La inteligencia artificial está en todas partes, te des cuenta o no. Está detrás de los chatbots con los que hablas en línea, las listas de reproducción que transmites y los anuncios personalizados que de alguna manera saben exactamente lo que anhelas. Ahora está adquiriendo una personalidad más pública: piense en Meta AI, que aparece en aplicaciones como Facebook, Messenger y WhatsApp; o Gemini de Google, que trabaja en segundo plano en todas las plataformas de la empresa; o Apple Intelligence, que acaba de iniciar un lento despliegue.
La IA tiene una larga historia, que se remonta a una conferencia en Dartmouth en 1956 en la que se discutió por primera vez la inteligencia artificial como algo. Los hitos en el camino incluyen ELIZA, esencialmente el primer chatbot, desarrollado en 1964 por el científico informático del MIT Joseph Weizenbaum, y 2004, cuando apareció por primera vez el autocompletado de Google.
Luego llegó el 2022 y el ascenso de ChatGPT a la fama. Los desarrollos de IA generativa y los lanzamientos de productos se han acelerado rápidamente desde entonces, incluidos Google Bard (ahora Gemini), Microsoft Copilot, IBM Watsonx.ai y los modelos Llama de código abierto de Meta.
Analicemos qué es la IA generativa, en qué se diferencia de la inteligencia artificial “normal” y si la IA generativa puede estar a la altura de las expectativas.
En esencia, la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial que están diseñados para producir contenido nuevo basado en patrones y datos que han aprendido. En lugar de simplemente analizar números o predecir tendencias, estos sistemas generan resultados creativos como texto, imágenes, música, videos y código de software.
Algunas de las herramientas de IA generativa más populares del mercado incluyen ChatGPT, Dall-E, Midjourney, Adobe Firefly, Claude y Stable Diffusion.
La principal de sus capacidades es que ChatGPT puede crear conversaciones o ensayos parecidos a los humanos basándose en unas pocas indicaciones sencillas. Dall-E y Midjourney crean obras de arte detalladas a partir de una breve descripción, mientras que Adobe Firefly se centra en la edición y el diseño de imágenes.
Sin embargo, no toda la IA es generativa. Mientras que la IA genérica se centra en la creación de contenido nuevo, la IA tradicional sobresale en el análisis de datos y la realización de predicciones. Esto incluye tecnologías como el reconocimiento de imágenes y el texto predictivo. También se utiliza para soluciones novedosas en ciencia, diagnóstico médico, pronóstico del tiempo, detección de fraude y análisis financieros para pronósticos e informes. La IA que venció a los grandes campeones humanos en el ajedrez y en el juego de mesa Go no fue una IA generativa.
Puede que estos sistemas no sean tan llamativos como la IA de generación, pero la inteligencia artificial clásica es una gran parte de la tecnología en la que confiamos todos los días.
Detrás de la magia de la IA generativa se encuentran grandes modelos de lenguaje y técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Estos sistemas se basan en cantidades masivas de datos, como bibliotecas enteras de libros, millones de imágenes, años de música grabada y datos extraídos de Internet.
Los desarrolladores de IA, desde gigantes tecnológicos hasta nuevas empresas, son muy conscientes de que la IA es tan buena como los datos que la alimentan. Si se alimenta de datos de mala calidad, la IA puede producir resultados sesgados. Es algo a lo que ni siquiera los actores más importantes en el campo, como Google, han sido inmunes.
La IA aprende patrones, relaciones y estructuras dentro de estos datos durante el entrenamiento. Luego, cuando se le solicita, aplica ese conocimiento para generar algo nuevo. Por ejemplo, si le pides a una herramienta de inteligencia artificial que escriba un poema sobre el océano, no se trata simplemente de extraer versos preescritos de una base de datos. En cambio, utiliza lo que aprendió sobre poesía, océanos y estructura del lenguaje para crear una pieza completamente original.
Es impresionante, pero no es perfecto. A veces los resultados pueden parecer un poco extraños. Tal vez la IA malinterprete su solicitud o se vuelva demasiado creativa de una manera que no esperaba. Puede proporcionar con confianza información completamente falsa y depende de usted verificarla. Esas peculiaridades, a menudo llamadas alucinaciones, son parte de lo que hace que la IA generativa sea fascinante y frustrante.
Las capacidades de la IA generativa están creciendo. Ahora puede comprender múltiples tipos de datos combinando tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora. El resultado se llama IA multimodal que puede integrar alguna combinación de texto, imágenes, video y voz dentro de un solo marco, ofreciendo respuestas más precisas y relevantes contextualmente. El modo de voz avanzado de ChatGPT es un ejemplo, al igual que el Proyecto Astra de Google.
No faltan herramientas de IA generativa, cada una con su estilo único. Estas herramientas han despertado la creatividad, pero también han planteado muchas preguntas además de prejuicios y alucinaciones, como, ¿quién posee los derechos sobre el contenido generado por IA? O qué material es un juego limpio o está prohibido para que las empresas de inteligencia artificial lo utilicen para entrenar sus modelos de lenguaje; consulte, por ejemplo, la demanda del New York Times contra OpenAI y Microsoft.
Otras preocupaciones (asuntos no menores) involucran la privacidad, el desplazamiento laboral, la responsabilidad en la IA y los deepfakes generados por la IA. Otro problema es el impacto en el medio ambiente porque el entrenamiento de grandes modelos de IA utiliza mucha energía, lo que genera grandes huellas de carbono.
El rápido ascenso de la IA gen. en los últimos años ha acelerado las preocupaciones sobre los riesgos de la IA en general. Los gobiernos están intensificando las regulaciones sobre IA para garantizar un desarrollo responsable y ético, en particular la Ley de IA de la Unión Europea.
Muchas personas han interactuado con chatbots en el servicio de atención al cliente o han utilizado asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que ahora están a punto de convertirse en herramientas poderosas de IA de generación. Eso, junto con las aplicaciones para ChatGPT, Claude y otras herramientas nuevas, está poniendo la IA en tus manos.
Mientras tanto, según la Encuesta global de IA 2024 de McKinsey, el 65% de los encuestados dijeron que sus organizaciones utilizan regularmente IA generativa, casi el doble de la cifra reportada apenas 10 meses antes. Industrias como la atención médica y las finanzas están utilizando IA de generación para optimizar las operaciones comerciales y automatizar tareas mundanas.
La IA generativa no es sólo para técnicos o personas creativas. Una vez que aprendas a darle indicaciones, tiene el potencial de hacer gran parte del trabajo preliminar por ti en una variedad de tareas diarias. Digamos que estás planeando un viaje. En lugar de desplazarse por las páginas de resultados de búsqueda, le pide a un chatbot que planifique su itinerario. En cuestión de segundos, tendrá un plan detallado adaptado a sus preferencias. (Ese es lo ideal. Verifique siempre sus recomendaciones). El propietario de una pequeña empresa que necesita una campaña de marketing pero no tiene un equipo de diseño puede usar IA generativa para crear imágenes llamativas e incluso pedirle que sugiera un texto del anuncio.
No ha habido un avance tecnológico que haya causado tal auge desde Internet y, más tarde, el iPhone. A pesar de sus desafíos, la IA generativa es innegablemente transformadora. Está haciendo que la creatividad sea más accesible, ayudando a las empresas a optimizar los flujos de trabajo e incluso inspirando formas completamente nuevas de pensar y resolver problemas.
Pero quizás lo más interesante sea su potencial, y apenas estamos arañando la superficie de lo que estas herramientas pueden hacer.
Las herramientas con IA de Google, Gemini 2.5 Pro y Notebooklm, están redefiniendo cómo aborda la productividad, la investigación y la creación de contenido. Estas herramientas integran capacidades de codificación avanzada, evaluación de fuente inteligente y procesamiento multimodal para simplificar tareas complejas. Ya sea que sea un desarrollador, educador o estratega, proporcionan soluciones intuitivas que mejoran la eficiencia sin requerir una amplia experiencia técnica. Al usar estas herramientas, puede racionalizar los flujos de trabajo, mejorar la precisión y centrarse en la creatividad y la estrategia.
En este tutorial, Grace Leung desglosa las fortalezas únicas de Gemini 2.5 Pro y Notebooklm, y cómo su integración puede ayudarlo a lograr más con menos esfuerzo. Desde la creación de visualizaciones interactivas y contenido educativo hasta racionalizar la investigación y la creación de prototipos, descubrirá formas procesables para aprovechar estas herramientas para el máximo impacto. Espere aprender cómo el modo de lienzo de Gemini convierte las ideas en salidas funcionales y cómo NotebookLM garantiza que su trabajo se basa en fuentes creíbles y de alta calidad. Al final, verá cómo esta poderosa combinación puede ahorrarle tiempo, aumentar la creatividad y ayudarlo a concentrarse en lo que realmente importa: entregar resultados.
TL; DR Key Takeaways:
Gemini 2.5 Pro es una plataforma robusta diseñada para manejar tareas exigentes con precisión y facilidad. Ajusta a las necesidades técnicas y creativas, ofreciendo una gama de características que lo distinguen:
Estas características hacen que Gemini 2.5 Pro sea una herramienta versátil para profesionales en todas las industrias. Al automatizar procesos complejos, le permite centrarse en tareas de alto nivel, como la planificación estratégica y la resolución de problemas creativos.
NotebookLM sirve como una herramienta complementaria para Géminis, centrándose en la investigación, la organización y la evaluación de la fuente. Está diseñado para ayudarlo a sintetizar la información de manera efectiva y garantizar que su trabajo se basa en datos creíbles. Sus características destacadas incluyen:
Al combinar estas capacidades, NotebookLM optimiza el proceso de investigación, lo que le permite organizar la información de manera eficiente y producir resultados impactantes. Su enfoque en la credibilidad de la fuente garantiza que su trabajo mantenga un alto nivel de precisión y confiabilidad.
Aquí hay guías adicionales de nuestra expansiva biblioteca de artículos que puede encontrar útil en Notebooklm.
La sinergia entre Gemini 2.5 Pro y Notebooklm desbloquea una amplia gama de aplicaciones prácticas, lo que las convierte en herramientas valiosas en varios campos. Aquí hay algunos ejemplos de cómo puede usar estas herramientas de manera efectiva:
Estos casos de uso destacan la adaptabilidad de Gemini 2.5 Pro y NotebookLM, lo que demuestra su potencial para mejorar los flujos de trabajo en la educación, los negocios y las industrias creativas.
Cuando se usan juntos, Gemini 2.5 Pro y Notebooklm pueden optimizar significativamente su flujo de trabajo. Notebooklm asegura que su investigación se basa en fuentes creíbles y curadas, mientras que Gemini transforma esas ideas en salidas pulidas y funcionales. Ya sea que esté creando un módulo prototipo, infográfico o educativo, esta combinación reduce el tiempo y el esfuerzo requeridos para lograr resultados profesionales. Al automatizar tareas repetitivas y simplificar procesos complejos, estas herramientas le permiten centrarse en la innovación y la toma de decisiones estratégicas.
Si bien Gemini 2.5 Pro y NotebookLM ya son herramientas poderosas, existe el potencial de una mayor mejora. Una integración más profunda entre las dos plataformas podría crear un flujo de trabajo más perfecto, lo que le permite hacer la transición sin esfuerzo de la investigación a la ejecución. Las características como la transferencia de datos automática, las actualizaciones sincronizadas en proyectos compartidos o herramientas de colaboración mejoradas podrían optimizar aún más la experiencia del usuario. Estas mejoras harían que las herramientas sean aún más efectivas, capacitando a los usuarios para alcanzar sus objetivos con mayor eficiencia y precisión.
Crédito de los medios: Grace Leung
Archivado en: AI, guías
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Si bien compañías como Google y Meta han estado recopilando nuestros datos personales, ahora vivimos en un mundo donde alimentamos activamente la información a los modelos de IA.
Por un lado, vale la pena pensar en lo que te sientes cómodo compartiendo con herramientas como ChatGPT. Pero los chats largos y reflexivos con una IA también podrían surgir cosas sobre ti que ni siquiera has notado.
Un investigador de inteligencia artificial (IA) canadiense que ha vivido en los Estados Unidos durante 12 años y trabajó en ChatGPT se le negó una tarjeta verde, según los empleados de la empresa matriz OpenAI a través de una serie de publicaciones en X, anteriormente Twitter.
Newsweek comunicado con los servicios de ciudadanía e inmigración de los Estados Unidos (USCIS) por correo electrónico fuera del horario comercial normal el sábado por la mañana para hacer comentarios.
El presidente Donald Trump se comprometió a promulgar la mayor represión contra la inmigración en la historia del país, iniciando deportaciones masivas que permanecen sumidas en el estancamiento legal en medio de desafíos de varios estados y autoridades legales.
Sin embargo, Elon Musk y Vivek Ramaswamy, ambos inicialmente aprovechados por Trump para liderar el Departamento de Eficiencia del Gobierno (DOGE), defendieron un enfoque en una expansión de programas como la visa H-1B, una visa temporal y no inmigrante que permite a los empleadores estadounidenses contratar trabajadores extranjeros para trabajos estacionales o no intraficulturales, para aumentar el número de inmigrantes altos en escéquidos.
Noam Brown, un investigador de Openai, el viernes por la mañana escribió en X que estaba “profundamente preocupado” por el estado migratorio de Kai Chen, un ciudadano canadiense que ha vivido y trabajado en los Estados Unidos durante 12 años que se vio obligado a irse después de que su solicitud de tarjeta verde fue negada.
“Es profundamente preocupante que uno de los mejores investigadores de IA con los que he trabajado, [Kai Chen]se le negó una tarjeta verde de EE. UU. Hoy “, escribió Brown, y agregó:” Estamos arriesgando el liderazgo de IA de Estados Unidos cuando rechazamos el talento como este “.
Dylan Hunn, otro empleado de Operai, se hizo eco del sentimiento de Brown solo unas horas después, diciendo que Chen era “increíblemente importante para OpenAi”, ya que era “crucial para GPT-4.5”.
“Nuestro sistema de inmigración se ha vuelto * loco * para patearla”, escribió Hunn. “¡Estados Unidos la necesita!”
Brown luego escribió en X que Chen planeaba trabajar de forma remota desde un Airbnb en Vancouver y ir al “modo de monje completo” para mantenerse al día con sus proyectos mientras el problema de inmigración se resolvió. Chen trató de conocer el momento con optimismo, escribiendo en respuesta a Brown de que ella estaría en Vancouver “por una cantidad de tiempo indeterminada” y estaría “entusiasmada con conocer a nuevas personas”.
“Esperemos que regrese a casa en algún momento de este año, pero si no lo hará lo mejor”, escribió Chen, luego agregando en una publicación separada de que OpenAi ha sido “increíblemente solidario durante esta kerfuffle”.
Brown proporcionó una actualización poco antes de la medianoche de que parecía que “podría haber habido problemas de papeleo con la presentación de tarjeta verde inicial” realizado dos años antes.
“Es una pena que esto signifique [Chen] Tiene que dejar a los Estados Unidos por un tiempo, pero hay una razón para el optimismo de que esto se resolverá “, escribió Brown en X.
Chen aclaró aún más la situación, diciendo que había solicitado la tarjeta verde hace tres años antes de su tiempo en OpenAi.
“Realmente apesta ser negado después de esperar tanto tiempo y no poder regresar a casa, pero en general se siente muy afortunado de estar donde estoy”, escribió.
El USCIS dice que un titular de la tarjeta verde tiene derecho a vivir permanentemente en los EE. UU. Siempre que no cometan ninguna acción que “lo haga removible bajo la ley de inmigración”. Esto incluye romper las leyes y no presentar impuestos.
Un titular de la tarjeta verde está protegido por todas las leyes de los Estados Unidos, incluidas las de los niveles estatales y locales, y pueden solicitar trabajos más libremente que aquellos que pueden estar en los EE. UU. En visas basadas en el trabajo.
Viajar también es mucho más fácil con una tarjeta verde que con otras visas temporales, pero los titulares deben asegurarse de que no se van por más de seis meses a la vez.
“Hay una razón por la cual alguien querría una tarjeta verde en lugar de estar aquí con una visa temporal porque es una residencia permanente legal, le brinda la capacidad de vivir y trabajar permanentemente en los Estados Unidos. Pero dicho eso, no es ciudadanía”, Eliss Taub, socio de la firma de abogados de inmigración Siskind, contada, contada. Newsweek.
Los titulares de tarjetas verdes deben renovar sus tarjetas cada 10 años y pueden solicitar la ciudadanía después de tres años si están casados con un ciudadano estadounidense o cinco si no.
Un portavoz de OpenAi dijo Newsweek En una respuesta por correo electrónico a una solicitud de comentarios: “Esta solicitud se presentó algún tiempo antes de que nuestro empleado se uniera a OpenAI y no estábamos involucrados en el caso. Sin embargo, nuestra evaluación inicial, basada en la información que nos proporciona, muestra que puede haber algunos problemas de papeleo en la presentación. Continuamos trabajando estrechamente con nuestro empleado en su situación”.
Noam Brown, un empleado de Operai, Escribí en X el sábado: “He estado en IA desde 2012, y he visto suficientes historias de terror de visa desde entonces para saber que la ruptura de la inmigración altamente calificada en Estados Unidos es persistente. Es particularmente doloroso ver que la ruptura ralentiza a mi compañero de equipo durante más de 2 meses cuando el progreso de la IA es semana a semana”.
CEO de Operai Sam Altman en 2023 Escribió en X: “Una de las victorias de política más fáciles que puedo imaginar para los Estados Unidos es reformar la inmigración de alta habilidad. El hecho de que muchas de las personas más talentosas del mundo quieran estar aquí es un regalo ganado con fuerza; abrazarlos es la clave para mantenerlo así. Es difícil recuperar esto si lo perdemos”.
Shaun Ralston, un contratista independiente que brinda soporte para los clientes de API de Openai, escribió en X el viernes: …@Openai presentó más de 80 más H-1BS el año pasado solo. ¿Cuántas mentes más brillantes se alejará la administración Trump a otros países? Hola, Maga, arregle la tubería de talento o deja de hablar sobre el liderazgo de IA “.
Matt Tegarden, el CEO de la Asociación Kansas Livestock, A principios de este mes le dijo Newsweek: “Las empresas se están asegurando de que sus archivos de documentos de empleo están en orden. También están confirmando sus derechos y responsabilidades en esta área, así como ayudando a sus empleados a comprender sus derechos”.
La aplicación de la tarjeta verde de Chen tomará tiempo para resolverse, pero parece que el problema raíz ha sido identificado, lo que hace que sea más probable que pueda regresar a los Estados Unidos más temprano que tarde.
Actualización, 26/04/25 a las 4:52 PM ET: Este artículo se ha actualizado para incluir una declaración de OpenAI.
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