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Google Géminis frente a PaLM 2
Published
6 meses agoon

Los últimos modelos de IA de Google, Gemini y PaLM 2, están superando los límites de la inteligencia artificial. Estos modelos de lenguaje avanzados aportan nuevas capacidades para comprender y generar texto similar al humano. Gemini y PaLM 2 representan avances significativos en la tecnología de inteligencia artificial, con el potencial de transformar la forma en que interactuamos con las máquinas.
Gemini viene en tres versiones: Nano, Pro y Ultra. Cada tamaño satisface diferentes necesidades, desde dispositivos pequeños hasta tareas complejas. PaLM 2, por otro lado, impulsa el chatbot Bard de Google. Ambos modelos tienen como objetivo hacer avanzar la IA y competir con otras tecnologías líderes en el campo.
Estos nuevos sistemas de inteligencia artificial de Google son prometedores en diversas aplicaciones. Pueden ayudar con tareas como escribir, codificar y responder preguntas. A medida que se integran en el ecosistema de Google, los usuarios pueden ver mejoras en la búsqueda, la traducción y otros servicios.
Las potencias de la IA de Google: Gemini y PaLM 2
Google ha estado ocupado creando una inteligencia artificial impresionante. Dos de sus creaciones más poderosas son Gemini y PaLM 2. Estos son modelos de lenguajes grandes (LLM). Pueden comprender y crear texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder sus preguntas de manera informativa. Pero ¿cuál es exactamente la diferencia entre estos dos gigantes de la IA?
Géminis: la maravilla multimodal
Géminis está diseñado para ser un experto en todos los oficios. Puede trabajar con muchos tipos diferentes de información, incluidos texto, imágenes, audio, vídeo e incluso código. Esto hace que Géminis sea muy versátil. Por ejemplo, Gemini podría ayudar a crear un chatbot que pueda entender tanto tus palabras como las imágenes que envías. ¡Incluso podría generar historias con imágenes o poemas con música!
Géminis también está hecho para razonamientos complejos. Puede resolver problemas y comprender ideas complicadas. Esto lo hace ideal para tareas que requieren comprender información de muchas fuentes.
Funciones de Google Géminis
Característica | Descripción |
---|---|
Capacidades | Un modelo de IA multimodal que puede procesar y generar texto, imágenes, audio, vídeo y código. Diseñado para razonamiento complejo y resolución de problemas. |
Aplicaciones | Chatbots avanzados que pueden comprender y responder a varios tipos de entrada. Generar diferentes formatos de contenidos creativos (p. ej., cuentos con imágenes, poemas con música). Analizar información de múltiples fuentes (por ejemplo, describir imágenes y responder preguntas sobre ellas). Impulsando asistentes de IA más sofisticados. |
Información más reciente | Aún en desarrollo, pero se está integrando en productos de Google como Search y Assistant. Se espera que sea un avance importante en las capacidades de IA, permitiendo interacciones más naturales e intuitivas con la tecnología. Google ha destacado la capacidad de Gemini para sobresalir en tareas que implican razonamiento, planificación y comprensión de información compleja. |
PaLM 2: El especialista en idiomas

PaLM 2 es un maestro del lenguaje. Es realmente bueno para comprender y generar texto. Esto lo hace perfecto para tareas como traducción, resúmenes y respuesta a preguntas. PaLM 2 ya se está utilizando en muchos productos de Google, como Bard (el chatbot de inteligencia artificial de Google) y herramientas dentro de Google Workspace.
En comparación con Gemini, PaLM 2 es más eficiente con tareas basadas en texto. Puede generar resultados más rápido y utilizar menos potencia informática. Esto lo convierte en una excelente opción para aplicaciones donde la velocidad y la eficiencia son importantes.

Funciones de Google Palm 2
Característica | Descripción |
---|---|
Capacidades | Un gran modelo de lenguaje especializado en tareas basadas en texto. Destaca en la comprensión, generación, traducción, resumen y respuesta de preguntas del lenguaje. |
Aplicaciones | Impulsa el chatbot Bard AI de Google. Se utiliza en varias herramientas de Google Workspace para tareas como asistencia en redacción y redacción de correos electrónicos. Se puede utilizar para la generación y depuración de código. Proporciona traducción de idiomas mejorada en Google Translate. |
Información más reciente | Actualmente está disponible y es compatible con muchos productos de Google. Conocido por su eficiencia y sólido desempeño en tareas basadas en lenguaje. Continúa actualizándose con nuevas funciones y precisión mejorada. |
Elegir el modelo correcto
Entonces ¿qué modelo es mejor? Depende de para qué lo necesites. Si necesita una IA que pueda trabajar con muchos tipos diferentes de información, Gemini es el camino a seguir. Si necesita principalmente una IA para tareas basadas en texto, PaLM 2 es la mejor opción.
Característica | Google Géminis | Palma 2 |
---|---|---|
Modalidades | Multimodal (texto, imágenes, audio, vídeo, código) | Principalmente texto |
Fortalezas | Razonamiento, creatividad, versatilidad. | Comprensión del idioma, eficiencia. |
Aplicaciones | Chatbots, generación de contenidos creativos, asistentes de IA | Traducción de idiomas, resúmenes, respuesta a preguntas. |
Disponibilidad | Acceso limitado, estando integrado en los productos de Google | Ampliamente disponible a través de productos y API de Google |
Conclusiones clave
- Gemini y PaLM 2 son los modelos de inteligencia artificial más nuevos de Google con capacidades lingüísticas mejoradas
- Estos modelos vienen en diferentes tamaños para adaptarse a diversas necesidades y dispositivos.
- Los avances en IA de Google pueden mejorar muchos de sus servicios y aplicaciones
Descripción general de Google Gemini y Palm 2
Los modelos de inteligencia artificial de Google, Gemini y Palm 2, están a la vanguardia de la tecnología de procesamiento del lenguaje. Estos sistemas avanzados ofrecen capacidades e innovaciones únicas en el campo de la inteligencia artificial.
Funciones e innovaciones clave
Gemini viene en tres versiones: Nano, Pro y Ultra. Gemini Nano es el más pequeño, mientras que Ultra es el más potente. Palm 2, por otro lado, se basa en el marco Pathways. Esto le permite funcionar bien en muchas tareas y conjuntos de datos.
Gemini se destaca en tareas como generación de texto y resolución de problemas. Puede manejar tanto texto como imágenes. Palm 2 es fuerte en áreas como traducción, resúmenes y respuesta a preguntas.
Ambos modelos han dado grandes pasos en la comprensión del lenguaje natural. Pueden captar el contexto y los matices de maneras que la IA anterior no podía.
Análisis comparativo de Gemini y Palm 2
En términos de precisión, Palm 2 suele producir texto más factual. Géminis a veces crea información falsa. Ambos modelos tienen una gramática excelente, siendo Palm 2 ligeramente mejor.
Palm 2 es más consistente en sus resultados. Géminis puede ser menos predecible, lo que puede ser bueno o malo según la tarea.

Para usos específicos, Med-Palm 2 se centra en tareas médicas. Sec-Palm está diseñado para aplicaciones relacionadas con la seguridad. Estas versiones especializadas muestran cuán flexible es el sistema Palm 2.
Gemini destaca por su capacidad para trabajar con diferentes tipos de datos a la vez. Esto lo hace muy útil para tareas que involucran tanto texto como imágenes.
Capacidades y aplicaciones tecnológicas
Google Gemini y PaLM 2 tienen fortalezas únicas en tareas de lenguaje, codificación y trabajo creativo. Cada modelo muestra diferentes habilidades en estas áreas.
Comprensión y traducción del lenguaje
Géminis se destaca por captar el contexto y los matices del texto. Puede captar significados sutiles y referencias culturales. Esto lo hace ideal para tareas como resumir documentos complejos o responder preguntas difíciles.
PaLM 2 se destaca en la traducción. Puede funcionar con más de 100 idiomas. El modelo es bueno para mantener el significado original al cambiar el texto de un idioma a otro.
Ambos modelos pueden manejar modismos y juegos de palabras. También pueden explicar chistes o juegos de palabras, mostrando un profundo conocimiento de las peculiaridades del lenguaje.
Codificación y generación de texto
Géminis brilla en las tareas de codificación. Puede escribir código en muchos lenguajes de programación. El modelo también puede explicar el código, encontrar errores y sugerir soluciones.
PaLM 2 es fuerte en la generación de texto. Puede escribir ensayos, cuentos e informes sobre diversos temas. El modelo mantiene un estilo y tono consistentes en escritos más largos.
Ambos pueden ayudar con la redacción técnica. Pueden crear instrucciones claras o explicar ideas complejas en términos simples.

Tareas creativas y multimodales
Géminis tiene ventaja en tareas multimodales. Puede trabajar con texto, imágenes y otros tipos de datos a la vez. Esto le permite describir imágenes, crear arte basado en texto o incluso generar videos.
PaLM 2 se centra más en tareas creativas basadas en texto. Es bueno para escribir poesía, generar ideas para historias o elaborar textos de marketing.
Ambos modelos pueden ayudar con la lluvia de ideas. Pueden sugerir nuevas ideas o enfoques a problemas en diversos campos.
Integración con el ecosistema de Google y direcciones futuras
Google Gemini y PaLM 2 están configurados para cambiar la forma en que utilizamos los productos de Google. Estos modelos de IA harán que las aplicaciones sean más inteligentes y útiles.
Google Cloud y Vertex AI
Google Cloud está agregando Gemini a sus herramientas. Esto ayudará a las empresas a utilizar la IA más fácilmente. Vertex AI, una plataforma para aprendizaje automático, obtendrá nuevas funciones de Gemini. Las empresas ahora pueden crear mejores aplicaciones de IA con mayor rapidez.
Google también está simplificando el uso de estas IA. Los están agregando a productos populares como Docs, Gmail y YouTube. Esto significa que los usuarios pueden realizar tareas más rápido y ser más creativos.
Avances en aprendizaje automático e inteligencia artificial
Google DeepMind está trabajando arduamente para mejorar Gemini y PaLM 2. Quieren crear una IA que pueda pensar más como los humanos. Esto podría conducir a grandes cambios en la forma en que resolvemos los problemas.
El equipo se centra en hacer que la IA sea más segura y confiable. También están intentando que utilice menos energía. Estos pasos son importantes a medida que la IA se convierte en una parte más importante de nuestras vidas.
Google mostró algunas de estas nuevas capacidades de IA en su evento I/O 2023. Planean seguir agregando nuevas funciones a sus productos con el tiempo.
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Lo que revela el aumento de $ 40 mil millones de OpenAi sobre el futuro del trabajo
Published
1 hora agoon
9 abril, 2025
Santa Mónica, CA – 5 de abril: el CEO de Openai, Sam Altman (R) y Oliver Louis Mulherin (L), asisten al 11º … Más Premios y ceremonia anual de premios y ceremonia en el Hangar Barker en Santa Mónica de Los Ángeles, California, Estados Unidos. (Foto de Tayfun Coskun/Anadolu a través de Getty Images)
Anadolu a través de Getty Images
Cuando Operai cerró su ronda de financiación récord de $ 40 mil millones, dirigida por SoftBank y se rumoreaba que incluye Microsoft y un sindicato de inversores de renombre, no solo reescribió el libro de jugadas para financiamiento tecnológico. Señaló el amanecer de un futuro radicalmente diferente para el trabajo.
Con una valoración que ahora supera los $ 300 mil millones, Operai se ha posicionado no solo como líder en IA, sino como una fuerza capaz de remodelar la forma en que las organizaciones piensan, operan y crecen. Este no es un espectáculo secundario tecnológico, es el evento principal. Y para cada líder de recursos humanos, CEO, gerente de equipo y trabajador de primera línea, las implicaciones son inmediatas y transformadoras.
La próxima generación de IA no solo vivirá en barras laterales ni tomará notas en las reuniones. Es un tirante para el núcleo de cómo funcionan las empresas, y está armado con $ 40 mil millones en la pista para que esto suceda. He aquí por qué.
AI como estratega, no solo asistente
Durante años, la IA ha desempeñado un papel secundario: correos electrónicos controlados, resumiendo documentos, organizando calendarios. Pero las ambiciones de OpenAI, ahora turboalizadas por esta nueva ronda de financiación, indican un cambio de apoyo a la estrategia. Estamos a punto de ver la IA integrada en el corazón de la toma de decisiones comerciales, pasando de “asistencia” a “autónoma”.
La IA generativa, en particular, está evolucionando rápidamente, aumentando de la simple generación de contenido a un nivel más profundo de conciencia del contexto. Según McKinsey’s Estado de IA Informe publicado en marzo de este año, el 78% de las organizaciones ahora usan IA en al menos una función comercial, hasta solo un 55% del año anterior. Aún más reveladora es la creciente adopción de la IA generativa por parte de los propios ejecutivos de nivel C, lo que indica un nivel de confianza creciente en los niveles más altos de liderazgo.
Este cambio también es evidente en dominios más técnicos. Avi Freedman, CEO de la compañía de inteligencia de redes Kentik, explica que históricamente, la resolución de problemas de red complejos requería que los ingenieros de redes tengan años, si no décadas, de experiencia. Sin embargo, como Freedman me dijo a través de su representante: “Ahora cualquier persona, un desarrollador, SRE o analista de negocios, puede hacer preguntas sobre su red en su lenguaje preferido y obtener las respuestas que necesitan”.
En entornos donde los CEO supervisan directamente la gobernanza de la IA, los datos de McKinsey muestran el impacto de EBIT más fuerte. En otras palabras: cuando el liderazgo se toma en serio la IA, impulsa resultados medibles. Y eso es antes de que la IA comience a proponer opciones estratégicas, simulando escenarios del mercado o interviniendo en conversaciones presupuestarias.
El trabajo se fragmentará y se reconfigurará
Quizás el impacto más incomprendido de la IA no se trata del desplazamiento laboral, sino la deconstrucción laboral. AI está permitiendo a las organizaciones dividir los roles tradicionales en tareas, optimizar esas tareas individualmente y luego volver a montarlas en flujos de trabajo más adaptativos.
Según McKinsey, el 21% de las organizaciones que usan Gen AI ya han rediseñado al menos algunos flujos de trabajo para acomodarlo. Eso puede sonar modesto, pero es un indicador principal. Lo que comienza con el marketing y la TI, de los departamentos más integrados de AI, inevitablemente desangrarán en recursos humanos, legales, operaciones y finanzas.
Imagine el papel de marketing del futuro cercano: strategista de campaña en parte, parte de ingeniero rápido, analista de parcialidad. O considere RRHH: Coaching emocional y comentarios de rendimiento entregados por humanos; Pronóstico de talento y cumplimiento manejado por AI. Cada función está a la altura de la reinvención.
Esto no significa que los humanos estén obsoletos. Significa que el valor del trabajo humano cambiará. Las personas ascenderán a la cadena de valor: al juicio, la creatividad, la empatía y la construcción de relaciones. Pero ese cambio será incómodo, especialmente para aquellos cuyo trabajo históricamente se ha basado en la previsibilidad, la repetición o la experiencia procesal.
Stargate y la guerra de infraestructura
Debajo de la superficie del cofre de guerra de OpenAi se encuentra una historia más profunda: la infraestructura. El proyecto Stargate, la iniciativa conjunta de $ 500 mil millones de Openai con SoftBank y Oracle, está diseñado para construir centros de datos masivos de próxima generación que puedan alimentar la IA a una escala sin precedentes. Los primeros $ 100 mil millones ya se están implementando, con Texas como el sitio insignia.
No se trata solo de entrenamiento de modelos. Es una carrera geopolítica e industrial. El poder de cálculo es el aceite de la era AI. Quien lo controla, controla el tempo de la innovación, y las implicaciones en el lugar de trabajo son enormes.
El acceso a esta infraestructura determinará cada vez más qué empresas pueden permitirse administrar agentes de IA en tiempo real en todas las funciones comerciales. A su vez, esto impulsará la ampliación de las disparidades en la productividad, la competitividad e incluso la satisfacción laboral. Las organizaciones que se quedan atrás pueden encontrarse rápidamente superadas por los competidores que ya integran agentes de IA en cada capa de sus operaciones.
Freedman argumenta que este cambio ya no es solo una cuestión de inversión tecnológica, es fundamentalmente sobre bienes raíces y energía, con conectividad de fibra y capacidad de enfriamiento en el núcleo. En su opinión, la escalabilidad de la IA ahora se limita menos por los algoritmos y más por la implementación física: donde se encuentran los centros de datos, qué tan rápido se puede instalar la fibra y si la infraestructura energética circundante puede manejar la creciente demanda. En última instancia, sugiere Freedman, el control sobre esta capa física determinará no solo qué modelos de IA funcionan mejor, sino también qué empresas, ciudades y países liderarán en el futuro del trabajo.
El nuevo contrato social en el trabajo
Una de las implicaciones más profundas de la IA en el trabajo es la necesidad de renegociar el contrato social entre empleadores y empleados. En un mundo donde la IA maneja más planificación, ejecución e informes, ¿qué queda para los humanos?
McKinsey informa que el 38% de las empresas ya están reutilizando el tiempo ahorrado por la automatización de IA hacia actividades completamente nuevas. Pero también notan una tendencia tranquila: algunas organizaciones grandes están reduciendo el personal, particularmente en el servicio al cliente y los roles de la cadena de suministro, donde la eficiencia de la IA es más alta.
Al mismo tiempo, está surgiendo una ola de nuevos roles: oficiales de cumplimiento de AI, especialistas en ética, ingenieros rápidos y traductores de datos. El informe también muestra un énfasis creciente en la requería: muchas empresas ya están reentrenando partes de su fuerza laboral, con más planificación de seguir los próximos tres años.
El lugar de trabajo se está dividiendo en dos: aquellos que saben cómo colaborar con IA y aquellos que no. Y aunque McKinsey señala que la mayoría de los ejecutivos no esperan reducciones dramáticas de la fuerza laboral en todos los ámbitos, hacer Espere cambios en las habilidades requeridas, estructuras de equipo y flujos de trabajo. Si no estás aprendiendo, estás rezagado.
La cultura será codificada
Aquí hay una predicción audaz: en los próximos cinco años, la cultura de una compañía estará cada vez más mediada por IA. No solo lo respalda, sino que se moldea por él.
A medida que AI se integra en las revisiones de desempeño, los procesos de contratación, las interacciones del cliente e incluso las conversaciones flojas, comienza a influir en lo que se elogia, lo que se corrige y lo que se ignora. La IA no es neutral: refleja los datos en los que está entrenado, los objetivos para los que está optimizado y los límites que se les ha dado.
El informe de McKinsey destaca que las organizaciones con hojas de ruta claras de IA, KPI definidos y mensajes internos en torno al valor de la IA están viendo mejores resultados. En otras palabras, la cultura ya no está siendo construida por reuniones de todas las manos: se está construyendo en los bucles de retroalimentación de sus sistemas de IA.
Este cambio plantea consideraciones urgentes para los equipos de recursos humanos y de liderazgo. A medida que los sistemas de IA comienzan a influir en la dinámica del equipo, ¿cómo pueden las organizaciones auditar efectivamente el sesgo? ¿Cómo pueden garantizar que las herramientas de retroalimentación impulsadas por la IA se amplifiquen, en lugar del silencio, voces diversas y disidentes? Cuando la interfaz entre los gerentes y los empleados está mediada por algoritmos, la ética y la inclusión no pueden ser las pensamientos posteriores, deben estar integrados desde el principio.
El lugar de trabajo de 2030 se está formando hoy. Las preguntas ahora son: ¿Su organización se llevará, seguirá o se quedará atrás?
Noticias
Mejoras de experiencia del cliente de Google Cloud y Verizon Drive para clientes de Verizon con Gemini Integration
Published
4 horas agoon
9 abril, 2025
Las soluciones con Gemini conducen a avances significativos en la experiencia del cliente de Verizon
Las Vegas, 9 de abril de 2025 / PRNEWSWIRE/ – Hoy, Google Cloud anunció los resultados impactantes de su colaboración con Verizon, que muestra cómo la integración de la tecnología generativa de IA (Gen AI) de Google Cloud, incluidas la plataforma Vertex AI, los modelos Gemini y el conjunto de participación del cliente, transforma significativamente las operaciones de primera línea de Verizon. Esta asociación estratégica ha llevado a una capacidad de respuesta integral del 95% para las consultas de los clientes, lo que resulta en interacciones de atención al cliente demostrablemente más eficientes y efectivas.
En los últimos cinco años, Verizon ha implementado con éxito herramientas innovadoras impulsadas por Google Cloud Technology para optimizar las interacciones de los clientes y reducir la carga cognitiva de sus empleados. Estas herramientas centradas en el humano funcionan como un socio inteligente de IA, que brinda orientación óptima y ofertas relevantes. De manera crucial, estas innovaciones permiten al equipo de Verizon a construir relaciones más fuertes con los clientes, reconociendo el valor de cada interacción.
Google Cloud AI Powers Capacidades de agente mejoradas en Verizon
El “Asistente de investigación personal”, un agente de IA conversacional desarrollado a través de la colaboración entre Verizon y Google Cloud, está impulsado por el Vertex AI de Google Cloud, los modelos Gemini y el Panel de asistencia de agente. Esta herramienta sofisticada proporciona a los trabajadores de primera línea de Verizon respuestas en tiempo real, conscientes de contexto y personalizadas a las consultas de los clientes, eliminando la necesidad de buscar manualmente a través de amplias bases de conocimiento. Operando de manera proactiva, el asistente sugiere preguntas relevantes que los clientes pueden tener y proporcionan respuestas inmediatas cuando los agentes escriben una pregunta.
Implementado en 28,000 de los representantes de atención al cliente de Verizon y las tiendas minoristas, el “Asistente de investigación personal” anticipa las necesidades de los clientes y ofrece soluciones personalizadas, logrando un alto nivel de precisión y garantizando que las consultas de los clientes se aborden de manera consistente. Se están implementando más mejoras, como el resumen automatizado de la conversación y los recordatorios de acción de seguimiento, para optimizar los flujos de trabajo del agente.
Esta innovación se basa en el viaje de transformación que Verizon ha emprendido para implementar estratégicamente la IA de Google Cloud.
La IA generativa de Google Cloud agiliza la resolución de problemas de Verizon
El agente de IA “solucionador de problemas” integra la plataforma de personalización de Verizon con la IA Gen AI de Google Cloud para ofrecer un soporte de solución de problemas avanzado, ayudando en la resolución de los problemas de los clientes de manera más rápida y efectiva. Al integrar la suite de participación del cliente de Google Cloud y el Panel de asistencia de agente con la base de conocimiento integral de Verizon, la plataforma ofrece soluciones precisas y eficientes. Esta integración es particularmente beneficiosa para los nuevos representantes de atención al cliente en Verizon, lo que les permite resolver problemas complejos con mayor confianza y conducir a una mejora significativa en el tiempo de resolución de problemas.
Verizon mejora la participación del cliente con los agentes virtuales inteligentes de Google Cloud
Verizon también ha implementado varias experiencias orientadas al cliente de Gen Ai que brindan a los usuarios apoyo personalizado, natural y conversacional. Estas experiencias se construyen dentro de los agentes de conversación y están impulsadas por los modelos Gemini de Google. Permiten a los clientes de Verizon tener conversaciones de lenguaje natural con asistentes virtuales por teléfono o chat, como en la aplicación My Verizon. Estos agentes virtuales inteligentes ayudan a los clientes a resolver problemas complejos a través del diálogo intuitivo, guiados por instrucciones simples de lenguaje natural que reflejan las prácticas comerciales de Verizon.
“Nuestra colaboración con Google Cloud y la integración de Gemini en nuestras plataformas de atención al cliente marcan un avance significativo en nuestro compromiso de proporcionar experiencias excepcionales del cliente”, dijo Sampath Sowmyanarayan, director ejecutivo de Verizon Consumer. “Los resultados tangibles demuestran el poder de la IA para mejorar la eficiencia y capacitar a nuestros equipos de atención al cliente”.
“El impacto de Gemini en las operaciones de servicio al cliente de Verizon es un testimonio de nuestra profunda asociación y el compromiso de Verizon con la innovación continua”, dijo Thomas KurianDirector Ejecutivo, Google Cloud. “Estos resultados demuestran el potencial de la IA para no solo mejorar las operaciones, sino también para crear interacciones más significativas y útiles para los clientes en todas partes, lo que finalmente impulsa un valor significativo para las empresas”.
Google Cloud continuará trabajando con Verizon, aprovechando la suite de participación del cliente y sus capacidades actualizadas para permitir nuevas experiencias en cada punto de contacto comercial. Esta próxima generación de la suite, impulsada por Gemini, simplificará cómo los usuarios crean y implementan la Generación de AI y convertirán cada interacción con el cliente en una oportunidad de construcción de marca, fomentando relaciones más fuertes de los clientes para Verizon.
Esta noticia destaca la fuerte y evolución de la asociación entre Google Cloud y Verizon, centrada en impulsar la innovación y ofrecer soluciones transformadoras para los clientes. Al aprovechar las capacidades de IA de vanguardia de Google Cloud y la red líder de Verizon y las extensas plataformas de participación del cliente, las dos compañías están estableciendo nuevos estándares para la excelencia en el servicio al cliente.
Acerca de Google Cloud
Google Cloud es el nuevo camino a la nube, proporcionando herramientas de IA, infraestructura, desarrollador, datos, seguridad y colaboración construidas para hoy y mañana. Google Cloud ofrece una pila de inteligencia artificial potente, totalmente integrada y optimizada con su propia infraestructura a escala de planeta, chips personalizados, modelos de IA generativos y plataforma de desarrollo, así como aplicaciones con AI, para ayudar a las organizaciones a transformar. Los clientes en más de 200 países y territorios recurren a Google Cloud como su socio de tecnología de confianza.
Fuente de Google Cloud

Paolo Ardoino, CEO de Tether
Wolfgang Wilde para Forbes
El viernes es tan ocupado como cualquier otro para Paolo Ardoino. El CEO multimillonario de Tether, emisor de los $ 144 mil millones de USDT Stablecoin, está celebrando un tribunal en las oficinas de Manhattan de Cantor Fitzgerald, presentando entrevistas consecutivas con los periodistas ansiosos por preguntar sobre los planes estadounidenses de su compañía. Cantor, dirigido durante décadas por ahora, el secretario de Comercio de los Estados Unidos, Howard Lutnick, no solo sirve como el custodio principal de Tether para los Tesoros de los Estados Unidos, sino que también posee una participación del 5% en la compañía.
A pocas semanas después de la nueva administración Trump, Ardoino ha volado para reunirse con legisladores en Capitol Hill y reguladores de la Comisión de Comercio de Futuros (CFTC) de productos básicos. Con los proyectos de ley de stablecoin competidores que avanzan en ambas cámaras del Congreso, Tether quiere un asiento en la mesa. “Creo que es importante que nuestra voz se escuche en el proceso de la factura de Stablecoin”, dice Ardoino. “Nuestros competidores son muy pequeños. No representan los casos de uso reales de Stablecoins”.
Esa es solo una ligera exageración: el rival más cercano, el USDC de Circle, es menos de la mitad de su tamaño, con $ 60 mil millones en la emisión de stablecoin. El siguiente más grande, USDS (anteriormente DAI), tiene alrededor de $ 8 mil millones. Tether es, por supuesto, el líder indiscutible, registrando 30 millones de billeteras nuevas cada trimestre, por el recuento de Ardoino. Tenía una ventaja de primer movimiento y se inclinó en los mercados emergentes, convirtiendo su token de pideo en dólares en una línea de vida en economías volátiles.
El año pasado, las facturas del Tesoro más altas lo ayudaron a generar $ 13 mil millones en “resultado financiero”, lo que llama ganancias (aunque no auditadas) en sus comunicados de prensa. Tether no paga intereses a aquellos que depositan dólares en su stablecoin, USDT y, como resultado, gana la mayor parte de sus ingresos del rendimiento de los tesoreros. También tiene inversiones en criptomonedas, metales preciosos, bonos corporativos y préstamos. Alrededor del 82% de las reservas que respaldan su dólar digital están en efectivo o en papel gubernamental a corto plazo. El principal rival de Tether, Circle, que tiene la intención de hacerse público en los Estados Unidos a finales de este año, informó solo $ 285 millones en ganancias antes de impuestos en 2024, según su reciente presentación de la SEC.
Aún así, Tether, que dice que tiene su sede en El Salvador, ha sido visto durante mucho tiempo que esquivan la supervisión de los Estados Unidos. En 2021, se resolvió con el CFTC por $ 42.5 millones para hacer declaraciones engañosas sobre las reservas que respaldan el USDT. Ardoino, quien durante mucho tiempo ha tenido su sede en Lugano, Suiza, quiere voltear esa narrativa. “Algunos de nuestros competidores han tratado de impulsar las regulaciones hacia la mata de la capa. Toda su estrategia fue ‘Tether nunca estará en los Estados Unidos. Tether tiene miedo de venir a los Estados Unidos’. Bueno, aquí estamos ”, dice con una sonrisa. “Y ahora incluso estamos pensando en crear un establo doméstico en los EE. UU. ¿Qué tan divertido sería para nuestros competidores?”
No reemplazaría el USDT, lo que Ardoino dice que está diseñado especialmente para los mercados emergentes, donde gran parte del volumen de Tether se mueve sobre la cadena de bloques Tron del multimillonario Justin Sun. En cambio, sería un producto paralelo adaptado a los EE. UU., Una economía altamente digital y altamente digital. “No puede crear algo que sea inferior o igual a PayPal, Zelle, CashApp”, admite. “Tomaremos un poco de tiempo para profundizar en el mercado, pero tenemos algunas ideas sobre cómo podemos crear un gran producto centrado en los pagos digitales”. Tether también contrató a un CFO el mes pasado para finalmente realizar una auditoría financiera completa, que ha prometido durante años. Las conversaciones están en marcha con una de las cuatro grandes firmas de contabilidad, según la compañía.
Ardoino nacido en Italia se burla de las instituciones que persiguen las instituciones de persecución: “Las instituciones lo traicionarán por un punto básico”, y es igualmente despectivo con la obsesión de la industria con las agudas de la industria con el rendimiento que, como los fondos del mercado monetario, los depositantes de pago por el privilegio de mantener su dinero. Son “una mala idea”, dice rotundamente. Primero, probablemente sean valores. En segundo lugar, es una carrera hacia el fondo. “Si tiene que devolver todo el rendimiento, no ganará dinero. Y si dice” devolveré todo aparte del 1%”, entonces alguien más dirá:” Bien, devolveré todo menos un punto básico “”, plantea.
Actualmente, el Congreso considera las establo que llevan el rendimiento de los proyectos de ley de stablecoin, una respuesta probable a las preocupaciones de que tales tokens podrían competir con los bancos y otras instituciones financieras tradicionales que ofrecen cuentas de ahorro y fondos del mercado monetario.
Si está en los EE. UU., Se queja de no ganar intereses, Ardoino admite. “¿Pero por qué usar USDT? Puedes comprar T-Bills tú mismo”. En lugares como Argentina, argumenta, donde la moneda local puede balancearse 10% en un solo día, un rendimiento anual del 4% es irrelevante. “No les importa. Solo quieren el producto que funcione. El problema es que la mayoría de nuestros competidores miran esta calle y la siguiente. No pueden identificar dónde está África en el mapa”.
Ardoino hace una excepción para un aspirante a rival: World Liberty Finance, una mayoría criptográfica propiedad de la familia Trump, que recientemente presentó planes para un stablecoin denominado USD1. “Me gusta mucho el USD1, y me gustan los chicos de World Liberty Finance”, dice Ardoino. “Les dije ‘Estaré feliz de ser tu amigo y ayudarte a crear un producto aquí que sea exitoso'”. Se ha reunido con uno de los cofundadores de la compañía, aunque dice que no ha habido conversaciones de inversión, y no ha conocido a los Trumps. Todavía no, de todos modos.
Si bien los planes de stablecoin estadounidenses de Tether todavía son tempranos e inciertos, está avanzando en un intento de diversificarse en la inteligencia artificial. La compañía planea lanzar su propia plataforma AI, una alternativa de igual a igual a modelos como OpenAI, en junio (o septiembre), según Ardoino.
“Nuestra plataforma le permitirá mantener el control sobre sus propios datos y hacer todas las inferencias, toda la lógica de IA compleja dentro de su propio dispositivo, desde un teléfono inteligente de $ 30 hasta un iPhone y un teléfono Android a cualquier computadora portátil, y también conectarse directamente a otros dispositivos para obtener más energía. Es una forma de controlar sus datos para que no tenga que compartirlo con Chatgpt, por ejemplo”, dice Ardoino, presionando la criticación de la cría “, presionando la cría”. ideología. “La centralización es débil. Creo que Openai y todas estas otras compañías eventualmente evaporarán porque son solo operaciones que pierden dinero. Están tratando de ordeñar los datos de las personas”.
La visión de Tether es lo contrario: un nicho modelos de nicho de nicho en lugar de un modelo de Dios. “Todos pueden crear un modelo centrado en una cosa específica”, dice Ardoino, estudiantes, universidades, pequeñas empresas. La plataforma será gratuita, aunque cada agente eventualmente tendrá una billetera USDT horneada.
Hasta ahora, Tether ha empleado a unos 60 desarrolladores, aproximadamente un tercio de su personal total, para construir el sistema, que es autofinanciado. Relacionado con su expansión a la IA, la compañía ha invertido dinero en su fondo de riesgo, ahora totalizando alrededor de $ 10 mil millones, según Ardoino, lo que lo convierte en uno de los más grandes entre las empresas criptográficas. Las inversiones podrían ayudar a aumentar el apoyo para su nuevo negocio de las compañías de cartera. Se estima que Tether ha invertido más de $ 1 mil millones en múltiples transacciones en 2023 y 2024 en datos del norte, un operador del centro de datos que figura en Alemania.
Ardoino dice: “Quiero que se conozca a Tether, no solo por su stablecoin, sino por su tecnología, una neta positiva para el mundo”.
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