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AI EngineerLa inteligencia artificial está transformando la forma en que se construyen productos, servicios y soluciones digitales. Y con esa transformación también cambian las habilidades que las empresas necesitan. En Henry creemos que una formación en tecnología tiene que evolucionar al mismo ritmo que la industria. Por eso, actualizamos nuestra carrera de AI Engineering [https://www.soyhenry.com/blog/que-hace-un-ai-engineer-en-proyectos-reales-tareas-herramientas-y-decisiones] para adaptarnos a las
FDEAmazon y Microsoft están destinando miles de millones de dólares y miles de profesionales al desarrollo e implementación de inteligencia artificial para empresas. En 2026, ambas compañías están impulsando un perfil que busca resolver uno de los principales desafíos de la IA empresarial: cómo llevar los modelos y prototipos a sistemas que funcionen en operaciones reales. Se trata del Forward Deployed Engineer (FDE), un rol que combina ingeniería, inteligencia artificial, conocimiento del negocio
AILa inteligencia artificial está cambiando el tipo de habilidades que necesitan los equipos tecnológicos. Para quienes ya trabajan en desarrollo, backend, data o software, el siguiente paso no necesariamente implica empezar de cero: puede significar aprender a integrar modelos, construir agentes y desarrollar aplicaciones de IA. Así es como un perfil técnico puede dar el salto hacia AI Engineering. Qué hace un AI Engineer Un AI Engineer trabaja en la construcción e integración de soluciones de i
AI AutomationLa automatización con inteligencia artificial está transformando la forma en que las empresas gestionan sus procesos. En 2026, profesionales de marketing, operaciones, ventas, finanzas, producto, legales y RRHH pueden incorporar IA para detectar oportunidades, conectar herramientas y automatizar tareas sin necesidad de saber programar. Con plataformas como n8n, Make, Airtable y modelos como Claude, GPT y Gemini, el foco está cada vez más en entender el negocio, diseñar procesos eficientes y conv
FDELa inteligencia artificial está creando nuevos roles dentro de la industria tecnológica, pero no todos apuntan al mismo tipo de trabajo. El AI Engineer y el Forward Deployed Engineer (FDE) comparten una base técnica y trabajan con IA, pero tienen objetivos diferentes: mientras uno se enfoca principalmente en construir soluciones y productos impulsados por inteligencia artificial, el otro combina ese conocimiento técnico con una fuerte interacción con clientes para adaptar e implementar solucion
FDEEn junio de 2026, Amazon Web Services anunció una inversión de 1.000 millones de dólares para formar y contratar Forward Deployed Engineers. Un mes después, Microsoft respondió con "Microsoft Frontier Company", un programa de 2.500 millones con el mismo objetivo. Dos de las compañías más grandes del mundo apostando miles de millones al mismo perfil profesional no es casualidad. La pregunta, para quien ya trabaja en tecnología, es otra: ¿cómo se llega a ese puesto? Este artículo responde eso —qu
FDENo es una intuición ni una moda de LinkedIn: es lo que dicen las búsquedas reales que hoy publican empresas de tecnología y consultoras alrededor del mundo. Y leer esas búsquedas con atención —qué piden exactamente, qué stack esperan, cómo describen el día a día— es la forma más directa de entender qué es un Forward Deployed Engineer en la práctica, más allá de cualquier definición de manual. Qué se repite en las búsquedas reales Tomemos como ejemplo una de esas búsquedas, publicada por una con
FDEA comienzos de 2026, apenas entre el 5% y el 10% de las empresas tenía en su radar contratar un Forward Deployed Engineer (FDE). Al cierre del segundo trimestre, esa cifra había saltado al 70%. Es un dato de TechCrunch, citando a la consultora Christian & Timbers [https://techcrunch.com/2026/07/30/forward-deployed-engineers-are-the-ai-industrys-latest-talent-obsession/] y ayuda a entender por qué, si en los últimos meses te tocó ver este título en ofertas de trabajo y no sabías bien de qué se t
Data ScienceHay un momento muy concreto en el que alguien deja de "estudiar" Machine Learning y empieza a hacerlo: cuando entrena su primer modelo y lo ve predecir algo, aunque sea sobre datos simples. Ese momento no requiere semanas de matemática avanzada. Requiere Python, una librería llamada scikit-learn y entender un flujo de cinco pasos que se repite en la enorme mayoría de los proyectos de Machine Learning. En esta nota te explicamos, paso a paso, cómo construir tu primer modelo desde cero. Qué es
Cómo hacerUn equipo quiere que su modelo de IA responda con datos actualizados de la empresa, y decide entrenarlo de nuevo con esa información. Semanas de trabajo y mucho presupuesto después, el modelo sigue sin poder citar el precio de ayer, porque nadie reentrena un modelo todas las semanas. Ese error —usar fine-tuning para resolver un problema de conocimiento— es uno de los más caros y más comunes en proyectos de IA. En esta nota te explicamos qué resuelve cada técnica, cuándo conviene cada una y, sobr
Desarrollo WebTu aplicación funciona perfecto en tu computadora. La subes a producción y, media hora después, se rompe: una función esperaba un número y recibió un texto. El error estuvo ahí desde el principio, pero JavaScript no tenía forma de avisarte hasta que fue tarde. Ese es, exactamente, el problema que TypeScript vino a resolver. En esta nota te explicamos qué es, qué cambia en tu día a día como desarrollador y por qué hoy es una de las habilidades que más piden las empresas. Qué es TypeScript TypeS
Data ScienceEn casi toda entrevista para un puesto de datos, SQL es la primera puerta. No importa si el rol es de análisis, ciencia de datos o machine learning: en algún momento —casi siempre en la ronda técnica— aparece un ejercicio de SQL, y muchos candidatos fuertes en teoría tropiezan justo ahí. En esta nota te contamos las 10 consultas que más te van a pedir, con la técnica clave de cada una, para que llegues a la entrevista reconociéndolas de entrada. Por qué SQL es el filtro de casi toda entrevist