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Job Rietbergen (Kilo) explica por qué una política de IA única siempre termina costando algo a alguna parte de la empresa, y cómo separar la gobernanza centralizada de la elección de modelo por sub-organización.
Sierra armó un equipo de seis personas para llevar IA a toda la compañía. Esto es lo que construyeron y lo que aprendieron: por qué un agente por rol falló, y por qué el contexto de negocio, no la inteligencia del modelo, es el verdadero cuello de botella.
El equipo de infraestructura de Meituan cuenta cómo construyeron un sistema que reproduce tráfico real de producción en un entorno sandbox para evaluar la capacidad de sus clústeres de bases de datos y prevenir riesgos de cambios.
James Beswick (Stripe) explica por qué sincronizar datos de producto entre tu base de datos interna y un procesador de pagos externo pasa de ser trivial a ser un problema arquitectónico serio cuando el catálogo crece a millones de productos.
Gui Lai, del equipo de la plataforma de I+D de Meituan, cuenta cómo construyeron un sistema que analiza cada cambio de código, mapea su cadena de impacto y genera un informe de riesgo automático antes de que llegue a producción.
El equipo de plataforma de datos de ByteDance cuenta cómo pasaron de una gobernanza de datos centralizada, lenta y de alto impacto en el negocio, a un modelo de 'autogobierno distribuido' por unidad de negocio.
Dylan Do Amaral (Univalence) explica qué es el process mining y cómo transformar los registros de eventos de un sistema en un modelo visual del proceso real de la empresa, no el proceso 'en el papel'.