Discover the Talks at PyCon Colombia 2026 ✨
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Construyendo un Transformer con Rust
Los Transformers suelen percibirse como gigantes incomprensibles. Esta charla propone demostrar lo contrario: no son cajas negras, sino mecanismos elegantes que pueden entenderse y dominarse desde sus fundamentos. Presentamos Molinete AI, un modelo tipo GPT-2 construido estrictamente desde cero en Rust. Sin frameworks de deep learning: solo tensores, matemáticas y control total. Inspirado en Feste de Tag1 Consulting (entrenado con Shakespeare), este proyecto plantea un reto distinto: entrenar la red con la obra de Miguel de Cervantes para generar texto con el estilo del Siglo de Oro. A lo largo de la sesión, desmontaremos el modelo pieza por pieza. Con el apoyo de una presentación animada en Manim (más de 4.000 líneas de código), haremos visible cómo fluye la información dentro de la red. Partiremos desde la tokenización (BPE) y la construcción de operaciones básicas, para luego adentrarnos en el núcleo del modelo: embeddings, máscara causal y Multi-Head Self-Attention. Finalmente, exploraremos el proceso de aprendizaje, observando cómo los gradientes recorren la red durante el entrenamiento. Más que una demostración, esta charla busca proporcionar una visión clara y operativa de los Transformers, conectando la teoría con una implementación real desde cero.
From Vibe Coding to Spec-Driven Development with AWOS in Claude Code
Vibe coding works great until it doesn't. When AI agents start ignoring your architecture, making wrong assumptions about your stack, and producing code that compiles but misses the point, the problem isn't the model. It's the instructions. This talk introduces AWOS (Agentic Workflow Operating System), an open-source framework built by Provectus for Claude Code that brings Spec-Driven Development to AI-assisted coding. AWOS structures the development process into 8 phases, each with its own specialized agent and audience. What you'll see: a live demo building a conference talk management app. What you'll take home: a tool you can install with npx @provectusinc/awos and start using immediately.
Leverage your Python skill using the Python interpreter
In this talk, I'll challenge the audience's mindset about Python. Python is not an interpreter, and in fact, there are multiple Python interpreters—each with its own architecture and purpose. I'll walk through Python's core internals and show how programming languages interact beneath the surface. We'll explore how to write better Python by understanding the garbage collector, what you can build using the AST, how to read and leverage the disassembler, and the practical implications of Python's transition from its old LL(1) parser to the current PEG parser. We'll also dive into lesser-known features of Python interpreters, what a PEP really is and how it shapes the language, and conclude with a deep look at Python without the GIL—what changes, what breaks, and how the core team removed it. Throughout the talk, I'll share personal stories, including battles caused by identical ASTs and the moment I believed I had discovered a way to speed up the Python interpreter itself.
NLP sin etiquetas: cómo clusterizar N procesos jurídicos del Estado colombiano y convertir el caos en un clasificador en producción
¿Qué haces cuando tienes 600.000 quejas jurídicas, cero datos etiquetados y una entidad del Estado esperando resultados? Esta charla recorre el proceso completo de construcción de un sistema de clasificación NLP no supervisado para la Procuraduría General de la Nación. Partiendo de texto administrativo en bruto — ruidoso, lleno de abreviaciones y jerga institucional — mostraré cómo TF-IDF, SVD truncado y KMeans se combinaron para organizar más de medio millón de registros en 64 grupos semánticamente coherentes, sin una sola etiqueta manual. Pero la clusterización es solo el punto de partida. Cubriré cómo se validaron los clusters, cómo se entrenó un clasificador de Regresión Logística sobre ellos para hacer el sistema desplegable, y cómo el pipeline final fue empaquetado en un .pkl que hoy usan colegas no técnicos en producción. En el camino, enfrentaremos los problemas reales: curvas de codo que no se comportan, desbalances de tamaño entre clusters de 1:20, y la tensión entre elegancia matemática y usabilidad institucional. Porque en el sector público, un modelo que nadie usa no es un modelo — es un PDF acumulando polvo.
Real-Time Voice Systems: diseño y arquitectura en 5 niveles
Los sistemas de voz han avanzado rápidamente en los últimos años, pero la mayoría de implementaciones aún se quedan en demos: combinaciones simples de Speech-to-Text, modelos de lenguaje y Text-to-Speech que funcionan en entornos controlados, pero fallan al enfrentarse a condiciones reales. Esta charla propone un enfoque distinto: entender los sistemas de voz como una arquitectura que evoluciona en niveles de madurez, desde prototipos básicos hasta sistemas en tiempo real listos para producción. A través de un framework de 5 niveles, recorreremos el camino completo de un sistema de Conversational AI: desde la integración de componentes básicos, pasando por los retos de orquestación (streaming, latencia, turn-taking), hasta los problemas menos evidentes pero críticos como calidad de audio, robustez y experiencia de usuario, llegando a arquitecturas en tiempo real con tecnologías como LiveKit, y finalmente, explorando hacia dónde va el futuro con sistemas end-to-end y agentes multimodales. La charla está basada en experiencia real construyendo sistemas de voz en producción, y se enfoca en decisiones de ingeniería más que en herramientas específicas. Los asistentes se llevarán un entendimiento claro de cómo diseñar sistemas de voz modernos con Python, qué problemas deben anticipar y cómo estructurar sus propias arquitecturas para construir experiencias conversacionales de clase mundial.
