La cooperativa de trabajo Cambá ha emprendido un viaje exploratorio y experimental, centrado en la Inteligencia Artificial. En particular mostraremos como esta aventura nos llevo a automatizar flujo de trabajo de comfyui con python para la interfaz y para la ejecucución de los procesos.

Durante el último año en Cambá (Cooperativa de trabajo tecnológica donde trabajamos y somos asociados), empezamos un proceso de investigación sobre Inteligencia Artificial. Para comprender, empezamos desde el más bajo nivel: Comprando, instalando y configurando nuestra propia maquina con múltiples servicios y herramientas, a la que denominamos "La bestIA". Luego de tener todo montado y funcional, empezamos un viaje de exploración y experimentación del estado del arte de diversas herramientas y modelos para encontrar caminos hacia nuevos servicios y productos. Durante éste proceso, en relación a las artes, utilizamos herramientas como Comfyui con diversos modelos y nodos disponibles. Durante la charla vamos a relatar y mostrar nuestra experiencia en automatizar flujos de trabajo de IA artisticos con python.

Disertantes: José Luis Di Biase

Abordo el caos evaluativo en proyectos de IA: el 95% de los pilotos de IA generativa fracasan (MIT) y el 40% de los agentes serán cancelados (Gartner). Spoiler: no tenemos control. Evaluar LLMs es difícil: son impredecibles, con fallos sutiles y respuestas múltiples válidas. La solución? Buenas prácticas: Langfuse para observabilidad (trazas, monitoreo, gestión de prompts) y DeepEval para pruebas unitarias tipo PyTest, métricas basadas en modelos y detección de fallos. Conclusión: sin evaluación sistemática, estás adivinando. Y si no mides, no mejoras… solo sufres.

Evaluar LLMs es como intentar predecir el clima: impredecible, lleno de variables y, a veces, te mojas. El 40% de los proyectos de IA agéntica serán cancelados para 2027 (Gartner lo dice, no nosotros), y el 95% de los pilotos de IA generativa están fracasando. ¿El motivo? No tenemos ni idea de qué pasa en producción. Un cambio inocente en un prompt puede desencadenar una catástrofe en cadena. ¿Tu pipeline RAG funciona? ¿O solo está fingiendo? Para triunfar en este caos, necesitas tres pilares: calidad de evaluación, depuración y adaptabilidad. Y para eso, herramientas como Langfuse son tu mejor amigo. Piensa en Langfuse como el “GPS del flujo de tus LLMs”: traza cada llamada, cada recuperación, cada embedding, y te muestra si tu agente se perdió en el desierto del contexto o se quedó sin tokens (la gasolina de las IA). Luego entra DeepEval, el pytest pero para LLMs. Aquí haces p...

Disertantes: María Andrea Vignau

Anotate para las Charlas Relámpagos: presentá tu proyecto o idea en 5 minutos!

Charlas Relámpago!

Disertantes: Asistentes

En este taller vas a aprender cómo crear un chatbot desde cero y entender qué sucede detrás cuando un modelo de lenguaje responde a tus preguntas.

En este taller vas a aprender cómo crear un chatbot desde cero y entender qué sucede detrás cuando un modelo de lenguaje responde a tus preguntas. Desarrollaremos paso a paso una aplicación simple en Python que consulta información guardada en una base de conocimiento y genera respuestas basadas en ella. En el proceso, descubrirás qué es una arquitectura RAG (Retrieval-Augmented Generation), cómo se conectan sus componentes y por qué la forma en que diseñás tu prompt puede cambiar completamente los resultados. La idea es que finalices el taller con un chatbot funcional y una comprensión práctica de cómo aplicar este tipo de soluciones en tus propios proyectos.

Disertantes: Bruno Masciarelli

Estudiantes de la UNAHUR comparten sus primeros proyectos y aprendizajes trabajando con Python.

Un espacio donde estudiantes de la UNAHUR compartirán sus primeros proyectos, aprendizajes y recorridos trabajando con Python dentro de la Universidad.

Disertantes: Unahur

Esta charla propone una selección de ‘geo hacks’ en Python pensados para quiénes trabajan con datos espaciales y quieren dejar de esperar a que los shapefiles carguen antes de jubilarse.

Con ejemplos reproducibles y buenas prácticas SIG, se presentan estrategias para acelerar lecturas, mejorar operaciones vectoriales y ráster, y automatizar procesos sin dramas. Una invitación al mundo cartográfico para exprimir al máximo el ecosistema Python… y para que tus mapas se procesen más rápido que vos preparando el mate.

Disertantes: Constanza Torrilla - Geocirujas

Overview del stack que utilizamos en Tiendanube para prototipar y llevar a producción aplicaciones con AI integrada. Casos de estudio: - Taxonomía de productos y categorías utilizando embeddings + LLMs. - MCP utilizando embeddings para consultar información de nuestro design system.

En Tiendanube estamos impulsando soluciones para emprendedores en Latam, utilizamos el ecosistema de librerías y packages de Python para potenciar nuestros productos de IA. En esta charla vamos a profundizar en dos proyectos que construimos utilizando modelos de embeddings con postrgesql + pgvector, compartiendo con la comunidad aprendizajes y desafios que encontramos en el camino.

Disertantes: Isaac Guillermo Gaete

Las aplicaciones SPA ganaron mucha popularidad en los últimos 15 años y se transformaron en un estandar en la industria. En esta charla veremos como podemos prescindir de herramientas complejas de frontend para la mayoría de los casos y usar la web tradicional con HTMX.

Más Allá de las SPA: Django y HTMX para una Web Moderna y Sencilla Las Aplicaciones de Una Sola Página (SPA), impulsadas por frameworks de frontend como React, ganaron una inmensa popularidad y se transformaron en un estándar de facto en la industria durante los últimos 15 años. Sin embargo, esta complejidad ha conllevado costos en rendimiento, tiempo de desarrollo y mantenibilidad, especialmente para la mayoría de los casos de uso empresarial y de gestión de datos. La Alternativa Sencilla y Potente En esta charla, exploraremos un enfoque alternativo que nos permite prescindir de herramientas complejas de frontend para la mayoría de los casos. Demostraremos cómo la potencia del backend de Django (con su templating y ORM robusto) se puede combinar con la simplicidad de HTMX. HTMX nos permite traer el dinamismo de una SPA a la arquitectura tradicional de servidor, usando pet...

Disertantes: Juan Manuel Schillaci

Presentaré la arquitectura y los aprendizajes detrás de Monarca, un asistente conversacional tributario construido en Python que combina RAG, análisis de documentos y verificación en streaming para generar respuestas confiables. La charla mostrará cómo diseñar asistentes complejos, qué errores comunes evitar y qué patrones pueden aplicarse a otros dominios.

Monarca es un asistente conversacional tributario desarrollado en Python que busca resolver un problema concreto: brindar información fiscal precisa, trazable y entendible para personas y profesionales. En esta charla voy a recorrer el proceso técnico y conceptual detrás de su arquitectura, desde los primeros prototipos hasta el sistema actual basado en FastAPI, agentes evaluadores, pipelines de recuperación y un flujo de verificación on-the-fly. Exploraremos: Cómo diseñar un sistema RAG robusto más allá del ejemplo típico (indexación documental, normalización, chunking y scoring). Por qué las respuestas generadas por un LLM requieren verificación y cómo implementar un pipeline de fact-checking en paralelo mientras el modelo genera texto. Patrones de Python usados en producción: streaming SSE, workers, agentes evaluadores y modelos Pydantic para orquestación. Errores co...

Disertantes: Nicolás Agustín Martínez

Introducción al Null Object Pattern como herramienta para simplificar código Python. Vamos a ver cómo evitar los clásicos if obj is not None: que complican el código, ejemplos de NoneType exceptions, cuándo conviene aplicar este patrón, y comparación entre enfoques orientados a objetos y funcionales para manejar la ausencia.

Hace diez años, Sandi Metz nos mostró que "la nada también es algo". ¿Cómo representamos aquello que no existe dentro del diseño de nuestro software? En esta charla vamos a hablar sobre el Null Object Pattern y cómo usarlo para simplificar tu código. Si viste mi charla de "Programar (casi) sin condicionales", ahí hablamos de cómo los if agregan complejidad al código. Acá vamos a ver cómo el Null Object Pattern te ayuda a evitar esos if obj is not None: que terminan apareciendo por todos lados y complican la lectura y mantenimiento del código. Vamos a ver ejemplos prácticos en Python de cómo modelar "la nada" para que tu código sea más simple y robusto. Vamos a analizar los clásicos errores con NoneType exceptions que aparecen cuando no manejamos bien la ausencia de valores, y cómo este patrón nos ayuda a prevenirlos. También vamos a comparar brevemente cómo se maneja la ausencia...

Disertantes: Sasha (Augusto) Kielbowicz

El famoso taller de Django Girls

Django es un framework web en Python que permite crear sitios y aplicaciones de manera rápida, sencilla y segura. Su lema —“The web framework for perfectionists with deadlines”— resume su filosofía: ofrecer herramientas completas y bien diseñadas para que los desarrolladores puedan concentrarse en crear, sin perder tiempo en lo esencial. En este taller vamos a seguir los pasos del clásico taller de Django Girls, adaptado a un formato corto e introductorio. Durante la sesión, aprenderemos cómo crear una aplicación web básica —un pequeño blog— mientras exploramos los conceptos fundamentales del framework. El taller está orientado a personas que están comenzando en el mundo del desarrollo web o que ya conocen un poco de Python y quieren dar su primer paso con Django.

Disertantes: Ignacio Feijoo

Aprenderemos a levantar un entorno de desarrollo profesional de Odoo utilizando Doodba, una herramienta basada en Docker que simplifica la instalación, configuración y despliegue de proyectos Odoo.

Odoo es uno de los frameworks de gestión empresarial open source más potentes y extendidos del mundo, construido sobre Python y PostgreSQL. En este taller aprenderemos a levantar un entorno de desarrollo profesional de Odoo utilizando Doodba, una herramienta basada en Docker que simplifica la instalación, configuración y despliegue de proyectos Odoo. A lo largo del taller, exploraremos la estructura de un entorno Doodba, cómo crear un módulo desde cero y los fundamentos esenciales para continuar con la capacitación oficial de Odoo (Odoo Technical Training). El enfoque será 100% práctico, ideal para desarrolladores Python que quieran dar sus primeros pasos en el ecosistema Odoo con una base sólida.

Disertantes: Santiago Javier Said

La charla muestra los intentos (con código y mediciones) de encontrar la mejor manera de paralelizar la suma de dos vectores de números, con la idea de entender los procesos subyacentes y poder discernir qué detalles tenemos que considerar en las distintas situaciones.

La charla compara tiempos al sumar dos vectores de números de forma serial y en paralelo, en C++, Python usando la biblioteca estándar, y usando algunas librerías externas. Va hilando una evolución de intentos tratando de mejorar la situación anterior, mostrando ventajas y desventajas. En cada caso se muestra el código real y el gráfico correspondiente de mediciones para vectores de distintas longitudes, comparando con los intentos anteriores. Finalmente se sacan conclusiones sobre el proceso.

Disertantes: Facundo Batista

Exposición sobre proceso de sanitización e importación de registros utilizados en el proyecto Datos Históricos para el Banco Credicoop

Presentación del procedimiento de identificación, sanitización y importación de archivos voluminosos en una base de datos con motor MongoDB en el proyecto Datos Históricos para el Banco Credicoop Repaso del circuito desarrollado, técnicas utilizadas, experiencias y aprendizajes

Disertantes: Juan Pablo Contardo

En este taller construiras paso a paso tu primer servidor MCP funcional.

¿Querés aprender a conectar aplicaciones de Inteligencia Artificial con sistemas externos de manera simple y estandarizada? 🤖✨ En este taller, Andrés Ríos, Data Lead y experto en diseño de soluciones de datos e IA para empresas como Mercado Libre y CoreBI, te guiará paso a paso para construir tu primer servidor MCP funcional. Aprenderás a configurar tu entorno con uv, usar mcp-cli para inicializar y servir tu aplicación, y comprender la arquitectura detrás del protocolo Model Context Protocol (MCP) —la nueva forma de integrar LLMs con herramientas del mundo real. El enfoque será 100 % práctico, ideal para desarrolladores Python que buscan incorporar capacidades de IA en sus aplicaciones o experimentar con integración avanzada de modelos de lenguaje.

Disertantes: Andrés Ríos