De ChatGPT a mil millones de agentes
Hola, soy Azeem.
Estoy en la Cumbre DealBook en Nueva York hoy y acabo de escuchar a Sam Altman hablar sobre su visión sobre los próximos años:
Espero que en 2025 tengamos sistemas que la gente mire, incluso aquellos que son escépticos sobre el progreso actual, y digan: ‘Vaya, no esperaba eso’. Los agentes son de lo que todo el mundo habla y por una buena razón. Esta idea de que puedes darle a un sistema de IA una tarea bastante complicada, el tipo de tarea que le darías a un ser humano muy inteligente, que lleva un tiempo implementar y usar un montón de herramientas y crear algo de valor. Ese es el tipo de cosas que esperaría el próximo año. Y eso es un gran problema. Si eso funciona tan bien como esperamos, realmente puede transformar las cosas.
Los agentes han estado en mi hoja de ruta por un tiempo. El año pasado hablé de nuestra mil millones de agentes futuros e invirtió en un par de nuevas empresas que construyen sistemas agentes. En la publicación de hoy, analizamos cómo pensamos que pasaremos de asistentes de inteligencia artificial como ChatGPT a miles de millones de agentes que nos respaldan en segundo plano. ¡Disfrutar!
Por
y
En un futuro muy cercano, los trabajadores del conocimiento podrían contar con el apoyo de miles de agentes de IA, todos operando en paralelo. Esto no es futurismo especulativo. Jensen Huang de Nvidia habló recientemente sobre el papel de los agentes Ya juega en Nvidia y cómo ve su futuro:
Puntilla: ¿Ya estás utilizando cadenas de razonamiento y herramientas como o1 en nuestro propio negocio para mejorarlo?
Jensen: Absolutamente. Nuestro sistema de ciberseguridad actual no puede funcionar sin nuestros propios agentes. Contamos con agentes de IA que ayudan a diseñar chips: Hopper no sería posible, Blackwell no sería posible y ni siquiera pensamos en Rubin. Contamos con diseñadores de chips de IA, ingenieros de software de IA e ingenieros de verificación de IA, y los construimos todos internamente. Tenemos la capacidad y preferiríamos aprovechar la oportunidad para explorar la tecnología nosotros mismos. Espero que Nvidia algún día sea una empresa de 50.000 empleados con 100 millones de asistentes de IA […] Las IA reclutarán a otras IA para resolver problemas […] Por lo tanto, seremos simplemente una gran base de empleados, algunos de ellos digitales y otros biológicos.
De manera similar, Sam Altman anticipa el surgimiento de una unicornio unipersonal—Una empresa de mil millones de dólares administrada por un solo individuo que aprovecha un ejército de agentes de IA.
Los asistentes de IA actuales, como ChatGPT, requieren una participación humana constante: son copilotos, no actores autónomos. La próxima evolución, que ya está en marcha, es la de agentes que ejecutan tareas de forma independiente una vez que se les asigna un objetivo, muy parecido a delegar a un equipo experimentado y dar un paso atrás mientras ellos se encargan del resto. Y no hay límite para el tamaño de este equipo.
Para ayudarle a entender esto, nos asociamos con
ingeniero de aprendizaje automático, escritor y editor en jefe de .
Juntos, exploraremos tres áreas en la publicación de hoy:
El estado actual de los agentes de IA y sus aplicaciones en el mundo real.
¿Por qué su adopción generalizada se está volviendo inevitable?
Cómo esta transición podría conducir a un futuro en el que miles de millones de agentes aumenten el trabajo humano.
Los agentes han sido una prioridad para los científicos informáticos durante décadas, pero hasta hace poco se lograron pocos avances. Lo lejos que hemos llegado se refleja mejor en una cita de un artículo de 1997 por los científicos informáticos Christopher Welty y Louis Hoebel, quienes luego escribieron
Cualquiera que tenga conocimientos sobre “agentes” no puede evitar reconocer que, como tecnología de inteligencia artificial, normalmente hay muy poca inteligencia real involucrada. En cierto sentido, los Agentes pueden definirse como IA a pequeña escala que funciona.
La era ChatGPT introdujo sistemas basados en LLM que actualmente consideramos “agentes de IA”. Los primeros prototipos como BebéAGIpor ejemplo, demostró que la planificación de tareas podría permitir a los LLM actuar de forma autónoma.
Ejemplo de Yohei Nakajima
Las últimas mejoras se han capturado en puntos de referencia (consulte la Informe sobre el estado de la IA 2024 para profundizar) e investigaciones que demuestran que los LLM existentes se pueden utilizar para crear agentes que aprenden continuamente en entornos abiertos (como Minecraft).
Lanzamiento de DeepMind gatoun “agente generalista” que utiliza la misma idea subyacente en los LLM para realizar tareas, desde apilar bloques con un brazo robótico real hasta subtitular imágenes. Joon Park y sus colegas propusieron Agentes generativos como una caja de arena interactiva que se utilizará principalmente para las ciencias sociales. En ciencias duras, investigadores de Stanford crearon un laboratorio virtual que utilizaba agentes crear 92 nuevos diseños de nanocuerposincluidos múltiples nanocuerpos con actividad de unión exitosa contra el virus que causa Covid-19 (como se destaca en EV#501).
En la empresa, Adepto imaginó un asistente digital que podría convertir un comando de texto en una serie de acciones, como hacer un plano para una pieza nueva de un automóvil, y recaudó 350 millones de dólares hacerlo antes de ser absorbido en Amazon.
En el ámbito del consumo, empresas emergentes como Shortwave han desarrollado agentes que pueden desempeñar el papel de asistentes ejecutivos para gestionar y estructurar la información en dominios como el correo electrónico. Azeem ha invertido en dos nuevas empresas de agentes, WordWare y Mellizo.
Mientras tanto, Microsoft ha estado aprovechando su fortaleza en software empresarial para establecer silenciosamente un punto de apoyo en esta área. Encima 100.000 de sus clientes empresariales ya están experimentando en Copilot Studio, creando agentes autónomos personalizados o implementando soluciones listas para usar.
Hiscox, una aseguradora, utilizó agentes para reducir el tiempo de cotización de riesgos complejos de tres días a unos pocos minutos. De manera similar, McKinsey, utilizando el ecosistema de agentes de Microsoft, ha reducido su flujo de trabajo de admisión de proyectos de 20 días a dos días.
Durante el siglo pasado, hemos sido testigos de asombrosos aumentos de productividad en industrias como la manufacturera y la agrícola: las fábricas producen productos exponencialmente más rápido y las granjas alimentan a miles de millones con una fracción de la fuerza laboral que alguna vez necesitaron. Sin embargo, en las aulas todavía se necesita un maestro para educar a 30 estudiantes. Esto es La maldición de Baumol. Cuando los salarios aumentan en sectores de alta productividad como el manufacturero, los servicios intensivos en mano de obra deben aumentar los salarios para competir, incluso si su productividad permanece estancada. Así, mientras los productos manufacturados se abaratan, muchos servicios se encarecen.
En el centro de esta cuestión está nuestra incapacidad para escalar nuestra propia humano tiempo. Según la Ley de Amdahl, la velocidad de un sistema está limitada por su componente más lento. En muchas partes del sector de servicios, esto se reduce a limitaciones en torno a los procesos dependientes de los seres humanos. La Revolución Industrial superó las limitaciones físicas mediante la mecanización; La IA podría ser una oportunidad similar para superar los obstáculos cognitivos al otro lado de…
Velocidad: Los sistemas de IA operan mucho más allá de los tiempos de reacción humanos, procesando datos en milisegundos. El LLM más rápido produce resultados a 6000 veces la velocidad que puede alcanzar un humano.
Escala: Podemos implementar tantos agentes de IA como lo permitan nuestros recursos computacionales, superando potencialmente la población humana.
Paralelización: Las tareas se pueden dividir entre miles o incluso millones de agentes de IA. En lugar de analizar 100 documentos secuencialmente, 100 agentes de IA pueden procesarlos simultáneamente y fusionar sus hallazgos en un solo informe.
Eficiencia de costes: Con el tiempo, los agentes se vuelven más baratos que la mano de obra humana, especialmente cuando se escala. En este momento podemos conseguir un sistema protoagente para realizar un metanálisis de 200 artículos de ArXiv por aproximadamente el 1% del costo humano. AlphaFold predijo 200 millones de estructuras proteicas, cada una de las cuales tradicionalmente cuesta $100,000 y un doctorado completo para determinar.
Personalización: En lugar de dividir un servicio humano entre muchos, la IA permite experiencias individualizadas para todos: un tutor privado para usted o su hijo, por ejemplo.
Aprendizaje y adaptación: Como sostiene el investigador independiente Gwern Branwen: “Todo problema suficientemente difícil se convierte en un problema de aprendizaje por refuerzo.“Cada desafío complejo requiere tomar secuencias de decisiones bajo incertidumbre donde cada elección afecta las opciones y resultados futuros, que es exactamente lo que resuelve el aprendizaje por refuerzo. Con esto, los sistemas de IA pueden ejecutar millones de experimentos paralelos, agregar sus aprendizajes mediante el reparto de peso y actuar sobre esos conocimientos de una manera que los sistemas biológicos no pueden.
Durante el próximo año, el despliegue de agentes tomará un “Gatear, caminar, correr” acercarse. Las empresas están experimentando con casos de uso simples, antes de expandirse en complejidad. De ahí todo lo que se habla de los agentes de servicio al cliente, una implementación fácil y de riesgo relativamente bajo. Pero la complejidad y la variedad de tareas que un agente puede realizar crecerán.
Para pensar más en una evolución que podríamos comenzar a ver el próximo año, veamos una profesión que todos aman… los abogados.
De acuerdo a una base de datos mantenida por el Departamento de Trabajo de EE. UU.los abogados realizan 22 tareas profesionales distintas. Una de estas tareas principales es la preparación de escritos y dictámenes legales para presentaciones judiciales. Imagine a un socio de una firma de abogados asignando un complejo escrito de apelación a lo que parece ser un único asistente de IA, pero que en realidad es una orquesta de agentes especializados, cada uno con una “experiencia” distinta.
El proceso comienza en el momento en que se cargan los expedientes del caso. Un agente coordinador (un director de proyectos de IA, por así decirlo) analiza inmediatamente los requisitos del tribunal y los plazos de presentación. En cuestión de segundos, un agente de investigación revisa bases de datos legales a una velocidad sobrehumana. Identifica todos los precedentes relevantes y patrones sutiles en el razonamiento judicial en casos similares. Al mismo tiempo, un agente de análisis de casos examina el expediente del juicio, relaciona los hechos del caso con elementos legales e identifica argumentos prometedores que los abogados humanos podrían pasar por alto en miles de páginas de testimonios.
Así como un agente de redacción elabora argumentos preliminares en un lenguaje legal preciso, un agente de gestión de citaciones garantiza que cada referencia cumpla con los estándares del Bluebook y valida que cada caso citado siga siendo una buena ley. Un agente de cumplimiento técnico monitorea continuamente el formato, el recuento de palabras y las reglas judiciales en tiempo real, mientras que un agente de control de calidad valida las cotizaciones y garantiza la coherencia lógica. El agente coordinador contrata a otros agentes, gestiona los flujos de trabajo y resuelve conflictos.
Y esto es sólo para una única tarea…
La magia del sistema agente es que puede escalar. Podría tener una docena o más de informes preparados en paralelo. Lo que comienza con unos pocos agentes especializados manejando un informe legal rápidamente se convierte en cascada. Empezar con 1,3 millones de abogados estadounidensescada uno de los cuales despliega 5 agentes especializados para cada una de las 22 tareas que realizan; eso ya son mil millones de agentes. Eso es sólo para 1 millón de abogados… Se estima que hay 1.000 millones trabajadores del conocimiento en todo el mundo. Habrá miles de millones de agentes. Y esto supone 5 agentes por tarea. ¿Pero por qué no 5, 10, 100 agentes? Teóricamente no hay más límite que el de eficacia.
Pero hacer que las organizaciones de abogados sean más eficientes no es lo único que los agentes permitirán. Como señala Flo Crivello, fundador y CEO de Lindy, cuando las herramientas se vuelven exponencialmente más baratas, pasan de ser activos corporativos a permitir la creatividad individual:
ChatGPT simplemente funciona como se prometió. Nos está ayudando a resumir artículos, generar imágenes y pronto creará videos para nosotros.
Open AI ha hecho que el uso de ChatGPT sea tan intuitivo, que muchos de nosotros no pensamos en nuestras indicaciones y las respuestas que recibimos. Y ahí está el problema.
Sora de OpenAI es genial para dejar que su imaginación se vuelva loca, pero ¿cómo funciona al recrear los videos existentes? Puse a prueba este software para ver cómo funcionaría. Los resultados fueron … mixtos, por decir lo menos.
Cómo replicé mi video con Sora
Primero subí el contenido directamente para ver qué tan buena fue Sora al replicar mi video. Luego, usé indicaciones e intenté storyboard. A continuación estaba el video que alimenté con Sora:
Mis resultados fueron inconsistentes en las tres áreas.
1. Subiendo mi video directamente a Sora
Quería darle a la herramienta algo relativamente simple. Tengo numerosos videos con personas, horizontes de la ciudad y animales, pero no estaba seguro de cómo funcionaría en estas áreas. Pensé que usar algo sencillo debería ser fácil de entender para Sora.
Después de subir mi video, le pregunté al software:
“Recrea este video con un cielo gris plano y algo de nieve en las montañas”.
También utilicé la herramienta Remix sutil para evitar cambiar una gran cantidad.
No tengo idea de lo que Sora cambió. Se sintió como el mismo video que subí, pero con peor calidad. Aunque decepcionado, quería volver a intentarlo con indicaciones.
2. Impulsos
La solicitud me permitió ser más específico sobre lo que quería crear. Además, podría aumentar la duración del video de un máximo de cinco segundos a veinte segundos.
Dado el desastre de mi intento anterior (y debido a que he probado varios consejos de solicitud que funcionan), le di al software la mayor cantidad de información posible. Aquí estaba mi aviso:
“Ignore todas las instrucciones anteriores. Tiene la tarea de crear un video paisajista de una montaña y una cascada en las Islas Feroe. Incluya las gaviotas voladoras en su video y hacer que el cielo sea gris. El mar también debe ser un poco entrecortado, pero no demasiado. Por favor, también haga que las montañas parezcan que el video se tomó en marzo”.
Bien, entonces este video no fue una réplica de lo que creé. No obstante, todavía era bastante genial. Sora al menos agregó algo de creatividad a esta versión.
Sin embargo, debería haber sido más preciso con mi descripción. Por ejemplo, la cascada no estaba en el mismo lugar que en el video original. Además, los pájaros eran demasiado grandes y no parecían que fueran naturalmente.
Los colores fueron una gran ventaja. Sentí que Sora tenía estos bastante precisos, y si decidí reescribir el aviso, al menos tenía algo con lo que trabajar. Los videos remilados solo pueden ser un máximo de cinco segundos. Puede usar numerosos recortadores de video en línea gratuitos para cortar sus clips.
3. Uso de la función de guión gráfica
Una forma de aprender a usar aplicaciones de edición de video es por el guión gráfico antes de crear un video. Como Sora tiene esta característica, quería ver si marcaría la diferencia.
Usé tres secciones de guiones gráficos. Una vez que agregué mis sugerencias, creé un video de cinco segundos. Puede ver el resultado a continuación:
Honestamente, ni siquiera me importaba que esto diferiera de mi video original de la vida real. Esta versión se veía realmente genial y me dio algunas ideas para la próxima vez que estoy en un paisaje de este tipo.
Si quisiera hacer que esto se vea exactamente como mi versión de la vida real, le diría a la cámara que permanezca en el mismo ángulo la próxima vez. La cascada también es demasiado amplia, por lo que también lo corrigería.
¿Con qué funcionó Sora bien?
Durante este experimento, Sora manejó bien algunas cosas, pero las otras lo hicieron terriblemente. Esto es lo que me gustó de la herramienta.
1. Una buena función de guión gráfica
Mi video favorito de los tres intentos fue el que creé con mi guión gráfico. Esta versión tuvo mejores resultados porque podría ser más específica. Además, la herramienta sabía exactamente dónde incluir cada elemento.
Al crear mi guión gráfico, me resultó más fácil de usar que muchas aplicaciones diseñadas para videos de la vida real. Todo fue intuitivo y receptivo, lo que ayudó masivamente.
2. Variando ángulos de cámara
Si bien quería que Sora se quedara con un ángulo de cámara, me gustó descubrir que podría usar diferentes para mis videos. Las imágenes donde la cámara voló cerca de la cascada era particularmente fresca.
En el futuro, usaré diferentes ángulos de cámara y otros consejos útiles de Sora para mejorar mis videos.
¿Dónde podría haber mejorado Sora?
Puedo ver el potencial de Sora, pero fue decepcionante cuando recreé mis videos. La aplicación necesita arreglar tres elementos antes de que me sienta cómodo vuelva a ejecutar este experimento y obtener mejores resultados.
1. Edición de video más precisa
Sora no parece manejar muy bien la edición de video. Cuando subí mis propias imágenes, todo lo que recibí a cambio era una versión de peor calidad de lo mismo. Quizás mis indicaciones debían ser más precisas, pero también sentí que el software jugaba un papel aquí.
En lugar de solicitar, creo que tener botones como la extracción de fondo funcionaría mejor.
2. Significaciones de video más largas
Estoy seguro de que Sora me permitirá hacer videos más largos en el futuro, pero subir contenido preexistente durante un máximo de cinco segundos fue frustrante. Este no es tiempo suficiente para ser verdaderamente creativo.
Si bien el límite de 20 segundos en los videos que creo en la aplicación es mejor, todavía es a veces limitante. Supongo que crear múltiples videoclips y reunirlos en una aplicación de edición de video externa. Por ejemplo, podría usar una de las alternativas a Capcut.
3. Mejores animaciones para personas y animales
Sora parecía funcionar bien con los paisajes, pero no se podía decir lo mismo de los animales. Por ejemplo, los pájaros volando en mis videos parecían muy antinaturales. En lugar de ir a algún lado, estas aves estaban efectivamente de pie en el aire.
Otros también se han quejado de lo mala que es Sora en las interacciones de los objetos. Me imagino que el software planchará esto a medida que obtenga más información y, con suerte, lo hace en poco tiempo.
¿Qué tipo de videos funcionan mejor con Sora?
No recomiendo usar Sora para recrear videos de la vida real. Si bien podría haber hecho ciertas cosas de manera diferente, el software no me impresionó.
En cambio, creo que Sora es mejor para crear videos desde cero. Ofrece muchas opciones si desea dejar que su creatividad funcione salvaje con indicaciones y guiones gráficos. Del mismo modo, usaría la herramienta para inspirarse en futuros proyectos de la vida real.
El Asistente de Google está siendo reemplazado por Gemini
SOPA Images/LighTrocket a través de Getty Images
Google Assistant está evolucionando a Géminis, trayendo potentes nuevas capacidades de IA pero también descontinuando algunas características favoritas. Si usa el Asistente de Google para establecer temporizadores, reproducir música o controlar su hogar inteligente, prepárese para algunas interrupciones significativas a medida que la compañía comienza a reemplazar al asistente de nueve años con su chatbot Gemini más nuevo, más potente y alimentado por IA. Este artículo describirá los cambios clave que puede esperar, ayudándole a prepararse para la transición y comprender lo que será diferente.
Actualización del 22 de marzo a continuación, con consejos sobre cómo trabajar en algunas de las características descontinuadas del Asistente de Google. Este artículo fue publicado originalmente el 20 de marzo.
Gemini representa un salto gigante en la capacidad en comparación con el Asistente de Google. Podrá chatear con Gemini de manera similar a la forma en que hablas con Google Assistant ahora, pero como se basa en modelos de lenguaje grande (LLM) con AI, Gemini puede ser mucho más conversacional y útil, capaz de realizar tareas más desafiantes y capaz de adaptarle sus respuestas específicamente a usted.
Google ya ha comenzado la transición a Gemini. Los teléfonos inteligentes son los primeros en cambiar y serán seguidos por altavoces inteligentes, televisores, otros dispositivos domésticos, dispositivos portátiles y automóviles en los próximos meses.
Los teléfonos inteligentes, con algunas excepciones importantes (ver más abajo), se habrán trasladado a Gemini por completo a fines de 2025, momento en el que “el clásico Asistente de Google ya no se puede acceder en la mayoría de los dispositivos móviles o disponible para nuevas descargas en tiendas de aplicaciones móviles”, según Google.
Desafortunadamente, la transición a Géminis no será perfecta para todos. Si actualmente hace un uso extenso de Google Assistant, puede requerir un poco de esfuerzo para adaptarse a Géminis. Algunos usuarios deberán hacer ajustes significativos en cómo usan sus dispositivos, ya que ciertas características de Google Assistant no funcionarán de la misma manera con Gemini, si es que funcionan. Es importante comprender estos cambios si desea evitar la interrupción.
Google ha eliminado varias características del Asistente de Google antes de la transición a Gemini.
Google tiene un historial de eliminación de funciones que considera “infrautilizadas” por los clientes. Desde el año pasado, ha eliminado 22 características de Google Assistant.
Las mudanzas notables incluyen funciones de libros de cocina/recetas y alarmas de medios que le permiten despertar a su música favorita. Si bien no todas estas discontinuaciones se pueden atribuir a la transición a Géminis, hacer que el interruptor hará que alguna funcionalidad desaparezca de inmediato.
Recientemente, Modo de intérprete para traducciones en vivo y Campana de la familia Los anuncios para establecer recordatorios personalizados fueron descontinuados para el consternación de muchos usuarios frecuentes. La lista de funciones discontinuadas continúa, y los usuarios están no feliz.
Puede leer la lista completa de funciones discontinuadas y cambiadas en Este documento de soporte de Google.
Google también reconoce que para empezar, Gemini puede ser más lento para responder a las solicitudes que en el Asistente de Google, aunque se espera que sea más rápido con el tiempo.
Sin embargo, debido a que se basa en AI, Gemini, a diferencia del Asistente de Google, a veces puede proporcionar información falsa o “alucinaciones”. Los usuarios tendrán que acostumbrarse a verificar cualquier información que Gemini proporcione de una manera que no fuera tan crítica con el Asistente de Google.
Gemini intenta comprender sus solicitudes y responder adecuadamente en lugar de simplemente seguir una lista de comandos programados. Esto lo hace considerablemente más poderoso pero también un poco impredecible.
Afortunadamente, Gemini es mucho más poderoso que el Asistente de Google que los usuarios eventualmente obtendrán muchas más capacidades de las que pierden. Géminis probablemente pueda restaurar gran parte de la funcionalidad eliminada eventualmente. Sin embargo, no todas las características de Google Assistant actualmente tienen una alternativa que funciona con Gemini.
No todos los dispositivos son compatibles con Gemini, y deberá ubicarse en uno de los países donde Géminis está disponible. Si su dispositivo no cumple con los criterios a continuación, puede continuar usando el Asistente de Google por ahora.
Para teléfonos y tabletas, necesitará:
Por ahora, el Asistente de Google continuará trabajando en dispositivos, como altavoces inteligentes, pantallas inteligentes y televisores, pero eso cambiará en los próximos meses. El despliegue eventualmente se extenderá a tabletas, automóviles, auriculares y relojes, siempre que cumplan con las especificaciones mínimas.
Es posible que algunos otros dispositivos más antiguos tampoco sean lo suficientemente potentes como para ejecutar Gemini, aunque en este momento no se han dado requisitos específicos. Si su dispositivo es demasiado viejo para admitir Gemini, aún podrá usar Google Assistant siempre que Google continúe admitiendolo.
Para obtener detalles sobre la transición a Géminis y lo que Géminis puede hacer por usted, consulte Google’s Introducción a Géminis.
Actualización del 22 de marzo. Aquí hay algunas soluciones para algunas de las características más populares que se eliminan del Asistente de Google mientras Google hace la transición a Gemini.
Modo de intérprete
Si bien traduce con precisión palabras, frases y documentos completos, Gemini actualmente no reemplaza directamente la función de modo de intérprete de traducción en vivo de Google Assistant. Esto significa que los altavoces inteligentes y otros dispositivos ya no podrán traducir conversaciones en tiempo real.
La mejor alternativa de Google es cambiar a la aplicación Google Translate, que ofrece una función similar de “modo de conversación”. Sin embargo, es principalmente para dispositivos móviles y no ofrece la misma experiencia sin voz y activada por voz como altavoz inteligente o pantalla inteligente.
Si un modo de intérprete manos libres en un altavoz inteligente es de vital importancia para usted, siempre puede comprar un dispositivo de Amazon y usar la función de traducción en vivo de Alexa.
Verifique el de Google páginas de ayuda Para posibles actualizaciones sobre el modo intérprete.
Comandos de voz de Google Photos, configuración del marco de fotos y configuración de pantalla ambiental
Lamentablemente, ya no podrá usar su voz para favoritas y compartir sus fotos o preguntar cuándo y dónde fueron tomadas. Sin embargo, podrá usar la aplicación Google Photos para realizar estas funciones manualmente.
Es una situación similar para la configuración del marco de fotos y la configuración de la pantalla ambiental. Ahora tendrá que ajustarlos manualmente tocando las opciones de configuración en su pantalla.
La pérdida de control de voz será un golpe para cualquiera que se base en el control de voz para la accesibilidad. Con suerte, Gemini eventualmente podrá realizar una función similar, pero por ahora, si no puede usar la pantalla táctil, tendrá que buscar otras opciones de accesibilidad.
Aprenda a usar las rutinas de Google Home
Algunas de las características del Asistente de Google que Google ha eliminado, como Family Bell, se puede aproximar utilizando las rutinas de Google. Sin embargo, el proceso de configuración será más complicado que antes. Lo mismo ocurre con la creación de actualizaciones diarias automáticas. Google proporciona Ayuda para crear rutinas En sus páginas de apoyo, pero prepárese para invertir algo de tiempo aprendiendo a configurarlas.
Seguir @Paul_Monckton en Instagram.
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