By Juan Diego Polo

OpenAI ha decidido retrasar el lanzamiento de las esperadas funciones de voz y lectura de emociones para su chatbot ChatGPT. Aunque estas características estaban programadas para debutar este mes, la empresa ha indicado que necesitarán más tiempo para realizar pruebas de seguridad. Este cambio de planes ha generado diversas reacciones y ha puesto en primer plano los desafíos que enfrentan las empresas tecnológicas al intentar innovar sin descuidar la seguridad y la ética.

Un Anuncio que Sorprendió a Muchos

El pasado martes, OpenAI anunció que el lanzamiento de las nuevas funciones de voz y emoción para ChatGPT se pospondrá hasta el otoño. Este anuncio llega después de que la empresa presentara un adelanto de estas herramientas el mes pasado, despertando gran interés y expectativas entre los usuarios. Sin embargo, la decisión de retrasar la implementación ha sido justificada por la necesidad de llevar a cabo pruebas de seguridad más exhaustivas.

¿Qué Son Estas Nuevas Funciones?

Las nuevas funcionalidades de ChatGPT incluyen la capacidad de reconocer emociones y responder con voz humana. Estas herramientas prometen hacer la interacción con el chatbot mucho más natural y personalizada, ofreciendo respuestas que no solo entienden el contenido de las palabras, sino también el tono emocional detrás de ellas.

La Controversia con Scarlett Johansson

Un elemento adicional que ha añadido tensión a este retraso es la amenaza de demanda por parte de la actriz Scarlett Johansson. Johansson alega que OpenAI ha utilizado su voz sin permiso para una de las personalidades de inteligencia artificial incluidas en la actualización de ChatGPT. Este conflicto legal destaca las complejidades éticas y legales que surgen al desarrollar tecnología de inteligencia artificial tan avanzada.

Implicaciones Legales y Éticas

El uso de voces de celebridades en inteligencia artificial sin su consentimiento plantea serios dilemas éticos y legales. Las empresas deben navegar cuidadosamente estos terrenos para evitar infracciones de derechos de propiedad y garantizar que sus prácticas respeten la privacidad y los derechos de las personas involucradas.

La Seguridad, Una Prioridad

OpenAI ha subrayado que la principal razón para el retraso es garantizar que las nuevas funciones sean seguras para todos los usuarios. La implementación de tecnologías que pueden reconocer y responder a emociones requiere un nivel de precisión y control que solo se puede asegurar a través de pruebas rigurosas.

¿Qué Implica la Seguridad en Este Contexto?

En este caso, la seguridad implica asegurarse de que las respuestas emocionales del chatbot no sean malinterpretadas ni utilizadas de manera inapropiada. También es crucial evitar cualquier tipo de abuso o manipulación que pueda derivarse del uso indebido de estas tecnologías avanzadas.

Expectativas y Futuro

A pesar del retraso, las expectativas para las nuevas funciones de ChatGPT siguen siendo altas. Los usuarios esperan una experiencia más rica y humana, y OpenAI está comprometido a ofrecer un producto que cumpla con estos estándares de calidad y seguridad.

¿Qué Podemos Esperar en Otoño?

Cuando finalmente se lancen estas funciones en otoño, es probable que veamos una versión de ChatGPT más avanzada, capaz de ofrecer interacciones aún más naturales y personalizadas. Esto podría marcar un nuevo estándar en la forma en que interactuamos con las inteligencias artificiales en nuestro día a día.

Source:: Wwwath’s new

By Juan Diego Polo

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado la manera en que las empresas analizan datos y toman decisiones. Si buscas mejorar tu competitividad y sacar el máximo provecho a tus datos, aquí te presentamos una selección de las mejores herramientas de IA para el análisis de negocios.

El Rol de la IA en el Análisis de Negocios

Hoy en día, los profesionales de datos enfrentan la tarea de manejar múltiples fuentes y conjuntos de datos complejos. Las herramientas de análisis de negocios impulsadas por IA automatizan procesos, permitiendo que los analistas se enfoquen en trabajos más estratégicos. Estas herramientas identifican patrones, predicen tendencias y proporcionan insights valiosos en menor tiempo.

Tableau

Tableau es una plataforma que permite visualizar y analizar datos sin necesidad de programar. Utiliza IA para automatizar la gestión de tareas, sugerir preguntas y ofrecer insights en lenguaje claro. Es ideal tanto para líderes empresariales como para empleados no técnicos.

ChatGPT

ChatGPT es un asistente útil para los analistas de negocios. Analiza conjuntos de datos, identifica tendencias y usa analítica predictiva para anticipar comportamientos de los clientes, facilitando decisiones estratégicas.

Polymer

Con Polymer, cualquiera puede cargar hojas de cálculo de Excel y Google Sheets. La IA de Polymer visualiza los datos y crea dashboards interactivos automáticamente, simplificando el análisis.

MonkeyLearn

MonkeyLearn es una herramienta de análisis de texto que visualiza datos y utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar reseñas, encuestas y chats. No se requiere experiencia en programación para usarla.

Microsoft Power BI

Power BI de Microsoft permite la visualización, reporte y análisis de datos de diversas fuentes. Se integra perfectamente con otras herramientas de Microsoft, ofreciendo un hub centralizado de datos.

Sisense

Sisense ofrece capacidades de low-code y no-code con una interfaz intuitiva. Los desarrolladores pueden usar sus APIs para integrar análisis en productos y pipelines de datos. Proporciona visualización, análisis y reportes detallados.

Akkio

Akkio es una herramienta amigable para principiantes que ayuda en la previsión, análisis y visualización de datos. Es útil para la previsión de negocios y marketing, permitiendo crear informes y modelos sin conocimientos técnicos.

Google Looker

Looker de Google Cloud proporciona modelado y análisis de datos. Permite a los equipos construir aplicaciones personalizadas con análisis embebidos, procesando grandes cantidades de datos en la nube.

Qlik Sense

Qlik Sense es una plataforma de visualización y análisis de datos en la nube. Ofrece dashboards interactivos y análisis predictivo, permitiendo a los usuarios explorar datos y colaborar fácilmente.

Splunk

Aunque no es exclusivamente para inteligencia de negocios, Splunk centraliza la gestión de datos y permite monitorizar, buscar y analizar datos de cualquier fuente, siendo especialmente útil para seguridad y observabilidad.

TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire centraliza datos estructurados y no estructurados de múltiples fuentes. Es una herramienta de no-code que facilita la exploración y visualización de datos con funcionalidades de point-and-click.

RapidMiner

RapidMiner es una plataforma de ciencia de datos que ofrece minería de texto, preparación de datos, análisis y visualización. Aunque proporciona capacidades de no-code, también permite crear modelos personalizados con código.

SAS Business Analytics

SAS Business Analytics facilita la recopilación y exploración de datos desde múltiples fuentes. Su interfaz de low-code y no-code junto con IA automatizada permite identificar patrones de manera rápida.

KNIME

KNIME es una plataforma open-source de ciencia de datos que soporta preparación y análisis de datos. Es adecuada para expertos en datos y líderes empresariales, permitiendo la creación de flujos de trabajo reutilizables.

Domo

Domo ofrece dashboards interactivos, visualización de datos y analítica impulsada por IA. Los usuarios pueden crear aplicaciones y modelos de IA/ML con herramientas de low-code o no-code.

DataRobot

DataRobot es una plataforma integral diseñada para ofrecer valor comercial real a través de la inteligencia artificial. Esta plataforma unifica flujos de trabajo de IA generativa y predictiva, lo que permite a las organizaciones de todos los tamaños implementar soluciones de IA de manera rápida y eficiente. DataRobot cubre todo el ciclo de vida de la IA, desde la preparación de datos hasta la implementación y el monitoreo de modelos, asegurando la gobernanza y validación de todos los activos de IA. Entre sus características clave se incluyen la experimentación con IA, la producción de IA y un ecosistema abierto que permite integraciones con diversas herramientas y plataformas existentes​.

Databricks

Databricks es una plataforma de análisis de datos basada en la nube que combina la ingeniería de datos y el aprendizaje automático. Su enfoque principal es facilitar la colaboración entre científicos de datos, ingenieros de datos y analistas de negocios. Databricks proporciona un entorno unificado para procesar grandes volúmenes de datos, desarrollar modelos de aprendizaje automático y compartir insights en tiempo real. Esto se logra a través de su motor de análisis de alto rendimiento, que está optimizado para trabajar con Apache Spark.

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics es una herramienta de inteligencia de negocios que utiliza IA para ayudar a los usuarios a descubrir patrones y obtener insights a partir de sus datos. Ofrece capacidades de visualización, informes y análisis de datos, permitiendo a los usuarios crear dashboards interactivos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados. Cognos Analytics también integra funcionalidades de IA para facilitar la creación de modelos predictivos y recomendaciones automatizadas.

Azure Machine Learning

Azure Machine Learning es un servicio en la nube de Microsoft que proporciona un entorno integral para la construcción, entrenamiento e implementación de modelos de aprendizaje automático. Ofrece herramientas para la preparación de datos, el desarrollo de modelos y el monitoreo de rendimiento. Azure Machine Learning permite a las empresas escalar sus soluciones de IA y optimizar sus procesos de negocio con capacidades de autoML, lo que facilita la implementación de modelos sin necesidad de conocimientos profundos en programación.

Alteryx

Alteryx es una plataforma de análisis de datos que combina la preparación, mezcla y análisis de datos en un entorno intuitivo. Alteryx facilita a los usuarios la creación de flujos de trabajo automatizados para procesar datos y generar insights rápidamente. Con capacidades de aprendizaje automático integradas, permite a los analistas de negocios desarrollar modelos predictivos y prescriptivos sin necesidad de escribir código, lo que acelera la toma de decisiones informadas.

H2O.ai

H2O.ai es una plataforma de código abierto para el análisis predictivo que facilita la creación y despliegue de modelos de aprendizaje automático. Ofrece una amplia gama de algoritmos de aprendizaje automático y herramientas de visualización que permiten a los usuarios extraer insights valiosos de sus datos. H2O.ai es conocida por su alta escalabilidad y su capacidad para integrarse con otras herramientas y plataformas, lo que la hace ideal para grandes volúmenes de datos y aplicaciones empresariales complejas.

Con tantas opciones, ahora es momento de ponerse manos a la obra. Entender y manejar estas herramientas de IA es crucial, pero también lo es desarrollar habilidades fundamentales en análisis de datos. Las herramientas pueden cambiar, pero las competencias básicas permiten a los equipos adaptarse y mantenerse a la vanguardia.

El Futuro de los Analistas de Negocios con IA

Aunque la IA puede analizar datos y ofrecer insights, los analistas de negocios siguen siendo esenciales. Necesitamos humanos para mitigar sesgos, verificar la calidad de los datos, asegurar la privacidad y comunicar insights de manera efectiva.

Adoptar herramientas de IA para el análisis de negocios no solo optimiza el trabajo, sino que también prepara a las organizaciones para el futuro. Invierte en el aprendizaje y desarrollo de tus equipos para sacar el máximo provecho de estas tecnologías.

Source:: Wwwath’s new

By Juan Diego Polo

Pinterest ha dado un paso significativo al introducir una nueva herramienta que permitirá a sus usuarios compartir sus tableros en otras redes sociales de manera más sencilla y atractiva. Con más de 500 millones de usuarios mensuales y 10 mil millones de tableros creados, Pinterest se posiciona como un lugar de referencia para encontrar inspiración. Esta nueva función promete facilitar aún más la experiencia de compartir y descubrir contenido.

Innovación en la Compartición de Tableros

Desde el 26 de junio de 2024, Pinterest ha implementado la función “Compartir tablero», diseñada para que los usuarios puedan compartir videos dinámicos de sus tableros favoritos en otras plataformas sociales. Esta herramienta no solo simplifica el proceso de compartir contenido, sino que también permite incluir enlaces para que otros usuarios exploren los tableros completos en Pinterest.

Un Enfoque en la Generación Z

Rachel Hardy, directora de Consumer Product Marketing en Pinterest, señala que más del 40% de sus usuarios mensuales globales son de la Generación Z. Esta generación ha mostrado un gran compromiso con la plataforma, incrementando significativamente el número de tableros creados. Para Hardy, mejorar las funciones de los tableros y facilitar su compartición es crucial, ya que los usuarios valoran la capacidad de compartir sus procesos creativos y encontrar inspiración en los demás.

La Era del “Yo» en Pinterest

Los tableros de Pinterest se han convertido en santuarios personales para muchos usuarios, especialmente para los de la Generación Z. Estos usuarios ven en Pinterest un espacio para la introspección, el descubrimiento y la exploración de su identidad. Esta tendencia ha dado lugar al fenómeno conocido como “mecore», donde las búsquedas relacionadas han aumentado un 565% y la cantidad de tableros llamados “mecore» ha crecido un 255% en el último año.

Desarrollo de la Identidad y Creatividad

Los usuarios de la Generación Z utilizan Pinterest para desarrollar su estética personal, recopilar frases emotivas, crear moodboards y proyectar su futuro. Este espacio de libertad y creatividad les permite formar su identidad según sus propios términos, sin presiones externas.

Cómo Compartir los Tableros de Pinterest

Compartir los tableros de Pinterest es sencillo con la nueva función. A continuación, te explicamos cómo hacerlo paso a paso:

• Dirígete al tablero que deseas compartir.
• Pulsa el ícono de compartir en la parte superior derecha.
• Se generará automáticamente un video.
• Haz clic en el botón “Agregar a la historia” o “Descargar” para compartir el video en cualquier lugar.
• Opcional: pulsa el ícono “Editar” para modificar los Pines o seleccionar una plantilla diferente.
• Copia el enlace del tablero.
• Haz clic en el botón “Compartir historia”. Instagram se abrirá automáticamente.
• En Instagram, pulsa el ícono “Stickers”.
• Elige “Enlace”, pega la URL del tablero y haz clic en “Listo”.
• Agrega el enlace a las historias de Instagram.

El Reto #MakeItPinteresting

Para celebrar el lanzamiento de esta función, Pinterest ha creado el reto #MakeItPinteresting, incentivando a los usuarios a crear y compartir contenido con este hashtag. Los videos más aesthetic ganarán una caja personalizada con regalos de Pinterest, incentivando así la participación y la creatividad entre los usuarios.

Colaboraciones Especiales

Pinterest ha colaborado con destacadas Pinners como Avril Lavigne y Tierra Whack. Estas celebridades han presentado sus tableros personales por primera vez usando la nueva función. Esta iniciativa permite a sus fans descubrir estilos y visiones únicas, encontrando inspiración en sus creativas colecciones.

Source:: Wwwath’s new