Noticias
Búsqueda de ChatGPT frente a Google: ¿en qué se diferencian?
Durante las últimas dos décadas, el motor de búsqueda Google ha sido el estándar de facto para las búsquedas en Internet. Esa posición dominante se ha visto desafiada en los últimos años por el surgimiento de un enfoque completamente diferente para el descubrimiento de búsquedas basado en el conocimiento: ChatGPT.
Cuando llegó ChatGPT en noviembre de 2022, introdujo una experiencia muy diferente para los usuarios con preguntas. Mientras que los motores de búsqueda tradicionales ofrecen una lista de enlaces en respuesta a una consulta, ChatGPT proporciona respuestas.
En octubre de 2024, ChatGPT introdujo la búsqueda ChatGPT, que ofrece información actualizada y en vivo, algo que falta en su versión original. Y Google tampoco se ha quedado de brazos cruzados. Con Google AI Overviews, el gigante de las búsquedas integró capacidades de IA generativa en su búsqueda, brindando a los usuarios resúmenes y respuestas a consultas de contenido.
¿Cómo funciona la búsqueda ChatGPT?
El ChatGPT original basó su servicio enteramente en el conocimiento recopilado por un modelo de lenguaje grande (LLM) a través de una fase de capacitación. La versión normal de ChatGPT tiene una fecha límite de conocimiento (basada en cuándo se completó el entrenamiento de su modelo subyacente) y no conoce información ni eventos posteriores a esa fecha.
La búsqueda de ChatGPT ignora ese límite de conocimiento, operando a través de una combinación de tecnologías, con su base construida sobre una versión especialmente ajustada del GPT-4o LLM de OpenAI. OpenAI mejoró este modelo base utilizando técnicas posteriores al entrenamiento, particularmente al destilar los resultados de su modelo de vista previa o1. Según el proveedor, el modelo OpenAI o1 se destaca específicamente por sus capacidades de razonamiento mejoradas, lo que respalda su experiencia de búsqueda más refinada y precisa.
Para acceder a información más allá del límite de capacitación del LLM, la búsqueda de ChatGPT integra información de fuentes adicionales, incluidas las siguientes:
- Proveedores de búsqueda de terceros. La búsqueda de ChatGPT utiliza proveedores de búsqueda de terceros, como Microsoft Bing.
- Asociaciones de medios. Además, la búsqueda de ChatGPT incorpora fuentes de contenido de numerosos socios de medios, incluidos The Associated Press, Reuters y Tiempos financieros.
El servicio de búsqueda ChatGPT procesa las consultas de los usuarios a través de una interfaz de lenguaje natural y mantiene el contexto en múltiples preguntas, creando interacciones que son más conversacionales e intuitivas. Más allá de simplemente devolver enlaces, la búsqueda de ChatGPT proporciona resúmenes concisos de información, así como enlaces de origen.
¿Cuáles son las distinciones funcionales entre la búsqueda ChatGPT y la Búsqueda de Google?
La búsqueda de ChatGPT y la búsqueda de Google toman caminos divergentes para proporcionar resultados a las consultas de los usuarios.
- Interfaz. ChatGPT ofrece a los usuarios una interfaz de IA conversacional, donde los usuarios hacen preguntas en un enfoque más de ida y vuelta. Cuando interactúan con el motor de búsqueda tradicional de Google, los usuarios escriben términos y no mantienen interacciones de conversación con el motor de búsqueda.
- Seguimientos. El enfoque de IA conversacional de ChatGPT generalmente mantiene el contexto mucho mejor que el de Google durante las preguntas de seguimiento que profundizan en un tema específico.
- Procesamiento de información. De forma predeterminada, la búsqueda de ChatGPT resume información que responde directamente a la consulta de un usuario. El modelo central de Búsqueda de Google no resume la información; se basa en su propio conjunto de algoritmos complejos de Google para clasificar y mostrar resultados relevantes. Sin embargo, Google AI Overviews ofrece respuestas resumidas que también responden preguntas.
- Información en tiempo real. La búsqueda de ChatGPT tiene capacidades limitadas en tiempo real a través de sus asociaciones y proveedores externos. Google rastrea e indexa continuamente la web, proporcionando información más actualizada sobre una variedad de temas.
- Formato de resultados. La Búsqueda de Google proporciona una lista de enlaces que incluye páginas web, imágenes, vídeos y fragmentos destacados. Si bien Google AI Overviews mejora algunos resultados de búsqueda con información resumida y enlaces de fuentes, ChatGPT ofrece respuestas detalladas en forma de párrafos que también incluyen enlaces a fuentes citadas.
Diferencias clave entre la búsqueda de Google y la búsqueda de ChatGPT
El siguiente cuadro detalla las diferencias importantes entre la Búsqueda de Google y la búsqueda de ChatGPT.
Característica | Búsqueda de Google | Búsqueda de ChatGPT |
Tecnología central | algoritmos de google | GPT-4o Maestría en Derecho |
Fuente de información | Rastreo web en tiempo real | Conjunto de datos previamente entrenado más búsqueda limitada en tiempo real |
Interfaz de usuario | Cuadro de búsqueda basado en consultas | chatbot conversacional |
Formato de resultados | Lista de enlaces con fragmentos | Respuestas coherentes y conversacionales. |
Manejo de contexto | Limitado | Mantiene el contexto en múltiples consultas |
Integración del comercio electrónico | Listados de productos y comparaciones de precios. | Información limitada del producto |
Método de citación | Enlaces a fuentes | Citas en línea con enlaces a fuentes |
¿Cuáles son las limitaciones de la búsqueda ChatGPT en comparación con la Búsqueda de Google?
A pesar de sus avances, la búsqueda ChatGPT enfrenta varias limitaciones en comparación con la Búsqueda de Google, incluidas las siguientes:
- Acceso a la información y alcance de los datos. La Búsqueda de Google tiene un índice masivo de información gracias a su rastreador web con décadas de antigüedad. ChatGPT no tiene ese linaje ni acceso al volumen total de información de Internet.
- Información en tiempo real. Si bien la búsqueda ChatGPT proporciona algunas capacidades en tiempo real, va a la zaga de Google en cuanto a proporcionar la información más actualizada sobre diversos temas.
- Preocupaciones por la precisión. Un problema persistente con los LLM en general es el riesgo de sufrir alucinaciones por IA. Aunque ese riesgo persiste con Google AI Overviews, es menos probable que ocurra debido a su proceso de rastreo web.
- Desafíos de verificación. Si bien la búsqueda ChatGPT proporciona citas, verificar la precisión y credibilidad de una fuente es más desafiante en comparación con el sistema de clasificación de páginas establecido de Google.
Pros y contras de la búsqueda de ChatGPT
Existen algunas ventajas y limitaciones clave de la búsqueda de ChatGPT.
Ventajas
- Comprensión del lenguaje natural para consultas intuitivas.
- Conciencia contextual para preguntas de seguimiento.
- Explicaciones detalladas y resúmenes.
- Potencial para tareas creativas y analíticas.
- IA conversacional para una experiencia de usuario más atractiva.
Contras
- Acceso limitado a información en tiempo real.
- Generando respuestas inexactas en ocasiones.
- Alcance de información más reducido en comparación con los motores de búsqueda tradicionales.
- Falta de capacidades de búsqueda visual.
- Sesgos heredados de los datos de entrenamiento.
Pros y contras de la Búsqueda de Google
Google también tiene sus ventajas y limitaciones clave.
Ventajas
- Índice masivo de páginas web rastreadas a lo largo de décadas para obtener un nivel profundo de resultados de búsqueda.
- Actualizaciones de información en tiempo real que abarcan múltiples categorías.
- Integración de varios tipos de medios, incluidas imágenes, vídeos y mapas.
- El mayor grado de seguridad y autenticidad de los algoritmos de Google para resultados relevantes y clasificados.
Contras
- Interfaz menos conversacional.
- Cantidad abrumadora de información presentada en ocasiones.
- Resúmenes de información menos fáciles de usar, aunque Google AI Overviews reduce esa brecha.
- Capacidad limitada para comprender consultas contextuales complejas.
¿Puede la búsqueda ChatGPT reemplazar la búsqueda de Google?
La respuesta simple es no. ChatGPT no reemplaza completamente la Búsqueda de Google, al menos a corto plazo.
Hay muchas razones por las que Google sigue siendo el motor de búsqueda dominante en Internet. Google atiende eficazmente las necesidades de sus usuarios. Su enfoque de rastreo web para la recopilación de información supera fácilmente al servicio de ChatGPT. Incluso con su gran conjunto de datos de capacitación y sus asociaciones con los medios, la búsqueda de ChatGPT no puede igualar el acceso completo a Internet de Google. Para toda una generación de usuarios de Internet, la Búsqueda de Google es la forma predeterminada de encontrar una respuesta, y eso no es algo que se pueda reemplazar fácilmente.
Esto no significa que ChatGPT no desplazará a Google para algunos tipos de búsquedas. Los usuarios que buscan respuestas directas a sus consultas, rápidamente, se benefician de la interfaz ChatGPT. Pero no reemplazará a Google en el corto plazo. La forma en que evolucione la búsqueda de ChatGPT, por supuesto, determinará si se reduce la brecha con el acceso a Internet y las capacidades de búsqueda más amplias de la Búsqueda de Google.
Sean Michael Kerner es consultor de TI, entusiasta de la tecnología y experto en retoques. Sacó Token Ring, configuró NetWare y se le conoce por compilar su propio kernel de Linux. Consulta con organizaciones industriales y de medios sobre cuestiones tecnológicas.
Noticias
Conozca a Sora: la IA de texto a video de OpenAI
La IA generativa ha avanzado rápidamente. Las imágenes generadas por IA ahora son fotorrealistas y las herramientas de IA generativa están integradas en teléfonos Android compactos. Sin embargo, los videos generados por IA se han quedado atrás en calidad con respecto a las imágenes generadas por IA. Sora de OpenAI tiene como objetivo cerrar esta brecha, estableciendo un nuevo punto de referencia para los videos generados por IA. Esta guía proporciona una descripción general de Sora y sus características clave.
Relacionado
¿Qué es la IA generativa?
Un agente de la voluntad humana, un amplificador de la cognición humana. Descubra el poder de la IA generativa
La historia y la inspiración detrás de Sora
Sora, presentado por OpenAI en febrero de 2024 y lanzado públicamente en diciembre de 2024, es un modelo de IA que genera vídeos a partir de descripciones de texto. Disponible para usuarios de ChatGPT Plus y Pro, el nombre de Sora (una palabra japonesa que significa “cielo”) refleja su potencial creativo ilimitado.
El equipo de desarrollo, incluidos los investigadores Tim Brooks y Bill Peebles, eligió este nombre para representar la visión del modelo. OpenAI describe a Sora como un paso hacia la creación de sistemas de inteligencia artificial que comprendan, simulen e interactúen con el mundo físico.
Relacionado
¿Qué es OpenAI?
OpenAI está iniciando la revolución de la IA con proyectos audaces y alianzas visionarias
Desglosando el proceso de modelado híbrido de Sora
Sora utiliza un enfoque híbrido que combina modelado de difusión y redes de transformadores. El proceso comienza con ruido aleatorio, similar a la estática de un televisor, que se refina gradualmente hasta formar fotogramas de vídeo detallados. La red de transformadores maneja complejidades espaciales y temporales, como diferentes duraciones y resoluciones de video.
Este diseño híbrido aprovecha los transformadores para el diseño y la composición, mientras que los modelos de difusión añaden texturas y detalles finos. Sobre la base de los avances de DALL·E y GPT, Sora también emplea una técnica de recaption que genera subtítulos detallados para datos de entrenamiento visual, mejorando su capacidad para seguir las instrucciones del usuario al crear videos.
Lo que puede hacer el traje de edición de vídeo de Sora
Sora ofrece un conjunto de herramientas diseñadas para facilitar la edición de videos y la narración de historias. Aquí hay una descripción general de las características de Sora.
remezclar
Modifique elementos de videos existentes preservando la narrativa central. Ajuste los colores, reemplace fondos y modifique las imágenes para alinearlos con temas u objetivos creativos.
Recortar
Recorte o extienda segmentos de vídeo para lograr un ritmo y un flujo precisos. Seleccione momentos clave y Sora generará imágenes adicionales fluidas para cerrar las brechas.
Bucle
Cree videoclips repetidos para una reproducción continua. Ajuste los fotogramas inicial y final, y Sora garantiza transiciones suaves con fotogramas adicionales si es necesario.
Guión gráfico
Planifique cada detalle del video utilizando una línea de tiempo y una herramienta de secuenciación de acciones. Las tarjetas de título sirven como un espacio de trabajo narrativo y la línea de tiempo muestra la secuencia del evento. Es esencial que haya un espacio adecuado entre las tarjetas del guión gráfico. Las tarjetas colocadas demasiado cerca pueden provocar cortes discordantes, mientras que demasiado espacio añade detalles no deseados.
Mezcla
Fusiona dos vídeos en una sola composición, combinando elementos visuales, colores o estilos. Utilice la herramienta Curva para controlar cómo los clips influyen en el resultado final a lo largo del tiempo.
El enfoque de OpenAI para gestionar la seguridad en Sora
Sora introdujo desafíos éticos, de seguridad y sociales. Su capacidad para generar vídeos muy realistas a partir de indicaciones de texto genera preocupación sobre los deepfakes. Estos vídeos contribuyen a la desinformación y dañan la confianza en el contenido digital. También existe un problema ético con las representaciones no autorizadas de personas, ya que suponen un riesgo para la privacidad y un daño psicológico.
Para abordar estas preocupaciones, OpenAI implementó múltiples medidas de seguridad. Según su tarjeta del sistema, Sora está sujeto a estrictas restricciones de contenido. Bloquea vídeos que presentan violencia extrema, material explícito, imágenes que incitan al odio y el uso no autorizado de propiedad intelectual o imágenes de celebridades. También limita las representaciones de personas reales para reducir los riesgos de suplantación de identidad. Las medidas de transparencia incluyen marcas de agua visibles e invisibles (metadatos C2PA) en los videos generados.
A pesar de las precauciones de OpenAI, Sora no está disponible en el Reino Unido, Suiza y el Espacio Económico Europeo debido a barreras legales. OpenAI está trabajando activamente para resolver estos problemas.
Relacionado
¿Qué es la IA constitucional?
¿Y es la respuesta para implementar la IA de forma segura?
Las limitaciones de Sora
Sora tiene planes de suscripción Pro y Plus. El plan Pro, con un precio de $200 por mes, viene con 10,000 créditos para hasta 500 videos por mes, con una duración máxima de video de 20 segundos y una resolución de hasta 1080p. El plan Plus cuesta $20 por mes y ofrece 1,000 créditos para hasta 50 videos, con un límite de video de 5 segundos y una resolución limitada a 720p. Según los usuarios, el uso real a menudo no alcanza los límites anunciados y depende de los parámetros de edición de vídeo.
Desde una perspectiva técnica, Sora lucha con la física y el movimiento precisos. Funciona bien con acciones básicas como caminar, pero falla con movimientos complejos como bailar o gimnasia. Las interacciones entre objetos pueden ser inconsistentes. A veces, los sujetos cambian de forma poco natural o desaparecen. Al igual que los modelos de imágenes, lograr resultados óptimos requiere un refinamiento rápido e iterativo.
Explorando las diversas aplicaciones de Sora
Sora todavía está en desarrollo, pero tiene un potencial enorme. Simplificará la creación de videos para diversos propósitos. Permite a los usuarios producir vídeos de calidad profesional sin necesidad de conocimientos técnicos ni equipos costosos.
Los cineastas y diseñadores pueden utilizar Sora para dar vida rápidamente a conceptos, desarrollar guiones gráficos, acelerar los flujos de trabajo y minimizar costos. En investigación y desarrollo, Sora genera datos sintéticos para respaldar el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático e inteligencia artificial y proporciona herramientas para visualizar conceptos científicos complejos.
Sora también puede simular escenarios de emergencia realistas en la atención médica, la aviación y otras industrias, reduciendo los gastos asociados con las simulaciones físicas tradicionales.
Relacionado
¿Cómo funciona el aprendizaje semisupervisado en Machine Learning?
Los datos están por todas partes y no hay ni una gota para beber; Afortunadamente, el aprendizaje semisupervisado puede salvar el día.
Los competidores de Sora en IA de texto a vídeo
Sora se enfrenta a la competencia de plataformas como Runway, Google Veo y Luma AI, cada una de las cuales ofrece características únicas en el campo emergente de conversión de texto a video. La suscripción Gen-3 Alpha de Runway cuesta 144 dólares al año, mientras que su versión Gen-2 es gratuita. Google Veo 2, cuyo lanzamiento se prevé próximamente, recibió los primeros elogios de usuarios y creadores, incluido Donald Glover. Dream Machine de Luma AI permite hasta 20 generaciones diarias gratuitas, con planes premium con un precio de $399,99 mensuales para un mayor uso y acceso prioritario.
Noticias
Cómo estoy haciendo que la IA funcione para mí
La IA existe desde hace un tiempo. Pero desde que salió ChatGPT en noviembre de 2022, ¿qué ha cambiado realmente?
Claro, la IA es mejor creando respuestas. Pero sigue siendo un modelo de lenguaje. Le cuentas cosas y él te responde cosas.
Aparte de escribir, codificar y crear imágenes, la IA no puede hacer mucho… todavía.
Bueno, eso no es cierto. Si posee un Tesla en los EE. UU., puede conducirlo por usted, lo cual es realmente enorme. He visto imágenes de FSD (conducción autónoma total) y son impresionantes.
Hacia allí se dirige la IA. Antes de que usted y yo nos demos cuenta, la IA realmente hará cosas significativas.
Recién estamos comenzando. Creo firmemente que en los próximos años la IA pasará de un simple chatbot a una nueva forma de vida que parecía imposible hace unos años.
La IA nos hará la vida más sencilla. Y va a cambiar el mundo.
Todo el mundo en línea lo sabe. Pero en el mundo real, la gente todavía no utiliza la IA porque la mayoría de la gente no está familiarizada con los casos de uso.
Pero si quieres prosperar en el mundo del mañana, debes empezar a utilizar la IA más en serio.
En este artículo, compartiré contigo lo que necesitas saber sobre cómo hacer que la IA funcione para ti.
Permítanme compartir dos cosas antes de comenzar.
“¿Qué IA debería utilizar?”
Los principales modelos de IA son Perplexity, Claude, Gemini o Copilot.
Pero me gusta mantener las cosas simples.
Para mí, ChatGPT hace el trabajo. Fue el primero, es el más grande y sigue siendo el más intuitivo de usar.
Eso no significa que los demás no sean mejores en ciertas cosas. De hecho, muchos programadores prefieren a Claude. Y eso está bien. Muchos modelos de IA se especializan.
Sin embargo, ChatGPT es el controlador diario perfecto. Es bueno en todo.
Una palabra en indicaciones de voz
Hoy en día me estoy centrando más en las interacciones de voz que en escribir.
¿Por qué?
Porque creo que el futuro de la IA consiste en dar instrucciones claras en voz alta, algo así como entrenarse para ser ese director ejecutivo que da órdenes con confianza.
La mayoría de nosotros no estamos acostumbrados a “dar órdenes” a nadie, y mucho menos a una máquina, por lo que es una habilidad que debemos desarrollar.
A continuación se detallan las principales formas en que hago que la IA funcione para mí.
1. Lluvia de ideas y creación de resonancia
Cuando trabajas solo (ya seas escritor, emprendedor o inversionista), es fácil quedar atrapado en tu propia cabeza.
Empiezas a pensar demasiado en las ideas, a dudar de si vale la pena seguir algo o a sentirte estancado sin saber adónde ir a continuación. Ahí es donde entra la IA.
Trato a ChatGPT como una extensión de mi mente. Cuando estoy estancado en ideas o necesito nuevas perspectivas, no me quedo mirando una pantalla en blanco, sino que lo hablo. Literalmente.
Empecé a usar indicaciones de voz con más frecuencia porque me parecen naturales y me obligan a articular mis pensamientos con claridad. El proceso es simple: presento ideas abstractas y ChatGPT me ayuda a darles forma y convertirlas en algo procesable.
Por ejemplo, recientemente hice una lluvia de ideas para nuevos artículos. Comencé con un pensamiento vago: “¿Con qué lucha la gente cuando se trata de productividad?”, y en cuestión de minutos tenía una lista de ángulos potenciales para explorar.
En última instancia, me corresponde a mí filtrar las ideas que son realmente útiles. Entonces, usted es la persona que toma la decisión final sobre lo que debe usar o no.
Cómo usar esto:
- Utilice la IA para generar ideas para contenidos, productos o soluciones.
- No espere a que se le ocurra la idea “perfecta”; hable sobre ella y perfeccione a medida que avanza.
- Trátelo como una caja de resonancia para poner a prueba sus suposiciones y descubrir puntos ciegos.
2. Investigación y verificación de datos
He perdido la cuenta de cuántas veces me he caído por la madriguera del conejo mientras investigaba. Es muy fácil distraerse o abrumarse por la gran cantidad de información que existe. La IA me ayuda a eliminar el ruido.
Cuando necesito verificar una estadística, obtener un resumen de un tema complejo o encontrar tendencias clave, lo uso como primer paso. No reemplaza la investigación profunda, pero ahorra mucho tiempo cuando se necesita información rápida y de alto nivel.
Por ejemplo, recientemente quise comprender cómo funcionaba la nueva tecnología Blackwell de NVIDIA y cómo podría afectar sus ingresos. Me encanta profundizar en las empresas y la tecnología como inversor.
En lugar de leer varios artículos, le pedí a ChatGPT que resumiera los factores clave. Seguí haciendo mi debida diligencia después, pero me dio un punto de partida sólido.
Y cuando se trata de investigación, generalmente también pregunto a otros modelos de IA como Perplexity y Gemini, porque quiero asegurarme de que ChatGPT no se pierda nada.
Cómo usar esto:
- Solicite resúmenes, explicaciones rápidas o pros y contras de una decisión.
- Úselo para obtener una descripción general amplia antes de profundizar más.
- Siempre verifique la información crítica de fuentes confiables.
3. Generación de contenido
Escribir puede ser mentalmente agotador. No se trata sólo de escribir palabras: se trata de estructurar ideas, mantener la claridad y encontrar el flujo correcto.
ChatGPT se ha convertido en mi herramienta de referencia para superar ese bloqueo mental.
Ya sea que esté redactando un artículo, modificando una página de destino o delineando el capítulo de un nuevo libro, la IA acelera el proceso.
Pero aquí está el truco: no es un botón mágico. No puedes simplemente decir: “Escríbeme una publicación de blog sobre cómo iniciar un negocio” y esperar algo útil. Porque sabes que un millón de personas más preguntaron lo mismo ese día.
La clave es guiarlo en función de TUS pensamientos, experiencias y conocimientos.
Utilizo la IA para generar contenido de varias maneras. A veces me gusta usarlo para generar ideas para titulares o incluso un esquema para la idea de un artículo.
Y también uso ChatGPT cuando busco citas, analogías o ejemplos para usar en mis artículos. A partir de ahí, refino y agrego mi propia voz.
Cómo usar esto:
- Solicite esquemas, titulares e introducciones para comenzar más rápido.
- Úselo para encontrar citas, historias, ejemplos, etc.
- Refina la salida para que suene como tú.
4. Análisis de inversiones
Como inversor activo, busco constantemente formas de reforzar mis tesis y cuestionar mis suposiciones.
La IA se ha convertido aquí en un aliado inesperado. Escribiré o hablaré preguntas como: “¿Cuáles son las mayores oportunidades de crecimiento de Tesla?” o “¿Qué riesgos debo considerar con Nvidia?”
No se trata de obtener respuestas definitivas: ninguna IA puede predecir el futuro. Más bien, se trata de enmarcar mis pensamientos e identificar áreas que podría haber pasado por alto. También es una manera de poner a prueba mi forma de pensar. Si la IA descubre algo que no había considerado, lo tomo en serio.
Recientemente, utilicé ChatGPT para comparar el crecimiento de los ingresos de Tesla en diferentes segmentos. Me ayudó a ver dónde estaban los principales impulsores, algo que no había considerado completamente antes.
Cómo usar esto:
- Pídale a AI que compare empresas o destaque tendencias.
- Úselo para desafiar sus ideas de inversión.
- Trátelo como una herramienta para agudizar su pensamiento crítico.
5. Gestión de finanzas personales
No soy fanático de las aplicaciones de presupuesto. Prefiero mantener las cosas simples, centrándome en el panorama general en lugar de seguir cada centavo. ChatGPT me ayuda a hacer precisamente eso.
Por ejemplo, haré preguntas como: “Si mi patrimonio neto es de 450 000 € y gano 10 000 € al mes, ¿cuál es mi camino hacia la libertad financiera?”
Es una forma flexible de obtener información de alto nivel. No busco hojas de cálculo precisas, busco claridad sobre si voy por buen camino y qué ajustes debo hacer.
Cómo usar esto:
- Utilice IA para ejecutar proyecciones financieras rápidas.
- Pregunta por estrategias para optimizar tus finanzas sin estancarte.
- Trátelo como un control financiero, no como un reemplazo de su contador.
Por qué la IA es más importante que nunca
Esto es lo que dijo Jensen Huang, CEO de NVIDIA y una de las personas más importantes en IA:
“O serás reemplazado por IA, o serás reemplazado por alguien que use IA”.
Es audaz, pero es verdad. La IA no es sólo una herramienta genial; está transformando todas las industrias. La pregunta es: ¿te adaptarás o te quedarás atrás?
La IA no está aquí para reemplazarnos, sino para amplificarnos. Cuanto antes aprenda a “hablarle”, mejor preparado estará para la próxima ola de innovación.
Empiece ahora. Jugar. Ponte cómodo. Las personas que dominen esto tendrán una gran ventaja en los próximos años.
Pensamientos finales
La IA ya no es sólo una máquina de preguntas y respuestas. Está evolucionando hacia una herramienta real para generar ideas, elaborar estrategias y ejecutar tareas.
Cuanto más lo usas, más te das cuenta de que no es sólo un truco: es un verdadero impulso a la productividad.
Entonces, este es mi consejo: comience a usarlo como un socio.
No espere el mensaje o caso de uso perfecto. Experimente, cometa errores y perfeccione su enfoque. La IA no hará más que mejorar, y aquellos que puedan aprovecharla de forma eficaz estarán muy por delante del resto.
Noticias
La computación cuántica podría lograr la singularidad en 2025: un momento ChatGPT
Hay más ojos puestos en la computación cuántica (QC) hoy que en la IA generativa el día antes del lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022. Esto debería hacer que todos se detengan sobre lo que es posible para el QC en 2025. Profundicemos.
Las inversiones en IA agente y los esfuerzos para desarrollar aún más el control de calidad revelan dos caminos muy diferentes
La IA agente y el control de calidad han dominado los titulares en los primeros días de 2025. Por un lado, existe un acuerdo generalizado de que 2025 ya es el año de la IA física y agente. Por otro lado, persiste el escepticismo con respecto a la capacidad del control de calidad para convertirse en algo común y rentable en el corto plazo, especialmente después de la declaración del CEO de NVIDIA, Jensen Huang, en CES 2025 de que aún faltan 20 años para que la computación cuántica sea “muy útil”.
Sin embargo, ambas perspectivas enfrentan a sus detractores. Destacados expertos en IA como Gary Marcus y Rodney Brooks han argumentado que el potencial de la IA a corto plazo está sobrevalorado y su retorno de la inversión es esquivo, críticas que siguen siendo relevantes en 2025. Esta es la razón por la que la IA agente ha ganado fuerza: reduce el alcance de las aplicaciones de la IA, centrándose en Tareas específicas para maximizar los beneficios de la tecnología actual en lugar de esforzarse por lograr una IA general más ambiciosa. Por el contrario, varios proveedores de control de calidad han cuestionado la predicción de Huang de un plazo de 20 años para un control de calidad útil. Afirman que el control de calidad ya es comercialmente viable para operaciones específicas y que el trabajo hacia aplicaciones más amplias continúa de manera constante. Alan Baratz, director ejecutivo de D-Wave Quantum, por ejemplo, declaró que Huang está “completamente equivocado” acerca de la preparación de QC. Además, en un movimiento aparentemente contradictorio, NVIDIA anunció su Día Cuántico inaugural, programado para el 20 de marzo durante el GTC 2025, lo que subraya aún más su gran interés en el control de calidad.
Esta tensión introduce tanto la esperanza de acelerar los avances en el control de calidad como una mayor incertidumbre con respecto a su cronograma. Fundamentalmente, esta incertidumbre no necesariamente indica un retraso; podría sugerir que los avances podrían llegar antes de lo esperado.
Existe una tensión empresarial y tecnológica entre la IA informática tradicional y la IA cuántica
Hay mucho que desempacar aquí. En primer lugar, los comentarios de Huang provocaron una caída notable en las acciones relacionadas con la tecnología cuántica, lo que provocó una reacción violenta de la comunidad de control de calidad. Daniela Herrmann, cofundadora de Dynex, una empresa de servicio cuántico, dijo El observador: “El cronograma extendido de Huang refleja la comprensión más amplia de los desafíos para lograr sistemas cuánticos completamente desarrollados, pero no reconoce completamente el progreso que están logrando las aplicaciones existentes de inspiración cuántica”. El observador Además, “Hermann destacó que los comentarios de Huang parecen mantener el foco en iniciativas como CUDA-Q de NVIDIA, que aún tiene que resolver problemas del mundo real a escala”.
A pesar de la perspectiva cautelosa de Huang, NVIDIA sigue participando activamente en el control de calidad, principalmente a través de colaboraciones y tecnologías de apoyo. La plataforma de software CUDA de NVIDIA se integra con los esfuerzos de control de calidad, fomentando un modelo híbrido que combina la computación clásica y cuántica. En CES 2025, Huang afirmó: “Casi todas las empresas de computación cuántica del mundo están trabajando con nosotros ahora… Estamos extendiendo CUDA a la tecnología cuántica y nos utilizan para simular los algoritmos, simular la arquitectura y crear la arquitectura misma. .” La intrincada relación entre NVIDIA, la IA de computación clásica y el control de calidad refleja una dinámica en la que la predicción a largo plazo de Huang puede coexistir con evidencia de un progreso tangible a corto plazo.
Existe una clara tensión creativa y competitiva entre la IA informática tradicional, que actualmente exige miles de millones en inversiones, y el potencial de una IA cuántica estable, escalable y de usos múltiples. Esta interacción podría generar el tipo de entropía que se resuelve por sí sola por accidente, catalizando potencialmente la singularidad que muchos esperan silenciosamente.
La singularidad cuántica es impredecible: podrían tardar 20 años; Podría tardar 10 meses
La pregunta que todos se hacen es si el control de calidad podría experimentar una singularidad inesperada en el corto plazo, permitiendo la creación de computadoras cuánticas estables, escalables y de usos múltiples. Si esto ocurre, ¿perturbaría toda la industria de la IA y desviaría las inversiones de las GPU tradicionales hacia la explosiva promesa del control de calidad? Una singularidad representa un punto en el que surge una tecnología innovadora e imprevista a partir de los esfuerzos continuos para perfeccionar los sistemas existentes. Así como ChatGPT arrasó en el mundo en 2022, QC también podría surgir como una fuerza transformadora, desafiando incluso las predicciones de los expertos.
A medida que se aceleran los esfuerzos para lograr el control de calidad, la perspectiva de una singularidad se vuelve cada vez más plausible. Un avance de este tipo podría impulsar los avances de la IA de 2022 a 2024 a un nivel acelerado. Con el mundo ansioso por la superinteligencia artificial (ASI), la IA cuántica podría ser el único camino viable para lograrla.
El horizonte cuántico: un gran avance a punto de suceder
A pesar del escepticismo, los acontecimientos recientes sugieren que el control de calidad puede estar más cerca de un gran avance de lo previsto anteriormente. La presentación por parte de IBM de su procesador Condor de 1.121 qubit demuestra un progreso significativo hacia sistemas cuánticos escalables. Este avance, junto con mejoras en la corrección de errores cuánticos, aborda desafíos críticos en este campo. Además, IBM continúa perfeccionando y ampliando su ecosistema de software cuántico, en particular Qiskit, una plataforma de computación cuántica de código abierto que permite a los desarrolladores diseñar y ejecutar algoritmos cuánticos. Esta plataforma es fundamental para la visión de IBM de crear un ecosistema de computación cuántica robusto que apoye tanto a los investigadores como a los profesionales de la industria.
De manera similar, la división Quantum AI de Google presentó el chip Willow, un procesador de 105 qubits capaz de resolver tareas computacionales que antes se consideraban inviables para las supercomputadoras clásicas. Estos hitos ponen de relieve la rápida evolución del hardware cuántico.
En el escenario mundial, el programa emblemático cuántico de la Unión Europea, lanzado en 2018 con un presupuesto de mil millones de euros durante diez años, posiciona a Europa como líder en tecnología cuántica. Al mismo tiempo, la Iniciativa Cuántica Nacional de EE. UU. acelera la investigación y el desarrollo cuánticos a través de esfuerzos federales coordinados.
Las contribuciones del sector privado son igualmente dignas de mención. La colaboración de IonQ con NVIDIA para integrar el control de calidad con sistemas clásicos ejemplifica las aplicaciones prácticas que surgen de estas tecnologías. Los avances de Rigetti Computing en la calibración impulsada por IA demuestran aún más el impulso de la industria hacia las soluciones cuánticas operativas.
Estos desarrollos son paralelos al aumento inesperado de la IA generativa, lo que sugiere que el control de calidad podría experimentar un avance rápido similar. Con inversiones sustanciales, colaboraciones internacionales y progreso tecnológico convergentes, la posibilidad de una singularidad de control de calidad (donde los sistemas cuánticos alcancen una utilidad práctica y generalizada) parece cada vez más plausible en el futuro cercano.
-
Startups8 meses ago
Remove.bg: La Revolución en la Edición de Imágenes que Debes Conocer
-
Recursos8 meses ago
Cómo Empezar con Popai.pro: Tu Espacio Personal de IA – Guía Completa, Instalación, Versiones y Precios
-
Recursos8 meses ago
Suno.com: La Revolución en la Creación Musical con Inteligencia Artificial
-
Recursos8 meses ago
Perplexity aplicado al Marketing Digital y Estrategias SEO
-
Tutoriales8 meses ago
Cómo Comenzar a Utilizar ChatGPT: Una Guía Completa para Principiantes
-
Estudiar IA8 meses ago
Curso de Inteligencia Artificial de UC Berkeley estratégico para negocios
-
Startups6 meses ago
Startups de IA en EE.UU. que han recaudado más de $100M en 2024
-
Noticias6 meses ago
Dos periodistas octogenarios deman a ChatGPT por robar su trabajo