La inteligencia artificial (IA) ha cambiado fundamentalmente la forma en que programamos. Los agentes de IA pueden generar código, optimizarlo e incluso ayudar en la depuración. Sin embargo, hay algunas limitaciones que los programadores deben tener en cuenta al trabajar con IA.
A primera vista, parece que la IA puede escribir código sin esfuerzo. Las funciones y scripts simples a menudo se generan sin problemas. Pero tan pronto como un proyecto consta de varios 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 enlaces faltantes o incorrectos entre archivos e inconsistencias 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 en tiempo de ejecución. Además, la IA puede definir sin dudar múltiples versiones de la misma clase o función dentro de un proyecto, lo que genera conflictos y confusión.
Una solución para esto es el uso de plataformas de código IA que pueden gestionar la memoria y las estructuras de proyecto. Esto ayuda a mantener la consistencia en proyectos complejos. Lamentablemente, estas funciones no siempre se aplican de manera consistente. Por ello, puede suceder que la IA pierda la coherencia de un proyecto e introduzca duplicaciones no deseadas o dependencias incorrectas durante la programación.
La mayoría de las plataformas de codificación IA funcionan con herramientas que pueden invocar el modelo de lenguaje grande. Estas herramientas se basan en un protocolo estándar abierto (MCP). Por lo tanto, es posible conectar un agente de codificación IA a un IDE como Visual Code. Opcionalmente, puedes configurar localmente un LLM con llama u ollama y elegir un servidor MCP para integrar. Los modelos se pueden encontrar en huggingface.
Para gestionar mejor el código generado por IA, los desarrolladores pueden usar extensiones de IDE que supervisan la corrección del código. Herramientas como linters, verificadores de tipos y herramientas avanzadas de análisis de código ayudan a detectar y corregir errores tempranamente. Son un complemento esencial para el código generado por IA para garantizar la calidad y estabilidad.
Una de las principales razones por las que los agentes de IA siguen repitiendo errores radica en la forma en que la IA interpreta las API. Los modelos de IA necesitan contexto y una descripción clara del rol para generar código efectivo. Esto significa que los prompts deben ser completos: no solo deben contener los requisitos funcionales, sino también explicitar el resultado esperado y las condiciones límite. Para facilitar esto, puedes guardar los prompts en un formato estándar (MDC) y enviarlos siempre a la IA. Esto es especialmente útil para reglas de programación genéricas que aplicas, así como para los requisitos funcionales y técnicos y la estructura de tu proyecto.
Productos como FAISS y LangChain ofrecen soluciones para que la IA maneje mejor el contexto. FAISS ayuda, por ejemplo, en la búsqueda eficiente y recuperación de fragmentos 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 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 está realmente capacitada para diseñar y construir de forma autónoma una base de código más compleja sin supervisión humana. Los programadores deben considerar la IA como un asistente que puede automatizar tareas y generar ideas, pero que todavía necesita guía y corrección para lograr un buen resultado.
Contacta contacto para ayudar a configurar el entorno de desarrollo y ayudar a los equipos a sacar el máximo provecho del entorno de desarrollo y dedicar más tiempo a la ingeniería de requisitos y diseño que a depurar y escribir código.
La Inteligencia Artificial (IA) continúa desarrollándose en 2025 y tiene un impacto cada vez mayor en nuestra vida diaria y en el mundo empresarial. Las principales tendencias en IA muestran cómo esta tecnología alcanza nuevas alturas. Aquí discutimos algunos desarrollos clave que determinarán el futuro de la IA.
A continuación, se presentan las 7 principales tendencias en Inteligencia Artificial para 2025
IA Agente se refiere a sistemas capaces de tomar decisiones de forma autónoma dentro de límites predefinidos. En 2025, los sistemas de IA serán cada vez más autónomos, con aplicaciones en vehículos autónomos, gestión de cadenas de suministro e incluso en el sector sanitario. Estos agentes de IA no solo son reactivos, sino también proactivos, lo que alivia a los equipos humanos y aumenta la eficiencia.
Con el crecimiento de aplicaciones de IA en entornos en tiempo real, como el reconocimiento de voz y la realidad aumentada, el cómputo en tiempo de inferencia se vuelve 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 eficientes energéticamente. Esto incluye chips especializados como las unidades de procesamiento tensorial (TPU) y hardware neuromórfico que soportan inferencias con mínima latencia.
Desde la introducción de modelos como GPT-4 y GPT-5, los modelos muy grandes continúan creciendo en tamaño y complejidad. En 2025, estos modelos no solo serán más grandes, sino también optimizados para tareas específicas, como análisis legales, diagnóstico médico e investigación científica. Estos modelos hipercomplejos ofrecen una precisión y comprensión contextual sin precedentes, pero también plantean desafíos en infraestructura y ética.
En el otro extremo del espectro, vemos una tendencia de modelos muy pequeños diseñados específicamente para computación en el borde. Estos modelos se utilizan en dispositivos IoT, como termostatos inteligentes y dispositivos portátiles de salud. Gracias a técnicas como la poda de modelos y la cuantización, estos pequeños sistemas de IA son eficientes, seguros y accesibles para una amplia gama de aplicaciones.
Las aplicaciones de IA en 2025 van más allá de los dominios tradicionales como el reconocimiento de imágenes y voz. Pensemos en IA que apoya procesos creativos, como el diseño de moda, arquitectura e incluso la composición musical. Además, hay avances en campos como la química cuántica, donde la IA ayuda a descubrir nuevos materiales y medicamentos. También en la gestión de sistemas informáticos completos, desarrollo de software y ciberseguridad.
Gracias a la integración de tecnología en la nube y sistemas avanzados de gestión de datos, los sistemas de IA tienen acceso a lo que casi se siente como una memoria infinita. Esto permite mantener contextos 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 prolongados. De hecho, la IA recuerda todas las conversaciones que ha tenido contigo alguna vez. La cuestión es si realmente quieres eso, por lo que también debe haber una opción para borrar partes o todo el historial.
Aunque la IA se vuelve cada vez más autónoma, el factor humano sigue siendo importante. La augmentación human-in-the-loop asegura que los sistemas de IA sean más precisos y confiables mediante supervisión humana en fases críticas de toma de decisiones. Esto es especialmente importante en sectores como la aviación, la salud y las finanzas, donde la experiencia y el juicio humanos siguen siendo cruciales. Curiosamente, pruebas con diagnósticos realizados por 50 médicos muestran que una IA hace un mejor trabajo, y aún mejor cuando está asistida por IA. Por lo tanto, debemos aprender a hacer las preguntas correctas.
Con la llegada de O1, OpenAI dio el primer paso hacia un LLM que razona. Este paso fue rápidamente superado por O3. Pero también desde un ángulo inesperado llega competencia de Deepseek R1. Un modelo de razonamiento y aprendizaje por refuerzo de código abierto que es mucho más barato que los competidores estadounidenses, tanto en consumo energético como en uso de hardware. Debido a que esto tuvo un impacto directo en el valor bursátil de todas las empresas relacionadas con IA, se marcó el tono para 2025.
Cómo NetCare puede ayudar con este tema
NetCare tiene un historial probado en la implementación de innovaciones digitales que transforman procesos empresariales. Con nuestra amplia experiencia en servicios y soluciones de TI, incluyendo servicios gestionados de TI, seguridad informática, infraestructura en la nube y transformación digital, estamos bien equipados para apoyar a las empresas en sus iniciativas de IA.
Nuestro enfoque incluye:
Qué objetivos debe establecer
Al implementar IA, es importante establecer objetivos claros y alcanzables que estén alineados con su estrategia empresarial general. Aquí hay algunos pasos para ayudarle a definir estos objetivos:
Siguiendo estos pasos y colaborando con un socio experimentado como NetCare, puede maximizar los beneficios de la IA y posicionar su organización para el éxito futuro.
Las tendencias en IA para 2025 muestran cómo esta tecnología se entrelaza cada vez más con nuestra vida diaria y resuelve problemas complejos de maneras que hace unos años eran impensables. Desde la avanzada IA agente hasta la capacidad de memoria casi infinita, estos desarrollos prometen un futuro en el que la IA nos apoye, enriquezca y nos permita superar nuevos límites. No deje de leer las noticias fascinantes sobre el nuevo LLM de OpenAI O3
La inteligencia artificial (IA) sigue teniendo un enorme impacto en la forma en que trabajamos e innovamos. OpenAI presenta con O3 una nueva tecnología revolucionaria 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? Siga leyendo para descubrirlo.
OpenAI O3 es la tercera generación de la avanzada plataforma de IA de OpenAI. Combina modelos de lenguaje de última generación, automatización potente y capacidades avanzadas de integración. Mientras que las versiones anteriores ya eran impresionantes, O3 eleva el rendimiento a un nivel superior con un enfoque en:
OpenAI O3 está diseñado para agregar valor a una amplia gama de procesos empresariales. Aquí hay algunas formas en que puede ser utilizado:
Con O3 puede implementar chatbots inteligentes y asistentes virtuales para apoyar a los clientes. Estos sistemas entienden el lenguaje natural mejor que nunca, lo que les permite ayudar a los clientes de manera más rápida y efectiva.
Las empresas pueden usar 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 convincente, desde publicaciones de blog hasta anuncios. El modelo incluso puede hacer recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias de los usuarios.
Los grandes modelos de lenguaje son muy buenos desarrollando software.
Una de las características más destacadas de OpenAI O3 es el enfoque en la facilidad de uso. Incluso las empresas sin amplia experiencia técnica pueden beneficiarse del poder de la IA. Gracias a la documentación extensa, soporte API y módulos de capacitación, la implementación es sencilla.
Además, se ha prestado mucha atención a las directrices éticas. OpenAI ha añadido nuevas funciones que previenen 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 empresa. Por eso ofrecemos apoyo en:
Con nuestra experiencia, nos aseguramos de que su organización aproveche de inmediato las posibilidades que ofrece OpenAI O3.
OpenAI O3 representa un nuevo hito en la tecnología de IA. Ya sea para mejorar la experiencia del cliente, optimizar procesos o generar nuevos conocimientos, las posibilidades son infinitas. ¿Quiere saber más sobre cómo OpenAI O3 puede fortalecer su empresa? Póngase en contacto con NetCare y descubra el poder de la IA moderna.
El futuro de las organizaciones consiste en gemelos digitales: Transformar con inteligencia artificial y fortalecer sectores como la salud y las finanzas. La Inteligencia Artificial (IA) es más que solo ChatGPT. Aunque en 2023 la IA llegó a la conciencia pública gracias al avance del chatbot de OpenAI, la IA ha estado evolucionando en silencio 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, ampliando los límites de lo que es posible en casi cualquier industria.
Pero, ¿qué puede hacer exactamente la IA y cómo deben las empresas integrarla en sus estrategias? Vamos a profundizar en el potencial, los casos de uso y los desafíos de la IA desde una perspectiva estratégica de TI.
La IA es capaz de logros increíbles, como simular la realidad (a través de Deep Learning y Reinforcement Learning), crear nuevo contenido (con modelos como GPT y GANs), y predecir resultados analizando enormes conjuntos de datos. Sectores como la salud, las finanzas y la seguridad ya sienten su impacto:
Estos ejemplos son solo la punta del iceberg. Desde bienes raíces y seguros hasta servicio al cliente y el sistema judicial, la IA tiene el poder de revolucionar casi todos los aspectos de nuestra vida.
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 gran escala. Los gemelos digitales pueden representar a un piloto, un juez o incluso un evaluador de crédito digital, permitiendo a las empresas mitigar riesgos e integrar la IA gradualmente en sus operaciones.
Cuando las empresas quieren adoptar la IA, deben considerar preguntas como “¿comprar, usar open source o desarrollar internamente?” y “¿cómo fortalecemos a nuestros empleados actuales con herramientas de IA?” Es crucial ver la IA como una forma de mejorar las habilidades humanas—no de reemplazarlas. El objetivo final es crear asesores aumentados que apoyen la toma de decisiones sin sacrificar el aspecto humano.
Con gran poder viene una gran responsabilidad. La Ley de IA de la UE entró en vigor en 2024 y busca equilibrar la innovación con los derechos fundamentales y la seguridad. Las empresas deben pensar proactivamente sobre los sesgos en los modelos de IA, la privacidad de los datos y las implicaciones éticas de implementar estas tecnologías.
Considere el uso de datos sintéticos generados por GANs para abordar sesgos, y utilice herramientas como SHAP o LIME para construir sistemas de IA más explicables. Necesitamos IA que apoye los objetivos y valores humanos—tecnología que pueda mejorar vidas en lugar de ponerlas en riesgo.
La IA ya está determinando cómo vivimos y trabajamos. Según Gartner, seis de las diez principales tendencias tecnológicas para 2024 están relacionadas con la IA. Forrester predice que el mercado de IA alcanzará un valor de 227 mil millones de dólares en 2030. Las empresas deben ahora descubrir cómo sacar la IA de los laboratorios y aplicarla en casos prácticos.
El futuro no se trata de reemplazar a las personas, sino de crear un mundo donde IA personales colaboren con IA empresariales, amplíen las capacidades humanas y transformen 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 desarrollado esta estrategia mucho antes de que grandes empresas como Oracle y Microsoft llegaran a esta idea. Esto ofrece una ventaja estratégica en términos de velocidad, enfoque y visión de futuro.
Qué objetivos debe establecer
Al implementar un gemelo digital es importante establecer objetivos claros y medibles. Considere los siguientes pasos:
Por qué NetCare
NetCare se distingue por combinar IA con un enfoque centrado en el cliente y una profunda experiencia en TI. El enfoque está en ofrecer soluciones personalizadas que se ajusten a las necesidades únicas de su organización. Al colaborar con NetCare, puede confiar en que sus iniciativas de IA serán planificadas estratégicamente y ejecutadas eficazmente, conduciendo a mejoras sostenibles y ventajas competitivas.
Más rápido, más inteligente y más sostenible En el mundo del desarrollo de software, el código heredado puede ser un obstáculo para la innovación y el crecimiento. El código legacy suele estar compuesto por décadas de parches, soluciones temporales y actualizaciones, que en su momento fueron funcionales, pero que ahora son difíciles de mantener.
Afortunadamente, hay un nuevo actor que puede ayudar a los equipos de desarrollo a modernizar este código: la inteligencia artificial (IA). Gracias a la IA, las empresas pueden limpiar, documentar e incluso convertir código legacy a lenguajes de programación más modernos de manera más rápida, eficiente y precisa.
El código legacy, escrito en lenguajes obsoletos o con estructuras anticuadas, presenta varios desafíos:
Modernizar código legacy con IA no solo ofrece a las empresas la oportunidad de aprovechar nuevas tecnologías, sino también de minimizar riesgos y ahorrar costos. Con IA es posible transformar gradualmente una base de código legacy en una infraestructura moderna y preparada para el futuro, sin perder la funcionalidad subyacente.
En un mundo donde la tecnología evoluciona rápidamente, las empresas pueden ganar una ventaja valiosa mediante la renovación de código obsoleto con IA, posicionándose como actores innovadores en su campo. Modernizar código legacy ahora no solo es factible, sino también eficiente en costos y tiempo.
¿Necesita ayuda para entrenar e implementar IA para modernizar código legacy? Complete el formulario de contacto y con gusto le explicaré más. En promedio, un proyecto de modernización con IA es 5 veces más rápido.
El mundo de la IA generativa (genAI) se está desarrollando a un ritmo vertiginoso. Donde antes solo soñábamos con una tecnología capaz de igualar la creatividad humana, hoy vemos aplicaciones que nos sorprenden e inspiran. Desde la generación de texto hasta la producción artificial de imágenes y videos: genAI abre puertas a nuevas posibilidades en diversos sectores, desde marketing y entretenimiento hasta salud y educación. En este artículo discutimos los desarrollos más innovadores y miramos hacia lo que el futuro podría traer.
Los modelos genAI más recientes, 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, por ejemplo, ahora puedes generar imágenes basadas en descripciones de texto, lo que ayuda a los profesionales creativos a visualizar sus ideas directamente. Estos modelos multimodales facilitan superar los límites entre diferentes disciplinas creativas.
El aprendizaje en contexto significa que los modelos de IA mejoran en la comprensión del contexto y las sutilezas de lo que se les pide, sin necesidad de entrenamiento adicional. Esto los hace aplicables directamente en situaciones en tiempo real, como el servicio al cliente. La IA adaptativa, que puede ajustarse según la retroalimentación y los patrones de uso, asegura que la IA mejore continuamente en ofrecer respuestas y servicios personalizados.
La comunidad genAI se está volviendo cada vez más abierta, con empresas como Meta y Hugging Face que hacen públicos sus modelos. Esto permite a los desarrolladores experimentar con estos sistemas avanzados de IA y contribuir a mejoras. La comunidad de código abierto juega un papel importante en la resolución de problemas como el sesgo y cuestiones éticas, mediante la aportación de diversos usuarios en todo el mundo.
Tradicionalmente, los modelos de IA potentes como genAI requieren mucha potencia de cálculo y energía. Las innovaciones en arquitecturas de IA, como redes neuronales más eficientes y chips de IA especializados, permiten ejecutar grandes modelos de IA a menor escala y con costos reducidos. Esto hace que las soluciones genAI sean más accesibles para pequeñas empresas y usuarios individuales.
Mientras que genAI se aplicaba principalmente al texto, los desarrollos recientes en tecnología de imágenes y videos son impresionantes. Modelos como Midjourney y Runway ofrecen a los usuarios la posibilidad de generar imágenes de alta calidad e incluso clips de video. Esto es especialmente útil para marketing y publicidad, donde el contenido visual atractivo juega un papel importante. Nuevas IA incluso pueden imitar movimientos humanos, permitiendo que actores o personajes animados se muevan de forma realista en entornos generados.
Con la aparición de modelos genAI potentes surgen también cuestiones éticas, como derechos de autor, privacidad y el impacto de la IA en el empleo. Cada vez más empresas y gobiernos trabajan en directrices para asegurar un uso responsable de la IA. Por ejemplo, OpenAI introdujo funciones como la ‘protección’ para evitar resultados no deseados en la generación de imágenes. También se buscan maneras de hacer la IA más transparente para los usuarios, para que sepan cuándo y cómo se utiliza la IA.
GenAI se está integrando cada vez más en herramientas de software cotidianas, como procesadores de texto, software de diseño y navegadores. Google y Microsoft integran funciones de IA en sus paquetes Google Workspace y Microsoft Office, respectivamente, ayudando a los usuarios a trabajar de manera más inteligente y rápida. Esta integración hace que el soporte de IA esté disponible directamente en el flujo de trabajo de millones de personas, lo que puede aumentar significativamente la productividad.
Con la velocidad a la que se desarrolla genAI, pronto podemos esperar aún más aplicaciones revolucionarias. Pensemos en asistentes de IA que no solo respondan, sino que también puedan ayudar proactivamente asumiendo tareas, imágenes holográficas avanzadas casi indistinguibles de la realidad, y IA que colaboren para resolver problemas complejos.
Además, las empresas aplicarán cada vez más la IA en procesos empresariales. Una empresa puede entrenar varios agentes con una tarea específica y hacer que trabajen juntos como equipo. Actualmente, la IA es principalmente un asistente muy adecuado. Uno que trabaja rápido y, por ejemplo, es muy bueno escribiendo, revisando y depurando código informático.
La IA generativa ya es indispensable y juega un papel crucial en el futuro de la tecnología y la creatividad. Ya sea para empresas que usan genAI para crear productos innovadores, o individuos que quieren aumentar su productividad, las posibilidades son infinitas y el futuro se ve prometedor.
NetCare también ha creado su propia aplicación genAI, que llamamos AIR. Un modelo LLM rentable que puede usarse para múltiples aplicaciones. Desde programación, hasta agente de servicio al cliente, y también se utiliza como traductor de sitios web. Por ejemplo, hay varios sitios web como este que son traducidos por AIR. Por supuesto, el plugin también lo hicimos crear por AIR con un poco de ayuda de Gerard 🙂
Los desarrollos en el campo de la inteligencia artificial (IA) plantean preguntas sobre lo que nos depara el futuro. Un reciente documento técnico de Leopold Aschenbrenner ofrece una imagen fascinante de la situación actual y lo que posiblemente nos espera. Aquí hay algunas ideas clave que están dando forma al futuro de la IA, basadas en un análisis de las tendencias y desafíos.
El progreso en IA es sin precedentes. En solo unos años hemos evolucionado de GPT-2, que tenía una comprensión comparable a la de un niño pequeño, a GPT-4, que ha alcanzado las capacidades de un estudiante inteligente de secundaria. Este desarrollo ha sido impulsado por un crecimiento exponencial en la potencia informática, la eficiencia algorítmica y técnicas innovadoras como el aprendizaje por refuerzo. Se espera que esta tendencia continúe, lo que podría llevar para 2027 a sistemas de IA que funcionen como investigadores o ingenieros profesionales.
Después de alcanzar 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 puede ser un punto de inflexión, donde el control y la seguridad son cruciales para evitar desastres.
La enorme infraestructura necesaria para estos sistemas de IA ya está siendo preparada. Las empresas invierten miles de millones en centros de datos, GPUs y electricidad para proporcionar la potencia informática requerida. Esta movilización de recursos marca un cambio industrial comparable a los esfuerzos bélicos históricos, pero ahora enfocado en la dominancia tecnológica.
Las implicaciones económicas de la IA son profundas. Se espera que los sectores de IA impulsen gran parte del crecimiento económico mundial, especialmente a través de la automatización, el aumento de la productividad y la creación de nuevos mercados. Al mismo tiempo, existe el riesgo de una gran desigualdad económica, donde países y empresas sin acceso a IA avanzada se queden rezagados. Según Aschenbrenner, los gobiernos y las empresas deben colaborar para cerrar esta brecha, fomentando la educación, la innovación y una distribución justa de los recursos.
Un desafío importante es la seguridad de los modelos de IA y los datos. El riesgo de que tecnologías sensibles caigan en manos equivocadas, como estados hostiles, representa una gran amenaza. El documento hace un llamado a medidas de seguridad más estrictas y a mejores políticas para mitigar estos riesgos.
Uno de los mayores desafíos científicos es desarrollar métodos para que los sistemas de IA funcionen en consonancia con los valores humanos, incluso si se vuelven mucho más inteligentes que nosotros. Esto se denomina “superalineación”. Alcanzar o no la superalineación puede conducir a consecuencias imprevistas y posiblemente catastróficas.
Además de los desafíos tecnológicos, existe una dimensión geopolítica. Países como China y Estados Unidos compiten por la dominancia en IA. Quien gane esta carrera tendrá no solo una ventaja económica sino también militar decisiva. Por ello, es vital que las sociedades democráticas colaboren para garantizar un orden mundial libre y estable.
Las perspectivas que se describen en este documento son tanto emocionantes como preocupantes. Requieren atención, acción y colaboración. Para aprovechar las oportunidades de la IA y gestionar los riesgos, debemos invertir en investigación, políticas y cooperación internacional. Como señala el documento: el futuro no es algo que simplemente nos sucede, es algo que construimos juntos.
¿Qué piensa usted? ¿Estamos preparados para los desafíos y oportunidades que la IA nos trae? ¿Leer más aquí?
Los datos juegan, por supuesto, un papel crucial en las empresas que se digitalizan. Pero mientras la demanda de datos de alta calidad y en grandes cantidades aumenta, a menudo nos enfrentamos a desafíos como las limitaciones de privacidad y la 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 provenir de eventos o procesos reales. Estos datos se crean a menudo mediante algoritmos y técnicas de inteligencia artificial (IA), como modelos de aprendizaje automático. El objetivo de los datos sintéticos es imitar los datos reales lo más fielmente posible en términos de propiedades estadísticas y patrones.
Ejemplo: Una habitación generada sintéticamente
Aunque ofrece muchas ventajas, también existen desafíos. Garantizar la calidad y precisión de estos datos es crucial. Los conjuntos de datos sintéticos inexactos pueden conducir a resultados y decisiones engañosas. Además, es importante encontrar un equilibrio entre el uso de datos sintéticos y datos reales para obtener una imagen completa y precisa. Asimismo, los datos sintéticos pueden usarse para reducir sesgos (BIAS) en un conjunto de datos. Los grandes modelos de lenguaje utilizan datos generados porque simplemente ya han leído Internet y necesitan aún más datos de entrenamiento para mejorar.
Los datos sintéticos son un desarrollo prometedor en el mundo del análisis de datos y el aprendizaje automático. Ofrecen una solución a los problemas de privacidad, mejoran la disponibilidad de datos y son de un valor incalculable para entrenar algoritmos avanzados. Mientras desarrollamos e integramos esta tecnología, es esencial garantizar la calidad e integridad de los datos para aprovechar todo el potencial de los datos sintéticos.
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Durante años, los robots en la industria han permitido automatizar trabajos simples. Hasta ahora, esto no ha provocado un aumento significativo del desempleo, pero la afirmación es que esto cambiará.
Con la llegada de drones y coches autónomos, también se robotizarán los sectores de transporte, policía y ejército. Al mismo tiempo, GenAI y la inteligencia artificial en general irán poco a poco haciendo innecesarios los empleos de todos los trabajadores con educación superior. Normalmente, la mayor prosperidad conduce a la creación de nuevos empleos en niveles superiores de la cadena de valor. La inteligencia artificial obstaculizará este proceso porque también puede aportar valor en esos niveles.
Por lo tanto, la mayor prosperidad irá a parar a unos pocos, los propietarios y directivos de las grandes empresas. En un primer momento, la brecha entre ricos y pobres aumentará. Primero, los trabajadores con menor formación perderán sus empleos y no habrá sustitutos para ellos. En los Países Bajos, estas personas acabarán en la red de seguridad del seguro de desempleo y la asistencia social. En otros países como Estados Unidos, esto conducirá mucho más rápido a una pobreza extrema. No es difícil imaginar que esto puede generar un enorme descontento e incluso revoluciones. Esperemos que sea solo un período transitorio en el que los responsables políticos hagan ajustes para que todos puedan beneficiarse de una mayor prosperidad. La elaboración y ejecución de políticas efectivas es crucial para dar forma a esta transición.
Pero, en última instancia, este desarrollo es imparable, simplemente porque es posible y porque con la IA y la robotización se puede alcanzar mucho dinero y poder.
Si finalmente también los trabajadores con educación superior se ven forzados al desempleo por la inteligencia artificial, el gobierno se verá obligado a intervenir. Esto puede hacerse redistribuyendo la riqueza entre los superricos (para entonces) y los desempleados. Dado que el gobierno nacional ya no tendrá suficiente influencia sobre las multinacionales, será necesaria la cooperación. Partamos de lo positivo y supongamos que finalmente se logra. Viviremos entonces con mucha libertad, tiempo libre y prosperidad hasta el momento en que el último empleo sea reemplazado por robots más inteligentes. En ese momento o justo antes, la economía tal como la conocemos desaparecerá y todo será gratis. Los robots fabrican todo, incluida la extracción de materias primas, y como no exigen contraprestación, lo hacen sin coste, 24 horas al día, 365 días al año. Los precios de productos y servicios seguirán bajando hasta llegar a cero.
La economía habrá desaparecido, ser rico ya no tendrá sentido porque todo será gratis.
¿Surgirá entonces una economía sumergida, como la que existe ahora entre el mundo inferior y el superior, o intentaremos diferenciarnos de otras maneras? Actualmente no lo sé, pero lo que sí sé es que el escenario descrito es realista y que debemos estar preparados tanto para el período entre ahora y la desaparición de la economía como para el período posterior.
Pero si lo manejamos bien, podemos alcanzar precisamente lo que siempre hemos querido: más tiempo libre y suficientes ingresos para llevar una vida bonita y plena. Por eso considero que vale la pena seguir invirtiendo en innovación.
En el mundo de la inteligencia artificial, uno de los mayores desafíos es desarrollar sistemas de IA que no solo sean inteligentes, sino que también actúen conforme a normas y valores éticos que coincidan con los humanos. Un enfoque para esto es entrenar la IA utilizando códigos legales y jurisprudencia como base. Este artículo explora este método y examina estrategias adicionales para crear una IA con normas y valores semejantes a los humanos. También he hecho esta sugerencia en nombre de la coalición holandesa de IA al Ministerio de Justicia y Seguridad en un documento estratégico que escribimos por encargo del ministerio.
La idea de entrenar una IA basándose en códigos legales y jurisprudencia se fundamenta en el concepto de que las leyes reflejan las normas y valores colectivos dentro de una sociedad. Al hacer que una IA analice estos textos jurídicos, el sistema puede obtener una comprensión de lo que es socialmente aceptable y qué comportamientos están prohibidos.
Uso de GANs para Identificar Vacíos
Las Redes Generativas Antagónicas (GANs) pueden servir como una herramienta para descubrir lagunas en la legislación. Al generar escenarios que quedan fuera de las leyes existentes, las GANs pueden revelar posibles dilemas éticos o situaciones no abordadas. Esto permite a los desarrolladores identificar y abordar estas lagunas, proporcionando a la IA un conjunto de datos éticos más completo para aprender. Por supuesto, también necesitamos juristas, jueces, políticos y expertos en ética para afinar el modelo.
Aunque entrenar con legislación ofrece un punto de partida sólido, hay 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
Exponiendo a la IA a literatura, filosofía, arte e historia, el sistema puede obtener una comprensión más profunda de la condición humana y la complejidad de los dilemas éticos.
2. Interacción Humana y Retroalimentación
Involucrar a expertos en ética, psicología y sociología en el proceso de entrenamiento puede ayudar a refinar la IA. La retroalimentación humana aporta matices y corrige donde el sistema falla.
3. Aprendizaje y Adaptación Continua
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 continuas y reentrenamiento.
4. Transparencia y Explicabilidad
Es crucial que las decisiones de la IA sean transparentes y explicables. Esto no solo facilita la confianza de los usuarios, sino que también permite a los desarrolladores evaluar consideraciones éticas y ajustar el sistema cuando sea necesario.
Entrenar una IA basándose en códigos legales y jurisprudencia es un paso valioso hacia el desarrollo de sistemas con comprensión de normas y valores humanos. Sin embargo, para crear una IA que actúe éticamente de manera comparable a los humanos, se requiere un enfoque multidisciplinario. Combinando la legislación con conocimientos culturales, sociales y éticos, e integrando la experiencia humana en el proceso de entrenamiento, podemos desarrollar sistemas de IA que no solo sean inteligentes, sino también sabios y empáticos. Veamos qué puede traer el futuro.
Fuentes adicionales:
Nederlands
English
Deutsch
Français
Español
Italiano
Português