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La IA generativa crecerá un 17% en 2024, pero la calidad de los datos se desploma: hallazgos clave del informe sobre el estado de la IA de Appen
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Un nuevo informe del proveedor de datos de IA Appen revela que las empresas están luchando por obtener y gestionar los datos de alta calidad necesarios para impulsar los sistemas de IA a medida que la inteligencia artificial se expande a las operaciones empresariales.
El informe sobre el estado de la IA 2024 de Appen, que encuestó a más de 500 tomadores de decisiones de TI en EE. UU., revela que la adopción de la IA generativa aumentó un 17 % el año pasado; sin embargo, las organizaciones ahora enfrentan obstáculos importantes en la preparación de datos y el control de calidad. El informe muestra un aumento interanual del 10 % en los cuellos de botella relacionados con el abastecimiento, la limpieza y el etiquetado de datos, lo que subraya las complejidades de crear y mantener modelos de IA eficaces.
Si Chen, jefa de estrategia de Appen, explicó en una entrevista con VentureBeat: “A medida que los modelos de IA abordan problemas más complejos y especializados, los requisitos de datos también cambian”, afirmó. “Las empresas están descubriendo que tener una gran cantidad de datos ya no es suficiente. Para ajustar un modelo, los datos deben ser de muy alta calidad, lo que significa que deben ser precisos, diversos, adecuadamente etiquetados y adaptados al caso de uso específico de la IA”.
Si bien el potencial de la IA sigue creciendo, el informe identifica varias áreas clave en las que las empresas encuentran obstáculos. A continuación se muestran las cinco conclusiones principales del informe sobre el estado de la IA de 2024 de Appen:
1. La adopción de la IA generativa está aumentando, pero también lo están los desafíos relacionados con los datos
La adopción de IA generativa (GenAI) ha crecido un impresionante 17 % en 2024, impulsada por avances en grandes modelos de lenguaje (LLM) que permiten a las empresas automatizar tareas en una amplia gama de casos de uso. Desde operaciones de TI hasta I+D, las empresas están aprovechando GenAI para optimizar los procesos internos y aumentar la productividad. Sin embargo, el rápido aumento en el uso de GenAI también ha introducido nuevos obstáculos, particularmente en torno a la gestión de datos.
“Los resultados de la IA generativa son más diversos, impredecibles y subjetivos, lo que hace que sea más difícil definir y medir el éxito”, dijo Chen a VentureBeat. “Para lograr una IA lista para la empresa, los modelos deben personalizarse con datos de alta calidad adaptados a casos de uso específicos”.
La recopilación de datos personalizados se ha convertido en el método principal para obtener datos de entrenamiento para los modelos GenAI, lo que refleja un cambio más amplio desde los datos genéricos extraídos de la web en favor de conjuntos de datos confiables y personalizados.
2. Las implementaciones de IA empresarial y el ROI están disminuyendo
A pesar del entusiasmo que rodea a la IA, el informe encontró una tendencia preocupante: menos proyectos de IA están llegando a implementarse, y aquellos que lo hacen muestran menos retorno de la inversión. Desde 2021, el porcentaje medio de proyectos de IA implementados ha disminuido un 8,1%, mientras que el porcentaje medio de proyectos de IA implementados que muestran un retorno de la inversión significativo ha disminuido un 9,4%.
Esta disminución se debe en gran medida a la creciente complejidad de los modelos de IA. Los casos de uso simples como el reconocimiento de imágenes y la automatización del habla ahora se consideran tecnologías maduras, pero las empresas están cambiando hacia iniciativas de IA más ambiciosas, como la IA generativa, que requieren datos personalizados y de alta calidad y son mucho más difíciles de implementar con éxito.
Chen explicó: “La IA generativa tiene capacidades más avanzadas en comprensión, razonamiento y generación de contenido, pero estas tecnologías son intrínsecamente más difíciles de implementar”.

3. La calidad de los datos es esencial, pero está disminuyendo
El informe destaca una cuestión crítica para el desarrollo de la IA: la precisión de los datos ha disminuido casi un 9 % desde 2021. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados, los datos que requieren también se han vuelto más complejos y, a menudo, requieren anotaciones especializadas y de alta calidad.
Un asombroso 86% de las empresas ahora reentrenan o actualizan sus modelos al menos una vez por trimestre, lo que subraya la necesidad de datos nuevos y relevantes. Sin embargo, a medida que aumenta la frecuencia de las actualizaciones, se vuelve más difícil garantizar que estos datos sean precisos y diversos. Las empresas están recurriendo a proveedores de datos externos para ayudar a satisfacer estas demandas, y casi el 90% de las empresas dependen de fuentes externas para entrenar y evaluar sus modelos.
“Si bien no podemos predecir el futuro, nuestra investigación muestra que la gestión de la calidad de los datos seguirá siendo un desafío importante para las empresas”, afirmó Chen. “Con modelos de IA generativa más complejos, los datos de abastecimiento, limpieza y etiquetado ya se han convertido en obstáculos clave”.

4. Los cuellos de botella en los datos están empeorando
El informe de Appen revela un aumento interanual del 10% en los cuellos de botella relacionados con los datos de abastecimiento, limpieza y etiquetado. Estos cuellos de botella están impactando directamente la capacidad de las empresas para implementar con éxito proyectos de IA. A medida que los casos de uso de la IA se vuelven más especializados, el desafío de preparar los datos correctos se vuelve más grave.
“Los problemas de preparación de datos se han intensificado”, afirmó Chen. “La naturaleza especializada de estos modelos exige conjuntos de datos nuevos y personalizados”.
Para abordar estos problemas, las empresas se están centrando en estrategias a largo plazo que enfatizan la precisión, coherencia y diversidad de los datos. Muchos también buscan asociaciones estratégicas con proveedores de datos para ayudar a navegar las complejidades del ciclo de vida de los datos de la IA.

5. Human-in-the-Loop es más vital que nunca
Si bien la tecnología de IA continúa evolucionando, la participación humana sigue siendo indispensable. El informe encontró que el 80% de los encuestados enfatizaron la importancia del aprendizaje automático con humanos en el circuito, un proceso en el que se utiliza la experiencia humana para guiar y mejorar los modelos de IA.
“La participación humana sigue siendo esencial para desarrollar sistemas de IA de alto rendimiento, éticos y contextualmente relevantes”, afirmó Chen.
Los expertos humanos son particularmente importantes para garantizar la mitigación de prejuicios y el desarrollo ético de la IA. Al proporcionar conocimientos específicos de un dominio e identificar posibles sesgos en los resultados de la IA, ayudan a perfeccionar los modelos y alinearlos con comportamientos y valores del mundo real. Esto es especialmente crítico para la IA generativa, donde los resultados pueden ser impredecibles y requieren una supervisión cuidadosa para evitar resultados dañinos o sesgados.
Consulte el informe completo de Appen sobre el estado de la IA en 2024 aquí.
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Un marco de descubrimiento de arquitectura neuronal de parámetros múltiples automatizados utilizando chatgpt en el backend
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3 minutos agoon
15 mayo, 2025
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El ex ejecutivo de Operai se une a la IA, el sector público y los líderes de ciberseguridad que encabezan Info-Tech Live 2025 en Las Vegas
Published
5 horas agoon
15 mayo, 2025
A medida que Momentum continúa construyendo en las semanas previas a la muy esperada conferencia anual de la industria para CIO y líderes de TI, Info-Tech Research Group ha anunciado tres nuevos oradores destacados para Info-Tech Live 2025 en Las Vegas en junio. Los altavoces recién revelados incluyen Zack Kassex jefe del mercado de ir al mercado en Openai; Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada; y David TyburskiVicepresidente de Seguridad de la Información y CISO en Wynn Resorts – Voces líderes en IA, innovación del sector público y ciberseguridad. Sus notas clave Ofrezca claridad, estrategia y ideas prácticas sobre los desafíos de TI más urgentes de hoy al proporcionar diversas perspectivas sobre cómo la tecnología está remodelando las industrias, las instituciones y el liderazgo en sí.
Toronto, 14 de mayo de 2025 / PRNewswire/-Info-Tech Research Group, una firma líder mundial de investigación y asesoramiento de TI, ha anunciado tres oradores destacados adicionales para su próximo Info-Tech Live 2025 en Las Vegas Conferencia de TI. Los altavoces son Zack Kassex jefe del mercado de ir al mercado en Openai; Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada; y David TyburskiVicepresidente de Seguridad de la Información y CISO en Wynn Resorts. Estos oradores compartirán su experiencia en innovación de IA, liderazgo del sector público y ciberseguridad empresarial en el escenario principal del evento insignia de la firma, que tiene lugar. 10-12 de junio, 2025en Bellagio en Las Vegas.
Info-Tech Live 2025 reunirá a miles de CIO, CDO, CISO y líderes de TI durante tres días de notas clave, Insights de analistas y compromiso entre pares. La urgencia y la oportunidad que enfrentan los líderes tecnológicos hoy mientras navegan por la interrupción y la innovación se refleja en el tema de este año “Transformarlo. Transformar todo”.
“Estos altavoces destacados para Info-Tech Live 2025 en Las Vegas Refleja las prioridades y presiones en evolución que enfrentan los líderes de TI hoy, en todas las industrias y mercados “, dice el director de investigación del grupo de investigación de información de información, Gord Harrison. “Desde redefinir cómo las organizaciones se involucran con la IA, hasta la transformación de la prestación de servicios públicos, hasta la defensa de la infraestructura digital en las industrias de alto riesgo, estos líderes aportan información crítica del futuro. Juntos, sus perspectivas ayudarán a los asistentes a ir más allá de la conciencia y tomar una acción estratégica y confidencial”.
Recientemente anunciados oradores destacados para información-tech en vivo 2025 en Las Vegas:
Las últimas incorporaciones a la lista de oradores 2025 de Info-Tech ofrecen a los asistentes una gran cantidad de experiencia en décadas de liderazgo práctico, consultoría e innovación. Sus sesiones proporcionarán nuevas perspectivas sobre los desafíos empresariales actuales, desde la navegación de tecnologías emergentes y las demandas de cumplimiento hasta las estrategias de transformación de escala y alinear las inversiones de TI con el crecimiento empresarial. Los oradores recién anunciados incluyen:
- Zack Kass, Asesor global de IA, ex jefe de Go To-Mercado, OpenAI
Zack Kass es un asesor futurista y global que ayuda a Fortune 1000 empresas y gobiernos a adaptarse al panorama de IA que cambia rápidamente. Como ex jefe del mercado de ir a OpenAI, ayudó a construir y liderar a los equipos responsables de traducir la investigación en aplicaciones del mundo real. Kass ahora trabaja para desmitificar la IA y dar forma a un futuro donde la tecnología sirve a las personas y la sociedad.
- Bob LeeCIO para Condado de Clark, Nevada
Bob Lee sirve como CIO para Condado de Clark, Nevadaapoyando a más de 2.4 millones de residentes, 90,000 empresas y más de 50 millones de visitantes anualmente. Con más de 25 años de experiencia en los sectores público y privado, Leek se centra en el cambio transformador, el liderazgo inclusivo y el uso de la tecnología para mejorar los resultados para las comunidades a las que sirve.
- David TyburskiVP de seguridad de la información y director de seguridad de la información para Wynn Resorts
David Tyburski Lidera la estrategia global de ciberseguridad de Wynn Resorts, supervisando la identidad y el acceso, la gestión de riesgos y la respuesta a los incidentes. Con más de 30 años en TI y seguridad, Tyburski también asesora sobre múltiples juntas de la industria y sirve en la Junta Asesora de Tecnología de la Información del Estado de Nevada.
Info-tech en vivo 2025 en Las Vegas Proporcionará estrategias procesables e información de investigación en profundidad a los líderes y ejecutivos de TI en todas las industrias. Los asistentes tendrán la oportunidad de interactuar con los analistas expertos de Info-Tech, participar en sesiones interactivas y mesas redondas, y obtener un conocimiento crítico sobre el panorama de TI en rápida evolución. La conferencia también contará con una impresionante línea de oradores principales, talleres y eventos de redes diseñados para equipar a los asistentes con las herramientas para impulsar la transformación de TI exponencial. Se publicarán anuncios adicionales en las semanas previas a la conferencia.
Para obtener los últimos detalles, visite el Info-Tech Live 2025 en Las Vegas página, y siga el grupo de investigación de información de información sobre LinkedIn y incógnita.
Media pasa por información-Tech Live 2025 en Las Vegas
Los profesionales de los medios, incluidos periodistas, podcasters e influencers, están invitados a asistir a Info-Tech Live 2025 para obtener acceso exclusivo a la investigación, el contenido y las entrevistas con los líderes de la industria. Para aquellos que no pueden asistir en persona, Info-Tech ofrece una opción de pase digital, proporcionando acceso a notas clave en vivo, sesiones seleccionadas y entrevistas virtuales exclusivas con oradores y analistas.
Los profesionales de los medios que buscan solicitar pases en persona o digitales pueden contactar pr@infotech.com Para asegurar su lugar y cubrir los últimos avances en él para su público.
Oportunidades de expositor
Los expositores también están invitados a formar parte de Info-Tech Live y mostrar sus productos y servicios a un público altamente comprometido de tomadores de decisiones de TI. Para obtener más información sobre cómo convertirse en un expositor de información en vivo, comuníquese con events@infotech.com.
Acerca del grupo de investigación de tecnología de información
Info-Tech Research Group es una de las principales empresas de investigación y asesoramiento del mundo, que atiende con orgullo a más de 30,000 profesionales. La compañía produce una investigación imparcial y altamente relevante y brinda servicios de asesoramiento para ayudar a los líderes a tomar decisiones estratégicas, oportunas y bien informadas. Durante casi 30 años, Info-Tech se ha asociado estrechamente con los equipos para proporcionarles todo lo que necesitan, desde herramientas procesables hasta orientación de analistas, asegurando que brinden resultados medibles para sus organizaciones.
Para obtener más información sobre las divisiones de Info-Tech, visite McLean & Company para obtener servicios de investigación y asesoramiento de recursos humanos y SoftWarReviews para obtener información sobre la compra de software.
Los profesionales de los medios pueden registrarse para un acceso sin restricciones a la investigación a través de TI, recursos humanos y software y cientos de analistas de la industria a través del Programa de Insiders de Medios de la empresa. Para obtener acceso, contactar pr@infotech.com.
Grupo de investigación de tecnología de información de origen
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Operai trae GPT-4.1 y 4.1 mini a Chatgpt-Lo que las empresas deben saber
Published
10 horas agoon
14 mayo, 2025
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Operai está implementando GPT-4.1, su nuevo modelo de lenguaje grande (LLM) no inicial que equilibra el alto rendimiento con menor costo, para los usuarios de ChatGPT. La compañía está comenzando con sus suscriptores que pagan en ChatGPT Plus, Pro y Equipo, con el acceso a los usuarios de la empresa y la educación esperada en las próximas semanas.
También está agregando GPT-4.1 Mini, que reemplaza a GPT-4O Mini como el valor predeterminado para todos los usuarios de ChatGPT, incluidos los de nivel gratuito. La versión “Mini” proporciona un parámetro a menor escala y, por lo tanto, una versión menos potente con estándares de seguridad similares.
Ambos modelos están disponibles a través de la selección desplegable “Más modelos” en la esquina superior de la ventana de chat dentro de ChatGPT, dando a los usuarios flexibilidad para elegir entre modelos GPT-4.1, GPT-4.1 mini y razonamiento como O3, O4-Mini y O4-Mini-High.
Inicialmente destinado a usar solo por el software de terceros y los desarrolladores de IA a través de la interfaz de programación de aplicaciones (API) de OpenAI, se agregó GPT-4.1 a ChatGPT siguiendo fuertes comentarios de los usuarios.
El líder de investigación de la capacitación posterior de Operai, Michelle Pokrass, confirmó en X, el cambio fue impulsado por la demanda, escribiendo: “Inicialmente estábamos planeando mantener esta API de modelo solo, pero todos lo querían en Chatgpt ¡feliz codificación!”
El director de productos de Operai, Kevin Weil, publicó en X diciendo: “Lo construimos para los desarrolladores, por lo que es muy bueno para la codificación e instrucciones siguientes, ¡hágalo un intento!”
Un modelo centrado en la empresa
GPT-4.1 fue diseñado desde cero para la practicidad de grado empresarial.
Lanzado en abril de 2025 junto con GPT-4.1 Mini y Nano, esta familia modelo priorizó las necesidades de los desarrolladores y los casos de uso de producción.
GPT-4.1 ofrece una mejora de 21.4 puntos sobre GPT-4O en el punto de referencia de ingeniería de software verificado SWE-Bench, y una ganancia de 10.5 puntos en tareas de seguimiento de instrucciones en el punto de referencia MultiChallenge de Scale. También reduce la verbosidad en un 50% en comparación con otros modelos, un rasgo de los usuarios de la empresa elogió durante las pruebas tempranas.
Contexto, velocidad y acceso al modelo
GPT-4.1 admite el contexto estándar Windows para ChatGPT: 8,000 tokens para usuarios gratuitos, 32,000 tokens para usuarios más y 128,000 tokens para usuarios de Pro.
Según el desarrollador Angel Bogado Publicing en X, estos límites coinciden con los utilizados por los modelos de CHATGPT anteriores, aunque los planes están en marcha para aumentar aún más el tamaño del contexto.
Si bien las versiones API de GPT-4.1 pueden procesar hasta un millón de tokens, esta capacidad ampliada aún no está disponible en ChatGPT, aunque el soporte futuro se ha insinuado.
Esta capacidad de contexto extendida permite a los usuarios de la API alimentar las bases de código enteras o grandes documentos legales y financieros en el modelo, útil para revisar contratos de documentos múltiples o analizar grandes archivos de registro.
Operai ha reconocido cierta degradación del rendimiento con entradas extremadamente grandes, pero los casos de prueba empresarial sugieren un rendimiento sólido de hasta varios cientos de miles de tokens.
Evaluaciones y seguridad
Operai también ha lanzado un sitio web de Safety Evaluations Hub para brindar a los usuarios acceso a métricas clave de rendimiento en todos los modelos.
GPT-4.1 muestra resultados sólidos en estas evaluaciones. En las pruebas de precisión de hecho, obtuvo 0.40 en el punto de referencia SimpleQA y 0.63 en Personqa, superando a varios predecesores.
También obtuvo 0.99 en la medida “no insegura” de OpenAI en las pruebas de rechazo estándar, y 0.86 en indicaciones más desafiantes.
Sin embargo, en la prueba de jailbreak Strongject, un punto de referencia académico para la seguridad en condiciones adversas, GPT-4.1 obtuvo 0.23, detrás de modelos como GPT-4O-Mini y O3.
Dicho esto, obtuvo un fuerte 0.96 en indicaciones de jailbreak de origen humano, lo que indica una seguridad más robusta del mundo real bajo el uso típico.
En la adhesión de instrucciones, GPT-4.1 sigue la jerarquía definida de OpenAI (sistema sobre desarrollador, desarrollador sobre mensajes de usuario) con una puntuación de 0.71 para resolver conflictos de mensajes del sistema frente a usuario. También funciona bien para proteger frases protegidas y evitar regalos de soluciones en escenarios de tutoría.
Contextualización de GPT-4.1 contra predecesores
El lanzamiento de GPT-4.1 se produce después del escrutinio alrededor de GPT-4.5, que debutó en febrero de 2025 como una vista previa de investigación. Ese modelo enfatizó un mejor aprendizaje sin supervisión, una base de conocimiento más rica y alucinaciones reducidas, que caían del 61.8% en GPT-4O al 37.1%. También mostró mejoras en los matices emocionales y la escritura de forma larga, pero muchos usuarios encontraron las mejoras sutiles.
A pesar de estas ganancias, GPT-4.5 generó críticas por su alto precio, hasta $ 180 por millón de tokens de producción a través de API, y por un rendimiento decepcionante en matemáticas y puntos de referencia de codificación en relación con los modelos O-Series O de OpenAi. Las cifras de la industria señalaron que si bien GPT-4.5 era más fuerte en la conversación general y la generación de contenido, tuvo un rendimiento inferior en aplicaciones específicas del desarrollador.
Por el contrario, GPT-4.1 se pretende como una alternativa más rápida y más enfocada. Si bien carece de la amplitud de conocimiento de GPT-4.5 y un modelado emocional extenso, está mejor sintonizado para la asistencia de codificación práctica y se adhiere de manera más confiable a las instrucciones del usuario.
En la API de OpenAI, GPT-4.1 tiene un precio de $ 2.00 por millón de tokens de entrada, $ 0.50 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 8.00 por millón.
Para aquellos que buscan un saldo entre velocidad e inteligencia a un costo más bajo, GPT-4.1 Mini está disponible en $ 0.40 por millón de tokens de entrada, $ 0.10 por millón de tokens de entrada en caché y tokens de salida de $ 1.60 por millón.
Los modelos Flash-Lite y Flash de Google están disponibles a partir de $ 0.075– $ 0.10 por millón de tokens de entrada y $ 0.30– $ 0.40 por millón de tokens de salida, menos de una décima parte del costo de las tasas base de GPT-4.1.
Pero si bien GPT-4.1 tiene un precio más alto, ofrece puntos de referencia de ingeniería de software más fuertes y una instrucción más precisa después, lo que puede ser crítico para los escenarios de implementación empresarial que requieren confiabilidad sobre el costo. En última instancia, el GPT-4.1 de OpenAI ofrece una experiencia premium para el rendimiento de precisión y desarrollo, mientras que los modelos Gemini de Google atraen a empresas conscientes de costos que necesitan niveles de modelos flexibles y capacidades multimodales.
Lo que significa para los tomadores de decisiones empresariales
La introducción de GPT-4.1 aporta beneficios específicos a los equipos empresariales que administran la implementación de LLM, la orquestación y las operaciones de datos:
- Ingenieros de IA Supervisando la implementación de LLM puede esperar una velocidad mejorada e instrucción de adherencia. Para los equipos que administran el ciclo de vida LLM completo, desde el modelo de ajuste hasta la resolución de problemas, GPT-4.1 ofrece un conjunto de herramientas más receptivo y eficiente. Es particularmente adecuado para equipos Lean bajo presión para enviar modelos de alto rendimiento rápidamente sin comprometer la seguridad o el cumplimiento.
- La orquestación de IA conduce Centrado en el diseño de tuberías escalable apreciará la robustez de GPT-4.1 contra la mayoría de las fallas inducidas por el usuario y su fuerte rendimiento en las pruebas de jerarquía de mensajes. Esto facilita la integración en los sistemas de orquestación que priorizan la consistencia, la validación del modelo y la confiabilidad operativa.
- Ingenieros de datos Responsable de mantener una alta calidad de datos e integrar nuevas herramientas se beneficiará de la tasa de alucinación más baja de GPT-4.1 y una mayor precisión objetiva. Su comportamiento de salida más predecible ayuda a construir flujos de trabajo de datos confiables, incluso cuando los recursos del equipo están limitados.
- Profesionales de seguridad de TI La tarea de integrar la seguridad en las tuberías de DevOps puede encontrar valor en la resistencia de GPT-4.1 a jailbreaks comunes y su comportamiento de salida controlado. Si bien su puntaje académico de resistencia de jailbreak deja espacio para mejorar, el alto rendimiento del modelo contra las exploits de origen humano ayuda a apoyar la integración segura en herramientas internas.
En estos roles, el posicionamiento de GPT-4.1 como un modelo optimizado para mayor claridad, cumplimiento y eficiencia de implementación lo convierte en una opción convincente para empresas medianas que buscan equilibrar el rendimiento con las demandas operativas.
Un nuevo paso adelante
Mientras que GPT-4.5 representaba un hito de escala en el desarrollo del modelo, GPT-4.1 se centra en la utilidad. No es el más caro o el más multimodal, pero ofrece ganancias significativas en áreas que importan para las empresas: precisión, eficiencia de implementación y costo.
Este reposicionamiento refleja una tendencia de la industria más amplia, alejada de la construcción de los modelos más grandes a cualquier costo y hacia los modelos capaces más accesibles y adaptables. GPT-4.1 cumple con esa necesidad, ofreciendo una herramienta flexible y lista para la producción para equipos que intentan integrar la IA más profundamente en sus operaciones comerciales.
A medida que OpenAI continúa evolucionando sus ofertas de modelos, GPT-4.1 representa un paso adelante en la democratización de IA avanzada para entornos empresariales. Para la capacidad de equilibrio de los tomadores de decisiones con el ROI, ofrece un camino más claro hacia el despliegue sin sacrificar el rendimiento o la seguridad.
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