Algoritmos en las Redes Sociales: un peligro invisible para los adolescentes

Los algoritmos se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. Desde las redes sociales hasta las plataformas de streaming y los motores de búsqueda, los algoritmos determinan qué contenido vemos, cuándo lo vemos y con qué frecuencia. Si bien esto puede parecer conveniente, también plantea serios riesgos.


Comprender cómo operan estos algoritmos y cómo afectan nuestras interacciones en línea es el primer paso para abordar y mitigar los riesgos que representan, especialmente para el público adolescente.

¿Qué son los algoritmos y cómo funcionan?

Un algoritmo es una secuencia de instrucciones utilizadas para realizar una tarea específica. En el contexto de las plataformas digitales, los algoritmos se utilizan para personalizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, los algoritmos de recomendación en YouTube sugieren videos basados en tus visualizaciones previas, tus "me gusta" y tu historial de búsqueda.

Los algoritmos funcionan mediante el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones. Utilizan técnicas de aprendizaje automático o machine learning para mejorar sus recomendaciones con el tiempo. A continuación, mostramos un flujo simplificado de cómo puede funcionar un algoritmo de recomendación:

• Recopilación de datos: la plataforma recopila datos sobre tus interacciones (clics, likes, tiempo de visualización, etc).
• Análisis de datos: utiliza técnicas de análisis para identificar patrones y tendencias.
• Predicción: el algoritmo predice qué contenido te podría interesar en función de los patrones identificados.
• Recomendación: te muestra el contenido recomendado basado en la predicción.

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Peligros de los algoritmos para los adolescentes

1. Aislamiento en burbujas de filtro

Los algoritmos de las redes sociales y las plataformas de contenido tienden a mostrarte más de lo que ya te gusta y con lo que interactúas, lo que puede llevar a la creación de "burbujas de filtro", donde solo ves contenido que refuerza tus creencias y gustos actuales, aislándote de perspectivas diferentes. Para los adolescentes, puede tener consecuencias como limitar su visión del mundo y obstaculizar su desarrollo personal.

Ejemplo: teorías conspirativas en YouTube

Imagina que un adolescente se interesa por una teoría conspirativa y empieza a ver videos sobre el tema en YouTube. El algoritmo de YouTube, diseñado para maximizar el tiempo de visualización del usuario, comenzará a recomendar videos similares. Este patrón no solo refuerza la creencia del adolescente en la teoría conspirativa, sino que también le aísla de información contrastada. Con el tiempo, puede desarrollar una visión distorsionada de la realidad, ya que el algoritmo no distingue entre contenido factual y desinformación.

2. Exposición a contenido inapropiado

Los algoritmos no siempre pueden distinguir entre contenido apropiado e inapropiado, especialmente si ese contenido genera muchas interacciones, pudiendo llevar a los adolescentes a la exposición de contenido violento, sexual o comportamientos peligrosos.

Ejemplo: contenido dañino en TikTok

TikTok, una plataforma extremadamente popular entre los adolescentes, ha sido criticada por permitir la difusión de videos que glorifican trastornos alimenticios, conductas autolesivas o retos peligrosos. Por ejemplo, retos virales como el "Benadryl Challenge" alentaban a los usuarios a consumir grandes cantidades de antihistamínicos para experimentar alucinaciones, lo cual es extremadamente peligroso y ha resultado en hospitalizaciones. Los algoritmos de TikTok, que promueven contenido basado en la cantidad de interacciones y visualizaciones, pueden inadvertidamente amplificar estos videos, exponiendo a los adolescentes a conductas peligrosas.

3. Adicción y salud mental

Las plataformas están diseñadas para mantener a los usuarios enganchados el mayor tiempo posible. Los algoritmos logran este objetivo mostrando contenido altamente adictivo, lo que puede resultar en que los adolescentes pasen horas en sus dispositivos, afectando su salud mental y física.

Ejemplo: comparación social en Instagram

Instagram utiliza algoritmos que muestran publicaciones basadas en la probabilidad de que interactúes con ellas, pudiendo derivar en un ciclo de uso compulsivo, donde los adolescentes pasan horas desplazándose por el contenido, comparando sus vidas con las de otros. Ver constantemente imágenes de amigos y celebridades con vidas aparentemente perfectas puede afectar la autoestima de los adolescentes, llevando a sentimientos de insuficiencia y ansiedad. Además, la presión para obtener "me gusta" y comentarios positivos puede generar estrés y obsesión por la aprobación social.

4. Privacidad y uso de datos personales

Los algoritmos dependen de la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos personales, generando serias preocupaciones sobre la privacidad, ya que los datos de los adolescentes pueden ser utilizados de manera inapropiada o ser vulnerables a brechas de seguridad.

Ejemplo: recopilación de datos en aplicaciones móviles

Muchas aplicaciones móviles, incluyendo las populares entre adolescentes, recopilan datos como la ubicación, el historial de navegación y las preferencias de los usuarios. Estos datos, en ocasiones, son vendidos a terceros sin el conocimiento del usuario. Por ejemplo, en 2020, se descubrió que varias aplicaciones de seguimiento de ciclos menstruales estaban compartiendo datos sensibles con Facebook sin el consentimiento explícito de los usuarios. Este tipo de prácticas pone en riesgo la privacidad de los adolescentes, exponiéndolos a potenciales abusos y vulnerabilidades.

Cómo pueden protegerse los adolescentes

• Educación digital: es fundamental que los adolescentes comprendan cómo funcionan los algoritmos y sus posibles riesgos. La alfabetización digital debe incluir información sobre privacidad, seguridad en línea y pensamiento crítico.
• Control de privacidad: revisar y ajustar las configuraciones de privacidad en las redes sociales y aplicaciones para limitar la cantidad de datos compartidos.
• Diversificar fuentes de información: animar a los adolescentes a seguir diversas fuentes de información y contenido para evitar las burbujas de filtro.
• Tiempo de pantalla controlado: establecer límites de tiempo para el uso de dispositivos y fomentar actividades fuera de línea.
• Hablar abiertamente: crear un entorno donde los adolescentes se sientan cómodos hablando sobre sus experiencias en línea y cualquier contenido que les preocupe.

Conclusión

Los algoritmos juegan un papel significativo en la vida digital de los adolescentes, ofreciendo tanto beneficios como riesgos. Es esencial que los adolescentes y sus padres estén informados sobre cómo funcionan estos sistemas y tomen medidas para mitigar los posibles peligros. Con educación y prácticas responsables, es posible disfrutar de las ventajas del mundo digital sin caer en sus trampas.

Jose Maria Acuña Morgado - Web Developer - Ethical Hacking

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Cookies en la Web: conoce su uso y regulación

En el mundo digital, las cookies juegan un papel esencial en la experiencia de navegación y la recopilación de datos. Este artículo resume los aspectos más importantes de la "Guía sobre el uso de las cookies" publicada por la Agencia Española de Protección de Datos y actualizada en mayo de 2024.


La guía de la AEPD proporciona una visión integral de las normas, terminología y obligaciones relacionadas con el uso de cookies, basada en la normativa española y europea.

¿Qué son y por qué son importantes?

Las cookies son pequeños archivos de datos que se almacenan en el dispositivo del usuario cuando visita un sitio web y pueden ser gestionadas por el propio sitio (cookies propias) o por terceros (cookies de terceros).

Su propósito varía desde recordar las preferencias del usuario hasta realizar un seguimiento de sus actividades para ofrecer publicidad personalizada.

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Tipos de cookies

La guía clasifica las cookies en tres categorías principales según su gestión, finalidad y duración:

• Según la entidad que las gestione:
  
  
  1. Cookies propias: gestionadas por el sitio web que el usuario visita.
  2. Cookies de terceros: gestionadas por otros servicios o entidades ajenas al sitio web visitado.
     
     
• Según su finalidad:
  
  
  1. Cookies técnicas: necesarias para la navegación y el buen funcionamiento del sitio web.
  2. Cookies de preferencias o personalización: permiten recordar preferencias del usuario como el idioma.
  3. Cookies de análisis: utilizadas para analizar el comportamiento de los usuarios en el sitio web.
  4. Cookies de publicidad: gestionan los espacios publicitarios para mostrar anuncios relevantes para el usuario.
  5. Cookies de publicidad comportamental: almacenan información sobre el comportamiento del usuario para ofrecer publicidad personalizada.
     
     
• Según el plazo de tiempo que permanezcan activadas:
  
  
  1. Cookies de sesión: se eliminan al cerrar el navegador.
  2. Cookies persistentes: permanecen en el dispositivo durante un período determinado.
     
     

Obligaciones legales

El uso de cookies está regulado por la normativa española y europea, específicamente el artículo 22 de la Ley de Servicios de la Sociedad de la Información (LSSI).

Las principales obligaciones son:

• Transparencia: informar de manera clara y completa sobre el uso de cookies, incluyendo su finalidad y quién gestiona la información.
  
  
• Consentimiento: obtener el consentimiento explícito del usuario antes de instalar cookies en su dispositivo, salvo en casos excepcionales como las cookies necesarias para la comunicación o la prestación de un servicio solicitado expresamente por el usuario.
  
  

¿Cómo cumplir con la normativa?

Para cumplir con estas obligaciones, la guía sugiere un enfoque de información por capas:

• Primera capa: información esencial sobre las cookies, como la identidad del editor y la finalidad de las cookies, junto con un enlace a información más detallada.
  
  
• Segunda capa: información detallada sobre las cookies, incluyendo tipos, duración y cómo gestionarlas.
  
  

Consentimiento del usuario

El consentimiento debe ser informado, específico y otorgado antes del uso de cookies. Es fundamental proporcionar al usuario mecanismos claros y accesibles para aceptar, configurar o rechazar las cookies.

Actualización y retirada del consentimiento

Es importante permitir al usuario actualizar o retirar su consentimiento en cualquier momento, y garantizar que esta opción esté fácilmente accesible.

Responsabilidad de las partes

Tanto los editores de sitios web como los terceros que utilizan cookies tienen responsabilidades en asegurar el cumplimiento de las normas. La guía destaca la necesidad de realizar revisiones periódicas de las cookies utilizadas para mantener la transparencia y actualizar la información proporcionada a los usuarios.

Conclusión

El cumplimiento de la normativa sobre cookies no solo es una obligación legal, sino también una oportunidad para construir una relación de confianza con los usuarios al garantizar la transparencia y el control sobre sus datos.

La "Guía sobre el uso de las cookies" proporciona un marco detallado para ayudar a las entidades a navegar por estas obligaciones y adoptar las mejores prácticas en la gestión de cookies.

Para más detalles, puedes consultar la guía completa disponible en línea, que ofrece una visión profunda y práctica para asegurar el cumplimiento normativo y mejorar la experiencia del usuario en el entorno digital: https://www.aepd.es/guias/guia-cookies.pdf

Jose Maria Acuña Morgado - Web Developer - Ethical Hacking

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Guía práctica de términos de Inteligencia Artificial: un diccionario para principiantes

En el apasionante mundo de la tecnología, la Inteligencia Artificial (AI por sus siglas en inglés) se ha convertido en un tema de conversación cada vez más frecuente. Desde asistentes virtuales que responden a nuestras preguntas hasta vehículos autónomos que navegan por las calles, la IA está transformando la forma en que vivimos, trabajamos e interactuamos con el mundo que nos rodea.

Sin embargo, para muchos, la IA sigue siendo un concepto complejo y lleno de tecnicismos. En este artículo, nos proponemos desmitificar la IA y acercarla a un público más amplio. A través de un glosario completo y detallado, exploraremos los términos clave que definen este campo en constante evolución.

La Inteligencia Artificial no solo está redefiniendo lo posible, sino también reimaginando el futuro de la humanidad. En sus algoritmos, encontramos el potencial para resolver los desafíos más grandes y transformar cada aspecto de nuestra vida.

Inteligencia Artificial

La Ingeligencia Artificial es una rama de la informática que se enfoca en crear máquinas y programas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen aprender de la experiencia, reconocer patrones, tomar decisiones, resolver problemas y entender el lenguaje natural.

En términos simples, la IA permite que las computadoras y otros dispositivos "piensen" y "aprendan" de manera similar a los seres humanos. Y es posible usando algoritmos y modelos matemáticos que procesan grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tomar decisiones basadas en esos datos.

Por ejemplo, cuando usas un asistente virtual como Siri o Google Assistant, estás interactuando con una forma de IA que puede entender tus preguntas y proporcionarte respuestas útiles. Otro ejemplo común es el sistema de recomendaciones de Netflix, que utiliza IA para sugerirte películas y series basadas en tus preferencias y hábitos de visualización.

En resumen, la IA está diseñada para hacer nuestras vidas más fáciles y eficientes al permitir que las máquinas realicen tareas complejas de manera autónoma.

Test de Turing

Es una prueba creada por el científico Alan Turing en 1950 para determinar si una máquina puede exhibir un comportamiento inteligente indistinguible del de un ser humano. En la prueba, una persona interactúa con una máquina y otro ser humano a través de una pantalla. Si la persona no puede distinguir si está conversando con la máquina o con el humano, se dice que la máquina ha pasado el test y es considerada "inteligente".

El test de Turing ha tenido un impacto significativo en el desarrollo de la inteligencia artificial. Aunque hoy existen métodos más avanzados para evaluar y desarrollar IA, el test sigue siendo una piedra angular histórica y conceptual en el campo. Representa el desafío original de crear máquinas que puedan comportarse de manera indistinguible de los humanos, una meta que sigue inspirando y guiando a los investigadores de IA.

Machine Learning

El Machine Learning o Aprendizaje Automático, es una rama de la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas aprender y mejorar a partir de la experiencia sin ser explícitamente programadas para ello. En lugar de seguir instrucciones específicas, las máquinas analizan grandes cantidades de datos para encontrar patrones y tomar decisiones por sí mismas.

Modelo

En el ámbito de la Inteligencia Artificial, un modelo es una representación matemática que las máquinas utilizan para tomar decisiones o hacer predicciones. Este modelo se crea mediante el análisis de datos y el aprendizaje de patrones en esos datos.

Por ejemplo, en el Machine Learning, un modelo se entrena utilizando un conjunto de datos de ejemplo. A través de este proceso de entrenamiento, el modelo aprende a reconocer patrones y relaciones dentro de los datos. Una vez entrenado, el modelo puede aplicar lo que ha aprendido para hacer predicciones o tomar decisiones sobre nuevos datos que no ha visto antes.

Imagina que estás entrenando un modelo para reconocer imágenes de gatos. Primero, le muestras muchas imágenes etiquetadas como "gato" o "no gato". El modelo analiza estas imágenes y aprende a identificar características comunes de los gatos. Luego, cuando se le presenta una nueva imagen, puede predecir si la imagen contiene un gato basándose en lo que ha aprendido.

Resumiendo, un modelo en IA es como una fórmula matemática sofisticada que se construye y ajusta a partir de datos para realizar tareas específicas, como clasificación, predicción o reconocimiento.

Deep Learning

El Deep Learning o Aprendizaje Profundo, es un tipo avanzado de Machine Learning que utiliza redes neuronales artificiales con muchas capas (de ahí el término "profundo"). Estas redes imitan la forma en que funciona el cerebro humano para procesar y analizar grandes cantidades de datos de manera muy eficaz.

En Deep Learning, las redes neuronales están organizadas en capas de neuronas artificiales. Cada capa procesa la información y la pasa a la siguiente, permitiendo que el sistema aprenda características complejas y abstracciones a medida que avanza. Ello es especialmente útil para tareas como el reconocimiento de imágenes, la comprensión del lenguaje natural y la traducción automática.

Por ejemplo, en el reconocimiento de imágenes, las primeras capas de una red neuronal profunda podrían aprender a detectar bordes y colores básicos, mientras que las capas más profundas aprenderían a reconocer formas y objetos complejos como rostros o animales.

En resumen, el Deep Learning es una técnica de IA que permite a las máquinas aprender y realizar tareas muy complejas al utilizar estructuras de redes neuronales con muchas capas.

Parámetros

En el campo de la Inteligencia Artificial, y específicamente en el aprendizaje automático y el deep learning, los parámetros son los valores internos que el modelo aprende y ajusta durante el proceso de entrenamiento. Dichos valores determinan cómo la entrada de datos se transforma en una salida deseada.

Por ejemplo, en una red neuronal, los parámetros son los pesos y los sesgos (biases) de las conexiones entre las neuronas. Durante el entrenamiento, el modelo ajusta estos pesos y sesgos para minimizar el error en sus predicciones. A través de un proceso iterativo de ajuste, llamado optimización, el modelo aprende a hacer predicciones más precisas.

Imagina una red neuronal que aprende a reconocer dígitos escritos a mano. Al principio, los parámetros (pesos y sesgos) se inicializan con valores aleatorios. A medida que el modelo procesa ejemplos de entrenamiento (imágenes de dígitos con sus etiquetas correctas), ajusta los parámetros para mejorar su capacidad de reconocer los dígitos correctamente. Finalmente, los parámetros optimizados permiten que la red neuronal clasifique nuevas imágenes de dígitos con alta precisión.

Resumiendo, los parámetros son los componentes ajustables del modelo de IA que se calibran durante el entrenamiento para permitir que el modelo haga predicciones o tome decisiones basadas en los datos.

Red Neuronal Convolucional

Una Red Neuronal Convolucional o CNN por sus siglas en inglés, es un tipo de red neuronal especialmente diseñada para procesar y analizar datos con una estructura de tipo rejilla, como las imágenes. Las CNN son muy efectivas para tareas de visión por computadora, como el reconocimiento de objetos y la clasificación de imágenes.

Las CNN se componen de varias capas especializadas:

• Capas convolucionales: estas capas aplican filtros (o kernels) a la imagen de entrada para detectar características locales como bordes, texturas y patrones. Cada filtro se desliza sobre la imagen y genera un mapa de características que resalta las áreas donde el filtro detecta la característica específica.
• Capas de agrupamiento (Pooling): estas capas reducen la dimensión de los mapas de características, manteniendo la información más importante y disminuyendo la cantidad de datos que la red debe procesar. El agrupamiento más común es el max-pooling, que toma el valor máximo en una región del mapa de características.
• Capas completamente conectadas (Fully Connected): estas capas finales conectan todas las neuronas de la capa anterior con cada neurona de la siguiente capa, similar a las redes neuronales tradicionales. Son responsables de tomar las características extraídas por las capas convolucionales y realizar la clasificación o la predicción final. Por ejemplo, una CNN entrenada para reconocer dígitos escritos a mano recibe una imagen como entrada, la procesa a través de varias capas convolucionales y de agrupamiento para extraer las características relevantes, y finalmente usa capas completamente conectadas para determinar qué dígito se muestra en la imagen.

En resumen, una Red Neuronal Convolucional es una herramienta poderosa en IA diseñada para procesar y analizar imágenes mediante el uso de capas especializadas que detectan y resumen características importantes.

Transformer

Un Transformer es una arquitectura de red neuronal desarrollada para tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP por sus siglas en inglés) que ha revolucionado el campo de la Inteligencia Artificial. Fue introducida por primera vez en el artículo "Attention is All You Need" en 2017.

A diferencia de las redes neuronales recurrentes (RNN) o las redes neuronales convolucionales (CNN), que dependen de la secuencia de entrada, los Transformers se basan en un mecanismo de atención para procesar las entradas en paralelo, lo que los hace más eficientes y efectivos para tareas de secuencia larga, como la traducción de idiomas, la generación de texto y la respuesta a preguntas.

La arquitectura de Transformer se compone de bloques de atención y capas de redes neuronales completamente conectadas, llamadas capas de feedforward. Los bloques de atención permiten que la red se centre en partes específicas de la secuencia de entrada, identificando relaciones y dependencias entre las palabras. Todo ello hace psoible que el Transformer capture información relevante de manera más efectiva en comparación con otros modelos.

El Transformer ha demostrado ser altamente escalable y eficiente, lo que lo hace adecuado para una variedad de tareas en NLP. Ejemplos de implementaciones exitosas de Transformers incluyen BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), GPT (Generative Pre-trained Transformer), y T5 (Text-To-Text Transfer Transformer), entre otros.

En resumen, un Transformer es una arquitectura de red neuronal revolucionaria que utiliza mecanismos de atención para procesar secuencias de entrada en tareas de procesamiento de lenguaje natural.

N.L.P.

El Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es una rama de la Inteligencia Artificial que se enfoca en la interacción entre las computadoras y el lenguaje humano. Su objetivo es permitir que las máquinas comprendan, interpretan y generen lenguaje humano de manera similar a como lo hacen los humanos.

Las aplicaciones de NLP abarcan una amplia gama de tareas, incluyendo:

• Análisis de sentimientos: determinar la actitud o emoción expresada en un texto, como positiva, negativa o neutral.
• Reconocimiento de entidades: identificar y clasificar elementos específicos en el texto, como nombres de personas, lugares o fechas.
• Traducción automática: convertir texto de un idioma a otro de manera automática y precisa.
• Resumen automático: generar un resumen conciso de un documento o artículo largo.
• Generación de texto: crear texto nuevo y coherente basado en un conjunto de datos de entrada.

El NLP utiliza una combinación de técnicas de aprendizaje automático, procesamiento de señales digitales y lingüística computacional para lograr sus objetivos. Estas técnicas incluyen modelos de lenguaje, análisis sintáctico, semántica computacional y mucho más.

Con el avance de los modelos de NLP basados en Transformers, como BERT y GPT, la capacidad de las máquinas para comprender y generar lenguaje humano ha alcanzado niveles sin precedentes, abriendo nuevas posibilidades en áreas como la asistencia virtual, la atención médica, la educación y más.

Resumiendo, el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) es una disciplina clave en la Inteligencia Artificial que permite a las máquinas comprender y trabajar con el lenguaje humano de manera efectiva.

IA Generativa

La Inteligencia Artificial Generativa se refiere a un tipo de IA que se utiliza para crear datos nuevos y originales que se asemejan a los datos de entrenamiento. A diferencia de otros tipos de IA que se centran en la clasificación o predicción, las IA generativas están diseñadas para generar contenido nuevo que no existía previamente.

Estas IA son capaces de producir imágenes, música, texto y otros tipos de contenido creativo. Utilizan modelos de aprendizaje automático, como las Redes Neuronales Generativas Adversariales (GANs) y los Transformers, para aprender patrones complejos en los datos de entrenamiento y luego generar nuevas muestras que siguen estos patrones.

Por ejemplo, una IA generativa entrenada en imágenes de rostros humanos podría generar retratos realistas de personas que nunca han existido. O una IA generativa en el ámbito musical podría componer nuevas piezas musicales en el estilo de un compositor específico.

Las IA generativas tienen una amplia gama de aplicaciones, desde la creación de arte y entretenimiento hasta la generación de datos sintéticos para entrenar otros modelos de IA. Sin embargo, también plantean desafíos éticos y sociales, especialmente en términos de la autenticidad y el uso responsable de los datos generados.

En resumen, la IA generativa es una rama emocionante de la inteligencia artificial que se centra en la creación de contenido nuevo y original, impulsando la creatividad y la innovación en diversas áreas.

L.L.M.

Un Large Language Model (LLM) o Modelo de Lenguaje Grande, es un tipo de modelo de Inteligencia Artificial diseñado para comprender y generar texto de manera avanzada y está entrenado en enormes cantidades de datos de texto para aprender patrones y estructuras del lenguaje humano.

Los LLMs son capaces de realizar una variedad de tareas relacionadas con el lenguaje natural, como la generación de texto, la traducción automática, la respuesta a preguntas, la generación de resúmenes, entre otras. Utilizan técnicas avanzadas de aprendizaje automático, como los Transformers, que les permiten capturar relaciones complejas y contextos largos en el texto.

Un ejemplo destacado de LLM es GPT (Generative Pre-trained Transformer), desarrollado por OpenAI. GPT y sus sucesores han demostrado una notable capacidad para generar texto coherente y relevante en una amplia variedad de contextos.

Los LLMs pueden ser pre-entrenados en grandes conjuntos de datos de texto no estructurado, como páginas web, libros, artículos de noticias, entre otros, y luego afinados para tareas específicas con conjuntos de datos más pequeños y específicos.

Tienen aplicaciones en campos como la asistencia virtual, la generación de contenido, la comprensión del lenguaje y mucho más. Sin embargo, también plantean desafíos éticos y sociales en términos de su potencial para generar contenido engañoso o discriminatorio.

En resumen, un Large Language Model (LLM) es un tipo de modelo de IA altamente avanzado que comprende y genera texto de manera sofisticada, con una amplia gama de aplicaciones en el procesamiento de lenguaje natural y más allá.

G.P.T.

Generative Pre-trained Transformer (GPT) es una familia de modelos de lenguaje desarrollada por OpenAI basados en la arquitectura Transformer y están diseñados para comprender y generar texto de manera avanzada.

GPT utiliza un enfoque de aprendizaje no supervisado para pre-entrenar el modelo en grandes cantidades de texto no etiquetado, como libros, artículos de noticias y páginas web. Durante este pre-entrenamiento, el modelo aprende la estructura y los patrones del lenguaje humano, capturando relaciones semánticas y sintácticas complejas.

Una de las características clave de GPT es su capacidad generativa. Una vez pre-entrenado, el modelo puede generar texto coherente y relevante en una variedad de contextos y estilos, como respuesta a preguntas, continuación de textos, generación de historias y mucho más.

Los modelos GPT tienen una amplia gama de aplicaciones, incluyendo asistentes virtuales, generación de contenido, traducción automática, resumen automático y más. Sin embargo, también plantean desafíos en términos de ética y seguridad, especialmente en relación con el potencial de generar contenido engañoso o sesgado.

En resumen, GPT (Generative Pre-trained Transformer) es una familia de modelos de lenguaje avanzados desarrollados por OpenAI, diseñados para comprender y generar texto de manera sofisticada en una amplia variedad de contextos.

Chatbot

Un Chatbot es un programa de computadora diseñado para interactuar con usuarios a través de conversaciones de texto o voz. Funciona mediante el uso de inteligencia artificial para comprender las preguntas y comentarios de los usuarios, y responder de manera adecuada y relevante.

Imagina un asistente virtual en tu teléfono o en una página web que te ayuda a encontrar información, responder preguntas comunes o realizar tareas específicas, como hacer una reserva o realizar un pedido. Eso es un Chatbot. Pueden ser simples y responder preguntas básicas o más sofisticados y simular conversaciones humanas más complejas.

Prompt

Un "Prompt" es una instrucción o estímulo dado a un modelo de inteligencia artificial para guiar su respuesta o generación de contenido. Es como una sugerencia o indicación que se proporciona al modelo para influir en la dirección que tomará su salida.

Por ejemplo, al utilizar un modelo de lenguaje como GPT-3, se le puede proporcionar un prompt en forma de texto para solicitar una respuesta específica. Este prompt puede ser una pregunta, una frase incompleta o incluso un fragmento de texto que el modelo debe completar.

Multimodal

El término "multimodal" se refiere a la capacidad de un sistema o modelo de inteligencia artificial para comprender y procesar información proveniente de múltiples modalidades sensoriales, como texto, imágenes, voz y otros tipos de datos.

Por ejemplo, un sistema multimodal puede ser capaz de entender una pregunta formulada en texto y responder con una combinación de texto e imágenes. También puede traducir un texto a otro idioma y generar una descripción visual del contenido.

Los sistemas multimodales son especialmente útiles en aplicaciones como la comprensión del lenguaje natural, la visión por computadora y la interacción humano-máquina, ya que permiten una comunicación más rica y natural.

A.G.I.

La Inteligencia Artificial General o AGI por sus siglas en inglés, se refiere a un tipo de inteligencia artificial que posee la capacidad de comprender, aprender, razonar y actuar en una amplia variedad de tareas de manera similar a los seres humanos.

A diferencia de la Inteligencia Artificial Específica (IAE o Narrow AI), que se especializa en tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes o la traducción de idiomas, la AGI aspira a tener un nivel de inteligencia comparable al humano y la capacidad de realizar una amplia gama de tareas cognitivas de manera flexible y adaptativa.

La AGI, en teoría, sería capaz de aprender y aplicar conocimientos en contextos diversos, resolver problemas novedosos y adaptarse a nuevas situaciones de manera inteligente, similar a cómo lo hacen los seres humanos. Sin embargo, el desarrollo de una AGI verdadera sigue siendo un objetivo futuro y desafiante en el campo de la inteligencia artificial.

Se considera que la creación de una AGI tendría un impacto significativo en la sociedad y la civilización, tanto en términos de oportunidades como de desafíos éticos y de seguridad.

Singularidad

La "Singularidad" es un término que se refiere a un punto futuro hipotético en el cual la inteligencia artificial alcanzaría un nivel superior al humano y conduciría a cambios rápidos y disruptivos en la sociedad.

Según la teoría de la Singularidad, una vez que la inteligencia artificial alcance este nivel de superinteligencia, sería capaz de mejorar y replicarse a sí misma de manera exponencial, lo que llevaría a un rápido progreso tecnológico y a cambios drásticos en todas las áreas de la vida humana.

Algunas visiones de la Singularidad sugieren que podría traer beneficios significativos, como la eliminación de enfermedades, la resolución de problemas globales y el acceso a niveles sin precedentes de conocimiento y bienestar. Sin embargo, también plantea preocupaciones sobre el control y la seguridad de la IA, así como sobre el impacto en el empleo, la sociedad y la supervivencia humana.

La Singularidad es un tema de debate en la comunidad científica y filosófica, con diferentes puntos de vista sobre su probabilidad y consecuencias.

Jose Maria Acuña Morgado - Desarrollador Web

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Microsoft Copilot: guía definitiva para aprovechar al máximo la IA y potenciar tu productividad

En este mundo ajetreado y veloz en el que vivimos hoy en día, cada vez más orientado hacia la eficiencia y la innovación tecnológica, las herramientas de Inteligencia Artificial se están convirtiendo en aliados necesarios para multitud de empresas e individuos.


Creo que es pertinente señalar que estas herramientas están cambiando la forma en la que trabajamos e interactuamos con la tecnología, dando lugar a un nuevo modelo de trabajo, y en esto, hay una empresa que siempre ha destacado con sus soluciones: Microsoft.

Como Microsoft obviamente no quiere perderse esta revolución que estamos presenciando, ha creado su propio asistente impulsado por Inteligencia Artificial: Microsoft Copilot, que "promete" revolucionar nuestra forma de trabajar.

¿Qué es Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para mejorar la productividad y facilitar el trabajo dentro del ecosistema de aplicaciones y servicios de Microsoft.

A través de una robusta integración con Microsoft 365, esta herramienta nos permite comprender, predecir y ejecutar tareas basadas en lenguaje natural, ofreciendo a los usuarios interactuar con sus aplicaciones de una manera que hace unos años nos habría parecido ciencia ficción. Desde tareas como la generación de borradores de correo hasta la creación de documentos o análisis de datos, Copilot se presenta como un asistente personal que promete ampliar nuestras capacidades y enriquecer la creatividad y productividad.

Utilizando la potente infraestructura en la nube que Microsoft viene desarrollando estos últimos años, este sistema de IA brinda una experiencia de usuario contextualizada y personalizada. Su capacidad para aprender de las interacciones hace que pueda ofrecer recomendaciones y acciones ajustadas a las necesidades muy específicas que tengamos.

Copilot - Una nueva forma de trabajar

Principales características de Microsoft Copilot

✓ Comprensión del lenguaje natural

La comprensión del lenguaje natural es una de las funcionalidades más destacadas en cualquier herramienta de inteligencia artificial y así es también en Microsoft Copilot. Esto permite al asistente entender consultas, instrucciones y comandos escritos en lenguaje coloquial.

Lo potente y lo que más me impresiona de esta tecnología es su habilidad para procesar y comprender no solo palabras, sino también el contexto y las intenciones subyacentes de las comunicaciones.

✓ Automatización de tareas

La automatización de tareas es otra de las características fundamentales que promete Microsoft Copilot, aunque de momento esta parte está poco evolucionada.

La idea aquí es lograr que Copilot pueda realizar ciertas tareas y procesos de manera automatizada, para que podamos ahorrar tiempo y esfuerzo, pero de momento, necesitamos de aplicaciones como Power Automate para automatizar nuestros procesos.

✓ Personalización y aprendizaje

Microsoft Copilot tiene que ser una herramienta dinámica. Ha sido pensada y diseñada para:

• Que aprenda basándose en el uso: a medida que los usuarios interactúan con Copilot, este recopila información sobre sus preferencias y patrones de trabajo, permitiendo que el sistema ajuste y refine sus respuestas.
  
  
• Que sea personalizada: el nivel de personalización que ofrece Copilot se adapta a los comandos y solicitudes específicas, y también puede anticipar las necesidades del usuario basándose en comportamientos anteriores.
  
  
• Que mejore con la retroalimentación: Copilot está pensado para mejorar cuando un usuario corrige o modifica sus acciones. La posibilidad de darle feedback sobre sus respuestas hace que pueda aprender y mejorar continuamente.

✓ Integración con M365

La integración de Microsoft Copilot con todo el ecosistema de aplicaciones es algo crucial en la estrategia que se ha marcado Microsoft.

Copilot ya está integrado con las clásicas aplicaciones de Microsoft 365 como Teams, Word, Excel, PowerPoint y Outlook. Esta integración facilita la interacción con estas herramientas de forma "amigable" e intuitiva, sin ningún cambio importante en la forma de trabajo habitual.

Sin embargo, la integración de Copilot va más allá y se extiende a otras aplicaciones como pueden ser las que componen la Power Platform, donde ya podemos usar a este asistente en Power BI, Power Apps, Power Automate o Copilot Studio.

✓ Beneficios de usar Microsoft Copilot en tu empresa

Son varios los beneficios que podemos extraer de implementar un sistema como Copilot en nuestras organizaciones, veamos los más relevantes:

• Maximización de la productividad: Copilot mejora la eficiencia de una empresa al asumir esas tareas susceptibles de ser automatizadas. Esto se traduce en una redistribución de las horas laborales hacia el trabajo intelectual y creativo.
  
  
• Mayor agilidad en la toma de decisiones: al integrar Copilot, las empresas obtienen un tremendo aliado para toda la parte analítica. Permite sintetizar información de múltiples fuentes y proponer acciones concretas, lo cual es óptimo en escenarios que precisen de rapidez y precisión.
  
  
• Innovación continua: Copilot no solo mejora lo que ya existe, sino que también inspira nuevas formas de hacer y actuar. Al liberarnos de esas tareas mecánicas, cualquier organización pueden invertir más en investigación y desarrollo.
  
  
• Reducción de costes: la eficiencia impulsada por Copilot puede llevar a una muy significativa reducción de costes. Esto, sumado a la automatización de tareas, disminuye la dependencia de recursos adicionales para la gestión de datos y ciertas tareas antes hechas manualmente.
  
  
• Formación y desarrollo: Copilot también puede actuar como una herramienta que impulsa la formación y adecuación a procedimientos empresariales. Resulta muy útil para guiar a empleados a través de procedimientos complejos y ayudando en la adopción de nuevas tecnologías o procesos.

Casos de uso con Microsoft Copilot

✓ Gestión de correos electrónicos

La gestión de nuestro correo electrónico es un elemento esencial para mejorar la productividad en nuestro trabajo, puesto que pasamos muchas horas haciendo todo tipo de tareas con el correo.

Con la habilidad que tiene Copilot de entender el contexto y el contenido de los correos, puede crear respuestas a las consultas recibidas, basándose en las comunicaciones previas y en la información que tiene disponible.

Algunos ejemplos buenos de lo que Copilot puede hacer en Outlook, ordenado de lo que más me gusta a lo que menos:

- Resumir y sintetizar largas cadenas de correos electrónicos.
- Ponerte al día buscando y mostrando puntos clave en los últimos correos.
- Afinar el tono/ortografía de un correo escrito por uno mismo.
- Generar borradores desde 0 para responder a correos.

Copilot - Gestión de correos electrónicos

✓ Análisis de datos en Excel

En el núcleo de cualquier empresa se encuentra la necesidad de entender y aplicar los datos de una manera efectiva y en eso Excel tiene mucho que decir, y más ahora que Copilot nos facilita esta labor.

Microsoft Copilot nos va a permitir explorar grandes conjuntos de datos, identificar y aplicar el análisis adecuado, y presentar los resultados en formatos comprensibles y listos para ser compartidos, como tablas dinámicas o gráficos intuitivos.

Copilot también es capaz de reconocer patrones y correlaciones que quizás a nosotros nos pasarían desapercibidas, además de proponer insights que pueden aportar mucho valor.

De momento solo funciona con datos en formato tabla de Excel pero seguro que sus capacidades seguirán mejorando en el futuro.

Copilot - Análisis detallado de datos en Excel

✓ Creación de contenido en Word

Microsoft Copilot está redefiniendo la creación de contenido en hojas de Word, una herramienta fundamental para la comunicación y documentación de cualquier actividad.

Con Copilot en Word, el usuario puede dictar instrucciones simples o describir en lenguaje natural lo que desean comunicar, y la herramienta se encargará de plasmar esas ideas en texto bien estructurado y articulado.

Otra funcionalidad muy chula de Copilot en Word es la capacidad que tiene de extraer información relevante de otros documentos o bases de datos conectadas, para luego insertar automáticamente los datos pertinentes en el documento actual con el que estemos trabajando. Esto es particularmente útil para la redacción de informes técnicos, propuestas de proyectos o documentos legales, donde la claridad y la precisión son realmente importantes.

Copilot - Interfaz de usuario para generar texto

Aunque esta generación de contenido en Word ya es buena de por sí, está muy lejos de ser perfecta y siempre conviene retocarla y afinarla a nuestro gusto y estilo.

✓ Presentaciones dinámicas en PowerPoint

La creación de presentaciones atractivas en PowerPoint podemos decir que va a alcanzar una nueva dimensión con Microsoft Copilot, ya que nos va a ahorrar muchísimo tiempo en la creación de estas presentaciones.

Copilot sobresale aquí porque ofrece sugerencias de diseño basadas en el contenido del texto, lo que permite a cualquier usuario centrarse en el mensaje mientras deja el aspecto visual en manos de la IA. Esto asegura que cada diapositiva sea atractiva y coherente con el tema general de la presentación.

Más allá de lo visual, Copilot también puede asistir en la integración de datos relevantes, extrayendo cifras y estadísticas de documentos y bases de datos para incluirlas directamente en la presentación.

Al igual que el Copilot en Word, las presentaciones que genera Copilot están lejos de ser perfectas, pero nos pueden ahorrar un tiempo muy valioso, dándonos una base muy sólida para empezar.

Cómo empezar a usar Microsoft Copilot

Si estás dispuesto a empezar a usar Microsoft Copilot, lo primero que tienes que decidir es qué versión vas a utilizar. Básicamente tienes 2 opciones: la versión Pro, diseñada principalmente para uso personal y hogares, y la versión 365, enfocada a satisfacer las necesidades de las empresas.

Con la versión Pro de Copilot, disfrutarás de una experiencia personalizada y mejorada, que incluye características avanzadas como rendimiento acelerado y acceso prioritario a las últimas actualizaciones de la inteligencia artificial que alimenta la herramienta. Esta versión es ideal si buscas impulsar tu eficiencia en tareas individuales o algún proyecto personal. Puede ser integrada con tus aplicaciones de Microsoft 365 en la web y, con una suscripción adicional, en las aplicaciones de escritorio también.

Por otro lado, la versión 365 de Copilot está diseñada para integrarse a la perfección con todo tu entorno empresarial. Ofrece herramientas colaborativas y capacidades ampliadas que son muy prácticas para el ámbito corporativo. Esta versión es la adecuada si buscas aprovechar la IA para mejorar la productividad en tu organización, facilitar la colaboración en equipo y obtener buenos insights.

Una vez que hayas elegido y te hayas suscrito a tu Copilot, es crucial aprovechar al máximo todas sus capacidades. Microsoft proporciona una extensa documentación para sus usuarios, con guías paso a paso, mejores prácticas y consejos para optimizar el despliegue y uso de Copilot en tu entorno.

Un buen punto de partida es la página de recursos y aprendizaje de Microsoft Copilot donde encontrarás artículos y tutoriales que te ayudarán a familiarizarte con las funciones de Copilot y a integrarlas eficazmente en tu flujo de trabajo diario.

Estos recursos están diseñados para que puedas comenzar, y también para asegurarse de que estés utilizando Copilot de la manera más eficiente y productiva posible.

Preguntas Frecuentes sobre Microsoft Copilot

✓ ¿Qué tipo de tareas puede realizar Microsoft Copilot?

Microsoft Copilot es capaz de asistir en una diversidad de tareas, abarcando desde la redacción y optimización de correos electrónicos hasta la generación de documentos, análisis avanzados de datos y la creación de presentaciones. Gracias a su integración con Microsoft 365, Copilot facilita una colaboración más fluida entre aplicaciones clave como Outlook, Teams, Word, Excel y PowerPoint. Copilot también está disponible en otras aplicaciones de la Power Platform.

✓ ¿Cómo garantiza Microsoft la privacidad y seguridad en Copilot?

Microsoft prioriza la seguridad y la privacidad en todos sus productos. Copilot garantiza la protección de datos mediante protocolos de cifrado, autenticación y cumplimiento de normativas internacionales. Esto asegura que la información manejada por Copilot se procese de manera segura, respetando la privacidad del usuario y alineándose con las expectativas de seguridad empresarial más exigentes. Para más info, puedes ver Datos, privacidad y seguridad para Microsoft Copilot para Microsoft 365 | Microsoft Learn.

✓ ¿Es necesario tener conocimientos avanzados de IA para usar Copilot?

Usar Microsoft Copilot no requiere de conocimientos avanzados en inteligencia artificial. Su diseño tiene el propósito de hacer accesible la IA para todo el mundo, facilitando una experiencia de usuario fluida y directa mediante una interfaz sencilla y el uso de lenguaje natural. Esto permite a cualquier usuario interactuar con Copilot de manera sencilla, sin la necesidad de comprender los complejos mecanismos que operan detrás de escena.

✓ ¿Cuánto cuesta Copilot?

La versión Pro para hogares tiene un coste de 22€/mes por usuario.
La versión 365 tiene un precio de 28,10€/mes por usuario.


* Artículo de David González *

David González Ramos

Consultor freelance en automatización de procesos y tareas en davizgonzalez.com

BIO

Desarrollo soluciones integrales de automatización y business intelligence. En los últimos años, he transformado la eficiencia de multitud de empresas que buscan una nueva manera de trabajar y hacer las cosas.

Correo electrónico: david.gonzalez@bimetrick.com
Web/blog: Blog - David González (davizgonzalez.com)
Linkedin: David González Ramos
Twitter/X: @dgr_bi

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Estrategias para crear contraseñas irrompibles en la web y proteger tu identidad online

La seguridad de nuestras contraseñas y la protección de nuestra información personal son pilares fundamentales para salvaguardar nuestra privacidad. En un mundo donde la conexión en línea es la norma y los datos personales son un activo valioso, la creación de contraseñas seguras se ha convertido en una tarea esencial para cualquier usuario consciente de su seguridad en la web.


Desde la elección de combinaciones complejas de caracteres hasta la implementación de medidas avanzadas de autenticación, el arte de proteger nuestras cuentas y datos ha evolucionado con la misma rapidez que las amenazas cibernéticas.

Este artículo ofrecerá estrategias innovadoras y consejos prácticos para crear contraseñas que desafíen incluso a los más astutos ciberdelincuentes.

✓ Longitud mínima y complejidad

La longitud y complejidad de una contraseña son elementos cruciales para su seguridad. Contraseñas cortas son vulnerables a ataques de fuerza bruta, donde un atacante prueba todas las combinaciones posibles de caracteres para encontrar la correcta.

• Para establecer una contraseña segura se recomiendan al menos 12 caracteres. Cuantos más caracteres, mejor.
• Combina letras tanto en minúsculas como en mayúsculas, números y caracteres especiales (@,!,#,$,% ...) para incrementar la complejidad y fortalecerla contra posibles ataques.
• Ejemplo de contraseña débil: abc123.
• Ejemplo de contraseña segura: P@ssw0rd!3#6$4/9.8.

✓ No uses datos personales

Las contraseñas no deben contener información personal fácilmente accesible o relacionada contigo, como nombres, fechas de nacimiento, o datos familiares.

• Los ciberdelincuentes pueden obtener esta información de redes sociales, registros públicos o datos filtrados en brechas de seguridad.
• Evita palabras obvias y secuencias numéricas predecibles.
• Ejemplo de contraseña insegura: Maria1985!.

✓ Frase memorable o acertijos

Otra técnica efectiva es crear una frase memorable y modificarla con números y caracteres especiales.

• Las frases largas pueden ser más fáciles de recordar para ti, pero difíciles de adivinar para un agente malintencionado.
• Modifica la frase con reemplazos de letras por números, símbolos o combinaciones alfanuméricas.
• Ejemplo de frase: "La música es vida y alegría".
• Ejemplo de contraseña segura:
  L@Mus1c4EsV!d@&Al3gr1@.

✓ Contraseñas únicas

Reutilizar contraseñas es peligroso, ya que si una contraseña es comprometida en un sitio, un atacante podría acceder a otras cuentas.

• Utiliza una contraseña única para cada cuenta o servicio en línea.
• Considera el uso de un administrador de contraseñas para generar y almacenar contraseñas de forma segura.
• Ejemplo: usar "P@ssw0rd!23" para todas las cuentas aumenta el riesgo de que todas ellas sean comprometidas si una sola lo está.

Gestores de contraseñas populares:

Gratuitos:

1. Bitwarden: open-source, sin límite de dispositivos, sincronización en la nube.
2. KeePass: open-source, mayor control sobre la seguridad, requiere configuración manual.
3. NordPass: bóveda segura para archivos, VPN integrada (versión premium).

De pago:

1. 1Password: interfaz intuitiva, integración multiplataforma, almacenamiento de documentos.
2. LastPass: amplia compatibilidad con navegadores, compartir contraseñas de forma segura.
3. Dashlane: monitorización de la web oscura, autocompletar formularios, VPN integrada.

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✓ Cambio regurlar

Cambiar las contraseñas con regularidad reduce el tiempo durante el cual una contraseña comprometida puede ser explotada.

• La frecuencia de cambio depende del nivel de sensibilidad de la cuenta y la información que protege.
• Cambia tu contraseña después de eventos importantes como pérdida de dispositivos, sospechas de compromiso o brechas de seguridad.
• Por ejemplo, cambia las contraseñas cada 3 meses, o después de eventos como la divulgación pública de una base de datos.

✓ Autenticación de dos factores (2FA)

2FA añade una capa adicional de protección al requerir un segundo método de verificación además de la contraseña.

• A menudo utiliza algo que el usuario sabe (contraseña) y algo que el usuario posee (teléfono, aplicación de autenticación, llave física).
• El código de 2FA es temporal y único, lo que hace que el acceso sea más seguro.
• Por ejemplo, puedes utilizar una aplicación de autenticación como Google Authenticator o recibir un código por mensaje de texto.

✓ Verificación de vulnerabilidades

Utiliza servicios como Have I Been Pwned para verificar si tus contraseñas han sido comprometidas en brechas de datos.

• Estas herramientas comprueban si tus contraseñas han sido filtradas en bases de datos de contraseñas comprometidas.
• Pueden ayudarte a saber si necesitas cambiar una contraseña comprometida. Por ejemplo, introducir una dirección de email en el sitio web para ver si ha sido incluida en bases de datos de contraseñas comprometidas.

✓ Concienciación sobre Phishing

Capacitar a los usuarios para reconocer correos electrónicos y sitios web de phishing que intentan robar información de inicio de sesión.

• Phishing es una de las tácticas más comunes y exitosas de los ciberdelincuentes.
• Los correos electrónicos de phishing a menudo parecen provenir de fuentes legítimas y solicitan información confidencial.

✓ Actualización constante

Mantén tu sistema operativo, navegadores y aplicaciones actualizados para evitar vulnerabilidades conocidas.

• Frecuentemente, los ciberdelincuentes aprovechan las debilidades en el software que no ha sido actualizado.
• Utiliza herramientas de seguridad como firewalls y antivirus.
• Instala parches de seguridad, actualiza firmware de routers, y utiliza redes privadas virtuales (VPN) en redes públicas.

Al seguir estas recomendaciones, los usuarios pueden fortalecer la seguridad de sus contraseñas y proteger sus cuentas y datos personales en línea. Cada medida, desde la elección de contraseñas sólidas hasta la implementación de 2FA y la vigilancia activa, contribuye a una postura de seguridad más robusta en el mundo digital de hoy en día. Recuerda que la seguridad en línea es un esfuerzo continuo que requiere atención y acción constante.

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Desbloqueando la IA: Google introduce Gemma, un modelo de código abierto para todos

Google da un giro hacia la universalización de la inteligencia artificial (IA) con el lanzamiento de Gemma, un modelo de lenguaje de código abierto de dimensiones significativas. Ahora, desarrolladores, investigadores y amantes de la IA pueden explorar un universo de posibilidades sin restricciones, invitados a crear el futuro de la tecnología.


Esta iniciativa busca democratizar el acceso a la inteligencia artificial a través de la liberación de dos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) de código abierto: Gemma 2B y Gemma 7B.

Los modelos Gemma han sido diseñados sobre la base técnica y de infraestructura de Gemini, el más grande y potente disponible hoy en día, permitiendo que tanto Gemma 2B como 7B (la letra B representa los 'Billones' de parámetros de configuración) alcancen un rendimiento excepcional para su tamaño, superando a otros modelos de código abierto como Llama-2 (la IA de código abierto de Meta).

La distinción clave entre Gemma y Gemini radica en su enfoque: Gemma está dirigido principalmente a desarrolladores, mientras que Gemini está orientado a satisfacer las necesidades del consumidor final.

Además, estos modelos pueden ejecutarse directamente en un portátil u ordenador de sobremesa de cualquier desarrollador, lo que permite capacidades de IA ampliamente accesibles.

Lo más destacado es que, a pesar de su tamaño, Gemma supera a modelos considerablemente más grandes en benchmarks (comparativas de rendimiento) clave, manteniendo altos estándares de seguridad y responsabilidad en sus resultados.

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Características principales

✓ Código abierto

Los desarrolladores de todo el mundo pueden acceder y modificar libremente el código de los modelos, lo que permite una mayor transparencia, colaboración e innovación en el campo de la IA.

✓ Escalabilidad

Los modelos Gemma se pueden ejecutar en una amplia gama de dispositivos, desde potentes servidores en la nube hasta dispositivos móviles de bajo consumo, lo que los hace accesibles para una gran variedad de proyectos.

✓ Eficiencia

Los modelos están optimizados para un uso eficiente de la energía y la memoria, lo que los hace más sostenibles y económicos.

✓ Responsabilidad

Google ha puesto a disposición un kit de herramientas de IA responsable que ayuda a los desarrolladores a crear aplicaciones éticas y seguras.

El kit de herramientas incluye:

• Clasificación de seguridad avanzada: proporciona una metodología única que permite construir clasificadores de seguridad robustos con pocos ejemplos, asegurando la protección de las aplicaciones y usuarios.
  
  
• Herramientas de depuración intuitivas: con esta herramienta de depuración de modelos, podrás investigar fácilmente el comportamiento de Gemma, identificar posibles problemas y solucionarlos rápidamente.
  
  
• Guía de buenas prácticas: accede a las mejores prácticas en el desarrollo e implementación de grandes modelos de lenguaje.
  
  

Apoyo para investigación y desarrollo:

Gemma está pensada para la comunidad de desarrolladores e investigadores que impulsan la innovación en inteligencia artificial.

• Acceso gratuito en Kaggle: inicia tu proyecto con Gemma sin coste alguno utilizando el acceso gratuito en la plataforma Kaggle.
  
  
• Capa gratuita para notebooks Colab: utiliza los recursos sin restricciones con la capa gratuita de Gemma en Colab Notebooks.
  
  
• $300 en créditos para Google Cloud: como nuevo usuario de Google Cloud, recibirás $300 en créditos para comenzar tus proyectos con Gemma.
  
  
• Créditos para investigadores: los investigadores pueden solicitar créditos de hasta $500,000 en Google Cloud para acelerar aún más sus investigaciones con Gemma.
  
  

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Speakspots: la IA española gratuita para planificar viajes que te responde por WhatsApp

Es muy probable que no hayas escuchado hablar de Speakspots, aunque lleva funcionando en España desde el verano de 2021. Un año antes del lanzamiento de ChatGPT, lancé en España la versión 1.0 de Speakspots: una IA para planificar viajes inteligentes con decenas de algoritmos de desarrollo propio en JavaScript.


Si te pica la curiosidad, puedes encontrar algunas noticias que publicaron el Diario Menorca o Mew Magazine sobre nuestro lanzamiento en 2021:

SpeakSpots nace como una web app para organizar nuestra visita de forma práctica y sencilla, así como evitar que nos queden cosas pendientes por ver.

El joven menorquín Andrés Martínez, especializado en tecnología y analytics con un MBA en la prestigiosa London Business School, ha desarrollado esta plataforma.

SpeakSpots nos permite planificar nuestro viaje en función de nuestras fechas de visita y preferencias. Elegimos un destino, seleccionamos nuestras atracciones favoritas y el motor de inteligencia de la compañía (RoboSpots) personaliza el itinerario óptimo para nosotros, minuto a minuto.

Durante los últimos dos años que ha durado la beta, he estado trabajando en una versión 2.0 que acaba de ver la luz.

Hemos creado una integración a medida con la API de ChatGPT, que te permite hablar por WhatsApp con Speakspots. La API de ChatGPT actúa como traductor entre tu español y el JavaScript que habla Speakspots.

El resultado es: un guía turístico por WhatsApp.

Los algoritmos inteligentes propios de Speakspots

Speakspots se basa en más de 50.000 líneas de código en lógica JavaScript y una base de datos propia de más de 25.000 atracciones turísticas.

El motor de JavaScript es capaz de hacer más de 150.000 cálculos cada vez que un usuario crea un nuevo viaje, para encontrar el itinerario perfecto.

Factores como la distancia entre atracciones, la duración de visita de cada atracción, los horarios de apertura, el pronóstico de lluvia o el precio de las entradas son tenidos en cuenta cada vez que un usuario crea un viaje.

Cómo usar la herramienta

Desde la web de Speakspots, puedes buscar uno de los 30 destinos ya disponibles en Europa.





En España, tenemos ya disponibles 18 destinos.





Al seleccionar tu destino, sólo tienes que responder un cuestionario de 10 preguntas incluyendo tus fechas de viaje, presupuesto e intereses. En unos pocos segundos y más de 150.000 cálculos de media, Speakspots generará un itinerario minuto a minuto a tu medida.

Puedes añadir, eliminar o reprogramar atracciones de tu itinerario en un par de clicks si algo no te convence. Y finalmente, le das a "Guardar Itinerario" para activar tu itinerario en WhatsApp y empezar a chatear con Speakspots sobre tu itinerario o preguntarle cualquier otra cosa sobre tu destino.

La herramienta es 100% gratuita

Es una herramienta completamente gratuita. Podrás crear viajes sin límite y usar el asistente por WhatsApp hasta aburrirte. ¡De nada!


* Artículo de Andrés Martínez *

Andrés Martínez

Founder de Speakspots

BIO

Ex–Deloitte y Ex–Mastercard.

Emprendedor menorquín boot-strapped que ha invertido varios miles de euros de su bolsillo y cuatro años de su vida en desarrollar Speakspots.

Ha escrito más de 50.000 líneas de código en JavaScript (más líneas que la trilogía de El Señor de Los Anillos)... pero reconoce en la intimidad, que gran parte del código se lo ha escrito ChatGPT.

LinkedIn: Andrés Martínez

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