La popularidad en el mundo tecnológico es difícil de medir. He hablado extensamente sobre esto en mis discusiones sobre la popularidad del lenguaje de programación. Realmente se reduce a lo que usa para medir la popularidad, y cuán disponibles están esas métricas para quienes hacen el análisis.
Es difícil definir genéricamente la popularidad, especialmente cuando incluye herramientas que hacen cosas muy diferentes. Por ejemplo, ¿es un generador de texto a imagen de uso general como MidJourney inherentemente más popular que una herramienta que elimina los fondos de imágenes como Remout.bg?
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En los últimos años, he estado refinando cuidadosamente mi metodología del índice de popularidad. Mis índices toman una página del mundo del análisis político: agrego los datos de la encuesta de múltiples clasificaciones y los peso cuidadosamente para dar cuenta de las fortalezas y debilidades de cada conjunto de datos.
Dado que los conjuntos de datos tienen clasificaciones muy diferentes y, en algunos casos, muestran diferentes herramientas, tiene sentido aplicar un proceso de normalización en los campos de los datos.
El índice ZDNET de la popularidad de la herramienta de IA
Con este índice, decidí medir el interés general de la herramienta, principalmente en función de las estadísticas de tráfico web disponibles para mis proveedores de datos de origen. En particular, faltan las herramientas de Adobe AI en cualquiera de mis conjuntos de datos, posiblemente porque el volumen de tráfico es demasiado bajo, porque las herramientas de Adobe están en su mayoría detrás de un muro de pago, o porque las herramientas de Adobe se entregan principalmente en aplicaciones de escritorio independientes como Photoshop.
Aun así, lo que puedo proporcionar es un índice general de interés en las diversas herramientas, lo que debería proporcionar información sobre dónde los usuarios están llamando su atención. Aquí están las 20 mejores herramientas de IA, clasificadas por la popularidad general.
David Gewirtz/Zdnet
Nota: Si no desea leer mi metodología de clasificación, desplácese hacia abajo hasta la sección titulada “La cosa #1 para recordar al usar IA”.
Agregando múltiples fuentes de datos
Como datos de origen para este análisis, estoy utilizando tablas de datos de cuatro fuentes. Las diferentes fuentes agregan diferentes niveles de valor al agregado general en función de los datos que contienen.
Debido a que tengo cuatro fuentes, cada una comenzó con un peso asignado del 25% (por lo que todos sumaron el 100%). Dos de las fuentes son más antiguas, por lo que tomé un 5% de ellas, lo que resultó en dos fuentes ponderadas al 30% y dos fuentes ponderadas al 20%.
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Pero uno de los sitios solo tiene datos de rango y no hay datos de tráfico. Los datos con mediciones de tráfico en todo el mundo proporcionan más detalles sobre la popularidad general que las simples encuestas de usuarios, por lo que reduje la fuerza de la fuente de solo encuesta y aumenté el peso de las fuentes con datos de tráfico.
Saqué un 6% de la ponderación de la fuente de solo encuesta (6 en lugar de 5 porque es más fácil distribuir en tres fuentes) y le dio a las tres fuentes restantes un factor de ponderación adicional del 2%.
Eso nos da las siguientes fuentes y pesos. Puede ver en los gráficos adjuntos cuán variantes son los datos entre las fuentes. También le asigné a cada fuente una ID de tres letras que se usó durante todo el análisis de datos.
Temas de explosión (peso 32%, ID XPT)
Exploding Topics es una compañía que analiza las tendencias basadas en búsquedas en la web, conversaciones y menciones. Sus datos se derivan principalmente de plataformas de análisis web.
Desde este conjunto de datos obtenemos una clasificación general, visitas mensuales y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.
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Herramientas de IA (peso 32%, ID AIT)
AI Tools es un directorio de herramientas de IA que cataloga más de 10,000 herramientas de IA, cada una categorizada en una de las 171 categorías individuales. Sus datos se derivan de las plataformas de análisis de tráfico.
A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general, visitas mensuales, datos sobre el cambio de períodos anteriores y una cuota de mercado estimada basada en visitas mensuales. Los datos son actuales a partir de febrero de 2025.
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Grupo del Banco Mundial (peso 22%, ID WBG)
El Grupo del Banco Mundial es una organización internacional de desarrollo y un instituto financiero. En marzo de 2024, la organización publicó un trabajo de investigación de políticas titulado “¿Quién en la Tierra está usando IA generativa?” En la página 12, el documento tiene una clasificación de herramientas de IA generativas basadas en el tráfico.
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Encuesta TechRadar (peso 14% ID TRS)
TechRadar es un sitio web tecnológico que es un competidor para ZDNET. A través de la empresa matriz Future PLC, el sitio realizó una encuesta en dos puntos durante 2024, que publicó en 2025.
A partir de este conjunto de datos, obtenemos una clasificación general tanto para los Estados Unidos como para el Reino Unido para su uso, pero no hay números de tráfico. Aunque el artículo se publicó en 2025, los datos son de 2024.
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Lista de herramientas agregadas
A continuación, construí una lista de herramientas agregadas. Agregué las 20 herramientas principales de cada fuente en una tabla. Como puede ver, algunas herramientas (CHATGPT, por ejemplo) están representadas en las clasificaciones de las cuatro fuentes, mientras que algunas solo están representadas en una o dos listas de origen.
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Herramientas que se representan con la ponderación de recolección de datos de clasificación en función de su posición y cantidad de tráfico para cada fuente. La excepción es la encuesta TechRadar, que solo recoge datos de posición. Si una herramienta no está representada en una lista, no elige ningún datos de representación.
A partir de esto, comencé a construir la hoja de cálculo de agregación. Tomé la representación compartida de cada herramienta y la puse en una fila en la hoja de cálculo. En total, había 45 herramientas representadas. Luego logré la clasificación porcentual sin procesar de cada fuente, dejando las celdas en blanco donde no había datos.
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Una vez hecho esto, construí la siguiente sección del análisis, que fue la clasificación ponderada para cada fuente. Luego totalicé los valores de las cuatro clasificaciones ponderadas, lo que nos dio nuestra clasificación agregada.
En este punto, la hoja de cálculo estaba bastante dispersa (técnicamente, era una matriz escasa). No fue fácil ver la clasificación final de ZDNET. Pero hice un tipo, clasificando el campo de resultados, y eso nos dio los datos para la tabla de clasificaciones al comienzo de este artículo.
Para aquellos de ustedes interesados en recolectar en las hojas de cálculo, aquí están las primeras 20 filas de mi análisis agregado.
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Lo #1 para recordar cuando se usa Ai
Antes de hablar sobre las clasificaciones en sí, me gustaría mencionar otro aspecto del proceso de análisis: hice todo a mano. Oh, sí, pasé horas bajando una madriguera de conejo con ChatGPT tratando de que tomara los conjuntos de datos y escupiera un agregado, pero se volvió terco.
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Realmente, muy terco. Se quejó que no podía leer los datos. Así que convertí los datos en texto, pero aún así se confundió. Comenzó a combinar los resultados de las diferentes fuentes. Perdió la noción de su progreso y tuvimos que comenzar de nuevo, tres o cuatro veces.
No tengo dudas de que podría haber desarrollado una serie de indicaciones cuidadosamente elaboradas que me habrían llevado un archivo al que podría exportar a Excel, pero pronto me di cuenta de que el proceso de negociación y cajoling con la IA tomaría más tiempo que llenar el tanque de agua de Nespresso para preparar algo de espresso y hacerlo todo a mano, utilizando la tecnología de la cafeína para ayudarme.
Sí, veo la ironía de un artículo sobre la popularidad de la herramienta de IA que se realiza completamente sin la ayuda de las herramientas de IA. Y esa, tal vez es mi conclusión.
Tan populares como son estas muchas herramientas, son herramientas. A veces son útiles y a veces tercos. Si los va a usar, tendrá que poder, constantemente, determinar cuándo la herramienta es el camino más rápido y cuándo la forma de la vieja escuela lo llevará allí, ya sea más rápido o más confiable, o ambos.
¿Qué significa todo?
No me sorprendió que ChatGPT lidere el paquete. Sigo olvidando que el Canva ahora se considera una herramienta de IA, por lo que eso me sorprendió. Para tantos usuarios, cuando piensan en las herramientas de IA, esas son los dos que más vienen a la mente.
Me sorprendió un poco que DeepL superó a Google Translate como una herramienta de IA, pero eso puede deberse a que la mayoría de las personas no piensan en el traductor de Google como una herramienta de IA. Después de todo, ha existido mucho más tiempo que el boom generativo de IA que estamos experimentando ahora.
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Cuando se trata de chatbots, está claro que Gemini y Copilot, junto con la perplejidad y Claude, tienen un largo camino por recorrer para ponerse al día con ChatGPT. Dicho esto, Apple faltaba por completo en la mesa, lo que no puede ser bueno. Pero, de nuevo, también lo fue Facebook/Meta.
Por ahora, parece que ChatGPT está lamiendo todas las otras herramientas, y Canva lidera el segundo nivel. Espere que el resto esté en una batalla lanzada por el tercer lugar, donde no hay líderes destacados.
Manténganse al tanto. Será interesante, si nada más.
¿Qué pasa contigo? ¿Te has encontrado confiando más en herramientas como ChatGpt, Canva o Gemini últimamente? ¿Qué herramientas de IA usas regularmente y cuáles crees que están sobrevaloradas? ¿Hay alguna herramienta que te sorprendas al ver en los ranking? Y como tú Medir popularidad: ¿por características, zumbido comunitario o simplemente lo que sea que te ayude a hacer el trabajo? Háganos saber en los comentarios a continuación.
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En el mundo de los coleccionables, ha habido una clara tendencia hacia la integración de la tecnología y la cultura pop. Si bien las figuras de acción han sido durante mucho tiempo un favorito entre los entusiastas, la aparición de coleccionables impulsados por la tecnología, como la figura de acción ChatGPT, marca una nueva era. Combinando la inteligencia artificial con el atractivo tradicional de las figuras de acción, este coleccionable está ganando rápidamente popularidad entre los entusiastas de la IA y los aficionados a la cultura pop. Pero, ¿qué hace que la cifra de acción de ChatGPT sea tan especial, y por qué está surgiendo como un elemento de coleccionista imprescindible en la era digital?
El surgimiento de los coleccionables inspirados en la tecnología
En las últimas décadas, el mundo de los coleccionables se ha expandido mucho más allá de las figuras y juguetes de acción tradicionales. Con el surgimiento de nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial (IA) y la realidad virtual (VR), los productos que integran estos avances están comenzando a capturar la imaginación de una nueva generación de coleccionistas. La cifra de acción de ChatGPT, por ejemplo, no es solo un juguete, sino una pieza de declaración que representa la tecnología de AI de vanguardia.
Incorporar elementos del mundo de la inteligencia artificial en una figura tangible e interactiva es una forma única de sacar la IA de la vida abstracta y cotidiana. Este tipo de coleccionable ayuda a humanizar la tecnología que está remodelando las industrias en todo el mundo, lo que hace que la IA sea más identificable y atractiva para personas de todas las edades.
¿Qué hace que la figura de acción de Chatgpt se destaque?
Entonces, ¿qué distingue a la figura de acción de ChatGPT de la mercancía tradicional con temática tecnológica? Aquí hay algunas características que lo convierten en un coleccionable excepcional:
Diseño elegante y futurista
La figura de acción de ChatGPT cuenta con un diseño elegante y minimalista que refleja la naturaleza futurista de la IA. Con acentos brillantes, contornos suaves y una interfaz detallada en su pecho que representa las capacidades de IA, la figura se destaca como un símbolo de tecnología e innovación. Ya sea que se muestre en un estante o que se use para jugar, muestra la fusión de la creatividad humana y la tecnología avanzada.
Características interactivas
A diferencia de las figuras de acción típicas, la figura de acción de ChatGPT puede comprometerse con sus propietarios de una manera significativa. Con la capacidad de “hablar” u ofrecer trivia sobre la inteligencia artificial, proporciona una experiencia interactiva que mejora su valor como una herramienta de juguete y una herramienta educativa. Esta interacción fomenta una conexión más profunda con el tema de la IA y la curiosidad de las chispas.
Valor del coleccionista
A medida que AI continúa evolucionando, la figura de acción de ChatGPT es un símbolo de esta emocionante era. No se trata solo de la figura física en sí; Representa un momento cultural. Esto hace que la figura sea un elemento altamente coleccionable, especialmente a medida que la popularidad de la IA crece y se integra más en varios aspectos de la sociedad. Los coleccionistas que ven el valor de poseer algo que simboliza el futuro de la tecnología puede encontrar que esta cifra es una adición preciada a sus colecciones.
Atraer tanto a los entusiastas de la IA como a los fanáticos de la cultura pop
Los entusiastas de la IA y los amantes de la tecnología sin duda apreciarán la complejidad y el diseño de la figura de acción de ChatGPT, pero también tiene un atractivo masivo para los fanáticos de la cultura pop. La creciente influencia de la IA en películas, programas de televisión y juegos hace que los productos relacionados con la IA sean cada vez más relevantes. Al combinar el mundo de los coleccionables con un tema tecnológico, la figura de acción de ChatGPT sirve como un puente entre dos bases de fanáticos distintas: aquellos apasionados por la tecnología y aquellos que admiran los recuerdos de la cultura pop.
Figuras de acción de Chatgpt: una nueva herramienta educativa
Uno de los aspectos más emocionantes de los coleccionables inspirados en AI es su potencial de educación. La figura de acción de ChatGPT, aunque es un elemento divertido y coleccionable, también sirve como una herramienta para presentar a las personas, especialmente al público joven, a las maravillas de la inteligencia artificial.
Para los niños, jugar con tal figura puede despertar un interés en la IA y sus posibles aplicaciones. A través de la narración de historias o el diálogo interactivo, los niños pueden aprender sobre cómo funciona la IA y qué significa para su futuro. Además, la figura de acción de ChatGPT fomenta la creatividad, lo que permite a los usuarios participar en un juego imaginativo mientras desarrollan una comprensión más profunda de los conceptos de IA.
Como herramienta educativa, la figura de acción de ChatGPT puede complementar el creciente número de recursos educativos que tienen como objetivo desmitificar la IA. Por ejemplo, puede combinar esta figura de acción con otros recursos que profundizan en la tecnología de IA o explorar las mejores herramientas de IA disponibles para tareas creativas, como los generadores de imágenes de IA. Explore más sobre los mejores generadores de imágenes de IA aquí. Al vincular la tecnología con los elementos cotidianos, como las cifras de acción, los alumnos jóvenes están expuestos a conceptos importantes que pueden dar forma a sus carreras profesionales en el futuro.
El atractivo del coleccionista: una inversión futura
En el mundo de los artículos coleccionables, la rareza y la importancia cultural a menudo determinan el valor. La figura de acción de ChatGPT todavía está en sus primeras etapas como un elemento coleccionable, pero a medida que AI continúa evolucionando y impregnando diferentes industrias, esta figura podría convertirse en un símbolo clave de la era digital. Al igual que las primeras cifras de acción de los populares programas de televisión o películas, la figura de acción de ChatGPT podría ver un aumento significativo en el valor a medida que la tecnología se integra más en la vida diaria.
Para los coleccionistas, esto representa una oportunidad para poseer un pedazo de historia. Imagine tener una figura de acción que simboliza uno de los avances tecnológicos más revolucionarios del siglo XXI. En los próximos años, los coleccionistas pueden mirar hacia atrás en esta pieza y verla como un artefacto valioso que representa el rápido aumento de la IA en la sociedad.
Además, a medida que se lanzan AI avances y nuevas versiones de la figura de acción de ChatGPT, los coleccionistas pueden encontrarse buscando expandir su colección con variantes de edición limitada, accesorios y actualizaciones. Esto hace que la cifra de acción de ChatGPT no solo sea una inversión coleccionable sino a largo plazo en el mundo de los recuerdos impulsados por la tecnología.
Dónde encontrar la figura de acción de chatgpt
Actualmente, la cifra de acción de ChatGPT está disponible en mercados selectos en línea, tiendas tecnológicas y tiendas coleccionables especializadas. Dada la creciente demanda de mercancías relacionadas con la tecnología, la disponibilidad puede limitarse a medida que crece la popularidad de la figura. Los coleccionistas que deseen tener una de estas figuras más temprano que tarde deben vigilar las opciones oficiales de lanzamiento y pre-pedido para asegurar una pieza de este nuevo y emocionante producto.
Por qué la recolección de figuras de acción con temática AI-AI tiene sentido
A primera vista, las cifras de acción de recolección pueden parecer un pasatiempo reservado para los fanáticos de los superhéroes o la ciencia ficción. Sin embargo, los coleccionables inspirados en AI como la figura de acción ChatGPT aportan una nueva capa de significado a la práctica. Estas figuras representan una conexión entre el mundo digital y los objetos físicos, cerrando la brecha entre la tecnología y la vida cotidiana tangible.
El futuro de la IA es emocionante, y se está convirtiendo en una parte integral de nuestra vida cotidiana. Al recolectar cifras de acción con temas de AI-AI, no solo expresan su admiración por la tecnología, sino que también están invirtiendo en un coleccionable que crecerá con importancia con el tiempo. Ya sea que se muestre en un estante, utilizado como una herramienta educativa, o disfrutada como una pieza de recuerdos de la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT es una adición digna a cualquier colección.
Conclusión
La figura de acción de ChatGPT representa más que un solo juguete o coleccionable: es un vistazo al futuro de la tecnología y cómo continuará dando forma a nuestro mundo. A medida que AI se integra más en nuestra vida cotidiana, esta figura ofrece una conexión tangible con ese futuro, por lo que es un elemento emocionante y significativo para los entusiastas de la tecnología y los coleccionistas por igual.
Al combinar la educación, la tecnología y la cultura pop, la figura de acción de ChatGPT tiene el potencial de convertirse en un símbolo atemporal de la era digital. A medida que AI continúa evolucionando, la cifra solo puede crecer en valor, por lo que es una inversión para el futuro del mundo de la tecnología colectable. Ya sea que sea un coleccionista experimentado o un entusiasta curioso, la figura de acción de ChatGPT es imprescindible para cualquiera que quiera tener una parte del futuro hoy.
Como entrenador que ha estado viendo ChatGPT y AI se vuelven cada vez más prominentes en la industria del fitness, quería ponerlo a prueba. No es la primera vez: le pedí a Chat GPT que construyera un programa de entrenamiento de 4 semanas hace un tiempo, y tuve emociones mixtas sobre los resultados.
Más de dos años después, e incluso más adelante en la línea de desarrollo de IA, decidí ponerlo a prueba nuevamente. Esta vez, pedí una rutina de movilidad de la cadera de 15 minutos que pudiera hacer desde casa usando solo una de las mejores esteras de yoga como equipo. Le expliqué que me considero hacia el extremo avanzado de la escala de movilidad y dejo que haga lo suyo.
[Image created via OpenAI’s image generation technology]
“Estamos en la cúspide de sistemas que pueden hacer una nueva ciencia”.
Esa línea, en la página 3 del último “Marco de preparación” de OpenAI (versión 2, actualizada el 15 de abril de 2025), señala un posible cambio de paradigma para el ecosistema de I + D, que rápidamente está pasando de ser una etapa interna ansiosa, si no siempre precisa, a una colega potencial de AA, o incluso un investigador principal.
Mirando hacia el futuro, el marco lidia con el potencial de la IA para convertirse en “mejorando recursivamente”. Advierte que la “aceleración importante en la tasa de IA I + D” podría introducir rápidamente nuevas capacidades y riesgos. Esta aceleración podría superar las medidas de seguridad actuales, haciendo que la supervisión sea “insuficiente” y marcando explícitamente el peligro de perder el “mantenimiento del control humano” sobre el sistema de IA.
Hablando en un evento de Goldman Sachs solo unas semanas antes, el 5 de marzo (lanzado el 11 de abril en YouTube), la directora financiera de Operai Sarah Friar reforzó este punto de vista, afirmando que los modelos ya están “presentando cosas novedosas en su campo” y superando simplemente reflejando el conocimiento existente para “extender eso”. Friar señaló además el rápido enfoque hacia la inteligencia general artificial (AGI), lo que sugiere “Podemos estar allí”.
Si bien reconoce el debate en curso con algunos expertos que se balancean incluso en el término AGI y mucho menos su viabilidad, al menos con modelos de idiomas grandes), Friar mencionó la opinión del CEO Sam Altman de que la inteligencia general artificial (AGI), la IA que maneja el trabajo humano más valioso, podría ser “inminente”. Esto sugiere que la transición de la IA como herramienta para los investigadores de la IA como investigador puede estar más cerca de lo que muchos se dan cuenta, con primeros ejemplos potencialmente emergentes en campos como el desarrollo de software.
Las principales instituciones de I + D están construyendo activamente capacidades de ‘investigación autónoma’. Por ejemplo, los laboratorios nacionales como Argonne y Oak Ridge están desarrollando ‘laboratorios autónomos’ diseñados específicamente para la ciencia y la química de los materiales. Los Alamos también está trabajando con OpenAi Probar sus modelos de razonamiento en Energía y Aplicaciones de Seguridad Nacional en su supercomputadora de Venado.
En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.
Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.
AI de 5 niveles de Openai marco de madurez
Según los informes, Operai utiliza un marco interno de cinco niveles para comparar su progreso hacia la inteligencia general artificial (AGI). Esta estructura, discutida dentro de la compañía a mediados de 2024 y luego informada por puntos de venta como Bloomberg, describe distintas etapas de capacidad de IA:
Nivel 1: Chatbots / AI conversacional: Sistemas expertos en el lenguaje natural, como Chatgpt.
Nivel 2: razonadores: AI capaz de resolver problemas básicos comparables a un humano altamente educado. En este nivel, los modelos también pueden demostrar habilidades de razonamiento emergentes sin herramientas externas.
Nivel 3: Agentes: Sistemas de IA autónomos que pueden administrar tareas complejas y tomar decisiones durante períodos prolongados en nombre de los usuarios.
Nivel 4: Innovadores: La IA contribuye significativamente a la creatividad y el descubrimiento generando ideas novedosas, ayudando a la invención o impulsando los avances.
Nivel 5: Organizaciones: La etapa del ápice donde la IA puede gestionar y operar las funciones complejas de toda una organización, potencialmente excediendo la eficiencia humana.
En general, los laboratorios nacionales están explorando el uso de IA para asumir tareas de investigación básicas: generar hipótesis (a menudo a través de estrategias de optimización), diseñar experimentos de varios pasos, controlar la ejecución robótica, analizar los resultados en tiempo real e iterando hacia objetivos de descubrimiento con una intervención humana significativamente reducida dentro de dominios operativos específicos. Si bien aún requiere supervisión humana para la validación y la dirección estratégica, que funciona quizás en un ‘nivel 3’ o ‘nivel 4’ emergente de la autonomía de la investigación, tales iniciativas demuestran que la IA se va más allá del análisis de datos pasivos para participar directamente en el proceso de descubrimiento científico. Esto se extiende más allá de la construcción de sistemas integrados; Implica empoderar directamente a los investigadores, como se ve en el reciente Doe ‘1,000 científico Ai Jam’. Esta colaboración a gran escala reunió a unos 1.500 científicos en múltiples laboratorios nacionales, incluido Argonne, para probar modelos avanzados de razonamiento de IA de compañías como OpenAi y Anthrope en problemas científicos del mundo real. Los investigadores exploraron específicamente su potencial para mejorar las tareas como la generación de hipótesis y la automatización del experimento.
Una transición similar ya está en marcha en el desarrollo de software, aunque los desarrolladores actualmente tienen vistas mixtas sobre el potencial de las herramientas habilitadas para Genai. La IA de hoy a menudo sirve como asistente, pero la tecnología está aumentando rápidamente su juego de software, especialmente para lenguajes comunes que van desde Javascript hasta Python. Los modelos de OpenAI están demostrando un progreso significativo, “acercándose a nivel humano” en puntos de referencia clave, y Fray señaló que uno ya es “literalmente el mejor codificador del mundo”. Esto respalda el potencial fraile descrito para un “ingeniero de software de agente”, una IA que “puede salir y trabajar de forma independiente para usted”, incluidas la construcción, las pruebas y las aplicaciones de documentación. Esta evolución hacia capacidades más autónomas podría remodelar el campo por completo.
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