Tutoriales, experimentos y notas de campo. Lo que aprendemos lo escribimos, sin filtros y sin paywalls.
Cómo leí la primera vuelta presidencial municipio a municipio —1.121 historias, no dos colores— y qué aprendí construyendo un visor electoral cloud-native con GeoParquet, análisis espacial y ArcGIS Maps SDK.
Cómo los modelos fundacionales están cambiando la forma en que analizamos datos geoespaciales, y por qué ArcGIS Pro 3.7 acaba de poner ese paradigma a un par de clics de distancia.
Esri publicó SAM 3 como DLPK en el Living Atlas. El foundation model de Meta para segmentación con vocabulario abierto, listo para usar dentro de Detect Objects Using Deep Learning.
La pregunta incómoda con la que abrí mi conferencia en la Semana Catastral de la Universidad Distrital. 40 minutos entre lo técnico y lo filosófico sobre el futuro del catastro en LATAM.
La frustración de tener un modelo 3D espectacular y no poder compartirlo sin instalar software pesado.
Por qué decidí no pagar suscripciones por teoría que está en cualquier libro de teledetección.
Una mirada honesta sobre cómo los agentes de IA están transformando el análisis espacial. No es magia, es orquestación. Y sí, todavía falla. Pero el salto conceptual ya ocurrió.
LoRA permite especializar el Segment Anything Model a la geografía de LATAM sin la última GPU.
Cómo evaluar datos (especial Colombia) con un chequeo mínimo para que tu GeoAI no aprenda 'basura con forma de mapa'.
No llegué por moda, llegué por fricción. Descubre las 5 reglas prácticas para usar LLMs en análisis geoespacial sin caer en el hype: desde copiloto GIS hasta agentes auditables.
Un espacio para diseñar, implementar y probar soluciones de inteligencia artificial geoespacial desde Latinoamérica.
La persona detrás de GeoAI LATAM. Mi historia, mi enfoque y por qué hago esto.