Discover the Talks at PyCon Colombia 2026 ✨
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Empleabilidad en la era de la IA
La inteligencia artificial está cambiando el mercado laboral más rápido que nunca. Muchos desarrolladores se preguntan: ¿la IA me reemplazará o me potenciará? En esta charla compartiré mi experiencia real pasando de ser desarrollador en Latinoamérica a trabajar para empresas de Estados Unidos, enfrentando entrevistas, optimizando mi perfil profesional y adaptándome a un entorno donde la IA ya es parte del día a día. Exploraremos cómo la IA no reemplaza al desarrollador, sino que redefine el valor que aportamos: desde escribir código hasta resolver problemas reales, comunicar ideas y construir soluciones completas. La charla incluirá el futuro de la programación, cómo cambiar tu mentalidad frente a la IA, qué habilidades realmente importan hoy, cómo destacar en procesos de selección internacionales, el rol de herramientas de IA en tu crecimiento profesional y errores comunes que frenan tu empleabilidad.
Lecciones aprendidas reportando vulnerabilidades en el ecosistema de Python
Seguramente has recibido esa notificación indicando que debes actualizar una dependencia debido a un fallo de seguridad. Pero, ¿te has preguntado qué sucede desde que alguien descubre esa vulnerabilidad hasta que el parche llega a tu proyecto? En esta charla, compartiré mi experiencia reportando vulnerabilidades en el ecosistema de Python. Exploraremos el detrás de escena: desde el hallazgo técnico, el proceso de reporte, hasta la colaboración con los mantenedores y la publicación del parche. No solo abordaremos los aspectos técnicos, sino también el factor humano, ambos cruciales para una resolución efectiva de las vulnerabilidades. Los retos que enfrentan los mantenedores y la comunidad, sobre todo en esta nueva era de seguridad para el software open source donde la inteligencia artificial juega un papel cada vez más relevante.
Provenance by Default: AI Media Pipelines in Python
A model can now generate a video that looks indistinguishable from one your camera recorded. The same is true for an image, a voice, or a song. As Python developers, we are building those pipelines — and we are also the ones who will be asked, very soon, to prove what came out of them. This talk is about building generative media pipelines in Python in a way that answers that question by default. We'll walk through Genblaze, an open-source SDK (github.com/backblaze-labs/genblaze, MIT licensed) that I work on at Backblaze, and use it as a vehicle to talk about the design problems any team faces when wiring AI generation into a real product. We will cover, with live code: the Pipeline pattern with a fluent Pipeline → Step → Run → Manifest API built on Pydantic v2; one API across eleven providers; provenance that survives the file with SHA-256-verified manifests embedded into PNG, JPEG, MP4, MP3, and WAV; privacy and policy controls; storage and replay; and agent loops with lineage. By the end, attendees will have a clear reference for how to architect generative-AI features in Python so that what did this system actually produce, and can I prove it? is a one-line answer instead of a ticket.
Structured Learning: Plataforma impulsada por IA que transforma papers académicos en experiencias de aprendizaje interactivas
Structured Learning es una plataforma que convierte un paper de investigación en un módulo completo de aprendizaje — explicaciones capítulo por capítulo, código ejecutable incremental, chat con RAG, flashcards con repetición espaciada FSRS, derivaciones de ecuaciones, y un grafo de conocimiento en Neo4j. Esta charla cubre el producto, la ingeniería de un pipeline de workflows agénticos que lleva un issue de GitHub hasta un PR fusionado con worktrees aislados, auto-patching tras review fallido y GitHub como API de los agentes, y cómo corre en AWS con LocalStack para paridad dev-prod. Los agentes no reemplazan ingenieros, reemplazan el pegamento entre ingenieros y el aburrido 80% del SDLC — y ahí es donde viven los retornos compuestos.
