Marcando un año desde el lanzamiento de Dell AI Factory con NVIDIA, Dell Technologies (NYSE: DELL) anuncia nuevos avances de AI PC, infraestructura, software y servicios para acelerar la innovación de IA empresarial a cualquier escala. Dell Technologies News. Traducido al español
Ha estado lloviendo durante días cuando te desplazarás por la web y te encontrarás con una imagen de una hermosa playa con agua turquesa que brilla bajo el sol. ¿Dónde está eso, preguntas en voz alta y cómo puedo llegar allí? La respuesta es inmediata. Su asistente de IA no solo identifica la playa, sino que también reúne un plan de vacaciones completo para usted. Hablas de los detalles para refinar tu itinerario, obtienes algunos consejos para enfrentar el clima triste mientras tanto y comienzas a tocar una banda sonora sugerida para ayudar a levantar tu estado de ánimo. Las experiencias de IA se están volviendo cada vez más multimodales, lo que significa que pueden ir más allá de las simples indicaciones de texto — que escribes una pregunta; la herramienta responde — usando imágenes, audio y video para ver lo que ves en línea y escuchar lo que escuchas. Esas capacidades están ayudando a las últimas herramientas de IA a obtener una imagen más completa de lo que está buscando hacer, todo mientras le brinda formas más intuitivas de interactuar con la tecnología y obtener información aún más rápida y fácilmente. Al igual que los cerebros humanos absorben información de texto, imágenes y audio simultáneamente, con los investigadores de IA multimodales que han trabajado para “colapsar todas estas capacidades en un modelo universal,” dice Ryan Volum, quien guía el desarrollo de productos de IA en Microsoft. “Weirre le da más y más del mundo que vemos como humanos.” Si bien los modelos de IA multimodal no son completamente nuevos, están comenzando a tener un impacto en el mundo real con herramientas para ayudar a los médicos a diagnosticar y tratar a los pacientes con más precisión y las agencias meteorológicas predicen más tormentas severas precisión. Cada vez más, la inteligencia artificial nos encontrará donde estamos para que pueda comprender mejor nuestras necesidades y satisfacerlas de manera más proactiva. Las herramientas multimodales también están ayudando a las personas a simplificar asuntos más mundanos —, como cuando Volum recientemente intentó elegir entre diferentes opciones de seguro de salud. En lugar de tener que estudiar detenidamente el lenguaje denso de cada plan, Volum recurrió a Copilot Visión, una característica de Microsoft que proporciona asistencia en tiempo real para hacer que navegar por la web sea menos abrumador. Con su permiso, Copilot Vision pudo ver todo en el sitio que estaba examinando — no solo texto, sino también gráficos e imágenes — y resumirlo todo para él en menos tiempo de lo que lo habría llevado a recorrer la primera línea. Luego respondió a sus preguntas en una conversación natural, trayendo información de otras fuentes para proporcionar un contexto que lo ayudó a decidir. “Fue capaz de conocerme en mi mundo” y ofrecer una mejor asistencia, dice Volum. Lo compara con la forma en que dos personas a menudo trabajan juntas para volar un avión. “Si tu copiloto en un avión solo podía escuchar lo que estás diciendo pero no podía ver lo que estás viendo, serían mucho menos útiles,” dice. “Pero debido a que pueden ver las nubes frente a ti, los indicadores del tablero, la telemetría del avión, ese copiloto puede ser mucho más útil, y hay mucho menos trabajo necesario para que el usuario comunique lo que necesita.” Cómo funcionan los modelos de IA multimodales — y qué pueden hacer Con la IA multimodal, los desarrolladores se han basado en los avances recientes con el lenguaje natural y han ampliado esas capacidades a diferentes entradas. Así como los modelos tradicionales de lenguaje grande (LLM) realizan tareas basadas en texto extrayendo conceptos codificados en lenguaje humano y pensamiento para hacer inferencias lógicas, resolver problemas y generar contenido, los modelos multimodales hacen lo mismo con otros modos de comunicación como voz y visuales. Los modelos están capacitados en grandes conjuntos de datos para identificar características clave en diferentes tipos de datos, como palabras y frases en texto, formas y colores en imágenes, o tonos y tonos en audio. Ordenan estas entradas y las conectan de manera unificada — vinculando una imagen de un gato a la palabra escrita y hablada, por ejemplo — y luego reconocen patrones para hacer conexiones entre modalidades. Una vez entrenado, un modelo puede traducir entre modos para comprender y crear contenido. Puede generar una imagen de direcciones habladas de alguien, por ejemplo, o crear audio a partir de una solicitud escrita. Estas capacidades ampliadas están ayudando clínicos y científicos, en particular, hacer grandes avances, dice Jonathan Carlson, quien dirige la investigación en ciencias de la salud y la vida en Microsoft Health Futures. Los LLM se utilizan durante las citas médicas para registrar y ordenar las conversaciones con los pacientes — incluso si la discusión rebotó entre los síntomas y las preguntas — para varias tareas de seguimiento que de otro modo requieren mucho tiempo y atención de un médico, como redactar un resumen después de la visita y una referencia a un especialista que el médico solo tiene que probar y firmar. Y los modelos multimodales van un paso más allá al aplicar esa capacidad de razonamiento para analizar píxeles imágenes médicas, identificar posibles tumores u otras anomalías que podrían ser difíciles de encontrar. La IA se puede usar para apoyar y validar el trabajo de un patólogo e incluso detectar cosas que un ojo humano podría perder, dice Carlson, o extrapolar para ayudar a diagnosticar enfermedades raras que tienen datos de entrenamiento limitados. “Ahora tenemos modelos que entienden conceptos codificados en imágenes y en lenguaje,” Carlson dice. “Así que puedes decir, ‘Hey, tengo una imagen de patología, muéstrame todas las células inmunes, identifico cualquier célula cancerosa sospechosa y avísame si hay algún biomarcador probable que pueda ayudarme a elegir el tratamiento adecuado.’ Una vez que tienes modelos que tienen estos conceptos ricos, en realidad es muy simple alinear esos conceptos y básicamente unirlos y terminar con esto rica experiencia donde ahora puedes hablar esencialmente con una imagen.” Esa capacidad ayuda a guiar a los médicos hacia más pruebas específicas y tratamientos precisosmejorar los
Intel permite a los socios integrar la IA en la infraestructura existente con sus nuevos sistemas Intel AI Edge, Edge AI Suites y el software Open Edge Platform. Qué hay Nuevo: Intel presentará sus nuevas iniciativas Intel® AI Edge Systems, Edge AI Suites y Open Edge Platform. Estas ofertas ayudan a agilizar y acelerar la adopción de IA en el límite en industrias como el comercio minorista, la fabricación, las ciudades inteligentes y los medios y el entretenimiento al simplificar la integración con la infraestructura existente. “Nuestros clientes desean expandir el uso de la IA en su infraestructura y flujos de trabajo existentes al límite, asegurando que cumplan con su costo total de propiedad y alcancen los objetivos de potencia y rendimiento. Con décadas de experiencia en el borde, estamos llevando nuestras ofertas de IA de borde y estamos un paso más allá con Intel AI Edge Systems, Edge AI Suites y Open Edge Platform para acelerar la entrega de soluciones listas para IA en todo el ecosistema — Dan Rodriguez, vicepresidente corporativo de Intel y gerente general de Edge Computing Group Por Qué Importa: Edge AI se está convirtiendo en un motor esencial de la innovación empresarial. Gartner pronostica que para fines de 2025, el 50% de los datos administrados por la empresa se procesarán fuera de los centros de datos tradicionales o la nube — en lugares como tiendas minoristas, plantas de fabricación e instalaciones de atención médica. Para 2026, al menos la mitad de las implementaciones de computación de borde implicarán aprendizaje automático1. Con más de 100,000 implementaciones de borde del mundo real con socios, muchos aprovechando la IA hoy en día, Intel entiende los desafíos únicos de la IA de borde.Estos desafíos varían significativamente según la industria, y cada uno tiene distintas necesidades de rendimiento y potencia. Lo que funciona para los proveedores de la nube no es adecuado para las empresas al límite, que necesitan mantener las plataformas y el software existentes, al tiempo que integran IA, para obtener el mejor costo total de propiedad (TCO) y eficiencia energética. A diferencia de los grandes centros de datos con infraestructura de IA dedicada, las implementaciones de IA de borde deben integrarse sin problemas en sistemas de TI preexistentes en entornos con limitaciones de espacio, baja potencia y sensibles a los costos. Intel AI Edge Systems, junto con Edge AI Suites y Open Edge Platform, abordan estos desafíos basándose en la base tecnológica generalizada de Intel en el borde. Estos esfuerzos empoderan al ecosistema para llevar la IA de vanguardia al mercado de manera más rápida y eficiente. El enfoque de borde abierto permite a Intel ofrecer consistentemente un mejor rendimiento de extremo a extremo y TCO general en una variedad de industrias clave. En un caso de uso de análisis de video de IA de borde, las operaciones tera por segundo (TOP) por sí solas no ofrecen necesidades de rendimiento del mundo real. Al comparar los procesadores Intel® Core™ Ultra con la competencia líder de IA, aunque la competencia puede liderar en TOP, Intel ofrece un aumento de hasta 2.3x en el rendimiento de la tubería de extremo a extremo y hasta 5x mejor rendimiento por dólar2. (~0 KB) Cómo un Ecosistema Abierto Acelera Edge AI: Si bien muchas implementaciones de borde hoy en día incorporan IA utilizando el aprendizaje automático tradicional y la visión por computadora, los sistemas Intelligence AI Edge, Edge AI Suites y Open Edge Platform están diseñados para acelerar el despliegue de aplicaciones avanzadas de IA. A través de un sólido ecosistema de socios de confianza, Intel permite a las empresas abordar desafíos específicos de la industria e impulsar la innovación en las implementaciones de IA de vanguardia. Lo que el Ecosistema Está diciendo: Lea una hoja de cotizaciones con testimonios de socios participantes incluyendo Cisco Compute, Lenovo, Red Hat, Wind River Systems y otros. Más Contexto: Portafolio de IA Edge de Intel (Intel.com) La Pequeña Impresión: 1 Gartner®, Hyperscalers Stretching to the Digital Edge, Por Thomas Bittman, 24 de julio de 2023. 2 Basado en mediciones/estimaciones/cálculos internos de Intel a partir de enero de 2025; Intel® Core™ Ultra 7 Processor 265H en comparación con Nvidia Jetson Orin AGX 64GB ofrece un rendimiento de decodificación de medios 3.5x más alto, un rendimiento de tubería E2E 2.3x más alto y hasta 5.0x más alto Rendimiento/$ respectivamente Según lo medido en E2E Pipeline Workloads: Edge AI Video Analytics Workload: 1080p30 HEVC decodifica + preprocesamiento + detección usando Yolov5s_640 @ 5fps 1 objeto por cuadro + clasificación usando Mobilenet-V2 @ 5 inf/s/str + Resnet50 @ 5 inf/s/str El rendimiento varía según el uso, la configuración y otros factores. Obtenga más información en intel.com/performanceindex. Intel News. Traducido al español
Hoy, en HP Amplify 2025, anunciamos el «las primeras impresoras del mundo en protegerse contra ataques de computadoras cuánticas1.» La amenaza de que las computadoras cuánticas rompan la criptografía asimétrica – los algoritmos en los que se basa nuestro mundo digital – crecen cada año. Los expertos creen que hay hasta un 34% de probabilidad de esto sucediendo en 2034. Esto pondría en riesgo las comunicaciones cifradas, comprometería las firmas digitales existentes utilizadas para verificar la integridad del firmware y el software, y disolvería la confianza digital. Sin resiliencia cuántica, una impresora que se enfrenta a un ataque cuántico a nivel de firmware estaría completamente expuesta a través de actualizaciones de firmware maliciosas, lo que le daría al atacante un control sigiloso, persistente y total del dispositivo. Esta es la razón por la cual las nuevas impresoras HPV de la serie 8000 –, incluidas las impresoras HP Color LaserJet Enterprise MFP 8801, Mono MFP 8601 y LaserJet Pro Mono SFP 8501, están diseñadas con resistencia cuántica para protegerse contra los ataques cuánticos del futuro, ofreciendo: Como parte del compromiso continuo de HP con la innovación en seguridad, esta integración ejemplifica nuestra dedicación a la implementación de algoritmos de resistencia cuántica como una capa de seguridad fundamental en nuestras carteras de PC e impresoras. Por ejemplo, el año pasado HP anunció el las primeras PC del mundo con protección de firmware contra ataques de computadoras cuánticas. Para defenderse de la creciente amenaza cuántica, las organizaciones deben planear la transición a la criptografía resistente a la cuántica a través de su infraestructura de TI. El gobierno federal de Estados Unidos se ha comprometido a quea partir de 2027, solo pretende adquirir dispositivos para Sistemas de Seguridad Nacional si su firmware y software están protegidos con la firma de código criptográfico resistente a los cuánticos. La mayoría de las ventas contractuales y los acuerdos de Servicios de Impresión Administrada (MPS) abarcan de tres a cinco años. Por lo tanto, las organizaciones deberán incorporar criptografía resistente a la cuántica en su próxima decisión de compra de impresión para cumplir con la línea de tiempo de migración de 2027 del gobierno de los Estados Unidos, maximizar la seguridad del dispositivo y proteger la integridad de sus dispositivos de impresión. Más detalles sobre este tema, incluidas las recomendaciones de HP Inc.’s para organizaciones, se pueden encontrar aquí en nuestro blog sobre preparándose para proteger la criptografía contra las computadoras cuánticas. HP Blog. Traducido al español
Cisco Secure AI Factory con NVIDIA abre nuevos caminos en infraestructura y seguridad de IA al tiempo que acelera y simplifica la adopción de IA empresarial Resumen de Noticias: GTC, San José, 18 de marzo de 2025 — Cisco [NASDAQ: CSCO] presentó hoy una arquitectura de fábrica de IA con NVIDIA que pone la seguridad en su núcleo. Esta colaboración con NVIDIA se basa en la asociación ampliada que se anunció el mes pasado, y las compañías se han movido rápidamente para proporcionar arquitecturas de referencia validadas hoy. Juntas, las empresas están desarrollando el Cisco Secure AI Factory con NVIDIA para simplificar drásticamente la forma en que las empresas implementan, administran y aseguran la infraestructura de IA a cualquier escala. “AI puede desbloquear oportunidades innovadoras para la empresa,” dijo Chuck Robbins, Presidente y CEO de Cisco. “Para lograr esto, la integración de redes y seguridad es esencial. Las soluciones confiables e innovadoras de Cisco y NVIDIA capacitan a nuestros clientes para aprovechar todo el potencial de AI de manera simple y segura “las fábricas de IA están transformando cada industria, y la seguridad debe integrarse en cada capa para proteger los datos, las aplicaciones y la infraestructura,” dijo Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA. “Juntos, NVIDIA y Cisco están creando el plan para asegurar AI—, dando a las empresas la base que necesitan para escalar AI con confianza mientras protegen sus activos más valiosos El desarrollo y la entrega de aplicaciones de IA requieren una infraestructura escalable de alto rendimiento y una cadena de herramientas de software de IA. Asegurar esta infraestructura y el software de IA requiere una nueva arquitectura – que incorpore seguridad en todas las capas de la pila de IA y se expanda y adapte automáticamente a medida que cambia la infraestructura subyacente. La asociación de Cisco y NVIDIAia en la plataforma de red NVIDIA Spectrum-XTM Ethernet proporciona la base para Cisco Secure AI Factory con NVIDIA. Cisco está integrando soluciones de seguridad como Cisco Hypershield, para ayudar a proteger las cargas de trabajo de IA y Cisco AI Defense, para ayudar a proteger el desarrollo, la implementación y el uso de modelos y aplicaciones de IA. Juntos,Cisco y NVIDIA proporcionarán a los clientes la flexibilidad para diseñar la infraestructura para sus necesidades específicas de IA sin sacrificar la simplicidad operativa o la seguridad. Construyendo una Fábrica de IA Segura Las fábricas de IA – los centros de datos diseñados específicamente para impulsar las cargas de trabajo de IA – están diseñados para ser más modulares, escalables y ágiles, pero las organizaciones también deben mirar más allá de la potencia de cómputo sin procesar. Las fábricas de IA deben abordar desafíos de seguridad nuevos y complejos. El recientemente publicado Informe de seguridad del estado de IA de Cisco analiza docenas de vectores de amenazas específicos de IA y más de 700 piezas de legislación relacionada con IA para resaltar los desarrollos clave de un panorama de seguridad de IA en rápida evolución. Las organizaciones que abordan estratégicamente tanto su infraestructura de IA como los desafíos de seguridad simultáneamente serán más ágiles, escalarán más rápido y obtendrán valor comercial más rápido. Se espera que Cisco Secure AI Factory con NVIDIA se base en la capacidad única de companies’ para ofrecer redes de IA flexibles y opciones de tecnología de pila completa que aprovechen la arquitectura conjunta planificada. La asociación reunirá tecnologías de Cisco, NVIDIA y nuestros socios del ecosistema en una arquitectura de fábrica de IA segura para clientes empresariales, que incluye: Cisco Secure AI Factory con NVIDIA incluye seguridad en todas las capas: Cisco y NVIDIA aportan una comprensión única de las necesidades de infraestructura de IA del cliente y, al combinar sus conocimientos, pueden ofrecer modelos de implementación flexibles junto con arquitecturas de referencia comprobadas. Secure AI Factory proporcionará a los clientes empresariales una infraestructura de IA escalable y de alto rendimiento que respalda a los clientes en cualquier etapa de su viaje e incorpora seguridad en todo momento. Cisco Secure AI Factory con NVIDIA tendrá opciones de implementación flexibles, que incluyen: «En el mercado actual de rápido movimiento, las empresas necesitan más que solo tecnología, necesitan soluciones integrales que aborden sus desafíos más apremiantes. Veo a Cisco y NVIDIA combinando sus fortalezas para ofrecer soluciones integradas que creo que impulsarán la innovación, simplificarán la implementación y agilizarán las operaciones, dijo Patrick Moorhead, Fundador, CEO y Analista Jefe de Moor Insights & Strategy. “AI no es fácil, pero la combinación de los dos podría ser un ‘easy button’ para la infraestructura de IA. Al hacer que la infraestructura de IA sea más fácil de adoptar y administrar, podrían empoderar a las empresas para acelerar la transformación digital y lograr sus objetivos estratégicos con más confianza.» Cisco y NVIDIA: El viaje hacia una arquitectura validada y unificada Moverse rápidamente es crucial para satisfacer la demanda actual de infraestructura de IA, y Cisco y NVIDIA han progresado como parte de la colaboración anunciada en febrero de 2025. Cisco ha desarrollado nuevas arquitecturas de referencia con opciones de implementación para Cisco Nexus Hyperfabric AI o Cisco Nexus 9000 Series Switches validados y basados en la NVIDIA Enterprise Reference Architecture para HGX H200 y Spectrum-X. Disponibilidad Se espera que las soluciones basadas en Cisco Secure AI Factory con arquitectura NVIDIA estén disponibles para su compra antes del final del año calendario 2025. Muchos de los componentes tecnológicos individuales incluidos en la arquitectura están disponibles en la actualidad. Recursos Adicionales CISCO News. Traducido al español
En Argentina, las empresas de todos los tamaños están avanzando en sus procesos de mejora de la competitividad frente a un mundo cambiante. En Argentina, las empresas de todos los tamaños están avanzando en sus procesos de mejora de la competitividad frente a un mundo cambiante. En este contexto, SAP decidió indagar cuál es el rol de la inteligencia artificial (IA) en este proceso y cuáles son los avances que empresas de todos los segmentos han logrado hasta el momento. Dado que las empresas pequeñas y medianas conforman más del 95% del ecosistema empresarial argentino, vale destacar que el 50% de las medianas empresas encuestadas y el 47% de las pequeñas aseguran que ya están obteniendo resultados positivos de sus inversiones en inteligencia artificial, según un estudio reciente patrocinado por SAP “Inteligencia artificial en el mundo corporativo” para el que se consultó a 200 tomadores de decisión en el país (1200 en la región). El resto espera alcanzar estos objetivos entre los próximos 12 a 24 meses, excepto un pequeño porcentaje de empresas chicas (10%) que calcula que se producirá entre dos y cuatro años. La “experiencia del cliente” es el principal motivador a la hora de implementar IA para el 57% de las empresas de estos segmentos: 63% en medianas y 60% en pequeñas, en ambos casos, por encima del 59% del promedio de Latinoamérica. Le siguen “productividad y eficiencia” y “mantenerse a la vanguardia tecnológica” y “adelantarse a la competencia”. Los objetivos buscados están alineados con los aspectos en los que el uso de lA resultó más beneficiosa: eficiencia, mejor atención al cliente y reducción de costos, opciones elegidas homogéneamente por la gran mayoría de los encuestados. Las áreas en las que se utiliza con más frecuencia son servicio al cliente (69%), marketing y comunicaciones (42%), recursos humanos (28%), ventas (23%) e IT (22%). También se encuentran casos de uso emergentes en áreas como operaciones, sostenibilidad, finanzas y legales. La percepción sobre el impacto de esta tecnología también resulta positiva en los segmentos de organizaciones medianas y pequeñas: 49% y 55%, respectivamente, la ven como una herramienta para automatizar procesos y enfocarse en lo importante (contra un 65% de las empresas grandes), mientras que 61% y 56% estiman que generará un impacto importante en sus industrias (77% entre las corporaciones). Entre los obstáculos, la falta de claridad sobre cómo incorporar IA en los procesos de negocio es la principal barrera, señalada por el 39% de las medianas y el 33% de las pequeñas. Además, el 21% de las primeras asegura que no es una prioridad para el negocio, mientras que el 24% de las segundas afirma no contar con personal calificado. Otras preocupaciones involucran la dificultad para medir el impacto de las inversiones y los potenciales problemas de ciberseguridad. Finalmente, entre los resultados que arrojó el estudio, el 53% de los tomadores de decisión encuestados reportan que planean incrementar la inversión con respecto a 2024. “Este estudio refleja lo que escuchamos en las conversaciones con nuestros clientes La IA tiene el potencial de impactar positivamente en múltiples procesos de negocio, optimizando recursos y generando nuevas oportunidades”, comentó Fernanda Pérez, gerente general de SAP Argentina. “Para aprovechar al máximo lo que ofrece la IA es indispensable contar con datos robustos y confiables”. “Uno de los anuncios de este año para SAP es el lanzamiento de SAP Business Data Cloud, una innovadora solución que permite armonizar todos los datos empresariales de SAP y de terceros en una organización, para alimentar modelos de IA aplicada en los procesos de negocio”, agregó Joel Rodríguez, científico de datos en el BTP AI – Global Center Of Excellence de SAP. “SAP tiene como objetivo ser la empresa líder en inteligencia artificial aplicada al ámbito empresarial. Estamos comprometidos en apoyar a nuestros clientes de todos los tamaños y sectores en su camino de transformación e innovación”, expresó Claudia Boeri, presidenta de SAP Región Sur de Latinoamérica. SAP News. Traducido al español
El 26 de marzo, Samsung Electronics celebrará el evento “Welcome to Bespoke AI” en Seúl, Corea, donde presentará su nueva línea de electrodomésticos y su estrategia para este año, bajo el lema “Home Living Made Simple.” JH Han, Vice Chairman e CEO de Samsung Electronics, subirá al escenario como orador principal y presentará la visión y la estrategia de Samsung para “AI Home”, así como una amplia gama de nuevos productos Bespoke AI para el mercado global. Antes del próximo evento, Samsung lanzó un video teaser que muestra un smartphone, un refrigerador y una lavadora conectados a SmartThings, destacando la comodidad de Samsung AI Home, donde los dispositivos conectados con IA interactúan a la perfección. Podrá encontrar más información sobre estos nuevos productos en el Newsroom de Samsung a partir del 26 de marzo. Samsung News.
Una colaboración de OpenAI y MIT Media Lab Research. Las personas usan chatbots de IA como ChatGPT de muchas maneras: hacer preguntas, despertar la creatividad, resolver problemas e incluso para interacciones personales. Este tipo de herramientas pueden mejorar la vida diaria, pero a medida que se usan más ampliamente, surge una pregunta importante que enfrenta cualquier nueva tecnología: ¿Cómo afectan las interacciones con los chatbots de IA al bienestar social y emocional de las personas? ChatGPT no está diseñado para reemplazar o imitar las relaciones humanas, pero las personas pueden optar por usarlo de esa manera dado su estilo de conversación y capacidades de expansión. Comprender las diferentes formas en que las personas interactúan con los modelos puede ayudar a guiar el desarrollo de la plataforma para facilitar interacciones seguras y saludables. Para explorar esto, nosotros (investigadores en el MIT Media Lab y OpenAI) realizamos una serie de estudios para comprender cómo el uso de la IA implica un compromiso emocional—lo que llamamos uso afectivo—puede afectar el bienestar de users’. Nuestros hallazgos muestran que ambos modelo y usuario los comportamientos pueden influir en los resultados sociales y emocionales. Los efectos de la IA varían según la forma en que las personas eligen usar el modelo y sus circunstancias personales. Esta investigación proporciona un punto de partida para estudios adicionales que pueden aumentar la transparencia y fomentar el uso responsable y el desarrollo de plataformas de IA en toda la industria. Nuestro enfoque Queremos entender cómo las personas usan modelos como ChatGPT, y cómo estos modelos a su vez pueden afectarlos. Para comenzar a responder a estas preguntas de investigación, realizamos dos estudios paralelos1 con diferentes enfoques: un estudio observacional para analizar patrones de uso en la plataforma del mundo real y un estudio intervencionista controlado para comprender los impactos en los usuarios. Estudio 1: El equipo de OpenAI realizó un análisis automatizado a gran escala de casi 40 millones de interacciones de ChatGPT sin participación humana para garantizar la privacidad del usuario2. El estudio combinó este análisis con encuestas de usuarios específicas, lo que nos permitió obtener información sobre el uso en el mundo real, correlacionando el sentimiento autoinformado de users’ con ChatGPT con los atributos de las conversaciones de los usuarios, para ayudar a comprender mejor los patrones de uso afectivo. Estudio 2: Además, el equipo del MIT Media Lab realizó una Prueba Controlada Aleatoria (ECA) con casi 1,000 participantes que usaron ChatGPT durante cuatro semanas. Esto Aprobado por IRB(se abre en una ventana nueva), estudio controlado pre-registrado(se abre en una ventana nueva)fue diseñado para identificar ideas causales sobre cómo las características específicas de la plataforma (como la personalidad y la modalidad del modelo) y los tipos de uso podrían afectar a los estados psicosociales autoinformados de los usuarios, centrándose en la soledad, las interacciones sociales con personas reales, la dependencia emocional del chatbot de IA y el uso problemático de la IA. Modalidad “Hey ChatGPT, ¡obtuve ese trabajo que solicité!” Voz atractiva Ember Sol Voz neutral Ember Sol Texto ¡Felicitaciones! ¡Eso es una noticia fantástica! ¿Cómo te sientes al comenzar el nuevo trabajo? Tarea Ejemplos de indicaciones de conversación diarias proporcionadas a los usuarios Conversaciones personales Ayúdame a reflexionar sobre lo que estoy más agradecido en mi vida. Conversaciones no personales Discuta si el trabajo remoto mejora o reduce la productividad general de las empresas. Conversaciones abiertas N/A Lo que encontramos Al desarrollar estos dos estudios, buscamos explorar temas sobre cómo las personas usan modelos como ChatGPT para el compromiso social y emocional, y cómo esto afecta su bienestar autoinformado. Nuestros hallazgos incluyen: Estos estudios representan un primer paso crítico para comprender el impacto de los modelos avanzados de IA en la experiencia y el bienestar humanos. Aconsejamos no generalizar los resultados porque hacerlo puede oscurecer los hallazgos matizados que resaltan las interacciones no uniformes y complejas entre las personas y los sistemas de IA. Esperamos que nuestros hallazgos alienten a los investigadores tanto de la industria como de la academia a aplicar las metodologías presentadas aquí a otros dominios de la interacción humano-IA. Conclusión Estamos enfocados en construir IA que maximice el beneficio del usuario y minimice los daños potenciales, especialmente en torno al bienestar y la dependencia excesiva. Llevamos a cabo este trabajo para mantenernos a la vanguardia de los desafíos emergentes, tanto para OpenAI como para la industria en general. También nuestro objetivo es establecer expectativas públicas claras para nuestros modelos. Esto incluye actualizar nuestro Modelo Spec(se abre en una ventana nueva)para proporcionar una mayor transparencia en los comportamientos, capacidades y limitaciones previstos por los ChatGPT. Nuestro objetivo es liderar la determinación de estándares de IA responsables, promover la transparencia y garantizar que nuestra innovación priorice el bienestar del usuario. Lea más en nuestro informe completo aquí(se abre en una ventana nueva). También puede leer el informe de MIT Media Labs en nuestro RCT aquí(se abre en una ventana nueva). Limitaciones Nuestros estudios tienen varias limitaciones importantes a tener en cuenta al interpretar los hallazgos. Los hallazgos aún no han sido revisados por pares por la comunidad científica, lo que significa que deben interpretarse con cautela. Además, los estudios se realizaron en función del uso de ChatGPT y en la plataforma ChatGPT, y los usuarios de otras plataformas de chatbot de IA pueden tener diferentes experiencias y resultados. Aunque encontramos relaciones significativas entre las variables, no todos los hallazgos demuestran una causa y un efecto claros, por lo que se necesita investigación adicional sobre cómo y por qué el uso de IA afecta a los usuarios para guiar las decisiones de políticas y productos. Nuestro estudio incluyó encuestas de usuarios y los datos autoinformados podrían no capturar con precisión los sentimientos o experiencias reales de los usuarios’. Además, observar cambios significativos en el comportamiento y el bienestar puede requerir períodos más largos de estudio.Usamos clasificadores para razonar sobre señales afectivas en nuestro análisis automatizado; sin embargo, estos son imperfectos y pueden perder matices importantes. Finalmente, nuestra investigación se centró exclusivamente en las conversaciones en inglés con los participantes de los Estados Unidos, destacando la necesidad
La necesidad de arquitecturas de red probadas y probadas Muchas operaciones industriales dependen de las redes que les proporcionan sus proveedores de automatización. Estas redes predeterminadas a menudo se centran en las necesidades inmediatas y localizadas de equipos o procesos específicos. Si bien pueden ser buenos en su función prevista, con frecuencia se quedan cortos al abordar los desafíos más amplios de escala, seguridad e innovación en los entornos industriales modernos. Es posible que dichas redes no ofrezcan consistentemente el nivel de ciberseguridad necesario para proteger todas las operaciones y también puedan obstaculizar la adaptación rápida a las necesidades comerciales cambiantes, incorporar nuevos avances tecnológicos u ofrecer el nivel de rendimiento requerido para iniciativas críticas de la industria, como la modernización de la red de servicios públicos o en iniciativas de la Industria manufacturera 4.0, incluida la IA. Retrasar la modernización aumenta el riesgo de una interrupción significativa del negocio y la pérdida de cuota de mercado a competidores más ágiles. Por ejemplo, en una encuesta, Oxford Economics estima que el el costo anual total del tiempo de inactividad para las compañías Global 2000 es de $400 mil millonesresaltando la importancia de la escalabilidad, la resiliencia y la ciberseguridad para las operaciones digitales modernas que están impulsando a las organizaciones a modernizar su infraestructura de red. Lo que hace que el diseño de redes industriales sea desafiante Y, sin embargo, la modernización de la red para casos de uso clave de la industria no está exenta de desafíos. Mientras navegan en su viaje de modernización, las industrias deben abordar áreas potenciales para la optimización, incluida la incorporación de las necesidades de los equipos de TI y OT, nuevos procesos de aprendizaje de habilidades y diseños técnicos robustos que garanticen el máximo rendimiento y operaciones sin interrupciones para procesos de misión crítica. Reducir el riesgo, estandarizar y reducir la complejidad es fundamental para maximizar esta inversión y acelerar el tiempo de valor en la modernización de las redes. Si bien comparten algunas similitudes con las redes del campus, las redes industriales poseen requisitos y restricciones únicos que las distinguen. Las redes industriales deben funcionar de manera confiable, asegurando una alta disponibilidad en entornos que involucran temperaturas extremas, alta humedad, polvo, vibración e interferencia electromagnética (EMI). Las operaciones industriales exigen un rendimiento de red estricto, que incluye latencia ultrabaja, entrega de datos deterministas y alta confiabilidad, para garantizar un funcionamiento seguro y sin interrupciones de los procesos críticos. Las redes industriales también deben proteger las operaciones, ya que son cada vez más atacadas por sofisticados ataques cibernéticos. Además, estas redes deben poder trabajar con una combinación de sistemas heredados y dispositivos modernos que ejecutan varios protocolos de comunicaciones industriales específicos. Figura 1: Diseño de red y seguridad validado de muestra para fabricación Por estas razones, y debido a que las operaciones industriales son productores de ingresos críticos para las organizaciones, es necesario que el diseño, la implementación y la seguridad de las redes industriales se realicen con arquitecturas probadas y probadas que proporcionan las CVD de IoT Industrial de Cisco. El valor de Cisco Validated Designs De hecho, una parte única de la cartera industrial de Cisco es Cisco Validated Designs (CVD). Los CVD para IoT industrial proporcionan soluciones probadas y probadas que pueden ayudar a las organizaciones a navegar estos desafíos. Los CVD ayudan a los equipos de TI y OT a desarrollar habilidades para que puedan tomar posesión de su red y desarrollar capacidades avanzadas sin temor a complejidades de integración o sorpresas de rendimiento. Hoy tenemos una biblioteca de más 50 diseños y arquitecturas documentados cubriendo una amplia gama de sectores, incluyendo fabricación, servicios públicos de energía y agua, minería, puertos y terminales, carreteras e intersecciones, y transporte público. Andrew Blair, el ingeniero principal de telecomunicaciones para ScottishPower Renovables, explicó la importancia de un diseño validado: “El entorno offshore es un lugar muy singular con desafíos muy singulares. Necesitamos una infraestructura de red probada que cubra todos los elementos de nuestras operaciones y mantenimiento y proporcione una forma segura para que esos elementos se comuniquen. Y eso es exactamente lo que Cisco desarrolló con nosotros para Cisco Validated Design.” Los CVD proporcionan a los clientes una base confiable para crear soluciones de red robustas, eficientes y seguras que satisfagan sus necesidades comerciales y de rendimiento específicas de la industria e incluyen pruebas conjuntas con soluciones clave de proveedores de aplicaciones de automatización para garantizar el rendimiento de acuerdo con el diseño. Por lo tanto, las CVD reducen el tiempo y el costo de integración de los sistemas, garantizan la interoperabilidad del ecosistema, aceleran los tiempos de implementación y crean una base flexible para el futuro. Asóciese con Cisco para que sus redes industriales estén listas para el futuro Al aprovechar Cisco Validated Designs, las organizaciones pueden acelerar su viaje de transformación digital industrial. Los CVD ayudan a optimizar el diseño de la red, reducir el riesgo de implementación y mejorar el rendimiento operativo general y la resiliencia. Desde centros de datos y la nube hasta sitios industriales remotos, Cisco Validated Designs proporciona una base sólida para construir redes confiables, seguras y escalables. Para obtener más ayuda, navegue a través de un biblioteca de nuestras CVD industriales, o programe una consulta gratuita y sin compromiso con un experto industrial de Cisco, y nos pondremos en contacto con usted. CISCO Blog. V. B. Traducido al español
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