Especial Digital nº 6

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Sumario
Todo lo que siempre quisimos saber de la Inteligencia Artificial ........................ 3
Brújula del uso de Inteligencia Artificial y Big Data por empresas españolas ... 7
¿Cuál es el valor diferencial de ChatGPT? ............................................................ 8
El momento de la IA: avanzar hacia el futuro mediante una Inteligencia
Artificial responsable ............................................................................................ 11
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Todo lo que siempre quisimos saber de la
Inteligencia Artificial
La inteligencia artificial (IA) es un campo de la informática que se centra en la creación de
máquinas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia
humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.
Los sistemas de IA utilizan algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes
cantidades de datos y tomar decisiones basadas en patrones y reglas establecidas.
Algunos ejemplos de aplicaciones de la IA incluyen:
• Reconocimiento de imágenes: para identificar objetos y personas en fotos y vídeos.
• Diagnóstico médico: para analizar imágenes médicas y ayudar a los médicos a
diagnosticar enfermedades.
• Traducción automática: para traducir texto de un idioma a otro.
• Vehículos autónomos: para navegar por carreteras y evitar obstáculos.
• Chatbots: para simular conversaciones con humanos.
La IA se clasifica generalmente en dos categorías:
• IA estrecha (débil): Se centra en realizar una tarea específica de manera
excepcionalmente buena.
• IA general (fuerte): Es hipotética y podría realizar cualquier tarea intelectual que un
humano pueda.
La IA también se puede clasificar por su método de aprendizaje:
• Aprendizaje automático: La IA aprende a partir de datos.
• Aprendizaje profundo: Un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales
artificiales.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): La IA se ocupa de la interacción entre las
computadoras y el lenguaje humano.
La IA tiene el potencial de revolucionar muchas industrias y aspectos de nuestras
vidas. Sin embargo, también existen riesgos potenciales asociados con la IA, como el
desplazamiento laboral, el uso indebido con fines maliciosos y el desarrollo de
superinteligencia. Es importante que la IA se desarrolle y utilice de manera responsable,
con el objetivo de beneficiar a toda la humanidad.
Clasificación de la Inteligencia Artificial según sus capacidades y método de
aprendizaje
Existen diversas formas de clasificar la inteligencia artificial (IA), pero dos de las más
comunes son por sus capacidades y por su método de aprendizaje.
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Tipos de IA por sus capacidades:
• IA estrecha (débil): Este tipo de IA está diseñado para realizar una tarea o conjunto de
tareas específicas de manera excepcionalmente buena. La IA estrecha es la más
común en la actualidad. Algunos ejemplos incluyen:
o Software de reconocimiento de imágenes que puede identificar objetos y
personas en fotos y videos.
o Filtros de spam que pueden identificar y eliminar correos electrónicos no
deseados de su bandeja de entrada.
o Software de traducción automática que puede traducir texto de un idioma a
otro.
o Coches autónomos que pueden navegar por carreteras y evitar obstáculos.
• IA general (fuerte): Este tipo de IA es hipotética y podría realizar cualquier tarea
intelectual que un humano pueda. La IA general aún no existe y no está claro si es
posible crearla.
Todo lo que siempre quisimos saber de la Inteligencia Artificial
Tipos de IA por su método de aprendizaje:
• Aprendizaje automático: Este tipo de IA aprende a partir de la exposición a grandes
cantidades de datos. Luego, la IA puede usar estos datos para identificar patrones y
hacer predicciones.
• Aprendizaje profundo: Este es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes
neuronales artificiales para aprender. Las redes neuronales artificiales están inspiradas
en la estructura del cerebro humano y pueden aprender a realizar tareas complejas.
• Procesamiento del lenguaje natural (NLP): Este tipo de IA se ocupa de la interacción
entre las computadoras y el lenguaje humano. El NLP se puede utilizar para tareas
como la traducción automática, el reconocimiento de voz y el análisis de sentimientos.
Otras clasificaciones de la IA incluyen:
Por su comportamiento:
• Máquinas reactivas: Son las más simples, solo reaccionan a la entrada actual y no
tienen memoria de interacciones pasadas. Un ejemplo sería un termostato que
enciende la calefacción cuando la temperatura baja.
• Máquinas de memoria limitada: Almacenan datos pasados y los usan para informar
sus decisiones. Un ejemplo sería un programa de ajedrez que recuerda los
movimientos jugados hasta ahora y los usa para decidir su próximo movimiento.
• IA de la teoría de la mente: Teórica, comprendería los pensamientos y sentimientos
de los demás.
• IA autoconsciente: También teórica, comprendería su propia existencia y lugar en el
mundo.
Es importante tener en cuenta que estas son solo algunas de las formas en que se puede
clasificar la IA. La investigación en IA está en constante evolución y, a medida que se
desarrollan nuevas tecnologías, es probable que surjan nuevas categorías y
subcategorías.
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¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial (IA) que se centra en crear contenido
nuevo y original , en lugar de simplemente analizar o procesar información existente.
A diferencia de otros tipos de IA que se entrenan con conjuntos de datos de ejemplos
existentes, la IA generativa aprende patrones y reglas subyacentes para generar contenido
nuevo que no ha sido visto antes.
Algunos ejemplos de IA generativa incluyen:
• Generación de texto: Crear textos como poemas, guiones, artículos de noticias,
correos electrónicos, cartas, etc.
• Creación de imágenes: Generar imágenes realistas o abstractas a partir de
descripciones de texto o conceptos.
• Composición musical: Crear música de diferentes géneros y estilos.
• Desarrollo de código: Escribir código fuente para diferentes lenguajes de
programación.
• Edición de vídeo: Crear y editar vídeos de forma automática.
La IA generativa tiene una amplia gama de aplicaciones potenciales , como:
• Marketing y publicidad: Crear contenido atractivo y personalizado para campañas de
marketing.
• Medios de comunicación: Generar noticias, artículos y otros contenidos informativos.
• Entretenimiento: Crear películas, juegos, música y otras formas de entretenimiento.
• Arte y diseño: Crear obras de arte originales y diseños creativos.
• Investigación científica: Generar nuevas hipótesis y experimentos.
La IA generativa es un campo en rápido desarrollo con un gran potencial para
transformar muchas industrias y aspectos de nuestras vidas. Sin embargo, también
existen riesgos potenciales asociados con la IA generativa, como la creación de contenido
falso o engañoso, la propagación de desinformación y el uso indebido con fines maliciosos.
Listado de herramientas gratuitas de IA generativa
Aquí te presento un listado de herramientas gratuitas de IA generativa clasificadas por
tipo de tarea que puedes realizar con ellas:
Herramientas de texto:
• Quillbot: Un parafraseo de texto impulsado por IA que te ayuda a reescribir, resumir y
citar fuentes de manera fácil y rápida.
• Grammarly: Un corrector gramatical y de estilo que te ayuda a mejorar la claridad y la
precisión de tu escritura.
• Rytr: Un generador de texto que te permite crear contenido para diferentes plataformas
con solo unas pocas palabras clave.
• ShortlyAI: Un resumen de texto que condensa artículos, documentos y otros textos
largos en versiones más cortas y fáciles de leer.
• Soocial: Un generador de redes sociales que te ayuda a crear contenido atractivo para
tus redes sociales.
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Herramientas de imagen:
• DALL-E 2: Un generador de imágenes de OpenAI que crea imágenes a partir de
descripciones de texto, aunque actualmente se encuentra en lista de espera.
• Nightcafe Creator: Un generador de imágenes similar a DALL-E 2, pero con un
enfoque más artístico y experimental.
• Artbreeder: Un mezclador de imágenes que te permite combinar y manipular
imágenes existentes para crear nuevas y únicas.
• Pixray: Un generador de imágenes que te ayuda a crear imágenes a partir de
conceptos, ideas o emociones.
• Disco Diffusion: Un generador de imágenes de código abierto que te permite crear
imágenes utilizando modelos de difusión.
Herramientas de música:
• Soundraw: Un creador de música que te ayuda a componer música sin necesidad de
conocimientos musicales previos.
• Mubert: Un generador de música que te permite crear música a partir de diferentes
estados de ánimo, emociones y géneros.
• BandLab: Un estudio de música en línea que ofrece varias herramientas de IA para
ayudarte a crear música, como un asistente de composición y un generador de ritmos.
• Erisson: Un compositor de IA que te permite crear música a partir de silbidos o
tarareos.
• Amped Studio: Una herramienta de producción musical de IA que te ayuda crear
música sin necesidad de conocimientos musicales previos.
Herramientas de video:
• Invideo: Un creador de videos de IA que te ayuda a crear videos profesionales sin
necesidad de experiencia en edición.
• Promo.com: Otro creador de videos de IA que ofrece una amplia gama de plantillas y
funciones.
• VEED.IO: Un editor de videos en línea que ofrece varias funciones de IA, como
transcripción automática y subtitulado.
• Wondershare Filmora: Un editor de video popular que ahora incluye algunas
funciones de IA, como eliminación de fondo y corrección de color.
• Clipchamp: Un editor de video en línea de Microsoft que ofrece algunas funciones de
IA, como recorte automático y plantillas de video.
Herramientas de código:
• GitHub Copilot: Una herramienta de IA de Microsoft que te ayuda a escribir código
más rápido y eficientemente.
• TabNine: Una herramienta de autocompletado de código de IA que te sugiere código
mientras escribes.
• DeepCode: Una herramienta de análisis de código de IA que te ayuda a identificar y
corregir errores en tu código.
• Code Ocean: Una plataforma de desarrollo de software basada en la nube que ofrece
varias herramientas de IA, como depuración automática y pruebas de código.
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Brújula del uso de Inteligencia Artificial y
Big Data por empresas españolas
La inteligencia artificial tiene un gran potencial para transformar la economía y la
sociedad, permitiendo mejorar predicciones, agilizar operaciones y personalizar
servicios. La publicación incluye además una desagregación por tamaño de empresa
que permite comparar la adopción de estas tecnologías en distintos segmentos:
grandes empresas, pymes y microempresas. Se aprecia que el uso de la inteligencia
artificial ha crecido en todas, pero especialmente en las grandes, donde cuatro de
cada diez de más de 249 personas trabajadoras emplean esta tecnología.
En empresas que utilizan la inteligencia artificial, el 46,2% la emplean para automatizar
flujos de trabajo y ayudar en la toma de decisiones, mientras que el 39,7% la aplica
para la identificación de personas u objetos en función de imágenes. En el caso de las
microempresas, el 48% le encuentra la mayor utilidad convirtiendo lenguaje hablado
en formato legible.
Las CCAA con mayor implantación de la IA en las empresas españolas
son: Comunidad de Madrid (16,8%), Comunidad Valenciana (14,1%),
Aragón (12,7%) y Cataluña (12,3%).
En cuanto al Big Data, cuya adopción
resulta clave para la digitalización de la
economía española, la fuente más
empleada por las empresas españolas
es la geolocalización a partir de
dispositivos portátiles (55,3% de las
empresas que usaron Big Data).
Al igual que con la IA, las grandes
empresas adoptan big data en mayor
medida, un 34,7%.
En cuanto a los territorios con mayor
implantación de Big Data un 17% de
las empresas madrileñas ya lo están
utilizando. También el 16,1% de las
empresas de Cataluña y La Rioja.
Por sectores de actividad, son
información y comunicaciones (41,9%)
y TIC (41,3%) los que aglutinan gran
parte de las empresas que usan IA.
También son en estos sectores donde
más empresas que superan los diez
empleados emplean la inteligencia de
datos (35,2% en el tecnológico y el
34,7% en el de información y
comunicaciones), seguidos de
transporte (24,6%) y energía y agua
(22,1%).
La nueva publicación del ONTSI
emplea, además, datos de 2021 para
efectuar una comparativa con el
entorno europeo. Según estos
indicadores, España ocupa la
decimocuarta posición europea en la
integración de IA, y la decimoséptima
posición entre las compañías europeas
que analizan macrodatos.
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¿Cuál es el valor diferencial de ChatGPT?
Autor: José Martí Parreño.
Vicerrector de Investigación y Transferencia de la Universidad Internacional de
Valencia (VIU)
ChatGPT ha irrumpido con fuerza
en el entorno digital como una
herramienta con enorme potencial
en áreas como la atención al
cliente automatizada (asistentes
virtuales, chatbots, etc.),
generación de contenido, y
expansión de funcionalidades de
herramientas ofimáticas como
Microsoft® Excel®.
Por poner algunos ejemplos
concretos, a ChatGPT le puedes
pedir que te haga un resumen de
500 palabras sobre las guerras
púnicas o un artículo de opinión de
800 palabras sobre el valor
diferencial de ChatGPT…
No solo eso, sino que también
puedes pedirle que te escriba
scripts en Python o que te resuelva
un problema de matemáticas.
Podemos hacer una pequeña
prueba y pedirle que escriba un
texto de 800 palabras sobre el valor
diferencial de ChatGPT del que voy
a rescatar algunos fragmentos.
ChatGPT empieza diciendo que «el
valor diferencial de ChatGPT se
encuentra en su capacidad para
generar respuestas humanas y
coherentes a preguntas complejas
y diversas. Al ser un modelo de
lenguaje de gran escala entrenado
por OpenAI, ChatGPT ha sido
alimentado con una amplia gama
de información y ha sido entrenado
en una variedad de tareas
lingüísticas, lo que le permite
responder de manera efectiva a
preguntas en una amplia gama de
temas, desde tecnología y ciencias
hasta historia y cultura».
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Otros valores diferenciales
adicionales que nos sugiere
ChatGPT son la capacidad de
personalización o su capacidad
para mejorar con el tiempo «al ser
alimentado con nuevos datos y ser
entrenado en nuevas tareas». Tras
unos meses de uso, personalmente
destacaría la capacidad de
comunicarte con la herramienta con
lenguaje natural como si de una
conversación entre humanos se
tratara.
La amigabilidad y facilidad de uso
es evidente. Y de hecho he aludido
al término «conversación» porque
ChatGPT es capaz de recordar las
diversas interacciones durante un
chat facilitando el refinado de los
resultados y evitando tediosas
instrucciones repetitivas. Por
ejemplo, tras leer el resumen de
500 palabras sobre las guerras
púnicas podemos pedirle «reduce a
100 palabras» (o incluso
directamente escribir «100
palabras») y, posteriormente,
focalizar el texto en algún tema
concreto con una instrucción tipo
«centra el texto en Aníbal».
La capacidad de síntesis de la
herramienta sin duda aporta un
valor diferencial en cuanto a ahorro
de tiempo a la hora de obtener una
visión general sobre fenómenos
complejos que requerirían varias
horas de lectura si fuera un
humano quien tuviera que realizar
una síntesis similar. Este acceso
rápido a información resumida
sobre fenómenos complejos puede
suponer un punto de partida para
análisis posteriores más en
profundidad. Las funcionalidades
de la herramienta van más allá de
la generación de textos y la
atención automatizada al cliente.
No obstante, hay que tener en
cuenta que una de las principales
limitaciones actuales de la
herramienta es la incapacidad de
acceder a sistemas de información
en tiempo real, con lo que las
respuestas se basan en el entrenamiento
recibido hace un par de
años.
Por ejemplo, ChatGPT puede
hacerte un resumen de la variación
en el precio del oro analizando los
datos del mercado de los últimos
años. Sin embargo, no podrá darte
el valor actual, a día de hoy, de un
producto concreto.
Evidentemente cada empresa
pueda iniciar su propio
entrenamiento y actualización de
información con el objetivo de
obtener respuestas más actualizadas
y personalizadas. Sin
embargo, el potencial de desarrollo
de la herramienta parece que
puede no tener límites a medida
que millones de usuarios
interaccionen con ella y vaya
aprendiendo de forma exponencial.
Un ejemplo, tras unos meses de
uso, ha sido la incorporación de
una nueva funcionalidad (stop
generating) para solicitarle a
ChatGPT que interrumpa la
generación de texto si una
respuesta no nos satisface o
hemos decidido que ya tenemos la
información que necesitábamos y
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queremos seguir elaborando la
respuesta o iniciar una nueva línea
de consulta.
Como en todos los debates sobre
inteligencia artificial surgen temas
éticos relacionados con la autoría o
el uso fraudulento o con fines poco
éticos de la herramienta (por
ejemplo, suplantación de seres
humanos, etc.).
Otro de los riesgos de ChatGPT
sobre el que a buen seguro se va a
poner un foco de atención gira en
torno al debate sobre el riesgo en
la privacidad de los datos. No hay
que olvidar que en nuestras
«conversaciones» e interacciones
con la herramienta pueden
compartirse datos personales que
pueden ser recopilados por la
empresa propietaria o, incluso, por
terceras partes, con fines
comerciales o de investigación.
Además, esos mismos datos puede
que sean supervisados por
humanos, los responsables de
monitorizar la herramienta.
Probablemente ChatGPT se va a
convertir en el centro de la atención
mediática del 2023 en el marco de
la revolución de la inteligencia
artificial que estamos viviendo, pero
debemos ser conscientes y
cautelosos con los riesgos que
entraña para poder realizar un uso
responsable de esta herramienta.
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El momento de la IA: avanzar hacia el futuro mediante una
Inteligencia Artificial responsable
Autor: Brad Smith.
President & Vice Chair de Microsoft
A principios del verano pasado, un pequeño grupo de directivos y expertos en IA
responsable de Microsoft comenzaron a usar una tecnología de OpenAI, similar a lo
que el mundo conoce ahora como ChatGPT. Incluso para aquellos que habían
trabajado de cerca con los desarrolladores de esta tecnología en OpenAI desde 2019,
el avance parecía notable: las innovaciones en IA que esperábamos para 2033,
llegarán en 2023.
Al mirar hacia atrás en la historia de nuestra industria, ciertos años destacan de forma
decisiva. Por ejemplo, el uso de Internet se disparó con la popularidad del navegador
en 1995, y el auge de los smartphones se aceleró en 2007 con el lanzamiento del
iPhone. Y las responsabilidades de quienes desarrollamos esta tecnología son aún
mayores. Necesitamos aprovechar este año decisivo no solo para lanzar nuevos
avances de IA, sino para abordar de manera responsable y efectiva tanto las
promesas como los peligros que se avecinan.
Hay mucho en juego. La IA puede representar el avance tecnológico más importante
de nuestra vida. Y aunque eso sea mucho decir, hay una buena razón para ello.
La IA de vanguardia de hoy en día es una herramienta poderosa para promover el
pensamiento crítico y estimular la expresión creativa. Permite buscar información y
responde a preguntas. Puede ayudar a las personas a descubrir información gracias al
análisis de datos y a través de procesos complejos. Acelera nuestra capacidad de
expresar lo que aprendemos más rápido. Y, quizás, lo más importante es que hará
todas estas cosas cada vez mejor durante los próximos meses y años.
He tenido la oportunidad durante muchos meses de usar tanto ChatGPT como los
servicios internos de IA que se desarrollan dentro de Microsoft. Cada día aprendo
nuevas formas de aprovechar al máximo la tecnología y, lo que es más importante,
reflexiono sobre todo lo que nos deparará esta nueva era de la Inteligencia Artificial.
Las preguntas se multiplican
Por ejemplo, ¿Qué cambiará esto?
Con el tiempo, la respuesta corta es: casi todo. Porque estos avances en IA aumentan
la capacidad de la humanidad como ninguna otra tecnología anterior para pensar,
razonar, aprender y expresarnos. En efecto, la revolución industrial llega ahora al
trabajo del conocimiento. Y éste es fundamental para todo.
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Esto trae grandes oportunidades para mejorar el mundo. La IA impulsará la
productividad y estimulará el crecimiento económico. Reducirá la monotonía en
muchos trabajos y, cuando se utilice eficazmente, ayudará a las personas a ser más
creativas en su entorno laboral y ejercerá un efecto positivo en sus vidas.
La capacidad de descubrir nuevos conocimientos en grandes conjuntos de datos dará
lugar a avances en la medicina, nuevas fronteras en la ciencia, mejoras en los
negocios y defensas más sólidas para la ciberseguridad y la defensa nacional.
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