Samuel Plata
Entiende. Construye. Despliega. Mide.
Exploro cómo funciona la inteligencia artificial, construyo sistemas reales y enseño a personas y empresas a convertirla en conocimiento, herramientas y resultados medibles.
La IA no se entiende coleccionando herramientas. Se estudia, se construye, se prueba y se mide.
La inteligencia artificial es una nueva capa de infraestructura cognitiva. Para entenderla no basta con usarla: hay que estudiarla, construirla, probarla y medirla.
Entender → Construir → Desplegar → Medir
Entender
Modelos, papers, arquitectura, límites, riesgos y principios.
Construir
Agentes, workflows, RAG, MCP, prototipos, repositorios y experimentos.
Desplegar
Sistemas que salen del laboratorio y viven en procesos, equipos y canales reales.
Medir
Evaluación, ROI, calidad, tiempo ahorrado, errores reducidos y utilidad comprobable.
Cinco formas de pensar la inteligencia artificial en público
Del Paper al Repo
Papers, modelos e ideas de frontera convertidos en explicaciones, experimentos y código abierto.
- Paper
- Hipótesis
- Explicación visual
- Implementación
- Experimento
- Repo
- Conclusión
IA Sin Humo
Laboratorio de Agentes
Construcción pública de agentes, workflows, MCP, RAG y sistemas.
Fig. 03 Del Bit a la Neurona
Fig. 04 Universo editorial sobre información, inteligencia, mente, ciencia y futuro.
Explorar el universoFig. 05 Reflexiones del Infinito
Ensayos filosóficos y científicos sobre realidad, conciencia, humanidad y cosmos.
Explorar el universo
Sin exagerar avances.Sin confundir novedad con valor.
- ¿MCP realmente cambia cómo usamos IA?
- ¿Los agentes están sobrevalorados?
- ¿Por qué alucinan los modelos?
- ¿Vale la pena aprender programación con IA?
- ¿Qué empresas están implementando IA mal?
Un laboratorio público
Sobre agentes, evaluación, modelos, RAG, MCP, automatización, razonamiento y sistemas inteligentes.
Agent loops
Cómo razonan, fallan y se recuperan los agentes que encadenan herramientas.
RAG evaluation
Medir si la recuperación de información de verdad mejora la respuesta.
MCP servers
Conectar modelos con sistemas reales a través de un protocolo abierto.
Model behavior
Lo que los modelos hacen bien, lo que hacen mal y por qué.
Claude Code experiments
Programar con agentes: dónde aceleran y dónde estorban.
AI workflows
Procesos donde la IA deja de ser demo y se vuelve operación.
Benchmarks
Comparar con método en vez de con opiniones.
Programas para entender, construir y desplegar inteligencia artificial con criterio
AI Literacy
Para emprendedores, profesionales y equipos que quieren entender IA con criterio.
AI Builder
Para quienes quieren construir agentes, workflows, RAG, MCP y automatizaciones reales.
AI Engineering
Para quienes quieren profundizar en modelos, embeddings, evaluación, fine-tuning, despliegue y producción.
He dado formación en
+150horas de formación impartida en inteligencia artificial aplicada
- Secretaría de Seguridad Pública MunicipalQuerétaro
- UNICEQUniversidad Central de Querétaro
- H. AyuntamientoMunicipio de San Luis Potosí
- DIFMunicipio de San Luis Potosí
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