.¿El código abierto es solo cuestión de código? No.

En esta charla, compartiré mis aprendizajes comenzando en la industria open source y que aprendí al sumergirme en las comunidades transformó por completo mi trayectoria profesional.

Te recomendaré como pasar de miembro pasivo a un maintainer activo, todo esto bajo el contexto de los desafíos que enfrenta alguien que vive en la República Dominicana y tiene que dar el salto hacia los mercados globales

Vamos más allá del vibe coding —pedirle código a un modelo y cruzar los dedos— para entrar en cómo se construyen sistemas de IA que aguantan producción: cómo funcionan realmente los modelos, la ventana de contexto y los embeddings; cómo montar RAG sobre la base de conocimiento de una empresa; cómo desplegar inferencia local con Ollama y modelos open-source en contenedores cuando los datos no pueden salir del edificio; y cómo los agentes usan herramientas, ejecutan comandos y participan en flujos de desarrollo reales.

Incluye caso de estudio y demo en vivo: un sistema que genera módulos empresariales completos y los exporta como aplicaciones stand-alone containerizadas.

Cerramos con el laboratorio que puedes montar tú mismo: una máquina que nunca se apaga, red privada con Tailscale, agentes trabajando mientras duermes y hacia dónde va esto cuando los pesos dejen de vivir en la nube y empiecen a venir soldados al silicio.

Los equipos de seguridad encuentran vulnerabilidades todos los días, pero identificar cuáles realmente importan suele ser la parte más difícil. Una puntuación de severidad alta no siempre significa un alto impacto para el negocio, y revisar cada hallazgo manualmente requiere un tiempo que la mayoría de los equipos no tiene.

En esta charla, Shailyn presentará un enfoque asistido por inteligencia artificial para evaluar el impacto de vulnerabilidades. La solución utiliza contexto técnico y de negocio para enriquecer los hallazgos, evaluar su impacto potencial y ayudar a los equipos a enfocarse primero en los problemas que realmente requieren atención.

La sesión cubrirá el problema, el diseño de la solución, el papel de la IA dentro del proceso de evaluación y las lecciones aprendidas durante su construcción. Ya sea que trabajes en seguridad, DevOps, SRE, Platform Engineering o desarrollo de software, te llevarás un ejemplo práctico de cómo la IA puede ayudar a priorizar vulnerabilidades sin reemplazar el criterio de ingeniería.

La experiencia del usuario no depende únicamente del diseño de una interfaz; detrás de cada servicio digital exitoso existe una infraestructura tecnológica que garantiza su funcionamiento. En esta sesión compartiré cómo la administración de sistemas, la infraestructura de TI y la gestión de bases de datos influyen directamente en el rendimiento, la disponibilidad, la seguridad y la accesibilidad de las aplicaciones que utilizamos a diario.

A partir de experiencias reales en la administración de servidores Linux, bases de datos y servicios empresariales, exploraremos cómo las decisiones técnicas impactan la calidad de la experiencia del usuario. También abordaremos buenas prácticas para construir plataformas más confiables, escalables y resilientes, capaces de ofrecer un servicio continuo y eficiente.

Esta sesión está dirigida a estudiantes, administradores de sistemas, profesionales de TI y a todas las personas interesadas en comprender cómo una infraestructura bien diseñada y administrada se convierte en la base de una excelente experiencia digital.

El MTTR (Mean Time To Recovery) sigue siendo el indicador que más duele en operaciones cloud native: la mayor parte del tiempo de un incidente no se va en arreglar, se va en entender qué está pasando. ¿Y si un agente de IA pudiera comprimir la fase de diagnóstico de minutos (u horas) a segundos, y en algunos casos ejecutar la remediación por sí mismo?

Esta charla disecciona el patrón de agentic incident remediation sobre Kubernetes en sus dos modos: asistido (human-in-the-loop, el agente propone y el humano aprueba) y autónomo (el agente detecta, decide y remedia bajo guardrails). No es una charla sobre “la IA lo resuelve todo”: es sobre la ingeniería que hace falta para que un agente toque tu cluster de producción sin empeorar el incidente.

Veremos la anatomía completa: árbol de diagnóstico determinista, confidence scoring, acciones reversibles, rollback automático y el límite real entre lo que conviene automatizar y lo que no. Cerramos con un demo en vivo de un incidente resuelto de forma autónoma en menos de 90 segundos, y una conversación honesta sobre dónde este patrón todavía falla.

¿Qué se lleva la audiencia (key takeaways)?

1.- Cómo descomponer el MTTR e identificar dónde un agente de IA aporta valor real (spoiler: en el diagnóstico, no solo en la acción). 2.- El patrón de remediación asistida vs. autónoma: cuándo usar cada uno, y por qué la autonomía total sin guardrails es una receta para el desastre. 3.- Los guardrails que hacen segura la autonomía: confidence scoring, acciones reversibles, rollback automático, y blast radius limitado. 4.- Una arquitectura de referencia transferible: árbol de diagnóstico determinista por capas, conexión outbound (cluster privado), y failover multi-proveedor de LLM. 5.- Los límites honestos: qué tipos de incidente NO se deben automatizar, y cómo el costo y la explicabilidad condicionan el diseño.

¿Por qué este tema, por qué ahora?

La conversación sobre IA en operaciones está saturada de promesas vagas. Lo que falta son charlas que muestren la ingeniería real: los guardrails, los modos de fallo, las decisiones de diseño. Esta sesión aporta a la comunidad un marco mental y una arquitectura de referencia que cualquier equipo puede adaptar, independientemente de las herramientas que use.

Esta charla explora cómo una dependencia comprometida puede infiltrarse silenciosamente en el ciclo de vida de un contenedor, desde la imagen base hasta producción, sin que las herramientas tradicionales de escaneo lleguen a detectarla. El escenario no es hipotético: el patrón refleja incidentes reales de la industria, como el backdoor de xz-utils, analizados desde una perspectiva nativa de contenedores.

A partir de ese recorrido, se presentan las estrategias que sí permiten cerrar esta brecha: desde la generación de SBOMs hasta la firma y verificación de imágenes, pasando por mecanismos de attestation que permiten construir confianza real en cada etapa del pipeline.

Una sesión pensada para ingenieros, arquitectos y profesionales de seguridad que buscan entender, con profundidad técnica, uno de los vectores de ataque menos visibles y más subestimados en el ecosistema de contenedores actual.

Una charla práctica y cercana sobre cómo aprovechar herramientas de Inteligencia Artificial para construir infraestructura cloud moderna de forma más rápida, eficiente y menos compleja.

Temas principales:

•⁠ ⁠Cómo usar AI para generar y mejorar plantillas CloudFormation •⁠ ⁠Automatización de despliegues en AWS ECS •⁠ ⁠Infraestructura como código aplicada a entornos reales •⁠ ⁠Buenas prácticas para arquitecturas modernas con contenedores •⁠ ⁠Experiencias y aprendizajes desde una visión autodidacta y práctica

Una sesión ideal para desarrolladores, entusiastas cloud, profesionales DevOps y personas interesadas en aprender cómo la IA puede convertirse en una aliada real para construir infraestructura moderna.

Esta charla explora los contenedores desde una perspectiva diferente: no desde la herramienta, sino desde las decisiones de arquitectura que deberían ocurrir antes de adoptarla.

A partir de escenarios y decisiones comunes en sistemas reales, veremos por qué usar Docker o Kubernetes no hace que una solución sea automáticamente escalable, qué ocurre cuando escalamos el componente equivocado y cómo la complejidad operacional puede terminar superando el beneficio que buscábamos obtener.

Hablaremos de trade-offs, costos, observabilidad, desacoplamiento y escalabilidad para construir un criterio práctico sobre cuándo los contenedores realmente aportan valor, cuándo estamos sobrearquitectando una solución y qué preguntas deberíamos hacernos antes de decidir.

Contexto Exponencial:

La industria tecnológica está evolucionando a un ritmo exponencial y nos encontramos en un momento en el que la Inteligencia Artificial está redefiniendo la manera en que diseñamos, desarrollamos y gestionamos productos, servicios y proyectos. El verdadero desafío ya no es únicamente dominar las herramientas tecnológicas, sino comprender el contexto exponencial en el que operamos y desarrollar las capacidades necesarias para liderar en esta nueva era.

En esta charla exploraremos cómo las tecnologías exponenciales, la Inteligencia Artificial y los agentes inteligentes están transformando la ingeniería de software y la dirección de proyectos tecnológicos. Conversaremos sobre los cambios que están impactando la industria y cómo los profesionales de la tecnología pueden prepararse para generar mayor valor e innovación en sus organizaciones.

Abordaremos la importancia de desarrollar un mindset exponencial que permita anticipar tendencias, acelerar la toma de decisiones y aprovechar las oportunidades que surgen de la convergencia tecnológica. Asimismo, analizaremos cómo integrar la Inteligencia Artificial en la gestión de proyectos, desde la planificación y ejecución hasta la colaboración entre equipos multidisciplinarios y el liderazgo de iniciativas de transformación digital.

Los participantes conocerán casos de aplicación y buenas prácticas para incorporar agentes de Inteligencia Artificial como aliados estratégicos que potencian la productividad, optimizan procesos y amplían las capacidades de los equipos de ingeniería y desarrollo.

Esta charla es una invitación a comprender el contexto tecnológico que está definiendo el futuro de nuestra profesión y a prepararnos para liderar proyectos de alto impacto en una industria que cambia más rápido que nunca.