El pasado mes de enero, el popular portal tecnológico CNET provocó conmoción y debate en el mundo del periodismo digital al revelarse que había estado publicando de forma discreta decenas de artículos escritos íntegramente por inteligencia artificial.

Inicialmente, la empresa defendió la controvertida jugada como una mera “prueba”, descrita en términos inocuos como buscar “asistir” el trabajo de sus editores humanos. Pero el experimento no resultó como se esperaba.

Tras el entusiasmo inicial por la sorprendente lucidez de los textos producidos por los bots informativos, el personal de CNET ahora debe lidiar con la ingrata tarea de corregir los frecuentes errores que pasaron desapercibidos en el proceso editorial.

El más reciente traspié vino al destaparse imprecisiones garrafales en artículos sobre finanzas personales escritos por la IA. Uno de ellos afirmaba erróneamente que una inversión de 10.000 dólares rendiría 10.300 dólares tras un año con interés del 3%, cuando en realidad rendiría sólo 300 dólares según los principios básicos del interés compuesto.

Este tipo de reportes defectuosos llevaron a CNET y su sitio hermano Bankrate a publicar avergonzadas aclaraciones sobre la revisión en curso de todo el material producido por inteligencia artificial, con la promesa de corregir cualquier información imprecisa encuentren en el proceso.

¿Falla humana o de los algoritmos?

Expertos en tecnología señalan que este fracaso pone en evidencia riesgos poco considerados en la implementación apresurada de IA para tareas creativas como el periodismo.

Por un lado, destacan el peligro de que los editores humanos depositen demasiada confianza en el trabajo de los bots ante la falsa impresión de “autoridad” que irradian estos artificios automatizados.

“Me pregunto si la voz de IA aparentemente autorizada hizo que los editores bajaran la guardia y fueran menos cuidadosos que con un periodista humano”, indicó Hany Farid, profesor de la Universidad de California Berkeley.

Por otro lado, señalan la limitación intrínseca de bots que, por sofisticados que sean, carecen de pensamiento crítico y capacidad para realizar entrevistas o investigaciones propias. Sus notas pecan de falta de originalidad, siendo un mero ensamblaje de información existente.

Si a esto se suma una supervisión humana relajada, el resultado son reportes con omisiones y errores que terminan requiriendo enmienda, como sucedió en CNET.

No son los primeros, pero fueron muy lejos

Cabe destacar que CNET no es el primer medio en implementar algún nivel de automatización de contenidos noticiosos. Desde 2014, la agencia AP viene usando IA para producir de forma automática artículos sobre resultados financieros de empresas y resúmenes deportivos.

Pero en esos casos se trata de sistemas limitados, que simplemente insertan datos en plantillas predefinidas.

El experimento de CNET fue un paso más allá al utilizar bots capaces de redactar piezas informativas de principio a fin sobre una amplia variedad de tópicos. Su ambición desmedida por robotizar parte importante del proceso creativo terminó jugándole en contra.

El futuro del periodismo en la era de los bots

Más allá de este tropiezo, el caso reaviva el temor sobre el impacto potencial de la automatización en el ya golpeado campo del periodismo tradicional. Si bien aún se está lejos de bots que puedan reemplazar completamente el criterio y creatividad humana, su rápida evolución preocupa a una industria que viene sufriendo recortes y ajustes desde hace años.

Sumado a la migración de lectores y recursos publicitarios hacia plataformas digitales, la irrupción de la inteligencia artificial se presenta para algunos como una nueva amenaza a la supervivencia de las salas de redacción tal como las conocemos.

Por ahora, el traspié de CNET evidencia que los bots informativos tienen aún un prolongado camino de perfeccionamiento por delante antes de estar a la altura de la capacidad humana. Pero nadie duda que su desarrollo futuro transformará para siempre el oficio periodístico.

El gran desafío será encontrar la manera de capitalizar responsablemente el potencial de la IA como herramienta para potenciar y complementar el talento humano, no para reemplazarlo. Casos como el de CNET constituyen dolorosas lecciones que deben tomarse en cuenta a la hora de navegar esta incierta transición.

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En los últimos cincuenta años, hemos presenciado cambios significativos en nuestra vida cotidiana debido al notable progreso tecnológico. Los avances en el campo de las computadoras han tenido un papel fundamental en este proceso. Con el paso del tiempo, las computadoras han reemplazado rápidamente diversas funciones tradicionales desempeñadas por los seres humanos.

Un ejemplo destacado de este progreso es la capacidad de generar textos mediante inteligencia artificial. Esta capacidad ha posibilitado a las personas traducir entre idiomas, elaborar documentos para el trabajo y abordar otros temas relacionados. Es evidente cómo la tecnología ha ingresado en nuestra vida diaria, transformando la forma en que realizamos tareas y facilitando diversas actividades.

La inteligencia artificial

¿Cómo es posible que una máquina sea capaz de realizar tareas que requieren inteligencia, como las que hacemos los seres humanos? La respuesta radica en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) basado en el aprendizaje profundo. Esta disciplina se enmarca dentro del campo del aprendizaje automático y se apoya en redes neuronales que pueden procesar una gran cantidad de ejemplos y generar patrones estadísticos complejos que están más allá del alcance de las capacidades humanas (Benjamins, 2022).

De forma simplificada, un modelo de lenguaje consiste en millones de vectores llamados “word embeddings” que representan cadenas de palabras y reflejan la frecuencia de coocurrencia de las palabras. Estos modelos se entrenan utilizando una enorme cantidad de frases, donde se elimina una palabra y el modelo aprende a predecir la palabra faltante. A estos modelos se les denomina “modelos de aprendizaje autosupervisado” (Benjamins, 2022).

Uno de los ejemplos más conocidos de estos modelos es GPT-3, desarrollado por OpenAI, que se puede utilizar a través de la web. GPT-3 ha demostrado un impresionante desempeño en diversas tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje, gracias a su capacidad para comprender y generar texto de manera contextual y coherente (Benjamins, 2022).

El chat GPT

OpenAI, una empresa líder en inteligencia artificial, ha desarrollado Chat GPT, un potente modelo de lenguaje capaz de traducir, redactar contenido y responder preguntas. Este avance tecnológico ha generado gran entusiasmo entre las personas, quienes lo utilizan en diversas aplicaciones, desde atención al cliente hasta generación de contenido (Fernández, 2023).

No obstante, han surgido preocupaciones sobre posibles consecuencias negativas. Consciente de su responsabilidad, OpenAI ha implementado medidas para asegurar un uso ético y responsable de Chat GPT, evitando la difusión de contenido ofensivo, noticias falsas y manipulación (Fernández, 2023).

Es importante destacar que Chat GPT es un modelo de lenguaje y no puede llevar a cabo acciones en el mundo real, como compras o reservas. Sin embargo, resulta valioso para brindar información precisa, responder preguntas y otras tareas relacionadas con el lenguaje (Fernández, 2023).

A pesar de los desafíos, Chat GPT continúa siendo una herramienta altamente valorada en todo el mundo. OpenAI sigue trabajando en mejoras y actualizaciones, y todos esperamos ansiosos por descubrir las futuras capacidades de Chat GPT (Fernández, 2023).

LaMDA de Google y la atribución de inteligencia a las máquinas

El reciente debate sobre la conciencia en la inteligencia artificial ha generado controversia en el campo de la tecnología. Blake Lemoine, ingeniero de Google, afirmó que el generador de chatbots LaMDA posee conciencia y voluntad propia después de mantener conversaciones con él. Sin embargo, expertos en inteligencia artificial enfatizan que la afirmación de Lemoine carece de fundamento, ya que los sistemas actuales de IA carecen de comprensión semántica y no pueden ser autoconscientes (G. Pascual, 2022).

LaMDA es un sofisticado generador de chatbots desarrollado por Google, basado en redes neuronales y entrenado con una gran cantidad de texto. Aunque puede generar respuestas coherentes, carece de una comprensión real del lenguaje y las conversaciones. Los expertos señalan que los humanos son los que otorgan significado a los textos generados por estos sistemas (G. Pascual, 2022).

Las investigadoras Timnit Gebru y Margaret Mitchell, antiguas codirectoras del equipo de Ética de la IA de Google, habían advertido previamente sobre la atribución errónea de intenciones comunicativas a las máquinas generadoras de texto y la posibilidad de que reprodujeran sesgos o discriminación presentes en los datos de entrenamiento (G. Pascual, 2022).

El debate también se centra en la ambigüedad de los términos utilizados, como inteligencia, conciencia y sentimientos, y la falta de consenso sobre su definición precisa. Los expertos consideran que antropomorfizar las máquinas y atribuirles características humanas es un comportamiento inherente a las personas (G. Pascual, 2022).

Si bien los avances en IA son impresionantes, los especialistas coinciden en que es poco probable que se logre desarrollar una inteligencia artificial general que supere o iguale a la mente humana en el corto plazo. Sin embargo, los constantes avances tecnológicos en el campo de la IA pueden dar lugar a debates incómodos y desafiantes en el futuro (G. Pascual, 2022).

Los avances siguen de la mano de Google

La inteligencia artificial de Google, PaLM 2, ha sido presentada en el Google I/O 2023 como una herramienta crucial. PaLM 2 es el sucesor del modelo de lenguaje PaLM y potencia 25 productos de Google, incluyendo Bard. Es capaz de soportar más de 100 idiomas, escribir código y mejorar el razonamiento lógico y matemático. Además, se han mencionado casos de uso en medicina y ciberseguridad, como Med-PaLM 2 y Sec-PaLM. Google también ha presentado Project Tailwind, un prototipo que utiliza la IA de PaLM para generar resúmenes y glosarios a partir de documentos en Google Drive (Erard, 2023).

Google preparando el siguiente paso

Google está a punto de revolucionar la industria de la inteligencia artificial con su nuevo proyecto llamado Gemini. Se trata de una red de inteligencia multimodal que puede procesar múltiples tipos de datos y tareas simultáneamente, incluyendo texto, imágenes, audio, video, modelos en 3D y gráficos. Gemini es una red de modelos que colaboran entre sí, compartiendo información y aprendiendo juntos, lo que la convierte en una herramienta de IA versátil y poderosa. Su arquitectura combina un codificador y un decodificador multimodales, lo que le permite adaptarse a diferentes tipos de datos y tareas sin necesidad de modelos especializados. Gemini también destaca por su capacidad de generar salidas creativas y su habilidad para realizar una amplia gama de tareas complejas. Con este proyecto, Google está abriendo nuevas posibilidades en el campo de la IA, redefiniendo lo que puede lograrse y cómo interactuamos con esta tecnología en diferentes ámbitos como el arte, la música y la resolución de problemas complejos (Nomadev, 2023).

Referencias

Benjamins, R. (10 de Setiembre de 2022). Telos. Obtenido de La influencia de la inteligencia artificial en la escritura: https://telos.fundaciontelefonica.com/telos-120-cuaderno-la-escritura-richard-benjamins-la-influencia-de-la-inteligencia-artificial-en-la-escritura/

Erard, G. (10 de Mayo de 2023). Hipertextual. Obtenido de Google va a la yugular de GPT-4 con PaLM 2 y Gemini, sus nuevos modelos de IA: https://hipertextual.com/2023/05/google-palm-2-gemini-modelos-ia

Fernández, Y. (13 de Junio de 2023). Xataka. Obtenido de ChatGPT: qué es, cómo usarlo y qué puedes hacer con este chat de inteligencia artificial GPT : https://www.xataka.com/basics/chatgpt-que-como-usarlo-que-puedes-hacer-este-chat-inteligencia-artificial

1. Pascual, M. (19 de Junio de 2022). El paía. Obtenido de LaMDA, la máquina que “parecía un niño de siete años”: ¿puede un ordenador tener conciencia?: https://elpais.com/tecnologia/2022-06-19/lamda-la-maquina-que-parecia-un-nino-de-siete-anos-puede-un-ordenador-tener-conciencia.html

Nomadev. (16 de Junio de 2023). Dev. Obtenido de Google’s Gemini: The Next Big Thing in AI Revolution: https://dev.to/thenomadevel/googles-gemini-the-next-big-thing-in-ai-revolution-17a4

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La Inteligencia Artificial (IA) ha sido una de las revoluciones tecnológicas más asombrosas y trascendentales de nuestra era moderna. Desde sus humildes comienzos en la década de 1940 hasta sus aplicaciones innovadoras y omnipresentes en la actualidad, la IA ha experimentado una evolución extraordinaria. En este exhaustivo artículo periodístico, nos sumergiremos en un viaje a través de la fascinante historia de la IA, explorando los momentos clave, los avances tecnológicos y los desafíos que han dado forma a este campo revolucionario.

Los Albores de la IA: Alan Turing y la Máquina de Turing

El nacimiento de la IA se remonta a la década de 1940, cuando Alan Turing, un brillante matemático y criptoanalista británico, comenzó a explorar la idea de máquinas inteligentes. Turing presentó su concepto de la “Máquina de Turing” en 1936, una máquina hipotética que se considera la base teórica de la computación moderna. Con esta invención, Turing sentó las bases para la posibilidad de crear máquinas que pudieran simular el pensamiento humano.

La “Máquina de Turing” consistía en una cinta infinita dividida en celdas, y una cabeza lectora/escritora que podía leer y escribir símbolos en la cinta y moverse hacia adelante o hacia atrás. Turing demostró que esta máquina podría realizar cualquier cálculo matemático posible, lo que llevó a la conclusión de que una máquina podía simular el razonamiento humano si se programaba adecuadamente.

Video:La Historia del GENIO Matemático que INVENTÓ la COMPUTACIÓN

El Nacimiento Oficial: La Conferencia de Dartmouth de 1956

El punto de partida oficial de la IA como campo de investigación se dio en la histórica Conferencia de Dartmouth, celebrada en el verano de 1956. El encuentro fue organizado por el matemático y científico John McCarthy, quien reunió a un grupo de destacados investigadores para explorar el potencial de la IA. En esta conferencia, McCarthy acuñó el término “Inteligencia Artificial” para describir la búsqueda de máquinas capaces de pensar como seres humanos.

La conferencia reunió a figuras influyentes en el campo de la IA, incluidos Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky y Nathaniel Rochester. Durante las intensas semanas de discusión, los participantes plantearon la audaz idea de desarrollar máquinas que pudieran igualar o superar la inteligencia humana en tareas específicas. Aunque las expectativas eran altas, los investigadores reconocieron que la IA era un desafío complejo que requeriría una combinación de investigación teórica y práctica.

Los Desafíos Tempranos: Las Décadas de 1960 y 1970

Aunque la conferencia de Dartmouth generó entusiasmo y esperanzas de avances rápidos en IA, la realidad no fue tan sencilla. En las décadas de 1960 y 1970, la IA se enfrentó a desafíos significativos. Los investigadores descubrieron que construir máquinas inteligentes era más complicado de lo que se había anticipado inicialmente. Los sistemas expertos, programas que utilizaban reglas lógicas para simular la toma de decisiones humanas en dominios específicos, mostraron avances impresionantes en tareas especializadas, pero su capacidad para adaptarse a nuevas situaciones era limitada.

Además, los recursos computacionales disponibles en ese momento eran insuficientes para abordar tareas más complejas de IA. A medida que surgieron dificultades y el progreso no cumplió con las expectativas, la comunidad de la IA experimentó un período conocido como el “invierno de la IA”, caracterizado por una disminución en la financiación y el interés en la investigación de la IA.

En este contexto, los esfuerzos se centraron en el desarrollo de sistemas capaces de resolver problemas específicos en dominios estrechos. Los sistemas expertos, que utilizaban bases de conocimiento y reglas lógicas para imitar la toma de decisiones humanas en áreas como la medicina y la ingeniería, se convirtieron en un enfoque central en el campo de la IA durante este período.

El Renacimiento: Los Años 80 y el Aprendizaje Automático

A pesar de los desafíos enfrentados en las décadas anteriores, la IA experimentó un renacimiento en los años 80 gracias a avances en el campo del aprendizaje automático. Los investigadores comenzaron a desarrollar sistemas capaces de aprender y mejorar su rendimiento a medida que se les presentaban más datos. El lenguaje de programación LISP, que había sido desarrollado en la década de 1950, se mantuvo relevante y se convirtió en un pilar fundamental para la implementación de sistemas de IA.

Una de las metodologías clave que impulsaron este renacimiento fue el enfoque en el aprendizaje automático, que permitía a las máquinas mejorar su desempeño en tareas específicas mediante el análisis de datos y la identificación de patrones. Los sistemas basados en redes neuronales artificiales también ganaron popularidad, inspirados en la estructura y funcionamiento del cerebro humano.

El aprendizaje automático permitió a las máquinas mejorar la precisión en el reconocimiento de patrones y en la toma de decisiones, lo que tuvo aplicaciones significativas en campos como el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. Esta capacidad de adaptación y aprendizaje fue un avance importante en la búsqueda de la IA inteligente y adaptable.

La Explosión del Conocimiento: Los Años 90 y el Auge de Internet

La década de 1990 marcó un período de crecimiento explosivo para la IA, impulsado en parte por el auge de Internet y el acceso a grandes cantidades de datos. Los algoritmos de aprendizaje automático, como las redes neuronales, se convirtieron en protagonistas en aplicaciones de reconocimiento de patrones, procesamiento del lenguaje natural y visión por computadora.

Con la disponibilidad de una mayor cantidad de datos, los modelos de IA pudieron mejorar significativamente su precisión y rendimiento. Los sistemas de recomendación y las tecnologías de reconocimiento de voz comenzaron a aparecer en la vida cotidiana de las personas, demostrando la utilidad y el potencial de la IA en el mundo real.

La creciente interconexión global facilitada por Internet permitió a los sistemas de IA acceder a una enorme cantidad de datos de diversas fuentes. Las aplicaciones de IA se extendieron a campos como la medicina, la banca, el comercio electrónico y más. La IA demostró su valía en la optimización de procesos, la toma de decisiones y la identificación de patrones ocultos en grandes conjuntos de datos.

El Siglo XXI: IA en la Vida Cotidiana

Con el advenimiento del siglo XXI, la IA se convirtió en una fuerza ubicua en nuestras vidas. Los asistentes virtuales, como Siri y Alexa, se convirtieron en compañeros cotidianos para millones de personas en todo el mundo. Estos asistentes inteligentes pueden responder preguntas, realizar tareas y proporcionar información en tiempo real.

Además de los asistentes virtuales, la IA ha impulsado importantes avances en campos como la salud, la automoción, el comercio electrónico y más. Los diagnósticos médicos asistidos por IA han demostrado su eficacia en la detección temprana de enfermedades, los vehículos autónomos han recorrido millones de kilómetros en carreteras de todo el mundo y los sistemas de recomendación en plataformas de entretenimiento y compras en línea han transformado nuestra experiencia como consumidores.

La IA también ha encontrado aplicaciones en el análisis de datos, el aprendizaje en línea, la gestión de recursos energéticos, el monitoreo ambiental y otras áreas que tienen un impacto directo en la calidad de vida de las personas.

La Revolución del Aprendizaje Profundo

Una de las transformaciones más significativas en la IA ha sido el auge del aprendizaje profundo, también conocido como deep learning. Esta tecnología se ha convertido en una fuerza impulsora detrás de muchos de los logros recientes en la IA. El aprendizaje profundo se basa en redes neuronales artificiales con múltiples capas, que son capaces de procesar grandes cantidades de datos y extraer características relevantes para la resolución de tareas complejas.

Gracias al aprendizaje profundo, la IA ha alcanzado nuevos niveles de precisión y ha superado barreras en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural. Las redes neuronales profundas han demostrado su capacidad para realizar tareas antes consideradas inalcanzables, como el reconocimiento de objetos en imágenes, la traducción automática de idiomas y la conducción autónoma.

La combinación de grandes conjuntos de datos, algoritmos avanzados y el aumento de la capacidad de cómputo ha permitido que el aprendizaje profundo alcance logros impresionantes, lo que ha llevado a un crecimiento exponencial en las aplicaciones de la IA en diferentes sectores.

Desafíos Éticos y Sociales: El Papel de la Regulación

A medida que la IA se ha vuelto más omnipresente, también ha surgido un debate sobre los desafíos éticos y sociales que plantea. La privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y el impacto en el empleo son temas cruciales que requieren atención y regulación adecuada para garantizar que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable.

La recopilación y el uso masivo de datos personales para entrenar algoritmos de IA han generado preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. Los sesgos inherentes en los datos pueden llevar a resultados discriminatorios y no representativos, lo que plantea desafíos éticos importantes en la toma de decisiones automatizada. Además, existe la preocupación de que la IA pueda reemplazar ciertos trabajos y afectar negativamente a ciertas industrias.

En respuesta a estos desafíos, los gobiernos y organizaciones están trabajando en la creación de marcos regulatorios para abordar cuestiones éticas y de seguridad relacionadas con la IA. El debate sobre la responsabilidad y el control humano en el desarrollo y uso de la IA está en curso, y la comunidad global busca encontrar un equilibrio entre el avance tecnológico y la protección de los derechos y la privacidad de los individuos.

La Búsqueda de la Inteligencia Artificial General (AGI)

Aunque la IA ha avanzado considerablemente, la búsqueda de la IA general, o AGI, sigue siendo uno de los desafíos más grandes. AGI representa la idea de máquinas que pueden igualar o superar la inteligencia humana en todas las áreas. Aunque aún estamos lejos de lograrlo, la investigación en AGI continúa avanzando.

La IA actual se caracteriza por ser estrecha y especializada en tareas específicas. AGI, en cambio, sería una forma de IA que poseería habilidades intelectuales y cognitivas que rivalizarían con las capacidades humanas en todas las áreas. La creación de AGI plantea desafíos técnicos y filosóficos significativos, y los científicos e investigadores de IA están trabajando para disponer de la capacidad de alcanzar una verdadera inteligencia general. Este objetivo implica el desarrollo de sistemas que puedan aprender, razonar y adaptarse a diversas situaciones, tal como lo hacen los seres humanos.

Uno de los mayores desafíos en la búsqueda de AGI es la comprensión y replicación de la mente humana. Aunque la IA actual ha demostrado habilidades impresionantes en tareas específicas, como el juego de ajedrez y el reconocimiento de voz, todavía estamos lejos de lograr una comprensión completa de la inteligencia humana y cómo se forma el pensamiento.

Los científicos e investigadores de IA se enfrentan a complejas cuestiones filosóficas y éticas en el desarrollo de AGI. La creación de una inteligencia comparable a la humana plantea interrogantes sobre la conciencia, la ética y el papel de las máquinas en la sociedad. La responsabilidad y la seguridad en el desarrollo de AGI también son temas cruciales que deben abordarse de manera cuidadosa y reflexiva.

El desarrollo de AGI es un campo de investigación activo y en constante evolución. Se requiere una colaboración multidisciplinaria que abarque la ciencia cognitiva, la neurociencia, la informática, la filosofía y otras áreas para avanzar en este desafío tecnológico y científico.

En conclusión, la evolución de la Inteligencia Artificial ha sido un viaje asombroso desde los inicios de la Máquina de Turing hasta los actuales sistemas especializados y aprendizaje profundo. Sin embargo, la búsqueda de la Inteligencia Artificial General es el próximo horizonte a conquistar. La creación de AGI representa un emocionante desafío técnico y filosófico que podría transformar profundamente nuestra comprensión de la inteligencia y su lugar en el mundo. Los avances en la IA continúan acelerándose, y el futuro promete ser un escenario emocionante para la evolución de la inteligencia artificial en la sociedad.

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Hablemos de inteligencia artificial (IA), esta es una rama de la informática y la tecnología que se centra en el desarrollo de sistemas y programas capaces de realizar tareas que, normalmente, requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la resolución de problemas (Varios, 2022).

La IA puede dividirse en dos categorías principales: la IA débil o estrecha y la IA fuerte o general. La IA débil se refiere a sistemas diseñados para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de voz, el procesamiento de imágenes o el análisis de datos. La IA fuerte, por otro lado, se refiere a sistemas capaces de realizar cualquier tarea intelectual que un ser humano pueda realizar (López de Mántaras, 2019).

En este sentido, hemos visto en los últimos años el desarrollo de la tecnología aplicada a los diferentes campos del diseño como son imágenes, video y en los textos. Ahora bien, queremos enfocarnos en el uso de la IA para la generación de imágenes, las cuales pueden ser usadas en el campo del diseño gráfico.

Leonardo AI

Entre los diferentes espacios que te permiten generar imágenes, con solo una descripción, encontramos uno que lleva el nombre de uno de los grandes artistas de nuestra historia. Leonardo es un programa de inteligencia artificial desarrollado por la compañía OpenAI, el cual permite usar determinados motores de creación de imágenes para diseñar lo que estamos pensando. Al igual que Midjourney o Dall-E, simplemente tendremos que poner una descripción, de aquello que imaginamos, con el fin de que se desarrolle el gráfico deseado (del Vayo, 2023).

La interfaz de este sistema resulta mucho más cómoda que la de Midjourney, ya que permite seleccionar la cantidad de imágenes a generar, así como su proporción y resolución. Además, ofrece varias opciones de motor de creación, como uno para Pixel Art, otro Vintage, uno propio y dos de Stable Diffusion. Incluso es posible crear un dataset de imágenes personalizado y desarrollar un motor que genere fotos propias realizando diferentes actividades (del Vayo, 2023).

¿Cómo acceder a la herramienta de Leonardo AI?

Primero, ingresa la dirección web https://leonardo.ai/ en tu navegador y accede a su página principal. A continuación, deberás proporcionar tu dirección de correo electrónico en el campo Email y pulsar en el botón “Count me in” para registrarte (Varios, 2023).

Una vez registrado, recibirás un correo electrónico de confirmación con un enlace para unirte al servidor de Discord de Leonardo AI. Si aún no tienes una cuenta, no te preocupes, crear una es muy sencillo. Solo debes seguir los pasos que se te indican en la pantalla (Varios, 2023).

Una vez que te unas al servidor de Discord, dirígete a la sección de “Introductions” de Leonardo AI en el lateral izquierdo de la pantalla. Preséntate en el chat y espera al menos 10 minutos para obtener acceso a la herramienta y poder comenzar a utilizarla.

Por último, espera a recibir otro correo electrónico que te permitirá acceder a la aplicación web de Leonardo AI. Una vez que lo recibas, ejecuta la aplicación para poder comenzar a crear tus propias imágenes personalizadas con esta herramienta de inteligencia artificial (Varios, 2023).

Cómo generar imágenes con Leonardo AI

Una vez hayas recibido la confirmación de registro, podrás acceder a la aplicación. Para ello, desde la página principal, selecciona la opción “Launch App” que se encuentra en la esquina superior derecha (Varios, 2023).

Serás redirigido a la sección “Ai Generation Tool”, donde podrás ingresar tus parámetros y descripciones para generar la imagen deseada. Cuanto más específico seas en la descripción de la imagen, mejores resultados obtendrás, al igual que sucede con la herramienta Midjourney (del Vayo, 2023).

Ten en cuenta que el uso de Tokens dependerá de la calidad de las imágenes y detalles que utilices para generar tu imagen con IA. Sin embargo, no te preocupes porque los Tokens se regeneran automáticamente para que puedas seguir utilizando la plataforma (del Vayo, 2023).

Conclusiones

Si eres un amante de la creatividad, no te puedes perder la oportunidad de probar Leonardo AI. Esta plataforma es una de las herramientas más completas y efectivas para generar imágenes con Inteligencia Artificial (Varios, 2023).

Con Leonardo AI, no solo tendrás acceso a una amplia selección de modelos preestablecidos, sino que también podrás crear tus propios modelos personalizados para ajustarlos a tus necesidades específicas. Esto significa que podrás dar rienda suelta a tu imaginación y obtener resultados sorprendentes y realistas (Varios, 2023).

Además, gracias a su facilidad de uso y a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, podrás crear imágenes de forma fácil, rápida y gratuita. Por todas estas razones y más, Leonardo AI es la mejor opción para generar imágenes con Inteligencia Artificial (Varios, 2023).

Referencias

del Vayo, A. (29 de Marzo de 2023). El espanol. Obtenido de Leonardo AI es una inteligencia artificial alternativa a Midjourney con muchas más opciones : https://www.elespanol.com/elandroidelibre/noticias-y-novedades/20230329/leonardo-ai-inteligencia-artificial-alternativa-midjourney-opciones/752174827_0.html

López de Mántaras, R. (25 de Julio de 2019). bbva open mind. Obtenido de El futuro de la IA: hacia inteligencias artificiales realmente inteligentes: https://www.bbvaopenmind.com/articulos/el-futuro-de-la-ia-hacia-inteligencias-artificiales-realmente-inteligentes/

Varios. (14 de Abril de 2022). datas cientest. Obtenido de Inteligencia artificial : definición, historia, usos, peligros: https://datascientest.com/es/inteligencia-artificial-definicion

Varios. (6 de Marzo de 2023). Tu web creativa. Obtenido de Leonardo AI La Alternativa Gratuita a Midjourney: https://tuwebcreativa.com/leonardo-ai/

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Philip Jansen, Director General de BT, destaca que la incorporación de herramientas de IA generativa, como ChatGPT, les brinda la confianza de llevar su negocio aún más lejos. BT, el principal proveedor de servicios de banda ancha y telefonía móvil en el Reino Unido, tiene la intención de utilizar la inteligencia artificial para automatizar sus servicios al cliente, brindando una experiencia más ágil, mejor y más fluida. Aunque Jansen enfatiza que esto no significa que los clientes percibirán una interacción robótica, ya que BT sigue siendo una empresa con múltiples canales de comunicación, incluyendo tiendas físicas y personal disponible para atender a los clientes. Por otro lado, IBM, una destacada empresa tecnológica, ha anunciado una pausa en la contratación de empleados cuyas funciones podrían ser reemplazadas por inteligencia artificial (IA). Arvind Krishna, presidente ejecutivo de IBM, estima que alrededor de 7.800 empleos podrían ser sustituidos por IA en los próximos años. Krishna especifica que esta reducción de empleos se enfocará principalmente en funciones de “back-office”, como recursos humanos. Además, estima que aproximadamente el 30% de los puestos de trabajo no orientados al cliente podrían ser sustituidos por IA y automatización en un lapso de cinco años (Kardoudi, 2023)  .

Inteligencia artificial en el mundo laboral

La Inteligencia Artificial (IA) ha adquirido un papel destacado en la mejora del trabajo, y una de las tecnologías más prometedoras en este campo es Chat GPT. Este modelo de lenguaje avanzado, basado en el aprendizaje profundo, utiliza redes neuronales para generar texto coherente y relevante, lo que permite automatizar tareas repetitivas como redacción de correos electrónicos, generación de informes y atención al cliente. Además, tiene la capacidad de crear contenido atractivo para marketing y publicidad, ofrecer asistencia virtual en tiempo real y mejorar la calidad de la redacción mediante sugerencias gramaticales y ortográficas (Neo, 2023).

Para implementar eficazmente Chat GPT en el entorno laboral, es necesario identificar las tareas repetitivas que pueden ser automatizadas, buscar herramientas en línea que se adapten a las necesidades específicas, aprender a utilizar la herramienta seleccionada y, finalmente, integrarla en los procesos de trabajo habituales. La implementación de Chat GPT proporciona numerosos beneficios, como el ahorro de tiempo, la mejora de la eficiencia, la reducción de errores, la mejora de la calidad del contenido y la posibilidad de personalizarlo según las necesidades del usuario. Esta tecnología ofrece la oportunidad de potenciar el trabajo y añadir un mayor valor a las tareas diarias (Neo, 2023).

Inteligencia artificial y recursos humanos

El análisis de recursos humanos, también conocido como human analytics, se ha convertido en una práctica cada vez más popular para la gestión del capital humano y la supervisión del rendimiento en las organizaciones. La Inteligencia Artificial (IA) juega un papel fundamental en este campo, ya que el 40% de los departamentos de Recursos Humanos de empresas utilizan aplicaciones mejoradas con IA. Estas herramientas permiten medir, comunicar y comprender el rendimiento de los trabajadores, así como aspectos relacionados con la planificación del personal y la gestión de talento (Moore, 2020).

El análisis de recursos humanos no solo proporciona información valiosa para el negocio, sino que también aborda los llamados “riesgos de las personas”, como la gestión del talento, la salud y seguridad laboral, la ética de los empleados, la diversidad e igualdad, las relaciones entre empleados, la continuidad laboral y los riesgos para la reputación (Moore, 2020).

Sin embargo, hay discrepancias sobre el papel de los departamentos de Recursos Humanos, algunos argumentan que su función debe limitarse a cuestiones administrativas, mientras que otros defienden un papel más destacado en las operaciones comerciales y ejecutivas. El análisis de recursos humanos utiliza tecnologías digitales y recopilación de datos para realizar análisis en tiempo real, proporcionando una comprensión más profunda de los problemas y conocimientos prácticos que benefician a la empresa (Moore, 2020).

El análisis de recursos humanos se utiliza para la toma de decisiones en la contratación, evaluación de trabajadores, predicción del talento, gestión del rendimiento y más. Estas prácticas se apoyan en algoritmos de predicción que a menudo se encuentran en una “caja negra”, lo que significa que su funcionamiento puede resultar difícil de entender para las personas, pero se les otorga autoridad para realizar predicciones y enviar notificaciones que requieren intervención humana (Moore, 2020).

Los riesgos en el trabajo

Los riesgos para la salud y la seguridad laboral en la era de la digitalización del trabajo no estandarizado son una preocupación creciente. En este contexto, la integración de la Inteligencia Artificial (IA) en la llamada gig economy plantea tanto ventajas como riesgos para los trabajadores. La IA, en particular a través de plataformas como Uber y DiDi, ha permitido proteger la identidad de los conductores y brindar flexibilidad laboral, lo que facilita la conciliación entre trabajo y vida personal (Moore, 2020).

Sin embargo, también se presentan riesgos significativos. Los trabajadores de la gig economy, obligados a registrarse como autónomos, renuncian a los derechos laborales básicos, como horas mínimas garantizadas, vacaciones pagadas y el derecho a sindicarse. La reputación online es crucial en este entorno laboral, ya que las calificaciones y críticas de los clientes determinan la cantidad de encargos que recibe un trabajador. Esto puede generar una presión adicional en los trabajadores para aceptar más encargos, incluso si su salud se ve comprometida (Moore, 2020).

Además, la falta de regulaciones específicas para el trabajo digitalizado y la escasa protección en términos de seguridad y salud laboral son preocupantes. Los salarios son precarios, los horarios prolongados y la falta de formación es común. A pesar de los avances de la IA, es evidente que todavía existen deficiencias en la legislación laboral y de seguridad y salud en el trabajo (Moore, 2020).

Finalmente

El uso de la IA en el ámbito laboral plantea tanto oportunidades como desafíos. Por un lado, puede aumentar la eficiencia y mejorar la calidad de los servicios. Por otro lado, existe la preocupación de que la sustitución de empleos por IA pueda llevar a una mayor desigualdad y desempleo. Es importante encontrar un equilibrio y buscar soluciones que permitan aprovechar los beneficios de la IA sin dejar de lado a los trabajadores (Neo, 2023).

La incorporación de la IA en el mercado laboral es una realidad que debemos enfrentar. Es necesario desarrollar estrategias y políticas que promuevan la adaptación de los trabajadores a los cambios tecnológicos y garanticen una transición justa y equitativa. Además, es fundamental seguir investigando y debatiendo sobre el impacto de la IA en la sociedad y cómo podemos aprovechar su potencial de manera responsable (Neo, 2023).

Referencias

Kardoudi, O. (22 de Julio de 2023). El confidencial. Obtenido de El desastre social de la inteligencia artificial sigue su curso con más despidos masivos: https://www.elconfidencial.com/tecnologia/novaceno/2023-05-22/despidos-trabajo-inteligencia-artificial-futuro_3632803/

Moore, P. V. (28 de Marzo de 2020). bbva openmind. Obtenido de Inteligencia artificial en el entorno laboral. Desafíos para los trabajadores: https://www.bbvaopenmind.com/articulos/inteligencia-artificial-en-entorno-laboral-desafios-para-trabajadores/

Neo. (23 de Marzo de 2023). mk program. Obtenido de Descubre cómo Chat GPT puede mejorar la eficiencia en tu trabajo: https://www.mkprogram.cl/descubre-como-chat-gpt-puede-mejorar-la-eficiencia-y-la-calidad-de-tu-trabajo/

Staff, F. (2 de Mayo de 2023). Forbes. Obtenido de IBM sustituirá puestos de trabajo por inteligencia artificial: https://www.forbes.com.mx/ibm-sustituir-puestos-trabajo-inteligencia-artificial/

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El desarrollo de ChatGPT, un sistema de chat basado en el modelo de lenguaje GPT-3 de OpenAI, ha marcado un hito importante en el campo de la Inteligencia Artificial. Con su capacidad para responder preguntas y generar contenido de forma eficaz, este sistema está transformando la forma en que interactuamos con la tecnología. Lo que lo hace aún más significativo es su enfoque en la accesibilidad, brindando a los usuarios comunes la oportunidad de experimentar y beneficiarse de los avances en IA. Desde responder consultas de manera precisa hasta generar textos creativos, ChatGPT está abriendo nuevas posibilidades en diversos ámbitos, desde la educación y la investigación hasta la creación de contenido. A medida que esta tecnología continúa avanzando, se espera que su impacto en nuestra vida cotidiana y en la forma en que nos relacionamos con la información y la inteligencia artificial siga creciendo de manera significativa.

Que es chat GPT 3

Chat GPT, desarrollado por OpenAI, es un modelo de lenguaje revolucionario que ha captado la atención en el campo de la inteligencia artificial. OpenAI, una organización líder en investigación en IA con sede en San Francisco, California, fue fundada en 2015 por Elon Musk, Sam Altman y Greg Brockman. Su misión es desarrollar tecnologías de IA accesibles y de alta calidad para beneficio de la sociedad en general (Ortiz, 2022).

El proyecto Chat GPT es solo uno de los muchos logros de OpenAI. Se trata de un modelo de lenguaje entrenado exhaustivamente con enormes cantidades de datos textuales para desempeñar una amplia gama de tareas relacionadas con el procesamiento del lenguaje natural. Lo que lo distingue es su capacidad para comprender el contexto y las intenciones detrás de las preguntas de los usuarios, lo que lo hace una herramienta prometedora para mejorar la interacción entre humanos y máquinas, impulsando el desarrollo de chatbots y sistemas de búsqueda más precisos y eficientes (Ortiz, 2022).

¿Como se alimenta una Inteligencia Artificial?

El proceso de entrenamiento de una IA se basa en el uso de texto, donde se le formulan preguntas y se le proporciona información adicional. A través de correcciones, el sistema se entrena automáticamente para cumplir con su función específica. En el caso de ChatGPT, los usuarios pueden experimentar con el aprendizaje automático sin necesidad de programar, ya que sus algoritmos están diseñados para comprender con precisión las consultas y ofrecer respuestas coherentes. Sin embargo, como cualquier modelo de IA, existe la posibilidad de cometer errores, ya que la IA no es infalible (Muriel, 2022).

Aunque se ha planteado la idea de que la IA podría reemplazar a buscadores como Google, se ha demostrado que su precisión es limitada en nombres y algunos conceptos. Por lo tanto, se recomienda evitar copiar y pegar información sin contrastar previamente su veracidad (Muriel, 2022).

¿Cuál es el funcionamiento de la Inteligencia Artificial en las conversaciones?

La IA conversacional emplea un enfoque contextual para entablar diálogos, aprovechando algoritmos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) y otros métodos complementarios. A medida que el usuario proporciona más instrucciones, la Inteligencia Artificial mejora su capacidad de reconocer patrones y realizar predicciones, brindando respuestas más precisas. A continuación, te presentamos los pasos clave para comprender mejor esta tecnología (Ramírez, 2023).

1. Generación de entradas: En esta etapa, el usuario suministra información mediante voz o texto.
2. Análisis de la entrada: Si la información se basa en texto, se aplica el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLU) para extraer el significado de las palabras proporcionadas. En caso de que la entrada sea en formato de audio, se realiza primero el reconocimiento automático del habla (ASR) para convertir el sonido en unidades lingüísticas que puedan ser analizadas.
3. Gestión del diálogo: En esta fase, se utiliza la generación de lenguaje natural para crear una respuesta coherente a la consulta del usuario.
4. Aprendizaje por refuerzo: Las respuestas del usuario son analizadas para mejorar continuamente la calidad y precisión de las respuestas proporcionadas por la IA (Ramírez, 2023).

La IA conversacional se perfecciona a medida que avanza en este proceso, desarrollando la habilidad de sostener diálogos más fluidos y ofreciendo soluciones cada vez más efectivas. A través de iteraciones y análisis de los datos, la IA aprende de las interacciones pasadas, mejorando su comprensión del lenguaje y su capacidad para brindar respuestas relevantes. Esta evolución constante permite a la IA adaptarse a diversos contextos y proporcionar un diálogo más natural y coherente con los usuarios. Con cada interacción, la IA conversacional se vuelve más sofisticada, enriqueciendo la experiencia y ofreciendo soluciones más precisas y satisfactorias. De esta manera, la IA conversacional se convierte en un compañero de conversación cada vez más inteligente y capaz.

Chat GPT 4

GPT es un sistema entrenado para mantener conversaciones con personas en cualquier idioma. Sus algoritmos analizan cuidadosamente las palabras escritas, comprenden su orden y significado, e interpretan nuestras intenciones para generar respuestas basadas en la información previa con la que ha sido alimentado. Con cada nueva iteración, GPT se vuelve más preciso y completo en sus respuestas, llegando incluso a veces a ser difícil distinguir si provienen de un ser humano o de la IA (Fernández, 2023).

La versión más reciente de GPT, GPT-4, fue lanzada el 14 de marzo de 2023. Según OpenAI, esta nueva versión se destaca por ser aún más creativa y colaborativa que sus predecesoras. Además, ha sido entrenada para abordar problemas complejos con mayor precisión, gracias a un conocimiento más amplio y general. El futuro de la IA conversacional se vislumbra emocionante, con GPT-4 abriendo las puertas a nuevas posibilidades y desafiando los límites de la interacción entre humanos y máquinas (Fernández, 2023).

Que uso puedes darle

La inteligencia artificial basada en este modelo ofrece una amplia gama de posibilidades a los usuarios. Al utilizar sistemas de chat como ChatGPT, las personas pueden acceder a una variedad de funciones y capacidades. Pueden solicitar explicaciones sobre cualquier tema, obtener respuestas basadas en información previa. Además, la IA puede generar textos personalizados según la longitud y el estilo deseados, brindar ayuda en traducciones, crear líneas de código, componer poemas y chistes, y proporcionar explicaciones claras y concisas. Con la última versión de este modelo, GPT-4, se experimenta una mejora en la calidad y rapidez de las respuestas, así como una mayor creatividad en la escritura. Además, la capacidad de comprender imágenes abre la puerta a una comunicación más visual y permite realizar consultas relacionadas con su contenido. Si bien se reconoce que aún hay margen de mejora y la posibilidad de cometer errores, GPT-4 representa un avance significativo en la generación de texto por inteligencia artificial, ofreciendo un abanico de oportunidades y utilidades para los usuarios (Fernández, 2023).

Sin embargo, la capacidad de este modelo de IA para generar textos similares a los escritos por humanos plantea el desafío de distinguir entre ambos. Para abordar esta cuestión, los creadores han desarrollado la herramienta OpenAI Classifier, un detector de textos generados por IA. Esta tecnología busca proporcionar una forma de identificar textos generados automáticamente, brindando transparencia y confiabilidad en el uso de estas soluciones. A medida que la IA continúa evolucionando, es esencial evaluar y comprender sus fortalezas y limitaciones, garantizando un uso ético y responsable de estas poderosas herramientas (Fernández, 2023).

Referencias

Fernández, Y. (7 de Junio de 2023). Xataka. Obtenido de GPT-4: qué es, cómo funciona, cómo usarlo, qué puedes hacer con este modelo de lenguaje por inteligencia artificial : https://www.xataka.com/basics/gpt-4-que-como-funciona-como-usarlo-que-puedes-hacer-este-modelo-lenguaje-inteligencia-artificial

Muriel, L. (20 de Diciembre de 2022). Domestika. Obtenido de Chat GPT: qué es y cómo usar este chat de inteligencia artificial: https://www.domestika.org/es/blog/11062-chat-gpt-que-es-y-como-usar-este-chat-de-inteligencia-artificial

Ortiz, P. (22 de Diciembre de 2022). Edem. Obtenido de Chat GPT: qué es, para qué sirve y su aplicación en la economía [explicado por Chat GPT]: https://edem.eu/chat-gpt-que-es-para-que-sirve-y-su-aplicacion-en-la-economia-explicado-por-chat-gpt/

Ramírez, L. (24 de Agosto de 2023). Ieb school. Obtenido de IA conversacional: 5 alternativas a Chat GPT: https://www.iebschool.com/blog/ia-conversacional-alternativas-chat-gpt-tecnologia/

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