Continuamos nuestro repaso a productos de inteligencia artificial generativa que parecen destinados a dar un nuevo rumbo a nuestra forma de interactuar con la tecnología
Cerramos el ciclo, por ahora, con soluciones igual de destacadas en una vertiente de la tecnología que, parece, impactará nuestras vidas en un futuro no muy lejano.
Si este tipo de inteligencia artificial continúa perfeccionándose a corto plazo no son pocos los cambios que podrían verse en numerosos empleos.
Google Workspace es un servicio de Google que proporciona varios productos de la compañía con un nombre de dominio personalizado por el cliente. La empresa estadounidense dio a conocer ahora que sus aplicaciones de Workspace —esto incluye Google Docs, Google Sheets, Google Slides, GMail, Google Meet y Google Chat— funcionarán con una inteligencia artificial integrada.
Según Google, la IA es capaz de responder correos electrónicos, redactar o resumir documentos, incluir multimedia o hacer recopilaciones de notas de nuestras reuniones. ¿Asombroso? Microsoft no opina lo mismo.
Como en una partida de ajedrez, el movimiento de Google fue respondido por Microsoft apenas un par de jornadas después con la presentación de Copilot. ¿Recuerda que OpenAI presentó GPT-4? Pues la suite ofimática en la nube Microsoft 365 tendrá incorporada esta IA generativa en forma de asistente.
Copilot es el asistente de inteligencia artifi cial generativa capaz de completar numerosas tareas que está disponible en Microsoft 365.
Copilot, según Microsoft, permite generar cualquier clase de documento a partir de una frase, resumir otros documentos, convertirlos en presentaciones, genera incluso videos e imágenes, entre otras prestaciones.
PyTorch es un framework (marco de trabajo) de código abierto creado originalmente por Facebook para desarrollar proyectos de deep learning: es uno de los más usados del mercado, junto al Tensorflow de Google.
Lo emplean desde programadores principiantes de Python hasta multinacionales como Disney y Tesla en sus proyectos más innovadores: reconocimiento facial, conducción autónoma…
La nueva versión incorpora optimizaciones que facilitan el uso de microprocesadores, además de tarjetas gráficas, para hacer funcionar modelos de IA. Pero, sobre todo, aporta mejoras notables de rendimiento.
PyTorch 2.0 ofrece una aceleración entre 1.5X y 2X en el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, y el mismo día de su lanzamiento aparecieron otros dos proyectos hijos de esta IA: PyTorch Lightning 2.0 (una extensión del primero que facilita el entrenamiento de modelos de IA) y Lightning Fabric (una nueva biblioteca que aumenta el control del desarrollador sobre el proceso de entrenamiento).
Ernie ha sido presentado por Baidu como la primera alternativa a ChatGPT desarrollada por una empresa puntera china, que muchos señalan como la nueva potencia en inteligencia artificial. Sin embargo, en su evento online de presentación no pudieron ofrecer más que una demo pregrabada de lo que teóricamente ofrecerá su chatbot. Parece que, por el momento, China está todavía alejada de lo que ha desarrollado Occidente.
La pandemia demostró que la tecnología es un aliado valioso cuando se trata de desarrollar nuevos medicamentos, especialmente para el estudio de proteínas, necesarias en la fabricación de vacunas. Por su peculiar forma tridimensional, estas moléculas complejas constituyen un reto para la ciencia en el que la IA está llamada a ocupar un papel central.
El 16 de marzo DeepMind, subsidiaria de Google, actualizó su modelo de código abierto AlphaFold 2 con nuevos datos que mejorarán sus predicciones de proteínas de gran tamaño.
Meta, por su parte, publicó esa misma jornada en Science los detalles sobre su modelo ESMFold, incluyendo uno que ya ha sido capaz de predecir la estructura de más de 740 millones de proteínas, y 225 de estas son predicciones de «alta confianza», más rápido aún que AlphaFold. De hecho, 130 millones de esas predicciones se realizaron en tan solo seis días, según Genbeta.
Lo de crear aplicaciones web y móviles alcanza otro nivel con FlutterFlow, una IA generativa visual que ayuda a crear nuevas soluciones basándose únicamente en breves instrucciones de texto.
Diseñar una página web, con todo su código, y crear todo el flujo de trabajo que interconecta un sitio de internet, toma, literalmente, unos segundos con Flutterflow.
En las dos entregas de esta lista de sorprendentes soluciones de IA generativa, hemos visto el potencial que tiene este campo para transformar la vida tal y como la conocemos.
Si internet con sus posibilidades de acceso a la información reformuló las relaciones humanas, y luego las redes sociales introdujeron profundos cambios que todavía hoy son analizados, el empleo de la llamada inteligencia artificial es un parteaguas, cuyas consecuencias todavía ignoramos.
Es cierto que estas herramientas son, a priori, poderosas y atractivas. Se habla, incluso, de que profesiones enteras tendrán que transformarse para lograr una adaptación ante los cambios que supone generar contenido escrito o audiovisual en solo segundos —sí, también existe una IA, por ejemplo, que ya ha sido locutora de una estación de radio.
Pero la tecnología todavía se siente muy «verde». GPT en sus diferentes versiones y otros modelos de bots conversacionales han mostrado fallos cualitativos preocupantes, además de actitudes racistas, machistas, xenófobas y hasta genocidas.
Los supuestos avances de los motores de búsqueda son, por el momento, una nueva forma de interactuar con el buscador, cuyas respuestas en no pocas ocasiones dejan mucho que desear.
Sin embargo, si tomamos por los pelos la Ley de Moore, la cual expresa que aproximadamente cada dos años se duplica el número de transistores en un microprocesador —y que cada año ha sido superada más y más por los rápidos avances tecnológicos—, debemos darnos cuenta de que la IA generativa parece haber llegado para quedarse y transformará nuestro entorno más temprano que tarde.
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