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Lo que la cortesía enseña chatgpt, y por qué la inteligencia artificial de OpenAi está pagando millones para escuchar

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¿Son “por favor” y “gracias” simplemente buenos modales, o están cambiando cómo ChatGPT aprende, se comporta y cuesta la inteligencia artificial de Openai millones cada día?

Decir “por favor” podría estar costando millones

Es algo que a la mayoría de nosotros se nos enseñó como niños. Di “por favor”. Di “Gracias”. La cortesía no cuesta nada. Pero con inteligencia artificial, esa vieja sabiduría ya no puede ser cierta. Ser educado con un chatbot podría venir con un precio.

En un breve intercambio en X, el CEO de Operai, Sam Altman, reveló un curioso detalle sobre cómo funcionan los sistemas de IA. Cuando se le preguntó cuánto cuesta OpenAi cuando los usuarios incluyen palabras adicionales como “por favor” y “Gracias” en sus consultas para Chatgpt, Altman respondió: “Decenas de millones de dólares bien gastados. Nunca se sabe”.

Cada palabra que escribimos en ChatGPT se procesa a través de vastas centros de datos, donde se divide en tokens, se ejecuta a través de cálculos complejos y se convierte en una respuesta. Incluso pequeñas bromas se tratan de la misma manera. Requieren energía informática.

Eso significa electricidad, sistemas de enfriamiento y más tiempo dedicado por solicitud. Cuando se multiplicó en millones de conversaciones, esos pocos tokens adicionales se acumulan en costos de energía e infraestructura real.

Según una encuesta de diciembre de 2024 realizada por Future, la empresa matriz de Techradar, el 51% de los usuarios de IA en los Estados Unidos y el 45% en el Reino Unido usan regularmente asistentes de IA o chatbots.

Entre ellos, los estadounidenses tenían más probabilidades de ser educados. En los Estados Unidos, el 67% de los usuarios dijeron que hablan con IA con cortesía. De ellos, el 82% dijo que es porque se siente como lo correcto, independientemente de si el destinatario es humano o no.

El otro 18% tiene una motivación diferente. Dijeron que se mantienen educados en caso de que haya un levantamiento de IA, una posibilidad remota, pero que no quieren arriesgarse a estar en el lado equivocado.

Luego está el 33% restante de los usuarios estadounidenses que no se molestan con las sutilezas. Para ellos, el objetivo es obtener respuestas, rápido. O consideran que la cortesía innecesaria o creen que los ralentiza. La eficiencia, no la etiqueta, da forma a la forma en que interactúan.

Consultas de IA y la carga de infraestructura oculta

Cada respuesta de ChatGPT funciona con sistemas computacionales que consumen electricidad y agua. Lo que parece un simple ida y vuelta esconde una operación pesada de recursos, especialmente a medida que el número de usuarios sigue aumentando.

Un informe de Goldman Sachs estima que cada consulta CHATGPT-4 usa aproximadamente 2.9 vatios de electricidad, casi diez veces más que una sola búsqueda en Google.

Los modelos más nuevos como GPT-4O han mejorado la eficiencia, reduciendo esa cifra a aproximadamente 0.3 vatios-horas por consulta, según Epoch AI. Aún así, cuando miles de millones de consultas se hacen diariamente, incluso pequeñas diferencias se suman rápidamente.

Los costos operativos de OpenAI reflejan esta escala. Según los informes, la compañía gasta alrededor de $ 700,000 por día para mantener el CHATGPT en funcionamiento, según las estimaciones internas citadas en múltiples fuentes de la industria.

Una razón importante detrás de este costo es su base de usuarios masivo. Entre diciembre de 2024 y principios de 2025, los usuarios semanales saltaron de 300 millones a más de 400 millones, impulsados ​​en parte por características virales como indicaciones de arte al estilo Gibli. A medida que el uso aumenta, también lo hace la demanda de las redes eléctricas y la infraestructura física.

La Agencia Internacional de Energía proyecta que los centros de datos impulsarán más del 20% del crecimiento de la demanda de electricidad en economías avanzadas para 2030, con IA identificada como el principal impulsor de este aumento.

El agua es otra parte de la ecuación, a menudo pasada por alto. Un estudio realizado por el Washington Post encontró que componer un correo electrónico generado por IA de 100 palabras usa aproximadamente 0.14 kilovatios-hora de electricidad, suficiente para iluminar 14 bombillas LED durante una hora.

Generar esa misma respuesta puede consumir entre 40 y 50 mililitros de agua, principalmente para enfriar los servidores que procesan los datos.

A escala, este nivel de consumo plantea preocupaciones más amplias. En Virginia, el estado con la mayor densidad de centros de datos en los EE. UU., El uso del agua aumentó en casi dos tercios entre 2019 y 2023. Según una investigación realizada por el Financial Times, el consumo total alcanzó al menos 1.85 mil millones de galones solo en 2023.

A medida que los centros de datos continúan extendiéndose por todo el mundo, particularmente en áreas con electricidad y tierra más baratas, se espera que la presión sobre el suministro de agua y energía locales crezca. Es posible que algunas de estas regiones no estén equipadas para manejar el impacto a largo plazo.

Lo que le enseña tu tono a la IA

En los sistemas de IA entrenados en grandes volúmenes de diálogo humano, el tono de la solicitud de un usuario puede influir fuertemente en el tono de la respuesta.

El uso de un lenguaje educado o las oraciones completas a menudo resulta en respuestas que se sienten más informativas, conscientes del contexto y respetuosa. Este resultado no es accidental.

Detrás de escena, modelos como ChatGPT están entrenados en vastas conjuntos de datos de escritura humana. Durante el ajuste, pasan por un proceso conocido como aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana.

En esta etapa, las personas reales evalúan miles de respuestas modelo basadas en criterios como ayuda, tono y coherencia.

Cuando un aviso bien estructurado o cortés conduce a una calificación más alta, el modelo comienza a favorecer ese estilo. Con el tiempo, esto crea una preferencia incorporada por claridad y patrones de lenguaje respetuosos.

Los ejemplos del mundo real refuerzan esta idea. En un experimento informal de Reddit, un usuario comparó las respuestas de AI con la misma pregunta enmarcada con y sin las palabras “por favor” y “gracias”. La versión cortés a menudo activaba respuestas más largas, más exhaustivas y más relevantes.

Un análisis separado publicado en Hackernoon descubrió que las indicaciones de impolite tendían a generar más imprecisiones de objetivos y contenido sesgado, mientras que las moderadamente educadas lograron el mejor equilibrio entre precisión y detalle.

El patrón también se mantiene entre idiomas. En una prueba interlingüística que involucra inglés, chino y japoneses, los investigadores observaron que la grosidad incorporó el rendimiento del modelo degradado en todos los ámbitos.

Ser extremadamente educado no siempre dio mejores respuestas, pero la cortesía moderada generalmente mejoró la calidad. Los resultados también insinuaron los matices culturales, lo que demuestra que lo que cuenta como el nivel de cortesía “correcto” puede variar según el lenguaje y el contexto.

Dicho esto, la cortesía no siempre es una bala de plata. Una reciente revisión de ingeniería de inmediato probó 26 estrategias para mejorar la producción de IA. Entre ellos estaba agregando palabras como “por favor”.

Los resultados mostraron que si bien tales frases a veces ayudaban, no mejoraban constantemente la corrección en GPT-4. En algunos casos, agregar palabras adicionales introdujo el ruido, haciendo que las respuestas sean menos claras o precisas.

Un estudio más detallado realizado en marzo de 2025 examinó la cortesía en ocho niveles diferentes, desde solicitudes extremadamente formales hasta groseros.

Los investigadores midieron resultados utilizando puntos de referencia como Bertscore y Rouge-L para tareas de resumen. La precisión y la relevancia se mantuvieron bastante consistentes independientemente del tono.

Sin embargo, la longitud de las respuestas varió. GPT-3.5 y GPT-4 dieron respuestas más cortas cuando las indicaciones eran muy abruptas. Llama-2 se comportó de manera diferente, produciendo las respuestas más cortas a la cortesía de rango medio y en las más largas en los extremos.

La cortesía también parece afectar cómo los modelos de IA manejan el sesgo. En las pruebas de detección de estereotipo, las indicaciones demasiado educadas y hostiles aumentaron las posibilidades de respuestas sesgadas o de rechazo. La cortesía de rango medio funcionó mejor, minimizando tanto el sesgo como la censura innecesaria.

Entre los modelos probados, GPT-4 tenía la menor probabilidad de rechazar directamente, pero todos mostraron un patrón similar: parece haber un punto dulce en el que el tono ayuda al modelo a responder con precisión sin comprometer el equilibrio.

Al final, lo que decimos, y cómo lo decimos, da forma a lo que recuperamos. Ya sea que apuntemos a mejores respuestas, menos sesgo o simplemente una interacción más reflexiva, nuestra elección de palabras tiene peso.

Y aunque la cortesía no siempre aumenta el rendimiento, a menudo nos acerca al tipo de conversación que queremos de las máquinas con las que estamos hablando cada vez más.

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Los Arkansanos centrales que adoptan herramientas de IA como ChatGPT, pero citan preocupaciones ambientales y de precisión | La gazette demócrata de Arkansas

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El futuro es ahora. Los vehículos autónomos están llevando a las personas a casa después de la noche, los robots humanoides pronto pueden estar doblando la ropa, y compañías como la IA abierta han hecho que la inteligencia artificial sea accesible para casi cualquier persona con conexión a Internet.

Reuters informó que los usuarios activos semanales de OpenAI superaron a los 400 millones en febrero, y un estudio del Centro de Investigación Pew publicado en enero encontró que el 26% de los adolescentes usaban ChatGPT para el trabajo escolar en 2024, frente al 13% del año anterior.

Si bien las críticas a la inteligencia artificial, como su impacto negativo en el medio ambiente y el pensamiento crítico, han circulado en línea y en conversaciones en la mesa de la cena, parece que la IA generativa está aquí para quedarse.

Operai, Inc., una organización de inteligencia artificial con sede en San Francisco, lanzó el chatgpt al público en noviembre de 2022. Este chatbot es un tipo de inteligencia artificial que está capacitada para comprender y generar texto.

Christine Keene, de 58 años, que trabaja como escritora de contenido en la compañía de desarrollo de software con sede en Cincinnati, Paycor, dice que comenzó a usar ChatGPT solo tres semanas después de su lanzamiento y ahora lo usa junto con otros chatbots de IA generativos como Claude y Gemini para completar tareas laborales todos los días.

Antes de la IA generativa, Keene dijo que le tomaría alrededor de dos semanas completar un estudio de caso del cliente. Ahora le toma tres horas.

“La evolución de ChatGPT por sí sola ha sido notable”, dijo en una entrevista telefónica a principios de este mes. “Ha pasado desde que solo conecta un mensaje simple y escupe lo que sea que sea real, ahora, en realidad puede buscar en vivo Internet y mostrar su proceso de pensamiento”.

Desde 2022, OpenAI ha lanzado varias iteraciones de ChatGPT, y las características adicionales, como el modo de chat de voz y el análisis de imágenes, han ampliado sus capacidades.

A pesar de estos avances, Keene dijo que todavía practica precaución al usar el chatbot. Ella verifica las respuestas generadas ejecutando documentos por parte del departamento legal y de cumplimiento de su empresa.

“Esa es una de mis grandes cosas es que nunca tomas nada que te dé al pie de la letra”, dijo. “Es su responsabilidad como usuario verificarlo”.

Keene fue una de las 54 personas, de 16 a 58 años, que respondió a una encuesta de Arkansas Democrat-Gazette sobre cómo y por qué los Arkansanos centrales usan ChatGPT y otros chatbots. De los 54 encuestados, el 81.5 % dijo que usan chatbots, mientras que el 18.5 % ha optado por no usarlos en absoluto.

Facilita la vida

Varios encuestados elogiaron a los chatbots por su conveniencia, velocidad y la simplicidad de las respuestas generadas.

“(It) hace que mi vida cotidiana sea más fácil”, dijo Ben Wood, un residente de Little Rock de 35 años que usa Chatgpt, Grok y Gemini varias veces al día. “(Lo uso) para) cualquier cosa, desde la asignación de cartera, respuestas médicas, resumen de artículos, etc.”

Kate Lawson, una joven de 30 años de Little Rock, dijo que usa ChatGPT varias veces al día como “tipo de asistente todo en uno, terapeuta y socio creativo”. Law dijo que lo usa para escribir correos electrónicos, organizar sus pensamientos o incluso procesar emociones.

“Es como tener un segundo cerebro de apoyo y sin juicio que me ayuda a navegar en la enseñanza, la escuela de posgrado y la vida en general”, dijo.

Miedos, dudas y preocupaciones ambientales

Si bien ChatGPT ayuda a los usuarios con una variedad de tareas, el 66% de los encuestados dijeron que tenían temores y dudas en torno al uso, citando el impacto ambiental e inexactitud en particular.

Carsyn Cann, de 24 años, dijo que ocasionalmente usará ChatGPT para resumir un largo comunicado de prensa o artículo, pero duda en usarlo debido a “preocupaciones ambientales sobre el funcionamiento de los centros de datos, el efecto negativo que tiene en nuestro sistema educativo y cómo a menudo puede dar información incorrecta”.

Quinn Schach, de 25 años, de Little Rock, que utiliza principalmente ChatGPT para obtener ayuda con las tareas laborales y escolares, dijo: “Creo que los problemas conservacionistas son preocupantes, a saber, la cantidad de agua que supuestamente se está utilizando para alimentar el sistema. En realidad no he considerado tanto, pero parece preocupante si de hecho es cierto”.

En los últimos años, los gigantes tecnológicos como Meta y Google han acudido a los estados de Sun Belt para construir centros de datos en parte debido a costos de electricidad relativamente económicos. Estas instalaciones, que respaldan la capacitación y operación de modelos de idiomas como ChatGPT, consumen cantidades significativas de recursos ambientales limitados, como el agua y la electricidad.

Según el Departamento de Energía de los EE. UU., Los centros de datos del sitio web son “uno de los tipos de construcción más intensivos en energía, que consume de 10 a 50 veces la energía por espacio de piso de una oficina comercial típica”.

Un informe del Departamento de Energía de los Estados Unidos publicado a fines del año pasado proyectó que, para 2028, los centros de datos podrían consumir doble o incluso triplicar su participación actual del total de electricidad de los Estados Unidos, impulsadas en gran medida por las crecientes demandas de energía de la inteligencia artificial.

Además del alto consumo de energía, los centros de datos requieren cantidades sustanciales de agua, algunos utilizando entre 1 y 5 millones de galones por día, informó el Washington Post. Según un informe ambiental de 2023 de Google, la compañía utilizó 5.6 mil millones de galones de agua a nivel mundial en 2022, con 5.2 mil millones de galones dedicados exclusivamente a las operaciones de centros de datos.

Dos encuestados, ambas mujeres de 26 años, dijeron que eligen no usar ChatGPT debido a su impacto negativo en el medio ambiente.

Información inexacta

Aunque usa ChatGPT de una a tres veces por semana, Scott Banks, residente de Little Rock, de 35 años, dijo que teme las consecuencias del uso generalizado.

“Me preocupa que las personas más jóvenes, especialmente los estudiantes en la escuela secundaria, sean demasiado en CHATGPT y que las habilidades de escritura que son necesarias para tener una educación completa se atrofiarán. Del mismo modo, me preocupa que las personas mayores, especialmente aquellas que no están familiarizadas con la tecnología, no se den cuenta de que el CHATGPT es solo un modelo de lenguaje y en realidad no” conocen “. Pueden lidiar demasiado y no darse cuenta de que les da falsas o que sean falsas o en la información precisa”. “.

Frank McCown, presidente de informática de la Universidad de Harding, dijo: “Definitivamente quiero que mis alumnos sepan cómo usar herramientas de IA, pero también saben dónde están bastante limitados”.

Al estructurar sus clases de codificación, dijo que alienta a los estudiantes a tener una comprensión fundamental de los programas antes de alentarlos, más adelante en el semestre, a usar herramientas de IA para aumentar la eficiencia en las tareas. De esta manera, dijo, pueden criticar los resultados generados para la precisión.

“De hecho, intentaremos usar la IA para escribir algunos programas, y señalaremos cómo cometió errores o realmente no eligió una buena metodología … o cómo realmente produjo la respuesta incorrecta”, dijo McCown.

Drew Fowler, de 24 años, estudiante de medicina de primer año en las ciencias médicas de la Universidad de Arkansas, dijo que usa ChatGPT varias veces a la semana para ayudar con su trabajo escolar generando preguntas de práctica basadas en diapositivas. También lo ayuda a romper temas complicados.

“Y esta semana lo usé y me vinculó a algunos artículos y revistas que fueron útiles para lo que íbamos a pasar. Por lo tanto, fue una especie de buena herramienta de búsqueda, aparte de los motores de búsqueda de Google y Bing”, dijo Fowler en una entrevista de seguimiento a principios de este mes.

Sin embargo, el estudiante de Med descubrió que el chatbot no siempre es preciso y puede presentar información falsa con confianza.

Una vez, después de pedirle a ChatGPT que identifique una sección transversal de un cerebro basada en una imagen, Fowler dijo que el chatbot continuó identificando erróneamente la parte del cerebro que se muestra incluso cuando intentó retroceder.

“Simplemente se duplicó y me dijo que la respuesta incorrecta era correcta … pero supongo que tuvo más problemas para leer fotos e imágenes”, dijo Fowler.

Instancias como estas han hecho que Fowler use el chatbot más como una herramienta de detección que una fuente de información final.

“Me gusta salir de la confianza pero verificar el método. Así que confío en que me está dando la respuesta correcta, pero definitivamente trato de encontrar una fuente secundaria que pueda verificar para obtener mucha información”, dijo.

Y Fowler no está solo en esta experiencia. Un análisis de 2024 realizado por investigadores de la Universidad de Purdue encontró que el 52% de las respuestas de ChatGPT contienen información incorrecta.

Algunos encuestados también cuestionaron su capacidad para proporcionar comentarios útiles.

“A veces parece darme un pulgar en el trabajo que sé que necesita más mejora. No es súper honesto”, dijo Halina Hunt, de 21 años.

McCown dijo que sus alumnos habían expresado su preocupación en torno a los chatbots que plagan el trabajo de los demás, ya que está capacitado utilizando un amplio conjunto de datos que incluye la propiedad intelectual de los demás.

“No me gusta que la idea de que OpenAi se le permita robar las obras protegidas por derechos de autor de autores y editores para capacitar a su chatbot. Debería ser ilegal, si de alguna manera no está ya”, un estudiante de Harding de 19 años que elige no usar ChatGPT escribió en su respuesta de encuestas.

Pero la mayoría de los encuestados dijo que ChatGPT se ha vuelto indispensable para ellos.

El profesor de la Universidad de Harding, Joe Faith, dijo que usa IA generativa con frecuencia para hacer una lluvia de ideas de ideas de proyectos para sus alumnos, depurar un código delicado o crear imágenes personalizadas para las presentaciones. La licenciatura de la universidad en inteligencia artificial, la creación de Faith, comenzará en el otoño.

“Una de las grandes luchas con la enseñanza es que estás buscando imágenes para ayudar a mostrar ideas, pero a veces no hay una imagen que coincida exactamente con lo que estás buscando. Pero, con IA, puedo tener libertad creativa. Puedo crear una imagen que parezca exactamente como quiero”, dijo.

Faith también usa la magia creativa de la IA para generar imágenes de sí mismo en diferentes formas, desde Muppet hasta crochet Doll, para una serie que publica en su cuenta de LinkedIn.

“Hago estas cosas divertidas como esa, solo para mostrarle a la gente algunos de los lados más suaves de [AI]”Él dijo.” No todo es serio todo el tiempo “.

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¿Por qué son tan confusos los nombres de los chatgpt? GPT 4O, O3, 4.1 mini y más explicado

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Si alguna vez has abierto chatgpt y te has sentido desconcertado por la sopa del alfabeto de los nombres de los modelos, como GPT-4O, O3, O4-Mini, no estás solo.

Openai (la compañía detrás de ChatGPT) no lo hace exactamente fácil con sus convenciones de nombres. Pero comprender cuáles son estos modelos, qué pueden hacer y cómo acceder a ellos puede ayudarlo a aprovechar al máximo Chatgpt

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Predicción de AI de Google Gemini para la primera ronda

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Durante el período previo a cada draft de la NBA, puede ser difícil saber en qué confiar Intel. Algunos borradores simulados terminan siendo notablemente precisos. Otros terminan siendo ridículamente incorrectos. La varianza puede ser parte de la diversión y el drama que hace que este sea uno de los eventos anuales más grandes de la liga.

Y ahora la inteligencia artificial es capaz de soportar la especulación.

Hay poco misterio sobre la selección número 1 en el draft de la NBA de 2025, que está programado para comenzar el 25 de junio. Cooper Flagg of Duke es la mejor opción proyectada para los Dallas Mavericks, que ganó la lotería del draft de la NBA de este año a pesar de las largas probabilidades, y AI está de acuerdo con ese sentimiento. USA TODAY Sports le pidió a Google Gemini AI que ejecutara una simulación de cada selección de primera ronda durante el draft de la NBA de 2025 y devolvió los resultados basados ​​en “las proyecciones actuales, las necesidades del equipo y algunas lógicas de draft general”.

Así que Flagg fue la selección número 1 de la IA y Duke estaba bien representado entre los 10 mejores. La simulación de AI de Google Gemini también tuvo un número significativo de perspectivas internacionales, tanto de las filas universitarias como de los clubes profesionales en el extranjero, saliendo del tablero en la primera ronda. Pero cada una de las ocho mejores selecciones proyectadas por AI, y 15 de las primeras 16 selecciones, jugaron baloncesto universitario durante la temporada 2024-25.

Aquí hay un desglose de las selecciones de primera ronda del draft de la NBA de 2025 hechas por un Google Gemini AI Smiulation, así como cómo ver el próximo mes cuando los equipos de la liga se reúnen en Brooklyn para hacer sus selecciones reales:

Draft de la NBA 2025: predicciones de IA para cada selección de primera ronda

Las selecciones y comentarios de primera ronda fueron generados por una simulación de AI de Google Gemini del borrador de la NBA de 2025 basado en “Proyecciones actuales, necesidades del equipo y algún borrador general de lógica”.

  1. Dallas Mavericks: F Cooper Flagg, Duke-“Los Mavericks, con la selección de sorpresa No. 1, aterrizan el mejor talento de consenso en Flagg. Su potencial bidireccional, el atletismo y la eficiencia de puntuación serán un impulso masivo para su era posterior a Luka”.
  2. San Antonio Spurs: G Dylan Harper, Rutgers: “Los Spurs encuentran su posible guardia principal para emparejar con Victor Wembanyama. Harper trae tamaño, versatilidad en la pelota y una fuerte jugada a San Antonio”.
  3. Filadelfia 76ers: F ACE BAILEY, RUTGERS-“Filadelfia asegura un ala de puntuación eléctrica en Bailey. Su habilidad de hacer disparos, tamaño y versatilidad defensiva inyectará una potencia de fuego instantánea y una presencia atlética muy necesaria”.
  4. Charlotte Hornets: G VJ Edgecombe, Baylor – “Los Hornets agregan un atleta de élite y un guardia de puntuación dinámico en Edgecombe. Su explosividad y defensa disruptiva complementarán a Lamelo Ball y Brandon Miller”.
  5. Jazz de Utah: G Tre Johnson, Texas – “Utah obtiene un goleador puro y un prolífico tirador en Johnson. Se proyecta como un joven guardia de puntuación que puede derribar constantemente tiros”.
  6. Washington Wizards: G/F Kon Knueppel, Duke – “Los Wizards eligen a un jugador inteligente y fundamental en Knueppel, conocido por su excelente disparo y su coeficiente intelectual de baloncesto. Será una pieza versátil para su reconstrucción”.
  7. Pelícanos de Nueva Orleans: C Khaman Maluach, Duke – “Los pelícanos abordan su pista delantera con la perspectiva internacional masiva e intrigante, Maluach. Su tamaño, instintos alrededor de la llanta y la ventaja defensiva son innegables”.
  8. Brooklyn Nets: G Jeremiah Fears, Oklahoma-“Brooklyn da un giro sobre el armador de alto riesgo y alto recompensa, teme. Su velocidad de élite y su habilidad para atacar el borde podrían convertirlo en un arma ofensiva dinámica”.
  9. Toronto Raptors: F Noa Essengue, Ratiopharm Ulm-“Los Raptors seleccionan Essengue, una perspectiva internacional en rápido aumento. Su intrigante conjunto de habilidades y su disparo consistente lo convierten en una valiosa inversión a largo plazo”.
  10. Cohetes de Houston: G Kasparas Jakucionis, Illinois – “Houston agrega un creador de juegos con buen tamaño y capacidad de finalización en Jakucionis. Tendrá que refinar su juego, pero su potencial como pieza conectiva es clara”.
  11. Portland Trail Blazers: C Derik Queen, Maryland – “Los Blazers encuentran a un gran hombre experto en Queen, que puede contribuir dentro con su astuto puntaje y paso. Suman la necesidad de Portland en la cancha delantera”.
  12. Bulls de Chicago: F Collin Murray-Broyles, Carolina del Sur-“Los Bulls toman un defensor dinámico y un anotador interior capaz en Murray-Boyles. Su impacto defensivo y el juego físico serán valiosos”.
  13. Atlanta Hawks: G Cedric Coward, Estado de Washington – “Los Hawks recogen un ala versátil en Coward, que impresionó en la cosechadora con su atletismo y envergadura. Ofrece alza y potencial defensivos como tirador”.
  14. San Antonio Spurs: F Carter Bryant, Arizona-“Con su segunda selección de lotería, los Spurs agregan otro ala de dos vías en Bryant. Puede defender y derribar tiros, proporcionando profundidad y versatilidad”.
  15. Oklahoma City Thunder: F ASA Newell, Georgia-“El Thunder Select Newell, un gran hombre rápido y fluido que puede dirigir y proporcionar un bloqueo de disparos. Su atletismo y su motor se ajustan al estilo de OKC”.
  16. Magia de Orlando: F Liam McNeeley, UConn – “La magia trae a McNeeley, un tirador suave y natural con un lanzamiento rápido. Su juego ofensivo debería traducirse bien”.
  17. Minnesota Timberwolves: G Egor Dmin, BYU-“Los Timberwolves agregan un creador de juegos versátil en Demin, que tiene un tamaño de ala pero habilidades de toma de decisiones similares a la guardia”.
  18. Washington Wizards: G Nolan Troee, Saint-Quentin-“Los Wizards toman otro swing internacional con Traore, un armador rápido que sobresale en pantallas de pelota. Ofrece al revés como creador”.
  19. Brooklyn Nets: F Noah Penda, Le Mans – “Las redes continúan construyendo con talento internacional, seleccionando Penda. Ofrece una mezcla de atletismo y habilidades de desarrollo”.
  20. Miami Heat: G Jase Richardson, Estado de Michigan – “El calor busca un guardia dinámico en Richardson, que aporta velocidad, puntuación y creación a la pista trasera. Podría proporcionar una chispa de banco instantánea”.
  21. Jazz de Utah: G/F Nique Clifford, Estado de Colorado-“The Jazz Select Clifford, un ala senior con fuertes instintos defensivos y un juego ofensivo completo”.
  22. Atlanta Hawks: F/C Rasheer Fleming, Saint Joseph’s – “Los Hawks eligen a un hombre grande en desarrollo en Fleming, conocido por su atletismo y potencial defensivo”.
  23. Pacers de Indiana: F/C Thomas Sorber, Georgetown – “Los marcapasos agregan tamaño y presencia interior con Sorber, un hombre grande con buen toque alrededor del borde y un saltador en desarrollo”.
  24. Oklahoma City Thunder: F Will Riley, Illinois – “OKC agrega más profundidad de ala y disparos con Riley, que ha mostrado buenos destellos de puntuación”.
  25. Magia de Orlando: G/F Hugo González, Real Madrid – “La magia invierte en otro talento internacional en González, un ala defensiva de élite con el potencial de desarrollar su juego ofensivo”.
  26. Brooklyn Nets: G/F Ben Saraf, Ratiopharm Ulm – “Las redes utilizan una de sus múltiples selecciones en Saraf, otro prospecto internacional prometedor que podría convertirse en un delantero versátil”.
  27. Brooklyn Nets: F Joan Beringer, Cedevita Olimpija-“Con su cuarta selección de primera ronda, los Nets toman otro swing internacional con Beringer, agregando más potencial a largo plazo a su lista”.
  28. Boston Celtics: F Danny Wolf, Michigan – “Los Celtics eligen a un hombre grande hábil en Wolf, que tiene un juego ofensivo en desarrollo y una buena capacidad de pase para su tamaño”.
  29. Phoenix Suns: C Maxime Raynaud, Stanford – “Los Suns buscan agregar más profundidad de la cancha delantera y disparar con Raynaud, un gran gran que puede estirar el piso”.
  30. Clippers de Los Ángeles: G/F Drake Powell, Carolina del Norte-“Los Clippers completan la primera ronda con Powell, un jugador activo bidireccional conocido por su versatilidad defensiva y su bloqueo de disparos”.

¿Cuándo es el draft de la NBA de 2025?

El draft de la NBA de 2025 está programado para tener lugar durante dos días, con la primera ronda programada para el miércoles 25 de junio a partir de las 7 pm ET, y la segunda ronda se presentará el jueves 26 de junio.

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