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”.
Configurar, administrar y administrar sin problemas las implementaciones de lidar Gemini en la interfaz unificada
Ver datos y análisis en tiempo real en cualquier momento desde un navegador basado en la web
Disponible inmediatamente para todos los clientes de Gemini.
San Francisco-(Business Wire)-$ OUST–Ourter, Inc. (NASDAQ: OUST) (“OUSTER” o la “Compañía”), un proveedor líder de sensores y soluciones LIDAR de alto rendimiento, anunció hoy el lanzamiento de un portal de la nube para Géminis expulsadasu plataforma digital de percepción LiDAR para seguridad, sistemas de transporte inteligente, análisis de multitudes y logística. Con el portal en la nube, los usuarios pueden configurar, administrar y ver perfectamente todas sus implementaciones de lidar Gemini de Oter Otermini a través de una interfaz unificada.
OterS Gemini combina el LiDAR digital 3D de Ourual con software de percepción con IA para detectar, clasificar y rastrear con precisión a las personas y vehículos, incluso en clima adverso o en condiciones de poca luz. La solución ofrece una integración perfecta con los sistemas de gestión de video y los controladores de tráfico, ofreciendo una conciencia situacional en 3D en tiempo real de alto rendimiento para mejorar la seguridad y la eficiencia operativa.
El portal de la nube permite a los usuarios de Gemini de Superfo administrar de forma remota los sensores y el software de la expulsión en todos sus sitios y proporciona flexibilidad con el acceso al sistema en cualquier momento y en cualquier lugar a través de un navegador basado en la web. Los usuarios pueden configurar sus dispositivos, agilizar las actualizaciones de software, ejecutar diagnósticos remotos, establecer alertas personalizadas y visualizar eventos históricos e en tiempo real. Además, el portal mejora la planificación y la visibilidad al permitir a los usuarios diseñar y visualizar virtualmente la cobertura de LiDAR con la herramienta Architect de Olvero antes de la instalación.
“Con Gemini Portal, Overter ofrece la comodidad de los datos de la nube y la gestión de dispositivos a los clientes de Géminis por primera vez, un paso clave para ampliar las implementaciones de los clientes en cientos de sitios y miles de sensores”, dijo el CEO de Oulus Angus Pacala. “Overster Gemini faculta a nuestros clientes para maximizar el valor al optimizar sus operaciones en cualquier momento, en cualquier lugar con una visión holística y en tiempo real de todas sus implementaciones digitales de LiDAR”.
Las características clave incluyen:
Operaciones del dispositivo: Administrar centralmente dispositivos con configuración remota y control de acceso
Diagnóstico: Mejorar la confiabilidad del sitio y del dispositivo con el monitoreo de la salud y las alertas proactivas
Twins digitales: Mejorar la conciencia situacional con visualizaciones 2D y 3D en tiempo real de entornos donde se ha desplegado Géminis.
Actualizaciones de software de OTA: Apreciar actualizaciones de software para mejoras de características sin problemas
Grabaciones de eventos: Registrar y ver grabaciones históricas de eventos 3D
Arquitecto: Optimizar la colocación del sensor LIDAR con simulador de diseño de sitio virtual
El portal de la nube de Gemini Gemini es la última innovación de Overster que mejora aún más la gestión del usuario final de LiDAR y se basa en una serie de otros avances de aplicaciones, incluidos Studio y Sdk sdk. La Compañía planea introducir mejoras continuas para Overter Gemini con mejoras de características regulares guiadas por la hoja de ruta del producto y los comentarios de los clientes. Los productos digitales LiDAR de OUSTER cumplen con NDAA y Buy America (N) certificados.
Sobre la expulsión
Oster (NASDAQ: Oust) es un proveedor global líder de escaneo de alta resolución y sensores LIDAR de estado sólido y soluciones de software para las industrias automotrices, industriales, robóticas e de infraestructura inteligente. Overter tiene la misión de construir un futuro más seguro y más sostenible al ofrecer sensores asequibles y de alto rendimiento que impulsan la adopción de masas en una amplia variedad de aplicaciones. Oster tiene su sede en San Francisco, CA, con oficinas en América, Europa y Asia-Pacífico. Para obtener más información sobre nuestros productos, visite www.ouster.comcomuníquese con nuestro equipo de ventaso conectarse con nosotros en incógnita o LinkedIn.
Declaraciones con avance
Este comunicado de prensa contiene declaraciones prospectivas en el sentido de la Ley de Reforma de Litigios de Valores Privados de 1995. La Compañía pretende que tales declaraciones prospectivas estén cubiertas por las disposiciones de puerto seguro para declaraciones con visión de futuro contenida en la Sección 27A de la Ley de Valores de 1933, según lo enmendado y la Sección 21e de la Ley de Intercambio de Valores de 1934, según se modifique. Dichas declaraciones se basan en planes, estimaciones y expectativas actuales de gestión que están sujetas a diversos riesgos e incertidumbres que podrían hacer que los resultados reales difieran materialmente de tales declaraciones. La inclusión de declaraciones prospectivas no debe considerarse como una representación de que se logren dichos planes, estimaciones y expectativas. Palabras como “anticipar”, “esperar”, “pretender”, “mayo”, “voluntad”, “puede”, “debería”, “planear”, “podría”, “ofrecer”, “estimar”, “posible”, “potencial”, “perseguir”, “demostrar”, lo negativo de estos términos y expresiones similares están destinadas a identificar las declaraciones con anticipación, aunque no todas las declaraciones a la vista del uso de estas palabras o expresiones. Todas las declaraciones, aparte de los hechos históricos, incluidos los estados sobre los beneficios de las ofertas de software de Ourter y las ofertas de software, el mercado total direccionable para los productos y las ofertas de Overster, los impactos en otras fuentes de ingresos, las tendencias de la industria y la empresa, los objetivos comerciales, los planes, el crecimiento del mercado y la posición competitiva de OUSTER, todos constituyen con anticipación los estados de atención. All forward-looking statements are subject to risks and uncertainties that may cause actual results to differ materially from those that we expected, including, but not limited to, Ouster’s ability to accurately anticipate market demand for its products and offerings, risks related to the adoption of Ouster’s products and its ability to effectively respond to evolving regulations and standards and other important risk factors discussed in the Company’s Annual Report on Form 10-K for the year ended December 31, 2023, as Actualizado por el informe trimestral más reciente de la Compañía en el Formulario 10-Q y, como puede actualizarse de vez en cuando en las otras presentaciones de la Compañía ante la SEC. Se insta a los lectores a considerar estos factores con cuidado y en la totalidad de las circunstancias al evaluar estas declaraciones prospectivas, y no depositar una dependencia indebida de ninguno de ellos. Cualquier declaración prospectiva de tales estimaciones y creencias razonables de la gerencia a la fecha de este comunicado de prensa. Si bien la expulsión puede optar por actualizar tales declaraciones con visión de futuro en algún momento en el futuro, renuncia a cualquier obligación de hacerlo, aparte de lo que la ley puede exigir, incluso si los eventos posteriores hacen que sus puntos de vista cambien.
Cuando se lanzó Chatgpt Deep Investigation por primera vez, sabía que sería una gran herramienta, pero no podía verme a mí mismo usándola. Chico, me equivoqué.
Intenté Chatgpt Deep Investigation y no he dejado de usarlo. He hecho inmersiones profundas sobre mi historia familiar y aprendí muchas trivia sobre mis bocadillos favoritos.
Usar chatgpt para ayudarlo a escribir es como ponerse un par de tacones altos. La razón, según un investigador de posgrado de China: “Hace que mi escritura se vea noble y elegante, aunque ocasionalmente caigo en mi cara en el mundo académico”.
Esta comparación provino de un participante en un estudio reciente de estudiantes que han adoptado inteligencia artificial generativa en su trabajo. Los investigadores pidieron a los estudiantes internacionales que completaron estudios de posgrado en el Reino Unido que explicen el papel de la IA en su escritura utilizando una metáfora.
Las respuestas fueron creativas y diversas: se decía que AI era una nave espacial, un espejo, una droga que mejora el rendimiento, un automóvil autónomo, maquillaje, un puente o comida rápida. Dos personas compararon la IA generativa con Spider-Man, otra con el mapa mágico de los Merodeadores de Harry Potter. Estas comparaciones revelan cómo los adoptantes de esta tecnología están sintiendo su impacto en su trabajo durante un momento en que las instituciones están luchando por dibujar líneas alrededor de las cuales los usos son éticos y cuáles no.
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“La IA generativa ha transformado la educación dramáticamente”, dice el autor de estudio senior Chin-Hsi Lin, investigador de tecnología educativa en la Universidad de Hong Kong. “Queremos que los estudiantes puedan expresar sus ideas” sobre cómo las están usando y cómo se sienten al respecto, dice.
Lin y sus colegas reclutaron estudiantes de posgrado de 14 regiones, incluidos países como China, Pakistán, Francia, Nigeria y los Estados Unidos, que estudiaban en el Reino Unido y usaban ChatGPT-4 en su trabajo, que solo estaba disponible para suscriptores pagados en ese momento. Se les pidió a los estudiantes que llegaran y explicaran una metáfora de la forma en que la IA generativa afecta su escritura académica. Para verificar que las 277 metáforas en las respuestas de los participantes fueran fieles a su uso real de la tecnología, los investigadores realizaron entrevistas en profundidad con 24 de los estudiantes y les pidieron que proporcionaran capturas de pantalla de sus interacciones con IA.
Al analizar las respuestas, los investigadores encontraron cuatro categorías sobre cómo los estudiantes usaban y pensaban en la IA en su trabajo. El más básico de estos fue el soporte técnico: el uso de IA para verificar la gramática inglesa o formatear una lista de referencias. Los participantes compararon la IA con las mejoras estéticas, como el maquillaje o los tacones altos, un papel humano, como un tutor o editor de idiomas, o una herramienta mecánica como una máquina de embalaje o una cinta de medición.
En la siguiente categoría, el desarrollo de texto, la IA generativa estuvo más involucrada en el proceso de escritura en sí. Algunos estudiantes lo usaron para organizar la lógica de su escritura; Una persona lo equiparó al piloto automático de Tesla porque les ayudó a mantenerse en el camino. Otros lo usaron para ayudar con su revisión de la literatura y la compararon con un asistente, una metáfora común utilizada en el marketing de IA, o un comprador personal. Y los estudiantes que usaron el chatbot para ayudar a la lluvia de ideas a menudo usaron metáforas que describían la tecnología como una guía. Lo llamaron una brújula, un compañero, un conductor de autobús o un mapa mágico.
En la tercera categoría, los estudiantes usaron AI para transformar de manera más significativa su proceso de escritura y producto final. Aquí, llamaron a la tecnología un “puente” o un “maestro” que podría ayudarlos a superar los límites interculturales en los estilos de comunicación, especialmente importante porque la escritura académica a menudo se realiza en inglés. Ocho personas lo describieron como un lector mental porque, para citar a un participante, ayudó a expresar “esos conceptos profundamente matizados que son difíciles de articular”.
Otros dijeron que les ayudó a comprender realmente esos conceptos difíciles, especialmente al sacar de diferentes disciplinas. Tres personas lo compararon con una nave espacial y dos con Spider-Man: “porque puede navegar rápidamente a través de la compleja red de información académica” en todas las disciplinas.
En la cuarta categoría, las metáforas de los estudiantes destacaron los peligros potenciales de la IA. Algunos de los participantes expresaron molestias con la forma en que permite una falta de innovación (como un pintor que simplemente copia el trabajo de los demás) o una falta de comprensión más profunda (como la comida rápida, conveniente pero no nutritivo). En esta categoría, los estudiantes lo llamaban más comúnmente un medicamento, especialmente adictivo. Una respuesta particularmente adecuada lo comparó con los esteroides en los deportes: “En un entorno competitivo, nadie quiere quedarse atrás porque no lo usan”.
Amanda Montañez; Fuente: “Tacones altos, brújulas, Spider-Man o Drug? 228; Abril de 2025 (datos)
“Las metáforas realmente importan, y han moldeado el discurso público” para todo tipo de nuevas tecnologías, dice Emily Weinstein, investigadora de tecnología en el Centro de Digital Prosping digital de la Universidad de Harvard, que no participó en el nuevo estudio. Las comparaciones que usamos para hablar sobre nuevas tecnologías pueden revelar nuestras suposiciones sobre cómo funcionan, e incluso nuestros puntos ciegos.
Por ejemplo, “hay amenazas implícitas en las otras metáforas que están aquí”, dice ella. Los sistemas de asistencia del conductor a veces causan un bloqueo. Los lectores mental de un mundo de fantasía o los mapas mágicos no pueden ser explicados por la ciencia, sino que simplemente tienen que ser confiables. Y los tacones altos, como se destacó el participante, puede hacer que te hagas más que caer de cara.
Weinstein dice que nunca solo hay una metáfora adecuada para hablar sobre una nueva tecnología. Por ejemplo, las metáforas de drogas o cigarrillos son muy comunes cuando las personas hablan de las redes sociales, y de alguna manera, son aptas. Aplicaciones como Tiktok e Instagram pueden ser genuinamente adictivas y a menudo se dirigen a la adolescencia. Pero cuando intentamos asignar solo una metáfora a una nueva tecnología, corremos el riesgo de aplanarla y pasar por alto sus beneficios y peligros.
“Si su modelo mental de redes sociales es que es crack [cocaine]será difícil para nosotros tener una conversación sobre el uso moderador, por ejemplo ”, dice ella.
Y culturalmente, nuestros modelos mentales de IA generativo todavía carecen seriamente. “El problema es que en este momento nos faltan formas de hablar sobre los detalles. Pero “Creo que muchas de las cosas que nos dan esta reacción moral y emocional … tiene que ver con que no tengamos lenguaje o formas de hablar más específicamente” sobre lo que queremos de esta tecnología.
Crear este nuevo lenguaje requerirá más escucha y discusión en el aula, tal vez incluso por asignación. Esto puede aliviar la presión sobre los maestros para que comprendan cada uso potencial de la IA y asegurarse de que los estudiantes no se queden en un área gris sin orientación. Para ciertas tareas, los maestros y los asesores pueden querer permitir que los estudiantes usen la IA generativa como una brújula para hacer una lluvia de ideas o como el hombre de la araña de su Gwen Stacy para ayudarlos a pasar por la red mundial.
“Hay diferentes objetivos de aprendizaje para diferentes tareas y diferentes contextos”, dice Weinstein. “Y a veces su objetivo podría no estar en tensión con un uso más transformador”.
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