Francisco MinguezDatos e IA

Capability Atlas

¿Qué profundidad técnica existe debajo de estos encargos?

Qué estás mirando

Un Capability Atlas de tres dominios primarios, RAG & Recuperación, ML aplicado y Datos & Pipelines, con dependencias etiquetadas. No es una grilla de skills ni una constelación flotante.

Qué puedes hacer

Lee cada dominio con peso visual equilibrado, abre una exploración relacional para ver dependencias etiquetadas, y sigue un camino de decisión o evidencia publicada sin inventar prueba de cliente.

Qué significa

Los encargos se apoyan en profundidad técnica. RAG es la referencia pública más profunda por evidencia disponible, no por comerse la jerarquía visual. Las relaciones quedan explícitas y etiquetadas.

Dominios primarios

Tres dominios, jerarquía equilibrada. RAG aporta más profundidad y evidencia publicada; ML aplicado y Datos & Pipelines siguen siendo pares de primera clase.

RAG & Recuperación

Referencia principal por profundidad / disponibilidad de evidencia

Sistemas con recuperación: corpus, ranking, grounding, evaluación e investigación de confianza en producción, no demos de chat como prueba.

  • Investigación de fiabilidad en consulta, recuperación, contexto, generación y end-to-end
  • Evaluación y taxonomía de fallos antes de narrativas de shipping
  • Metodología de estudio publicada como evidencia clasificada (no prueba de cliente en vivo)

Profundidad y disponibilidad de evidencia · Mayor profundidad publicada hoy en este sitio (estudio + demos sintéticas de método). Ese estatus de referencia es evidencial, no monopolio visual.

ML aplicado

Dominio par, juicio por encima de teatro de modelos

Sistemas de decisión que solo merecen un modelo cuando superan una baseline o regla más simple, con validación y coste de fallo nombrados primero.

  • Juicio baseline-antes-de-modelo
  • Elección de modelo/configuración acotada a la carga bajo restricciones explícitas
  • Pensamiento de release y regresión cuando cambia el comportamiento

Profundidad y disponibilidad de evidencia · Demos sintéticas de método para elección y protección; background académico de ML como material de estudio clasificado, no ROI de cliente.

Datos & Pipelines

Dominio par, cimientos para la IA aguas abajo

Movimiento de datos con dueño claro, controles de calidad y pipelines operables que hacen diagnosticable el ML y el RAG aguas abajo.

  • Fiabilidad de pipeline y pensamiento de replay
  • Calidad y responsabilidad clara como restricciones de producción
  • Evidencia de entrega profesional clasificada y anonimizada donde se publica

Profundidad y disponibilidad de evidencia · Entrega profesional de pipelines y lab sintético de calidad de datos, clasificado; no una garantía de tu estate.

Relaciones etiquetadas

Las dependencias se escriben como registros, no un grafo que haya que interpretar. En móvil se conserva la misma idea como registros explícitos de dominio y dependencia.

  • RAG → Datos & Pipelines

    La fiabilidad RAG depende del diseño de evaluación y de la calidad de datos, no solo del pulido de recuperación.

  • ML aplicado → Datos & Pipelines

    El ML aplicado depende de cimientos de datos y validación antes de que un modelo gane su sitio.

  • Datos & Pipelines → RAG

    La fiabilidad de pipelines sostiene el RAG y el ML aguas abajo haciendo inputs reproducibles y con dueño claro.

  • Datos & Pipelines → ML aplicado

    Pipelines y features estables mantienen el ML aplicado diagnosticable cuando cambia el comportamiento en producción.

  • ML aplicado → RAG

    El juicio de ML aplicado (baselines, umbrales, coste de fallo) refuerza la evaluación RAG y las decisiones de release.

Exploración relacional

Una interacción de exploración: enfoca un dominio para ver de qué depende y qué sostiene. El significado central sigue legible sin JavaScript.

Dominio enfocado

Dominio enfocado

RAG & Recuperación

Profundidad y disponibilidad de evidencia: Mayor profundidad publicada hoy en este sitio (estudio + demos sintéticas de método). Ese estatus de referencia es evidencial, no monopolio visual.

Depende de

  • Diseño de evaluación y taxonomía de fallos
  • Frescura, autoridad y calidad del corpus / datos
  • Criterios claros de release / confianza, no fluidez de demo

Sostiene

  • Decisiones de confianza en producción para sistemas con recuperación
  • Grounding y comportamiento de abstención bajo riesgo

Abrir Inspeccionar / Confiar

Dominio enfocado

ML aplicado

Profundidad y disponibilidad de evidencia: Demos sintéticas de método para elección y protección; background académico de ML como material de estudio clasificado, no ROI de cliente.

Depende de

  • Cimientos de datos y harnesses de validación
  • Una baseline o regla más simple que el modelo debe superar
  • Lógica de decisión y coste de fallo nombrados

Sostiene

  • Elección de modelo o configuración acotada a la carga
  • Juicio de cambio consciente de regresiones

Abrir Comparar / Elegir

Dominio enfocado

Datos & Pipelines

Profundidad y disponibilidad de evidencia: Entrega profesional de pipelines y lab sintético de calidad de datos, clasificado; no una garantía de tu estate.

Depende de

  • Ownership de fuentes y criterios de aceptación
  • Transforms reproducibles y manejo operable de fallos

Sostiene

  • Investigación de fiabilidad RAG aguas abajo
  • ML aplicado aguas abajo que se puede diagnosticar en lugar de adivinar

Abrir Construir / Mejorar

Siguiente paso natural

Entra en el camino de decisión que encaje con tu duda, inspecciona evidencia publicada con su clasificación, o habla de una restricción concreta.