La incursión de la inteligencia artificial en dispositivos personales como laptops, smartphones y tablets promete abrir un abanico de oportunidades y beneficios para los usuarios. El estudio "Índice de la Innovación" de 2023 realizado por Dell ha revelado una serie de obstáculos que frenan el potencial innovador de las organizaciones. En el ámbito de los dispositivos personales utilizados en entornos laborales, destacan las siguientes observaciones: - El 61% de los directores de TI (ITDM) reconocen la posibilidad de proporcionar tecnología más inteligente y receptiva para mejorar la experiencia laboral. - El 74% carece de tecnología que se ajuste a las necesidades y preferencias individuales. - El 74% carece de software y aplicaciones de colaboración de vanguardia. - El 76% carece de mejoras que fomenten una mayor colaboración, privacidad y conectividad. El desafío de la seguridad también se hace evidente a medida que los entornos laborales se diversifican y los riesgos de seguridad aumentan paralelamente con la distribución de empleados, dispositivos y datos. En la actualidad, casi la mitad (45%) de los encuestados no confía en la seguridad del trabajo remoto desde cualquier ubicación. La evolución del procesamiento de IA desde la nube hacia el borde representa un concepto revolucionario que está listo para redefinir la interacción y los beneficios derivados de esta tecnología, impulsando así la innovación y el valor en las organizaciones. Ventajas del Procesamiento Local de IA Seguridad y Privacidad: La transferencia de datos hacia y desde la nube ha suscitado preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad. La IA en dispositivos personales marca un cambio hacia un entorno digital más seguro, donde el procesamiento local garantiza la protección de la información personal y la propiedad intelectual. Velocidad y Eficiencia: La IA en dispositivos personales ofrece resultados casi instantáneos, desde la organización de archivos hasta mejoras en la capacidad de la cámara, sin sobrecargar las capacidades de procesamiento del dispositivo. Eficiencia de Costos: El procesamiento local reduce la necesidad de transferencias de datos costosas, minimizando así los costos asociados al almacenamiento y transferencia de datos en la nube. Desarrollo de dispositivos conectados más inteligentes La ejecución de modelos de lenguaje amplios en dispositivos móviles representa un avance significativo en la integración de IA en dispositivos personales. Estos dispositivos inteligentes prometen transformar la experiencia del usuario y abrir nuevas posibilidades para desarrolladores. Soluciones como Dell Optimizer ofrecen una experiencia optimizada mediante el uso de IA, mejorando aspectos clave como la interacción, la duración de la batería, el audio y el rendimiento. Los avances técnicos en la IA en dispositivos personales tienen el potencial de llevar la implementación de modelos masivos de IA de la nube a dispositivos personales, permitiendo la ejecución de algoritmos complejos en laptops o smartphones. Esta evolución revoluciona la forma en que interactuamos con nuestros dispositivos. Un ejemplo destacado son los auriculares Dell con IA, diseñados para aumentar la productividad y la movilidad del usuario. Equipados con tecnología de cancelación de ruido, estos auriculares adaptan la experiencia del usuario al entorno de trabajo, filtrando distracciones y asegurando una comunicación clara en cualquier situación. Aunque la IA en dispositivos personales complementa la computación en la nube, supera algunas de sus limitaciones, como la privacidad, los costos de transferencia de datos y la latencia. A medida que estos dispositivos evolucionan, los usuarios podrán alternar entre el procesamiento basado en la nube y el local según sus necesidades. IA más allá del software La realización de la IA en dispositivos personales también requiere nuevos marcos de software y plataformas que faciliten su desarrollo. El uso de silicio para respaldar la IA en dispositivos está cambiando, al igual que los algoritmos de IA. Los avances en la potencia de procesamiento en chip respaldarán la próxima generación de plataformas de cliente y ecosistemas de dispositivos, donde el procesamiento de IA se distribuye en diferentes niveles, desde los bordes hasta la nube. La inclusión de unidades de procesamiento neuronal (NPU) proporciona recursos dedicados para tareas específicas, mejorando así la experiencia del usuario en términos de rendimiento, seguridad y autonomía de la batería. Le puede interesar: Hambre de datos: el nuevo talón de Aquiles de la IA

La función "Acerca de esta imagen" permite verificar los antecedentes y el contexto de las fotos en línea. En el marco del Día Internacional de Verificación de Hechos, celebrado el 2 de abril, Google anunció nuevas iniciativas y soluciones destinadas a combatir la desinformación, con un enfoque específico en la expansión de sus herramientas y recursos al español y otras 39 lenguas en todo el mundo. Dichas medidas buscan fortalecer la capacidad de las personas para obtener información precisa y verificada, así como para discernir entre fuentes confiables y potencialmente engañosas. Una de las principales actualizaciones presentadas es la expansión de dos herramientas clave del Buscador al español y otros idiomas. En primer lugar, la funcionalidad "Acerca de esta página" proporciona información sobre un sitio web antes de visitarlo, ofreciendo contexto crucial que puede ayudar a evaluar su credibilidad. Además, la pestaña "Acerca de esta fuente" permite obtener detalles adicionales sobre una página específica, incluyendo cómo es definida por Wikipedia u otras fuentes. En segundo lugar, la función "Acerca de esta imagen" permite verificar los antecedentes y el contexto de las imágenes en línea, proporcionando información sobre la historia de una imagen, cómo otras fuentes la utilizan y describen, así como los metadatos disponibles. Le puede interesar: Google retira la función de páginas en caché Otro aspecto es su compromiso con la capacitación y educación en la región. A través del proyecto "Red latinoamericana de formadores en Fact Checking", la compañía está instruyendo a periodistas y estudiantes en técnicas de verificación de hechos, fortaleciendo así las capacidades de las organizaciones de fact-checking en América Latina. Esta iniciativa, que cuenta con la colaboración de destacadas organizaciones hispanoamericanas, ha alcanzado a numerosas instituciones educativas y profesionales del periodismo en la región. En cuanto al acceso a información verificada, Google continúa facilitando la búsqueda de contenido fiable mediante la inclusión de artículos de verificadores de hechos en los resultados de búsqueda. Además, la herramienta "Fact Check Explorer" permite verificar la autenticidad de imágenes, acelerando el proceso de verificación para periodistas y verificadores de hechos, así como para cualquier persona interesada en obtener información precisa. Las iniciativas presentadas por Google reflejan un compromiso continuo con la lucha contra la desinformación, mediante la expansión de herramientas, la capacitación de profesionales y el acceso a información verificada. Además: Google Search: El motor de búsqueda que no para de innovar

Representa un 73% más que el año pasado. Perspectivas sobre criptoactivos y regulación en América Latina. Sherlock Communications realizó una encuesta exclusiva en línea en febrero de 2024, con 3.438 personas de seis países (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú) para comprender la opinión pública sobre blockchain y las criptomonedas. Uno de cada cinco encuestados latinoamericanos (19%) dijo que ya invierte en criptomonedas, un 73% más que el 11% que informó lo mismo en la encuesta de 2023. La inversión en criptomonedas en Brasil aumentó un 71%, del 14% en 2023 al 24% este año, mientras que en Argentina se observó un aumento del 63%, del 19% al 31%. Las razones más mencionadas en Latinoamérica fueron el objetivo de ahorrar dinero para el futuro, citadas por el 43% de los inversores en criptomonedas, junto con el 38% que dijo que ven la inversión en criptomonedas como una forma de complementar sus ingresos. La investigación también destaca un fuerte apoyo a acciones regulatorias relacionadas con las criptomonedas en América Latina. En promedio, el 73% en la región dijo estar de acuerdo con más regulaciones sobre criptoactivos; y en línea con esta percepción, el 61% no está de acuerdo con medidas que restrinjan su adopción. Brasil, por ejemplo, cuenta desde mediados del año pasado con una legislación dedicada a los llamados "activos digitales", cuyo órgano supervisor es el Banco Central. El informe destaca una expansión en la adopción de criptomonedas y las iniciativas de base en varios lugares, como Costa Rica, Argentina y México. En El Salvador, el bitcoin está reconocido como moneda oficial, mientras que Ecuador y Guatemala han empleado blockchain en procesos electorales. Vea también: Vitalik Buterin, cofundador de Ethereum, prevé la fusión de IA y criptomonedas "Estos datos refuerzan la tendencia de consolidación de la adopción de criptomonedas en América Latina. Tanto las empresas como los usuarios demuestran madurez para satisfacer las demandas actuales y prepararse para los nuevos casos de uso que puedan surgir. El mundo necesita prestar atención al desarrollo de aplicaciones blockchain en América Latina en términos de adopción de base, insights y casos de estudio", dijo Luiz Hadad, especialista en blockchain de Sherlock Communications. En América Latina, el 61% de los encuestados coinciden en que blockchain puede revolucionar la forma en que los gobiernos mantienen registros sanitarios, el 59% de esta tecnología como una herramienta para un impacto positivo en las comunidades subdesarrolladas y el 60% confía en blockchain como una forma segura de enviar donaciones a organizaciones no gubernamentales. La investigación también cuestionó al público latinoamericano sobre las Monedas Digitales de los Bancos Centrales (CBDC), que son versiones digitales de las monedas fiduciarias de cada país, con la autoridad monetaria local como organismo emisor. La pregunta se formuló debido al proceso en curso de Brasil para desarrollar el DREX, una versión digital del real brasileño. Según los datos de Sherlock Communications, los latinoamericanos ven las CBDC como una herramienta que puede ayudar a combatir la corrupción (67% estuvo de acuerdo con esta afirmación) y se espera que agilicen los pagos y reduzcan la burocracia (68%). Sin embargo, el 61% de los encuestados admitió no entender lo suficiente sobre el tema todavía, y el 56% cree que las monedas digitales emitidas por el Banco Central son una forma para que los gobiernos controlen los hábitos de consumo de la población. Existe una perspectiva positiva sobre las criptomonedas en América Latina, pero aún hay un extenso trabajo por hacer tanto por parte de los gobiernos nacionales como de la comunidad criptográfica en general en términos de educar a la población sobre el tema. Necesitamos simplificar la narrativa de las criptomonedas y las CBDCs para que la gente pueda entender qué está cambiando. Le puede interesar: Honduras prohíbe a instituciones comerciar con criptomonedas

En el marco del evento clave sobre transformación bancaria, ejecutivos de Genesys - eContact, Canella, Trellix/Devel y EmBlue debatieron sobre la capacidad de acceder y compartir datos en tiempo real en el contexto de open finance, y cómo constituye la base para la toma de decisión ágil y precisa. En el Banking Tech Summit 2024 que tuvo lugar en la ciudad de Guatemala se desarrolló un panel en el que participaron Claudio Cancinos, de Genesys - eContact; Juan Manuel Soto, de Canella; Fernando Imperiale, ingeniero de Soluciones en Trellix/Devel; y Gonzalo Benítez Cambiaso, Country Manager EmBlue México; quienes compartieron experiencias y respondieron algunas interrogantes planteadas. Los invitados analizaron los avances, retos y oportunidades que tienen en la actualidad las empresas de América Central y República Dominicana, y cómo los datos son el pilar fundamental para la toma de decisiones en la industria financiera. Con respecto a la evolución que ha mostrado la integración de datos en tiempo real en el sector financiero de la región en los últimos años, y el impacto en la experiencia del usuario, "el proceso de gestión de crédito que antes tomaba tres semanas se podría reducir a días, lo cual representa eficiencia e inversión", dijo Soto, de Canella. Vea también: Así fue el Banking Tech Summit Guatemala 2024 "El primer éxito que tuvimos es lograr conectar a las áreas de marketing o comerciales del banco con la postventa que se iba a generar después de que el producto saliera a la calle, cuando salía un nuevo producto ese cliente ya estaba para que se pudiese atender de forma integral", compartió Cancinos, de Genesys - eContact. Los principales desafíos que enfrentan las empresas de Open Finance y del sector financiero en general al utilizar datos como elemento central para la toma de decisiones, para Imperiale, "está en el deber de cada una de las compañías, de empezar a buscar un consentimiento licito, siendo muy transparentes con el cliente". Imperiale agregó que es necesario explicar a los clientes "la forma en que se compartirá la información y cómo va a nutrir los servicios. Además, se debe hacer énfasis en que ciertos datos forman una propiedad privada, lo cuales no se utilizarán porque son privados". Otro de los aspectos importantes es la forma en que las empresas están utilizando los datos para personalizar y mejorar la experiencia del usuario en servicios financieros y en los productos de su preferencia, el darle seguimiento a la navegación de un cliente y en los productos que podrían ser de su interés es la labor que se realiza, según explicó Cambiaso, de EmBlue México. Los panelistas concluyeron en que las empresas deben equilibrar la necesidad de acceso a datos para la toma de decisiones con la protección de la privacidad y la seguridad de la información de los usuarios y que se convierten en oportunidades para mejorar aún más la experiencia del usuario. Le puede interesar: Todo lo que pasó en el Banking Tech Summit 2024 de Panamá

La empresa lanzó una plataforma de generación de voz a partir de texto que puede crear una voz sintética basada en un clip de voz de 15 segundos. La tecnología podría transformar diversas industrias, pero también plantea desafíos éticos y de seguridad. OpenAI ha dado un nuevo paso en el campo de la inteligencia artificial con su nuevo modelo de clonación de voz, Voice Engine. La plataforma solo requiere una breve muestra de 15 segundos de la voz de alguien y puede generar una voz artificial capaz de leer textos en el mismo u otro idioma que el hablante. "Estas implementaciones a pequeña escala están ayudando a informar nuestro enfoque, salvaguardas y pensamiento sobre cómo Voice Engine podría ser utilizado para el bien en diversas industrias", declaró OpenAI en su blog. Entre las empresas que tienen acceso a esta tecnología se encuentran la empresa de tecnología educativa Age of Learning, la plataforma de narración visual HeyGen, el fabricante de software de salud de primera línea Dimagi, el creador de la aplicación de comunicación de IA Livox y el sistema de salud Lifespan. En muestras publicadas por OpenAI, se puede escuchar cómo Age of Learning ha estado utilizando la tecnología para generar contenido de voz en off preescrito, así como para leer "respuestas personalizadas en tiempo real" a los estudiantes escritas por GPT-4. Vea también: Clonar voces famosas y componer con solo tararear: las nuevas herramientas IA musicales de YouTube OpenAI comenzó a desarrollar Voice Engine a finales de 2022 y la tecnología ya ha impulsado voces preestablecidas para la API de texto a voz y la función de lectura en voz alta de ChatGPT. Según Jeff Harris, miembro del equipo de productos de Voice Engine de OpenAI, el modelo se entrenó con "una mezcla de datos con licencia y públicamente disponibles". La generación de texto a audio mediante inteligencia artificial es un área en constante evolución. Mientras que la mayoría se centra en sonidos instrumentales o naturales, menos se han centrado en la generación de voz, parcialmente debido a las preguntas planteadas por OpenAI. Algunas empresas en este espacio incluyen Podcastle y ElevenLabs, que proporcionan tecnología de clonación de voz de IA y herramientas exploradas por Vergecast el año pasado. Sin embargo, este avance tecnológico no está exento de controversia y preocupaciones éticas. El gobierno de Estados Unidos está tratando de frenar los usos poco éticos de la tecnología de voz de IA, como lo demuestra la reciente prohibición de la Comisión Federal de Comunicaciones de llamadas robóticas utilizando voces de IA, después de que las personas recibieran llamadas no deseadas de una voz clonada de IA del presidente Joe Biden. OpenAI ha establecido políticas de uso que sus socios deben seguir, incluida la prohibición de utilizar la generación de voz para suplantar a personas u organizaciones sin su consentimiento y la exigencia de obtener el "consentimiento explícito e informado" del hablante original. Además, los socios deben revelar a los oyentes que las voces son generadas por IA y OpenAI ha agregado marcas de agua a los clips de audio para rastrear su origen y monitorear activamente cómo se utiliza el audio. A pesar de los riesgos, OpenAI sugiere varias medidas que podrían limitar los riesgos asociados con herramientas como esta, incluida la eliminación gradual de la autenticación basada en voz para acceder a cuentas bancarias, políticas para proteger el uso de las voces de las personas en la IA, una mayor educación sobre los deepfakes de IA y el desarrollo de sistemas de seguimiento de contenido de IA. Le puede interesar: Rabbit R1: el gadget móvil impulsado por IA que opera por voz y sin apps

OpenAI busca llegar a más usuarios al eliminar el requisito de registro para utilizar la versión básica de su chatbot, aunque esto podría implicar ciertos riesgos. En un movimiento que apunta a extender el alcance de sus herramientas de procesamiento de lenguaje natural, OpenAI anunció que los usuarios de ChatGPT en determinadas regiones ya no necesitarán crear una cuenta para acceder al servicio gratuito. Esta decisión marca un cambio de rumbo respecto a la política previa que obligaba a cualquier visitante a registrarse, incluso para disfrutar de las capacidades básicas del modelo GPT-3.5 que impulsa la versión sin costo. No obstante, vale recordar que este modelo ha sido ampliamente cuestionado por proporcionar respuestas menos precisas en comparación con GPT-4, el sistema de vanguardia disponible únicamente a través de los planes de suscripción pagos de ChatGPT Plus. Prescindir de las barreras de ingreso permitiría captar nuevos usuarios cautivados por la novedad del asistente virtual y, posteriormente, ofrecer una actualización a las versiones premium. Sin embargo, esta apertura indiscriminada no está exenta de riesgos. Por un lado, los menores de edad podrían burlar los términos de servicio al utilizar ChatGPT sin supervisión parental. Por otro, algunos expertos alertan sobre posibles abusos orientados a evadir los cargos mediante solicitudes automatizadas que exploten la nueva disposición. OpenAI asegura haber reforzado los controles de contenido para mitigar estas amenazas, aunque no ha dado detalles sobre la naturaleza de tales salvaguardas. Además, persiste la inquietud de que exhibir únicamente las prestaciones de GPT-3.5 podría restarle atractivo frente a rivales de última generación como Gemini Pro 1.5 de Google o Claude 3 de Anthropic. Pese a estos reparos, la compañía se mantiene firme en su apuesta por "hacer que la IA sea accesible para cualquier persona curiosa sobre sus capacidades", según reza su blog. Una meta ambiciosa que, de concretarse, podría cimentar el camino hacia una era de adopción masiva de los asistentes conversacionales impulsados por inteligencia artificial. Le puede interesar: Stargate: el proyecto de IA de OpenAI y Microsoft de US$100.000 millones

Con más de 30.000 transacciones procesadas por más de US$2,5 millones, Lulubit ha demostrado su relevancia en la región, con un crecimiento notable en el último mes. Lulubit, el exchange de criptomonedas, anunció recientemente un significativo avance en su consolidación en el mercado panameño y centroamericano. La plataforma, que facilita la compra y venta de criptomonedas desde todos los bancos de Panamá y Guatemala, ha ganado una sólida reputación entre los usuarios de la región por su confiabilidad y facilidad de uso. Desde su lanzamiento, la plataforma ha demostrado un crecimiento constante, atrayendo a más de 15.000 usuarios en los mercados de ambos países mencionados anteriormente. Este crecimiento se ve reflejado en el procesamiento de más de 30.000 transacciones, con un valor acumulado de más de US$2,5 millones. Este último mes ha sido especialmente destacado, coincidiendo con el alza en el valor de criptomonedas como Bitcoin. El aumento en la adopción de criptomonedas en la región ha sido un factor determinante en el éxito de Lulubit. En respuesta a esta demanda creciente, la plataforma tiene planes de expandirse hacia nuevos mercados en Centroamérica, con próximos ingresos previstos en Honduras y Costa Rica. Le puede interesar: ¿Qué ocurrirá con el Bitcoin ante su próximo halving? Además de su actividad operativa, la plataforma se ha destacado por su enfoque en la innovación de productos. Próximamente, la plataforma lanzará la primera tarjeta verdaderamente crypto de la región, permitiendo a los usuarios realizar compras en cualquier comercio o tienda en línea utilizando sus criptomonedas. Este movimiento subraya la visión de las criptomonedas como una herramienta válida tanto para la inversión como para el uso cotidiano en la economía real. El respaldo financiero también ha sido un aspecto clave en el crecimiento de Lulubit. Recientemente, la plataforma ha asegurado inversiones significativas, incluyendo el respaldo del fondo de inversión americano especializado en crypto Alliance, así como de fondos y ángeles inversores de diversos países centroamericanos. En línea con su compromiso de democratizar el acceso a las criptomonedas, Lulubit sigue enfocado en proporcionar una plataforma segura y confiable para los usuarios de Panamá y Centroamérica. Su objetivo es continuar siendo un actor relevante en la promoción y facilitación de la participación de la región en la revolución financiera que representan las criptomonedas. Además: ETFs y halving impulsan el ascenso del Bitcoin

La conexión entre el estado ocular y el riesgo de mortalidad se atribuye a la sensibilidad de la retina a los efectos del envejecimiento. Un reciente estudio llevado a cabo en el Reino Unido reveló un método innovador para evaluar el estado de salud y el riesgo de mortalidad de las personas a través de un escáner de retina combinado con un avanzado algoritmo de aprendizaje profundo. De acuerdo con Xataka, la investigación, realizada durante más de una década, analizó la salud ocular de casi 47.000 participantes, tomando más de 80.000 imágenes de sus retinas. Dichas imágenes fueron utilizadas para entrenar y validar un algoritmo de aprendizaje profundo capaz de estimar la edad biológica de los individuos con una precisión sorprendente, con un margen de error de tan solo 3,5 años. Lo más revelador del estudio es que el estado de la retina, evaluado mediante el escáner y el algoritmo, proporciona información crucial sobre el envejecimiento y el riesgo de mortalidad de una persona. Se descubrió que aquellos con una retina más envejecida de lo esperado tenían un riesgo de mortalidad un 2% mayor durante el período de estudio, cifra que aumentaba al 3% al excluir enfermedades cardiovasculares y cánceres. La conexión entre el estado de la retina y el riesgo de mortalidad se atribuye a la sensibilidad de la retina a los efectos del envejecimiento. Dado que la retina forma parte del sistema nervioso central, su deterioro puede ser un marcador significativo de los daños acumulativos del envejecimiento que aumentan el riesgo de muerte. Le puede interesar: Cómo la medicina está transformando la IA generativa en un boom El escáner de retina utilizado en este estudio representa una innovación significativa en la evaluación de la salud ocular y la predicción de la longevidad. Esta tecnología permite obtener imágenes detalladas del tejido retiniano, capturando información vital sobre su estado y permitiendo la aplicación de algoritmos avanzados para su análisis. El uso de un algoritmo de aprendizaje profundo es capaz de aprender y mejorar su desempeño a partir de grandes conjuntos de datos, como las decenas de miles de imágenes de retinas utilizadas en este estudio. Al entrenar el algoritmo con una variedad de imágenes de personas con diferentes estados de salud, desde problemas oculares hasta una salud óptima, los investigadores lograron desarrollar un modelo altamente preciso para estimar la edad biológica y el riesgo de mortalidad de los participantes. Esta combinación de tecnologías, el escáner de retina y el algoritmo de aprendizaje profundo, abre nuevas posibilidades en la evaluación de la salud y la predicción de resultados clínicos. Además de su aplicación en la predicción de la longevidad, esta tecnología podría tener implicaciones significativas en campos como la detección temprana de enfermedades oculares y la personalización de tratamientos médicos. El estudio, cuyos detalles se publicaron en el British Journal of Ophthalmology, destaca la importancia de cuidar nuestros ojos como parte integral de nuestro bienestar general. Además: Nueva tecnología ayudará a personas no videntes a navegar el mundo financiero

A medida que desarrollan modelos cada vez más poderosos, empresas como OpenAI y Anthropic se enfrentan a un desafío: las fuentes de información en línea podrían resultar insuficientes. Exploran nuevas estrategias para alimentar sus sistemas de inteligencia artificial sin comprometer su rendimiento. A la vanguardia del desarrollo de inteligencia artificial, compañías como OpenAI, Google y otras avanzan a un ritmo vertiginoso. Sin embargo, su camino se ve paulatinamente obstaculizado por un nuevo reto: es posible que internet ya no contenga suficientes datos de calidad para entrenar las próximas generaciones de estos modelos todopoderosos. Cada nueva iteración requiere océanos aún más vastos de información para aprender. Una demanda que está tensando al límite el acervo de datos públicos disponibles en línea, justo cuando algunos propietarios de contenidos están empezando a bloquear el acceso a las empresas de IA. Ejecutivos y investigadores advierten que la necesidad de la industria por texto de alta calidad podría superar la oferta en un plazo de dos años, ralentizando potencialmente el avance de la IA. En busca de fuentes vírgenes, las compañías exploran alternativas y replantean cómo entrenar sus sistemas. OpenAI, creadores de ChatGPT, ha considerado utilizar transcripciones de videos públicos de YouTube para alimentar su próximo modelo GPT-5, según publicó el Wall Street Journal. Los datos se suman a otros recursos esenciales para la IA que escasean, como los chips requeridos para ejecutar los grandes modelos de lenguaje que impulsan a ChatGPT, Gemini de Google y otros asistentes. También preocupa la falta de centros de datos y la electricidad para alimentarlos. Estos modelos se construyen con texto extraído de internet: investigaciones científicas, artículos periodísticos y entradas de Wikipedia, entre otros. Ese material se descompone en tokens (palabras y fragmentos) que los modelos utilizan para aprender a formular expresiones similares a las humanas. Vea también: El auge del open source en la IA generativa En general, mientras más datos procesen, más capaces se vuelven. OpenAI apostó fuerte por este enfoque, convirtiéndose en la empresa de IA más prominente del mundo. OpenAI no revela los detalles del entrenamiento de su actual modelo de vanguardia GPT-4, que ha sentado un nuevo estándar. Pero Pablo Villalobos, de Epoch, estima que requirió hasta 12 billones de tokens. Un sistema como GPT-5 necesitaría entre 60 y 100 billones de tokens si se mantiene la trayectoria actual, calculan Villalobos y otros investigadores, según publicó el Wall Street Journal. Cosechar todos los datos de calidad disponibles podría aún dejar un déficit de 10 a 20 billones de tokens o más, advierte Villalobos. Y no está claro cómo suplir esa brecha. Hace dos años, Villalobos y colegas estimaron 50% de probabilidades de que la demanda supere la oferta de datos de calidad para mediados de 2024 y 90% para 2026. Ahora son algo más optimistas y planean ajustar su pronóstico a 2028. La mayor parte de la información en línea es inservible porque contiene errores o es redundante. Paralelamente, plataformas sociales, medios y otros restringen el acceso a sus datos por temores sobre compensación justa. Y no hay voluntad pública de entregar conversaciones privadas como chats de iMessage para instruir estos modelos. Otra vía que se prueba es el uso de datos sintéticos generados por IA como material de entrenamiento, un enfoque que muchos expertos aseguran podría causar fallas catastróficas. "Es un problema de investigación de frontera", afirmó al WSJ Ari Morcos, investigador de IA que trabajó en Meta y la unidad DeepMind de Google antes de fundar DatologyAI el año pasado. Esta compañía, respaldada por pioneros de la IA, desarrolla herramientas para optimizar la selección de datos y abaratar el costoso entrenamiento de modelos. "No existe aún una forma establecida de hacer esto". Entre las estrategias que explora DatologyAI está el "curriculum learning", alimentar modelos con datos ordenados para forjar conexiones más inteligentes entre conceptos. En un estudio de 2022, sus investigadores calcularon que así se requerirían la mitad de datos para iguales resultados, reduciendo los enormes costos de esta tecnología. Algunas empresas, incluyendo la socia de OpenAI Microsoft, construyen modelos más pequeños que GPT-4 para tareas específicas. OpenAI también ha considerado crear un mercado de datos donde pueda atribuir cuánto valor aporta cada fragmento al modelo final y pagar a sus proveedores. Una idea similar se debate en Google, pero aún no hay un sistema viable. De acuerdo a la información publicada por WSJ, otra alternativa arriesgada es generar datos propios. Alimentar un modelo con texto creado por otra IA equivale a la "endogamia" en ciencias de la computación y suele producir incoherencias o "colapso del modelo", advierten expertos. En una entrevista reciente, el científico jefe de Anthropic, Jared Kaplan, afirmó que ciertos datos sintéticos pueden ser útiles. Anthropic usó "datos que generamos internamente" para capacitar sus últimas versiones de Claude, mientras OpenAI también explora esta vía. Mientras avanzan en su carrera para saciar el voraz apetito de datos de sus sistemas inteligentes, las empresas líderes apuestan a que eventualmente hallarán la llave para solucionarlo. Le puede interesar: Stargate: el proyecto de IA de OpenAI y Microsoft de US$100.000 millones

Un informe de Satori Human advirtió que una familia de apps centradas en VPN lograron saltarse las defensas de Google gracias a un SDK malicioso. El constante peligro del malware en las aplicaciones móviles es una realidad a la que los usuarios de dispositivos inteligentes se enfrentan cada día. Las noticias sobre la presencia de aplicaciones infectadas que comprometen la privacidad y la seguridad financiera son lamentablemente frecuentes, así lo compartió Business Insider. Aunque los esfuerzos de plataformas como Google Play Store por combatir este flagelo son evidentes, la proliferación de aplicaciones comprometidas persiste, planteando una seria amenaza para la integridad digital de los usuarios. En esta ocasión, se destaca la urgencia de eliminar ciertas aplicaciones de dispositivos móviles que operan bajo la fachada de proveer servicios de Red Privada Virtual (VPN). Según el reciente informe de la Inteligencia de Amenazas de Satori Human, destacado por Forbes, una familia de aplicaciones VPN ha logrado evadir las defensas de Google mediante un kit de desarrollo de software (SDK) malicioso. Este SDK tiene la capacidad de transformar dispositivos Android en nodos de proxy, ocultando así la fuente de sus comandos y abriendo la puerta a una serie de ataques maliciosos que incluyen el robo de datos personales. Los investigadores responsables de este informe detallan que el uso de estos proxies puede ser explotado por actores de amenazas para una variedad de actividades maliciosas, desde ataques de rociado de contraseñas hasta fraudes publicitarios masivos o ataques de relleno de credenciales. Lo preocupante es que el tráfico generado por estos ataques puede parecer provenir de diversas direcciones IP residenciales, lo que dificulta su detección y bloqueo por parte de las redes de seguridad. Le puede interesar: Aumentó un 27% las empresas víctimas de ransomware. El 8% pagó el rescate El FBI, en consonancia con estas preocupaciones, alertó el año pasado sobre el uso generalizado de proxies residenciales por parte de los ciberdelincuentes, destacando su capacidad para eludir las defensas de los sitios web mediante la ocultación de direcciones IP reales. Esta práctica, junto con el uso de proxies comprados a proveedores legítimos, representa una amenaza significativa para la seguridad digital. Es importante destacar que si bien las aplicaciones señaladas ya no están disponibles en Google Play Store y Play Protect impedirá futuras versiones con el SDK malicioso, esto no elimina el malware de las aplicaciones ya instaladas en los dispositivos de los usuarios. Por lo tanto, se vuelve imperativo que los usuarios identifiquen y eliminen de inmediato estas aplicaciones comprometidas para proteger su información personal y financiera. La lista de aplicaciones identificadas como portadoras del SDK malicioso incluye nombres como Lite VPN, Anims Keyboard, Blaze Stride, y otras más. Estas aplicaciones, bajo la apariencia de servicios útiles, operan clandestinamente al convertir los dispositivos infectados en nodos de proxy residenciales sin el conocimiento del usuario. Esto crea una red de proxies que puede ser explotada por los actores de amenazas para diversos fines maliciosos, representando un riesgo continuo para la seguridad digital. A continuación le compartimos la lista completa de aplicaciones que debe borrar de sus dispositivos: Lite VPN Anims Keyboard Blaze Stride Byte Blade VPN Android 12 Launcher Android 13 Launcher Android 14 Launcher CaptainDroid Feeds Free Old Classic Movies Phone Comparison Fast Fly VPN Fast Fox VPN Fast Line VPN Funny Char Ging Animation Limo Edges Oko VPN Phone App Launcher Quick Flow VPN Sample VPN Secure Thunder Shine Secure Speed Surf Swift Shield Turbo Track VPN Turbo Tunnel VPN Yellow Flash VPN VPN Ultra Run VPN Además: Entendiendo la huella digital: importancia y gestión en la era digital

Las empresas planean un multimillonario centro de datos con un supercomputador de inteligencia artificial llamado "Stargate", previsto para 2028. La iniciativa refleja la demanda por infraestructura capaz de manejar las tareas más avanzadas de la lA generativa. Microsoft y OpenAI están colaborando en un ambicioso proyecto de centro de datos con la inclusión de un supercomputador de inteligencia artificial llamado "Stargate" programado para su lanzamiento en 2028. The Information informó que Microsoft probablemente financiaría el proyecto, que se espera que sea 100 veces más costoso que algunos de los mayores centros de datos existentes. El supercomputador propuesto, con sede en Estados Unidos, sería el más grande de una serie de supercomputadoras que las empresas planean construir en los próximos seis años, según añadió el informe. El costo tentativo de US$100.000 millones fue atribuido a una persona que habló con Altman al respecto y a otra persona que ha visto algunas de las estimaciones de costos iniciales de Microsoft, aunque no se identificaron esas fuentes. Altman y Microsoft han dividido los supercomputadores en cinco fases, con Stargate como la quinta fase. Según el informe, Microsoft está trabajando en un supercomputador más pequeño de cuarta fase para OpenAI que se lanzará alrededor de 2026. En medio de la tercera fase, Microsoft y OpenAI están trabajando en una parte significativa del costo para las dos fases siguientes, que implica la adquisición de los chips de IA necesarios. Los procesadores de IA a menudo se venden a precios elevados. El CEO de Nvidia, Jensen Huang, dijo principios de marzo que el último chip de inteligencia artificial "Blackwell" B200 tendrá un precio entre US$30.000 y US$40.000. Microsoft también anunció un par de chips de computación diseñados a medida en noviembre del año pasado. El informe señaló que el nuevo proyecto estaría diseñado para funcionar con chips de diferentes proveedores, lo que refleja una estrategia de diversificación para garantizar la disponibilidad y eficiencia de los componentes clave. Le puede interesar: OpenAI presenta Sora en Hollywood, la herramienta de IA que podría cambiar la industria del cine

Este año, las organizaciones esperan un cambio significativo hacia el uso de código abierto en inteligencia artificial, con algunas apuntando a una división del 50/50, en comparación con el 80/20 de 2023. En los últimos meses, los líderes empresariales han estado reevaluando sus enfoques hacia la Inteligencia Artificial Generativa (genAI), y los resultados son sorprendentes. Un estudio de Andreeseen Horowitz a docenas de líderes de Fortune 500 y empresas líderes en el mercado, junto con una encuesta a 70 más, revela un cambio significativo en la asignación de recursos y actitudes hacia la genAI en los últimos seis meses. Aunque persisten algunas reservas sobre su implementación, los presupuestos se están triplicando, se están ampliando el número de casos de uso desplegados en modelos de código abierto más pequeños, y más cargas de trabajo están pasando de la experimentación inicial a la producción. En 2023, el gasto promedio en APIs de modelos fundamentales, autohospedaje y ajuste fino de modelos fue de US$7 millones entre las docenas de empresas encuestadas. Además, casi todas observaron resultados prometedores en las primeras etapas de los experimentos con genAI y planeaban aumentar su gasto de 2 a 5 veces en 2024 para desplegar más cargas de trabajo en producción. Por otra parte, las compañías se orientan hacia un mundo multi-modelo y de código abierto. Hace apenas seis meses, la mayoría de las empresas estaban experimentando con un modelo (generalmente de OpenAI) o dos como máximo. Sin embargo, en la actualidad, todas están probando —y en algunos casos, incluso utilizando en producción— múltiples modelos, lo que les permite adaptarse a los casos de uso según el rendimiento, tamaño y coste, evitar el bloqueo y aprovechar rápidamente los avances en un campo en constante evolución. Uno de los cambios más destacados en el panorama de la genAI ha sido el crecimiento del código abierto. Aunque en 2023 se estimaba que el 80-90% del mercado era de código cerrado, con la mayoría de la cuota destinada a OpenAI, el 46% de los encuestados mencionaron que prefieren o prefieren fuertemente los modelos de código abierto para 2024. Casi el 60% de los líderes de IA entrevistados señalaron su interés en aumentar el uso de código abierto o cambiar a modelos de código abierto cuando estos igualen el rendimiento de los modelos de código cerrado. En 2024 y en adelante, las empresas esperan un cambio significativo hacia el uso de código abierto, con algunas apuntando a una división del 50/50, en comparación con el 80/20 de 2023. Vea también: Hacia la "conciencia cultural" de la IA generativa Aunque el coste ha influido en el atractivo del código abierto, este se ubicó por debajo del control y la personalización como criterios clave de selección. El control (seguridad de los datos propietarios y comprensión de por qué los modelos producen ciertas salidas) y la personalización (capacidad para ajustarse eficazmente a un caso de uso dado) pesaron mucho más que el coste como las razones principales para adoptar el código abierto. Esto refleja la convicción actual de los líderes de que el valor creado por la genAI superará ampliamente su precio. Como explicó un ejecutivo: "Obtener una respuesta precisa vale la pena la inversión". Este cambio hacia el código abierto en la genAI marca un punto de inflexión en la forma en que las empresas abordan la inteligencia artificial generativa. La flexibilidad, el control y la adaptabilidad que ofrece el open source están demostrando ser fundamentales para las estrategias empresariales en un mundo donde la innovación y la agilidad son imperativas para el éxito. Le puede interesar: El futuro de la ciberseguridad en la era de la IA generativa