The Data Pub noviembre: Diseño de aplicaciones con Large Language Models (LLMs)
27 de Noviembre de 2024
Ponentes:
Adolfo De Unánue
Director de investigación y facultad
Modalidad
¿De qué va la charla?
En un mundo donde los Large Language Models (LLMs) y agentes autónomos están transformando múltiples industrias, es esencial desarrollar aplicaciones basadas en principios que aseguren su estabilidad, adaptabilidad y capacidad de gestionar la complejidad inherente. Esta charla explora cómo los conceptos de estabilidad dinámica mediante funciones de Lyapunov, la adaptabilidad a través de las estructuras disipativas de Prigogine, y la cibernética organizacional de Stafford Beer deberían guiar el diseño de estas aplicaciones.
A medida que los LLMs se integran en sistemas interactivos y autónomos, es vital garantizar que su comportamiento sea predecible y ajustable en tiempo real. Utilizar principios de estabilidad asegura que las aplicaciones mantengan coherencia y seguridad, incluso en escenarios complejos. Al mismo tiempo, la adaptabilidad se convierte en un pilar fundamental, permitiendo que los LLMs y agentes respondan a entornos dinámicos de manera eficiente y resiliente.
Finalmente, la gestión de la complejidad mediante retroalimentación y optimización de subsistemas tanto técnicos como humanos mejora la robustez de estos sistemas.
Este análisis busca mostrar cómo estas ideas, tomadas de campos que tradicionalmente no se asocian con el diseño de IA, pueden proporcionar un marco sólido para crear aplicaciones más seguras, eficaces y alineadas con los valores éticos y los objetivos organizacionales.
¡Recuerden que al final tendremos networking 🌐!
La agenda es la siguiente:
7:00pm - 7:30pm: Bienvenida y Anuncios
7:30pm - 8:45pm: Data Pub Noviembre: Diseño de aplicaciones con Large Language Models (LLMs)
8:45pm - 9:00pm: Chelas, pizzas y networking!
Más sobre los ponentes
Adolfo De Unánue es Director de Facultad e Investigación en la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tecnológico de Monterrey, cargo desde el cual ha integrado una visión transdisciplinaria enfocada en la complejidad y en metodologías robustas para abordar problemas de política pública. En el Tec, también es fundador y director de la Iniciativa de Inteligencia Artificial para el Valor Público, desde donde supervisa las labores del Centro de Ciencia de Datos. Anteriormente, fue Investigador Senior en el Centro de Ciencia de Datos y Políticas Públicas de la Universidad de Chicago, participando en proyectos internacionales relacionados con educación, salud, seguridad, transporte e infraestructura, aplicando técnicas de ciencia de datos.
Adolfo es un participante activo e impulsor del ecosistema de ciencia de datos en México. En el ITAM, fundó y dirigió la primera maestría en Ciencia de Datos en América Latina, y ha desempeñado diversos roles como tecnólogo, asesor y director. Asimismo, ha cofundado tres startups relacionadas con inteligencia artificial y ha colaborado en la construcción de equipos de ciencia de datos y grupos funcionales en organizaciones como Telefónica y BBVA. Es Doctor en Física Teórica por la Universidad Nacional Autónoma de México y cuenta con un posdoctorado en sistemas complejos por el C3-UNAM.