Big Tech se enfrentan a un gran problema con sus planes de inteligencia artificial

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Buenos días, es lunes 4 de noviembre.

La industria de la IA aún está tratando de convencer a los inversores de que los miles de millones que están invirtiendo valdrán la pena. Mientras tanto, OmniParser de Microsoft está ganando popularidad en el mundo del código abierto. Además, los agentes de IA están demostrando ser más efectivos que los modelos de lenguaje tradicionales.

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💰️ IA y Economía - Big Tech enfrenta un gran problema con sus planes de IA

🛠️ Herramientas - 5 nuevas herramientas de IA

💬 Prompt - Simulación de llamada comercial

🖥️ Microsoft - OmniParser domina las listas de código abierto

🧠 Tutorial AI - Análisis visual de PDFs con Claude

🤖 Agentes - Por qué la IA multi-agente supera las limitaciones de los LLM

🍌 Snacks - Noticias rápidas de IA

📊 Encuesta - Resultados de la última encuesta

IA y Economía

La carrera por la IA está costando una fortuna a Big Tech

Las gigantes tecnológicas enfrentan un dilema: necesitan convencer a sus inversores de que las enormes inversiones en IA valdrán la pena, mientras los costos de infraestructura no paran de crecer.

Puntos clave

• El dinero se esfuma: Microsoft y Meta vieron caer sus acciones porque la IA generativa aún no genera ingresos significativos. Los inversores están inquietos.

• Faltan chips: Los fabricantes no dan abasto con la demanda de las grandes tecnológicas, complicando aún más el panorama.

• Más capacidad: Las tecnológicas compiten por expandir su infraestructura, pero tanto los beneficios como la adopción masiva de IA tomarán tiempo.

• El mercado reacciona: Meta anunció que gastará mucho más en infraestructura de IA, provocando una caída en sus acciones y dudas sobre la sostenibilidad de estos gastos.

• ¿Quiénes ganan?: Amazon (con su nube) y Nvidia (fabricando chips) son los únicos que están viendo ganancias reales en esta carrera.

¿Por qué es importante?

Las tecnológicas están apostando miles de millones al futuro de la IA sin garantías de retorno. Si este ritmo de gasto continúa sin generar ingresos, podríamos ver recortes masivos, más despidos y un freno en la innovación. La presión de Wall Street por resultados inmediatos podría obligar a repensar estas inversiones millonarias en IA, especialmente si los inversionistas pierden la paciencia.

Herramientas

• BeforeSunset - Planificación diaria personalizada con IA.

• Manicode - Utiliza lenguaje natural para editar códigos.

• NextRead - Sugerencias de libros.

• timeOS - Compañero de productividad con IA que captura y resume tu día.

• Trove - IA en tiempo real para transacciones financieras.

👉️ Lista completa de las mejores herramientas.

Prompt

Simulación de llamada comercial

Copia y pega este prompt en ChatGPT o cualquier otro chatbot de tu preferencia.

Eres un profesional muy ocupado, y estoy contactándote para ofrecerte [producto/servicio]. 

Simulemos una llamada de ventas en la que necesito captar tu atención e interés antes de que decidas colgar. 

Dame retroalimentación sobre mi presentación inicial, haz preguntas o plantea objeciones para ver cómo las manejo en el momento. Además, dame sugerencias para mejorar mi discurso y lograr cerrar más ventas.

Microsoft

OmniParser domina las listas de código abierto

Microsoft presentó OmniParser, una nueva herramienta de IA código abierto que tiene a la comunidad open source muy animada.

Puntos clave

• ¿Qué hace OmniParser?: Gracias a OmniParser, la IA puede "ver" y “entender” una pantalla de computadora o celular como lo haría una persona.

• Función principal: Reconoce botones, menús y otros elementos interactivos, además de navegación web.

• Popularidad: Ya es el modelo más descargado en Hugging Face, destacándose en la interacción con interfaces de usuario (GUI).

• Acceso abierto: Cualquier desarrollador puede usar y mejorar esta herramienta, lo que permite que crezca y se adapte a diferentes necesidades.

• Ejemplos prácticos: Servirá como asistente virtual que podría reservar un vuelo siguiendo instrucciones específicas, ordenar comida de restaurantes, realizar tareas repetitivas en tu trabajo como automatizaciones de Excel, etc.

¿Por qué es importante?

Al ser de código abierto, la comunidad puede mejorar sus capacidades y salvaguardas. Por ejemplo, Recall de Microsoft, una herramienta de código cerrado similar a OmniParser, fue retirada nuevamente por problemas de seguridad. Los agentes de IA aún están en etapas iniciales, por lo que es necesario tener precaución.

Tutorial AI

Análisis visual de PDFs con Claude

Anthropic acaba de lanzar una función en Claude que le permite analizar “visualmente” tus archivos PDFs para extraer texto y datos de manera detallada. Aquí te explico como usarla.

1. Inicia sesión en Claude

   • Abre tu cuenta en Claude o regístrate si aún no tienes una.

2. Sube tu archivo PDF

   • Arrastra el PDF a la caja de texto o haz clic en el icono del clip en la parte inferior derecha para seleccionar tu archivo.

3. Escribe un prompt detallado

   • Especifica qué deseas que Claude analice o responda sobre el contenido del PDF. Claude también puede interpretar gráficos e imágenes, así que puedes formular preguntas sobre cualquier tipo de información visual.

4. Refina tus preguntas

   • A medida que surjan nuevas dudas, sigue haciendo prompts adicionales para obtener respuestas más específicas.

Agentes

Por qué la IA multi-agente supera las limitaciones de los LLM

Los LLM como ChatGPT son populares por almacenar conocimiento, pero tienen limitaciones en información actualizada y razonamiento. Aquí es donde los agentes destacan.

Puntos clave

• LLM vs. Agentes: Mientras los LLMs funcionan como bibliotecas que procesan patrones, los agentes actúan como asistentes autónomos que buscan información, razonan y toman decisiones.

• Funcionamiento: Un agente combina herramientas de búsqueda, memoria para retener información y capacidad de dividir y resolver problemas paso a paso.

• Trabajo en equipo: Los agentes colaboran como un equipo especializado, cada uno experto en tareas específicas.

• Ejemplo práctico: En el procesamiento de préstamos, un agente verifica documentos de identidad mientras otro analiza el historial financiero - como un equipo bancario virtual.

• Retos actuales: El principal desafío es lograr que estos sistemas operen eficientemente a gran escala.

¿Por qué es importante?

Aunque los sistemas multi-agente son una de las formas más prometedoras para superar las limitaciones actuales de los LLMs, requieren un gran esfuerzo y responsabilidad para operar eficientemente a gran escala. Sin embargo, podrían convertirse en una herramienta esencial para resolver tareas complejas y lograr una aplicación efectiva de la IA en la práctica.

Snacks

• Google incorpora controles domésticos inteligentes en Gemini.

• Disney crea grupo dedicado a IA y XR para coordinar el uso y la adopción en toda la empresa.

• Los gigantes tecnológicos se disponen a invertir 200.000 millones de dólares este año en la IA.

• Apple comprará Pixelmator, la aplicación de edición de imágenes para iPhone con funciones de IA.

• Amazon retrasa upgrade de IA en Alexa hasta el 2025.

• Apple lanzó Apple Intelligence, pero analistas prevén que el impacto en ventas de iPhone podría tardar hasta 2026-2027.

• Una de cada 20 nuevas páginas de Wikipedia parece estar escrita con la ayuda de IA.

• Un sitio web creado por IA engañó a miles en Dublín para asistir a un falso desfile de Halloween, exponiendo la amenaza de la desinformación digital.

• El futuro de los juegos de PC estará impulsado por IA: AMD confirma el aprendizaje automático FSR 4 para 2025 y se lanzará en Call of Duty: Black Ops 6.

Encuesta

Resultados de la última encuesta

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