La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en la creación de máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Desde su inicio, la IA ha evolucionado significativamente y se ha convertido en una parte integral de diversas industrias, mejorando la eficiencia y creando nuevas oportunidades. Este artículo explora la historia de la IA, destacando hitos importantes, personas clave y las perspectivas futuras.
Primeros Desarrollos en IA
Los primeros desarrollos en IA comenzaron en la década de los cuarenta y cincuenta. Uno de los hitos más importantes fue el Test de Turing, propuesto por Alan Turing en 1950. Este test evalúa la capacidad de una máquina para exhibir un comportamiento inteligente equivalente al de un humano. En 1956, la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester y Claude Shannon, marcó el nacimiento oficial de la IA como un campo académico.
Avances en las Décadas de los Sesenta y Setenta
Durante los sesenta y setenta, los investigadores desarrollaron los primeros sistemas expertos, que eran programas diseñados para simular el conocimiento y el juicio de un experto humano en un dominio específico. Estos sistemas fueron utilizados en áreas como la medicina y la química. También se desarrollaron lenguajes de programación específicos para IA, como LISP y Prolog.
La Década de los Ochenta
En los años ochenta, la IA experimentó un auge con el desarrollo y la implementación de sistemas expertos en la industria. Los sistemas como MYCIN, utilizado en la medicina, y XCON, utilizado para configurar computadoras, demostraron el valor práctico de la IA. Además, hubo un resurgimiento del interés en las redes neuronales, especialmente con la introducción del algoritmo de retropropagación.
Desarrollos en la Década de los Noventa
La década de los noventa vio avances significativos en el aprendizaje automático y el aumento de la capacidad computacional. Los investigadores comenzaron a desarrollar algoritmos más sofisticados y a explorar nuevas técnicas, como las máquinas de soporte vectorial y los bosques aleatorios. Estos avances permitieron que la IA se aplicara en una gama más amplia de problemas del mundo real.
Hitos Clave desde el Año 2000 hasta la Actualidad
Desde el año 2000, la IA ha alcanzado nuevos hitos gracias a los avances en el aprendizaje profundo (deep learning) y la disponibilidad de grandes conjuntos de datos. En 2011, IBM Watson ganó el concurso “Jeopardy!”, demostrando las capacidades avanzadas de procesamiento de lenguaje natural. En 2012, el modelo AlexNet ganó la competencia ImageNet, marcando un punto de inflexión en el reconocimiento de imágenes. En 2016, AlphaGo de DeepMind venció al campeón mundial de Go, mostrando el poder del aprendizaje por refuerzo.
Personas Importantes en la Historia de la IA
La historia de la IA está llena de contribuciones de personas clave. Alan Turing, considerado el padre de la informática, fue uno de los pioneros con su Test de Turing. John McCarthy, quien acuñó el término “inteligencia artificial”, organizó la Conferencia de Dartmouth. Marvin Minsky, cofundador del Laboratorio de IA del MIT, realizó importantes contribuciones teóricas y prácticas. Geoffrey Hinton, conocido como el “padrino del deep learning”, revolucionó el campo con su trabajo en redes neuronales.
El Futuro de la Inteligencia Artificial
El futuro de la IA promete ser emocionante y transformador. Se espera que la IA continúe revolucionando industrias como la salud, la educación y el transporte. Los avances en IA podrían llevar a diagnósticos médicos más precisos, experiencias de aprendizaje personalizadas y vehículos autónomos más seguros. Sin embargo, también existen desafíos importantes, como la ética en la IA, la privacidad de los datos y el impacto en el empleo.
Conclusión
Desde sus inicios hasta hoy, la inteligencia artificial ha recorrido un largo camino. Ha evolucionado desde simples algoritmos y programas hasta sistemas complejos que pueden aprender y adaptarse. Con un futuro lleno de potencial y desafíos, la IA seguirá siendo un campo fascinante y crucial para el avance de la tecnología y la sociedad.
Si todavía solo está copiando las indicaciones para pasar a ChatGPT para escribir una copia de anuncios, se está perdiendo la oportunidad real: usar la API CHATGPT para automatizar tareas repetitivas y que llevan mucho tiempo dentro de su flujo de trabajo de Google Ads.
En mi agencia, hemos utilizado GPT-4O en scripts, hojas de Google y aplicaciones personalizadas para resolver problemas reales, desde la limpieza de alimentos de compras para buscar auditorías de residuos a términos hasta revisiones de rendimiento en cuentas enteras.
Este artículo le muestra cómo configurar la API, usarla de manera segura y eficiente, y aplicarlo a flujos de trabajo PPC de alto impacto.
Para usar GPT en sus propios scripts o aplicaciones, necesitará acceso a la API de OpenAI. Esto no es lo mismo que usar CHATGPT en un navegador: la API le brinda un control programático directo.
Aquí está cómo comenzar:
Su clave API es privada y sensible. Cualquier persona con acceso puede usar el saldo de su cuenta, así que trátelo como una contraseña.
La API de ChatGPT es de pago por uso. Al momento de escribir, GPT-4O (el modelo más rápido y rentable) cuesta:
1,000 tokens son aproximadamente 750 palabras de entrada/salida combinadas. La mayoría de las indicaciones simples cuestan menos de $ 0.01 por llamada.
Para las pruebas:
DIVE MÁS: 4 formas de conectar sus datos de anuncios a una IA generativa para PPC más inteligente
Puede llamar a la API desde diferentes entornos dependiendo de su nivel de comodidad y flujo de trabajo:
| Herramienta | Mejor para | Dificultad |
| Script de Google Apps | Informes basados en hojas, trabajo de alimentación | Principiante |
| Pitón | Lógica de auditoría, generación de informes | Intermedio |
| Nodo.js | Aplicaciones web, paneles, lotes asíncronos | Avanzado |
| Con más zapas | Integraciones GPT livianas (sin código) | Principiante |
Si está trabajando en los anuncios de Google y tirando datos en hojas, el script de aplicaciones es un punto de entrada fácil.
Aquí hay una implementación básica de llamar a GPT-4O desde Google Sheets:
function callChatGPT(prompt)
const apiKey = 'sk-...'; // Your API key
const url="https://api.openai.com/v1/chat/completions";
const payload =
model: 'gpt-4o',
messages: [
role: 'system', content: 'You are a Google Ads expert.' ,
role: 'user', content: prompt
],
temperature: 0.3
;
const options =
method: 'post',
contentType: 'application/json',
headers:
Authorization: 'Bearer ' + apiKey
,
payload: JSON.stringify(payload)
;
const response = UrlFetchApp.fetch(url, options);
const json = JSON.parse(response.getContentText());
return json.choices[0].message.content;
Luego en una celda:
=callChatGPT("Analyze Nike's top 50 non-converting search terms from Performance Max")
DIG MÁS: Aprovechando la IA generativa en los scripts de anuncios para la optimización de anuncios de Google
Obtenga la búsqueda del boletín en los que los especialistas en marketing confíen.
Para mantener las cosas funcionando sin problemas (y de manera rentable), siga estos consejos:
Para demostrar cómo funciona esto en la práctica, recorreré algunos casos de uso real usando Nike como ejemplo ilustrativo.
Para mayor claridad, no estoy afiliado a Nike, y estos ejemplos son hipotéticos.
Se utilizan para mostrar cómo se aplican estas técnicas a las cuentas de anuncios de Google de nivel empresarial con grandes catálogos de productos y campañas de alto volumen.
Caso de uso 1: Optimización de la alimentación de compras
La alimentación del producto de Nike es enorme: zapatos, ropa, equipo, accesorios, todo en docenas de variantes.
Los títulos de productos que no están bien estructurados pueden provocar poca visibilidad o impresiones irrelevantes.
Usando GPT-4O, puede reescribir los títulos de productos a escala utilizando esta estructura:
Reescribir el título del producto para incluir género, tipo de producto, función principal y marca. Formato como: [Gender] [Product Type] with [Feature] | Nike.
Ejecutamos este flujo de trabajo en las hojas de Google usando GPT a través del script APPS.
Los títulos de salida fueron más alineados con palabras clave, más descriptivas y se desempeñaron mejor en los anuncios de compras, aumentando el CTR y mejorar la relevancia del partido.
Caso de uso 2: Búsqueda de auditoría de residuos de término en el rendimiento Max
Las campañas de rendimiento de Nike Max generan grandes volúmenes de datos de términos de búsqueda, gran parte de ellos irrelevante.
Revisarlo manualmente es ineficiente e inconsistente.
Nuestro enfoque:
Ejemplo indicador:
Salida GPT:
Utilizamos esta salida para generar ideas de palabras clave negativas, refinar la orientación y crear alertas semanales si los desechos pasa un umbral.
DIG más: cómo la IA realiza auditorías de búsqueda pagas más rápido y mejor
Caso de uso 3: Automatización de auditoría de Google ADS para campañas de la marca Nike
Hemos creado una herramienta que combina la API de Google ADS con GPT-4O para ejecutar auditorías de cuenta completa.
En el caso de Nike, utilizamos GPT para interpretar las banderas de rendimiento extraídas de las consultas de API como:
Ejemplo indicador:
Respuesta GPT:
Esta salida se agrega directamente a un mazo de diapositivas de Google utilizada para revisiones internas y QBR de clientes.
ChatGPT no es solo un asistente de escritura, es un motor de automatización.
La clave no es pedirle a GPT que haga su trabajo.
La clave es conectar GPT a los lugares donde la repetición te ralentiza:
No necesita ser un desarrollador para usar la API. El script y las hojas de Google Apps son lo suficientemente potentes como para ejecutar flujos de trabajo reales hoy.
Una vez que vea los ahorros de tiempo, y la calidad de las salidas GPT-4O cuando se estructura correctamente, es difícil volver.
DIGER MÁS: Top Tools and Tactics que debe usar en PPC
Se invita a los autores contribuyentes a crear contenido para el terreno de los motores de búsqueda y se eligen por su experiencia y contribución a la comunidad de búsqueda. Nuestros contribuyentes trabajan bajo la supervisión del personal editorial y las contribuciones se verifican en busca de calidad y relevancia para nuestros lectores. Las opiniones que expresan son propias.
Los últimos consejos de Openai muestran cómo solicitar ChatGPT 4.1 para respuestas más inteligentes, lógica más clara y un rendimiento más consistente. Esta última iteración de la API de OpenAI exige una mayor precisión, una estructura más clara e instrucciones más explícitas.
Creado para manejar conversaciones complejas y procesamiento de archivos con capacidad sin precedentes, ChatGPT 4.1 en realidad requiere más orientación humana para ofrecer su mejor trabajo.
Plataforma de desarrollo de agentes de IA: construir agentes inteligentes personalizados y desbloquear infinitas posibilidades de IA
La plataforma de desarrollo de AI Agent está diseñada para proporcionar a los desarrolladores herramientas flexibles y eficientes para administrar agentes inteligentes. Integra los principales modelos globales de idiomas globales, incluidos Deepseek, Doubao, Qwen,
Con el apoyo de la plataforma de desarrollo de agentes de inteligencia artificial de Tuya, los desarrolladores pueden crear rápidamente agentes inteligentes personalizados, que van desde asistentes de alimentación de mascotas y muñecas de IA hasta compañeros de fitness y avatares motivacionales, mejorando así las experiencias personalizadas de los usuarios.
Tuya.ai: Empoderar el desarrollo de hardware de IA de extremo a extremo y acelerar la comercialización del valor de IA
Tuya.ai ofrece soluciones de desarrollo de hardware de IA de AI de pila completa para desarrolladores globales, abordando los desafíos centrales de la producción en masa de hardware de IA. La oferta incluye módulos AI de borde de alto rendimiento, marcos integrados de bajo código, orquestación modelo basada en la nube, un cerebro de nube inteligente e integración e implementación de aplicaciones de IA de circuito cerrado.
Tuya.ai no solo ofrece ventajas tecnológicas y ecosistemas, sino que también permite a los desarrolladores acceder rápidamente a los mercados comerciales. Ya sea en entornos domésticos inteligentes, IoT industrial o escenarios comerciales inteligentes, los desarrolladores pueden confiar en Tuya.ai para completar rápidamente todo el proceso, desde la validación de prototipo hasta la implementación a gran escala. Con las amplias capas de herramientas de IA de Tuya, los desarrolladores pueden integrar las capacidades de IA en dispositivos inteligentes en tan solo 10 minutos, mejorando significativamente el valor comercial del producto y el aceleración de tiempo de comercialización.
Tuyaopen: Mantenerse fiel al ADN de código abierto de Tuya, lo que permite a los desarrolladores traer ideas creativas directamente al mercado
La profunda integración de la IA y el mundo físico está desbloqueando nuevas oportunidades de negocios. Sin embargo, la base de esta transformación se encuentra en la evolución tecnológica, basada en vastos conjuntos de datos y la validación de diversos escenarios. Esta evolución requiere involucrar a más desarrolladores en el campo de la IA y acelerar la adopción de IA a través de productos innovadores. Por lo tanto, el código abierto se convierte en la clave para impulsar la comercialización de IA, al ofrecer a los desarrolladores un terreno fértil para la implementación creativa.
Tuya siempre ha adoptado una filosofía de código abierto, desde sus primeros días como un equipo de inicio que construye una comunidad de código abierto, hasta su papel actual como facilitador de un ecosistema inteligente abierto y neutral. Tuya continúa defendiendo la apertura a través de su ecosistema de plataforma tecnológica. Respaldado por años de experiencia en la industria y acumulación de tecnología AIOT, Tuya ha lanzado oficialmente a Tuyaopen, un marco de desarrollo abierto y de código abierto adaptado para la industria de AIOT.
Tuyaopen hereda las capacidades centrales de Tuyaos, como la compatibilidad de la plataforma multiplataforma, la integración del sistema cruzado, la arquitectura modular y el cumplimiento de la seguridad, e integra aún más un motor de inferencia de IA de extremo a extremo. Admite capacidades de IA multimodal a través del centro de agentes inteligentes de Tuya Cloud, logrando una integración perfecta de borde de la nube. Aprovechando la cadena de suministro global de Tuya y el ecosistema abierto, Tuyaopen también proporciona un camino único desde el desarrollo de productos hasta la monetización comercial, acortando significativamente el tiempo de comercialización y ayudando a los desarrolladores a acceder a más oportunidades comerciales.
HEDV: plataforma de computación Edge que ofrece protección de datos de “grado de la industria”
En escenarios comerciales complejos, como la energía inteligente y los campus inteligentes, las empresas son cada vez más exigentes de seguridad de datos y capacidades de desarrollo personalizadas. Para abordar estos desafíos, Tuya ha introducido la plataforma de computación HEDV Edge. Con una arquitectura distribuida independiente de la nube, HEDV se puede implementar de manera flexible en cualquier centro de datos de acuerdo con las necesidades empresariales, proporcionando soluciones inteligentes eficientes, unificadas, estables y escalables a bajo costo.
Construido en el ADN global de Tuya, los centros de datos independientes y el cumplimiento de los liderantes estándares globales de seguridad y cumplimiento de la nube, HEDV permite a las empresas lograr una implementación localizada de manera rentable y optimizada. Esto potencia una mayor autonomía sobre los datos, las aplicaciones y los dispositivos, lo que garantiza la seguridad de los datos críticos al tiempo que mantiene la escalabilidad elástica para escenarios de alta concurrencia.
A través del lanzamiento y el intercambio de estos motores tecnológicos, Tuya no solo equipa a los desarrolladores globales con herramientas poderosas para implementar AIOT, sino que también proporciona un respaldo técnico para la innovación audaz a través de su plataforma Cloud AI. Mirando hacia el futuro, Tuya continuará trabajando junto con los desarrolladores globales para avanzar en la adopción de tecnología y marcar el comienzo de la era comercial de AIOT juntos.
Ver contenido original: https: //www.prnewswire.com/news-releases/tuya-smart-unveils-four-core-aiot-technology-engines-empodering-developers a–reconstruct-the-fisical-world-with-ai-302437082.html
Fuente Tuya Smart
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