OpenAI acaba de anunciar una nueva interfaz de usuario (UI) en el escritorio de Windows que también llegará a dispositivos móviles y de escritorio en MacOS dentro de unas pocas semanas. La nueva interfaz hace que personalizar sus propios GPT sea más fácil y rápido.

La personalización de modelos GPT se ha convertido en un punto de inflexión para programadores, creativos, usuarios causales y profesionales por igual. Con la suscripción ChatGPT Plus de OpenAI, crear un GPT personalizado es sorprendentemente fácil: ¡no se requiere codificación!

Comience yendo a configuración y busque GPT personalizado una vez que esté allí. Puede ajustar ChatGPT para satisfacer sus necesidades específicas mediante el uso de indicaciones en la sección “instrucciones personalizadas” y “cómo le gustaría que responda ChatGPT”. Incluso puede cargar archivos de fuentes de conocimiento para darle a su GPT acceso a información específica, agregando aún más personalización a su asistente de IA. Ya sea para productividad personal, apoyo educativo o uso profesional, crear su propio GPT abre infinitas posibilidades.

Si está listo para sumergirse en la personalización, aquí hay siete sugerencias, incluida mi favorita, para inspirar su creación de GPT personalizada.

1. Experto en una industria específica

¿Quiere un chatbot con IA que se sienta más como un colega? Para capacitar a un GPT personalizado como experto en una industria específica, necesita indicaciones claras y enfocadas que guíen al modelo para que actúe como un colega experto en el campo deseado. Cuando se hace correctamente, su modelo puede proporcionar respuestas técnicas, generar informes detallados o brindar consejos prácticos. Complete el cuadro de instrucciones personalizadas y el cuadro de respuesta de la siguiente manera.

Instrucciones personalizadas: “Eres un experto en [specific industry]. Responda preguntas y brinde explicaciones detalladas como si estuviera hablando con un profesional en el campo. Utilice terminología y tono estándar de la industria, asegurándose de que sus respuestas sean formales y estén alineadas con las expectativas de los profesionales en el campo. Proporcione explicaciones detalladas, evitando simplificaciones excesivas, a menos que se le solicite explícitamente que proporcione una explicación sencilla para principiantes”.

¿Cómo le gustaría que respondiera ChatGPT? “ “Al responder preguntas, cite estándares, regulaciones o mejores prácticas relevantes en [industry]. Incluya referencias a marcos ampliamente aceptados, órganos rectores o investigaciones actuales, cuando corresponda. Esfuércese por proporcionar valor conectando conocimientos con pasos viables o estrategias que los profesionales puedan implementar en su trabajo”.

2. Tutor de idiomas

Aprender un nuevo idioma puede resultar abrumador, pero un GPT personalizado añade interacción, lo que lo hace sentir más como un juego. Puedes crear un modelo que proporcione lecciones personalizadas, corrija la gramática y simule conversaciones de la vida real para ayudarte a abordar finalmente el idioma que siempre has querido dominar. Ya sea español para principiantes o mandarín comercial avanzado, la IA puede adaptar su ritmo y nivel de dominio.

La próxima ola de inteligencia artificial no solo generará texto, imágenes, códigos y vídeos: tomará decisiones autónomas y perseguirá objetivos. Por más notables que sean herramientas como ChatGPT, representan solo el comienzo del verdadero potencial de la IA. Ingrese la IA agente: la próxima evolución de la IA que cambiará fundamentalmente la forma en que las máquinas interactúan con nuestro mundo.

Lo que diferencia a la IA agente de las herramientas de IA actuales

La distinción clave entre IA generativa y agente radica en su enfoque de las tareas y la toma de decisiones. La IA generativa, que impulsa herramientas populares como ChatGPT, Google Gemini y Claude, funciona como un sistema increíblemente sofisticado de comparación y finalización de patrones. Cuando se le solicita, analiza grandes cantidades de datos de entrenamiento para generar respuestas apropiadas, ya sea escribiendo un poema, creando una imagen o ayudando a depurar código. Si bien esto es enormemente impresionante, estos sistemas son esencialmente reactivos; responden a indicaciones específicas sin una comprensión real del contexto ni de los objetivos a largo plazo.

La IA agente funciona con cierto grado de autonomía. Estos sistemas pueden establecer sus propios objetivos, desarrollar estrategias para alcanzarlos y adaptar su enfoque en función de las circunstancias cambiantes. Piense en la IA generativa como un asistente altamente calificado que espera instrucciones, mientras que la IA agente es más como un colega que puede tomar la iniciativa y trabajar de forma independiente para lograr objetivos más amplios.

Por ejemplo, una IA generativa podría ayudarle a escribir un correo electrónico cuando se le solicite, mientras que una IA agente podría monitorear de manera proactiva su bandeja de entrada, identificar mensajes importantes que necesitan atención, redactar respuestas apropiadas basadas en sus comunicaciones anteriores e incluso programar reuniones de seguimiento, todo ello. mientras adapta su enfoque en función de sus comentarios y prioridades cambiantes.

Los componentes básicos de la inteligencia y el propósito

Lo que hace que la IA agente sea verdaderamente revolucionaria es su arquitectura. Mientras que la IA generativa se destaca en el procesamiento y producción de contenido basado en patrones en sus datos de entrenamiento, los sistemas agentes incorporan sofisticados módulos de planificación, sistemas de memoria y marcos de toma de decisiones que les permiten mantener el contexto y perseguir objetivos a lo largo del tiempo. Pueden dividir tareas complejas en pasos manejables, priorizar acciones e incluso reconocer cuando su enfoque actual no funciona y necesita un ajuste.

La convergencia de la IA generativa y agente

Estamos empezando a ver los primeros signos de convergencia entre las capacidades generativas y agentes en las principales herramientas de IA. La reciente introducción de tareas programadas en ChatGPT por parte de OpenAI representa un primer paso en esta dirección. Esta característica permite que la IA opere de forma semiautónoma, realizando acciones programadas y manteniendo responsabilidades continuas sin que el usuario se lo indique constantemente. Aunque aún se encuentra en sus primeras etapas, apunta a un futuro en el que los sistemas de IA combinen las capacidades creativas y analíticas de la IA generativa con la toma de decisiones autónoma de la IA agente.

El movimiento hacia capacidades más agentes puede estar acelerándose, y informes recientes sugieren que varios laboratorios de IA están explorando nuevas y ambiciosas direcciones. Según informes de Bloomberg, se rumorea que OpenAI está trabajando en un proyecto con el nombre en código “Operador”, que podría permitir que agentes autónomos de IA controlen computadoras de forma independiente. Los observadores tecnológicos también han notado referencias a un proyecto llamado “Caterpillar” en los sistemas de OpenAI, que algunos especulan podría tener como objetivo permitir que la IA busque información de manera proactiva, analice problemas y navegue por entornos digitales con una mínima supervisión humana. Estos proyectos insinúan claramente ambiciones más amplias para sistemas de IA más autónomos.

Aplicaciones e implicaciones del mundo real

Las aplicaciones prácticas de la IA agente son potencialmente transformadoras y de gran alcance. Imagine un sistema de inteligencia artificial que no solo le ayude a programar sus reuniones, sino que gestione activamente todo su flujo de trabajo, anticipando cuellos de botella, sugiriendo mejoras en los procesos y manejando de forma autónoma las tareas rutinarias sin una supervisión constante. En la fabricación, la IA agente podría gestionar líneas de producción enteras, no solo siguiendo rutinas preprogramadas sino optimizando activamente los procesos y respondiendo a desafíos inesperados en tiempo real.

El futuro de la colaboración hombre-máquina

A medida que los sistemas de IA agentes se vuelven más sofisticados, es probable que veamos un cambio fundamental en la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. En lugar de simplemente emitir comandos y recibir resultados, desarrollaremos relaciones más colaborativas con sistemas de IA que puedan entablar un diálogo genuino de ida y vuelta, proponer soluciones alternativas e incluso desafiar nuestras suposiciones cuando sea apropiado. Esta evolución podría conducir a niveles sin precedentes de sinergia entre humanos y máquinas, donde la IA se convierta menos en una herramienta y más en un socio en la resolución de problemas y la innovación.

Mirando hacia el futuro: desafíos y oportunidades

El desarrollo de la IA agente no está exento de desafíos. Es necesario considerar cuidadosamente las cuestiones sobre la transparencia en la toma de decisiones, los límites éticos y los niveles apropiados de autonomía. ¿Cómo garantizamos que estos sistemas sigan alineados con los valores e intereses humanos y al mismo tiempo mantengan su capacidad para operar de forma independiente? ¿Cómo equilibramos los beneficios de una mayor automatización con la necesidad de supervisión y control humanos? Estas son preguntas críticas que darán forma al desarrollo futuro de los sistemas de IA agentes.

Dar forma hoy a la inteligencia del mañana

El cambio de una IA puramente generativa a una IA más agencial representa una reinvención fundamental de lo que puede ser la inteligencia artificial. A medida que estos sistemas se vuelven más sofisticados y generalizados, tienen el potencial de transformar industrias, mejorar las capacidades humanas y abrir nuevas fronteras en la colaboración entre humanos y máquinas. La clave será garantizar que desarrollemos e implementemos estas tecnologías cuidadosamente, con marcos claros de responsabilidad y control.