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Observar el desarrollo de la IA generativa es de lo más curioso. En Estados Unidos son las grandes tecnológicas, y startups como OpenAI, las que han marcado el ritmo. En China, las empresas además están desarrollando sus modelos, pero el Gobierno tiene un particular interés en empujar esta tecnología con fines tecnológicos, claro, pero también sociales y galenos. Y ahora Latinoamérica se ha unido para crear su propio ChatGPT.

Menos de dos meses lleva Donald Trump como presidente de Estados Unidos y le ha bastado para revolucionar el país y la Casa Blanca de arriba abajo: empezó levantando el veto a TikTok, siguió con despidos masivos en la administración de la mano de Elon Musk y hasta ha logrado que Google Maps cambie el nombre de algunos lugares icónicos, como el Golfo de México.

Google ha vuelto a dar un paso al frente en el desarrollo de inteligencia artificial con la presentación de Gemini 2,5 Pro, su nuevo modelo de IA diseñado para ofrecer una comprensión más profunda y un razonamiento más sofisticado. Esta nueva iteración no solo mejora el rendimiento general respecto a versiones previos, sino que además incorpora avances significativos en el procesamiento contextual y multimodal.

Anthropic, la compañía responsable de Claude 3,7 Sonnet, afirma haber descifrado cómo "piensan" los modelos de IA. Investigadores de la empresa llevaron a cabo un estudio para comprender el funcionamiento de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).

Mantener y contribuir a proyectos de código abierto puede ser una tarea gratificante, pero a menudo implica numerosas tareas pequeñas y repetitivas. Afortunadamente, GitHub Actions puede automatizar las partes más tediosas y propensas a yerros del mantenimiento, permitiéndote concentrarte en lo que realmente importa: construir y hacer crecer tu comunidad.

La creciente relevancia de la inteligencia artificial y el uso de datos en la sociedad moderna ha llevado al establecimiento de un nuevo comité técnico, el Data Provenance Standards Technical Committee (DPS TC), dedicado a desarrollar estándares de procedencia de datos. Esta iniciativa busca abordar la necesidad crítica de transparencia y confianza alrededor de los datos que alimentan sistemas de inteligencia artificial y la toma de decisiones empresariales.

Cuando ChatGPT irrumpió en escena en noviembre de 2022, desató una de las carreras tecnológicas más intensas de los últimos años. Empresas y gobiernos se apresuraron a tomar posiciones para no quedarse fuera del auge de la inteligencia artificial. En el centro de esa reacción estuvieron los centros de datos: infraestructuras clave que hacen posible entrenar los modelos de lenguaje que dan forma a los chatbots y a otras aplicaciones basadas en IA.

Existe un benchmark que trata de puntuar la inteligencia de los modelos de IA con una particularidad: su resolución es extremadamente complicado para los modelos de IA, pero fácil para el razonamiento humano.

La primera competición para conseguir la máxima puntuación de este benchmark (ARC-AGI), fue superada por el modelo o3 (low) de OpenAI en un 75,7% y en un 87,5% (o3 high). A OpenAI le llevó cuatro años pasar en 2020 de un 0% con GPT-3 a un 5% en 2024 con GPT-4o.

Un usuario entusiasta ha querido hacer uso de su PowerBook G4 del año 2005 para probar si el sistema es capaz de asimilar y procesar un modelo de lenguaje como Llama 2. Generalmente, utilizar un modelo de lenguaje en local es una tarea que requiere de un equipo decente para que el sistema se mueva con soltura.

Microsoft Copilot se ha convertido en una de las herramientas más innovadoras dentro del ecosistema de Microsoft 365. Gracias a la inteligencia artificial, los clientes pueden optimizar su productividad Mediante la automatización de tareas, la generación de contenido y la gestión eficiente de datos. Sin embargo, más allá de sus funciones básicas, Copilot tiene usos creativos que pueden revolucionar la forma en que interactuamos con programas de Office como Word, Excel, PowerPoint y Outlook.