Implementar IA sin una estrategia de datos es una receta para el fracaso. El famoso ‘Garbage In, Garbage Out’ sigue siendo el mayor obstáculo para la innovación. En esta sesión, hablaremos sobre las estrategias para construir un ecosistema de datos ‘AI-Ready’. En está charla veremos estrategias prácticas de gobernanza de datos para garantizar la disponibilidad, seguridad, consistencia y fiabilidad de la información, asegurando que tus modelos de IA operen sobre una base sólida y escalable, alineada con las exigencias del mercado actual.

En gran parte de América Latina, los modelos de riesgo de crédito siguen dependiendo de datos del buró: historial de pago, límites, moras y consultas. Eso significa que los sesgos históricos en la forma en que se ha otorgado crédito, por ejemplo, en menores montos aprobados o en menos productos ofrecidos a mujeres, quedan codificados en los datos que entrenan los modelos actuales. Evaluar el sesgo en estos modelos exige mirar más allá de la métrica de precisión y preguntarnos: ¿qué pasa con las personas, en especial con las mujeres, que quedan sistemáticamente subvaloradas por ese sistema? Estas preguntas abren la puerta a explorar tanto las limitaciones del enfoque tradicional como los riesgos de trasladar los mismos patrones a nuevas fuentes de datos y a sistemas de IA más complejos.

Iniciamos en 2018 como Más Mujeres en UX y en 2026 nos transformamos a Más Voces en Diseño. Hoy celebramos esta nueva etapa con el corazón lleno, con mucha ilusión y con la certeza de que lo construido sigue vivo, pero ahora crece con más fuerza. Somos una red que existe para que ninguna mujer en tecnología en Latinoamérica tenga que diseñar su camino en soledad. Nos mueve la convicción de que el diseño es una herramienta de transformación social y que, cuando una de nosotras crece, el estándar de toda la región se eleva.

Esta no es una charla sobre Kiro.

Tampoco es una charla sobre Figma.

Es la historia de cómo descubrimos que el verdadero valor de un Design System no estaba en sus componentes, sino en convertirse en un lenguaje compartido entre diseño y desarrollo.

La inteligencia artificial generativa está transformando la forma en que desarrollamos software, analizamos información y automatizamos procesos. Sin embargo, uno de los mayores retos al adoptar estas tecnologías es entender que una respuesta generada por IA puede parecer correcta y aun así estar equivocada.

En esta charla exploraremos los principales desafíos al implementar soluciones con IA generativa: alucinaciones, respuestas fuera de contexto, información incorrecta y riesgos al utilizar resultados generados automáticamente en ambientes empresariales.

Título sugerido:

“Datos contra el olvido: cómo construí un mapa de organizaciones que documentan feminicidios en México con herramientas gratuitas”

Abstract (287 palabras):

En México, decenas de organizaciones civiles documentan feminicidios de forma independiente. Su trabajo es fundamental — y casi invisible. No existe una herramienta que reúna, en un solo lugar, quiénes son, dónde están, cómo trabajan y qué producen.

Este proyecto nació para resolver eso.

Como parte de un curso sobre datos contra feminicidios, construí un mapa interactivo que visualiza estas organizaciones a lo largo del territorio nacional. Pero el proceso me enseñó algo que no esperaba: mi noción inicial de “documentación” era demasiado estrecha. Empecé pensando solo en bases de datos y registros estadísticos. Al investigar, descubrí que documentar también es arte: minidocumentales, performances, murales, proyectos de memoria colectiva. Ampliar esa definición fue una decisión técnica, pero sobre todo fue una decisión feminista.

La minería de datos se ha consolidado como una herramienta estratégica para transformar volúmenes de información en conocimiento para la toma de decisiones. Esta propuesta presenta una reflexión sobre su potencial para atender problemáticas complejas en ámbitos como la educación, la salud y el bienestar, a partir de una trayectoria centrada en la ciencia de datos, la inteligencia artificial y los sistemas inteligentes.

El trabajo recupera experiencias desarrolladas en proyectos de investigación transdisciplinarios, en el proyecto “Sistemas transdisciplinarios basados en minería de datos para la promoción de la salud y el bienestar”. Desde el modelo KDD, se aborda el proceso mediante el cual los datos son seleccionados, depurados, transformados, analizados e interpretados para identificar patrones, factores asociados y oportunidades de intervención. Más allá de la precisión de los algoritmos, se resalta la importancia de traducir los hallazgos en acciones comprensibles, pertinentes y responsables.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que nos comunicamos, trabajamos y aprendemos, pero también está facilitando nuevas formas de fraude, manipulación y violencia digital. Hoy, un mensaje, un correo electrónico, una llamada o incluso una imagen generada con IA pueden parecer completamente legítimos.

En este taller práctico aprenderás el método DETECTA, una metodología diseñada para analizar situaciones sospechosas, identificar señales de riesgo y tomar decisiones informadas cuando algo no parece estar bien en tus cuentas, dispositivos o redes sociales.

Las herramientas de IA generativa están transformando cómo construimos software, pero ¿quién decide qué es “seguro”? En este taller, las participantes configurarán Amazon Bedrock Guardrails desde cero para prevenir sesgos de género, proteger datos sensibles (PII) y controlar respuestas dañinas. Veremos en tiempo real cómo un modelo sin protecciones puede generar respuestas problemáticas — y cómo nosotras, como desarrolladoras, tenemos el poder de definir los límites éticos de la IA que construimos.

¿Por qué hay tan pocas mujeres en puestos de liderazgo en tecnología? La respuesta habitual apunta a la entrada al sector. Los datos preliminares de la Encuesta de Salarios 2026 dicen otra cosa: las mujeres son mayoría en el nivel medio (62%) y ahí se les paga igual o mejor. El problema aparece al subir: 37% menos en senior y liderazgo, y apenas una de cada cuatro llega. La mitad de esa brecha no la explica la experiencia ni el rol. En esta charla presentamos los hallazgos y qué puede hacer la industria.

En esta breve charla, voy a hablar de los beneficios de la IA generativa y un posible enfoque acerca de la implementación de estas nuevas herramientas. Cuando hablamos de ética e IA generativa en herramientas colaborativas, solemos culpar al “algoritmo” o a los “sesgos de los datos”, como si la tecnología tuviera vida propia. Como desarrolladora, sé que la realidad es otra: la IA solo ejecuta lo que nosotros permitimos. Los problemas éticos y de desinformación no son accidentes; nacen de decisiones conscientes en el diseño y desarrollo de software, un ecosistema históricamente dominado por hombres cis con una perspectiva homogénea. En esta charla de 5 minutos, quiero bajar a la tierra el debate ético desde la realidad del código. Analizaremos por qué la IA no es la culpable de sus impactos negativos y por qué urge un enfoque multidisciplinario real, donde la presencia de mujeres técnicos sea el contrapeso necesario para cuestionar lo que hoy se da por sentado.

Las habilidades técnicas abren puertas, pero las habilidades blandas determinan el crecimiento.

A través de un formato interactivo y colaborativo, este workshop brinda un “Kit Inicial” de habilidades blandas que fueron seleccionadas estratégicamente a partir de las áreas de oportunidad más comunes observadas en el entorno laboral para recién egresados.

Al finalizar, los participantes contarán con una base que les permitirá desenvolverse con mayor seguridad y avanzar en su carrera profesional.

Durante mucho tiempo pensé que la inteligencia artificial me ayudaría a hacer mi trabajo más rápido. Y sí, lo hace. Pero después de usarla todos los días como Portfolio Manager y Scrum Master, descubrí que ese no era el mayor beneficio. Lo más valioso ha sido otra cosa: me ayuda a ordenar el caos. Porque muchas veces el reto no es hacer una presentación, escribir una historia de usuario o documentar un proceso. El reto es que te llega una solicitud enorme, con información incompleta, opiniones distintas, urgencia y expectativas de muchas personas, y no sabes por dónde empezar. La IA me ha quitado buena parte del trabajo operativo, repetitivo y mentalmente agotador que consumía mi energía: tiempo que antes invertía organizando información, estructurando entregables o dándole forma a ideas dispersas. Y al hacerlo, me permitió volver a enfocarme en lo que realmente genera valor: entender problemas, tomar decisiones, conectar ideas, pensar en estrategia y acompañar a las personas. En esta charla compartiré cómo incorporé IA a mi día a día en el sector financiero donde se requiere de controles y ser muy preciso en los reportes, para transformar ideas dispersas en planes, documentos y acciones concretas. Hablaré de casos reales donde pasé de invertir días o semanas en ciertos entregables a resolverlos en horas, pero también de los errores, las limitaciones y los retos que encontré en el camino. Mi conclusión es simple: la IA no vino a reemplazarnos. Vino a quitarnos parte del trabajo más repetitivo y pesado para devolvernos algo más valioso: tiempo. Tiempo para pensar, aprender y crear, pero también para vivir —tener hobbies, hacer ejercicio, descansar, cuidarnos—. Confio en que, bien usada, la IA puede regresarnos nuestra humanidad.

A los 19 años dejé la universidad porque mi familia ya no podía seguir pagando mis estudios. En ese momento pensé que estaba perdiendo mi oportunidad de construir una carrera. En realidad, estaba descubriendo una nueva forma de aprender. La necesidad de apoyar a mi familia me hizo tomar un path inusual.

Aprendí programación desde cero en YouTube, trabajé como freelancer para clientes en USA, obtuve certificaciones de Microsoft en Azure y Ciencia de Datos, regresé a la universidad costeando mis propios estudios y hoy lidero proyectos de transformación digital e Inteligencia Artificial en una empresa global.

Navegar por el demandante mundo de la tecnología y el liderazgo de comunidades es un reto enorme. Pero, ¿qué pasa cuando a las responsabilidades diarias de ser una mujer “godín” en el sector tech le sumamos el TDAH, el Trastorno de Ansiedad Generalizada y la depresión? En esta charla, nos quitaremos los filtros para hablar de la realidad de la neurodivergencia y la salud mental en nuestros espacios de trabajo.

DevOps no fue diseñado para modelos ni datos. MLOps extiende estas prácticas para sistemas basados en AI. El objetivo de esta charla es entender la transición hacia arquitecturas basadas en datos e inteligencia artificial. Además de conocer el ciclo de vida de MLOps y diferencias con DevOps tradicional.

En esta charla comparto cómo una pregunta tan simple como ”¿Y si sí aplicamos?” terminó cambiando mi forma de vivir la universidad.

Todo comenzó cuando una amiga y yo decidimos postularnos a un curso de Electrónica Analógica sin sentirnos completamente preparadas. Lo que parecía una oportunidad más se convirtió en el inicio de un camino lleno de cursos, programas de mentoría, voluntariados, proyectos como ATMANIE y comunidades que transformaron no solo mi formación profesional, sino también la manera en la que veía mi lugar dentro de STEM.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que hacemos ciencia, analizamos datos y construimos tecnología. Sin embargo, muchas mujeres en STEM aún enfrentan una barrera inicial: saber por dónde empezar, cómo practicar y con quién aprender.

R-Ladies Xalapa es una comunidad que crea espacios de aprendizaje colaborativo alrededor del lenguaje de programación R. A través de talleres, mentoría y actividades abiertas, acompañamos a mujeres y personas subrepresentadas que quieren fortalecer sus habilidades en análisis de datos, visualización, estadística, ciencia reproducible e inteligencia artificial aplicada.

Objetivo: Crear un PoC con AI nunca ha sido tan fácil. Y justo por eso… hacer lo correcto es más difícil que nunca.

En este taller práctico utilizaremos Manus AI para llevar una idea a un PoC en minutos, pero con un enfoque diferente: no basta con construir, hay que entender si vale la pena hacerlo. Exploraremos cómo pasar de una idea a una solución viable considerando lo que realmente importa en el mundo real: valor de negocio, riesgos, arquitectura, data governance, seguridad, escalabilidad y costos. Porque en la era de la inteligencia artificial, la ventaja no está en quién construye más rápido, sino en quién decide mejor.

Hay momentos en los que la vida te invita -o te exige- volver a empezar: cambiar de carrera, de trabajo, de lugar, de personas. Hoy quiero compartirles lo que ha significado para mí “quemar las naves” y tener el valor de comenzar otra vez.

Se habla mucho de que la IA «reemplaza» empleos. ¿Qué tan cierto es visto desde adentro, por quienes contratan y lideran equipos hoy?

En este panel, tres mujeres con trayectoria directiva en tecnología comparten lo que están viendo en la práctica: cómo se están transformando los roles y los equipos, qué habilidades se vuelven imprescindibles y cuáles pierden relevancia, y cómo distinguir entre adoptar IA por moda o porque realmente aporta valor. Cerrarán con el ángulo que más importa para esta comunidad: qué responsabilidad tienen al liderar esa adopción, si la brecha de género se ampliará o puede cerrarse, y consejos concretos para quienes empiezan hoy.

¿Cuántos proyectos hemos visto morir no por falta de talento, sino por falta de claridad desde el primer día? Hoy, con la inteligencia artificial acelerando cada decisión, ya no basta con saber programar rápido: hay que saber, con precisión, qué estamos construyendo y por qué. Esa claridad se ha convertido en la habilidad de liderazgo más poderosa que podemos tener.

En esta charla hablaremos de Spec Driven Development (SDD), una metodología que coloca la especificación en el corazón de la construcción de producto. No es un trámite ni un documento más: es una herramienta de poder que nos permite alinear equipos, decidir con intención y liderar con confianza incluso cuando todo alrededor es incertidumbre.

Women in tech don’t only need talent: they need strategy. This talk translates the values from the greatest strategists in world history, their mindset, and how a few exceptional women learned to win not only a battle, but the war itself. Led by the examples of women of their time, at a deep disadvantageous scenarios, who made it through a man’s world and navigated complex stages of power. Their examples are now more necessary than ever in real tech-industry situations: building influence, choosing battles, negotiating visibility, reading power systems, and leading without losing identity. A practical session on technical leadership, career strategy, and decision-making that will impact your vision for life.

La inteligencia artificial está transformando la forma en que trabajamos, pero las habilidades que más impulsan una carrera profesional siguen siendo profundamente humanas. En este workshop descubrirás cómo fortalecer competencias como la comunicación, el feedback y la presencia ejecutiva, habilidades que rara vez se enseñan y que hoy son más valiosas que nunca. A través de ejercicios prácticos apoyados por IA, aprenderás a convertir esta tecnología en una aliada para practicar conversaciones desafiantes, ganar confianza y desarrollar capacidades que ninguna herramienta puede reemplazar.

En la era de la inteligencia artificial generativa, los modelos de lenguaje (LLMs) han demostrado una capacidad asombrosa para razonar y crear. Sin embargo, cuando se trata de interactuar con el mundo físico, a menudo se enfrentan a un desafío crítico: la falta de contexto en tiempo real y las “alucinaciones” geográficas. ¿Cómo podemos asegurar que las respuestas de una IA estén verdaderamente conectadas con la realidad de nuestro entorno? La respuesta está en la Inteligencia Geoespacial.