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Stanislav Belyaev

Stanislav Belyaev

Engineering Leader en Microsoft

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> 18
anos de experiencia
2 000+
ingenieros
700+
graduados
9/10
calificacion del curso
Conocer el curso

Carrera

Microsoft

Desde 2008, construyo y desarrollo equipos de ingenieria – desde startups hasta corporaciones con miles de desarrolladores. En Microsoft, duplique la productividad de los sistemas de build para 2 000+ ingenieros. Anteriormente, transforme los procesos para 600+ empleados IT en Tochka Bank.

Ensenanza

Coautor y mentor del curso IT Project Manager en Yandex Practicum – 500+ estudiantes en tres anos. Formador en Stratoplan con calificacion de 9/10. Tres anos ensenando Project Management in IT en la Universidad Federal de los Urales.

mysummit.school

Una plataforma donde los managers aprenden a usar la IA en la practica. Habilidades concretas: desde escribir prompts hasta medir el ROI de la adopcion de IA. Formato textual con ejercicios interactivos – aprende a tu ritmo.

Lo que dicen los graduados

Me pusiste en la cabeza la idea de que un project manager no es un capataz, sino parte de un equipo creado para encontrar cuellos de botella y eliminar la complejidad para que el equipo pueda hacer su mejor trabajo. No se como habria sido mi carrera con otro mentor.

Graduado de Yandex Practicum Project Manager

El programa de 8 semanas transformo mi trayectoria profesional. Aprendi a equilibrar funcionalidades y deuda tecnica, y a posicionar mis habilidades en el mercado. Ahora lo aplico en la planificacion de releases.

Stepan Mordvinov QA -> Gestion de producto, SPORTSOFT

Material muy interesante para mi como team lead – amplio mi comprension de como comunicarme con el equipo en todos los niveles. Empece a aplicar todo de inmediato, especialmente lo relacionado con la deuda tecnica.

Anzhalika Novikava Team Lead

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En 2023, una consulta a GPT-4 costaba lo suficiente como para que tocara contar con cuidado. En 2025, una consulta equivalente se volvió 280 veces más barata. No un 280 por ciento – 280 veces. En dos años, el costo de usar IA pasó de ser una barrera a ser un error de redondeo.

Stanford AI Index – el informe anual que recopila datos sobre la industria de la IA desde cientos de fuentes – registró esta caída en su edición de 2025. Y en el informe de 2026 añadió contexto: las inversiones en IA estallaron hasta los $285.900 millones, los consumidores reciben valor por $172.000 millones al año, y los centros de datos consumen tanta electricidad como el estado de Nueva York. La economía se ha invertido – pero no como se esperaba.

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En abril de 2026, Stanford HAI publicó su noveno informe anual AI Index Report – la síntesis más completa sobre el estado de la industria de la inteligencia artificial. Los titulares son previsiblemente optimistas: la adopción empresarial alcanzó el 88%, la IA generativa superó a Internet en velocidad de difusión, y el valor para los consumidores de las herramientas GenAI se estima en 172.000 millones de dólares anuales. Pero al mirar detrás de las cifras, aparece un problema conocido.

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“Analiza el proyecto y dame recomendaciones” – un prompt, siete modelos, y GPT-5.4 produjo 2231 palabras de consejos vagos, mientras Claude Sonnet genero 11 frases elogiosas del tipo “excelente estructura presupuestaria”. Basto con reescribir la solicitud usando una estructura de cinco elementos – los siete modelos se ajustaron a 346–443 palabras, y los elogios desaparecieron. Ahorro de tokens: del 41% al 79% dependiendo del modelo.

Esto no es teoria. Son datos de un taller de “Prompt Engineering en la practica” que imparti en la conferencia IIBA. Un brief de proyecto, cuatro tecnicas, siete modelos, 28 ejecuciones – y $0.054 en total. Mas barato que un cafe de maquina.

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La mayoría de los managers eligen un modelo de IA así: cogen el más caro disponible. La lógica es comprensible – más caro significa mejor. Así ha funcionado con el software empresarial durante los últimos veinte años.

El mercado de modelos de IA en 2026 funciona de otra manera. El coste de una sola consulta varía de $0,0001 a $0,17 – tres órdenes de magnitud. ¿Y la diferencia real de calidad entre los diez mejores modelos? 0,24 puntos en una escala de cinco. Mientras tanto, Wharton / GBK Collective constata que un tercio de los proyectos corporativos de IA no pasan de la fase piloto. Y Epoch AI muestra que solo el 5,6% de los usuarios aplica la IA de forma realmente profunda.

Quizás la pregunta no es qué modelo es mejor, sino si pagar de más por el premium produce un resultado proporcionalmente mejor en tareas de gestión típicas.

Lo comprobamos. La respuesta fue más dura de lo esperado.

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Cualquiera que lleve el tiempo suficiente trabajando con ChatGPT o Claude termina haciéndose la misma pregunta: ¿se puede ejecutar algo parecido directamente en el portátil, sin suscripción, sin que los datos salgan de casa y sin depender de servidores remotos?

La respuesta, en 2026, es que sí – pero con matices que importan más que la propia respuesta.

Este artículo es para quienes ya usan LLMs en la nube y quieren entender qué aporta realmente ejecutar una modelo en local, qué hardware hace falta y dónde terminan las expectativas razonables. Sin inmersión técnica profunda, pero con cifras concretas.

Programa del curso

Aprende a dominar la IA de forma sistematica para tareas de gestion

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