Snowflake anuncia la adquisición de TruEra (para potenciar la IA) y presenta sus  resultados del Q1

El impulso de los casos de uso en producción de la IA empresarial es ahora una prioridad para los consejos de administración de la mayoría de las empresas. Sin embargo, uno de los principales retos de la IA hoy en día es garantizar que esos casos de uso estén listos para su aplicación en la vida real y sigan funcionando a un alto nivel en la producción. Las empresas no sólo deben garantizar resultados precisos, fiables y valiosos, sino que también deben abordar y mitigar problemas críticos como los sesgos, las alucinaciones y la toxicidad. La capacidad de demostrar que la IA es fiable y de alto rendimiento será clave para su adopción y su capacidad de seguir ofreciendo valor empresarial.

En Snowflake, están llevando a cabo inversiones significativas en IA generativa y capacidades de end-to-end maching learning (ML) para ayudar a los clientes a crear y desplegar casos de uso de IA de alto impacto que maximicen el valor de sus datos. En concreto, hemos realizado varios avances en Snowflake Cortex AI, nuestro servicio de IA generativa totalmente gestionado, y Snowflake ML, nuestro conjunto de capacidades para entrenar, desplegar y ejecutar modelos predictivos.

Nos complace anunciar una nueva inversión complementaria que nos permitirá ofrecer una funcionalidad aún más completa que ayudará a las organizaciones a impulsar la calidad y la fiabilidad de la IA mediante la evaluación, la supervisión y la depuración de modelos y aplicaciones a lo largo de todo el ciclo de vida, tanto en desarrollo como en producción.

Snowflake ha llegado a un acuerdo definitivo para adquirir TruEra, la plataforma de observabilidad de AI, que proporciona capacidades de vanguardia para evaluar y supervisar aplicaciones de grandes modelos lingüísticos (LLM, por sus siglas en inglés) y modelos ML en producción.

La tecnología de TruEra ayuda a evaluar la calidad de las entradas, salidas y resultados intermedios de las aplicaciones LLM. Esto agiliza la evaluación de experimentos para una amplia variedad de casos de uso, como la respuesta a preguntas, el resumen, las aplicaciones basadas en la generación de recuperación aumentada (aplicaciones RAG) y las aplicaciones basadas en agentes. La tecnología de TruEra también proporciona información detallada y procesable para mejorar el rendimiento y la precisión de los modelos de ML al revelar anomalías en las métricas de los modelos y proporcionar un análisis específico de la causa raíz para una depuración rápida.

La observabilidad de IA de TruEra también puede ayudar a identificar los riesgos del LLM y la IA, como alucinaciones, sesgos o toxicidad, de tal manera que estos problemas se puedan abordarse con rapidez y que las organizaciones puedan cumplir con las regulaciones sobre IA.

Las capacidades de TruEra complementan las funcionalidades de gobernanza de datos de IA y ML que ya proporciona en AI Data Cloud. Snowflake proporciona capacidades completamente integradas para garantizar la precisión y fiabilidad de los datos utilizados para complementar y entrenar modelos, y las tecnologías de observabilidad desarrolladas por TruEra complementarán y completarán esa historia para la IA.

También nos complace dar la bienvenida a muchos de los talentosos ingenieros y ejecutivos de TruEra, que aportan una profunda experiencia en la observabilidad y explicabilidad de modelos. Entre ellos se encuentran los tres cofundadores de TruEra: Anupam Datta, President and Chief Scientist; Shayak Sen, Chief Technology Officer, and Will Uppington, CEO.

¿Te perdiste de leer esto? Las 10 notas más leídas que todo ejecutivo, inversionista y trendsetter se devoró en 2025

(Por J. Romanazzi y M. Maurizio) En 2025, en el corazón del ecosistema de negocios más dinámico de las Américas, estas diez notas de InfoNegocios Miami no solo generaron miles de lecturas; se convirtieron en artefactos culturales, en puntos de referencia en las conversaciones de alto nivel, desde los boardrooms de Brickell hasta las terrazas de Wynwood, desde Madrid, hasta Buenos Aires.  Estas notas cambiaron la visión porque tienen algo más que solo “la noticia”.

(Artículo de alto contenido estratégico: Lectura 3 minutos)

Revolución Bebidas 2026: lo que Starbucks traerá en 2026 (restructuración para crear experiencias de marca, nuevas líneas, categorías, y salir del no-lugar)

(Por Ortero, Maqueda, con la colaboración de Maurizio) En el vertiginoso mundo del marketing y la cultura de marca, y la expansión de categorías, experiencias de marcas y crossing marketing,  observar cómo grandes empresas como Starbucks se reinventan constantemente es crucial. 

(Tiempo de lectura estratégica y de alto valor: 4 minutos)

Inter Miami y su plan maestro: cómo Giovani Lo Celso se convierte en la pieza clave del triángulo argentino para conquistar anglolatina

(Por Cánepa-Otero-Maquea-Maurizio) La inminente llegada de Giovani Lo Celso no es una simple contratación: es la consolidación de un ecosistema futbolístico argentino en suelo norteamericano, el golpe maestro que convierte a Miami en la extensión oficial de la Scaloneta y la jugada que redefinirá el balance de poder en la MLS para la próxima década.

(Tiempo de lectura: 4 minutos para ilusionarse)

El Head de Cultura, el rol absolutamente clave hoy en las empresas tops de USA (que aún en Latinoamérica no se ha implementado)

(Por Juan Maqueda, Marcelo Maurizio y Estely Rotmistrovsky, desde Miami) En la actualidad, el Head de Cultura (también conocido como Chief Culture Officer o Director de Cultura o el Co-Ceo) es un puesto cada vez más relevante en las empresas, tanto en línea como fuera de línea. En esta nota te contamos sobre casos concretos de éxito de este rol en USA, Europa y América Latina.

(Tiempo de lectura estratégica y de alto valor: 4 minutos)

Ole Miss creó el relato perfecto del “Fast Friday” al Fiesta Bowl (por qué Miami es el último capítulo de una revolución)

(Por Ortega) El field goal de 47 yardas de Lucas Carneiro que venció a Georgia no fue un golpe de suerte. Fue la culminación de un proceso diseñado para prosperar en el caos, la validación de una hipótesis arriesgada: que un equipo puede perder a su entrenador estrella un mes antes del playoff, mantener a un staff dividido entre dos programas, y aún así ejecutar bajo presión extrema.

(Tiempo de lectura: 4 minutos para ilusionarse)