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Cómo usar chatgpt para crear imágenes en iMessage
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1 semana agoon

Resumen
- ChatGPT puede insertar imágenes directamente en conversaciones de mensajes en iPhones compatibles.
- Comience diciendo “Chatgpt, genere una imagen de …”
- Deberá tener primero la inteligencia de Apple y el chatgpt activo.
Una de las características nominalmente importantes de Apple Intelligence es Image Playground, una aplicación de generación de imágenes para su iPhone. Sin embargo, es un software de primera generación, y se nota, incluso cuando no se equivoca, está orientado principalmente a producir imágenes “divertidas” de amigos y familiares en un estilo muy estrecho. Para algo más sustancial, muchos de nosotros hemos tenido que recurrir a generadores de imágenes externas como Intermediario.
Sin embargo, aquí hay un secreto: la integración de ChatGPT de Apple Intelligence no está encerrada para responder preguntas que Siri no puede manejar. Si sabe lo que está haciendo (y cumple con algunos requisitos básicos), puede insertar imágenes creadas con la propia tecnología de imagen de ChatGPT (Dall-E) en conversaciones de mensajes. Estos tienden a ser mucho más avanzados de lo que es capaz de juegos de imagen, por lo que esto es lo que necesita saber sobre cómo comenzar.
Chatgpt
- Sistema operativo
- iOS, Android, macOS, Windows
- Aplicación
- Gratis, con compras en la aplicación

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Una alta barrera de entrada

El requisito más importante es un iPhone que admite Apple Intelligence. Por el momento, eso significa un iPhone 16, iPhone 16 Pro o iPhone 15 Pro. Todos los futuros iPhones (como el iPhone SE de cuarta generación) admitirán la tecnología fuera de la caja, pero nunca llegará a nada menos que el 15 Pro. Eso se debe a las demandas de memoria y procesador, lo que supuestamente llevaría un iPhone 15 estándar a un rastreo. Nadie fuera de Apple sabe si eso es realmente cierto.
El requisito más importante es un iPhone que admite Apple Intelligence.
También necesitará actualizar su iPhone para iOS 18.2 o posteriory conocer disponibilidad regional requisitos. Apple Intelligence solo es funcional en un puñado de países e idiomas hasta ahora, y eso necesita cumplir con la intersección de dónde opera ChatGPT. No tienes suerte si vives en China continental, por ejemplo. Se espera que Apple Intelligence llegue allí algún día, pero si alguna vez lo hace, ChatGPT aún podría estar faltando en acción. Puede terminar teniendo que emparejar la inteligencia de Apple con una herramienta de IA local.
Es posible que desee tener una cuenta de ChatGPT, gratis, plus o profesional, pero la generación de imágenes funciona sin una. Las principales ventajas de firmar son el historial de mensajes, y en el caso de Plus y Pro, Caps extendidos en la creación de imágenes. Los usuarios gratuitos a veces se ven obligados a esperar antes de que puedan activar otro mensaje de imagen, ya que los clientes pagos obtienen los primeros DIB en el uso del servidor.
Estará bien si solo genera un puñado de imágenes durante un día determinado.

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Todos los conceptos básicos

Suponiendo que cumpla con todos los requisitos, no es difícil comenzar a bombardear a las personas con sus brebajes de IA. Aquí está el proceso:
- Si aún no lo ha hecho, habilite Apple Intelligence en su iPhone yendo a Configuración> Apple Intelligence y Siri. No verá este menú si su iPhone es incompatible por alguna razón (consulte la sección anterior).
- También deberá asegurarse de que ChatGPT esté vinculado. Bajo el Extensiones Sección, toque Chatgpt. Voltee la palanca si aún no está activo.
- Opcionalmente, toque Iniciar sesión para usar una cuenta chatgpt gratuita o pagada existente. Si alguna vez desea actualizar su plan, puede volver aquí y elegir Actualizar a chatgpt plus – Solo tenga en cuenta que cuesta alrededor de $ 20 por mes.
- Cuando esté listo, abra una conversación de mensajes a la que desea enviar imágenes.
- Toque dentro del campo de entrada. Si activa chatgpt fuera de esto, puede obtener una imagen, pero no se insertará en su cadena de mensajes.
- Mantenga presionada el botón lateral en tu iPhone y di “Chatgpt, generar una imagen de …“seguido de su solicitud.
- Usar el Volver a escribir botón, el Refinar con chatgpt campo, o los botones de cambios sugeridos si desea una imagen diferente. Golpear Revertir Si comete un error.
- Siempre que esté listo, toque el Enviar (Flecha) Botón para entregar su imagen. Es posible que desee eliminar cualquier texto descriptivo primero.

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Dall-E / Pocket-Lint
Sobre todo, trate de ser creativo pero específico. Sí, ChatGPT seguirá produciendo algo si dice “Chatgpt, genere una imagen de un detective”, pero obtendrá algo más interesante con una frase como “Genere una imagen de Dale Cooper conociendo a Fox Mulder en una noche de niebla”. Tenga en cuenta que, por supuesto, a ChatGPT no le gusta generar semejanzas reales, con derechos de autor o de otra manera, pero a veces puede obtener algo cercano.
Trate de ser creativo pero específico, recordando las restricciones de ChatGPT.
Si lo desea, también puede pedirle a ChatGPT que represente una imagen en un estilo particular. Con el ejemplo anterior, puede agregar algo como “Al estilo de una película de cine negro” o “al estilo de Van Gogh”. Esto no siempre funcionará, pero amplía su conjunto de herramientas.
Usar el
Refinar con chatgpt
campo para experimentar.
Tenga en cuenta que seguirá sujeto a las mismas restricciones que ChatGPT en otro lugar. No se le permite crear imágenes intolerantes o sexuales, y la mayoría de la violencia también está fuera de los límites, particularmente la autolesión. También hay salvaguardas contra imágenes que podrían ser políticamente engañosas, sin importar si solo está tratando de burlarse de alguien en una conversación privada. Chatgpt no puede decir dónde estás publicando, qué imagen estás tratando de hacer.

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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa
Published
3 horas agoon
17 marzo, 2025STANFORD, 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 menos partes de la ciencia e 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.
/
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, ha cofundado una empresa 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.

Niall David Cytryn / Ambi Robotics
Robótica de Ambi
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 un dron
Cómo competir colocando su cerebro con IA en un simulador y pasando 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.
Copyright 2025 NPR
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¿Puede el Pixel 9 hacer lo que la IA de iPhone no puede?
Published
4 horas agoon
17 marzo, 2025
Soy un usuario de iPhone desde hace mucho tiempo que también está interesado en experiencias de IA como ChatGPT. Hasta la semana pasada, estaba bien con que Apple estuviera detrás de rivales con sus características de inteligencia de Apple. También estaba de acuerdo con esperar a que Apple despliegue sus funciones de IA en Europa.
Pero resulta que la función de inteligencia de Apple que más esperaba, la Siri más inteligente, es Vaporware. De repente, la brecha entre Apple y sus rivales es increíblemente grande.
El paso en falso de AI de Apple es fácilmente el balón suelto más grande de la tecnología de IA desde que ChatGPT se volvió viral a fines de 2022. Las descripción general de la IA de búsqueda de Google, recomendando el pegamento en la pizza, parece una falla menor en comparación. Ojalá Siri Ai pudiera cometer tales errores.
No mencioné a Google accidentalmente. Géminis es una gran victoria para la compañía a la luz del desastre de inteligencia de Apple. Dado el plomo masivo de Google, Gemini siempre fue el producto superior. Pero Apple entregó una visión en WWDC 2024 que ni siquiera Google podría coincidir.
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Todas las soluciones generativas de software de IA están llegando a un lugar donde la IA se comporta cada vez más como un asistente personal, donde los agentes de IA hacen cosas en su nombre. Eso fue lo que Apple dijo que Siri haría en iOS 18. Después de la semana pasada, no está claro si tendremos que esperar hasta iOS 19, iOS 20 o más tarde para ese tipo de funcionalidad Siri avanzada en la inteligencia de Apple.
Es por eso que estoy de acuerdo con la toma de John Gruber que Google tiene una oportunidad masiva y potencialmente única de humillar a Apple Intelligence en E/S 2025 en mayo sin mencionar nunca a Apple, el iPhone o la inteligencia de Apple por su nombre. También debería hacerlo totalmente.
Te he dicho durante años cómo el iPhone era esencialmente la Estrella del Norte de Google al diseñar el Pixel. Google a menudo criticaba el iPhone de Apple solo para repetir la misma jugada cuando se trataba de píxeles de próxima generación.
Pero Google ha encontrado lentamente su identidad, y la adición de Géminis ciertamente hace que los teléfonos Pixel sean más convincentes que nunca. Escribí en agosto pasado que el Pixel 9 es la mejor arma de Google contra Apple Intelligence, una granja María contra los iPhones de IA que se acercaban.
Google subió el lanzamiento de Pixel 9 por dos meses para vencer a Apple Intelligence al mercado. Le expliqué cómo la serie Pixel 9 aprovechó un error de cálculo de hardware de Big Apple. Apple Intelligence nos trajo la mayor fragmentación en la historia de iOS, al menos en papel. Los teléfonos como los modelos no profesionales del iPhone 15 no fueron buenos para la IA de Apple.
Esta fragmentación niveló el campo de juego para Google. El Pixel 9 tuvo una gran oportunidad de impresionar a los compradores con características de IA antes de que llegara Apple Intelligence Iphones.
Después de la semana pasada, está claro que Google es el gran ganador cuando se trata de funciones de IA incorporadas en teléfonos. La fragmentación de iOS ni siquiera importa dado que Apple Intelligence, ya que ahora está en iPhone, significa poco para los usuarios de iPhone 15 Pro y iPhone 16. Mientras tanto, el Pixel 9 tiene características de IA incorporadas mucho mejores que Google sigue perfeccionando.
Espero que E/S 2025 se concentre en gran medida en los planes de IA de próxima generación de Google. Eso es lo que sucedió el año pasado y el año anterior. AI es en gran medida la charla de la ciudad en tecnología. Géminis podría ser mucho mejor que la inteligencia de Apple, pero todavía no es la primera IA que viene a la mente. Ese rol todavía está reservado para ChatGPT, mi software Genai en este momento.
Google bien podría alcanzar los problemas de IA de Apple durante la presentación, y Gruber tuvo la mejor manera para que Google lo hiciera. La compañía podría replicar las demostraciones inteligentes de Siri de Apple de WWDC 2024, pero hacerlo con el software Gemini en los teléfonos Pixel 9. Aquí está la cita completa de Gruber:
Lo que haría si trabajara en Google es preparar una demostración en vivo de Google Gemini en un teléfono de píxeles haciendo exactamente lo que Apple mostró en el anuncio del año pasado en WWDC, y luego nuevamente en el comercial de televisión Bella Ramsey que Apple extrajo de YouTube. Algo como esto:
Presentador: Esta es una demostración en vivo, en mi Pixel 9. Necesito recoger a mi madre en el aeropuerto y me envió un correo electrónico con su información de vuelo. [Invokes Gemini on phone in hand…] Géminis, ¿cuándo aterriza el vuelo de mi madre?
GEMINI: El vuelo de tu madre llega a tiempo y llega a la OFS a las 11:30.
Presentador: No siempre recuerdo agregar cosas a mi calendario, por lo que me encanta que Géminis pueda ayudarme a realizar un seguimiento de los planes que he hecho en una conversación casual, como esta reserva de almuerzo que mi madre mencionó en un mensaje de texto. [Invokes Gemini…] ¿Cuál es nuestro plan de almuerzo?
GEMINI: Almorzarás en la barra de agua a las 12:30.
Presentador: ¿Cuánto tiempo nos llevará llegar desde el aeropuerto?
Gemini presenta una ventana emergente de Google Maps Directions que muestra que tomará 21 minutos.
Luego, haga otra demostración en vivo con la “¿Cuál es el nombre del tipo con el que tuve una reunión hace un par de meses en Cafe Grenel?” Ejemplo del comercial de inteligencia de Apple de Apple de Apple. Exactamente las mismas demos, pero reales: en vivo y en el escenario. Estas serían grandes demostraciones incluso si Apple nunca hubiera prometido entregarlas. Pero dado que Apple les prometió para este año, y ahora los ha retrasado hasta “el próximo año”, son devastadores si Google puede mostrarles que realmente trabajan en la línea original de Apple.
¿Puede Géminis hacer todo eso? El modelo actual puede proporcionar al menos parcialmente un comportamiento similar a lo que Apple imaginó para Siri. Géminis puede interactuar con su pantalla y decirle qué hay en ella (círculo para buscar). La IA también está integrada en aplicaciones de Google incorporadas en teléfonos píxeles, como Gmail, mensajes, calendario, mapas y fotos.
Además, Google acaba de anunciar más características de personalización que llegaron a Gemini, comenzando con la capacidad de la IA para ver sus datos de búsqueda de Google.

Me imagino que cualquier novela de IA que Google muestre en I/O 2025 llevaría a Gemini al siguiente nivel, especialmente si Android XR obtiene un tiempo suficiente en el show. Ese es el sistema operativo AI/AR de Google para gafas inteligentes y computadoras espaciales. Necesita que Gemini sea más personal y actúe como un verdadero asistente antes de poder lanzar gafas inteligentes con funcionalidad de IA avanzada.
Con todo eso en mente, Google puede y debe destruir la inteligencia de Apple en el escenario en E/S. Digo eso como fanático de Apple y alguien que no abandonará el iPhone o el chatgpt a favor de los teléfonos Pixel y Géminis. Apple tiene que sentir esta pérdida y lidiar con todas las consecuencias.
Pase lo que pase, estoy seguro de que Google no fingirá demostraciones de IA en E/S. Lo hizo con las primeras demostraciones de Géminis, y todos se dieron cuenta. Ya sea que se burle de Apple o no, Google seguramente organizará demostraciones en vivo de sus funciones de Pixel AI.
Además, no estoy seguro de que Google pueda burlarse de Apple, como sugiere Gruber sin dejar muy claro que son el iPhone y la inteligencia de Apple de la que se ríen.
Finalmente, también diré que todavía espero que Smart Siri esté disponible en iPhone, iPad y Mac en el futuro, y estoy dispuesto a esperar un tiempo más.
Noticias
¿Qué quieren los líderes tecnológicos del agente de inteligencia artificial de $ 20KA de Operai?
Published
7 horas agoon
17 marzo, 2025
Operai podría cobrar hasta $ 20,000 (£ 15,425) por mes por algunos de sus agentes de IA más especializados, según el título empresarial de la tecnología La información.
Sus agentes de mayor precio podrán admitir la “investigación a nivel de doctorado”, mientras tanto, una versión de $ 10,000 por mes (£ 7,715) será capaz de realizar tareas de desarrollo de software. También se rumorea un agente de “trabajador del conocimiento de altos ingresos” y podría tener un precio de $ 2,000 (£ 1,543) por mes, aunque este precio aún no está confirmado.
El alto precio “plantea inmediatamente muchas preguntas sobre lo que realmente ofrece a cambio”, dice Stephen Do, el fundador de Uppromote, un negocio de marketing de afiliación. “La IA ya está profundamente integrada en el comercio electrónico, desde la automatización del servicio al cliente hasta el análisis predictivo, pero a ese precio, tiene que ir mucho más allá de las aplicaciones habituales”.
Mohbeen Qureshi, el vicepresidente de crecimiento en Oppizi, una startup de tecnología de marketing de Nueva York, agrega: “$ 20,000 al mes para un agente de IA es un dinero serio. Eso no es solo un gasto: es un salario para un científico senior de datos, un par de ingenieros sólidos o un equipo completo en alta mar “.
Con muchos investigadores de nivel doctorado que se les paga en la región de $ 20,000 por año, ¿qué capacidades necesitarían estos agentes para justificar el alto precio?
1
Automatización en ‘otro nivel’
Un agente de $ 20,000 debe manejar tareas complejas de múltiples capas sin requerir una supervisión humana constante, dice Do.
“Eso significa generar contenido optimizado en tiempo real, administrar la atención al cliente con precisión casi humana y tomar decisiones de marketing inteligentes que generen conversiones reales”, dice. “La IA debe analizar las fuentes de tráfico, identificar los afiliados de mejor rendimiento y ajustar las estructuras de la comisión automáticamente en función del rendimiento. Debería poder rastrear y predecir el comportamiento de compra con tanta precisión que mejora las ventas sin intervención manual “.
Algo menos, agrega, simplemente “no justificaría el costo”.
2
‘Sin respuestas genéricas y sin predicciones vagas’
Las plataformas Genai, como existen hoy, están sesgadas a favor de complacer al usuario, a menudo optando por responder con lo que el usuario quiere escuchar en lugar de dar la respuesta más precisa. A veces incluso alucinan, inventan eventos o citas. En otras ocasiones, devolverán declaraciones tan amplias que son funcionalmente inútiles.
“Una empresa que gasta ese tipo de dinero esperará una IA que comprenda su industria por dentro y por fuera”, dice Qureshi. “No hay respuestas genéricas ni predicciones vagas: debe adaptarse a las necesidades comerciales específicas, analizar conjuntos de datos masivos con pelusa cero y entregar ideas que sean procesables, no solo interesantes”.
Eso significa que un fondo de cobertura esperará que este agente los ayude a hacer operaciones marcadamente mejores y los equipos de marketing querrán campañas que estén optimizadas dinámicamente en lugar de simplemente resumir los informes de rendimiento.
3
Habilidades mucho más allá de un ‘chatbot glorificado’
El precio de $ 20,000 por mes podría no ser un problema, siempre que el costo esté justificado. Pero eso significa mucho más que solo mejorar la productividad, dice Kristijan Salijević, quien es el CEO del minorista en línea GameBoost. Por ese costo, dice que un agente debería poder detectar patrones y oportunidades que los equipos humanos puedan perderse.
“Si puede identificar los cambios en el comportamiento del usuario antes de que ocurran, optimice las estrategias comerciales sobre la marcha o automatice flujos de trabajo complejos sin supervisión constante, entonces tal vez valga la pena considerar”, dice Salijević. “Pero si es solo un chatbot glorificado que funciona un poco más rápido que las herramientas de IA existentes, es un pase difícil”. Tal agente necesitaría tener un impacto fuerte y medible en los ingresos, así como informar las decisiones de alto nivel y predecir las tendencias del mercado.
Andreas Vermeulen es jefe de inteligencia artificial en Avantra, una compañía de software en la nube. Él dice que consideraría probar un agente de $ 20,000, pero solo si resuelve problemas comerciales específicos de alto valor. Y esperaría un retorno de la inversión muy claro, con un valor comprobable de más de $ 200,000 (£ 154,250) por mes antes de comprometerse con los costos continuos.
“En el clima económico actual, $ 20,000 por mes es una inversión de alto riesgo”, dice. “Son los 10 salarios de las personas junior, mínimo. Esa es una gran pregunta “.
4
La IA agente necesita reducir el ‘arrastre operativo’
Los sistemas Genai actualmente requieren interrogación humana aguda. Si un agente de IA pudiera hacerse cargo de la toma de decisiones complejas, incluido el análisis de documentos técnicos y manejo de flujos de trabajo de cumplimiento, “valdría cada dólar”, dice Arne Helgesen, líder de TI y gerente de tecnología de ShareCat Data Services, una compañía de software.
“El verdadero problema no es el precio, es si este agente de IA realmente puede reducir la resistencia operativa”, agrega Helgesen. “Muchas herramientas de Genai aún requieren una gran supervisión humana, haciéndolas scripts de automatización glorificados en lugar de inteligencia real”.
5
Tiene que ser transparente y auditable
La tendencia hacia la explicación en la IA existe por una razón: las organizaciones necesitan saber por qué sus plataformas llegaron a una cierta conclusión. A pesar del “abierto” a nombre de OpenAi, la compañía ha alejado la transparencia en los últimos años.
Eso podría ser un problema para estos agentes de IA, sugiere Nirav Chheda, quien es el cofundador y CEO de Bambi, una compañía de tecnología médica.
“Si es una caja negra que no puede explicar sus decisiones, es inútil”, dice. “En las industrias reguladas, cada acción debe ser auditable. Si una IA comete un error de programación o pierde un requisito de cumplimiento, ¿quién es responsable? “
“Si no puedo confiar en que opere a un nivel humano de responsabilidad, no lo probaría. Además, si requiere cuidado constante o reentrenamiento, es solo un juguete costoso. La verdadera IA de negocios necesita trabajar a escala, no solo impresionar en una demostración “.

Operai podría cobrar hasta $ 20,000 (£ 15,425) por mes por algunos de sus agentes de IA más especializados, según el título empresarial de la tecnología La información.
Sus agentes de mayor precio podrán admitir la “investigación a nivel de doctorado”, mientras tanto, una versión de $ 10,000 por mes (£ 7,715) será capaz de realizar tareas de desarrollo de software. También se rumorea un agente de “trabajador del conocimiento de altos ingresos” y podría tener un precio de $ 2,000 (£ 1,543) por mes, aunque este precio aún no está confirmado.
El alto precio “plantea inmediatamente muchas preguntas sobre lo que realmente ofrece a cambio”, dice Stephen Do, el fundador de Uppromote, un negocio de marketing de afiliación. “La IA ya está profundamente integrada en el comercio electrónico, desde la automatización del servicio al cliente hasta el análisis predictivo, pero a ese precio, tiene que ir mucho más allá de las aplicaciones habituales”.
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