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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa
Chelsea Finn (izquierda) y Moo Jin Kim realizan una manifestación con un robot en la Universidad de Stanford.
Moo Jin Kim/Universidad de Stanford
STANFORD, California. – La inteligencia artificial puede encontrarle una receta o generar una imagen, pero no puede colgar una imagen en una pared o cocinar su cena.
Chelsea Finn quiere que eso cambie. Finn, ingeniero e investigador de la Universidad de Stanford, cree que la IA puede estar en la cúspide de impulsar una nueva era en robótica.
“A largo plazo queremos desarrollar un software que permita a los robots operar de manera inteligente en cualquier situación”, dice ella.
Una compañía que cofundó ya ha demostrado un robot AI de uso general que puede doblar la ropa, entre otras tareas. Otros investigadores han demostrado el potencial de IA para mejorar la capacidad de los robots para hacer todo, desde clasificación de paquetes hasta carreras de drones. Y Google acaba de dar a conocer un robot con IA que podría empacar un almuerzo.
Pero la comunidad de investigación se divide sobre si las herramientas generativas de IA pueden transformar la robótica de la forma en que han transformado algún trabajo en línea. Los robots requieren datos del mundo real y enfrentan problemas mucho más difíciles que los chatbots.
“Los robots no se convertirán de repente en este sueño de ciencia ficción de la noche a la mañana”, dice Ken Goldberg, profesor de UC Berkeley. “Es realmente importante que la gente entienda eso, porque todavía no estamos allí”.
Sueños y decepción
Hay pocas partes de la ciencia y la ingeniería que tienen una mayor brecha entre la expectativa y la realidad que la robótica. La misma palabra “robot” fue acuñado por Karel čapek, un escritor de Czeck que, en la década de 1920, escribió una obra que imaginaba seres humanos que podían llevar a cabo cualquier tarea que su dueño ordenara.
En realidad, los robots han tenido muchos problemas para hacer trabajos triviales. Las máquinas están en su mejor momento cuando realizan movimientos altamente repetitivos en un entorno cuidadosamente controlado, por ejemplo, en una línea de ensamblaje automotriz dentro de una fábrica, pero el mundo está lleno de obstáculos inesperados y objetos poco comunes.
En el Laboratorio de Finn en la Universidad de Stanford, el estudiante graduado Moo Jin Kim demuestra cómo los robots con AI al menos tienen el potencial de solucionar algunos de esos problemas. Kim ha estado desarrollando un programa llamado “OpenVla”, que significa visión, lenguaje, acción.
“Es un paso en la dirección de ChatGPT para la robótica, pero todavía hay mucho trabajo por hacer”, dice.
Moo Jin Kim establece un robot a IA en la Universidad de Stanford.
Moo Jin Kim/Universidad de Stanford
El robot en sí parece bastante poco notable, solo un par de brazos mecánicos con pinzas. Lo que lo hace diferente es lo que hay dentro. Los robots regulares deben estar cuidadosamente programados. Un ingeniero tiene que escribir instrucciones detalladas para cada tarea. Pero este robot funciona con una red neuronal de IA enseñable. La red neuronal opera cómo los científicos creen que el cerebro humano podría funcionar: los “nodos” matemáticos en la red tienen miles de millones de conexiones entre sí de una manera similar a la forma en que las neuronas en el cerebro están conectadas. “Programación” de este tipo de red se trata simplemente de reforzar las conexiones que importan y debilitar las que no lo hacen.
En la práctica, esto significa que Kim puede entrenar al modelo OpenVLA cómo hacer un montón de tareas diferentes, simplemente mostrándolo.
Se unen al robot un par de joysticks que controlan cada brazo. Para entrenarlo, un operador humano usa los joysticks para “titiriteros” al robot, ya que hace una tarea deseada.
“Básicamente, me gusta la tarea que quieras que hagas, sigues haciéndolo una y otra vez como 50 veces o 100 veces”, dice.
Esa repetición es todo lo que se requiere. Las conexiones entre nodos en la red neuronal de IA del robot se refuerzan cada vez que se muestra la acción. Pronto puede repetir la tarea sin el titiritero.
Para demostrar, Kim saca una bandeja de diferentes tipos de mezcla de senderos. Ya lo ha enseñado a recoger. Ahora quiero parte de la mezcla que tiene M&M y nueces verdes, y todo lo que tengo que hacer es preguntar.
“Saca algunos verdes con las nueces en el tazón”, escribo. Muy lentamente, los brazos del robot se ponen en acción.
En una feed de video, Openvla coloca una estrella sobre el contenedor correcto. Eso significa que la primera parte del modelo, que tiene que tomar mi texto e interpretar su significado visualmente, ha funcionado correctamente.
No siempre, dice Kim. “Esa es la parte en la que aguantamos la respiración”.
Luego, lentamente, vacilante, se extiende con su garra, toma la primicia y obtiene la mezcla de senderos.
“¡Parece que está funcionando!” dice Kim con entusiasmo.
Es una cucharada muy pequeña. Pero una cucharada en la dirección correcta.
Cualquier cosa bots
El investigador de Stanford, Chelsea Finn, cofundó una compañía en San Francisco llamada inteligencia física, que busca llevar este enfoque de entrenamiento al siguiente nivel.
Ella imagina un mundo en el que los robots pueden adaptarse rápidamente para hacer trabajos simples, como hacer un sándwich o reabastecer en los estantes de comestibles. Contrariamente al pensamiento actual sobre robótica, sospecha que la mejor manera de llegar allí podría ser capacitar a un solo modelo para hacer muchas tareas diferentes.
“De hecho, pensamos que tratar de desarrollar sistemas generalistas tendrá más éxito que tratar de desarrollar un sistema que haga una cosa muy, muy bien”, dice ella.
La inteligencia física ha desarrollado una red neuronal de IA que puede doblar la ropa, recoger granos de café y ensamblar una caja de cartón, aunque la red neuronal que le permite hacer todas esas cosas es demasiado poderosa para estar físicamente en el robot mismo.
“En ese caso, teníamos una estación de trabajo que estaba en el apartamento que calculaba las acciones y luego las envía a través de la red al robot”, dice ella.
Pero el siguiente paso, compilar datos de capacitación para su programa Robot AI, es una tarea mucho más difícil que simplemente recopilar texto de Internet para entrenar un chatbot.
“Esto es realmente difícil”, reconoce Finn. “No tenemos un Internet abierto de datos de robots, por lo que a menudo se trata de recopilar los datos nosotros mismos sobre los robots”.
Aún así, Finn cree que es factible. Además de los entrenadores humanos, los robots también pueden intentar repetidamente hacer tareas por su cuenta y rápidamente desarrollar su base de conocimiento, dice ella.
Dilema de datos
Pero Ken Goldberg de Berkley es más escéptico de que la brecha del mundo real se pueda unir rápidamente. Los chatbots de IA han mejorado enormemente en los últimos años porque han tenido una gran cantidad de datos para aprender. De hecho, han recogido casi todo el Internet para entrenar a sí mismos cómo escribir oraciones y dibujar imágenes.
Ken Goldberg, cofundador de Ambi Robotics y profesor en UC Berkeley.
Niall David Cytryn
Simplemente construir los datos del mundo real de un mundo de Internet para robots va a ir mucho más lentamente. “A este ritmo actual, tomaremos 100,000 años obtener tantos datos”, dice.
“Diría que estos modelos no van a funcionar de la manera en que están siendo entrenados hoy”, está de acuerdo Pulkit Agrawal, un investigador de robótica en el MIT.
Agrawal es un defensor de la simulación: poner la red neuronal de IA que ejecuta el robot en un mundo virtual y permite que repita tareas una y otra vez.
“El poder de la simulación es que podemos recopilar cantidades muy grandes de datos”, dice. “Por ejemplo, en tres horas de simulación podemos recopilar 100 días de datos”.
Ese enfoque funcionó bien para los investigadores en Suiza que recientemente entrenaron a un dron cómo competir colocando su cerebro con IA en un simulador y corriendo a través de un curso preestablecido una y otra vez. Cuando entró en el mundo real, pudo volar el curso más rápido y mejor que un oponente humano hábil, al menos parte del tiempo.
Pero la simulación tiene sus inconvenientes. El dron funcionó bastante bien para un curso interior. Pero no podía manejar nada que no estaba simulado (viento, lluvia o luz solar, podría arrojar el dron del curso.
Y volar y caminar son tareas relativamente simples para simular. Goldberg dice que realmente recoger objetos o realizar otras tareas manuales que los humanos encuentran que son completamente sencillos son mucho más difíciles de replicar en una computadora. “Básicamente, no hay un simulador que pueda modelar con precisión la manipulación”, dice.
Agarrando el problema
Algunos investigadores piensan que incluso si el problema de los datos puede superarse, los problemas más profundos pueden darle a los robots de IA.
“En mi opinión, la pregunta no es, ¿tenemos suficientes datos … es más lo que es el encuadre del problema”, dice Matthew Johnson-Roberson, investigador de la Universidad Carnegie Mellon en Pittsburgh.
Johnson-Roberson dice que a pesar de todas las increíbles habilidades que muestran los chatbots, la tarea que se les pide que hagan es relativamente simple: mira lo que un usuario humano tipos y luego intenta predecir las próximas palabras que el usuario quiere ver. Los robots tendrán que hacer mucho más que simplemente componer una oración.
“La siguiente mejor predicción de palabras funciona muy bien y es un problema muy simple porque solo está prediciendo la próxima palabra”, dice. Moverse a través del espacio y el tiempo para ejecutar una tarea es un conjunto mucho más grande de variables para que una red neuronal intente procesar.
“No está claro en este momento que puedo tomar 20 horas de imágenes de Go-Pro y producir algo sensato con respecto a cómo un robot se mueve en el mundo”, dice.
Johnson-Roberson dice que cree que se debe hacer una investigación más fundamental sobre cómo las redes neuronales pueden procesar mejor el espacio y el tiempo. Y advierte que el campo debe tener cuidado porque la robótica ha sido quemada antes, por la carrera para construir autos autónomos.
“Tanta capital se apresuró tan rápido”, dice. “Incentivó a las personas para hacer promesas en una línea de tiempo que no podrían cumplir”. Gran parte de la capital dejó el campo, y todavía hay problemas fundamentales para los autos sin conductor que permanecen sin resolver.
Aún así, incluso los escépticos creen que la robótica será cambiada para siempre por AI. Goldberg ha cofundado una compañía de clasificación de paquetes llamada Ambi Robotics que lanzó un nuevo sistema impulsado por la IA conocido como Prime-1 a principios de este año. Utiliza IA para identificar los mejores puntos para que un brazo robótico recoja un paquete. Una vez que tiene el punto de selección establecido por la IA, el brazo, que está controlado por una programación más convencional, hace el agarre.
El nuevo sistema ha reducido drásticamente la cantidad de veces que se eliminan los paquetes, dice. Pero él agrega con una sonrisa: “Si pones esto frente a una pila de ropa, no va a saber qué hacer con eso”.
De vuelta en Stanford, Chelsea Finn dice que está de acuerdo en que las expectativas deben mantenerse bajo control.
“Creo que todavía hay un largo camino para que la tecnología vaya”, dice ella. Tampoco espera que los robots universales reemplacen por completo el trabajo humano, especialmente por tareas complejas.
Pero en un mundo con poblaciones de envejecimiento y escasez de mano de obra proyectada, cree que los robots propulsados por IA podrían cerrar parte de la brecha.
“Estoy imaginando que esto realmente será algo que aumente a las personas y ayude a las personas”, dice ella.
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Cómo los modelos O3 y O4-Mini de OpenAI están revolucionando el análisis visual y la codificación
En abril de 2025, Openai presentó sus modelos más avanzados hasta la fecha, O3 y O4-Mini. Estos modelos representan un gran paso adelante en el campo de la inteligencia artificial (IA), ofreciendo nuevas capacidades en análisis visual y soporte de codificación. Con sus fuertes habilidades de razonamiento y su capacidad para trabajar con texto y imágenes, O3 y O4-Mini pueden manejar una variedad de tareas de manera más eficiente.
El lanzamiento de estos modelos también destaca su impresionante rendimiento. Por ejemplo, O3 y O4-Mini lograron una notable precisión del 92.7% en la resolución de problemas matemáticos en el punto de referencia de AIME, superando el rendimiento de sus predecesores. Este nivel de precisión, combinado con su capacidad para procesar diversos tipos de datos, como código, imágenes, diagramas y más, abre nuevas posibilidades para desarrolladores, científicos de datos y diseñadores de UX.
Al automatizar tareas que tradicionalmente requieren un esfuerzo manual, como la depuración, la generación de documentación e interpretación de datos visuales, estos modelos están transformando la forma en que se construyen aplicaciones impulsadas por la IA. Ya sea en desarrollo, ciencia de datos u otros sectores, O3 y O4-Mini son herramientas poderosas que respaldan la creación de sistemas más inteligentes y soluciones más efectivas, lo que permite a las industrias abordar los desafíos complejos con mayor facilidad.
Avances técnicos clave en modelos O3 y O4-Mini
Los modelos O3 y O4-Mini de OpenAI traen mejoras importantes en la IA que ayudan a los desarrolladores a trabajar de manera más eficiente. Estos modelos combinan una mejor comprensión del contexto con la capacidad de manejar el texto y las imágenes juntos, haciendo que el desarrollo sea más rápido y preciso.
Manejo de contexto avanzado e integración multimodal
Una de las características distintivas de los modelos O3 y O4-Mini es su capacidad para manejar hasta 200,000 tokens en un solo contexto. Esta mejora permite a los desarrolladores ingresar archivos de código fuente completos o grandes bases de código, lo que hace que el proceso sea más rápido y eficiente. Anteriormente, los desarrolladores tenían que dividir grandes proyectos en partes más pequeñas para el análisis, lo que podría conducir a ideas o errores perdidos.
Con la nueva ventana de contexto, los modelos pueden analizar el alcance completo del código a la vez, proporcionando sugerencias, correcciones de error y optimizaciones más precisas y confiables. Esto es particularmente beneficioso para los proyectos a gran escala, donde comprender todo el contexto es importante para garantizar una funcionalidad fluida y evitar errores costosos.
Además, los modelos O3 y O4-Mini aportan el poder de las capacidades multimodales nativas. Ahora pueden procesar las entradas de texto y visuales, eliminando la necesidad de sistemas separados para la interpretación de imágenes. Esta integración permite nuevas posibilidades, como la depuración en tiempo real a través de capturas de pantalla o escaneos de interfaz de usuario, generación de documentación automática que incluye elementos visuales y una comprensión directa de los diagramas de diseño. Al combinar texto y imágenes en un flujo de trabajo, los desarrolladores pueden moverse de manera más eficiente a través de tareas con menos distracciones y retrasos.
Precisión, seguridad y eficiencia a escala
La seguridad y la precisión son fundamentales para el diseño de O3 y O4-Mini. El marco de alineación deliberativa de OpenAI asegura que los modelos actúen en línea con las intenciones del usuario. Antes de ejecutar cualquier tarea, el sistema verifica si la acción se alinea con los objetivos del usuario. Esto es especialmente importante en entornos de alto riesgo como la atención médica o las finanzas, donde incluso pequeños errores pueden tener consecuencias significativas. Al agregar esta capa de seguridad, Operai asegura que la IA funcione con precisión y reduce los riesgos de resultados no deseados.
Para mejorar aún más la eficiencia, estos modelos admiten el encadenamiento de herramientas y las llamadas API paralelas. Esto significa que la IA puede ejecutar múltiples tareas al mismo tiempo, como generar código, ejecutar pruebas y analizar datos visuales, sin tener que esperar a que una tarea finalice antes de comenzar otra. Los desarrolladores pueden ingresar una maqueta de diseño, recibir comentarios inmediatos sobre el código correspondiente y ejecutar pruebas automatizadas mientras la IA procesa el diseño visual y genera documentación. Este procesamiento paralelo acelera los flujos de trabajo, lo que hace que el proceso de desarrollo sea más suave y productivo.
Transformación de flujos de trabajo de codificación con características con IA
Los modelos O3 y O4-Mini introducen varias características que mejoran significativamente la eficiencia del desarrollo. Una característica clave es el análisis de código en tiempo real, donde los modelos pueden analizar instantáneamente capturas de pantalla o escaneos de interfaz de usuario para detectar errores, problemas de rendimiento y vulnerabilidades de seguridad. Esto permite a los desarrolladores identificar y resolver problemas rápidamente.
Además, los modelos ofrecen depuración automatizada. Cuando los desarrolladores encuentran errores, pueden cargar una captura de pantalla del problema, y los modelos identificarán la causa y sugerirán soluciones. Esto reduce el tiempo dedicado a la resolución de problemas y permite a los desarrolladores avanzar con su trabajo de manera más eficiente.
Otra característica importante es la generación de documentación con el contexto. O3 y O4-Mini pueden generar automáticamente documentación detallada que permanece actualizada con los últimos cambios en el código. Esto elimina la necesidad de que los desarrolladores actualicen manualmente la documentación, asegurando que permanezca preciso y actualizado.
Un ejemplo práctico de las capacidades de los modelos está en la integración de API. O3 y O4-Mini pueden analizar las colecciones Postman a través de capturas de pantalla y generar automáticamente asignaciones de punto final API. Esto reduce significativamente el tiempo de integración en comparación con los modelos más antiguos, acelerando el proceso de vinculación de servicios.
Avances en el análisis visual
Los modelos O3 y O4-Mini de OpenAI traen avances significativos en el procesamiento de datos visuales, ofreciendo capacidades mejoradas para analizar imágenes. Una de las características clave es su OCR avanzado (reconocimiento de caracteres ópticos), que permite que los modelos extraen e interpreten el texto de las imágenes. Esto es especialmente útil en áreas como ingeniería de software, arquitectura y diseño, donde los diagramas técnicos, los diagramas de flujo y los planes arquitectónicos son parte integral de la comunicación y la toma de decisiones.
Además de la extracción de texto, O3 y O4-Mini pueden mejorar automáticamente la calidad de las imágenes borrosas o de baja resolución. Utilizando algoritmos avanzados, estos modelos mejoran la claridad de la imagen, asegurando una interpretación más precisa del contenido visual, incluso cuando la calidad de imagen original es subóptima.
Otra característica poderosa es su capacidad para realizar un razonamiento espacial 3D de los planos 2D. Esto permite a los modelos analizar diseños 2D e inferir relaciones 3D, lo que los hace muy valiosos para industrias como la construcción y la fabricación, donde es esencial visualizar espacios físicos y objetos de planes 2D.
Análisis de costo-beneficio: cuándo elegir qué modelo
Al elegir entre los modelos O3 y O4-Mini de OpenAI, la decisión depende principalmente del equilibrio entre el costo y el nivel de rendimiento requerido para la tarea en cuestión.
El modelo O3 es el más adecuado para tareas que exigen alta precisión y precisión. Se destaca en campos como la investigación y el desarrollo complejos (I + D) o aplicaciones científicas, donde son necesarias capacidades de razonamiento avanzado y una ventana de contexto más amplia. La gran ventana de contexto y las poderosas habilidades de razonamiento de O3 son especialmente beneficiosas para tareas como el entrenamiento del modelo de IA, el análisis de datos científicos y las aplicaciones de alto riesgo donde incluso pequeños errores pueden tener consecuencias significativas. Si bien tiene un costo más alto, su precisión mejorada justifica la inversión para las tareas que exigen este nivel de detalle y profundidad.
En contraste, el modelo O4-Mini proporciona una solución más rentable y sigue ofreciendo un rendimiento fuerte. Ofrece velocidades de procesamiento adecuadas para tareas de desarrollo de software a mayor escala, automatización e integraciones de API donde la eficiencia y la velocidad son más críticas que la precisión extrema. El modelo O4-Mini es significativamente más rentable que el O3, que ofrece una opción más asequible para los desarrolladores que trabajan en proyectos cotidianos que no requieren las capacidades avanzadas y la precisión del O3. Esto hace que el O4-Mini sea ideal para aplicaciones que priorizan la velocidad y la rentabilidad sin necesidad de la gama completa de características proporcionadas por el O3.
Para los equipos o proyectos centrados en el análisis visual, la codificación y la automatización, O4-Mini proporciona una alternativa más asequible sin comprometer el rendimiento. Sin embargo, para proyectos que requieren análisis en profundidad o donde la precisión es crítica, el modelo O3 es la mejor opción. Ambos modelos tienen sus fortalezas, y la decisión depende de las demandas específicas del proyecto, asegurando el equilibrio adecuado de costo, velocidad y rendimiento.
El resultado final
En conclusión, los modelos O3 y O4-Mini de OpenAI representan un cambio transformador en la IA, particularmente en la forma en que los desarrolladores abordan la codificación y el análisis visual. Al ofrecer un manejo de contexto mejorado, capacidades multimodales y un razonamiento potente, estos modelos permiten a los desarrolladores a optimizar los flujos de trabajo y mejorar la productividad.
Ya sea para una investigación impulsada por la precisión o tareas rentables de alta velocidad, estos modelos proporcionan soluciones adaptables para satisfacer diversas necesidades. Son herramientas esenciales para impulsar la innovación y resolver desafíos complejos en todas las industrias.
Hay algo poderoso en tener la persona adecuada a la que recurrir en el momento adecuado. Es por eso que uso Gemini Gems cuando quiero ser productivo en mi teléfono, tableta o Chromebook. Piense en ellos como compañeros de trabajo digital, cada uno excelente en algo único. Confío en ellos durante los maratones de codificación nocturnos, los períodos de examen y la preparación de la entrevista de último minuto. En este artículo, discuto las gemas que uso regularmente, para qué están diseñados y cómo uso la inteligencia artificial para seguir siendo productivo.
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Encontrar nuevas ideas con lluvia de ideas
Esta gema saca ideas creativas de la nada
No puedo contar la frecuencia con la que me siento frente a una página en blanco, tratando de escribir algo que valga la pena, o se me ocurra una idea medio decente, solo para sentirme completamente atascado. Ahí es cuando recurro a la gema de Brainstormer. Te ayuda a superar el bloqueo del escritor, pensar fuera de la caja y mantener tu impulso.
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4
Permanecer en el flujo de codificación con la depuración asistida
Esta joya me salva del desplazamiento interminable a través de la documentación
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Puedo preguntar cualquier cosa, por ejemplo, “¿Por qué se muestra este error y cómo puedo solucionarlo?” o “¿Puedes guiarme a través de cómo funciona este fragmento de código?” Y me muestra cómo. Puede usar su compañero de codificación en cualquier nivel de habilidad, independientemente de su nivel de habilidad. No tendrá que cavar a través de los foros o la documentación de Stack Overflow cuando tenga un problema.
3
Estudiar Smarter con el entrenador de aprendizaje a mi lado
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Con cuestionarios rápidos y preguntas de seguimiento, el aprendizaje se vuelve activo, no pasivo. El entrenador de aprendizaje Gema se convierte en mi amigo de estudio cuando se prepara para los exámenes. Alimento el esquema de contenido desde mis diapositivas de conferencias y le pido que explique las partes donde me perdí la clase. A veces voy un paso más allá y lo doy más del examen, luego le pido a Gemini que genere preguntas similares basadas en el material que estoy estudiando.
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2
El editor de escritura arregla mi escritura sin romper el flujo
Escribo mejor, más rápido y con menos dudas.
Escribir es una cosa, editar es otra. Es fácil quedarse atascado relevando el mismo párrafo, adivinar las opciones de sus palabras o buscar reglas de gramática en Google. Ahí es donde ayuda la gema del editor de escritura. Esta joya verifica su gramática, ortografía y puntuación mientras ofrece comentarios útiles sobre el estilo, el tono y la estructura. Marca las oraciones de ejecución, sugiere una mejor frase y recomienda elecciones de palabras más fuertes, haciendo que su mensaje sea limpio y seguro.
No más de ida y vuelta sobre encontrar algo que suene bien. En lugar de romper su flujo de escritura para arreglar una oración, continúa y el editor de escritura se encarga de los detalles. Entre esto y Grammarly, tengo una red de seguridad de edición sólida para mis tareas de ensayo.
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Uso de la guía de carrera para prepararse para los movimientos de carrera
Esta joya es mi opción para la redacción y entrevistas de reanudación.
Descubrir su próximo movimiento de carrera puede ser estresante. La gema de la guía profesional lo ayuda a mapear sus objetivos y mejorar sus habilidades. Lo uso para actualizar mi currículum, prepararme para entrevistas y explorar nuevas direcciones basadas en mis intereses y fortalezas. Una de las cosas más útiles ha sido practicar preguntas comunes de la entrevista y ensayar mis respuestas. También lo uso para generar currículums personalizados de acuerdo con descripciones de trabajo específicas, lo que ayuda a que mis aplicaciones se destaquen.
Ese enfoque me dio una pasantía. Pregunte a la guía profesional un plan claro y paso a paso. Puede ayudarlo a priorizar las tareas, como repasar una habilidad, actualizar su perfil de LinkedIn o aplicar roles que coincidan con sus objetivos. No se detiene en la búsqueda de empleo. También le ayuda a desarrollar un impulso a largo plazo con redes prácticas, estrategias de crecimiento y desarrollo de habilidades.
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Resolver problemas de nicho construyendo su propia gema
En lugar de tratar de hacer todo de forma independiente (y potencialmente atascado o distraído), puede confiar en estos ayudantes de IA. No tiene que conformarse si tiene un problema o flujo de trabajo único. Cree una gema personalizada que se adapte a su nicho.
Chatgpt no es un monolito.
Desde que Operai lanzó por primera vez el Buzzy Chatbot en 2022, ha implementado lo que parece un nuevo modelo cada pocos meses, utilizando una panoplia confusa de nombres.
Varios competidores de Operai tienen populares Alternativas de chatgptcomo Claude, Géminis y perplejidad. Pero los modelos de Openai se encuentran entre los más reconocibles de la industria. Algunos son buenos para tareas cuantitativas, como la codificación. Otros son mejores para hacer una lluvia de ideas sobre nuevas ideas.
Si está buscando una guía sobre qué modelo usar y cuándo, está en el lugar correcto.
GPT-4 y GPT-4O
Openai lanzó por primera vez GPT-4 en 2023 como su modelo de lenguaje grande. El CEO Sam Altman dijo en un podcast de abril que la modelo tomó “cientos de personas, casi todo el esfuerzo de Openi” para construir.
Desde entonces, ha actualizado su modelo insignia a GPT-4O, que lanzó por primera vez el año pasado. Es tan inteligente como GPT-4, que es capaz de acumular el SAT, el GRE y pasar la barra, pero es significativamente más rápido y mejora sus “capacidades entre el texto, la voz y la visión”, dice Openii. El “O” significa Omni.
4O puede traducir rápidamente el habla y ayudar con el álgebra lineal básica, y tiene las capacidades visuales más avanzadas.
Sus imágenes de estilo Studio Ghibli tocaron la emoción en línea. Sin embargo, también planteó preguntas de derechos de autor cuando los críticos argumentaron que Operai se está beneficiando injustamente del contenido de los artistas.
Operai dice que 4O “se destaca en las tareas cotidianas”, como hacer una lluvia de ideas, resumir, escribir correos electrónicos y revisar informes.
GPT-4.5
Altman describió a GPT-4.5 en una publicación sobre X como “el primer modelo que se siente como hablar con una persona reflexiva”.
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Es el último avance en el paradigma de “aprendizaje sin supervisión” de OpenAI, que se centra en ampliar los modelos en el “conocimiento de las palabras, la intuición y la reducción de las alucinaciones”, dijo la miembro del personal técnico de Operai, Amelia Glaese, durante su presentación en febrero.
Entonces, si está teniendo una conversación difícil con un colega, GPT-4.5 podría ayudarlo a replantear esas conversaciones en un tono más profesional y tacto.
Operai dice que GPT-4.5 es “ideal para tareas creativas”, como proyectos de colaboración y lluvia de ideas.
O1 y O1-Mini
Openai lanzó una mini versión de O1, su modelo de razonamiento, en septiembre del año pasado y la versión completa en diciembre.
Los investigadores de la compañía dijeron que es el primer modelo capacitado para “pensar” antes de que responda y se adapte bien a las tareas cuantitativas, de ahí el “modelo de razonamiento” del apodo. Esa es una función de su técnica de entrenamiento, conocida como cadena de pensamiento, que alienta a los modelos a razonar a través de problemas descomponiéndolos paso a paso.
En un artículo publicado en la capacitación de seguridad del modelo, la compañía dijo que “los modelos de capacitación para incorporar una cadena de pensamiento antes de responder tienen el potencial de desbloquear beneficios sustanciales, al tiempo que aumentan los riesgos potenciales que provienen de una inteligencia aumentada”.
En un video de una presentación interna de Operai en los mejores casos de uso para O1, Joe Casson, un ingeniero de soluciones en OpenAI, demostró cómo O1-Mini podría resultar útil para analizar el máximo beneficio en una llamada cubierta, una estrategia de negociación financiera. Casson también mostró cómo la versión de vista previa de O1 podría ayudar a alguien razonar a través de cómo crear un plan de expansión de la oficina.
Operai dice que el modo Pro de O1, una “versión de O1 que utiliza más cómputo para pensar más y proporcionar respuestas aún mejores a los problemas más difíciles”, es mejor para un razonamiento complejo, como crear un algoritmo para el pronóstico financiero utilizando modelos teóricos o generar un resumen de investigación de varias páginas en tecnologías emergentes.
O3 y O3-Mini
Los modelos pequeños han estado ganando tracción en la industria durante un tiempo como una alternativa más rápida y rentable a los modelos de base más grandes. Operai lanzó su primer modelo pequeño, O3 Mini, en enero, solo semanas después de que la startup de la startup china Butterfly Effect debutó el R1 de Deepseek, que conmocionó a Silicon Valley, y los mercados, con sus precios asequibles.
Openai dijo que 03 Mini es el “modelo más rentable” en su serie de razonamiento. Está destinado a manejar preguntas complejas, y Openai dijo que es particularmente fuerte en ciencias, matemáticas y codificación.
Julian Goldie, un influencer de las redes sociales que se centra en la estrategia de SEO, dijo en una publicación sobre el medio que O3 “brilla en tareas de desarrollo rápido” y es ideal para tareas de programación básicas en HTML y CSS, funciones simples de JavaScript y la construcción de prototipos rápidos. También hay una versión “mini alta” del modelo que, según él, es mejor para la “codificación y lógica compleja”, aunque tenía algunos problemas de control.
En abril, Openai lanzó una versión completa de O3, que llama “nuestro modelo de razonamiento más poderoso que empuja la frontera a través de la codificación, matemáticas, ciencias, percepción visual y más”.
Operai dice que el O3 se usa mejor para “tareas complejas o de múltiples pasos”, como la planificación estratégica, la codificación extensa y las matemáticas avanzadas.
O4 mini
Operai lanzó otro modelo más pequeño, el O4 Mini, en abril. Dijo que está “optimizado para un razonamiento rápido y rentable”.
La compañía dijo que logra un rendimiento notable para el costo, especialmente en “Matemáticas, codificación y tareas visuales”. Fue el modelo de referencia con mejor rendimiento en el examen de matemáticas de invitación estadounidense en 2024 y 2025.
O4 Mini, y su mini versión, son excelentes para un razonamiento rápido y más sencillo. Son buenos para acelerar cualquier tarea de razonamiento cuantitativo que encuentre durante su día. Si está buscando un trabajo más profundo, opte por O3.
Scott Swingle, alumbre de DeepMind y fundador de la compañía de herramientas de desarrolladores con IA Abante AI, probó O4 con un problema de Euler, una serie de problemas computacionales desafiantes lanzados cada semana más o menos. Dijo en una publicación sobre X que O4 resolvió el problema en 2 minutos y 55 segundos, “Mucho más rápido que cualquier solucionador humano. Solo 15 personas pudieron resolverlo en menos de 30 minutos”.
Operai dice que el O4 Mini se usa mejor para “tareas técnicas rápidas”, como consultas rápidas relacionadas con STEM. Dice que también es ideal para el razonamiento visual, como extraer puntos de datos clave de un archivo CSV o proporcionar un resumen rápido de un artículo científico.
