Inteligencia Artificial en la industria: Copilot como asistente técnico, operativo y estratégico

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🧠 Cómo Microsoft Copilot y los LLM están transformando la industria Desde la oficina hasta la fábrica: el futuro del trabajo con IA ya está aquí La inteligencia artificial generativa está marcando un antes y un después en la forma en que las empresas operan. Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs, por sus siglas en inglés), como los desarrollados por OpenAI, han evolucionado de simples asistentes conversacionales a herramientas que realmente entienden el lenguaje humano, el contexto empresarial y los flujos de trabajo complejos. En este escenario, Microsoft Copilot se ha convertido en una de las soluciones más accesibles y poderosas del mercado, al integrar estos modelos directamente en las herramientas que millones de personas ya usan: Word, Excel, Outlook, PowerPoint, Teams, Power Apps y más. 🤖 ¿Qué es Microsoft Copilot y en qué se basa? Copilot es una familia de asistentes inteligentes creada por Microsoft. A diferencia de otras soluciones, Copilot se in...

Tecnologías de IA , RAG y Langchain 2025: OpenAI, AWS, IBM, Google y más

¿Qué ofrecen las grandes empresas en IA, RAG y Langchain en 2025?

En los últimos años, conceptos como RAG (Retrieval-Augmented Generation), modelos fundacionales, IA generativa y chatbots inteligentes han evolucionado rápidamente.Yo como lo veo es que el utilizar RAG es como darle una referencia teórica al LLM para que pueda generar la información en base a los datos que tenemos de soporte. Creo que puede servir para empresas en ERP y desarrollos nuevos  .


🌐  RAg (Retrieval-Augmented Generation)


🔍 Tu cerebro + biblioteca digital conectada


Une modelos LLM con bases de datos, PDFs, sitios web.


Ejemplo: ChatGPT con acceso a tus archivos o documentos científicos.

🌐 ¿Qué es LangChain?


LangChain es una librería en Python y JavaScript que permite crear aplicaciones inteligentes usando modelos de lenguaje (LLM) como:


ChatGPT (OpenAI)


Claude (Anthropic)


Mistral, LLaMA, etc.

📦 ¿Para qué sirve LangChain?


LangChain conecta un modelo de lenguaje con herramientas externas:


Función ¿Qué permite hacer?


📄 RAG Leer documentos PDF, webs, bases de datos

🛠️ Tools Usar herramientas externas como calculadoras, buscadores o APIs

🧠 Memoria Recordar información de conversaciones anteriores

🧩 Agentes Darle a la IA la capacidad de tomar decisiones autónomas (AutoGPT-style)

🗃️ Bases vectoriales Buscar información “por significado” en grandes textos (con Pinecone, FAISS, etc.)

 ¿Qué tan preparados están los gigantes tecnológicos para RAG y Langchain?

Aquí un resumen actualizado sobre OpenAI, Google, AWS, IBM, Oracle y NVIDIA, y cómo se integran con herramientas como LangChain y RAG.

Infografía comparativa de OpenAI, Google, AWS, IBM, Oracle y NVIDIA sobre sus capacidades en inteligencia artificial, RAG y LangChain en 2025.


                        Imagen creada por chatgpt

Comparativa rápida:

Empresa Modelos LLM propios ¿Tiene RAG? ¿Compatible con LangChain?
OpenAI GPT-4, GPT-4o
Google Cloud PaLM, Gemini, terceros
AWS Titan, Mistral, Cohere
IBM Watsonx.ai ⚠️ Parcial ⚠️ Manual
Oracle Cohere + LLaMA (OCI) ⚠️ vía API
NVIDIA NIMs (Microservicios)

🌱 ¿Tú ya estás integrando IA generativa o RAG en tus proyectos? Comparte tu experiencia o déjame un comentario 👇Tu habías oído hablar de estas tecnologías ? 

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