Si tienes vacaciones de verano puede ser una buena oportunidad este tiempo libre para aprender sobre ChatGPT, si es que aún no te has puesto con ello. Por este motivo hemos preparado la Guía de ChatGPT de SNGULAR que te recomendamos descargar.

Se trata de un documento de unas 100 páginas donde hemos recopilado, organizado y actualizado todos los artículos sobre Inteligencia Artificial Generativa publicados durante este año y el año pasado en Futurizable.

Con la publicación de esta guía cerramos una etapa de trabajo en Futurizable y pararemos las publicaciones durante el mes de agosto. Ya en septiembre os contaremos importantes novedades que hemos estado preparando.

Muchas gracias como siempre por todo el apoyo que nos habéis prestado compartiendo los contenidos que realizamos en esta newsletter, nos leemos pronto.

Etiquetas: aprender, ChatGPT, GenAI, guía ChatGPT

Emprender en tiempos de Inteligencia Artificial puede ser bastante diferente a como ha sido en las últimas décadas, en el ámbito del emprendimiento digital, y sobre todo para aquellos que decidan hacerlo en solitario, porque si ya con las herramientas NoCode se había facilitado bastante el trabajo, ahora con ChatGPT vamos un paso más allá, para ponernos en una situación bastante similar a la que vivimos con el nacimiento de Internet.

Dos proyectos destacados en este contexto son Lucentum, de Andrés Torrubia, y GPTadvisor, de Salvador Mas:

• Lucentum se presenta como un asistente para profesionales del derecho en España, dirigido a early adopters tecnológicos en el campo legal. Aunque la GenAI en texto es muy prometedora, aún tiene limitaciones y es esencial que los usuarios comprendan sus fortalezas y debilidades para evitar errores. Lucentum se diferencia de ChatGPT al estar completamente integrado en Microsoft Word, permitiendo respuestas en modo diálogo y acceso a actualizaciones del BOE. La aplicación tiene un coste de 49€ al mes por 100 consultas o 199€ por 500. En ella los usuarios deben validar sus respuestas y abstenerse de introducir datos personales o confidenciales. Aunque con sus limitaciones, puede multiplicar la productividad y mejorar los servicios legales de manera considerable.
• GPTadvisor es una startup enfocada en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para el sector de gestión patrimonial (wealth management). La empresa se centra en implementar modelos de Inteligencia Artificial en entidades financieras para agilizar procesos para asesores y clientes. Utilizan tecnologías de empresas como Microsoft y Meta. Entre sus funciones, se encuentra ofrecer asesoramiento sobre productos financieros y recomendaciones personalizadas basadas en el riesgo y regulación actual. GPTadvisor ya trabaja con pilotos en entidades financieras y planea su primera implantación para octubre, destacando su enfoque internacional y la importancia de la IA en la transformación de este sector tan lucrativo.

¿Qué tienen en común ambos proyectos?

Más allá de la tecnología que utilizan y de estar impulsados por veteranos emprendedores españoles, lo que destaca es la especialización en sectores donde las respuestas que proporciona ChatGPT muchas veces pueden ser decepcionantes por la falta de contexto y por la limitación de su entrenamiento hasta 2021. Visto lo cual se han puesto manos a la obra para construir versiones de ChatGPT especializadas en los sectores del derecho y la economía, dirigidas específicamente a abogados e inversores, que no tienen tiempo que perder con tareas rutinarias que podría hacer una máquina de manera más rápida y sencilla.

Visto lo cual podríamos pensar ahora en qué otros sectores o actividades necesitan de una ayuda especializada y sobre todo donde se cuente con abundante información como para entrenar en tiempo real a la máquina que por diseño solo está actualizada hasta 2021.

Y cuando le preguntamos por ello al mismo ChatGPT nos dice que Salud, Educación y Recursos Humanos como los primeros sectores a considerar. Algo que el propio Andrés Torrubia hizo antes de lanzarse a crear Lucentum, como explica en este podcast. El reto, como te puedes imaginar, será seleccionar la documentación especializada que realmente enriquezca la experiencia de uso de este tipo de asistentes basados en Inteligencia Artificial, porque por ejemplo en el caso de Lucentum han comenzado por integrar la normativa legal publicada en el BOE, pero no han decidido aún cómo hacer lo propio con la jurisprudencia que no es de tan fácil integración.

Todo apunta a que los próximos meses presenciaremos el nacimiento de muchos otros proyectos en esta línea, como es el caso del equipo de Luzía, que ha sido uno de los pioneros en España en lanzarse a aprovechar esta tecnología tan prometedora.

Etiquetas: ChatGPT, GPTadvisor, Lucentum, NoCode

Aunque el nombre de esta newsletter puede dar a entender que nos dedicamos a predecir el futuro, realmente lo único que hemos pretendido desde que comenzamos a publicar en 2016 ha sido servir como testigos del presente, en lo que se refiere a las innovaciones tecnológicas que se estaban produciendo, para posteriormente y fruto del aprendizaje obtenido, que cada uno pueda dar los pasos necesarios para desarrollar sus propios proyectos.

En el caso de ChatGPT han sido muchas y variadas las publicaciones que hemos realizado, principalmente porque cada vez que teníamos que publicar suponía haber realizado previamente un trabajo para aprender sobre lo que íbamos a escribir o haber tenido que realizar alguna reflexión al respecto del impacto que iba a tener esta tecnología en nuestras vidas y en nuestros trabajos.

Dicho esto, lo que hoy queríamos plasmar en este artículo son las razones por las que ChatGPT tiene mucho futuro por delante y sobre todo terminar de animar a los que aún no habéis sacado tiempo para usarlo en profundidad, que aprovechéis las vacaciones de verano (si estáis en el hemisferio norte) para darle el impulso definitivo al aprendizaje de esta herramienta, os aseguramos de que no os vais a arrepentir.

Mejora continua: pocas veces en la historia hemos visto una evolución tan rápida de un producto digital y con el añadido de que las nuevas mejoras introducidas son realmente notables. Así desde la aparición de ChatGPT en diciembre hemos visto la introducción de los plugins, la búsqueda en Internet y en breve también será posible disfrutar en la versión de pago del code interpreter que permite ejecutar código sobre el propio chat de manera que podemos pedirle por ejemplo que analice datos, cree gráficos, edite archivos, realice operaciones matemáticas, en base a datos que le hemos proporcionado a través de un archivo. Así que ya vemos cómo ChatGPT no solo sabe programar sino que ejecuta también sus propios programas.

Monopolio: del mismo modo que ha ocurrido antes en los buscadores con Google o las redes sociales con Facebook, ChatGPT podría convertirse en el monopolio de los asistentes virtuales basados en Inteligencia Artificial. Razones para esto puede haber muchas, desde la ventaja de haber sido el primero, aunque realmente no sea así porque igual que Google y Facebook no fueron los primeros en lo que a buscadores y redes sociales se refiere, en el caso de los asistentes basados en Inteligencia Artificial también hemos tenido antes a Siri y Alexa, pero su capacidad para darnos respuestas de utilidad o realizar tareas de manera autónoma era tan baja que claramente ChatGPT los ha ganador por goleada.

Modelo de negocio: cuando tienes a millones de personas y un número incontable de empresas deseando pagar por la versión premium de un servicio que ha demostrado ofrecerles una importante utilidad, te quitas de encima uno de los problemas más importantes que han tenido las empresas de Internet en sus inicios, el modelo de negocio. En este caso, a diferencia de otras empresas que han tenido que basar su negocio en la compleja estructura B2C2B, aquí claramente tanto particulares como empresas están encantados de pagar por el servicio, lo que amplifica enormemente las oportunidades de generar ingresos, sin ni siquiera hablar de la opción de la API y del resto de servicios que pueda ofrecer la empresa además del de GPT.

Nueva categoría: otra de las grandes ventajas de ChatGPT es que ha abierto una nueva categoría de servicio digital y es precisamente por esto por lo que se lo compara tanto con el iPhone, principalmente porque durante años se ha esperado que alguien creara un producto de este tipo y en el momento en el que ha ocurrido la sorpresa ha sido mayúscula. Entonces es cuando comienza la carrera y todo el mundo quiere tener su propio ChatGPT, pero los otros que hemos visto hasta ahora no están a la altura de las circunstancias porque realmente los resultados que ofrece esta tecnología para las tareas que le encomendamos son muy sorprendentes.

Sirva este artículo entonces como un llamamiento a aquellos que aún no usáis ChatGPT de manera intensiva, que aún no os habéis habituado a usarlo como copiloto en todo momento en vuestro trabajo . Las ventajas y oportunidades que ofrece son tantas y valiosas que cuesta ponerlas de manifiesto en un artículo como este. Pero nosotros en SNGULAR estamos convencidos de ello porque hemos visto las caras de sorpresa de los participantes en los cursos que organizamos sobre GenAI y eso despeja toda duda sobre el futuro de ChatGPT.

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, OpenAI, Sngular

¿Cuál será el gran negocio tecnológico de la próxima década? a veces es bueno conocer un poco de historia para entender por qué se producen determinados tipos de situaciones. Pensemos en la famosa historia de que en la fiebre del oro los que más ganaron fueron los vendedores de picos y palas. Ahora la historia se repite con Nvidia gracias al negocio relacionado con la Inteligencia Artificial, de igual modo que hace 25 años sucedió con Intel en plena burbuja de las punto com.

Entonces se puso a pleno rendimiento la famosa ley de Moore, que tuvo a Intel como principal beneficiado. Si entonces la empresa fundada por el promotor de esa ley fue una de las que tuvo mejor desempeño en bolsa, ahora tenemos como equivalente a la ley de Huang, enunciada por el CEO de Nvidia al observar que las GPU desarrolladas por la empresa resultan ser 25 veces más rápidas en un periodo de 5 años, lo que equivale a una progresión aún mayor que la que propone la ley de Moore para las CPU. Y de ahí que Huang fuera tan optimista en 2017 al decir que la Inteligencia Artificial se iba a comer al software.

La clave en este punto es añadir un elemento a la fórmula, que hasta ahora tenía como componentes principales al hardware y al software, pero donde ahora añadimos el ingrediente de la Inteligencia Artificial, que potencia aún más la famosa exponencialidad que nos acerca a la singularidad. O como exponía recientemente José Luis Vallejo en su charla Inteligencia Artificial vs. Inteligencia Humana ¿hay empate?, si durante décadas hemos usado el software para fabricar mejor hardware, ahora estamos usando la Inteligencia Artificial para mejorar tanto el desarrollo de software como la fabricación de hardware.

Por esto me parece tan interesante el concepto de Quantum Machine Learning, porque ya desde los inicios de la computación cuántica se ha trabajado en un camino de ida y vuelta entre la computación cuántica y la Inteligencia Artificial para que ambas se beneficien de su desarrollo conjunto. Por un lado aprovechando el funcionamiento probabilístico de la cuántica al servicio de los algoritmos de Inteligencia Artificial y por otro lado usando esta para encontrar soluciones a los muchos retos a los que se enfrenta este nuevo tipo de computación, hasta llegar a su fase de comercialización.

¿Ocurrirá lo mismo con alguna de las startups cuánticas como lo ocurrido anteriormente con Intel y Nvidia? la carrera se ha iniciado y en ella nos encontramos a empresas como D-Wave, IONQ y Rigetti, que han sufrido muchísimo en sus valoraciones la crisis de las empresas tecnológicas en bolsa, pero que siguen desarrollando sus tecnologías en busca de la soñada ventaja cuántica.

Mientras esta incógnita se resuelve, vale la pena hacerse otras preguntas si queremos aprovechar esta gran ola de innovación que está suponiendo la Inteligencia Artificial. Como por ejemplo el impacto que podrá tener en el valor de la acción de Tesla cuando los inversores no solo valoren el potencial de la venta de vehículos eléctricos sino sobre todo cuando se valore los importantes desarrollos que está realizando en materia de Inteligencia Artificial y robótica. Del mismo modo que habría que pensar en qué puede suponer para la valoración de Microsoft cuando todo lo que está haciendo con OpenAI se integre dentro de sus diferentes líneas de negocio y la repercusión que esto puede tener hacia sus competidores Google y Apple.

¿Qué cabe esperar entonces de los próximos años en lo que a inversión en tecnología se refiere?

1. Los monopolios: cada vez queda más claro que la tecnología beneficia a mucha gente pero a su vez beneficia excepcionalmente a un grupo cada vez más reducido de agentes, ya sean empresas o personas. O dicho de otra forma, la tecnología está sacando de la pobreza a mucha gente, pero son cada vez menos los que llegan a construir un importante patrimonio, porque cada vez resulta más difícil competir y destacar. La política monetaria que nos lleva de crisis en crisis acrecienta aún más esta situación ya que son los más solventes los que más capacidad tienen para acceder a crédito y luego dedicar estos recursos a innovar. Esta capacidad de apalancamiento, sumado al efecto del interés compuesto, está haciendo que cada vez estos monopolios sean más grandes, llegando a formarse el selecto club de las empresas trillonarias. Y finalmente a todo esto hay que sumar que en el momento en el que se implemente la renta básica universal, cada vez serán más los que se acomoden y decidan ajustar sus expectativas para poder vivir sin trabajar, aunque esto suponga que no puedan llegar a cumplir nunca sus sueños.
2. Las excepciones: siempre que se cumpla la ley de Pareto, podríamos considerar que aunque existan grandes monopolios que acaparen una parte importante del negocio de la tecnología, quedará un pequeño espacio para aquellos que no estén dispuestos a tirar la toalla y sean capaces de alcanzar un nivel de excelencia suficiente para competir con estos gigantes que todo lo acaparan. Hablamos aquí de una nueva élite del conocimiento, de personas con una alta capacidad de observación como para entender cómo funcionan esos monopolios y encontrar los resquicios que dejan con su actividad, para realizar nuevas propuestas que resulten realmente valiosas al mercado. Hablamos aquí de personas que son capaces de fijar su vista en el largo plazo y aprovechar la tecnología para recorrer un camino de incertidumbre porque competir con los monopolios es dificilísimo, pero precisamente por eso cada vez es menos gente la que lo intenta. Hablamos aquí de aquellos que buscan alcanzar la maestría, que se convierten en artesanos, dando lo mejor de sí mismos, con el convencimiento de que la gente acabará reconociendo la calidad de su trabajo y esto les reportará una merecida recompensa.
3. Las decisiones: hace 2500 años que Heráclito explicó a través del Panta Rei y la frase «nadie se baña dos veces en el mismo rio», que todo fluye, que todo cambia y que no se puede esperar que todo sea estable tanto a nivel personal como profesional. En este contexto de alta incertidumbre y constante cambio se hace más necesario que nunca tomar buenas decisiones. ¿Pero a quién le enseñaron en la escuela a tomar decisiones? ¿Dónde están los cursos para aprender a tomar decisiones? Intuición, prueba y error, brainstorming, pros y cons, dafo, ishikawa, eisenhower… dudo mucho que en el entorno que vivimos y en una época como esta tengamos que seguir confiando en la suerte cuando tomamos determinados tipos de decisiones y luego ya solo nos quede trabajar duro en lo que sea que hayamos decidido.

¿Y tú cómo tomas decisiones? ¿Qué criterios vas a tener en cuenta para tomar tu próxima decisión de inversión?

Etiquetas: CPU, GPU, Intel, ley de huang, ley de moore, nvidia

Hace 6 meses que conocimos ChatGPT y desde entonces convivimos con esa sensación de que por fin estamos viviendo en el futuro, porque en Futurizable llevábamos 6 años publicando sobre Inteligencia Artificial pero nos sentíamos meros observadores. Ahora esto ha cambiado y nos vemos como protagonistas de la historia, igual que puedes sentirte tú si ya has empezado a integrar esta tecnología en tu vida y en tu trabajo.

Para nosotros estos 6 meses han estado repletos de ilusión y descubrimiento, hemos aprendido muchísimo al respecto de cómo extraer todo el potencial a esta tecnología y también hemos tenido la oportunidad de compartirlo en los cursos de GPT Champion que hemos realizado para profesionales y para empresas.

Igualmente mucho de ese aprendizaje lo hemos compartido por aquí, así que hoy queríamos aprovechar este medio aniversario para recapitular sobre lo aprendido y sentar las bases de lo que podrían ser los próximos 6 meses llenos de aprendizaje y puesta en práctica de lo aprendido.

• Nunca pares de aprender: ahora más que nunca, aprender va a ser lo que marque la diferencia, porque lo que aprendiste en el pasado se va a quedar obsoleto, si no lo ha hecho ya, y solo los que sean capaces de reinventarse con frecuencia resultarán competitivos. A este respecto, lo mejor que se puede hacer en estos momentos es aprovechar el propio ChatGPT como mentor que nos acompañe en nuestro proceso de aprendizaje. Y para obtener los mejores resultados con su uso vale la pena seguir algunas de estas recomendaciones para escribir mejores prompts.
• Aumenta tus capacidades y las de tu entorno: el profesional aumentado que contribuye al desarrollo de la Inteligencia Colectiva Aumentada está construyendo unos cimientos sólidos para su futuro. Luego podrán venir dificultades y contratiempos, pero ponerse del lado de esta tecnología es una garantía para no quedarse del lado malo de la brecha que inevitablemente se va a generar. Asumiendo además la responsabilidad de que sean los menos quienes se quedan del otro lado y si esto ocurra podamos trabajar para revertirlo.
• ChatGPT, Bard, LLaMA, Claude: probablemente andes un poco apabullado por todo lo que está surgiendo sobre Inteligencia Artificial Generativa y eso solo contando con lo que se refiere a generación de texto, porque si añadimos lo relativo a imagen, audio y vídeo la situación se agrava aún más. Nuestra posición es que no hace falta probarlo todo, de hecho para empezar con la generación de texto la utilidad que puede ofrecer ChatGPT es tan grande que vale la pena centrarse en ello y dejar de lado todo lo demás, hasta que esté más maduro o con mejor disponibilidad.
• Ética, regulación, privacidad, riesgo existencial: quizás también andes preocupado por el impacto que puede tener esta tecnología en el mundo, desde luego los medios de comunicación y otros agoreros se están ocupando bastante de ello. Tampoco pasa nada por hacerse las preguntas al respecto de los posibles riesgos de esta tecnología para intentar mitigarlos, pero sobre todo, que esto no sirva para que nos quedemos quietos esperando a ver qué ocurre con la regulación, porque el que no decida ponerse en marcha ahora lo va a tener mucho más difícil después para estar a la altura.
• ¿Llegará la Super Inteligencia?: en los diferentes veranos de la Inteligencia Artificial también se inflaron mucho las expectativas al respecto del nivel de desarrollo que podría alcanzar esta tecnología. Ahora, en pocos años hemos pasado de hablar de Inteligencia Artificial Generativa, para decir que estamos cerca de las Inteligencia Artificial General, o incluso comenzar a hablar de Super Inteligencia. Esto podría ser un síntoma de que se están calentando demasiado las mentes de algunos y podría venir otro invierno donde se desinflen esas expectativas desmesuradas. En cualquier caso aprovechemos el momento, con lo que ya tenemos es suficiente para dar un gran salto a nivel profesional.

¡Por cierto! ChatGPT está presentando su app y en los países de la Unión Europea no se puede descargar. Hay que ponerse las pilas o corremos el riesgo de quedarnos fuera del partido.

Etiquetas: ChatGPT, prompts, Super Inteligencia

Esta semana José Luis Vallejo nos ha dejado una reflexión a la que vale la pena dedicar un poco de tiempo, porque estamos viendo como cada vez más gente expone su visión al respecto de por qué lo que está ocurriendo con la Inteligencia Artificial Generativa es algo muy grande, que incluso en este caso nos puede estar acercando a gran velocidad el momento de la singularidad, en el que la Inteligencia Artificial supere de manera general a la inteligencia humana.

Siempre pensé que la singularidad vendría cuando enseñáramos a las máquinas a pensar como nosotros y luego leyeran todas nuestras wikipedias y vademecums. Pero ha ocurrido al revés. Les hemos dado para leer todo lo que teníamos y entonces han empezado a pensar como nosotros.

Lo que ocurre con esto de la tecnología y la singularidad es que los grandes cambios no suceden de un día para otro sino que se van produciendo de manera muy progresiva. Primero teníamos los asistentes conversacionales que nos entendían perfectamente pero que no eran capaces de darnos respuestas razonables, por lo que decíamos que no eran realmente inteligentes. Ahora tenemos los chats del tipo GPT basados en grandes modelos de lenguaje, que no solo entienden lo que les decimos sino que además son capaces de darnos respuestas muy razonables, quizás incluso razonadas. Puede que lo siguiente sea que aparezca una tecnología que no solo nos entiende y nos responde de manera correcta, sino que además comience a hacernos las preguntas que necesita para seguir mejorando en su proceso evolutivo.

En todo caso lo importante en este punto es cómo de útil nos resulta esta tecnología, qué hemos empezando a hacer que no podíamos hacer antes y qué vamos a hacer con el tiempo que nos sobra cuando nos volvamos más productivos gracias a ella.

También es interesante reflexionar al respecto de las sensaciones que experimentamos cuando le pedimos una tarea y se produce el efecto WOW, porque no esperábamos una respuesta tan satisfactoria o incluso cuando vemos que esa respuesta está cargada de más creatividad de la que habríamos imaginado nosotros mismos. Y aquí es donde sin duda tenemos que hablar de Inteligencia, porque aunque supere o no a la humana, lo que sí que ocurre es que la suya más la nuestra es superior a la que teníamos antes.

Pero basta ya de filosofar y vayamos con la parte práctica, porque en esa combinación de la Inteligencia Artificial con la inteligencia humana es donde en este momento debemos enfocarnos y por lo tanto lo que habría que hacer ahora es aprender a usar correctamente esta tecnología para sacarle todo el jugo. Así vimos el año pasado que había gente como Javi López que a través de sus prompts eran capaces de hacer maravillas con la Inteligencia Artificial Generativa de imagen y con la que genera texto también debería ocurrir lo mismo.

Aunque siga valiendo más una imagen que mil palabras, lo cierto es que muchos de nosotros en nuestro día a día lo que más hacemos es generar texto y por eso resulta tan importante aprender a hacer buenos prompts para obtener los mejores resultados en la generación de texto, así que a eso es lo que vamos a dedicar el artículo de hoy.

Como suele decirse, y nunca mejor dicho, en los últimos meses se han vertido ríos de tinta al respecto de cómo escribir buenos prompts para ChatGPT y lo que vamos a intentar aquí es quedarnos con algunas de las buenas prácticas que hemos comprobado que pueden ofrecer los mejores resultados. Para ello en primer lugar lo que tenemos que hacer es sentar algunas bases al respecto de lo que vamos a explicar sobre cómo escribir prompts.

Qué es un prompt

A riesgo de ser impreciso, pero con el objetivo de simplificar, vamos a considerar que todo lo que escribimos en la caja de texto de ChatGPT es un prompt, básicamente porque es el único sitio donde por ahora podemos introducir texto e inscribir instrucciones. Lo que ocurre es que el concepto de prompt debería hacer referencia, sobre todo, a cuando le pedimos que haga algo, cuando le damos una instrucción y por lo tanto esto debería diferenciarse de otras cosas que escribimos ahí, como son el contexto y el rol.

Por otro lado también ocurre que cuando estamos manteniendo una conversación, muchas veces mezclamos en el mismo mensaje el contexto, la instrucción y el rol, por lo que no es tan fácil diferenciarlo y con el tiempo estaremos tan habituados a interactuar con esta herramienta que no tendremos que pensar tanto en ello, sino que nos saldrá de forma natural. De hecho lo que ya han dicho desde OpenAI es que cada vez será menos importante cómo estructuras el prompt porque con el tiempo la máquina nos entenderá mejor y podrá ayudarnos de manera más precisa.

En todo caso mientras que esto va llegando, pensemos en que cuando hablemos con ChatGPT además del prompt, deberíamos proporcionar siempre el contexto y en muchos casos también el rol.

La importancia del contexto

El contexto no es solo la información de partida que le proporcionamos, sino que a medida que vamos interactuando con el chat y le vamos dando más detalles sobre nosotros, nuestra actividad o el tema en el que trabajamos, toda esa información se va incorporando a la conversación y la va teniendo en cuenta de cara a las respuestas que a posteriori nos va a proporcionar. Del mismo modo el contexto no es solo la información que nosotros le proporcionamos, lo que podríamos denominar integración de contexto, sino que cuando le pedimos que recurra a cierto conocimiento previo, como puede ser una normativa legal del un país concreto, lo que estamos haciendo es generar el contexto que enriquece la conversación y que resultará de utilidad para las peticiones que vayamos a realizar.

Otras formas que tenemos de proporcionar contexto en una conversación con ChatGPT son:

• Cuéntale tus objetivos: si quieres que realmente haga un gran trabajo para ti, una buena forma de comenzar es exponerle los objetivos que tienes en tu trabajo o para una tarea que quieres realizar, así el contexto tendrá una calidad muy alta desde el principio.
• Utiliza ejemplos: a sabiendas de que ChatGPT muchas veces se equivoca o se inventa las cosas, una forma muy buena de evitarlo, además de lograr resultados de mayor utilidad, es ponerle un ejemplo, de esta forma estarás orientando mucho mejor el trabajo a realizar.
• Dale pistas: de igual forma que los ejemplos, las pistas pueden ayudar mucho a obtener mejores resultados, para ello es necesario tener experiencia previa en el tema que se quiere trabajar o recurrir a documentación externa, pero vale la pena que lo hagamos porque los resultados son notablemente mejores.
• Dile que te haga preguntas: estamos acostumbrados a preguntar cosas a Google y no nos damos cuenta de que el diseño de ChatGPT es muy diferente, de hecho cuanto menos le preguntemos mejor, porque lo ideal es que le podamos proporcionar suficiente contexto y que sea él quien nos pregunte a nosotros lo que necesita saber para ayudarnos.
• Háblale de un público objetivo: demasiadas veces damos por hecho las cosas porque las tenemos en la cabeza, pero nos olvidamos de transmitirlas a nuestro interlocutor, así que hasta que ChatGPT no pueda leer la mente mejor que le cuentes todo eso que sabes de aquellos a los que vas a dirigir tu trabajo.
• Cuéntale una historia: todo lo anterior podría resumirse en este punto si somos capaces de establecer un diálogo constructivo con ChatGPT, hasta el punto que la gente llega a mantener conversaciones muy profundas con la máquina, incluso más que con otras personas. Aprovechemos esta capacidad para sacarle todo el jugo a esta tecnología.

Pídele que asuma un rol

El rol podría considerarse parte del contexto porque, al fin y al cabo, es información que necesita conocer para poder hacer un mejor trabajo por nosotros. Aunque no es totalmente necesario, lo cierto es que los resultados son mucho mejores si le pedimos que actúe de determinada forma.

• Experto: es lo más habitual, sobre todo cuando estamos haciendo peticiones a nivel profesional, que pidamos su ayuda como experto y por alguna razón funciona, de cara a entender mejor qué es lo que se espera de él y sobre todo en ámbito de actuación en el que debe trabajar.
• Profesor: ya que ayudarnos a aprender es una de las cosas que mejor sabe hacer ChatGPT, si además le decimos que actúe como un profesor, personalizará aún más su comportamiento para adaptarse a nuestras necesidades.
• Analista: muchas veces cuando le pedimos al chat que haga cosas se resiste a hacerlo porque considera que no debería mojarse al respecto dando una opinión de lo que le pides, pero esto puede evitarse si por ejemplo le dices que es un crítico de cine y quieres que opine sobre una película o un crítico culinario y le pides que opine sobre un restaurante.
• Famoso: hablar con chats que asumen la personalidad de famosos es un divertimento para algunos, pero para otros puede también una forma de aprender y obtener mejores resultados, por ejemplo si estás aprendiendo algo puedes pedir que actúe como la persona que le inventó y resultará una forma más didáctica de aprender.
• Personalidad propia: pide a ChatGPT que asuma un tipo de personalidad, por ejemplo que cuando responda lo haga como si estuviera alegre, amargado, furioso, romántico, … y de esta forma podrás probarte a la hora de dialogar con personas en diferentes estados de ánimo.
• Varias personalidades: resulta especialmente interesante comprobar como ChatGPT puede adoptar a la vez varias personalidades y mantener un diálogo entre ellas. Por ejemplo puedes simular un conversación entre Lamarck y Darwin sobre la teoría de la evolución o entre Newton y Einstein sobre la teoría de la relatividad.
• Opinión contraria: si necesitas alguien con quien contrastar tus ideas, puedes contarle en qué andas pensando y decirle que lo refute, muchas veces puede ser una buena forma de alejarnos de nuestros sesgos y ya sabes que convertirte en un contrarian tiene sus beneficios.

Cómo darle instrucciones

Llega el momento de la verdad, dar instrucciones a la máquina para que nos ayude con lo que necesitamos. Aunque si lo piensas, una vez que le hemos proporcionado el contexto adecuado y le hemos pedido que asuma un rol, podrá darnos buenos resultados ya que estará mejor preparado para hacerlo.

En este punto es importante mencionar que cuando escribimos un prompt, por un lado habrá un input, que es la información previa que le proporcionamos antes de pedirle que realice una tarea, luego vendrán las instrucciones concretas al respecto de lo que queremos que haga y finalmente deberíamos indicarle también el output, que será la forma en la que esperamos que nos muestre el resultado, como por ejemplo en forma de lista, tabla, verso, código fuente, …

• Zero shot: es la forma en la que habitualmente comenzamos a usar ChatGPT, vamos directos al grano y le pedimos que haga algo, sin darle nada de contexto ni usar ninguna de las recomendaciones que vamos a ver a continuación. Como te puedes imaginar el resultado será peor en muchos casos, aunque a veces puede sorprendente, por ejemplo escribe «en un lugar de la mancha …» y a partir de ahí puedes pasar un rato divertido si pones en práctica lo que viene a continuación.
• One shot: cuando le proporcionas una única información en forma de contexto, como puede ser un ejemplo, es cuando la respuesta comienza a ser más personalizada y los resultados empiezan a mejorar.
• Dile que siga: muchas veces las cosas sencillas son las que mejores resultados ofrecen y en este caso, una vez que hemos obtenido un resultado a nuestra petición, con solo pedirle que siga podrán mejorarse los resultados.
• Dile que lo repita: igual que en el punto anterior, si no te acaba de gustar la respuesta recibida podrás pedirle que lo repita, porque al fin y al cabo ya sabes que lo escribe todo desde cero cada vez que se le pide algo.
• Plantea alternativas: del mismo modo le puedes pedir alternativas a la respuesta generada, pero cambiando determinadas cosas, así a través de un proceso iterativo se podrán ir obteniendo cada vez mejores resultados.
• Profundiza en las respuestas: es una de mis utilidades preferidas porque ofrece los resultados más sorprendentes, siempre que me cuenta algo que no esperaba, le pido que profundice en ello y de esta forma aprendo un montón.
• Estilo de escritura: la configuración del output es una de las cosas que resultan más sorprendentes de la forma de funcionar de esta tecnología. Le puedes pedir que escriba de forma académica, informal, como un escritor famoso, …
• Optimizar resultados: de las mejores cosas de esta tecnología es ir aprendiendo a medida que se va mejorando y comprobar cómo cada vez puedes obtener mejores resultados, por ejemplo si no te conformas con lo primero que te contesta sino que a través de la interacción con el chat vas depurando cada vez más el resultado.
• Se preciso: muchos problemas se evitarían en el mundo si mejorásemos la forma de comunicarnos, pero hasta que eso ocurra, cuando hablemos con ChatGPT intentemos hacerlo de manera precisa para que entienda bien lo que necesitamos.
• Se creativo: cuanto más creativo seas tú en el uso de estas herramientas resultados más creativos vas a obtener. ¡Ponle a prueba y te sorprenderá!

Esperamos que pronto puedas sacar tiempo para poner en práctica todas estas recomendaciones para crear prompts y si te ha sabido a poco, aquí tienes un bonus Chain of Thought «los experimentos en tres grandes modelos de lenguaje muestran que la cadena de indicaciones de pensamiento mejora el rendimiento en una variedad de tareas de razonamiento aritmético, de sentido común y simbólico. Las ganancias empíricas pueden ser sorprendentes«.

---

Si te ha gustado este artículo y quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos apuntarte a nuestro próximo curso de GPT Champion.

Etiquetas: ChatGPT, contexto, gpt champion, OpenAI, prompts

En la era del machine learning, las personas que queramos seguir siendo competitivos frente a las máquinas, tendremos que convertirnos en máquinas de aprender. Cuando realizamos el Observatorio de Aprendizaje de Alto Rendimiento no éramos del todo conscientes del gran impacto que tendría en el corto plazo la Inteligencia Artificial, especialmente los modelos generativos, pero ahora ya tenemos claro que esta debe ser una de nuestras prioridades para el futuro.

Por lo tanto ya no cabe duda de que para desarrollar una estrategia personal de aprendizaje de alto rendimiento debemos incluir el aprovechamiento de estas herramientas, especialmente aquellas que pueden servirnos como copiloto y mentor del aprendizaje, como es el caso de ChatGPT.

La presentación por parte de Alphabet en el evento Google I/O de esta semana de la iniciativa Google Labs y todo el resto de avances que está realizando con Bard, LaMDA y PaLM, además de todas las integraciones que tiene previsto realizar con el buscador, maps, cloud y android, ponen de manifiesto que la carrera con Microsoft por ofrecer las mejores herramientas de Inteligencia Artificial a sus usuarios está en pleno apogeo.

Dicho esto, mientras Google acaba de poner a nuestra disposición las herramientas equivalentes a GPT, veamos otras utilidades que ya sí que están a nuestra disposición para convertirnos en máquinas de aprender gracias a la Inteligencia Artificial.

Usa plantillas en los prompts para obtener mejores resultados

Supongamos que quieres aprender un nuevo idioma o lenguaje de programación, sin duda ChatGPT puede ser una gran compañero para el aprendizaje y no tienes que hacer más que comenzar a interactuar con él para darte cuenta de lo útil que puede resultar. Por ejemplo, dile que diseñe para ti un plan de aprendizaje personalizado en función de tus intereses y circunstancias particulares, tiempo disponible, nivel actual de conocimiento de la materia, nivel al que te gustaría llegar, formas preferidas para aprender, tipos de ejercicios que te gusta realizar, …

Si lo pruebas verás que puedes obtener resultados sorprendentes y que realmente ChatGPT puede convertirse en un mentor para el aprendizaje que te acompañe durante todo el proceso. Pero lo mejor es que esto no puede quedarse así, sino que es posible proporcionar instrucciones mucho más precisas si queremos obtener mejores resultados, por ejemplo podríamos pedirle que cuando actúe como nuestro mentor, lo haga siguiendo el método socrático, que permite fomentar el pensamiento crítico, la auto reflexión y el desarrollo de habilidades argumentativas en lugar de simplemente transmitir información o conocimiento.

También se puede potenciar el aprendizaje si recurrimos a herramientas o técnicas específicas que se han desarrollado a lo largo de la historia para ayudar a los alumnos a aprender mejor, como son por ejemplo los mindmaps que nos ayudan a estructurar la información del tema que queremos aprender, y en este caso ChatGPT nos puede generar el código para posteriormente incrustar en nuestra herramienta online de mapas mentales preferida. También podemos pedirle que genere flashcards sobre los conceptos más importantes que queremos aprender o incluso memorizar, para luego llevarnos esas tarjetas a alguna herramienta digital específica.

Mr.-Ranader te ayudará a tener un aprendizaje más estructurado

Mr.-Ranedeer-AI-Tutor es un buen ejemplo de como estas herramientas, en el momento en el que comienzan a estar a disposición del público, se inicia una carrera por proponer nuevas formas de uso, de las cuales se puede sacar un gran beneficio. De lo que se trata es de un sofisticado Prompt, que al pegarlo en ChatGPT, hace que este comience a actuar de una forma muy precisa de cara a servir como mentor para nuestro aprendizaje. Dicho prompt permite configurar la profundidad con la que se quiere aprender determinado tema, el estilo del aprendizaje, de la comunicación, del tono y del razonamiento. De esta forma no se trata de aprender como un profesor haya decidido que quiere enseñarnos sino que somos nosotros mismos los que configuramos cómo queremos que sea el proceso para poder obtener los mejores resultados.

AutoGPT te ayudará a construir el curso ideal

¿Qué ocurrirá si conectamos 3 GPT para que trabajen colaborativamente entre ellos? Hagamos que el primero genere las tareas, que el segundo las evalúe para decidir cuáles son las más acertadas y que el tercero las ejecute. La verdad es que me parece una genialidad y su creador, Toran Bruce Richards, un gran ejemplo de cómo la creatividad humana es lo que más puede aportar para que la Inteligencia Artificial se convierta en la herramienta que necesitamos para seguir mejorando como sociedad.

En este caso, para mejorar la forma en la que aprendemos, la idea es pedir a AutoGPT, a través de una de sus versiones, como puede ser AgentGPT, que construya el mejor curso posible para que nosotros podamos aprender sobre determinada materia. Cuando la máquina se ponga a trabajar veremos que comienzan a surgir ideas muy interesantes para que nuestro proceso de aprendizaje resulte lo más provechoso posible.

---

Así que ya sabes, si quieres convertirte en una máquina de aprender, para que las máquinas no te dejen sin trabajo, aquí tienes tres fantásticas herramientas que te ayudarán a potenciar tus experiencias de aprendizaje.

 

Etiquetas: AgentGPT, AutoGPT, Bard, ChatGPT, Google, prompts

Hace un tiempo escuché un podcast sobre inversiones en el que se explicaba el concepto de consecuencias de segundo orden usando ejemplos de las empresas de venta de autocaravanas durante la pandemia, ya que el distanciamiento social había hecho que mucha gente optase por formas de turismo donde estar alejado de otras personas lo máximo posible. En este caso era lógico pensar que las consecuencias de primer orden de la pandemia fueran por ejemplo el aumento del teletrabajo, y así vimos el crecimiento en bolsa de empresas como Zoom, pero en ese momento no se habló tanto de las consecuencias a largo plazo que tendrían los confinamientos, por ejemplo en la salud mental de las personas. Era tan importante protegernos de las infecciones que nos olvidamos de que encerrar a la gente podría tener consecuencias dramáticas en el largo plazo.

Una situación similar la estamos viviendo durante este año con la Inteligencia Artificial, ya que más allá de las consecuencias de primer orden, al respecto de la pérdida de trabajos que son sustituidos por esta tecnología, de su uso para amplificar la desinformación existente en la red, o de los riesgos que podría tener que esta deje de estar controlada por las personas que la han desarrollado, en lo que tendríamos que empezar a pensar es en cómo va cambiar el mundo en el que habitamos y la forma en la que interactuamos entre nosotros. Porque con lo que hay que contar es que esta tecnología ya es imparable y más vale que dediquemos tiempo a pensar en cómo usarla a nuestro favor que resistirnos al progreso.

Consecuencias de segundo orden en el corto plazo

• Las consecuencias en el corto plazo de la aparición de las herramientas de Inteligencia Artificial Generativa como Midjourney, Copilot y ChatGPT no se han hecho esperar. Por ejemplo estamos siendo testigos del impacto que está teniendo a nivel de uso para empresas como Stack Overflow que han visto como cambia radicalmente su situación de un día para otro. Cuando en 2022 muchos programadores acudían allí para encontrar ayuda de la comunidad a la hora de desarrollar código, ahora vemos cómo estos directamente acuden a ChatGPT para que les ayude a escribir el código o recurren a otras plataformas como puede ser Github Copilot o Hugging Face. Así lo que está ocurriendo es un fenómeno del tipo cassette frente al CD o al DVD, del que no se puede predecir aún las consecuencias finales pero donde lo que es seguro que nadie puede pararse un momento a ver cómo se desarrollan las cosas, sino que es momento de actuar y tratar de sacar ventaja de todo lo que está ocurriendo.
• Del impacto de la Inteligencia Artificial en el empleo ya hemos hablado mucho y seguiremos haciéndolo, porque resulta muy interesante observar cómo el mercado se va adaptando a los cambios que produce esta tecnología y la sociedad los va asimilando, mientras los Estados intervienen para intentar controlarlo, según los criterios con los que gobiernen en cada momento. En todo caso, ahora más que nunca, la flexibilidad y capacidad de adaptación será lo que marque la diferencia, para lo cual siempre podrá ayudarnos acudir a ideas de la filosofía como el famoso be water my friend: lo natural es el cambio, la realidad siempre va por delante de nuestras creencias, la destrucción es también creación, nuestro cambio es el cambio del mundo, no pienses en esencias, vive en el presente y no te preocupes por las formas de quien eres, ya las modela la naturaleza.

Consecuencias de segundo orden en el medio plazo

• El metaverso podría ser uno de los grandes beneficiados en el medio o largo plazo de los avances que puedan producirse en la Inteligencia Artificial, especialmente en lo que se refiere a la creación automatizada de personajes, escenarios y situaciones, ya que si de algo se quejaban los usuarios de este tipo de experiencias virtuales era de la falta de contenido y ahora precisamente la Inteligencia Artificial Generativa lo que mejor sabe hacer es eso, crear contenido. Por ejemplo, ya se ha empezado a experimentar con la creación de personajes para videojuegos usando Inteligencia Artificial, de forma que los NPC cada vez tomarán más relevancia en este tipo de universos virtuales.
• Más gasto en ocio y menos en construcción de patrimonio personal. Aquí es donde vemos un efecto negativo del modelo económico que podría establecerse tras el proceso de adopción de esta tecnología a nivel laboral y empresarial, ya que si se cumple el vaticinio de que las máquinas ocuparán el trabajo de muchos profesionales y se acabará teniendo que remunerar a estos con una renta básica universal, no podemos esperar que esta sea muy alta como para poder construir un patrimonio personal. Así seguramente veremos cómo mucha gente opta por gastarlo en ocio, muchas veces efímero y no tanto en ahorrar e invertir para construir un patrimonio. Las consecuencias a nivel psicológico y social de todo esto te las puedes imaginar y no son nada alentadoras.

Consecuencias de segundo orden en el largo plazo

• Human Machine Interface podría ser otra de las tecnologías que más impacto tengan en nuestra vida en los próximos años y aquí la Inteligencia Artificial eleva al cuadrado sus posibilidades ya que no se trata solo de que podamos conectarnos desde nuestro propio cerebro o desde un wearable a Internet para aumentar nuestro conocimiento sobre un tema o nuestras capacidades al usar determinado tipo de software. Lo que veremos entonces es cómo las posibilidades se amplifican drásticamente hasta forma que ni siquiera la ciencia ficción puede llegar a imaginar. O bien pensado, quizás si que ya ha habido alguien con esa imaginación y de ahí la existencia de Jane, la inteligencia artificial que aparece en algunos de los libros de la saga de Ender.
• La Inteligencia Artificial salva a la humanidad de la extinción: son muchas las películas que nos presentan un futuro en el que la humanidad desaparece o se ve gravemente afectada por grandes cataclismos, fenómenos atmosféricos extremos o incluso el impacto de un gran meteorito sobre la tierra. Puestos a imaginar, hay tanta gente pensando en cómo la Inteligencia Artificial podría acabar con la humanidad, por ejemplo si la ponemos al mando de una fábrica de clips, que tampoco estaría mal pensar que podría ocurrir todo lo contrario, que esta tecnología sea precisamente la que utilice el ser humano para asegurar su supervivencia en el universo. Quizás no sobre la Tierra, pero quién sabe si pronto la Inteligencia Artificial nos ayudará a encontrar planetas habitables en nuestra galaxia y a desarrollar el medio de transporte que nos permita llegar hasta ellos.

Para terminar con este artículo hemos pedido a ChatGPT que nos aporte otras ideas que puedan resultar complementarias a las expuestas anteriormente y este es el resultado:

• Ética y regulación de la IA: establecer marcos éticos y regulatorios sólidos es fundamental para garantizar un uso responsable y justo de la inteligencia artificial en todos los aspectos de la sociedad.
• Cambios en las estructuras de poder: los desequilibrios en el poder geopolítico y económico resultantes de la adopción de la IA pueden tener consecuencias de gran alcance en la estabilidad global.
• Impacto en la salud y la medicina: la revolución en la atención médica impulsada por la IA puede mejorar significativamente la calidad de vida y el bienestar de las personas en todo el mundo.
• Reestructuración del sistema educativo: preparar a las generaciones futuras con habilidades y conocimientos relevantes es esencial para garantizar el éxito en un mundo cada vez más dominado por la IA.
• Transformación de las relaciones humanas: la forma en que las personas se relacionan entre sí y con su entorno es un componente clave de la experiencia humana y debe ser abordado en el contexto de la IA.
• Nuevos modelos económicos: la adopción de la IA en el mundo empresarial puede abrir nuevas oportunidades y modelos económicos, lo que puede tener un impacto en la distribución de la riqueza y la prosperidad.
• Cambio en la relación entre el ser humano y la naturaleza: utilizar la IA para mejorar la sostenibilidad y la gestión de los recursos naturales es crucial para garantizar un futuro saludable para el planeta y sus habitantes.

Como ves son unas respuestas muy esperables, lo que tiene el inconveniente de no saber si son fruto de su proceso de «razonamiento» o del entrenamiento que ha recibido por parte de humanos que supervisan las respuestas de cara a evitar sesgos o introducir los propios sesgos de los que lo han creado. Lo que en términos de machine learning se denomina Human-in-the-Loop Reinforcement Learning, que es en parte lo que hace que GPT funcione como funciona.

---

Si te gusta el contenido que publicamos sobre Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos participar en nuestros cursos de GPT Champion, donde aprender a sacar el máximo provecho a esta tecnología a nivel profesional y empresarial.

Etiquetas: chat gpt, copilot, github, Human Machine Interface, Inteligencia Artificial Generativa

Dicen que el maestro llega cuando el discípulo está preparado y esto es lo que me acaba de ocurrir ahora que he entendido lo que Ricardo Forcano quería transmitir con el concepto de Inteligencia Colectiva Aumentada.

La inteligencia colectiva aumentada es la inteligencia que surge de una red interconectada de seres humanos -caracterizados por su cerebro, mente y conciencia – y aplicaciones de software – basadas en algoritmos de aprendizaje automático – que interactúan y colaboran continuamente para lograr un propósito compartido, siguiendo un modelo descentralizado en el que las interacciones son impulsadas por incentivos acordados y el consenso se alcanza a través de protocolos dados, en una adaptación y evolución continua mediante el aprendizaje de las interacciones con el entorno, y cuyo desarrollo proviene de alcanzar niveles más altos de conciencia individual y colectiva.

En otras palabras, la inteligencia colectiva es lo que ha permitido que ahora podamos estar usando una herramienta con la potencia de ChatGPT y el fruto va a ser un aumento de la inteligencia humana como resultado de su propio uso.

A saber:

• Si ChatGPT funciona tan bien para interpretar, generar, interactuar y analizar, es porque ha sido entrenado con una cantidad ingente de conocimiento generado por el ser humano. Luego a eso le sumamos los algoritmos de redes neuronales del tipo transformers y tenemos una herramienta que cuanto más la usas más llega a sorprendente.
• Entonces cuanto más usas ChatGPT más aumentan tus capacidades relacionadas con la inteligencia, si lo usas bien claro, porque si te dedicas a preguntarle quién ha ganado el último partido de lo que sea o quién ha recibido el premio de la otra cosa, lo único que vas a conseguir es frustrarte y no obtener todo el beneficio que esta tecnología puede aportarte.

¿Y cómo ha ocurrido todo esto?

En parte seguramente haya tenido mucho que ver el interés de la gente por compartir el conocimiento que ha ido adquiriendo, lo cual en la mayoría de los casos ocurre de forma descentralizada y bien intencionada, también en muchas ocasiones gracias a que se ha establecido previamente un sistema de incentivos correcto, como el modelo de negocio de la publicidad promovido por los buscadores y otras plataformas de contenidos.

Tampoco hay que olvidar que parte de ese contenido puede haber sido creado de forma poco honesta, con el objetivo de engañar, confundir o manipular. Aunque ya se sabe que la mentira tiene las patas muy cortas y al menos hasta ahora podemos considerar que de media el contenido que encontramos en Internet puede servirnos para construir cosas valiosas sobre él, sin obviar desde luego que entre todo ello pueda haber también mucha basura.

Entonces es cuando esa Inteligencia Colectiva que se ha ido volcando a lo largo del tiempo en Internet, se utiliza para entrenar y dotar de sentido a la Inteligencia Artificial, cuando nos encontramos con la Inteligencia Colectiva Aumentada. Y el concepto de Large Lenguage Model, que se ha popularizado desde la aparición de GPT, refleja muy bien el sentido que tiene este fenómeno, ya que los humanos compartimos conocimiento principalmente a través del lenguaje, ya sea hablado o escrito, y cuando condensamos una gran cantidad de ese conocimiento se puede usar para entrenar a una nueva inteligencia, que además en este caso tiene la capacidad de construir desde cero las ideas que quiere expresar, ya sea por su capacidad para encadenar texto de manera coherente como por el conocimiento del ámbito sobre el que está comunicando.

Y para terminar de salir de dudas al respecto de cómo la verdad se acaba imponiendo en el contexto de la Inteligencia Colectiva, hemos preguntado al propio ChatGPT cómo se hace para evitar el ruido de los que quieren engañar, desinformar y manipular:

• Diversidad y tamaño del grupo: un grupo diverso y numeroso es más difícil de manipular y tiene una mayor probabilidad de detectar y contrarrestar información incorrecta o engañosa. La diversidad de opiniones y enfoques puede ayudar a exponer sesgos y contribuir a una evaluación más objetiva de las ideas y propuestas.
• Transparencia y responsabilidad: fomentar la transparencia en la comunicación y en el proceso de toma de decisiones puede ayudar a detectar y eliminar información errónea o engañosa. Además, establecer mecanismos de responsabilidad en el grupo puede desincentivar el comportamiento deshonesto.
• Validación y verificación: implementar mecanismos para validar y verificar la información y las ideas compartidas en el grupo puede ayudar a mantener la calidad del conocimiento colectivo. Esto podría incluir la revisión por pares, la verificación de fuentes y la comprobación de la consistencia de las contribuciones.
• Cultura de aprendizaje y retroalimentación: establecer una cultura de aprendizaje y mejora continua en el grupo, donde se fomente el intercambio de retroalimentación y la evaluación crítica de las ideas y propuestas, puede ayudar a identificar y corregir errores, sesgos y engaños.
• Moderación y control de calidad: en el caso de las comunidades en línea y las plataformas de colaboración, contar con moderadores y sistemas de control de calidad puede ayudar a filtrar el contenido inapropiado, incorrecto o engañoso. Estos mecanismos podrían incluir sistemas de votación, reporte de abusos o la intervención directa de los moderadores.

¿Cómo de factible es que esto suceda?

Creo que el mundo real nos puede ayudar a discernir cómo de peligroso puede ser basarse en la Inteligencia Colectiva Aumentada para informarnos, aprender y tomar decisiones. Por ejemplo cuando salimos a la calle podría atropellarnos un coche, pero lo normal es que no ocurra, siempre que tomemos determinadas precauciones. Del mismo modo cuando vamos de compras podrían robarnos, pero normalmente no ocurre porque tenemos la intuición de dónde puede ocurrir con más probabilidad.

Esa especie de sensibilidad o sentido común que hemos ido desarrollando con el tiempo es la que vale la pena potenciar aprovechando esta nueva tecnología, porque del mismo modo que sabemos que es importante usar los pasos de peatones para no ser atropellados y no acudir a antros si no queremos ser estafados, con el uso de la Inteligencia Artificial también vamos a ser capaces de usar mayoritariamente lo que es positivo para nosotros, aunque por desgracia también pueda ocurrir en algún momento que salgamos perjudicados.

Lo que no se puede hacer en este punto es parar el avance en el desarrollo de esta tecnología, en primer lugar porque es imposible poner a todo el mundo de acuerdo para ello y en segundo lugar, porque al igual que ha ocurrido con la mayoría de avances tecnológicos a lo largo de la historia, el resultado de media será positivo para la humanidad, o al menos eso esperamos en Futurizable 😉

Y para seguir aprendiendo sobre este apasionante mundo de la Inteligencia Artificial Generativa entrevistamos a continuación a Javier Andrés, cofundador de LuzIA, para conocer mejor uno de los proyectos que más puede hacer por popularizar el uso de esta tecnología entre la comunidad hispanohablante.

¿Quién es LuzIA y cómo definirías su personalidad?

LuzIA es una nueva asistente virtual de inteligencia artificial muy fácil de usar, a través de WhatsApp directamente desde tu móvil.

La integración de los mejores modelos de inteligencia artificial ( GPT, Whisper, etc.) con una plataforma familiar para todos WhatsApp, LuzIA simplifica y democratiza el acceso de la Inteligencia Artificial a la mayoría de las personas, sin importar su nivel de conocimiento tecnológico.

Con sólo compartir el contacto de Luzía con tus amigos, ya puedes comenzar a hablar y obtener respuestas breves y directas a tus dudas.

Y lo mejor de todo, LuzIA está disponible gratuitamente en la plataforma de comunicación más usada; WhatsApp.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha este proyecto y quiénes sois sus promotores?

Teníamos claro que la Inteligencia Artificial va a marcar un antes y un después en cómo las personas se entretienen y trabajan y queríamos poder aportar una herramienta que simplificara su acceso y lo hiciera universal al mayor número de personas posibles.

El equipo detrás de LuzIA está formado por emprendedores que un amplia experiencia en la creación y crecimiento de empresas de tecnología durante los últimos 20 años.

Álvaro Mártinez Higes es el fundador y CEO, con más de 10 años de experiencia en la creación y desarrollo de productos digitales en empresas como Amazon y

Javier Andrés Marín, liderando el área de marketing y comunicación, tiene más de 20 años de experiencia en la creación y lanzamiento de empresas digitales, habiendo fundado ticketea que se convirtió en una de las empresas líderes de ticketing en España hasta que se vendió en 2018 a Eventbrite.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Sin entrar en demasiado detalles, hemos creado una arquitectura agnóstica al modelo (chatGPT, Whisper) y la plataforma (ahora WhatsApp) que nos permite optimizar las respuestas a los usuarios en función de sus necesidades únicas. Hemos reducido el desarrollo al máximo, delegando una gran parte de la computación a la propia LuzIA que es donde vemos que está el nuevo paradigma de computación. Los resultados, como podéis ver son espectaculares y eso que sólo estamos aprovechando el 10% del potencial

¿Cómo ha sido la acogida por parte de los usuarios? ¿Para qué lo están usando?

La realidad es que estamos gratamente sorprendidos de la acogida que ha tenido LuzIA a nivel global.

En apenas unos días luzIA ha contestado cerca de 1.000.000 de preguntas a decenas de miles de personas de +40 países que han interactuado con LuzIA, y transcribiendo más de 25.000 mensajes de audio.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestro objetivo es convertir a LuzIA en la forma más sencilla de poder usar y disfrutar del potencial que nos trae los nuevos modelos de Inteligencia Artificial.

Hemos empezado con un asistente de texto y audio, pero pronto lanzaremos nuevas funcionalidades que nos permitan no solo aumentar nuestra productividad, ayudarnos a ahorrar tiempo y también inspirarnos y potenciar toda nuestra creatividad.

También estamos estudiando la mejor forma de hacer que LuzIA sea “tu LuzIA” y se adapte de forma específica a tus necesidades y casos de uso.

Etiquetas: ChatGPT, conocimiento, GPT, Inteligencia Colectiva Aumentada, Large Lenguage Model

Dedica un momento a pensar en Sam Altman o cualquiera de los socios fundadores de OpenAI ¿Crees que trabajan más o menos que cuando pusieron en marcha su empresa enfocada en el desarrollo de la Inteligencia Artificial? lo cierto es que ahora que han dado con la tecla de la tecnología del momento, lo normal es que estén trabajando más que nunca, o al menos lo mismo que antes.

Por esto cuando hablamos del aumento de la productividad provocado por el uso de la Inteligencia Artificial Generativa, especialmente ChatGPT, lo primero en lo que deberíamos pensar es qué vamos a hacer con el tiempo que dejemos de dedicar a las tareas repetitivas que podamos automatizar gracias a esta nueva tecnología. Y a eso es de lo que vamos a hablar en la segunda parte de este artículo, porque en la primera lo que queremos es comentar precisamente cómo lograr ese aumento de la productividad.

Lo que proponemos aquí es un proceso para el aprendizaje en el uso de GPT que se basa en tres fases y una serie de ejercicios a realizar en cada una de las fases, hasta que descubras qué es lo mejor que esta tecnología puede hacer por ti y puedas llegar a automatizar una parte de tu trabajo, para dedicar el tiempo disponible a otras actividades que te permitan obtener un mayor beneficio por tu trabajo.

• Fase 1: copiloto. Mejora la toma de decisiones y amplifica tu creatividad. Antes de lanzarte a automatizar tareas es muy recomendable que uses ChatGPT como un compañero de viaje, con el que puedes ir compartiendo lo que vas haciendo en tu trabajo, pero en el que aún no delegas responsabilidades, hasta que has podido comprobar que no comete errores en las cosas que le pides y sobre todo que el trabajo que realiza resulta realmente valioso. Aquí es muy importante pensar en cómo esta herramienta puede ayudarnos a potenciar la creatividad y mejorar la calidad del trabajo que ya estamos habituados a hacer en nuestro día a día.
• Fase 2: entrenador. Mejora tus habilidades. A partir de ahora asume el hábito de recurrir a ChatGPT para que te acompañe en el proceso de aprendizaje de las cosas nuevas que quieras aprender, sin dejar de leer los libros o hacer los cursos que tuvieras pensado, pero recurriendo a esta nueva compañía que puede acelerar y amplificar el proceso de aprendizaje. De hecho, puedes pedir a ChatGPT que te ayude a diseñar el propio proceso de aprendizaje, una vez elegido el tema sobre el que quieres aprender dile que te ayude a trazar un plan al respecto.
• Fase 3: piloto automático. Aumenta tu productividad. Ahora que ya sabes en qué cosas puede ayudarte, tanto a nivel de trabajo como de aprendizaje, puedes empezar a automatizar determinadas tareas, lo cual te dará tiempo disponible para hacer otras cosas donde puedas aportar un valor añadido mayor. Este punto es muy importante porque uno de los mayores riesgos de esta tecnología es que acabe deteriorando el valor del trabajo humano, por ejemplo si lo usamos para crear contenido basura, como el que muchas veces se escribe para el SEO, pero en este caso elevado a la máxima potencia.

A este respecto de usar GPT como piloto automático se están empezando a dar los primeros pasos para un nuevo vector de escalabilidad de esta tecnología, más allá del de los plugins para ChatGPT que traerán multitud de nuevas utilidades gracias al desarrollo del modelo de negocio de plataforma de Apps, lo que vamos a ver surgir en los próximos meses es el concepto de Agente, que es aquel programa basado en GPT que puede funcionar de manera autónoma en base a unas primeras instrucciones pero donde a continuación el propio robot es capaz de ir dando pasos en determinado proceso sin necesitar de las instrucciones humanas.

Uno de estos primeros Agentes basados en GPT es AutoGPT y a medida que se vayan produciendo novedades en este tema os lo iremos comentando por aquí porque seguro que nos van a sorprender.

Cómo usar la Inteligencia Artificial para ganar más

Si en las últimas décadas los trabajos en el sector tecnológico se convertían en los mejor remunerados, lo que podría ocurrir ahora es que se amplifiquen mucho las posibilidades al respecto de qué tipo de profesionales pueden usar tecnología para mejorar su cualificación y correspondiente remuneración.

Así vemos como personajes muy relevantes de este sector, como Andrej Karpathy, nos hablan de que una vez que están desarrollada las infraestructuras, en este caso los LLM, Grandes Modelos de Lenguaje, como los de OpenAI o Google, lo que va a ser necesario es saber sacarles provecho, obtener todo el jugo de ellos, como ya ha ocurrido anteriormente con la digitalización, que ha permitido el surgimiento de muchos trabajos digitales que hace pocas décadas no existían.

Entonces el reto en estos momentos es convertirse en uno de esos profesionales que son capaces de reinventarse para darle un nuevo impulso a su carrera, lo cual resultará más sencillo para aquellos que ya lo hayan hecho con anterioridad. Algo que también debería ser considerado por cualquier persona que vea que en un mundo que cambia a la velocidad de la luz ya no se puede dar nada por seguro.

• Aprender: como dijo Ruth Baza, «El día que deje de aprender estaré muerta» y más ahora, aunque no se trate de una cuestión de supervivencia física, sino más bien intelectual o profesional, tenemos delante de nosotros una de las mejores oportunidades de la historia para amplificar la forma en la que aprendemos y poner en práctica de manera inmediata todo lo que aprendemos.
• Crear: la buena noticia de 2022 con el desarrollo de la Inteligencia Artificial Generativa de imagen, como Dalle, Stable Diffusion y Midjourney, fue que la tecnología no acabó con la creatividad de la gente, al contrario está permitiendo que mucha gente se lance a desarrollar su faceta creativa, como nos han contando por aquí recientemente Javier López y Javier Jiménez.
• Innovar: no solo los profesionales tenemos una gran oportunidad por delante si empezamos a trabajar cada día con esta tecnología, de hecho las empresas deberían comenzar a plantearse cómo va a cambiar su modelo de negocio y qué pasos deberían empezar a tomar para no quedarse fuera de esta gran revolución. Un tema del que también hemos hablado hace poco con Ángel Alba, al respecto del concepto de innovación aumentada.
• Emprender: qué bueno es ver el auge que está suponiendo para el emprendimiento tecnológico la posibilidad de acceder a las APIs de tecnologías como GPT, algo que se visualiza muy bien a través de directorios como Futurepedia donde ya se han registrado más de 1.700 proyectos. También es muy interesante fijarse en proyectos concretos como Poe y Luzia que muestran un gran potencial para facilitar el acceso a esta tecnología al gran público.

Monoceros, ejemplo de emprendimiento en Inteligencia Artificial

Y para terminar con este artículo dedicado a buscar oportunidades para ganar más con la Inteligencia Artificial te recomendamos conocer el proyecto Monoceros, liderado por Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, que nos han concedido la entrevista que puedes leer a continuación.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha Monoceros y quiénes sois sus promotores?

Los fundadores de Monoceros Labs somos Nieves Ábalos y Carlos Muñoz-Romero, y junto a nuestro equipo trabajamos en proyectos de innovación sobre tecnologías del habla y síntesis de voz en español.

Comenzamos a trabajar juntos hace 10 años en el equipo de Innovación de una empresa de tecnología de BBVA (BEEVA, ahora BBVA Next Technologies) investigando, entre otras cosas, tecnologías del habla y sus aplicaciones en interfaces conversacionales. Decidimos tomar una excedencia a finales de 2017 e iniciar algunos proyectos de emprendimiento durante el primer año, 2018, que coincidió con el lanzamiento de los asistentes de voz en español: Google Assistant y Amazon Alexa.

Fue entonces cuando apostamos por enfocarnos en las tecnologías de voz para nuestro idioma, con la motivación de crear las mejores experiencias conversacionales posibles y derribar las barreras de comunicación con la tecnología. Nos apasionaba la posibilidad de emplear algo tan natural como la voz y el lenguaje hablado.

Además de haber conseguido ser agencia destacada de Amazon Alexa en España, hace algo más de 2 años comenzamos un proyecto de investigación sobre tecnologías de síntesis de voz en español que ha sido apoyado por CDTi a través de un NEOTEC. Esto nos ha llevado a poder crear voces sintéticas TTS (text-to-speech) en español personalizadas, que son más expresivas y naturales de escuchar. Esto nos permite no sólo imitar la voz de una persona en concreto con gran fidelidad, sino también crear voces mediante modelos generativos que no identifican a una persona, dándonos la posibilidad de crear voces de marca y otras identidades de voz para la creación de contenido sonoro. Tener este tipo de voces permite no solo que las empresas y marcas se diferencien, sino también nos permite llevar contenidos de voz donde las personas no podemos hacerlo, ya sea por incapacidad humana, por falta de recursos o por tiempo. Para ello, estamos trabajando en una plataforma online llamada Fonos que facilita la creación de contenido de audio con voces sintéticas personalizadas.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Para el desarrollo de nuestras tecnologías de síntesis de voz, hemos creado nuestra propia adaptación de Autoencoder Variacional (VAE) y GANs. Estas arquitecturas están incluidas en el campo de la Inteligencia Artificial Generativa. Tras contrastar varias alternativas de arquitecturas del estado del arte académico para el español, decidimos apostar por crear nuestro propio modelo generativo que nos ofrece muy buen rendimiento en términos de velocidad y naturalidad. Para esto contamos con el apoyo de un equipo de investigadores de la Universidad Rey Juan Carlos de Madrid. Además, estamos creando nuestro propio procesamiento lingüístico personalizado para español y sus dialectos. Entrenamos nuestros modelos utilizando PyTorch y desplegamos los modelos y nuestro API en el cloud de Amazon Web Services (AWS).

¿Cuál ha sido el mayor reto tecnológico que habéis tenido que resolver?

Entre todos los retos a los que nos estamos enfrentando, el más importante ha sido el de crear nuevas identidades de voz, metiéndonos en las tripas de nuestra arquitectura de redes neuronales. Clonar una voz es ya una realidad, con los retos que ello conlleva: éticos, legales y humanos. En cambio, crear una voz que suene natura, con unas características concretas, y que no identifique a una persona real no estaba tan resuelto. Utilizar un modelo generativo de redes neuronales nos dio la posibilidad de crear estas nuevas voces, que se pueden utilizar para la creación de contenido sonoro o en asistentes virtuales.

Otros retos a los que nos estamos enfrentando son los relativos a la diversidad de acentos del español, otras lenguas cooficiales y ser capaces de expresar mayor rango de emociones y estilos en el habla.

¿Puedes hablarnos de algún caso de éxito del uso de vuestra tecnología?

Tenemos dos casos de éxito innovadores con medios de comunicación: narración de noticias para RTVE y la creación de “Victoria, la voz del fútbol” en colaboración con Prisa Media y Amazon Alexa.

Con “Victoria, la voz del fútbol”, creamos la primera voz femenina de marca para una locutora virtual en la radio de Cadena Ser, que también se puede escuchar en Alexa y que ofrece un estilo de narración único al informar sobre los próximos partidos de fútbol de equipos de primera y segunda división, así como la narración de noticias de As.

Además, hemos tenido la oportunidad de colaborar con el área de innovación tecnológica de RTVE para llevar contenido informativo generado automáticamente a formatos de audio y asistentes conversacionales, con la intención de ofrecer noticias en municipios pequeños sin cobertura informativa. A raíz de esta colaboración, estamos trabajando en un proyecto para transmitir los resultados electorales a estos mismos municipios durante las próximas elecciones municipales, utilizando dos voces generadas con IA.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestros planes de futuro para el proyecto incluyen lanzar la beta abierta de Fonos durante el segundo trimestre del año. Queremos ofrecer a quienes crean contenido la posibilidad de usar voces sintéticas (su propia voz clonada, u otras voces con estilo personalizado) para ayudarles tanto en la creación, como en la edición de contenido sonoro.

También estamos trabajando en una línea de accesibilidad para asegurarnos de que nuestro producto pueda ser utilizado por personas con diferentes necesidades y en diferentes contextos. Podemos crear voces para lectura de páginas web, hasta voces para quienes la están perdiendo y necesitan comunicarse (manteniendo su identidad).

Además, queremos ampliar la diversidad de las voces sintéticas incorporando nuevos estilos, emociones, idiomas y dialectos hasta finales de año. Esto nos permitirá llegar a una base de clientes más amplia y ofrecer experiencias más personalizadas en español.

Por último, estamos explorando nuevos verticales donde las voces sintéticas ayuden a quienes trabajan en la creación de contenido, como en audiolibros, videojuegos, contenido educativo, y asistentes conversacionales. Aquí, hay muchos problemas en los que esta tecnología puede aportar un valor diferencial. El de las voces sintéticas es un mundo lleno de oportunidades.

---

Si este artículo te ha parecido interesante te recomendamos participar en nuestros cursos de Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT, gracias a los cuales podrás convertirte en GPT Champion.

Etiquetas: aprendizaje, creatividad, emprendimiento, innovación, redes neuronales