AI/IA CDMX (Ciudad de México Inteligencia Artificial)

Spanish with live English subtitles
Este evento será en español con subtítulos en inglés en vivo.
**In-person and live on YouTube:** https://www.youtube.com/@AICDMX

English Version Below

6:00 p.m. Apertura y registro
6:30 p.m. Arranca la conversación
7:15 p.m. Preguntas y respuestas con el público
7:30 p.m. Networking
8:00–9:30 p.m. After party en un lugar cercano (a 5 min caminando; hay
espacio interior/exterior, trae chamarra y zapatos para comer y beber)

Hace dos años, David Saavedra vio un problema real con la IA y pausó su carrera en el Tec de Monterrey para hacer algo al respecto. Empezó a construir un modelo de lenguaje pequeño desde cero, sin wrappers, sin plataformas. Las primeras versiones, un clásico problema de Ricitos de Oro: demasiado grandes para correr localmente, demasiado limitadas para ser útiles, especialmente en español. Siguió iterando hasta que corrió en una Raspberry Pi.
Si la pausa universitaria se vuelve permanente, quién sabe.
Es un emprendedor serial. Su primera startup es Styla, integrando tecnología NFC directo en la ropa usando materiales reciclados y amigables con el ambiente. Fueron los primeros en lograrlo de verdad, metiendo tecnología sin contacto en prendas, no solo en tarjetas de presentación. El proyecto se expandió a organizadores de cables, stickers personalizados, soluciones anti-metal, y etiquetas de papel, eventualmente consiguiendo un cliente en Victorio Forti.
A los 15 competía en nacionales representando a CDMX como nadador. Cuando hizo las cuentas sobre cuánto dura una carrera de natación y cómo eran las probabilidades realmente, se fue por lo académico.
En esta sesión, David platica lo que realmente pasó: las primeras versiones que no funcionaban, el trade-off entre tamaño y capacidad, y lo que se necesita para construir algo funcional bajo restricciones reales. Es menos sobre resultados y más sobre la secuencia de decisiones que lo trajeron hasta aquí, marcadas por trabajo duro y las lecciones de padres emprendedores.
Este evento será en español con subtítulos en inglés en vivo.
**David Saavedra:** https://www.linkedin.com/in/saavedradavid/
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## ENGLISH
6:00 p.m. Doors & check-in
6:30 p.m. Conversation begins
7:15 p.m. Audience Q&A
7:30 p.m. Networking
8:00–9:30 p.m. After party at a nearby spot (5 min walk; indoor/outdoor, bring a jacket and your drinking/eating shoes)
Two years ago, David Saavedra saw a real problem with AI and paused his degree at Tec de Monterrey to do something about it. He started building a small language model from scratch with no wrappers, no platforms. The first versions, a classic Goldilocks problem: too large to run locally, too limited to be useful, especially in Spanish. He kept iterating until it ran on a Raspberry Pi.
Whether the university pause becomes permanent remains to be seen.
He's a serial entrepreneur. His first startup is Styla, integrating NFC technology directly into clothing using recycled and environmentally friendly materials. They became the first to actually pull it off, embedding contactless tech in garments, not just business cards. The project expanded into cable organizers, custom stickers, anti-metal solutions, and paper tags, eventually landing a client in Victorio Forti.
At 15, he was competing at nationals representing CDMX as a swimmer. When the math became clear about how long a swimming career realistically lasts and what the odds actually looked like, he chose academics.
In this session, David walks through what actually happened: the early versions that didn't work, the trade-offs between size and capability, and what it takes to build something functional under real constraints. It's less about outcomes and more about the sequence of decisions that got him here, shaped by hard work and lessons from entrepreneurial parents.
**David Saavedra:** https://www.linkedin.com/in/saavedradavid/

Spanish with live English subtitles
Este evento será en español con subtítulos en inglés en vivo.

**Presencial y en vivo en YouTube/In-person and live on YouTube:**
https://www.youtube.com/@AICDMX

English Version Below
6:00 p.m. Apertura y registro
6:30 p.m. Arranca la conversación
7:15 p.m. Preguntas y respuestas con el público
7:30 p.m. Networking
8:00–9:30 p.m. After party en un lugar cercano (a 5 min caminando; hay
espacio interior/exterior, trae chamarra y zapatos para comer y beber)

Cuando los datos son escasos y la infraestructura es poco confiable, “más grande” no siempre es mejor. Ahí es donde la IA ligera puede convertirse en una campeona para la salud.
Axell Albano Gutiérrez Ramírez es ingeniero biomédico y vio de cerca cómo un diagnóstico inicial equivocado puede afectar a toda una familia.

En muchas clínicas rurales y de bajos recursos, los pacientes muestran señales tempranas (temblores, cambios en la marcha, deterioro cognitivo), pero los especialistas están a horas de distancia y las listas de espera se extienden por meses.

En esta charla, Axell comparte un camino distinto al hype de “modelos más grandes + datasets masivos”: construir herramientas prácticas de apoyo al diagnóstico que puedan correr en hardware básico, funcionar sin conexión y aprender con decenas o cientos de registros de pacientes, no millones.

## Lo que veremos
• **Cuándo los pocos datos pueden ganar** - Cómo los modelos simples y eficientes en datos pueden superar al deep learning en escenarios de datos limitados (y cuándo no)
• **Diseño guiado por restricciones** - Construir para el sistema de salud que existe (ancho de banda limitado, energía inestable, dispositivos básicos), no para el de los papers
• **Explicabilidad útil para el personal clínico** - Qué debería significar “explicable” en la práctica para apoyar decisiones, generar confianza y adoptar de forma segura
• **Del modelo al flujo de trabajo** - Cómo convertir un prototipo en algo que un médico general realmente pueda usar bajo restricciones reales
• **Equidad, límites y responsabilidad** - Cómo ampliar el acceso sin sobreprometer: IA como apoyo, no como reemplazo

Basado en su investigación de maestría en el CIC IPN, Axell recorrerá un enfoque de prediagnóstico de Parkinson a partir del análisis con IA de patrones geométricos trazados a mano, algo que un médico general puede aplicar con papel y un teléfono, sin infraestructura en la nube ni equipo especializado.

## Sobre Axell
https://www.linkedin.com/in/axell-albano-guti%C3%A9rrez-ram%C3%ADrez-2a30b11a8
https://orcid.org/0009-0008-6197-5422
Axell Albano Gutiérrez Ramírez es ingeniero biomédico de México y actualmente cursa la maestría en Ciencias de la Computación (MCIC) en el CIC IPN, en la Ciudad de México. Su tesis se enfoca en aprendizaje de máquina para apoyo al diagnóstico, específicamente un sistema de prediagnóstico de la enfermedad de Parkinson mediante el análisis de patrones geométricos trazados a mano.

Su trabajo enfatiza IA práctica para la accesibilidad en salud: modelos ligeros adecuados para entornos clínicos de bajos recursos sin acceso a especialistas. Este año, en París, participó en el ICMV 2025, uno de los congresos internacionales a los que asistió para compartir avances de su investigación sobre el uso de trazos como apoyo en el diagnóstico de Parkinson.

Ha presentado en congresos internacionales, incluidos CIESEM 2021, EDULEARN24 (Mallorca) e ICMV 2025 (París, Francia), y ha sido coautor de trabajos sobre diagnósticos basados en IA, defendiendo enfoques simples y eficientes en datos cuando los conjuntos disponibles son limitados.

**Schedule**
6:00 p.m. Doors & check-in
6:30 p.m. Conversation begins
7:15 p.m. Audience Q&A
7:30 p.m. Networking
8:00–9:30 p.m. After party at a nearby spot (5 min walk; indoor/outdoor, bring a jacket and your drinking/eating shoes)

When data is scarce and infrastructure is unreliable, “bigger” isn’t better. That’s where lightweight AI can become a champion for health.
Axell Albano Gutiérrez Ramírez is a biomedical engineer who saw how a wrong initial diagnosis can ripple through a family. In many rural and low‑resource clinics, patients show early signs (tremors, gait changes, cognitive shifts), but specialists are hours away and waitlists stretch for months.

In this talk, Axell shares a different path from the “bigger models + massive datasets” hype: building practical diagnostic support that can run on basic hardware, work offline, and learn from dozens or hundreds of patient records, not millions.

We will cover his wins and losses. What he learned along the way and...
• **When small data can win** - How simple, data‑efficient models can outperform deep learning in limited‑data settings (and when they can’t)
• **Constraint-driven design** - Building for the healthcare system that exists (limited bandwidth, unreliable power, basic devices), not the one in research papers
• **Explainability clinicians can use** - What “explainable” should mean in practice for decision support, trust, and safe adoption
• **From model to workflow** - Turning a prototype into something a general practitioner can actually use under real constraints
• **Equity, limits, and responsibility** - How to expand access without overclaiming: AI as support, not replacement
Grounded in his master’s research at CIC IPN, Axell will walk through a Parkinson’s pre‑diagnosis approach based on AI analysis of hand‑drawn geometric patterns, something a general practitioner can administer with paper and a phone, without cloud infrastructure or specialized equipment.

## About Axell
https://www.linkedin.com/in/axell-albano-guti%C3%A9rrez-ram%C3%ADrez-2a30b11a8
https://orcid.org/0009-0008-6197-5422

Axell Albano Gutiérrez Ramírez is a biomedical engineer from Mexico currently pursuing his master's degree in Computer Science (MCIC) at CIC IPN in Mexico City. His thesis focuses on machine learning for diagnostic support, specifically a pre‑diagnostic system for Parkinson’s disease through analysis of hand‑drawn geometric patterns.

His work emphasizes practical AI for healthcare accessibility: lightweight models suitable for low‑resource clinical settings without access to specialists. This year, in Paris, he took part in ICMV 2025, one of the international conferences he attended to share progress in his research on using hand‑drawn strokes to support Parkinson’s diagnosis.
He has presented at international conferences including CIESEM 2021, EDULEARN24 (Mallorca), and ICMV 2025 (Paris, France), and co‑authored work on AI‑driven diagnostics, advocating for simple, data‑efficient approaches when datasets are limited.

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This event is just a glimpse into these topics. Our group dives into AI from all angles with monthly events and workshops that explore a wide range of themes.

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