FREUNDT
LABS
Research

Investigación aplicada.
Con criterio técnico.

Los especialistas de Freundt Labs publican investigación original sobre arquitectura de datos, inteligencia artificial y sistemas en producción. No es contenido genérico, es criterio técnico respaldado por trabajo real en organizaciones que operan a escala. Cada artículo es una posición técnica con sustento. Freundt Labs como centro de investigación aplicada para líderes que construyen en serio.

Lakehouse en Tiempo Real: Construyendo la Capa de Streaming sin Perder Confiabilidad Batch
LakehouseStreaming

Lakehouse en Tiempo Real: Construyendo la Capa de Streaming sin Perder Confiabilidad Batch

El debate entre streaming y batch es una falsa dicotomía. El lakehouse moderno necesita ambos, y la arquitectura que los hace coexistir sin fricción.

Joshi Lopez

Joshi Lopez

Senior Data & Platform Engineer

11 min
Diseño de Feature Store: La Capa que Falta en la Mayoría de Plataformas ML
MLOpsFeature Store

Diseño de Feature Store: La Capa que Falta en la Mayoría de Plataformas ML

Un feature store no es una base de datos. Es un contrato entre ingeniería de datos y machine learning, y la mayoría de equipos lo construye mal.

Alberto Prado

Alberto Prado

Cybersecurity & AI Consultant

8 min
Contratos de Datos en la Práctica: De la Teoría al Cumplimiento en Producción
Contratos de DatosCalidad de Datos

Contratos de Datos en la Práctica: De la Teoría al Cumplimiento en Producción

Los contratos de datos suenan simples en principio. Implementarlos en una organización compleja con sistemas legados y múltiples equipos requiere un enfoque muy específico.

Jonathan Adrianzen

Jonathan Adrianzen

Senior Software Consultant

10 min
Ingeniería de Costos para Plataformas Cloud de Datos: Un Playbook de Optimización de S/.7M
CloudOptimización de Costos

Ingeniería de Costos para Plataformas Cloud de Datos: Un Playbook de Optimización de S/.7M

Los costos de datos en cloud se componen más rápido de lo que la mayoría de organizaciones anticipa. Los patrones arquitectónicos que mantienen los costos predecibles a escala no son intuitivos, pero son aprendibles.

Israel Flores

Israel Flores

Senior Backend & Systems Consultant

12 min
La Paradoja del Data Mesh: Por Qué la Mayoría de Implementaciones Fallan en Gobernanza
Arquitectura de DatosData Mesh

La Paradoja del Data Mesh: Por Qué la Mayoría de Implementaciones Fallan en Gobernanza

El data mesh promete escala organizacional, pero sin gobernanza federada, se convierte en un pantano descentralizado. Aquí está el patrón arquitectónico que resuelve la contradicción.

Piero Freundt

Piero Freundt

AI Platform Architect

9 min
Patrones de Integración de LLMs para Empresas: Más Allá del Prototipo
LLMArquitectura de IA

Patrones de Integración de LLMs para Empresas: Más Allá del Prototipo

La mayoría de proyectos LLM empresariales mueren en la etapa de prototipo. La brecha entre una demo y un sistema en producción requiere patrones arquitectónicos que la mayoría de equipos aún no ha internalizado.

Enrique Freundt

Enrique Freundt

AI Strategy & Business

13 min

Freundt Labs

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