QCon AI New York anuncia 23 sesiones sobre agentes y evaluación de decisiones
La conferencia del 15 y 16 de diciembre contará con 23 de más de 30 sesiones centradas en la autorización de agentes, guardrails operacionales y plataformas de inferencia compartida.
QCon AI New York ha confirmado 23 de más de 30 sesiones, con ponencias que abordan la identidad y autorización de agentes autónomos, guardrails para un agente de operaciones que trabaja sobre una infraestructura Kubernetes a gran escala, plataformas de inferencia compartida y la evaluación de sistemas de decisión de IA después del despliegue. El evento se celebrará el 15‑16 de diciembre de 2026 en el Westin Jersey City Newport.
El programa, dirigido a ingenieros sénior, arquitectos y líderes técnicos que trabajan en sistemas de IA en producción, refleja un cambio de paradigma según el presidente de la conferencia, Hien Luu: la ingeniería de IA se ha convertido en ingeniería de sistemas. La complejidad pasa de comportamientos de modelo a comportamientos de sistema, requiriendo control de ejecución, manejo de contexto y estado, y la integración de modelos probabilísticos en planes de control determinísticos.
Nancy Wang, CTO de 1Password, abrirá con la keynote "When Software Becomes a User: Identity and Authorization for Agents in Production", donde analizará cómo los modelos tradicionales de identidad se adaptan cuando los agentes actúan como usuarios activos. Se discutirán la delegación de autoridad a través de cadenas de agentes, la auditoría de llamadas a herramientas y la protección de credenciales.
Ronak Nathani, de LinkedIn, presentará "Inside LinkedIn’s Kubernetes Ops Agent: Skills, Tools, and Guardrails". LinkedIn gestiona una plataforma con más de 500 000 nodos y cinco millones de pods; su agente de operaciones, accesible vía Slack y plugins de codificación, debe operar bajo límites de tasa, protecciones ante borrados y escalado, y aprobaciones entre pares para cambios en producción.
Rajat Shah, ingeniero de Netflix, describirá "One Infrastructure, Every Model: How Netflix Scales ML & GenAI", una plataforma que maneja aproximadamente un millón de peticiones de inferencia por segundo sobre más de 300 modelos. La sesión cubrirá los trade‑offs de usar una plataforma multi‑tenant para modelos con requisitos de latencia y lógica empresarial distintos.
Bruna Pereira, de DoorDash, explicará "After It Works: Trusting and Teaching Alchemy", la plataforma de moderación que combina un clasificador bajo costo con un LLM más caro. Se enfocará en la evaluación post‑despliegue, el uso de pruebas en sombra y backtesting, y cómo las decisiones de la LLM se convierten en datos de entrenamiento para el clasificador.
Estas sesiones ilustran cómo la ingeniería de IA se está inmiscuyendo con sistemas distribuidos, seguridad, ingeniería de plataformas y SRE para crear sistemas fiables, observables y económicos.
Para más detalles sobre la agenda y los ponentes, consulta la lista completa de sesiones.
Agenda de QCon AI New York 2026
