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¿De qué se trata la disputa Operai?
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3 días agoon

La oferta de adquisición de OpenAI de Musk puede ser una sorpresa para algunos, pero la lucha de poder de la industria de la IA ha sido años en proceso.
Musk vs Altman: es la disputa del año, pero no comenzó en 2025. A pesar del papel de Musk en el establecimiento de OpenAi, ha expresado sus opiniones contra la plataforma y desalentó su progreso repetidamente. Si bien el crecimiento sin restricciones de OpenAI ha sido cuestionado legítimamente por otros actores importantes y expertos preocupados en el campo, los problemas de Musk con la organización pintan una imagen muy confusa, especialmente en los últimos meses.
La línea de tiempo de Operai Feud se ha vuelto más complicada este año con Musk, junto con un grupo de inversores, haciendo una oferta no solicitada de $ 97.4 mil millones para adquirir OpenAI. Altman rápidamente rechazó la oferta sin pensarlo dos veces, pero Musk no ha sido disuadido. Probablemente continúe utilizando su mayor fortaleza, su riqueza, para tratar de obtener el control sobre OpenAi.
El Musk Vs Altman Showdown agrega una capa adicional de drama a la carrera de IA. (Izquierda: Altman durante la nota clave en el Operai Devday; derecha: Musk discutiendo hacer de los humanos una especie multiplanetaria)
Musk vs Altman explicó: La línea de tiempo de la disputa de la disputa de Operai se vuelve más complicada
Los multimillonarios no tienen nada más que tiempo y dinero en sus manos para duke a mayor escala de lo que podemos comprender. Tal es el caso con la disputa Musk vs Altman, y la línea de tiempo de cómo los dos conocidos se han separado. Se podría pensar que la propia plataforma y rendimiento de Musk lo mantendrían enfocado en su crecimiento y futuro, sin embargo, el magnate de la tecnología se ha ofendido en la dirección en que Altman ha elegido recurrir con su plataforma OpenAI.
La lucha de poder de la industria de la IA ha tomado muchas formas en los últimos 3 años, particularmente después del éxito incomparable de OpenAI en el área. Desde entonces, muchos otros actores importantes han tomado prestado y construido sobre su tecnología u optado por crear LLM y AIS propios, sin embargo, el ChatGPT de OpenAI sigue siendo una de las principales opciones para los consumidores y las empresas por igual.
No hemos visto evidencia real de que Grok se mantenga suyo contra los competidores distintos de los datos de Xai, y la plataforma ha seguido siendo un servicio de nicho para los usuarios de Twitter/X. Entonces, ¿es eso lo que provocó la oferta de adquisición de OpenAI de Musk? No necesariamente. Veamos la línea de tiempo de Operai Feud para comprender lo que sucedió.
2015
Sam Altman, Elon Musk y varios otros inversores juntos establecieron la organización de investigación sin fines de lucro Openai, con sede en San Francisco, California. La organización tenía la misión de “avanzar en la inteligencia digital de la manera que es más probable que beneficie a la humanidad en su conjunto, sin restricciones por la necesidad de generar un rendimiento financiero”.
2017
El equipo de Operai comenzó a considerar convertirse en una entidad con fines de lucro para adquirir la capital que necesitaba para continuar su misión de construir la inteligencia general artificial (AGI) que tenían en mente. Si bien Musk estuvo de acuerdo en que este sería un movimiento necesario, los tomadores de decisiones no pudieron conformarse con los términos y condiciones de cómo las cosas necesitaban cambiar en torno a la organización. Aquí es donde probablemente comienza la historia de Musk vs Altman.
Según OpenAi, Musk retuvo los fondos para el equipo durante las negociaciones de los términos de convertirse en una entidad con fines de lucro, lo que obliga a Reid Hoffman, otro inversor, a completar y pagar los salarios y las operaciones.
2018
El almizcle deja Openai. Inicialmente, esto se describió como una medida preventiva para evitar que Musk enfrente conflictos con sus otros negocios en crecimiento, pero la historia luego cambió. Más tarde se explicó que Musk se fue después de que la organización se negó a permitirle ganar más del 50% de capital en el negocio.
“Elon pronto decidió irse de Openai, diciendo que nuestra probabilidad de éxito era 0 y que planeaba construir un competidor AGI dentro de Tesla”, explica la compañía, y agregó que cuando Musk se fue apoyaba los intentos de la compañía de recaudar miles de millones de dólares para su misión.
12 de julio de 2023
El conflicto de propiedad de OpenAI se dejó de lado temporalmente cuando Musk lanzó su propia compañía de IA. X.AI Corp se fundó el 9 de marzo de 2023 en Nevada, y fue anunciado oficialmente en julio.
Después de haber expresado su preocupación por el crecimiento de la IA no amonitoreado y su potencial de “destrucción civilizacional”, Musk tomó el asunto en sus propias manos para comprender la “verdadera naturaleza del universo”. Su equipo de XAI lanzó el Grok AI Chatbot en noviembre de 2023 y se puso a disposición de los usuarios de Twitter/X para experimentar y explorar.
Operai pasó por sus propias luchas en 2023, cuando la junta derrotó al CEO Altman y luego tuvo que devolverlo al timón y salir de la compañía. Fue un final caótico para el año.
Marzo de 2024
La batalla Musk vs Altman dio un giro legal a principios de 2024 cuando Musk decidió demandar a Openi y su CEO, Sam Altman, por abandonar la misión original de la startup para desarrollar IA para la humanidad. La demanda se presentó en el Tribunal Superior de California en San Francisco, y alegó que se había producido un incumplimiento de contrato cuando la organización se había desviado de su misión original sin fines de lucro por dinero.
La demanda tenía la intención de obligar a OpenAi a entregar su investigación al espacio público y evitar que el negocio lo usara para ganancias financieras, ya sea para Microsoft u otra entidad. Musk luego retiró la demanda más tarde ese año.
Agosto de 2024
Ese no fue el final de las acciones legales en la línea de tiempo de la disputa de los abiertos de almizcle. El multimillonario presentó otra demanda en agosto con el mismo propósito de detener las ambiciones con fines de lucro de OpenAi.
Sombreado. La máscara realmente está saliendo. pic.twitter.com/3ecmvx1kgu
– David Sacks (@davidsacks) 2 de octubre de 2024
ROBAJE:
Elon Musk acaba de presentar una orden judicial para evitar que Operai fuera completo con fines de lucro
Hoy es el cumpleaños de Chatgpt lmfaooo pic.twitter.com/loqtrl2obk
– Nik (@NS123ABC) 30 de noviembre de 2024
Enero de 2025
Después de que Operai se unió a la iniciativa Stargate de $ 500 mil millones, Musk salió a criticar la presencia de Altman en la empresa de Trump. También llamó a Altman un “estafador” y un “mentiroso”, lo que hace que el almizcle vs Altman luche como personal en lugar de uno vinculado al éxito de OpenAi en el campo de la IA. Altman también se mordió en Twitter/X indirectamente: “Solo un tweet más malo y luego tal vez te ames a ti mismo …”.
Solo un tweet más malo y luego tal vez te ames a ti mismo …
– Sam Altman (@sama) 23 de enero de 2025
Altman no está exento de controversias y su insensible liderazgo de OpenAi, así como las acusaciones en su vida personal, no han pintado una muy buena imagen. El almizcle puede ser extravagante, pero no se equivoca con la disposición de Altman de cambiar de lado para financiar o hacer que la IA progrese sin considerar cuidadosamente las consecuencias primero.
10 de febrero de 2025
Musk, con un grupo de inversores, hizo una oferta de $ 97.4 mil millones para adquirir el brazo sin fines de lucro de OpenAI. “Es hora de que Operai regrese a la fuerza de código abierto y centrada en la seguridad para siempre que fuera una vez”, dijo al Wall Street Journal. Se ha ofrecido a cumplir con cualquier oferta realizada por otros inversores, lo que dificultará rechazar la oferta de Musk repetidamente sin una causa suficiente para hacerlo.
Al hacer su propia parte para mantener la línea de tiempo de Operai Feud en marcha, Altman también rechazó la oferta de inmediato, ofreciendo comprar Twitter/X de regreso a Musk. “No gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si lo desea”, afirmó. El golpe de dos partes identificó por primera vez la plataforma como Twitter y también reconoció el hecho de que Musk compró la plataforma por $ 44 mil millones y ha caído en valor desde entonces.
¿Respuesta de almizcle? Llamando a Altman un “estafador”. También volvió a publicar tweets subtitulándolos “Scam Altman” para que las cosas realmente se estén calentando en el mundo de la tecnología.
No, gracias, pero compraremos Twitter por $ 9.74 mil millones si quieres
– Sam Altman (@sama) 10 de febrero de 2025
Estafa
pic.twitter.com/j9exiqbz8u– Elon Musk (@elonmusk) 10 de febrero de 2025
Musk vs Altman: ¿Qué sigue?
La debacle Musk vs Altman está lejos de terminar. Operai sigue siendo una de las empresas de IA más grandes y ampliamente conocidas en todo el mundo, y cuando los usuarios recurren a la IA, generalmente recurren primero a Chatgpt. Grok AI, aunque se ha nivelado considerablemente en los últimos tiempos, sigue siendo un producto de nicho más utilizado por los miembros de Twitter/X. Es poco probable que esta dinámica cambie en los próximos meses, pero Musk tiene el dinero y la influencia para comprar algún grado de control de Altman sobre OpenAi.
¿Será exitosa la oferta de adquisición de OpenAI de Musk? Eso queda por ver. Musk ha estado en el centro de muchas controversias en los pocos meses que hemos tenido en 2025, la más extraña ha sido las acusaciones de que ha estado mintiendo sobre lo bueno que es en videojuegos como Camino del exilio 2 y Diablo IV. No puedes inventar estas cosas.
A pesar de su fiel banda de seguidores, algunas de las empresas comerciales de Musk han recibido un éxito en los últimos meses, ya sea que mires los lanzamientos de SpaceX o las acciones que caen de Tesla. Esto podría cambiar pronto con la influencia que tiene sobre la política gubernamental, por lo que mantendremos los ojos bien abiertos para ver qué sucede después.
El conflicto de propiedad de OpenAI ha existido desde los primeros días de la compañía, pero las cosas están aumentando en este momento. ¿Qué crees que sucederá a continuación? Háganos saber. Para obtener más información sobre el mundo de la tecnología y los muchos jugadores de poder que lideran el camino, suscríbase a Technowize.
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Chatgpt puede ayudar a escribir un ensayo. Los científicos quieren que comience a doblar la ropa
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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?
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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.
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¿Qué quieren los líderes tecnológicos del agente de inteligencia artificial de $ 20KA de Operai?
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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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