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Vineeth Varughese

Vineeth Varughese es jefe de marketing de productos en la nube en Asia-Pacífico y Japón en Akamai, con amplia experiencia en computación en la nube, IA y estrategia GTM.


Vineeth Varughese

IA Agenética: Cómo los agentes autónomos están cambiando el juego

13 de agosto de 2025
por Vineeth Varughese
En el corazón de muchas aplicaciones modernas de IA se encuentran los grandes modelos generativos, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) o los modelos de generación de imágenes. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos y pueden contener miles de millones de parámetros. La IA generativa (GenAI) ha sido una tecnología transformadora, que destaca en la generación de contenidos como texto, imágenes, código, audio y vídeo. [...]
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Vineeth Varughese

Inferencia distribuida de IA: Estrategias para el éxito

2 de mayo de 2025
por Vineeth Varughese
A medida que los modelos de IA siguen evolucionando para convertirse en pilares operativos de las empresas, la inferencia en tiempo real se ha convertido en un motor esencial de esta transformación. La demanda de conocimientos de IA instantáneos y listos para la toma de decisiones es cada vez mayor, y los agentes de IA, que se están convirtiendo rápidamente en la vanguardia de la inferencia, están listos para una adopción explosiva. Las previsiones del sector apuntan a un punto de inflexión, con más de la mitad [...]
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Vineeth Varughese

Por qué la inferencia de IA está impulsando el cambio de la Cloud Computing centralizada a la distribuida

26 de marzo de 2025
por Vineeth Varughese
Las plataformas en la nube heredadas han demostrado ser inestimables para entrenar modelos de IA con grandes volúmenes de datos. Pero a medida que las organizaciones quieren escalar y optimizar aún más las aplicaciones de IA, las plataformas heredadas están mostrando rápidamente sus limitaciones. En un estudio de Forrester encargado por Akamai, descubrimos los problemas que los líderes de TI y los desarrolladores están experimentando con las plataformas en la nube heredadas. [...]
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