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| Enseñando cultura, costumbres e idioma a Gemma 4 | Eric Risco (ES)
¿Cómo podemos enseñar a una inteligencia artificial no solo las palabras de un territorio, sino también su identidad? En esta charla recorreremos la creación de un modelo abierto especializado en Andorra a partir de Gemma 4: desde la recopilación responsable de fuentes públicas hasta la construcción de un dataset multilingüe, curado y validado, con especial atención al catalán andorrano, sus expresiones, costumbres y contexto cultural.
Veremos los retos del scraping, los derechos de uso, la representación de comunidades pequeñas, el fine-tuning y la evaluación del resultado. También explicaremos por qué la cultura y la forma de hablar pueden aprenderse mediante entrenamiento, mientras que contenidos cambiantes como la legislación necesitan mecanismos de consulta actualizados.
Una experiencia aplicable a cualquier comunidad que quiera preservar y proyectar su identidad mediante modelos abiertos de IA. |
| La IA no entiende tu negocio | Ana Oropesa (ES)
La IA no entiende tu negocio
La IA puede escribir SQL, resumir datos y responder preguntas en segundos. Pero hay algo que no sabe: qué significa realmente tu negocio.
¿Qué es exactamente un cliente? ¿Qué tabla contiene el dato correcto? ¿Qué métrica es la oficial? ¿Quién decide qué definición es válida? ¿Y qué pasa cuando dos equipos utilizan el mismo término para referirse a cosas distintas?
A medida que las organizaciones empiezan a utilizar GenAI y analítica conversacional sobre sus propios datos, estos problemas dejan de ser simples discusiones de Data Governance y se convierten en problemas de arquitectura.
En esta sesión veremos, a partir de experiencias reales, cómo preparar un ecosistema de datos para que no solo las personas, sino también la IA, puedan entenderlo. Hablaremos de metadata, ownership, Data Quality, lineage, modelos de datos, semantic layers y ontologías, y de cómo todas estas piezas permiten construir una capa de contexto entre los datos y la IA.
Porque conectar un LLM a una base de datos es relativamente fácil.
Conseguir que entienda qué significan esos datos es otra historia. |
| Accessibility Bloom: El florecer de la accesibilidad | María Rogles (ES)
¿Y si el DOM de tu web no fuera código, sino una obra de arte abstracto?
Accessibility Bloom es una obra interactiva pintada solo con HTML semántico y CSS -sin SVG ni imágenes- que interpreta la sinestesia de Kandinsky: el main es el tronco, las secciones son ramas y los elementos interactivos florecen según su tipo y estado. Toda la composición se explora con ratón, teclado, lector de pantalla o sonido. Su esqueleto no es una analogía: es el Árbol de Accesibilidad real que el navegador construye a partir del DOM semántico y entrega a tecnologías de apoyo e IA. Un inspector en vivo con el flujo de DevTools muestra roles, nombres y estados mientras exploras, mientras la capa sonora traduce la composición asociando a cada etiqueta una forma, un color y un timbre fijos sin que ningún canal sea imprescindible. Un recorrido guiado para analizar la anatomía de un nodo (rol, nombre, estado), comparar patrones frente a flores marchitas (antipatrones) con el trozo de árbol que genera cada uno, y otear al futuro con AOM (Accessibility Object Model) y HTML en Canvas.
Una charla para entender que la accesibilidad es un arte y la estructura viva que hace florecer a todo lo demás. |
| Break | Some estiramiento de piernas, pit-stop, etc. |
| Breaking the Second Dimension: 3D Graphics and Spatial Interaction in Flutter Games | Victor Carreras (ENG)
Explores architectural patterns for adding 3D scene graphs, spatial interaction, synchronized render loops, and GPU-optimized Impeller rendering to Flutter games.
Game development in Flutter has proven its strength in 2D environments, but modern mechanics increasingly demand spatial depth, dynamic cameras, and tridimensional elements. In this talk, we'll explore how to break past the two-dimensional plane without ditching the ecosystem to migrate to heavy engines. We will analyze architectural patterns for integrating 3D scene graphs, synchronizing render loops, blending interactive layers, and squeezing maximum GPU performance out of Impeller to build immersive, hybrid game experiences. |
| Fundamentals of Mobile System Design | Manuel Vivo (ENG)
Mobile apps are no longer just thin clients that passively render API responses. Modern apps are expected to cache, sync, stream, retry, paginate, prefetch, observe, and recover. They must seamlessly adapt to unreliable networks, strict background execution limits, and volatile device resources.
In this talk, we’ll break down the foundations of mobile system design and the critical questions senior engineers must answer before writing code: What data survives offline? How do we balance data freshness against battery and memory constraints?
Using a concrete example, we’ll explore the real-world trade-offs behind feed orchestration, infinite pagination, client caching, state synchronization, etc. without spoiling the full blueprint.
You’ll walk away with a practical mental model for approaching complex mobile architecture, whether you’re prepping for senior/staff interviews, mentoring your team, or making critical design choices in production iOS and Android apps. |
| Growing stuff with Raspberries and Opencode: a story of mushrooms, friendship, and AI agents | Adriana Martin (ENG)
A friend of mine loves growing and cooking mushrooms. I love Raspberry Pies and I was seeking a pet project. Her mushrooms gave me the chance to build an environment tracking and stablization software that could run on a Raspberry Pi Zero 2W - one of the cheapest chipboards in the market. Of course, as a developer, I also wanted to add a cool UI that my friend and other mushroom enthusiasts could use to keep track of their crops.
This was a dream pet project. With MicroPython for the RPi Zero controllers, NestJS for the unifier backend, ReactJS for the frontend, an electronics prototyping breadboard, and a container that a anyone could self-host; Mushroom Pi aimed not only to grow better mushrooms, but also to showcase and improve my tech abilities.
And then, agentic AI happened. So Mushroom Pi became my personal workbench for it. I learned how to destill my coding practices into skills, turn each component's specifics into focused agents, and orchestrate the distribution of work and knowledge between the different sub-parts of my project. Just when my first cluster of GitHub Copilot agents was starting to handle tasks, GitHub changed the rules and using agentic AI for my pet project became absurdly expensive.
This made me realize how tied all my agents were to a proprietary product that could become useless in a matter of weeks. So I decided I had to look for a solution that allowed switching between LLM providers without having to re-write all the machinery each time, while maintaining all the agentic coding capabilities that we're growing to love. Luckily for me, such tool already existed and was open source.
This is the story of how Opencode helped my friend grow more and better mushrooms and me to overcome the fears of being software engineer in the times of agentic AI. |
| Closing | |
| Networking | Meet people, talk and eat some dinner! |
