IA aplicada al mundo real: ML en salud y desarrollo con agentes y Spec-kit

¿Qué significa aplicar IA en casos reales, más allá de demos y pruebas de concepto? ​En este meetup de la Data & AI Community de ERNI, compartimos dos casos prácticos donde la Inteligencia Artificial pasa de la teoría a la práctica. ​Desde la predicción de riesgos clínicos en entornos críticos como las UCI, desarrollar software apoyándose en sistemas basados en agentes de #IA, exploraremos cómo se construyen soluciones reales y qué implicaciones tienen a nivel técnico. ​Dos charlas, dos perspectivas… y un mismo objetivo: entender cómo se aplica la IA en escenarios reales. ​🧠 Introducción al Machine Learning en salud: predicción de bacterias multirresistentes, por Jorge Tarancón ​Jorge Tarancón, Data Scientist & Data Engineer en ERNI, presentará un caso real de #MachineLearning aplicado al ámbito sanitario: la predicción de bacterias multirresistentes en pacientes de UCI. ​A partir del problema clínico, recorreremos un pipeline completo de ML, desde el preprocesado y la selección de variables hasta el entrenamiento y evaluación de modelos, utilizando técnicas como regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales para anticipar riesgos clínicos. ​🤖 Spec-Kit: de “vibe coding” a agentic engineering, por Lucas Madrid ​Lucas Madrid, Data Engineer en ERNI, explorará cómo pasar de programar de forma reactiva a diseñar sistemas con intención mediante Spec-Driven Development y spec-kit. ​A través de un caso real (un pipeline de detección de fraude en streaming) veremos un enfoque estructurado (constitución → planificación → tareas → implementación) y los trade-offs de aplicarlo en sistemas nuevos y existentes, especialmente en proyectos complejos. ​