La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar, optimizar e incluso ayudar con la depuración. Sin embargo, hay algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
A primera vista, parece que AI puede escribir código sin esfuerzo. Las funciones y scripts simples a menudo se generan sin problemas. Pero tan pronto como un proyecto consta de múltiples archivos y carpetas, surgen problemas. La IA tiene dificultades para mantener la consistencia y la estructura en una base de código más grande. Esto puede conducir a problemas como los acoplamientos faltantes o incorrectos entre los archivos y la inconsistencia en la implementación de funciones.
Los agentes de IA tienen dificultades con el orden correcto del código. Por ejemplo, pueden colocar inicializaciones al final de un archivo, lo que causa errores de tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir múltiples versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto sin dudarlo, lo que conduce a conflictos y confusión.
Una solución para esto es el uso de plataformas de código AI que pueden administrar las estructuras de memoria y proyectos. Esto ayuda a ahorrar consistencia en proyectos complejos. Desafortunadamente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Esto puede suceder que la IA pierda la coherencia de un proyecto e introduce duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación de IA funcionan con herramientas que llaman así que puede llamar al modelo de idioma grande. Esas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible vincular un IDE como el código visual a un agente de codificación de IA. Llama localmente y elegir un servidor MCP para integrarse. Los modelos se pueden encontrar en Huggingface .
Para administrar mejor el código generado por la IA, los desarrolladores pueden usar extensiones IDE que monitorean la corrección del código. Herramientas como revestimientos, comprobantes de tipo y análisis de código avanzado ayudan a las herramientas a detectar y corregir errores temprano. Forman una adición esencial al código generado por IA para garantizar la calidad y la estabilidad.
Una de las principales razones por las cuales los agentes de IA continúan repitiendo errores se encuentran en la forma en que se interpretan las AI AI. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara de roles para generar un código efectivo. Esto significa que las indicaciones deben estar completas: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también hacer el resultado esperado y las condiciones previas explícitas. Para facilitar esto, puede guardar las indicaciones en formato estándar (MDC) y enviar un estándar a la IA. Esto es especialmente útil para las reglas de programación genérica que usa y los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de su proyecto.
Productos como FAISS y Langchain ofrecen soluciones para mejorar la IA con el contexto. Por ejemplo, FAISS ayuda con la búsqueda eficiente y la recopilación de características de código relevantes, mientras que Langchain ayuda a estructurar el código generado por IA y mantener el contexto dentro de un proyecto más grande. Pero aquí también puedes configurarlo localmente con bases de datos RAC.
La IA es una herramienta poderosa para los programadores y puede ayudar a acelerar los procesos de desarrollo. Sin embargo, aún no puede diseñar y construir independientemente una base de código más compleja sin control humano. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que aún necesita orientación y corrección para lograr un buen resultado.
Póngase en contacto con nosotros para ayudar a establecer el entorno de desarrollo para ayudar a los equipos a aprovechar al máximo el entorno de desarrollo y para estar más preocupado por la ingeniería de requisitos y luego diseñar con depuraciones y escritura de código.
La Inteligencia Artificial (IA) seguirá desarrollándose en 2025 y tendrá un impacto cada vez mayor en nuestra vida diaria y en nuestros negocios. Las tendencias clave en IA muestran cómo esta tecnología está alcanzando nuevas alturas. Aquí analizamos algunos de los desarrollos clave que darán forma al futuro de la IA.
La IA agente se refiere a sistemas que son capaces de tomar decisiones de forma independiente dentro de límites predefinidos. Para 2025, los sistemas de IA serán cada vez más autónomos, con aplicaciones, por ejemplo, en vehículos autónomos, gestión de la cadena de suministro e incluso atención sanitaria. Estos agentes de IA no solo son reactivos sino también proactivos, lo que alivian la carga de los equipos humanos y aumentan la eficiencia.
Con el crecimiento de las aplicaciones de IA en entornos en tiempo real, como el reconocimiento de voz y la realidad aumentada, el cálculo del tiempo de inferencia se convierte en un factor crucial. En 2025, se prestará mucha atención a las optimizaciones de hardware y software para hacer que los modelos de IA sean más rápidos y energéticamente más eficientes. Esto incluye chips especializados, como unidades de procesamiento de tensores (TPU) y hardware neuromórfico que admiten la inferencia con un retraso mínimo.
Desde la introducción de modelos como GPT-4 y GPT-5, los modelos muy grandes siguen creciendo en tamaño y complejidad. En 2025, estos modelos no sólo serán más grandes, sino que también estarán optimizados para tareas específicas, como análisis jurídicos, diagnósticos médicos e investigaciones científicas. Estos modelos hipercomplejos ofrecen una precisión y una comprensión del contexto sin precedentes, pero también plantean desafíos de infraestructura y ética.
En el otro extremo del espectro, vemos una tendencia hacia modelos muy pequeños diseñados específicamente para la informática de punta. Estos modelos se utilizan en dispositivos IoT, como termostatos inteligentes y dispositivos sanitarios portátiles. Gracias a técnicas como la poda y la cuantificación de modelos, estos pequeños sistemas de IA son eficientes, seguros y accesibles para una amplia gama de aplicaciones.
Las aplicaciones de IA en 2025 irán más allá de los ámbitos tradicionales como el reconocimiento de imágenes y voz. Piense en la IA que respalda procesos creativos como el diseño de moda, la arquitectura e incluso la composición musical. Además, vemos avances en ámbitos como la química cuántica, donde la IA ayuda a descubrir nuevos materiales y medicamentos. Pero también en la gestión de sistemas informáticos completos, desarrollo de software y ciberseguridad.
Al integrar la tecnología de la nube y los sistemas avanzados de gestión de datos, los sistemas de inteligencia artificial tienen acceso a lo que casi parece una memoria infinita. Esto permite la retención del contexto a largo plazo, esencial para aplicaciones como asistentes virtuales personalizados y sistemas complejos de atención al cliente. Esta capacidad permite a la IA ofrecer experiencias consistentes y conscientes del contexto durante períodos de tiempo prolongados. De hecho, la IA recuerda todas las conversaciones que ha tenido contigo. La pregunta es si quieres eso, por supuesto, por lo que también debería haber una opción para restablecer partes o todo.
Aunque la IA se está volviendo cada vez más autónoma, el factor humano sigue siendo importante. El aumento humano en el circuito garantiza que los sistemas de IA sean más precisos y confiables a través de la supervisión humana en etapas críticas de la toma de decisiones. Esto es especialmente importante en industrias como la aviación, la atención médica y las finanzas, donde la experiencia y el juicio humanos siguen siendo cruciales. Curiosamente, las pruebas con diagnósticos de 50 médicos muestran que una IA hace esto mejor e incluso lo hace mejor sólo cuando está asistida por una IA. Por eso debemos, sobre todo, aprender a hacer las preguntas correctas.
Con la llegada de O1, Operai ha dado el primer paso hacia un razonamiento LLM. Este paso fue rápidamente superado por O3. Pero también desde un rincón inesperado, llega la competencia de Deepseek R1 . Un modelo de razonamiento y aprendizaje de refuerzo de OpenSource que es muchas veces más barato que los competidores estadounidenses, tanto en términos de uso de energía como en el uso de hardware. Debido a que esto tuvo un impacto directo en el valor de mercado de todas las empresas relacionadas con la IA, el tono se estableció para 2025.
Cómo Netcare puede ayudar con este tema
Netcare tiene un historial probado en la implementación de innovaciones digitales que transforman los procesos comerciales. Con nuestra amplia experiencia en servicios y soluciones de TI, incluidos los servicios de TI administrados, la seguridad de TI, la infraestructura en la nube y la transformación digital, estamos bien equipados para apoyar a las empresas en sus iniciativas de IA.
Nuestro enfoque incluye:
¿Qué objetivos deberías establecer?
Al implementar la IA, es importante establecer objetivos claros y factibles en línea con su estrategia comercial general. Aquí hay algunos pasos para ayudarlo a definir estos objetivos:
Siguiendo estos pasos y trabajando junto con un socio experimentado como NetCare, puede maximizar los beneficios de la IA y posicionar a su organización para el éxito futuro.
Las tendencias en IA en 2025 muestran cómo esta tecnología se entrelaza cada vez más con nuestra vida diaria y resuelve problemas complejos de maneras que eran impensables hace apenas unos años. Desde IA agente avanzada hasta capacidad de memoria casi infinita, estos desarrollos prometen un futuro en el que la IA nos apoya, nos enriquece y nos permite traspasar nuevos límites. Asegúrese de leer las interesantes noticias sobre el nuevo LLM de OpenAI O3
La inteligencia artificial (IA) sigue teniendo un gran impacto en la forma en que trabajamos e innovamos. , OpenAI presenta una nueva tecnología innovadora que permite a las empresas operar de manera más inteligente, rápida y eficiente. ¿Qué significa este avance para su organización y cómo puede aprovechar esta tecnología? Sigue leyendo para descubrirlo.
OpenAI O3 es la tercera generación de la plataforma avanzada de IA de OpenAI. Combina modelos de lenguaje de última generación, potente automatización y capacidades de integración avanzadas. Si bien las versiones anteriores ya eran impresionantes, O3 lleva el rendimiento al siguiente nivel centrándose en:
OpenAI O3 está diseñado para agregar valor a una amplia gama de procesos comerciales. A continuación se muestran algunas formas en que se puede implementar:
Con O3 puedes utilizar chatbots inteligentes y asistentes virtuales para apoyar a los clientes. Estos sistemas comprenden el lenguaje natural mejor que nunca, lo que les permite ayudar a los clientes de forma más rápida y eficaz.
Las empresas pueden utilizar O3 para analizar grandes cantidades de datos, generar informes y compartir conocimientos. Esto facilita la toma de decisiones basadas en datos.
O3 ayuda a los especialistas en marketing a generar contenido atractivo, desde publicaciones de blog hasta anuncios. El modelo puede incluso hacer recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.
Los modelos de idiomas grandes son muy buenos para desarrollar software.
Una de las características más llamativas de OpenAI O3 es su enfoque en la usabilidad. Incluso las empresas sin una amplia experiencia técnica pueden beneficiarse del poder de la IA. La amplia documentación, el soporte de API y los módulos de capacitación facilitan la implementación.
Además, se ha prestado mucha atención a las directrices éticas. OpenAI ha agregado nuevas funciones que evitan el abuso, como filtros de contenido y controles más estrictos sobre la salida del modelo.
En NetCare entendemos lo importante que es la tecnología para el éxito de su negocio. Es por eso que ofrecemos soporte con:
Con nuestra experiencia, nos aseguramos de que su organización se beneficie inmediatamente de las posibilidades que ofrece OpenAI O3.
OpenAI O3 representa un nuevo hito en la tecnología de IA. Ya sea que se trate de mejorar la experiencia del cliente, optimizar procesos o generar nuevos conocimientos, las posibilidades son infinitas. ¿Le gustaría saber más sobre cómo OpenAI O3 puede fortalecer su negocio? Póngase en contacto con NetCare y descubra el poder de la IA moderna.
El futuro de las organizaciones pasa por los gemelos digitales: Transformarse con inteligencia artificial y fortalecer sectores como la salud y las finanzas. La Inteligencia Artificial (IA) es más que solo ChatGPT. Aunque 2023 trajo la IA a la conciencia pública gracias al avance del chatbot de OpenAI, la IA ha estado evolucionando silenciosamente durante décadas, esperando el momento adecuado para brillar. Hoy en día, es un tipo de tecnología muy diferente: capaz de simular, crear, analizar e incluso democratizar, superando los límites de lo que es posible en prácticamente todas las industrias.
Pero, ¿qué puede hacer exactamente la IA y cómo deberían las empresas integrarla en sus estrategias? Profundicemos en el potencial, los casos de uso y los desafíos de la IA desde una perspectiva estratégica de TI.
La IA es capaz de realizar hazañas increíbles, como simular la realidad (a través del aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo), crear contenido nuevo (con modelos como GPT y GAN) y predecir resultados mediante el análisis de conjuntos de datos masivos. Sectores como la sanidad, las finanzas y la seguridad ya están sintiendo el impacto:
Estos ejemplos son sólo la punta del iceberg. Desde bienes raíces y seguros hasta servicio al cliente y el sistema legal, la IA tiene la capacidad de revolucionar casi todos los aspectos de nuestras vidas.
Una de las aplicaciones más intrigantes de la IA es la creación de gemelos digitales . Al simular la realidad con datos operativos, las empresas pueden explorar de forma segura el impacto de la IA antes de implementarla a escala. Los gemelos digitales pueden representar un piloto, un juez o incluso una agencia de calificación crediticia digital, lo que permite a las empresas mitigar el riesgo e integrar gradualmente la IA en sus operaciones.
Cuando las empresas quieran adoptar la IA, deberían considerar preguntas como "¿comprar, utilizar código abierto o crear el suyo propio?". y "¿cómo empoderamos a nuestros empleados actuales con herramientas de inteligencia artificial?" Es crucial ver la IA como una forma de mejorar, no reemplazar, las habilidades humanas. El objetivo final es crear asesores aumentados que respalden la toma de decisiones sin sacrificar el toque humano.
Un gran poder conlleva una gran responsabilidad. La Ley de IA de la UE , que entró en vigor en 2024, tiene como objetivo equilibrar la innovación con los derechos fundamentales y la seguridad. Las empresas deben considerar de manera proactiva los sesgos en los modelos de IA, la privacidad de los datos y las implicaciones éticas del despliegue de dichas tecnologías.
Considere la posibilidad de utilizar datos sintéticos generados por GAN para abordar los sesgos y aprovechar herramientas como SHAP o LIME para construir sistemas de IA más explicables. Necesitamos una IA que respalde los objetivos y valores humanos, una tecnología que pueda mejorar vidas en lugar de ponerlas en peligro.
La IA ya determina cómo vivimos y trabajamos. Según Gartner, seis de las diez principales tendencias tecnológicas para 2024 relacionadas con la IA. Forrester predice que el mercado de la IA alcanzará los 227 mil millones de dólares en 2030. Las empresas ahora necesitan descubrir cómo sacar la IA de los laboratorios y llevarla a casos de uso práctico.
El futuro no se trata de reemplazar a los humanos, sino de crear un mundo donde las IA personales colaboren con las IA empresariales , aumentando las capacidades humanas y transformando las industrias. La visión es clara: adoptar la IA de manera responsable y aprovechar su poder para un futuro más eficiente y enriquecido.
Cómo Netcare puede ayudar con este tema
Netcare ha ideado y trabajado esta estrategia. Mucho antes de que a las grandes empresas como Oracle y Microsoft se les ocurriera esta idea. Esto ofrece una ventaja estratégica cuando se trata de velocidad, enfoque y visión para el futuro.
¿Qué objetivos deberías establecer?
Al implementar Digital Twin, es importante establecer objetivos claros y medibles. Considere los siguientes pasos:
Por qué NetCare
Netcare se distingue al combinar la IA con un enfoque orientado al cliente y una experiencia en profundidad en TI. El enfoque está en suministrar soluciones personalizadas que coincidan con las necesidades únicas de su organización. Al trabajar junto con NetCare, puede confiar en que sus iniciativas de IA están estratégicamente planificadas e implementadas de manera efectiva, lo que lleva a mejoras sostenibles y una ventaja competitiva.
Más rápido, más inteligente y más sostenible en el mundo del desarrollo de software, el código obsoleto puede ser un obstáculo para la innovación y el crecimiento. El código heredado a menudo se compone durante décadas de parches, soluciones y actualizaciones, que alguna vez fueron funcionales, pero ahora son difíciles de mantener.
Afortunadamente, hay un nuevo jugador que puede ayudar a los equipos de desarrollo a modernizar este código: inteligencia artificial (IA). Gracias a la IA, las empresas pueden limpiar, documentar e incluso convertir el código heredado en lenguajes de programación más modernos más rápido, más eficiente y más preciso.
El código heredado, escrito en lenguajes obsoletos o con estructuras obsoletas, presenta varios desafíos:
Modernizar el código heredado con IA no solo brinda a las empresas la oportunidad de aprovechar las nuevas tecnologías, sino también de minimizar riesgos y ahorrar costos. Con la IA es posible transformar gradualmente una base de código heredada en una infraestructura moderna y preparada para el futuro, sin perder la funcionalidad subyacente.
En un mundo donde la tecnología se desarrolla rápidamente, las empresas pueden obtener una valiosa ventaja a través de la IA, actualizando códigos obsoletos y posicionándose como actores innovadores en su campo. Modernizar el código heredado ahora no sólo es factible, sino también eficiente en términos de costos y tiempo.
¿Necesita ayuda para entrenar e implementar IA para modernizar el código heredado? Completa el formulario de contacto y estaré encantado de explicarte más. En promedio, un proceso de modernización con IA es 5 veces más rápido
El mundo de la IA generativa (Genai) se está desarrollando a velocidad vertiginosa. Donde soñamos por primera vez con la tecnología que puede igualar la creatividad humana, hoy vemos aplicaciones que nos sorprenden e inspiramos. Desde la generación de texto hasta la producción artificial de imagen y video: Genai abre puertas hasta nuevas posibilidades en varios sectores, desde marketing y entretenimiento hasta atención médica y educación. En este artículo discutimos los desarrollos más innovadores y observamos lo que el futuro trae posible.
Los últimos modelos Genai como GPT-4 de OpenAI y Dall-E se han vuelto multimodales. Esto significa que pueden combinar diferentes tipos de entrada, como texto e imagen, para generar resultados más complejos y creativos. Con Dall-E ahora puede generar imágenes basadas en descripciones de texto, lo que ayuda a los profesionales creativos a visualizar inmediatamente sus ideas. Estos modelos multimodales hacen que sea más fácil superar los límites entre diferentes disciplinas creativas.
El aprendizaje en contexto significa que los modelos de IA comprenden mejor el contexto y los matices de lo que usted pregunta, sin necesidad de capacitación adicional. Esto los hace directamente aplicables en situaciones de tiempo real, como el servicio de atención al cliente. La IA adaptable, que puede adaptarse en función de los comentarios y los patrones de uso, garantiza que la IA continúe mejorando al brindar respuestas y servicios personalizados.
La comunidad genAI se está volviendo cada vez más abierta, y empresas como Meta y Hugging Face hacen públicos sus modelos. Esto permite a los desarrolladores experimentar ellos mismos con estos sistemas avanzados de inteligencia artificial y contribuir a las mejoras. La comunidad de código abierto desempeña un papel importante en la resolución de problemas como los prejuicios y las cuestiones éticas, a través de aportaciones de diversos usuarios de todo el mundo.
Tradicionalmente, los modelos de IA potentes, como genAI, requieren mucha potencia y energía informática. Las innovaciones en las arquitecturas de IA, como redes neuronales más eficientes y chips de IA dedicados, permiten ejecutar grandes modelos de IA a menor escala y a un costo menor. Esto hace que las soluciones genAI sean más accesibles para empresas más pequeñas y usuarios individuales.
Si bien anteriormente genAI se aplicaba principalmente al texto, los últimos avances en tecnología de imagen y video son impresionantes. Modelos como Midjourney y Runway ofrecen a los usuarios la posibilidad de generar imágenes de alta calidad e incluso videoclips. Esto es particularmente útil para marketing y publicidad, donde el contenido visualmente atractivo juega un papel importante. Las nuevas IA pueden incluso imitar los movimientos humanos, permitiendo que los actores o personajes animados se muevan de forma realista en entornos generados.
Con el surgimiento de poderosos modelos genAI, también están surgiendo cuestiones éticas, como los derechos de autor, la privacidad y el impacto de la IA en los empleos. Cada vez más empresas y gobiernos están trabajando en directrices para garantizar el uso responsable de la IA. OpenAI, por ejemplo, introdujo funciones como "protección" para evitar resultados no deseados en la generación de imágenes. También busca formas de hacer que la IA sea más transparente para los usuarios, de modo que sepan cuándo y cómo se utiliza.
La GenAI se está abriendo camino cada vez más en las herramientas de software cotidianas, como procesadores de texto, software de diseño y navegadores. Google y Microsoft están integrando funciones de inteligencia artificial en sus suites Google Workspace y Microsoft Office, respectivamente, para ayudar a los usuarios a trabajar de manera más inteligente y rápida. Esta integración garantiza que el soporte de IA esté disponible de inmediato en el flujo de trabajo de millones de personas, lo que puede aumentar significativamente la productividad.
Con la velocidad a la que se está desarrollando genAI, pronto podemos esperar aplicaciones aún más innovadoras. Piense en asistentes de IA que no solo responden, sino que también pueden ayudar de manera proactiva asumiendo tareas, imágenes holográficas avanzadas que son casi indistinguibles de las reales y IA que trabajan juntas para resolver problemas complejos.
Las empresas también aplicarán cada vez más la IA en los procesos de negocio. Una empresa puede formar a varios agentes con una tarea específica y hacer que trabajen juntos como un equipo. Actualmente, la IA es principalmente un asistente muy adecuado. Uno que funcione rápidamente y que sea, por ejemplo, muy bueno escribiendo, comprobando y depurando código informático.
La IA generativa llegó para quedarse y juega un papel crucial en el futuro de la tecnología y la creatividad. Ya sean empresas que utilizan genAI para crear productos innovadores o personas que buscan aumentar su productividad, las posibilidades son infinitas y el futuro parece prometedor.
Netcare también ha realizado su propia aplicación Genai, que Air . Un modelo LLM efectivo de costo que se puede utilizar para múltiples aplicaciones. Desde la programación hasta el agente de servicio al cliente y también se utiliza como traductor de sitios web. Hay varios sitios web como los traducidos por Air. Por supuesto, también tuvimos el complemento hecho por aire con un poco de ayuda de Gerard 🙂
Los avances en inteligencia artificial (IA) plantean interrogantes sobre lo que nos depara el futuro. informe técnico reciente de Leopold Aschenbrenner pinta un cuadro fascinante de la situación actual y de lo que nos puede deparar el futuro. A continuación se presentan algunas ideas clave que darán forma al futuro de la IA, basadas en un análisis de las tendencias y desafíos.
El progreso en IA no tiene precedentes. En solo unos años, hemos pasado de GPT-2, que era comparable en comprensión a un niño en edad preescolar, a GPT-4, que ha alcanzado las capacidades de un estudiante de secundaria inteligente. Este desarrollo ha sido impulsado por el crecimiento exponencial de la potencia informática, la eficiencia algorítmica y técnicas innovadoras como el aprendizaje por refuerzo. Se espera que esta tendencia continúe, lo que podría conducir a sistemas de IA que funcionen como investigadores o ingenieros profesionales para 2027.
Después de los niveles humanos de inteligencia, el siguiente paso es la superinteligencia. Esta transición puede acelerarse gracias a la capacidad de la IA para mejorarse a sí misma. Las implicaciones son enormes: desde transformaciones económicas hasta riesgos existenciales. Aschenbrenner enfatiza que esta explosión de inteligencia podría ser un punto de inflexión, donde el control y la seguridad son cruciales para prevenir desastres.
Ya se está preparando la enorme infraestructura necesaria para estos sistemas de IA. Las empresas invierten miles de millones en centros de datos, GPU y electricidad para proporcionar la potencia informática necesaria. Esta movilización de recursos marca un cambio industrial similar a los esfuerzos bélicos históricos, pero ahora centrado en el dominio tecnológico.
Las implicaciones económicas de la IA son profundas. Se espera que los sectores de IA impulsen gran parte del crecimiento económico mundial, principalmente a través de la automatización, el aumento de la productividad y la creación de nuevos mercados. Al mismo tiempo, existe el riesgo de que se produzca una gran desigualdad económica, lo que dejará a los países y a las empresas sin acceso a la IA avanzada. Según Aschenbrenner, los gobiernos y las empresas deben trabajar juntos para cerrar esta brecha, fomentando la educación, la innovación y la distribución justa de los recursos.
Un desafío clave es la seguridad de los modelos y datos de IA. El riesgo de que tecnologías sensibles caigan en manos equivocadas, como Estados hostiles, es una amenaza importante. El documento pide medidas de seguridad más estrictas y mejores políticas para mitigar tales riesgos.
Uno de los mayores desafíos científicos es desarrollar métodos para hacer que los sistemas de IA funcionen de acuerdo con los valores humanos, incluso cuando se vuelven mucho más inteligentes que nosotros. Esto se conoce como “superalineación”. Lograr o no una superalineación puede tener consecuencias imprevistas y potencialmente catastróficas.
Además de los desafíos tecnológicos, existe una dimensión geopolítica. Países como China y Estados Unidos compiten por el dominio de la IA. Quien gane esta carrera tendrá una ventaja decisiva no sólo económica sino también militar. Por lo tanto, es vital que las sociedades democráticas trabajen juntas para garantizar un orden mundial libre y estable.
Las perspectivas esbozadas en este artículo son a la vez apasionantes e inquietantes. Requieren atención, acción y cooperación. Para aprovechar las oportunidades de la IA y gestionar los riesgos, debemos invertir en investigación, políticas y cooperación internacional. Como lo expresa el documento, el futuro no es sólo algo que nos sucede a nosotros, es algo que moldeamos juntos.
¿Qué opinas? ¿Estamos preparados para los desafíos y oportunidades que nos brinda la IA? Leer más ?
Obviamente, los datos juegan un papel crucial en las empresas que se están digitalizando. Pero a medida que aumenta la demanda de alta calidad y grandes cantidades de datos, a menudo nos encontramos con desafíos como restricciones de privacidad y falta de datos suficientes para tareas especializadas. Aquí es donde surge el concepto de datos sintéticos como una solución innovadora.
Los datos sintéticos son datos que se generan artificialmente en lugar de mediante eventos o procesos reales. Estos datos suelen crearse utilizando algoritmos y técnicas de inteligencia artificial (IA), como de aprendizaje automático . El objetivo de los datos sintéticos es imitar los datos reales lo más fielmente posible en términos de propiedades y patrones estadísticos.
Ejemplo: una habitación generada sintéticamente
Aunque ofrece muchos beneficios, también presenta desafíos. Garantizar la calidad y exactitud de estos datos es crucial. Los conjuntos de datos sintéticos inexactos pueden generar resultados y decisiones engañosos. Además, es importante encontrar un equilibrio entre el uso de datos sintéticos y datos reales para obtener una imagen completa y precisa. Además, se pueden utilizar datos adicionales para reducir los desequilibrios (BIAS) en un conjunto de datos. Los modelos de lenguaje grandes utilizan datos generados porque ya han leído Internet y necesitan más datos de entrenamiento para mejorar.
Los datos sintéticos son un desarrollo prometedor en el mundo del análisis de datos y la inteligencia artificial. Ofrecen una solución a los problemas de privacidad y mejoran la disponibilidad de datos. También son invaluables para entrenar algoritmos avanzados. A medida que desarrollamos e integramos esta tecnología, es esencial garantizar la calidad y la integridad de los datos para que podamos aprovechar https://netcare.nl/service/consultancy/todo el potencial de los datos sintéticos.
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Durante años, los robots en la industria han garantizado que se puedan automatizar trabajos sencillos. Hasta ahora esto no ha llevado a un mayor desempleo, pero se espera que eso cambie.
Con la llegada de los drones y los coches autónomos también se robotizará todo el sector del transporte, la policía y el ejército. la GenAI y la inteligencia artificial en general harán Normalmente, una prosperidad adicional conducirá a la creación de nuevos empleos en los niveles más altos de la cadena de valor agregado. La Inteligencia Artificial actuará en contra de este proceso porque también puede aportar valor en este sentido.
Por lo tanto, la prosperidad adicional terminará en manos de unos pocos, los propietarios y gerentes de (grandes) empresas. Inicialmente, la diferencia entre ricos y pobres seguirá aumentando. En primer lugar, los menos educados perderán sus empleos y no habrá sustitutos para ellos. En los Países Bajos terminarán en la red de seguridad de la ley de desempleo y la asistencia social. En otros países, como los EE.UU., esto conducirá a una pobreza abyecta mucho más rápidamente. Por lo tanto, no es difícil imaginar que esto podría conducir a un enorme descontento y tal vez incluso a revoluciones. Esperemos que este sea sólo un período intermedio en el que los responsables de las políticas hagan ajustes para que todos puedan beneficiarse de una mayor prosperidad. Elaborar e implementar políticas efectivas es crucial para dar forma a esta transición.
Pero, en última instancia, este desarrollo no se puede detener, simplemente porque es posible y se puede lograr mucho dinero y poder con la inteligencia artificial y la robotización.
Si, en última instancia, las personas con un alto nivel educativo también se ven obligadas al desempleo debido a la inteligencia artificial, el gobierno se verá obligado a intervenir. Esto puede lograrse redistribuyendo la prosperidad entre los (para entonces) superricos y los desempleados. Como el gobierno nacional ya no tendrá suficiente influencia sobre las multinacionales, esto requiere cooperación. Asumamos lo positivo y eventualmente lograrán lograrlo. Entonces viviremos con mucha libertad, tiempo libre y prosperidad hasta que el último trabajo sea reemplazado por robots más inteligentes. En ese momento o justo antes, la economía tal como la conocemos desaparece y todo es gratis. Los robots hacen de todo, incluida la extracción de materias primas, y como no exigen nada a cambio, lo hacen de forma gratuita, las 24 horas del día, los 365 días del año. Por lo tanto, los precios de los productos y servicios caen cada vez más hasta llegar finalmente a cero.
La economía ha desaparecido, ser rico ya no sirve porque todo es gratis.
¿Surgirá una economía sumergida, como la que existe ahora entre el inframundo y el mundo superior, o intentaremos distinguirnos de otras maneras? De momento no lo sé, lo que sí sé es que el escenario anterior es realista y que debemos estar preparados para el periodo que transcurre entre ahora y la desaparición de la economía, así como para el periodo posterior.
Pero si lo manejamos bien, por lo tanto, podemos lograr exactamente lo que siempre hemos querido. Más tiempo libre y suficientes ingresos para llevar un buen y brillo. Creo que vale la pena invertir en innovación.
En el mundo de la inteligencia artificial, uno de los mayores desafíos es desarrollar sistemas de IA que no sólo sean inteligentes, sino que también actúen de acuerdo con estándares y valores éticos que coincidan con los de los humanos. Una forma de hacerlo es entrenar la IA utilizando libros de derecho y jurisprudencia como base. Este artículo explora este método y analiza estrategias adicionales para crear una IA con normas y valores similares a los humanos. También hice esta sugerencia en nombre de la coalición holandesa de IA al Ministerio de J&V en un documento de estrategia que escribimos en nombre del ministerio.
La idea de entrenar una IA basándose en libros de derecho y jurisprudencia se basa en el concepto de que las leyes son un reflejo de las normas y valores colectivos dentro de una sociedad. Al hacer que una IA analice estos textos legales, el sistema puede obtener información sobre qué es socialmente aceptable y qué comportamiento está prohibido.
Uso de GAN para identificar brechas
Las Redes Generativas Adversarias (GAN) pueden servir como instrumento para descubrir lagunas en la legislación. Al generar escenarios que quedan fuera de las leyes existentes, las GAN pueden revelar posibles dilemas éticos o situaciones no resueltas. Esto permite a los desarrolladores identificar y abordar estas brechas, brindando a la IA un conjunto de datos éticos más completo del cual aprender. Por supuesto, también necesitamos abogados, jueces, políticos y especialistas en ética para afinar el modelo.
Si bien la formación jurídica proporciona un punto de partida sólido, existen algunas consideraciones importantes:
Para desarrollar una IA que realmente resuene con la ética humana, se necesita un enfoque más holístico.
1. Integración de datos culturales y sociales
Al exponer la IA a la literatura, la filosofía, el arte y la historia, el sistema puede obtener una comprensión más profunda de la condición humana y la complejidad de las cuestiones éticas.
2. Interacción humana y retroalimentación
Involucrar a expertos en ética, psicología y sociología en el proceso de formación puede ayudar a perfeccionar la IA. La retroalimentación humana puede aportar matices y corregir aquello en lo que el sistema falla.
3. Aprendizaje continuo y adaptación
Los sistemas de IA deben diseñarse para aprender de nueva información y adaptarse a normas y valores cambiantes. Esto requiere una infraestructura que permita actualizaciones y reentrenamiento constantes.
4. Transparencia y explicabilidad
Es crucial que las decisiones de IA sean transparentes y explicables. Esto no sólo facilita la confianza del usuario, sino que también permite a los desarrolladores evaluar consideraciones éticas y ajustar el sistema cuando sea necesario.
Entrenar una IA basada en libros de derecho y jurisprudencia es un paso valioso hacia el desarrollo de sistemas con comprensión de las normas y valores humanos. Sin embargo, crear una IA que realmente actúe éticamente de manera similar a los humanos. Esto requiere un enfoque multidisciplinario. Combinando la legislación con conocimientos culturales, sociales y éticos, e integrando la experiencia humana en el proceso de capacitación, podemos desarrollar sistemas de IA que no solo sean inteligentes, sino también sabios y empáticos. Veamos qué nos depara futuro
Recursos adicionales: