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La Inteligencia Artificial está ayudando a transformar a todo tipo de empresas en todo el mundo. La Inteligencia Artificial está ayudando a transformar a todo tipo de empresas en todo el mundo.

Inteligencia Artificial

Retos de la IA que las empresas deben tener en cuenta para 2023

La Inteligencia Artificial está ayudando a transformar a todo tipo de empresas en todo el mundo.

La Inteligencia Artificial (IA) pasó de ser una tecnología experimental en centros de investigación a una necesidad diaria para consumidores y empresas en todo el mundo. Según el informe “El estado de la IA en 2021”, elaborado por la consultora McKinsey & Company, el 57% de las empresas de las economías emergentes había adoptado alguna forma de IA, mientras que para 2022 cuatro de cada cinco empresas planeaban aprovecharla en los próximos años.

Las empresas están viendo como la Inteligencia Artificial, a través de herramientas como, Data Intelligence o bots, por ejemplo, proporciona una comprensión contextual entre todos los recursos digitales, ayuda a tomar decisiones más rápidamente y con mayor precisión, y cuenta la historia general detrás de puntos de datos dispares de maneras más útiles y aplicables”, dijo Raju Vegesna, Jefe Evangelista de Zoho.

Para 2023, las organizaciones utilizarán la IA para mejorar sus experiencias y procesos, para mejorar el funcionamiento interno de sus negocios.

Sin embargo, existen retos para su utilización al aplicar soluciones en el futuro. Raju Vegesna destaca tres aspectos en que deben centrarse durante este año.

Apoyo a la privacidad de los datos

La adopción de la Inteligencia Artificial está incrementando las preocupaciones relacionadas con el uso de datos sin permiso de los usuarios. Según el informe 2022 Global Data Privacy, elaborado por Global Data and Marketing Alliance, el 49% de los consumidores se siente cómodo facilitando datos personales y el 53% cree que hacerlo es de vital importancia para mantener el panorama tecnológico moderno.

Las empresas deben demostrar total transparencia y facilitar el acceso a sus políticas de privacidad o, si no existen, redactarlas lo antes posible y ponerlas a disposición del público en el sitio web de la empresa, con estos cinco elementos que estipula la Comisión Federal de Comercio (FTC).

  1. Notificación/Conocimiento: los consumidores deben saber que se va a recopilar su información, cómo se va a utilizar y quién la va a recibir.
  2. Elección/Consentimiento: los consumidores deben tener la oportunidad de aceptar o rechazar la recopilación de datos, y en qué medida.
  3. Acceso/participación: los consumidores pueden consultar sus datos en cualquier momento y realizar los ajustes necesarios.
  4. Integridad/Seguridad: se informa a los consumidores de las medidas que toma la empresa para garantizar la seguridad y exactitud de sus datos, al tiempo que se ocultan detalles personales irrelevantes.
  5. Cumplimiento/Resarcimiento: los consumidores deben saber cómo se solucionan los problemas y qué consecuencias tiene una mala gestión de los datos.

Eliminar los prejuicios de la Inteligencia Artificial

La Inteligencia Artificial debe ser entrenada, para que las empresas establezcan procesos y buenas prácticas que ayuden a eliminar las ideas preconcebidas sobre el uso y trato de datos de todas las fuentes utilizadas.

Junto a esto, las plataformas deben permitir una protección humana entre las fases de recopilación y procesamiento de datos del entrenamiento de IA, para eliminar cualquier rastro de datos personales, para proteger a los usuarios y garantizar que sólo existan piezas cruciales de información.

Es importante recordar que el sesgo sigue siendo un concepto en evolución y un objetivo móvil, sobre todo a medida que mejora el acceso a los datos. Por eso es esencial que las empresas se aseguren de que están escaneando rutinariamente la nueva información y actualizando en consecuencia sus criterios de sesgo.

Si la empresa ha tratado sus datos como si fueran código, con etiquetas adecuadas, control de versiones, control de acceso y ramas de datos coherentes, este proceso puede completarse con mayor rapidez y eficacia.

La narrativa implacable de los medios de comunicación

Muchos medios de comunicación tienden a repetir y hacer hincapié en dos narrativas contradictorias. Por un lado, informan que la IA es una tecnología maravillosa con el potencial de revolucionar nuestra vida cotidiana de formas evidentes e invisibles. Por otro, siguen insinuando que la tecnología está a un paso de quitarle el trabajo a la gente y declararse señor supremo de la Tierra.

A medida que la tecnología de Inteligencia Artificial se haga más omnipresente en 2023, cabe esperar que el enfoque de los medios de comunicación actuales siga siendo prácticamente el mismo, dividido y contradictorio. Sin embargo, es razonable anticipar un ligero aumento de las historias sobre violaciones de datos, ya que un mayor acceso a la IA conlleva una mayor posibilidad de que un consumidor pueda verse afectado,” puntualizó el Jefe evangelista de Zoho.

Esta tendencia podría exacerbar un poco el círculo vicioso: la IA no puede mejorar si no hay más personas usándola, pero es probable que las cifras de adopción se estanquen debido a los retrasos en la mejora de la tecnología.

Las empresas pueden allanar su propio camino, lejos del alarmismo de baja calidad de los medios de comunicación, adoptando el marketing directo al consumidor (D2C). La mejor forma de subvertir la narrativa de los medios es que las empresas construyan la suya propia a través del boca a boca.

Una vez que los consumidores tienen en sus manos la tecnología en sí, pueden comprender mejor su factor sorpresa y su potencial para ahorrarles innumerables cantidades de tiempo en la realización de tareas básicas, o tareas que ni siquiera habían considerado que podrían ser abordadas por la IA.

Esta estrategia de marketing también ofrece a las empresas la oportunidad de adelantarse a las noticias destacando las políticas de privacidad y los protocolos integrales en caso de problemas.

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OpenAI empezara a cobrar por ChatGPT: ¿Y ahora?

Quizás una de las IA más utilizadas de acceso público, tendrá un servicio pago para mejorar prestaciones.

Quizás una de las IA más utilizadas de acceso público, tendrá un servicio pago para mejorar prestaciones.

Sabíamos que tarde o temprano OpenAI consideraría monetizar ChatGPT. La decisión de poner a disposición del público el bot conversacional, un movimiento clave para mejorar el programa con la interacción de los usuarios, está costándole millones de dólares al mes a la compañía dirigida por Sam Altman.

Después de una serie de rumores sobre los objetivos financieros de OpenAI, la compañía ha anunciado en Discord que está trabajando en «ChatGPT Professional». Se trata de un versión de pago de ChatGPT que ofrecerá mejoras para los usuarios más exigentes. Sin embargo, todavía tendremos que esperar para poder usarlo.

ChatGPT Professional, en lista de espera

El proyecto de ChatGPT Professional está dando sus primeros pasos. OpenAI ha abierto una lista de espera que llega acompañada de una encuesta. La idea es que los usuarios interesados dediquen unos minutos a responder las preguntas y, si son seleccionados, tengan la posibilidad de probar la versión “experimental” de la herramienta.

Las preguntas giran en torno al precio que estarán dispuestos a pagar los usuarios por ChatGPT Professional y para qué piensan utilizarlo. Eso sí, todo parece indicar que probar la versión de pago no será gratis. OpenAI dice: “si es seleccionado, nos pondremos en contacto con usted para configurar un proceso de pago y un piloto”.

De momento, tampoco hay detalles sobre la posible fecha de lanzamiento de esta herramienta. Sí sabemos, en cambio, cuáles serán algunas de las características que ofrecerá la compañía para motivar a los usuarios a pagar una suscripción mensual.

OpenAI asegura que el programa estará “siempre disponible”. Ciertamente, esta puede ser la ventaja más importante para todos aquellos que utilizan ChatGPT para realizar trabajos profesionales. Desde hace unas semanas, si los servidores empiezan a saturarse, la herramienta deja de estar disponible y arroja mensajes de error.

Otra de las ventajas que recibirían los usuarios de pago, según OpenAI, son respuestas rápidas y completas. Aquí nos encontraríamos con la solución de otra de las limitaciones. En algunos casos, si actualmente las respuestas exceden cierta cantidad de líneas, ChatGPT muestra el mensaje de “Network error”.

Por último, la compañía dice que se ofrecerán “tantos mensajes como necesite”. En este caso, otro punto a favor para todas aquellas personas que realizan un uso intensivo de ChatGPT y no pueden permitirse esperar varios minutos para que el programa vuelva a estar disponible por haber superado el límite de preguntas establecido.

La monetización de ChatGPT, según la compañía, permitirá garantizar el funcionamiento del programa a largo plazo. Pero, eso sí, todo parece indicar que esta no será la única ayuda económica que recibirá. Según Semafor, Microsoft está interesada en invertir 10.000 millones de dólares en OpenAI, un movimiento que complementaría una inversión anterior de 1.000 millones de dólares.

Cabe señalar, además, que OpenAI tiene un acuerdo con Microsoft que posiciona a este último como el “socio preferido” para comercializar sus soluciones. En este sentido, si ChatGPT se convierte en un producto comercial, podríamos ver a los de Redmond involucrados en parte del del proceso. Con el tiempo sabremos cómo evoluciona esta historia.

Fuente: Xataka

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Dynatrace lanza Grail para una analítica empresarial sin límites

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables.

La nueva tecnología de la plataforma core unifica los datos, conservando su contexto para ofrecer respuestas rápidas, escalables y rentables, con respuestas y automatizaciones impulsadas por la IA.

Dynatrace, la compañía de inteligencia de software, anunció hoy el lanzamiento de su tecnología core Grail dentro de la plataforma de inteligencia de software Dynatrace. Grail revolucionará el análisis y la gestión de datos al unificar los datos de observabilidad, de negocio y de seguridad de entornos multi nube y nativos de la nube, conservando su contexto y proporcionando respuestas instantáneas, precisas y rentables impulsadas por la IA y la automatización.

Inicialmente, Dynatrace está aprovechando Grail para optimizar el análisis y la gestión de registros. En el futuro, la empresa espera ampliar la tecnología para activar otras soluciones de TI, desarrollo, seguridad y análisis empresarial.

Las arquitecturas multinube y nativas de la nube, la columna vertebral de la transformación digital, producen una explosión de datos. Estos datos están divididos en silos, lo que refleja las diversas partes del ecosistema de la nube donde se originaron.

Para extraer valor de estos datos utilizando soluciones tradicionales, los equipos de ITOps, DevOps, SRE y seguridad necesitan estructurarlos para reflejar las preguntas que esperan hacer en el futuro. Se basan en procedimientos manuales que consumen mucho tiempo, incluyendo la indexación de datos y rehidratación, además de gestionar varios depósitos de datos, que no pueden reaccionar con la suficiente velocidad a los rápidos cambios de los entornos de aplicaciones y de la nube o a la evolución de las amenazas a la seguridad.

El costo y la sobrecarga de mantener procedimientos anticuados y conjuntos de herramientas fracturadas superan el valor comercial. Las nubes modernas exigen un nuevo enfoque.

Según Stephen Elliot, vicepresidente del grupo de I&O, operaciones en la nube y DevOps de IDC, “los entornos multi nube y nativos de la nube dinámicos y en expansión son un ecosistema de diversas tecnologías y servicios, y su composición cambia cada segundo. Este paradigma hace que sea fundamental para las organizaciones adquirir una plataforma con capacidades avanzadas de IA, análisis y automatización. La plataforma debe ser capaz de incorporar los datos comerciales, de seguridad y de observabilidad, colocarlos en un contexto preciso en tiempo real y facilitar el acceso a información respaldada por datos cuando sea necesario.

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Shutterstock y Getty determinantes con las imágenes creadas por IA

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

El debate ya está en boca de todos. ¿De quién es el derecho de autor de las fotos creadas por IA?

Las cada vez más grandes posibilidades que ofrecen los generadores de imágenes como Craiyon, DALL-E 2, Midjourney y Stable Diffusion han despertado el interés comercial de algunas personas. Algo así como: «¿Qué tal si creamos arte con estos programas impulsados por inteligencia artificial (IA) y lo vendemos en la Web?».

Se trataba, quizá, de una alternativa para hacer dinero de manera relativamente fácil. Pese a la controversia que podría generar tal movimiento, los grandes bancos de imágenes no habían definido reglas claras sobre la venta y carga de imágenes generadas por IA, hasta ahora, que están empezando a tomar cartas en el asunto.

Los derechos de autor son un asunto en constante evolución, aunque, por lo general, las leyes encargadas de protegerlos van por detrás de los desafíos que presentan las nuevas dinámicas y los avances tecnológicos. En 2008, un mono se tomó una selfie. Cuando esta llegó a Wikimedia Commons en 2011 se abrió un debate.

¿Quién tiene los derechos de autor de la selfie? ¿Naruto, el adorable macaco con cresta de Indonesia, o alguien más? El desarrollo de la historia da para todo un artículo, pero, en resumidas cuentas, no fue hasta 2018 que la justicia estadounidense determinó que el mono, al ser un animal, no podía poseer los derechos de autor de la imagen.

Un escenario similar estamos viviendo con los generadores de imágenes impulsados por IA. Una pregunta es: ¿a quién pertenecen los derechos de autor de las obras creativas creadas con estos programas que en muchas ocasiones están compuestas por elementos de artistas y fotógrafos profesionales que tienen su propio copyright?

Ciertamente, en la actualidad no hay un consenso. La Organización Mundial de Propiedad Intelectual (OMPI), por ejemplo, señala que solo las personas pueden ser autoras de obras creativas, por lo que estas creaciones basadas en IA están en una especie de limbo. No obstante, todo parece indicar que las normas se actualizarán a estos tiempos.

He aquí una de las razones de por qué los bancos de imágenes están replanteándose su postura frente las obras generadas por programas de inteligencia artificial. Hasta hace unos días era algo común encontrar usuarios vendiendo ilustraciones de stock generadas principalmente por Midjourney en estas plataformas.

Una búsqueda con el término «ai-generated» en Shutterstock nos arrojó un buen número de resultados. Desde «niños con mochilas» hasta un «simpático robot artista«, pasando por «una imagen abstracta del otoño«. En todos estos casos, los usuarios que cargaron las imágenes indicaron en la descripción que habían sido creadas con IA.

Ahora, según Vice, Shutterstock habría empezado a eliminar imágenes generadas por IA, aunque sus términos de servicio actualmente no las prohíben explícitamente. Más drástico ha sido el movimiento de Getty Images, Newgrounds, PurplePort y FurAffinity, que han decidido prohibirlas recientemente.

En declaraciones a The Verge, el CEO de Getty Images, Craig Peters, dijo que “existen preocupaciones reales con respecto a los derechos de autor de los resultados de estos modelos y problemas de derechos no abordados con respecto a las imágenes, los metadatos de las imágenes y las personas contenidas en las imágenes”.

Por consecuencia, el banco de imágenes estadounidense ha empezado a trabajar con C2PA (la Coalición para la Procedencia y Autenticidad del Contenido) para crear filtros y evitar este tipo de contenidos. Además, se respaldará en los usuarios para que identifiquen y denuncien los trabajos que no cumplen con los nuevos términos de la plataforma.

Este es tan solo uno de los debates que gira en torno a los generadores de imágenes. Hay quienes plantean que estos pueden reproducir estereotipos dañinos y quienes aseguran que son una puerta abierta para crear deepfakes más precisos. Queda por ver cómo evolucionará este asunto con el paso del tiempo.

Fuente: Xataka

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