Combinando Grafos de Conocimiento con IA generativa, podemos obtener ontologías formales capaces de transformar información en conocimiento confiable, facilitando la validación con expertos y reduciendo las alucinaciones de la IA en múltiples ámbitos del negocio.
Combinando Grafos de Propiedades y de Conocimiento, podemos obtener modelos de datos más ricos y conectados para superar las limitaciones del modelo relacional, facilitando inferencia lógica, exploración de relaciones complejas y soporte a sistemas de IA generativa.
Combinando MCP y A2A, podemos obtener aplicaciones multiagénticas que coordinan agentes de IA para acceder a datos, herramientas y comunicarse entre sí, facilitando la ejecución de tareas complejas de forma eficiente y dinámica.
Combinando Data Fabric, integración de aplicaciones e IA generativa, podemos obtener plataformas digitales que optimizan la logística farmacéutica, democratizan el acceso a la información y sincronizan sistemas en tiempo real, mejorando la eficiencia y la toma de decisiones.
¿Cuál es la diferencia entre AI Agents y AgenticAI?. Para responder, primero debemos entender qué son los Large Language Models (LLM) y qué es Retrieval Augmented Generation (RAG).
La irrupción de tecnologías como la Inteligencia Artificial y la IA Generativa en educación presenta una oportunidad única para mejorar el proceso de aprendizaje de los alumnos y optimizar el tiempo de los profesores.
En el evento DES2025 descubrimos las últimas tendencias en transformación digital, IA, IoT y ciberseguridad y sus aplicaciones prácticas en distintos sectores estableciendo además conexiones con startups, PYMES, multinacionales y partners estratégicos.
En el evento Backstage2025 de OVHcloud descubrimos novedades en IA generativa, Cloud BareMetal e hiperconvergencia y comprendimos los retos de la soberanía europea de datos.
