. Para ayudarnos en esta misión tenemos FinOps Hub, un servicio de Google Cloud que nos agrupa en un mismo sitio todas las funcionalidades disponibles para controlar, gestionar y optimizar el consumo. Se podría definir Cloud FinOps como un marco operativo y un cambio cultural para maximizar el valor comercial de la nube, permite la toma de decisiones oportunas basadas en datos y crea responsabilidad financiera a través de la colaboración entre los equipos de ingeniería, finanzas y negocio. Pero ¿Por qué surge la necesidad del finOps?

En todas las empresas nos encontramos con un ecosistema de aplicaciones más o menos complejo pero siempre creciente. ERP, CRM, OKRS…. El poder conectarlas de manera sencilla, rápida y fácil de mantener es el sueño de cualquier CIO y es por eso que las plataformas de integración se están convirtiendo en piezas estelares. Google también piensa de esta manera y por eso ha sacado APP Integration, su plataforma de integración fácil. En el episodio de hoy vamos a ver en qué consisten estas plataformas en general y más concretamente la de Google.

La IA generativa ha sido la palabra de moda en 2023 y todo apunta a que estará en una muy buena posición en el 2024 y es que casi todos estamos oyendo hablar de este término en nuestra vida cotidiana. Desde que ChatGPT hizo su aparición los acontecimientos se han precipitado y nos encontramos con un sinfín de modelos y servicios que usan esta tecnología de manera sorprendente. Las empresas son conscientes de lo que va a suponer la revolución de la IA Generativa y ya se han puesto manos a la obra para integrar esta tecnología en sus procesos y no siempre con los mejores resultados…. Por eso vamos a ver los 5 principales errores que están cometiendo las empresas a la hora de implantar la IA Generativa.

¿Son los modelos multimodales una verdadera revolución? ¿Cambiarán mucho nuestra forma de usar los LLM? Si quieres saber nuestras opiniones y conocer más sobre Gemini no te pierdas este episodio de Cómo conocí a nuestro cloud.

Como vimos en el anterior episodio, BigQuery es una gran herramienta a la hora de trabajar con nuestros datos, sin importar lo grande que sea su volumen podemos ejecutar queries para hacer consultas o transformaciones de los mismos. El problema viene cuando queremos enlazar varias queries para que se ejecuten de forma ordenada y controlada. Para solucionar esto sirve Dataform, un producto que nos permite llevar a BigQuery al próximo nivel y hoy vamos a contarte cómo funciona.

Si de algo se nos puede acusar en este programa es de ser grandes fans de BigQuery y es que, por sus características y casos de uso, es un servicio que se ha instalado muy dentro de nuestros corazones. Pero los años van pasando para todos y hemos pensado que sería bueno hacer un punto de control para ver cómo es BigQuery hoy en día y si continúa suponiendo un valor diferencial de Google Cloud.

El año 2023 ha sido sin duda el año de la IA generativa. En este podcast se ha hablado mucho sobre este tema y se ha generado un gran interés por parte de los medios y las grandes empresas tecnológicas. Con el fin de cerrar el año, el equipo del Goodly se ha propuesto hacer algunas predicciones sobre lo que sucederá con la IA generativa en el 2024.

El serverless es una forma de computación que ofrece muchas ventajas, como la escalabilidad, la flexibilidad y el ahorro de costes. Sin embargo, algunas empresas pueden tener dudas sobre cómo implementar serverless en un entorno empresarial, ya que puede suponer un reto para gestionar el tráfico de forma privada, evitar ex-filtraciones, utilizar firewalls o conectar con on-premise. En este podcast volvemos a contar a Julio Diéz, Strategic Cloud Engineer en Google, donde nos abrirá los ojos para poder trabajar con serverless sin renunciar a los requisitos de seguridad que exigen las grandes empresas.

El serverless es una de las tecnologías que mejor ha sabido explotar la nube, pero aún hay gran cantidad de empresas que no han dado el salto. Hoy vamos a hablar de cómo usar Cloud Run de manera segura y organizada. Participantes: Julio Díez, Strategic Cloud Engineer en Google. Óscar Ferrer y Tomás Calleja, del equipo de Goodly.

Los chatbots son como las chinches, queramos o no, están aquí y han venido para quedarse, pero ¿tienen sentido ahora que todo el mundo habla de la IA generativa? ¿Qué ha supuesto esta tecnología? ¿Hay que tirar los chatbots actuales? En el episodio de hoy vamos a responder a muchas de estas preguntas y ha dejar alguna nueva en el aire… Participantes: José Ramón Berenguer, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, del equipo Goodly.

Desde hace siglos, los informáticos hemos soñado con poder programar sin hacerlo y como nos podemos imaginar, se ha intentado de muchas maneras a lo largo de la historia. Casi siempre con discretos resultados. Ha sido en los últimos años donde el no-code y el low code han ido pillando fuerza y sus resultados hoy en día son visibles y reales. Hoy hablaremos de este tipo de tecnologías centrándonos en FlutterFlow y Firebase, un stack muy robusto para hacer apps de manera sencilla pero potente. Participantes: Adriá Solé y Guillermo Crespo, del equipo de Pleg. Óscar Ferrer y Tomás Calleja, miembro del equipo de Goodly.

Hace pocos días se celebró el 25 aniversario de Google y en este episodio hemos querido echar la vista atrás para descubrir cómo esta compañía ha cambiado nuestras vidas y el mundo en el que vivimos. Presentado por Tomás Calleja y Óscar Ferrer y con la intervención de Patricia Prieto, José Berenguer y Andrés Navidad, del equipo de Goodly.

La IA Generativa acaparó prácticamente todo el Google Next 2023. Pero también se presentaron novedades y nuevos servicios de Google que quedaron eclipsados por el boom de la Gen AI. ¿Cuáles fueron los más destacados? En este capítulo hablamos de algunos de ellos. Participantes: Andrés Navidad, Óscar Ferrer y Tomás Calleja, del equipo de Goodly.

Si te interesa la IA o simplemente quieres estar al día de los avances presentados en el Next, el evento más importante sobre Google Cloud, no puedes perderte este episodio de Cómo conocí a nuestro cloud. Participantes: Óscar Ferrer y Tomás Calleja, del equipo de Goodly.

En el episodio anterior, exploramos qué son las IA generativas y cómo están revolucionando el panorama tecnológico. En este artículo, nos centraremos en los productos que Google Cloud ha lanzado para permitir a las empresas aprovechar esta tecnología en sus aplicaciones y operaciones. Moderadores: Tomás Calleja y Óscar Ferrer, del equipo de Goodly en Paradigma. Invitados: Ángel Delgado, Machine Learning Engineer en Paradigma. José Berenguer, miembro de Goodly en Paradigma.