[ AIXA ]Blog · Notas de ingeniería

Lo que aprendemosconstruyendo IA

Casos reales, errores incluidos: cómo construimos Olearia, qué funciona con datos satelitales y gemelos digitales, y qué cambia para las empresas con el EU AI Act.

Tecnología

Por qué el aceite de oliva necesita métricas de banca de inversión

Un trader nos pidió un Value at Risk y eso cambió la plataforma. La historia de cómo aplicar herramientas financieras institucionales a un mercado agrícola reveló algo que el sector no estaba midiendo: las cooperativas tienen posiciones abiertas enormes sin ningún sistema de gestión de riesgo.

8 min de lectura

Industria

Lo que está pasando con la digitalización en el campo español

Una reflexión sobre la transformación digital del sector agroalimentario: dónde estamos, qué está cambiando, y por qué importa más de lo que parece.

7 min de lectura

Productos

Olearia Intelligence: ordenar un mercado de miles de millones

Empezó con un grupo de WhatsApp. Un año después hay más de 2 millones de registros en base de datos, 29 regiones olivareras monitorizadas por satélite en 9 países, un asistente de IA que consulta datos reales verificados y un modelo de precios entrenado con más de diez mil semanas de datos. Esta es la historia de cómo se construye una plataforma de inteligencia para un sector que funciona a base de llamadas telefónicas.

Lo que está pasando con la digitalización en el campo español

Una reflexión sobre la transformación digital del sector agroalimentario: dónde estamos, qué está cambiando, y por qué importa más de lo que parece.

#Transformación Digital #Agroalimentario

Olearia Intelligence: ordenar un mercado de miles de millones

#Olearia Intelligence #Market Intelligence

RAG vs fine-tuning: lo que hemos aprendido eligiendo entre ambos

Reflexiones sobre cuándo usar RAG, cuándo fine-tuning, y por qué la respuesta casi nunca es tan simple como parece. Incluye las nuevas tendencias de 2025: GraphRAG, Agentic RAG y enfoques híbridos.

La adopción de IA es, sobre todo, un problema de personas

Reflexiones sobre lo que estamos aprendiendo sobre adopción de IA en organizaciones. No es un manual, sino una conversación sobre los retos reales que enfrentan las empresas.

#Liderazgo #Gestión del Cambio

Lo que aprendimos construyendo un gemelo digital para almazaras

Después de meses desarrollando nuestra plataforma de gemelo digital para el sector oleícola, compartimos qué es, por qué lo hemos hecho así, y para quién tiene sentido.

#Olearia Digital Twins #Digital Twin

El reto documental de las cooperativas agroalimentarias

Las cooperativas procesan miles de documentos al año, la mayoría de forma manual. Una reflexión sobre qué está cambiando en la automatización documental y qué opciones tienen las cooperativas.

#Automatización #Cooperativas

Medio millón de kilómetros cuadrados monitorizados desde el espacio

La historia de cómo construimos un sistema para procesar datos satelitales de 37 regiones olivareras mediterráneas. Los problemas que no anticipamos, las decisiones que nos salvaron, y lo que aprendimos procesando millones de píxeles de olivos cuando el índice de vegetación estándar medía más tierra que árboles.

#Datos Satelitales #Remote Sensing

Blockchain y trazabilidad alimentaria: qué está pasando realmente

Una mirada honesta a blockchain en alimentación: qué prometía, qué ha entregado, y cuándo tiene sentido considerarlo. Con datos actuales y casos reales.

#Blockchain #Trazabilidad

Antes de invertir en IA: lo que hemos aprendido sobre qué funciona

Reflexiones honestas sobre qué hace que un proyecto de IA tenga éxito o fracase. No es un checklist mágico, son las preguntas que creemos que toda empresa debería hacerse.

#IA #Transformación Digital

El EU AI Act ya está aquí: qué significa para tu empresa

El reglamento europeo de inteligencia artificial ya está en vigor. Compartimos lo que hemos aprendido ayudando a empresas a entender qué les aplica y qué no.

#EU AI Act #Regulación IA

OBI: lo que aprendimos intentando predecir el precio del aceite

Empezamos con 200 variables y un modelo que se equivocaba sistemáticamente. Terminamos con 12 variables, 10.582 semanas de backtesting y un descubrimiento que contradecía nuestra hipótesis principal: los mercados mediterráneos son mucho más independientes entre sí de lo que nadie asumía.

#Machine Learning #Predicción de Precios

Por qué tu empresa necesita IA especializada y no un asistente genérico

Los chatbots y asistentes genéricos están quedando obsoletos. Descubre por qué las empresas líderes están apostando por sistemas de IA especializados que entienden su industria y generan resultados reales.

#IA Especializada #Transformación Digital

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