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Sam Altman advirtió que OpenAI impulsará a las nuevas empresas de IA. Yo manejo uno. He aquí por qué no estoy preocupado

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Construir una startup de IA en 2024 son muchas cosas. Es emocionante, surrealista y gratificante. Estamos construyendo para resolver problemas reales de los usuarios utilizando una tecnología nueva e innovadora en las primeras etapas de lo que probablemente será la próxima gran ola tecnológica.

Impresionante, ¿verdad? Sí, pero también puede ser aterrador.

Pase cualquier cantidad de tiempo en línea en comunidades tecnológicas y seguramente verá titulares que declaran que el avance más reciente en IA significa el fin de la mayoría de las nuevas empresas de IA. En un espacio donde los avances se producen semana a semana, esto puede resultar tedioso.

No son sólo los periodistas tecnológicos, los opinistas y los fogoneros los que hacen estas declaraciones. También proviene directamente de las personas responsables de lanzar estos avances. Hace unos meses en el 20VC En el podcast, el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, dijo que su empresa aplastará a cualquier startup o producto que intente construir dentro y alrededor de su radio de explosión.

La idea general es que hoy en día muchas nuevas empresas de IA se construyen sobre los “modelos fundamentales” producidos por empresas como OpenAI y Anthropic. A medida que estos actores importantes produzcan nuevos modelos con capacidades que traspasan los límites, las empresas menos conocidas que se benefician de estas capacidades quedarán obsoletas.

Por ejemplo, si la versión más reciente de OpenAI le permite cargar un PDF en ChatGPT para “chatear con él”, ¿qué sucede con todas las empresas que ofrecen eso como su servicio principal? La opinión predominante hoy en día es que esas hipotéticas empresas serán dadas por muertas.

Dirijo una startup de IA llamada Consensus. Es básicamente como Google Scholar + ChatGPT. Nuestro objetivo es facilitar el consumo y la búsqueda de investigaciones científicas revisadas por pares. Hasta la fecha, hemos evitado la metralla de los gigantes de la IA. Pero con OpenAI anunciando su próxima incursión en la búsqueda, algunos dirían que nuestros días están contados.

Estoy aquí hoy para decirles que el futuro de las nuevas empresas de IA es brillante. Los titulares apocalípticos que vemos sobre las startups son como los titulares que llaman la atención en cualquier otra industria: principalmente para mostrar.

Aquí hay tres razones por las que las nuevas empresas de IA no están condenadas al fracaso con cada avance posterior de la IA:

La mayoría de las empresas comienzan como una ‘envoltura delgada’

Ser etiquetado como “un envoltorio GPT delgado” es el mayor insulto que se le puede lanzar a una startup de IA en 2024. Un envoltorio delgado se refiere a un producto con muy poca tecnología real construida por sí mismo y que se sustenta al estar construido sobre la tecnología de otra persona.

Existen empresas de “envoltura delgada” y algunas ciertamente serán aplastadas por futuras iteraciones de los modelos de OpenAI. Pregúntale al equipo de Jasper AI.

Jasper es una herramienta de redacción publicitaria de IA creada con modelos OpenAI. En el mundo anterior a ChatGPT, su herramienta fue elogiada y se disparó a una valoración de mil millones de dólares. Cuando el mundo conoció ChatGPT, la mayoría de los usuarios se dieron cuenta de que podían obtener exactamente la misma funcionalidad directamente de la fuente, y los ingresos (y la valoración) de Jasper se desplomaron.

Sin embargo, ser una empresa construida con tecnología de terceros como núcleo no es intrínsecamente malo. Ningún fundador debería preocuparse por ser un envoltorio “delgado” al comienzo del recorrido de su producto. De hecho, ser un envoltorio delgado en sus inicios es a veces una absoluta necesidad para que los nuevos productos despeguen. Es simplemente su trabajo como startup convertir su envoltorio “delgado” en uno “grueso” con el tiempo a través del diseño, la interfaz de usuario, nuevas características, servicios, marca, etc.

Este fenómeno no es nuevo. Si aplicáramos el mismo escrutinio que hacemos hoy a las nuevas empresas de IA a empresas icónicas anteriores, también las habríamos llamado envoltorios delgados de varias tecnologías de terceros desde sus inicios:

Salesforce es un contenedor de interfaz delgada sobre una base de datos Oracle.

Box es solo una fina envoltura de AWS.

Zoom es solo una fina envoltura para las cámaras de Mac y PC.

Delta es una fina envoltura sobre los aviones Boeing.

Etcétera.

Una nueva capacidad directamente de OpenAI es también una nueva capacidad para su hipotética startup. Es simplemente su trabajo como startup desarrollar suficiente trabajo en torno a esa capacidad para que sea lo suficientemente atractiva y útil para que los usuarios paguen por ella de forma incremental. A medida que mejora la tecnología en la que usted confía, también lo hace su producto.

La mayoría de las cosas comienzan como una fina envoltura. No es un pecado. El único pecado es quedarse en un envoltorio fino.

La diferencia entre lo bueno y lo grande es infinita.

Hoy en día existe una proliferación de demostraciones notables de productos de IA en línea. A pesar de esto, existe un retraso aparentemente gigantesco en la cantidad de productos de IA que realmente deleitan y resuelven problemas cuando están en manos de sus usuarios.

Esto se debe a que la inteligencia artificial en su forma actual es un conocedor de lo “suficientemente bueno”.

Cuando algo es “suficientemente bueno” y se encuentra en un entorno de demostración con barreras de seguridad, puede parecer mágico. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) han reducido el costo de la inteligencia marginal en los productos a casi cero. Cree una interfaz de usuario simple, aplique una o dos funciones y luego agregue algunas llamadas API a OpenAI y, más rápido que nunca en la historia de la humanidad, tendrá algo que parece un producto increíble.

Desafortunadamente, o afortunadamente desde la perspectiva del fundador, crear excelentes productos de software sigue siendo increíblemente difícil. Antes de los LLM, el quid del trabajo necesario para crear un producto de software sorprendente era una amalgama de cientos de factores como una profunda comprensión del cliente, un diseño elegante que requiere gusto (no perspicacia técnica) y miles y miles de líneas de código que manejan todos los aspectos posibles. Caso extremo que un usuario puede encontrar al utilizar su herramienta.

Nada de eso ha cambiado. Sólo porque ahora es fácil construir algo que aspecto Ser un gran producto de software no significa que ahora sea fácil crear un gran producto de software.

Veamos la diferencia entre las tan difamadas “resumen de IA” de Google y la startup de búsqueda de IA de rápido crecimiento Perplexity.

Según algunas definiciones, Perplexity no es un producto “defendible”. En el nivel más alto, Perplexity son solo LLM que interactúan con los resultados de búsqueda. En un mundo con LLM en todas partes, ¿no podría el mejor motor de búsqueda de todos los tiempos simplemente arrojar un resumen de LLM sobre los resultados y enviar a Perplexity a la muerte de su startup? Seguramente pueden intentarlo, y lo intentaron. Hasta ahora, esos esfuerzos han sido infructuosos.

Los productos de software no se actualizan al más alto nivel. Son una colección masiva de detalles, y esos detalles marcan la diferencia en la forma en que resuelven los problemas de sus usuarios.

Perplexity ha dado en el clavo con los detalles: su interfaz de usuario tiene carácter pero es despiadadamente simple. Cuando llega a su página de búsqueda, el cursor se coloca inmediatamente en el cuadro de búsqueda. Su tiempo de respuesta es casi instantáneo e incluso está equipado con una encantadora pantalla de carga.

Las descripciones generales de IA de Google carecen del mismo toque obsesivo que Perplexity. A su vez, no se han ganado el mismo cariño de los usuarios. Ésta es la diferencia entre lo bueno y lo excelente: al alejarlos, pueden parecer iguales, pero al acercarlos están a kilómetros de distancia.

Podría escribir un libro entero sobre la observación de la diferencia engañosamente mínima pero en realidad gigantesca entre los dominios de la vida bastante buenos y verdaderamente grandiosos. Existe en todas partes y el software no es diferente. Hoy en día, la IA está “suficientemente buena” mercantilizada. No se acerca a una mercantilización verdaderamente grandiosa, y eso debería ser tranquilizador para todos los que aspiramos a crear excelentes productos.

La especialización importa

Desde que existen las startups, se les ha aconsejado (y han tenido éxito) centrar sus esfuerzos iniciales en problemas concretos. Los problemas de nicho rara vez tienen mercados lo suficientemente grandes como para mantener la atención de los operadores tradicionales y poder resolverlos por completo. Esto crea el espacio para que las nuevas empresas entren, innoven, tengan éxito y, finalmente, se expandan.

Esto es parte de nuestra hipótesis en Consensus. Google Scholar es la herramienta de búsqueda académica más utilizada en el mundo, pero no gusta a nadie. Esto se debe a que es una misión secundaria de Google: nunca le ha dado al problema de la búsqueda científica el tierno amor y apoyo que merece. Una startup como la nuestra puede proporcionarlo. Es, literalmente, todo lo que nos importa hacer. A Google le importan un millón de cosas más.

Los consejos probados en el tiempo sobre problemas específicos no han desaparecido repentinamente en la era de la IA. Seguirá sonando cierto cuando se creen productos a la sombra de empresas modelo fundamentales como OpenAI. Si lo único que importara fuera la potencia tecnológica bruta de un producto, entonces las nuevas empresas nunca tendrían éxito frente a las ya establecidas con mayores bolsillos y mejor tecnología. Lo que realmente importa son los detalles de su producto, desde el conjunto de funciones principales hasta el proceso de pago, que muestran al usuario que usted está ahí para resolver su problema especializado.

Como el famoso inversor en IA y ex director ejecutivo de GitHub (y actual inversor de Consensus), Nat Friedman, publicó recientemente en X: “La gente contrata un servicio de conserje para limpiar su oficina. No contratan un servicio laboral genérico, aunque básicamente sea lo mismo.” – consejo para startups de IA.

Si se midieran las capacidades brutas, una persona de la calle y un empleado de una empresa de servicios de limpieza son efectivamente idénticos. La única diferencia es algo de embalaje, algunos materiales baratos (productos de limpieza), un poco de experiencia y la confianza de que esta persona ha resuelto exactamente su problema antes. Esa diferencia impulsará a 99 de cada 100 personas a optar por pagar más por una empresa de servicios de limpieza.

La gente quiere utilizar lo que está diseñado para ello. Esta es quizás la frase más alentadora que un fundador de una empresa de inteligencia artificial podría escuchar hoy en día.

Cuando das un paso atrás y observas los tres puntos principales abordados anteriormente, este no es un consejo nuevo. Estos son algunos de los mismos inquilinos centrales que han hecho que las nuevas empresas tengan éxito al construirse a la sombra de empresas tradicionales más avanzadas tecnológicamente durante décadas.

Estar aterrorizado de que los grandes jugadores lleven su startup a la oscuridad es una característica de las startups, no un error. Es una de las cosas en la lista interminable de cosas que hacen que construir una startup exitosa sea realmente difícil.

Ahora todos tenemos una nueva e increíble tecnología a nuestro alcance. La reacción natural es creer que “todo está a punto de cambiar”. La realidad es que algunas cosas cambiarán pero la mayoría se parecerá al pasado. Estoy dispuesto a apostar a que una de esas cosas que persistirá es el espacio para crear empresas y productos increíbles junto a los gigantes que acaparan los titulares.

Habrá startups atropelladas creadas por los ganadores del espacio modelo fundacional. Sostengo que el radio de la explosión será menor de lo que la mayoría cree hoy.

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Las opiniones expresadas en los comentarios de Fortune.com son únicamente los puntos de vista de sus autores y no reflejan necesariamente las opiniones y creencias de Fortuna.

Esta historia apareció originalmente en Fortune.com

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Las imágenes de estilo Ghibli Studio de Chatgpt muestran su poder creativo, pero plantean nuevos problemas de derechos de autor

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Las redes sociales se han inundado recientemente con imágenes que parecían pertenecer a una película de Studio Ghibli. Los selfies, las fotos familiares e incluso los memes han sido reimaginados con la paleta suave y pastel característica de la compañía de animación japonesa fundada por Hayao Miyazaki.

Esto siguió a la última actualización de Openai a ChatGPT. La actualización mejoró significativamente las capacidades de generación de imágenes de CHATGPT, lo que permite a los usuarios crear imágenes convincentes de estilo ghibli en solo segundos. Ha sido enormemente popular, tanto así, de hecho, que el sistema se bloqueó debido a la demanda del usuario.

Los sistemas generativos de inteligencia artificial (IA) como ChatGPT se entienden mejor como “motores de estilo”. Y lo que estamos viendo ahora es que estos sistemas ofrecen a los usuarios más precisión y control que nunca.

Pero esto también está planteando preguntas completamente nuevas sobre los derechos de autor y la propiedad creativa.

Cómo el nuevo chatgpt hace imágenes

Los programas generativos de IA funcionan produciendo salidas en respuesta a las indicaciones del usuario, incluidas las indicaciones para crear una imagen.

Generaciones anteriores de generadores de imágenes AI utilizaron modelos de difusión. Estos modelos refinan gradualmente datos aleatorios y ruidosos en una imagen coherente. Pero la última actualización de ChatGPT utiliza lo que se conoce como un “algoritmo autorregresivo”.

Este algoritmo trata las imágenes más como el lenguaje, descomponiéndolas en “tokens”. Así como ChatGPT predice las palabras más probables en una oración, ahora puede predecir diferentes elementos visuales en una imagen por separado.

Esta tokenización permite que el algoritmo separe mejor ciertas características de una imagen, y su relación con las palabras en un aviso. Como resultado, ChatGPT puede crear imágenes con mayor precisión a partir de indicaciones precisas del usuario que las generaciones anteriores de generadores de imágenes. Puede reemplazar o cambiar las características específicas al tiempo que preserva el resto de la imagen, y mejora el tema de larga data de generar texto correcto en las imágenes.

Una ventaja particularmente poderosa de generar imágenes dentro de un modelo de lenguaje grande es la capacidad de recurrir a todo el conocimiento ya codificado en el sistema. Esto significa que los usuarios no necesitan describir todos los aspectos de una imagen con detalles minuciosos. Simplemente pueden referirse a conceptos como Studio Ghibli y la IA entiende la referencia.

La reciente tendencia de Studio Ghibli comenzó con OpenAi en sí, antes de difundirse entre los ingenieros de software de Silcon Valley y luego incluso gobiernos y políticos, incluidos usos aparentemente improbables, como la Casa Blanca, que crea una imagen giblificada de una mujer que llora siendo deportada y el gobierno indio que promueve la narrativa del primer ministro Narendra Modi de una “nueva India”.

Comprender la IA como ‘motores de estilo’

Los sistemas generativos de IA no almacenan información en ningún sentido tradicional. En cambio, codifican texto, hechos o fragmentos de imagen como patrones, o “estilos”, dentro de sus redes neuronales.

Entrenados en grandes cantidades de datos, los modelos de IA aprenden a reconocer patrones en múltiples niveles. Las capas de red inferiores pueden capturar características básicas como relaciones de palabras o texturas visuales. Las capas más altas codifican conceptos o elementos visuales más complejos.

Esto significa que todo (objetos, propiedades, géneros de escritura, voces profesionales) se transforma en estilos. Cuando AI se entera del trabajo de Miyazaki, no almacena marcos reales de Studio Gibli (aunque los generadores de imágenes a veces pueden producir imitaciones cercanas de imágenes de entrada). En cambio, está codificando la “ghibli-ness” como un patrón matemático, un estilo que se puede aplicar a nuevas imágenes.

Lo mismo sucede con los plátanos, los gatos o los correos electrónicos corporativos. La IA aprende “plátano”, “gato” o “correo electrónico corporativo”, patrones que definen lo que hace que algo sea reconocible un plátano, un gato o una comunicación profesional.

La codificación y transferencia de estilos ha sido durante mucho tiempo un objetivo expreso en la IA visual. Ahora tenemos un generador de imágenes que logra esto con una escala y control sin precedentes.

Este enfoque desbloquea posibilidades creativas notables tanto en texto como en imágenes. Si todo es un estilo, entonces estos estilos se pueden combinar y transferir libremente. Es por eso que nos referimos a estos sistemas como “motores de estilo”. Intente crear un sillón al estilo de un gato o en estilo

https://www.youtube.com/watch?v=duwdqsy8ste

La controversia de los derechos de autor: cuando los estilos se convierten en identidad

Si bien la capacidad de trabajar con estilos es lo que hace que la IA generativa sea tan poderosa, también está en el corazón de la creciente controversia. Para muchos artistas, hay algo profundamente inquietante en ver sus enfoques artísticos distintivos reducidos a solo otro “estilo” que cualquiera puede aplicar con un mensaje de texto simple.

Hayao Miyazaki no ha comentado públicamente sobre la tendencia reciente de las personas que usan ChatGPT para generar imágenes en su estilo de animación de fama mundial. Pero él ha sido crítico con la IA anteriormente.

Todo esto también plantea preguntas completamente nuevas sobre los derechos de autor y la propiedad creativa.

Tradicionalmente, la ley de derechos de autor no protege los estilos, solo expresiones específicas. No puedes derechos de autor de un género musical como “SKA” o un movimiento de arte como “Impresionismo”.

Esta limitación existe por una buena razón. Si alguien pudiera monopolizar un estilo completo, sofocaría la expresión creativa para todos los demás.

Pero hay una diferencia entre los estilos generales y los muy distintivos que se vuelven casi sinónimos de la identidad de alguien. Cuando una IA puede generar trabajo “al estilo de Greg Rutkowski”, un artista polaco cuyo nombre se usó en más de 93,000 indicaciones en la difusión estable del generador de imágenes de IA: potencialmente amenaza tanto su sustento como su legado artístico.

Algunos creadores ya han tomado acciones legales.

En un caso presentado a fines de 2022, tres artistas formaron una clase para demandar a múltiples compañías de IA, argumentando que sus generadores de imágenes estaban capacitados en sus trabajos originales sin permiso, y ahora permiten a los usuarios generar trabajos derivados que imitan sus estilos distintivos.

A medida que la tecnología evoluciona más rápido que la ley, el trabajo está en marcha en una nueva legislación para tratar de equilibrar la innovación tecnológica con la protección de las identidades creativas de los artistas.

Cualquiera sea el resultado, estos debates resaltan la naturaleza transformadora de los motores de estilo AI, y la necesidad de considerar tanto su potencial creativo sin explotar como su protección más matizada de estilos artísticos distintivos.

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Géminis, abril de 2025: Su horóscopo mensual

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Para Gemini carismático, adaptable y curioso: esto es lo que puede esperar disfrutar, trabajar y recibir durante todo el mes de abril.

El mes de abril tiene un comienzo lleno de baches cuando la luna creciente de depilación ingresa a su dominio celestial y rápidamente forma un cuadrado tenso con su planeta gobernante retrógrado, Mercurio. Esta fase retrógrada ya está plagada de desgloses de comunicación, retrasos en los viajes y percances tecnológicos. Emparejado con la energía de serptit de la luna creciente de depilación, esta alineación cósmica señala hacia los golpes en el camino en los primeros días del mes. Afortunadamente, esta racha de mala suerte no parece que dure mucho. Para el 5 de abril, una luna del primer trimestre formará un truido mucho más fortuito con mercurio retrógrado.

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Dos días después, Mercury regresa directamente. Un cambio bienvenido después del estragos que causó en la última mitad de marzo, el regreso de su planeta gobernante a su ruta orbital habitual borra las vías de comunicación, aumenta la claridad mental y hace que los percances de tecnología y viajes sean menos probables. Pero ten cuidado, Géminis: Venus retrógrado seguirá en marcha en este punto. Este evento planetario permanecerá durante casi una semana más que Mercurio retrógrado. Durante este tiempo, este retrógrado puede conducir a una agitación financiera o emocional. Mantén un reloj de cerca en su corazón y billetera durante este tiempo. No dejes que un poco de vista de la luz al final del túnel te tienta a agotar todo lo que tienes que dar antes de alcanzar el final real. Estarás cerca de la línea de meta, pero todavía no.

Para el 10 de abril, la luna gibrosa de depilación forma una oposición directa a su planeta gobernante. Esta fase lunar particular tiende a lograr más conflictos, ya que nos anima a evaluar nuestro entorno y determinar qué tan cerca estamos hacia nuestros objetivos. Ya sea profesional, personal, romántico o de otro tipo, verificar estos objetivos periódicamente puede evitar que tenga que retroceder más allá de la quiebra que ha sido extraviada. Una luna gibosa de depilación con depilación con cera no siempre requiere una liberación o transformación. Pero es el momento oportuno para determinar si necesita uno, lo cual es igual de crítico.

El 13 de abril será un día increíblemente potente en el Cosmos, ya que la luna llena alcanza su máxima resistencia en Libra el mismo día en que Venus regresa directamente. La claridad emocional estará en su punto más alto. Esté atento a las señales universales durante este tiempo, Stargazer. Escucha tu intuición. Estos mensajes sutiles pero importantes a menudo se esconden en los lugares más obvios. Los sentimientos positivos y negativos pueden volverse más intensos bajo la luna llena. Esto ofrece luces verdes y rojas, respectivamente, a medida que continuamos nuestra caminata por nuestros caminos de vida. Asegúrese de prestar atención, particularmente en asuntos del corazón o billetera.

Todos los signos cósmicos apuntan a una mayor creatividad, confianza y progreso personal alrededor del 16 y 17 de abril. En el primero de estos días fortuitos, su planeta gobernante entra a Aries ardientes. Decir lo que piensa será más fácil como resultado. Y, de hecho, este tipo de apertura puede ser una bendición o una maldición, dependiendo de qué tan agudo permitas que tu lengua sea. Presenta tu verdad con coraje. Pero recuerde que la honestidad no siempre tiene que ser cruel. De hecho, el mejor tipo de autenticidad rara vez es, incluso si es algo desagradable.

Una luna gibosa menguante forma un trígono armonioso con mercurio ese mismo día, alentando un cambio hacia la gratitud y la autorreflexión. Estas dos alineaciones que coinciden entre sí parecen sugerir una llamada cósmica hacia la honestidad radical contigo mismo. Frente a este tipo de verdades consigo mismo puede ser difícil, sí. Pero las recompensas a menudo valen la pena el esfuerzo.

Al día siguiente, 17 de abril, Mercurio se une con Neptuno en la cúspide de Piscis y Aries. Esta combinación planetaria fomenta una mayor creatividad, una imaginación más amplia y una apertura a las ideas románticas (tanto en términos de relaciones interpersonales como de amor general a la vida). Capitalice esta energía evaluando y organizando sus ambiciones más altas. Si el dolor de cabeza logístico de la vida cotidiana no estaba en la imagen, ¿qué esperarías lograr? Comience con sus mayores sueños y avance desde allí. Nadie puede culparlo por tener objetivos altos para usted, Géminis. Si lo hacen, ese es su problema para reconciliarse, no el tuyo.

Un sextil favorable entre Mercurio y Plutón alrededor del 20 de abril abre la puerta para avances mentales y emocionales significativos. El último planeta enano típicamente supervisa el cambio y la transformación más importantes en un nivel individual y social. Con la energía comunicativa e intelectual de Mercurio en la mezcla, las estrellas parecen estar suavemente empujándote hacia revelaciones importantes que tendrán efectos positivos en casi todos los aspectos de tu vida. Mantenga un corazón y mente abiertos alrededor de este día.

Nunca debes subestimar la capacidad del Cosmos para sorprenderte para mejor, Stargazer. El mismo sextil entre Mercurio y la luna del último trimestre al día siguiente, el 21 de abril, refuerza aún más la idea de dejar ir y confiar en el universo para encontrar su centro de equilibrio como siempre lo hace.

Las estrellas cambian hacia el descanso, el rejuvenecimiento y la relajación alrededor del 25 de abril. Una conjunción de su planeta gobernante y la disminución de la luna gibosa ese día sirve como un recordatorio crucial. Para mejorar realmente nuestras mentes, cuerpos y espíritus, debemos saber cuándo descansar las tres. Explique algo de tiempo, incluso si es breve, recargar y recalibrar. Puede posponer esta práctica si así lo desea. Pero el universo encontrará una manera de hacer que disminuya la velocidad de una forma u otra.

Terminamos el mes de abril bajo la sombra de la luna nueva en Tauro. Este dominio celestial ya tiene una fuerte inclinación a casa, prefiriendo la estabilidad sobre la espontaneidad y la calma sobre el caos. Siga el reflujo y el flujo natural del cosmos durante este tiempo. Pronto habrá tiempo para la acción, según lo prometido por una luna creciente de depilación que ingresa a su dominio celestial el 29 de abril. Pero en los días previos a esta transición, sobre todo el 27 de abril bajo la luna nueva, las estrellas le instan a que tome las cosas con lento y estable.

Así concluye sus aspectos más destacados mensuales. Para análisis celestiales más específicos, asegúrese de leer su horóscopo diario y semanal también. ¡Buena suerte, Géminis! Nos vemos el próximo mes.

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Cómo el generador de imágenes OpenAI 4O reformulan la creatividad

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El lanzamiento del generador de imágenes 4O de Operai ha encendido una moda de anime infundida con IA.

El desarrollo desencadenó una discusión renovada sobre las capacidades, limitaciones y problemas de derechos de autor de la creación visual asistida por AI-AI. A diferencia de los modelos anteriores de Dall.E (inspirados en el pintor surrealista español Salvador Dalí) que se centró principalmente en la interpretación artística y las transferencias de estilo, el generador de imágenes 4O aparece diseñado para abordar puntos específicos del dolor profesional, particularmente en la representación de texto y la consistencia de la imagen múltiple.

Este desarrollo se produce a medida que el campo se llena cada vez más, con cada plataforma de IA importante que desarrolla especializaciones que revelan tanto el progreso como los desafíos persistentes de la IA generativa.

El panorama competitivo

El mercado de generación de imágenes de IA se ha convertido en un ecosistema especializado donde diferentes herramientas tienen propósitos marcadamente diferentes. MidJourney ofrece a pintores digitales y artistas conceptuales una amplia gama de opciones estilísticas. Sus resultados aparecen regularmente en carteras profesionales e incluso exposiciones de museos, aunque su tendencia hacia el adorno brillante y surrealista puede frustrar a los usuarios que buscan representaciones más realistas.

Gemini 2.5 de Google adopta un enfoque diferente, priorizando la integración con los servicios de Google. Meta AI se especializa en generar imágenes adaptadas a los casos de uso de las redes sociales, aprovechando los vastos datos de los medios y la experiencia en los medios para crear contenidos como memes. Sus sugerencias de colaboración y subtítulos en tiempo real también lo hacen adaptable a fines de comunicación en línea. Grok AI aprovecha la capacidad de generación de imágenes dentro de los chats, facilitando las sesiones iterativas de lluvia de ideas donde las imágenes emergen gradualmente de las discusiones textuales.

En el frente comercial, Adobe’s Firefly ha obtenido la adopción corporativa al ofrecer imágenes legalmente examinadas e integración directa con aplicaciones creativas en la nube, y el agregado de dos preocupaciones principales para los usuarios comerciales.

Aplicaciones de la generación de imágenes de IA

El generador de imágenes 4O de Openai adopta el reciente desarrollo de modelos autorregresivos. En un artículo reciente, investigadores de UC San Diego y Nvidia explica que un modelo autorregresivo toma “tanto imágenes como instrucciones como entradas, y predice que las imágenes editadas hacen los tokens en un paradigma de token de vainilla.

Con el modelo autorregresivo, el nuevo generador de imágenes de abrir AI muestra una fuerza particular en:

Renderización de texto: Demuestra una mejora marcada en la generación de texto legible dentro de las imágenes, una notoria debilidad en modelos anteriores. Los equipos de marketing ahora pueden crear maquetas con logotipos y consignas plausibles, mientras que los educadores informan que el éxito de la generación de diagramas científicos precisos con el etiquetado adecuado.

Consistencia contextual: A diferencia de Dall-E 3, que a menudo luchaba por mantener la consistencia de carácter u objeto en múltiples imágenes, 4O muestra un rendimiento mejorado en la generación en serie. Esto puede ayudar a los diseñadores, animadores, narradores digitales a reducir el tiempo de revisión al crear secuencias de guiones gráficos.

Adherencia rápida: El modelo parece menos propenso a la reinterpretación creativa que hizo que las versiones anteriores fueran impredecibles para el uso profesional.

Los generadores de imágenes AI están transformando cómo las empresas crean y entregan contenido visual a escala. Por ejemplo, Daboon construyó una plataforma de IA generativa que capacita a los narradores de narradores para producir 50,000 imágenes por día, acelerando dramáticamente los flujos de trabajo creativos. Del mismo modo, AYNA utilizó el servicio Azure OpenAI para entrenar modelos de difusión que permiten a las marcas generar sesiones de fotos de catálogo y experiencias de prueba virtuales en minutos, sin pasar el tiempo y el costo de las configuraciones de estudio tradicionales. En el sector minorista de alimentos, Blinkit aplicó AI generativo para crear miles de imágenes de recetas personalizadas vinculadas a su catálogo de productos, mejorando la participación del cliente con contenido visualmente rico y personalizado. Estas aplicaciones demuestran cómo la generación de imágenes de IA está remodelando las industrias al aumentar la velocidad, la personalización y la innovación visual. La División de Marketing Asiático de Unilever aprovecha los activos generados por la IA para las imágenes de productos, informando una reducción del 50% en el tiempo de producción.

Sin embargo, las limitaciones persisten en los generadores de imágenes y videos de IA. Por ejemplo, la interpretación casi perfecta de las caras humanas, los pelos de los animales, las superficies de los objetos, a menudo hacen que las imágenes generadas por IA parezcan plástico y antinatural. Las expresiones faciales exageradas pueden ser más fáciles de detectar, reconocer y, por lo tanto, producidas por los generadores de imágenes. Sin embargo, los humanos reales no resuenan con estas escenas y expresiones demasiado escenificadas. AI generó anuncios, como los comerciales navideños de 2024 de Coca Cola, también provocó controversia sobre su falta de autenticidad.

La paradoja de la creatividad

A medida que estas herramientas democratizan la creación de imágenes, simultáneamente devaltan ciertas formas de arte técnico. El surgimiento de la generación de imágenes de IA desplaza los roles tradicionales al tiempo que crea demanda de nuevas habilidades mejoradas con AI. Según el Informe del Future of Jobs del Foro Económico Mundial 2025, se proyecta que trabajos como diseñadores gráficos, profesionales de publicidad y trabajadores de impresión disminuyan significativamente para 2030, en parte debido a la automatización en la creación de contenido y el diseño visual.

Al mismo tiempo, los roles que respaldan la IA generativa, como especialistas en aprendizaje automático, ingenieros de datos y expertos en transformación digital, se encuentran entre los de más rápido crecimiento. Este cambio señala una transformación más amplia: los trabajadores creativos ahora deben adaptarse adoptando roles híbridos que combinan el juicio humano con las capacidades de IA, a medida que las herramientas generativas se integran cada vez más en las tuberías de producción visual.

Pero los patrones históricos muestran que la interrupción tecnológica generalmente redefine en lugar de reemplazar las profesiones creativas. Así como la fotografía transformó el papel de la pintura en la cultura visual, y los gráficos generados por computadora reforman las películas animadas, la generación de IA parece estar cambiando la creatividad humana hacia los dominios que lucha por replicar: comprensión cultural matizada, resonancia emocional rica e innovaciones más tangibles.

En medio de un potencial de automatización drástica en las industrias creativas, vemos el creciente aprecio público por el arte que conlleva rastros de mano de obra manual. La prima colocada en la animación dibujada a mano en producciones de alto presupuesto; el resurgimiento de la fotografía analógica entre la demografía más joven; y el atractivo persistente de las artesanías artesanales, todos atestiguan los valores únicos del tacto humano, los recuerdos vividos y los detalles minuciosos que ofrecen contextos y significados ricos.

Avanzar

La evolución de la generación de imágenes de IA sugiere que no la transformación utópica ni la amenaza existencial, sino una reconfiguración de la comunicación visual. Los adoptantes profesionales que ven el mayor éxito tienden a 1) implementan políticas de uso claras que especifiquen aplicaciones aceptables. 2) Mantener la supervisión humana para los resultados finales, especialmente en dominios sensibles. 3) Desarrolle flujos de trabajo híbridos que aprovechen la velocidad de AI mientras preservan el juicio humano. 4) Evaluar continuamente las métricas cuantitativas y el impacto cualitativo.

A medida que la tecnología madura, su valor final se determinará no solo por capacidades técnicas, sino por cuán cuidadosamente las organizaciones lo integran en sus procesos creativos y operativos. Los usuarios más exitosos probablemente serán aquellos que vean herramientas como GPT-4O Generator de imágenes no como reemplazos para la creatividad humana, sino como colaboradores que pueden manejar ciertas tareas mientras dejan a otros a especialistas humanos.

Este enfoque matizado reconoce que, si bien la IA puede generar imágenes, el juicio humano sigue siendo esencial para determinar qué imágenes valen la pena generar, y qué significan en última instancia. En un paisaje visual cada vez más sintético donde los generadores de imágenes de IA se vuelven más precisos, el verdadero desafío permanece, ¿pueden volverse más auténticos para las experiencias humanas?

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