VERSES AI (VRSSF) provided its Q4 corporate update, highlighting significant progress in its Genius™ product development and research achievements. The company released an enhanced version of Genius to beta program participants, featuring improved reasoning, planning capabilities, and user experience. Research milestones include preliminary results from the Atari 10K Challenge, where VERSES’ Active Inference-based models achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems while using 90% less data, 96% less compute, and resulting in 97% smaller models.
The company also reported successful results in outperforming OpenAI’s o1-Preview in the Mastermind code-breaking test, with 100% accuracy versus 71%, 140 times faster performance, and significantly lower costs. Commercial projects, including a smart city partnership with Analog for taxi fleet management in Abu Dhabi, are progressing on schedule, with most beta users expected to convert to commercial engagements in 2025.
VERSES AI (VRSSF) ha fornito un aggiornamento aziendale del Q4, evidenziando progressi significativi nello sviluppo del prodotto Genius™ e nei risultati della ricerca. L’azienda ha rilasciato una versione migliorata di Genius ai partecipanti al programma beta, con capacità di ragionamento e pianificazione potenziate e un’esperienza utente migliore. I traguardi della ricerca includono risultati preliminari dalla Atari 10K Challenge, dove i modelli basati su Active Inference di VERSES hanno ottenuto prestazioni comparabili o superiori rispetto ai sistemi all’avanguardia, utilizzando il 90% in meno di dati, il 96% in meno di potenza di calcolo e risultando in modelli il 97% più piccoli.
L’azienda ha anche riportato risultati positivi nel superare o1-Preview di OpenAI nel test di risoluzione del codice Mastermind, con un’accuratezza del 100% contro il 71%, prestazioni 140 volte più veloci e costi significativamente più bassi. I progetti commerciali, inclusa una partnership per una smart city con Analog per la gestione della flotta di taxi ad Abu Dhabi, stanno procedendo secondo programma, con la maggior parte degli utenti beta prevista a convertirsi in impegni commerciali nel 2025.
VERSES AI (VRSSF) proporcionó su actualización corporativa del Q4, destacando avances significativos en el desarrollo del producto Genius™ y los logros en investigación. La empresa lanzó una versión mejorada de Genius a los participantes del programa beta, que cuenta con capacidades de razonamiento y planificación mejoradas y una experiencia de usuario superior. Los hitos de investigación incluyen resultados preliminares del Atari 10K Challenge, donde los modelos basados en Active Inference de VERSES lograron un rendimiento comparable o mejor que los sistemas de vanguardia, utilizando un 90% menos de datos, un 96% menos de cálculo y resultando en modelos un 97% más pequeños.
La empresa también informó resultados exitosos al superar el o1-Preview de OpenAI en la prueba de resolución de códigos Mastermind, con una precisión del 100% frente al 71%, un rendimiento 140 veces más rápido y costos significativamente más bajos. Los proyectos comerciales, incluida una asociación para una ciudad inteligente con Analog para la gestión de flotas de taxis en Abu Dhabi, están avanzando según lo previsto, con la mayoría de los usuarios beta esperados para convertirse en compromisos comerciales en 2025.
VERSES AI (VRSSF)는 Q4 기업 업데이트를 제공하며, Genius™ 제품 개발 및 연구 성과에서의 중요한 진행 상황을 강조했습니다. 회사는 검색이 개선된 사용자 경험과 더불어 향상된 추론 및 계획 기능을 자랑하는 Genius의 최신 버전을 베타 프로그램 참가자에게 출시했습니다. 연구 이정표에는 Atari 10K Challenge의 예비 결과가 포함되며, VERSES의 Active Inference 기반 모델은 데이터 사용량을 90% 줄이고, 컴퓨팅 용량을 96% 줄이며, 결과적으로 97% 더 작은 모델을 생성하면서 최첨단 시스템과 유사하거나 더 나은 성능을 달성했습니다.
회사는 또한 OpenAI의 o1-Preview를 Mastermind 코드 해독 테스트에서 100% 정확도로 71%에 비해 성과를 개선하고, 140배 더 빠른 성능과 상당히 낮은 비용으로 제공했다고 보고했습니다. 아부다비에서 택시 플릿 관리에 대한 Analog와의 스마트 시티 파트너십을 포함한 상업 프로젝트는 일정에 따라 진행되고 있으며, 대부분의 베타 사용자가 2025년에 상업적 계약으로 전환될 것으로 예상됩니다.
VERSES AI (VRSSF) a fourni sa mise à jour d’entreprise pour le quatrième trimestre, mettant en avant des progrès significatifs dans le développement de son produit Genius™ et ses réalisations en matière de recherche. L’entreprise a lancé une version améliorée de Genius aux participants du programme bêta, avec des capacités de raisonnement et de planification améliorées et une meilleure expérience utilisateur. Les jalons de la recherche incluent des résultats préliminaires du Atari 10K Challenge, où les modèles basés sur l’Active Inference de VERSES ont atteint une performance comparable ou meilleure que les systèmes de pointe tout en utilisant 90% moins de données, 96% moins de puissance de calcul et aboutissant à des modèles 97% plus petits.
L’entreprise a également annoncé des résultats positifs en surpassant l’o1-Preview d’OpenAI dans le test de déchiffrement du code Mastermind, avec une précision de 100% contre 71%, une performance 140 fois plus rapide et des coûts considérablement réduits. Les projets commerciaux, y compris un partenariat pour une ville intelligente avec Analog pour la gestion de flotte de taxis à Abu Dhabi, avancent comme prévu, la plupart des utilisateurs de la version bêta étant attendus pour se convertir en engagements commerciaux en 2025.
VERSES AI (VRSSF) hat sein Q4-Firmenupdate bereitgestellt und dabei bedeutende Fortschritte in der Produktentwicklung von Genius™ und den Forschungsergebnissen hervorgehoben. Das Unternehmen hat eine verbesserte Version von Genius an die Teilnehmer des Beta-Programms veröffentlicht, die verbesserte Denk- und Planungsfähigkeiten sowie eine verbesserte Benutzererfahrung bietet. Zu den Forschungsmeilensteinen gehören erste Ergebnisse aus der Atari 10K Challenge, bei der die auf Active Inference basierenden Modelle von VERSES eine vergleichbare oder bessere Leistung gegenüber hochmodernen Systemen erbrachten und dabei 90% weniger Daten, 96% weniger Rechenleistung benötigten und 97% kleinere Modelle erzielten.
Das Unternehmen berichtete auch über erfolgreiche Ergebnisse, die OpenAIs o1-Preview im Mastermind-Codeknacker-Test mit 100% Genauigkeit im Vergleich zu 71% übertrafen, 140-mal schnellere Leistung und deutlich niedrigere Kosten. Kommerzielle Projekte, einschließlich einer Partnerschaft für eine Smart City mit Analog zur Verwaltung einer Taxi-Flotte in Abu Dhabi, kommen planmäßig voran, und die meisten Beta-Nutzer werden voraussichtlich 2025 in kommerzielle Engagements umschwenken.
Positive
Genius beta program showing strong commercial potential with majority of users expected to convert to paying customers in 2025
Demonstrated superior performance vs OpenAI’s o1-Preview with 100% accuracy (vs 71%), 140x faster speed, and 5260x lower cost
Achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems using 90% less data and 96% less compute in Atari benchmark
Extended exclusive contract with Chief Scientist Professor Karl Friston
Quarter Highlights Product, Research, and Commercial Milestones
VANCOUVER, British Columbia, Dec. 31, 2024 (GLOBE NEWSWIRE) — VERSES AI Inc. (CBOE:VERS) (OTCQB:VRSSF) (“VERSES” or the “Company”), a cognitive computing company specializing in next generation intelligent systems, provides a corporate update.
“Our mission is to unleash a new class of intelligent autonomous agents that are both more reliable and more efficient. Today, the research and product investments we’ve made are proving their worth—just as the diminishing returns of scaling data and compute, alongside the unreliability of traditional deep and reinforcement learning, are becoming widely recognized,” said Gabriel René, founder and CEO of VERSES.
“Our Genius product has evolved rapidly this quarter, and we are excited to transition from beta to its commercial phase in 2025,” René continued. “Its unique combination of active inference and learning, as highlighted in today’s announcement on the Atari benchmarks, enables a new class of agents capable of reliably automating real-time decision-making, reducing errors, and maximizing efficiency for enterprises—from software applications to robotic automation. By design, Genius goes beyond intelligent systems available today and has the potential to become a disruptive force in next-generation autonomous intelligent systems,” concluded Mr. René.
Quarterly Highlights include:
Genius™ Rollout
“Being able to explicitly model the cause-effect relationships of complex systems and quantify uncertainty means we can generate something not possible with traditional ML tools – results that are reliable, explainable, and assurance ready,” said Andy Tasker, CEO of Prodigii.
VERSES released an update of its flagship product, Genius, to beta program participants earlier this month, which includes powerful, enhanced reasoning and planning capabilities, comprehensive model explainability, and support tools to accelerate onboarding. The latest release improves user experience by providing a new model editing interface with simplified tutorials and deployment processes based on initial feedback from early beta users. This release is initially available to select beta partners and machine learning practitioners. As Genius functionality evolves we expect to expand the number and variety of user personas and use cases in 2025.
Research Milestones
“As anticipated, we’re thrilled to share groundbreaking early results from the Atari 10k Challenge,” said Hari Thiruvengada, Chief Technology Officer of VERSES.
VERSES Atari 10K Challenge is an aggressive variant of the Atari 100K benchmark that aims to meet or exceed human-level performance across multiple Atari games using just 10k frames (90% less data) and a fraction of the compute with a single generalizable architecture than industry-leading approaches. Preliminary results demonstrate that VERSES Active Inference-based, Bayesian models can achieve comparable or better performance than state-of-the-art reinforcement learning models such as the #1 ranked BBF (Bigger, Better, Faster) from Google’s Deepmind and other deep learning transformer-based models that power OpenAI, Anthropic and Meta’s to LLM’s and all Generative AI models across multiple games using 90% less data, 96% less compute and resulting in models that are up to 97% smaller in size, which is key to operating on low-power devices. In addition, VERSES model performance was conducted on the equivalent of a CPU vs the GPU architecture required for the other algorithms.
“We believe this marks an historic shift for the AI industry at large,” stated Thiruvengada. “We have demonstrated that it is technically feasible to leverage Bayesian approaches at scale, tackling complex challenges like Atari with significantly reduced compute and sample sizes. Simultaneously, we are integrating these advanced capabilities into Genius, ensuring that we deliver a user-friendly and accessible solution for our customers. This is just the beginning of what we can accomplish together.”
A more comprehensive update on Atari results is forthcoming.
The Atari benchmarks come on the heels of VERSES sharing results demonstrating how an agent, powered by Genius, outperformed OpenAI’s o1-Preview, considered the industry-leading reasoning model on the code-breaking test Mastermind. Genius consistently outperformed o1-Preview by reliably solving the code 100% of the time vs. o1-Preview’s 71% accuracy rate while performing 140 times faster and costing 5260 times less. A detailed breakdown of the results can be found here.
Commercial Projects
The initial smart city project in partnership with Analog for simulating taxi fleet management in Abu Dhabi is progressing well and the discovery phase is on schedule.
“We are pleased that a majority of Genius beta users are expected to convert to commercial engagements in 2025,” said James Hendrickson, Chief Operating Officer. “We also have several new projects in a variety of different market segments that are in the scoping phase with contracting expected in Q1.”
Corporate and Operational Updates
As the Company anticipates scaling product and commercial operations, we have made several investments to shore up personnel and organizational processes.
VERSES extended Professor Karl Friston’s exclusive contract as Chief Scientist. The multi-year contract builds on the success of both research and product development and includes incentives tied to future milestones and deliverables.
VERSES researchers attended the 38th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024) held in Vancouver, Canada. Three full papers from VERSES were accepted and seven were included in various workshops with topics spanning, among other areas, active inference, predictive coding, embodied agents, and robotics. Professor Karl Friston presented at the NeuroAI workshop entitled “The three faces of AI,” and participated in a panel discussion on the fusion of AI and Neuroscience with fellow AI pioneer Yoshua Bengio.
Additionally, the Company operationalized research with standardized test environments, frameworks and more robust support for cloud services like Amazon Web Services. There has also been a focus on formalizing and improving knowledge transfer efficiency between research and product in order to help prioritize research efforts based on demand as well as the productization of research.
About VERSES
VERSES is a cognitive computing company building next-generation intelligent software systems modeled after the wisdom and genius of Nature. Designed around first principles found in science, physics and biology, our flagship product, Genius, is a suite of tools for machine learning practitioners to model complex dynamic systems and generate autonomous intelligent agents that continuously reason, plan, and learn. Imagine a Smarter World that elevates human potential through technology inspired by Nature. Learn more at verses.ai, LinkedIn, and X.
On behalf of the Company
Gabriel René, Founder & CEO, VERSES AI Inc.
Press Inquiries: press@verses.ai
Investor Relations Inquiries
U.S., Matthew Selinger, Partner, Integrous Communications, mselinger@integcom.us 415-572-8152
Canada, Leo Karabelas, President, Focus Communications, info@fcir.ca 416-543-3120
When used in this press release, the words “estimate”, “project”, “belief”, “anticipate”, “intend”, “expect”, “plan”, “predict”, “may” or “should” and the negative of these words or such variations thereon or comparable terminology are intended to identify forward-looking statements and information. Although VERSES believes, in light of the experience of their respective officers and directors, current conditions and expected future developments and other factors that have been considered appropriate, that the expectations reflected in the forward-looking statements and information in this press release are reasonable, undue reliance should not be placed on them because the parties can give no assurance that such statements will prove to be correct. The forward-looking statements and information in this press release include, among other things, statements regarding potential future smart city projects, and the ability of the Company to satisfy the intended goals and objectives of the current smart city project.
There are risks and uncertainties that may cause actual results to differ materially from those contemplated in those forward-looking statements and information. In making the forward-looking statements in this news release, the Company has applied various material assumptions. By their nature, forward-looking statements involve known and unknown risks, uncertainties and other factors which may cause our actual results, performance or achievements, or other future events, to be materially different from any future results, performance or achievements expressed or implied by such forward-looking statements. There are a number of important factors that could cause VERSUS’ actual results to differ materially from those indicated or implied by forward-looking statements and information. Such factors may include, among other things, the ability of the Company to negotiate contracts for future smart city projects, or the ability of the Company to achieve the intended goals and objectives of the current smart city project. The Company undertakes no obligation to comment on analyses, expectations or statements made by third parties in respect of its securities or its financial or operating results (as applicable).
Additionally, forward-looking statements involve a variety of known and unknown risks, uncertainties and other factors which may cause the actual plans, intentions, activities, results, performance or achievements of the Company to be materially different from any future plans, intentions, activities, results, performance or achievements expressed or implied by such forward-looking statements. Such risks include, without limitation: the risk that the Company will be unsuccessful in negotiating contracts for future smart city projects; and that the Company may not be able to achieve the intended goals and objectives of the current smart city project. VERSES cautions that the foregoing list of material factors is not exhaustive. When relying on VERSES’ forward-looking statements and information to make decisions, investors and others should carefully consider the foregoing factors and other uncertainties and potential events. VERSES has assumed that the material factors referred to in the previous paragraph will not cause such forward-looking statements and information to differ materially from actual results or events. However, the list of these factors is not exhaustive and is subject to change and there can be no assurance that such assumptions will reflect the actual outcome of such items or factors. The forward-looking information contained in this press release represents the expectations of VERSES as of the date of this press release and, accordingly, are subject to change after such date. VERSES does not undertake to update this information at any particular time except as required in accordance with applicable laws.
FAQ
What are the key performance metrics of VERSES AI (VRSSF) Genius platform compared to OpenAI?
VERSES AI’s Genius platform demonstrated 100% accuracy vs OpenAI’s o1-Preview’s 71% in the Mastermind code-breaking test, performing 140 times faster and costing 5260 times less.
How did VERSES AI (VRSSF) perform in the Atari 10K Challenge?
VERSES AI achieved comparable or better performance than state-of-the-art systems while using 90% less data, 96% less compute, and producing models that are 97% smaller in size.
When will VERSES AI (VRSSF) transition Genius from beta to commercial phase?
VERSES AI plans to transition Genius from beta to its commercial phase in 2025, with the majority of beta users expected to convert to commercial engagements.
What progress has VERSES AI (VRSSF) made in its smart city project?
The initial smart city project with Analog for taxi fleet management in Abu Dhabi is progressing well, with the discovery phase on schedule.
Como entrenador que ha estado viendo ChatGPT y AI se vuelven cada vez más prominentes en la industria del fitness, quería ponerlo a prueba. No es la primera vez: le pedí a Chat GPT que construyera un programa de entrenamiento de 4 semanas hace un tiempo, y tuve emociones mixtas sobre los resultados.
Más de dos años después, e incluso más adelante en la línea de desarrollo de IA, decidí ponerlo a prueba nuevamente. Esta vez, pedí una rutina de movilidad de la cadera de 15 minutos que pudiera hacer desde casa usando solo una de las mejores esteras de yoga como equipo. Le expliqué que me considero hacia el extremo avanzado de la escala de movilidad y dejo que haga lo suyo.
[Image created via OpenAI’s image generation technology]
“Estamos en la cúspide de sistemas que pueden hacer una nueva ciencia”.
Esa línea, en la página 3 del último “Marco de preparación” de OpenAI (versión 2, actualizada el 15 de abril de 2025), señala un posible cambio de paradigma para el ecosistema de I + D, que rápidamente está pasando de ser una etapa interna ansiosa, si no siempre precisa, a una colega potencial de AA, o incluso un investigador principal.
Mirando hacia el futuro, el marco lidia con el potencial de la IA para convertirse en “mejorando recursivamente”. Advierte que la “aceleración importante en la tasa de IA I + D” podría introducir rápidamente nuevas capacidades y riesgos. Esta aceleración podría superar las medidas de seguridad actuales, haciendo que la supervisión sea “insuficiente” y marcando explícitamente el peligro de perder el “mantenimiento del control humano” sobre el sistema de IA.
Hablando en un evento de Goldman Sachs solo unas semanas antes, el 5 de marzo (lanzado el 11 de abril en YouTube), la directora financiera de Operai Sarah Friar reforzó este punto de vista, afirmando que los modelos ya están “presentando cosas novedosas en su campo” y superando simplemente reflejando el conocimiento existente para “extender eso”. Friar señaló además el rápido enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), lo que sugiere “Podemos estar allí”.
Si bien reconoce el debate en curso con algunos expertos que se balancean incluso en el término AGI y mucho menos su viabilidad, al menos con modelos de idiomas grandes), Friar mencionó la opinión del CEO Sam Altman de que la inteligencia general artificial (AGI), la IA que maneja el trabajo humano más valioso, podría ser “inminente”. Esto sugiere que la transición de la IA como herramienta para los investigadores de la IA como investigador puede estar más cerca de lo que muchos se dan cuenta, con primeros ejemplos potencialmente emergentes en campos como el desarrollo de software.
Las principales instituciones de I + D están construyendo activamente capacidades de ‘investigación autónoma’. Por ejemplo, los laboratorios nacionales como Argonne y Oak Ridge están desarrollando ‘laboratorios autónomos’ diseñados específicamente para la ciencia y la química de los materiales. Los Alamos también está trabajando con OpenAi Probar sus modelos de razonamiento en Energía y Aplicaciones de Seguridad Nacional en su supercomputadora de Venado.
En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.
Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.
AI de 5 niveles de Openai marco de madurez
Según los informes, Operai utiliza un marco interno de cinco niveles para comparar su progreso hacia la inteligencia general artificial (AGI). Esta estructura, discutida dentro de la compañía a mediados de 2024 y luego informada por puntos de venta como Bloomberg, describe distintas etapas de capacidad de IA:
Nivel 1: Chatbots / AI conversacional: Sistemas expertos en el lenguaje natural, como Chatgpt.
Nivel 2: razonadores: AI capaz de resolver problemas básicos comparables a un humano altamente educado. En este nivel, los modelos también pueden demostrar habilidades de razonamiento emergentes sin herramientas externas.
Nivel 3: Agentes: Sistemas de IA autónomos que pueden administrar tareas complejas y tomar decisiones durante períodos prolongados en nombre de los usuarios.
Nivel 4: Innovadores: La IA contribuye significativamente a la creatividad y el descubrimiento generando ideas novedosas, ayudando a la invención o impulsando los avances.
Nivel 5: Organizaciones: La etapa del ápice donde la IA puede gestionar y operar las funciones complejas de toda una organización, potencialmente excediendo la eficiencia humana.
En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.
Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.
Han pasado casi 30 años desde que fui a Disney World. Mis recuerdos de Disney son felices, pero no recuerdo ningún detalle más allá de usar oídos, hacer que los personajes firmen mi libro especial de autógrafos y permanezcan despierto hasta tarde para ver el espectáculo de fuegos artificiales en Epcot.
Tengo dos hijas, casi 4.5 y 2.5, que están obsesionados con las princesas, por lo que cuando descubrí que mi familia estaría en Orlando durante unos días en junio, decidí buscar ir a Disney World por el día. Haremos un viaje más grande de Disney World en un par de años, pero los niños menores de 3 años son gratuitos (una de las pocas cosas que sabía sobre Disney), así que pensé que aprovecharíamos eso y les daríamos una gran sorpresa.
El único problema es que pensar en planificar un día en Disney es abrumador. Hay Tanta información Acerca de cómo optimizar su tiempo en los parques.
Decidí pedirle a ChatGPT que planifique mi día, y luego tuve a Mary Helen Law, propietaria de la compañía de planificación de Disney Minnie Mouse Counselors y uno de los principales especialistas en viajes de Conde Nast Traveler, revise el itinerario. Siga leyendo para escuchar qué chatgpt se hizo bien y mal y qué tenía que decir un experto en Disney.
Conocer al experto
Mary Helen Law, fundador de Mini Mouse Counselores
Mary Helen es una madre y experta en viajes. Comenzó su carrera como agente de viajes en 2018 mientras trabajaba en marketing y desarrollo de negocios. En 2019 decidió dejar su trabajo diario para expandir su negocio. Desde entonces, ha ayudado a cientos de familias a planificar vacaciones mágicas en todo el mundo y es uno de los principales especialistas en viajes de Conde Nast Traveler.
My Disney World Chatgpt Planning de planificación
Primero, aquí está el aviso que le di a Chatgpt para crear nuestro itinerario de Disney World:
¿Puedes planificar el día de mi familia en Disney World? Seremos yo, mi esposo y mis dos hijas. Serán 2.5 y 4.5 para el viaje, y aman a Ariel, Elsa y Ana, Moana, Belle, 101 Dalmatians, Cenicienta y Mary Poppins.
Nos gustaría ir a dos parques diferentes en el transcurso del día, pero necesitaremos un descanso de tres a cuatro horas en la mitad del día para una siesta. Nos gustaría hacer un almuerzo sentado en un restaurante temático que nuestras niñas les gustaría en función de sus intereses. ¿Puede planificar un itinerario para el día para los parques que recomendaría? Además, debe haber una parada de bocadillos por la mañana y la tarde.
¿Qué chatgpt hizo lo correcto sobre la planificación de un viaje a Disney World?
Hay muchas cosas que ChatGPT se equivocó sobre la planificación de un viaje a Disney (más sobre eso en un momento), pero sí recomendó paseos y actividades que encajarían bien en función de los intereses de mis hijas, como ir al viaje “Under the Sea” y conocer a Ariel, ver “cuentos encantados con Belle”, con un almuerzo en el restaurante de invitados y ver la festival de la fantasía de Magic Kingdom.
Cuando mi hermana usó un planificador de Disney el año pasado, tuvo la experiencia opuesta. El planificador acaba de recomendar todos los paseos más populares, como Tron, en el que mi sobrino no habría tenido interés, por lo que al menos Chatgpt prestó atención a lo que le dije que le gustaban a mis chicas.
También le pregunté a ChatGPT si tenía algún consejo para tener un día exitoso en Disney, y obtuve una buena información, como usar la aplicación de Disney para verificar los tiempos de espera de viaje y pedir comida con anticipación, y que podríamos usar el programa Rider Switch en caso de que mi hijo menor fuera demasiado pequeño para viajar.
También me dio algunas recomendaciones excelentes sobre qué empacar para el día, como protector solar, toallitas para bebés y bocadillos. Law estuvo de acuerdo en que había algunas pepitas de buena información, pero señaló que ChatGPT no incluía empacar un cargador de teléfono portátil, algo que dijo que necesitaríamos.
Qué chatgpt se equivocó sobre nuestro itinerario del día de Disney
Tres cosas principales para recordar sobre ChatGPT es que solo responde a lo que le da, se está retirando de la información en Internet y puede que no siempre sea correcto, y tampoco hay un elemento humano para ayudar a racionalizar la información.
Por ejemplo, le dije a ChatGPT que quería ir a dos parques, por lo que me dio un itinerario basado en ese aviso. Nunca hubiera sugerido que no haga dos parques porque sería poco realista dadas las edades de mis hijos.
ChatGPT carece de la capacidad de decir que no o sugerir ideas alternativas
Chatgpt hizo lo que le pedí, pero si hubiera abrazado las sugerencias, supongo que nunca habríamos regresado al parque después de una siesta y está muy frustrado.
Law, por otro lado, echó un vistazo a mi aviso y me dijo que realmente recomendaría no saltar en el parque y que deberíamos quedarnos en Magic Kingdom todo el día versus tratar de irme y volver.
Law me explicó que debido a que no nos quedamos en un resort de Disney, pasaremos mucho más tiempo pasando del estacionamiento a los parques, y que mi estimación de 30 minutos probablemente fue más como una hora y media. ChatGPT no sabe cuánto tiempo lleva llegar al estacionamiento y regresar a un hotel y no pudo estimar con precisión la logística detrás de esto.
También recomendó una siesta de cochecito en el carrusel de progreso con aire acondicionado, que según ella generalmente era un lugar más tranquilo, en lugar de tratar de irse y volver al parque. ChatGPT también recomendó este lugar y el Salón de Presidentes actualmente cerrado como un gran lugar para tomar un descanso, pero en general necesitaba un humano con más conocimiento de cómo funcionan las cosas en Disney para ayudarme a entender lo que era realista en lugar de no para nuestro viaje.
Chatgpt no incluyó ningún tiempo de espera para los paseos
Si nos fijamos en el itinerario que Chatgpt me dio por Disney, es como si tuviéramos el parque para nosotros mismos. Según ChatGPT, estaríamos en camino o en una nueva atracción cada 30 minutos.
Incluso sé lo suficiente sobre Disney para saber que eso no sonó bien. Law dijo que probablemente estaríamos en el extremo inferior de los tiempos de espera desde que iremos a principios de junio, pero acordamos que la cantidad de cosas que el itinerario dijo que logramos no parecía realista.
En cambio, ella me acompañó a través de la aplicación de Disney y me mostró cómo podré ver cuáles son los tiempos de espera para cada viaje, cuáles son los tiempos de show y cómo ver qué personajes están.
También me habló de las otras formas en que podemos reducir los tiempos de espera comprando pases de rayos o el pase Premier, que es un programa más nuevo (aunque costoso) que Disney está probando que le da una entrada a cada experiencia de Lightning Lane.
Usar ChatGPT sería excelente para preguntar qué paseos serían apropiados para mis niñas en función de su edad e intereses para que tengamos una idea de qué apuntar durante todo el día, pero la información sobre cómo usar la aplicación para ahorrar tiempo que la ley me dio será mucho más útil. También ayudó a establecer el nivel de mis expectativas sobre lo que podremos lograr en un día, lo que me ayudará a no estresarse por no poder hacerlo todo una vez que lleguemos allí.
Chatgpt se equivocó con cosas importantes que habrían arruinado nuestro día en Disney
Recuerde, soy un novato en Disney, así que tomé toda la información que me dio al pie de la letra.
El problema, dice Law, es que “ChatGPT simplemente no puede mantenerse al día con la cantidad que cambia Disney”. Se extrae de fuentes en todo Internet y no puede discernir lo que es correcto o no, así que terminé con cosas en el itinerario que no son precisos.
¿Uno de los mayores errores? El itinerario dijo que podríamos conocer a Ana y Elsa, los personajes favoritos de mis niñas, en el Princess Fairytale Hall, que no es cierto. Se encuentran y saludan en Epcot en el Royal Sommerhus.
Law sintió mi decepción y me aseguró que las chicas podrían saludar a Ana, Elsa y Olaf en la feria de amistad mágica de Mickey o en el desfile de Magic Kingdom.
¿Otras cosas importantes que Chatgpt se equivocó que habría descarrilado nuestro día? Sugirió conocer a Ariel a las 9 am cuando no está disponible hasta las 10 de la mañana; dijo que podríamos ingresar al parque a las 8 a.m., lo cual es incorrecto teniendo en cuenta que Magic Kingdom abre a las 8:30 a.m. para las personas que permanecen en la propiedad y las 9 a.m. para las personas que se mantienen fuera de la propiedad; y dijo que deberíamos usar Genie+ o un paso rápido para reducir los tiempos de espera, los cuales son servicios que ya no existen.
Es fácil suponer que lo que ChatGPT escupe es exacto, pero en nuestro caso todos estos errores habrían causado una frustración significativa para el día.
¿Debería usar ChatGPT para cualquier parte de su planificación de Disney?
Law dijo que podía ver que ChatGPT era útil para “cosas de espectro muy amplio” al planificar un viaje a Disney, como recomendaciones para qué recurre para quedarse o tener una idea general de qué personajes son los parques (aunque tenga en cuenta, ChatGPT me dio información incorrecta sobre esto).
“Creo que hay mucha seguridad laboral en lo que [travel planners] Haga por las relaciones que tenemos y el conocimiento “, dice, pero dice que no cree que sea una mala idea usar ChatGPT para obtener algunas ideas iniciales antes de hablar con un planificador.
Fuente: @mrscofieldandco | Instagram
¿Debería usar un planificador de Disney para su viaje de Disney?
No tiene que usar un planificador de Disney para planificar su viaje, pero después de mi experiencia con ChatGPT, usaré uno, ya que todavía no sé por dónde comenzar con toda la información.
Trabajar con un planificador de Disney es a menudo gratuito, ya que Disney le paga a una comisión al planificador, pero si no es así, podría valer la pena la inversión solo para asegurarse de obtener la información más precisa.
Si no desea usar un planificador, pregúntele a los amigos que hayan estado en Disney para sus consejos e itinerarios. Puede ser más fácil entender lo que es realista en lugar de no para su familia si tiene hijos de edad similar y aún reducirá el trabajo para usted (Everymom también tiene consejos de mamás para viajar a Disney World con niños pequeños, Disney con un bebé e incluso Disney World mientras está embarazada).
Veredicto final? ChatGPT podría ser bueno para algunos aspectos de la planificación de viajes, pero el itinerario que me dio en base a mi aviso no era realista y tenía muchos errores. Para algo tan complicado como Disney World, tener ideas y juicio humanos se siente como una mejor manera de tratar de garantizar más magia de Disney que los dolores de cabeza.
Sobre el autor
Elliott Harrell, escritor colaborador
Elliott es madre de dos niñas y tiene su sede en Raleigh, NC. Pasa sus días dirigiendo un equipo de ventas y lavando la ropa y sus noches escribiendo sobre las cosas que ama. Le apasiona todas las cosas de la maternidad y la salud de las mujeres. Cuando no está trabajando, escribiendo o criando, puede encontrarla probar un nuevo restaurante en la ciudad o trabajar en su último proyecto de aguja.
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