Cada título que llega a los millones de suscriptores de Netflix pasa por un sinfín de decisiones: algunas tomadas por reglas, otras por modelos de ML, y otras por revisores humanos. Y con el catálogo de Netflix creciendo más rápido que nunca, lograr que todos trabajen juntos de manera confiable, a escala, es uno de los problemas más difíciles en la ingeniería de sistemas de producción.
En esta charla, compartiremos cómo repensamos la orquestación de flujos de trabajo desde cero para construir un marco donde la automatización basada en reglas, los modelos de ML y la revisión humana no solo se ensamblan — son ciudadanos de primera clase en el mismo pipeline. Nos adentraremos en los desafíos reales: enrutar decisiones a través de componentes heterogéneos, aislar fallos para que una sola señal errónea no se propague, y cerrar el ciclo de retroalimentación en todo el sistema. En el camino, mostraremos por qué las elecciones arquitectónicas que hacen que esto funcione hoy son exactamente lo que hace que la integración de agentes de AI mañana se sienta como una evolución natural — no una adaptación.
Si alguna vez has intentado construir un pipeline de producción que no se desmorone cuando una pieza cambia — este es para ti.
This talk has been presented at Web Engineering Summit 2026, check out the latest edition of this Tech Conference.
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