Un ejemplo calculado muestra por qué la media de dos p95 no es el p95 global. Población, ventanas y umbrales para interpretar la latencia de un servicio.
Amazon, evidencia experimental e incentivos: cómo evaluar adopción de IA sin confundir consumo, actividad y rendimiento del equipo.
Por qué recordar más no basta para un agente de IA. Un modelo para separar hechos, preferencias y permisos, conservar su origen y detectar cuándo caducan.
Qué aísla un clon de Snowflake y qué puede seguir conectado al origen. Un criterio para aceptar entornos de pruebas sin confundir copia con aislamiento.
La historia y la ingeniería de Tennis for Two: Higinbotham, Dvorak, computación analógica y los límites del debate sobre el primer videojuego.
Cómo distinguir corrección histórica, reconstrucción de decisiones y simulación al reprocesar datos. Versiones, conocimiento disponible y aceptación del resultado.
Por qué una tarea completada puede ocultar un fallo del agente. Un modelo para evaluar resultados, efectos indebidos y consistencia sin engañarse con la demo.
Una consulta más rápida puede reutilizar resultados. Criterios para comparar rendimiento en Snowflake sin confundir caché, cómputo y servicio.
Un criterio para distinguir avisos urgentes, incidencias planificables y señales de diagnóstico, conectando la calidad del dato con el daño evitable.
Un botón de aprobación no demuestra control de la IA. Evidencia, tiempo y autoridad para que la revisión humana pueda cambiar una decisión.