Pedir a un modelo de lenguaje especializado en medicina una segunda opinión puede no tener mucho sentido: la mayoría de sistemas de IA están entrenados de la misma manera y ofrecen conclusiones muy similares. ¿Cuáles son las implicaciones de esta homogeneidad?
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Con la integración del aprendizaje automático y los modelos lingüísticos, el futuro de la experiencia bancaria ya no se decidirá rellenando casillas del 1 al 10, sino escuchando ‘con inteligencia’ lo que dicen los clientes.
Desde este mes de agosto, las empresas de IA generativa están obligadas a marcar los contenidos producidos con sus sistemas, según la Ley europea de inteligencia artificial. La medida servirá para identificar qué proviene de una máquina, aunque también tendrá sus limitaciones.
El buscador de Google ya no es el de un simple intermediario, sino que se convierte en el protagonista y destino final para cualquier búsqueda que hagamos. ¿En que lugar queda la autonomía y toma de decisiones humana a la hora de seleccionar la información?
¿Qué ocurre cuando cada vez más textos que circulan en la prensa, en internet y en las redes están escritos por máquinas? La cuestión no afecta solo al periodismo como actividad profesional, sino también a la riqueza de la lengua.
A veces, un texto escrito por un humano podría parecer producido con inteligencia artificial generativa y, con ello, minar la confianza del lector. ¿Cómo asegurarnos de que no sea así?
La IA generativa promete ser la panacea para el aprendizaje organizacional por su fácil acceso y alta personalización. Pero aprender implica comprender, integrar y ser capaz de aplicar ese conocimiento de manera autónoma.
Los mensajes propagandísticos de baja calidad creados por inteligencia artificial no intentan convencer con hechos reales, sino saturar los medios de contenido. Esta sobrecarga limita la respuesta crítica de los usuarios de internet.
En ‘Pluribus’ (casi) toda la humanidad deja de pensar, porque ya no hace falta, porque algo lo hace por nosotros, y lo hace mejor. Como la IA.
Gracias a los avances en inteligencia artificial generativa, la forma en la que jugamos se está transformando radicalmente.
La desinformación generada por IA es hoy un riesgo económico global: erosiona la confianza, frena la inversión y amplifica vulnerabilidades que afectan a economías de todo el mundo.
El futuro de la IA apunta hacia modelos que den prioridad a la calidad de los datos sobre la cantidad. No se trata de renunciar a la automatización, sino de elegir: herramientas transparentes basadas en el consenso o cajas negras cimentadas en el saqueo de datos.
Las herramientas de IA generativa abren un mundo de posibilidades creativas. Pero su éxito dependerá menos de su potencia técnica y más de cómo las personas perciben su uso.
La IA no ha ‘resucitado’ la energía nuclear, pero ha puesto sobre la mesa que el desaforado aumento de la demanda energética y el reto de la descarbonización hacen necesarias diversas fuentes de energía, estables y limpias.
Los autocorrectores suelen ayudar a escribir con mayor precisión y velocidad, pero en ocasiones se convierten en un enemigo comunicativo.
Muchos correctores automáticos se basan en reglas predefinidas y en ejemplos limitados, lo que reduce su capacidad para adaptarse a cambios de tono, tipo de texto o estilo. Los autores proponen un modelo propio basado en IA generativa para afrontar estos retos.
Reflexiones críticas sobre la atribución de conciencia a los grandes modelos de lenguaje de inteligencia artificial generativa tipo ChatGPT.
La nueva formación que necesitamos en las universidades y en las organizaciones pasa por saber qué se puede pedir, a qué herramienta, con qué objetivo y hasta dónde confiar.
Decidir por nosotros, recomendarnos qué hacer, dirigir los robots de una fábrica… Son algunas de las cosas que pueden hacer los algoritmos, un término de origen árabe que se refiere al conjunto de pasos que pueden llevarnos a realizar un objetivo.
Cuando a finales del siglo pasado, la industria de los juegos de vídeo se expandió, hasta superar con creces el resto de industrias del entretenimiento, nadie podía imaginar el impacto que esta tendría sobre la ciencia de la inteligencia artificial.
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Profesor Titular en el Departamento de Ingeniería Telemática de la Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Carlos III
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Profesora Ayudante Doctor en el Departamento de Humanidades de la Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Carlos III
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Técnico Especialista en Inteligencia Artificial, Universidad Carlos III
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Profesor Titular de la Facultad de Ciencias de la Educación y Humanidades, UNIR - Universidad Internacional de La Rioja
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Catedrática de Universidad en Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Universidad de La Laguna
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Investigador en inteligencia artificial, Universidad de La Laguna
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Catedrático de Comercialización e Investigación de Mercados, Universidad de Zaragoza
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Profesora Titular. Comunicación, marketing y sociedad, Universidad de Deusto
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Profesor Permanente Laboral, Área de Comercialización e Investigación de Mercados, Universidad de Zaragoza
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Profesora titular de Estrategia y Organización de Empresas, Universidad de Deusto
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Profesora e investigadora en Educación, Cultura Visual y Tecnologías Digitales., UNIR - Universidad Internacional de La Rioja
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Profesora Titular en Comercialización e investigación de Mercados, Universidad de Murcia
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Profesora Ayudante Doctora, Universidad Complutense de Madrid
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Catedrático de Universidad. Área de Inteligencia Artificial. Universidad Carlos III de Madrid, Universidad Carlos III
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Investigador Predoctoral en Ocio, Cultura y Comunicación, Universidad de Deusto