La tecnología de ChatGPT y OpenAI - Learning Innovation Because life is Changing

Introducción a ChatGPT y Sus Versiones y OpenAI

😊Hola y ¡Bienvenidos al emocionante mundo de ChatGPT y OpenAI! Si estás buscando un vistazo al futuro de los trabajos, la educación, programación , la mejora de procesos y automatización, y cómo estas tecnologías están transformando la forma en que hacemos nuestros trabajos, como vivimos, nos educamos, y hacemos negocios, entonces has llegado al lugar adecuado. En este Articulo del Blog, exploraremos desde sus inicios, los creadores, inversores, hasta cómo estas innovadoras tecnologías están cambiando el mundo y descubrirás cómo puedes aprovecharlas para mejorar como profesional, como estudiante, aprovecarlas para generar ingresos, aplicarla a tu vida cotidiana y a tu negocio. ¿Estás listo para un emocionante viaje hacia el futuro? ¡Suscríbete ahora para mantenerte actualizado con las últimas actualizaciones! Y asegúrate de compartir este post con tus amigos en las redes sociales para que también puedan unirse a la emoción.

Tabla de contenidos

Naturaleza, Uso y Futuro de Open IA, ChatGPT -

Primeramente hablemos de que es OpenAI, es una organización de investigación en inteligencia artificial. El objetivo principal de OpenAI es avanzar en la inteligencia artificial de una manera responsable y segura para la humanidad. La empresa ha realizado importantes avances en la investigación en áreas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y la robótica, y ha desarrollado varias herramientas y modelos de aprendizaje automático de código abierto, con sede en San Francisco, California. Fue fundada en 2015 por Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Ilya Sutskever, John Schulman y Wojciech Zaremba con el objetivo de investigar y desarrollar tecnologías de IA de manera responsable y accesible para la sociedad. Los fundadores querían asegurarse de que la IA se desarrollara de manera ética y segura, y que sus descubrimientos y avances fueran accesibles para todos, en lugar de ser controlados por un pequeño grupo de personas o empresas.

Actualmente, Sam Altman es el presidente y CEO de OpenAI, y el equipo está compuesto por expertos en inteligencia artificial, ciencia de datos y tecnología. OpenAI sigue comprometido con su misión de investigar y desarrollar tecnologías de IA de manera responsable y accesible, y ha producido algunos de los avances más significativos en el campo de la IA en los últimos años.

Los demás fundadores, como Ilya Sutskever, John Schulman y Wojciech Zaremba, siguen involucrados en el trabajo de investigación en IA en OpenAI y han continuado liderando proyectos importantes en el campo. Greg Brockman, quien también es un fundador, es actualmente el CTO de OpenAI.

Elon Musk se retiró temporalmente de OpenAI en 2018 debido a conflictos de interés con algunas de sus otras empresas, específicamente Tesla, que estaba desarrollando sus propias tecnologías de IA. La decisión de Elon Musk de retirarse fue tomada para evitar cualquier posible conflicto de interés o apariencia de conflicto de interés. Sin embargo, ha continuado apoyando la misión y el trabajo de OpenAI a través de donaciones y participación en eventos relacionados con la IA.

Datos Importantes:

Definición: ChatGPT es un modelo de lenguaje generativo desarrollado por OpenAI que permite la conversación humana y la generación de texto a partir de un prompt dado.

Lanzamiento oficial de la Empresa: Fue lanzado en 2019.

Creadores: OpenAI es la empresa responsable de desarrollar y entrenar ChatGPT.

Características: ChatGPT tiene características básicas de inteligencia artificial y aprendizaje profundo, lo que le permite entender y responder a preguntas y comandos en diferentes idiomas. Además, también posee características avanzadas de comprensión del lenguaje y de generación de texto coherente.

Lanzamiento oficial de la IA ChatGPT: Fue lanzado en 30 de Noviembre del 2022.

Ventajas y desventajas: La principal ventaja de ChatGPT es su capacidad para responder a preguntas y generar texto de manera eficiente, lo que lo hace útil en una variedad de aplicaciones, como el asistente virtual, la generación de noticias y la investigación. Sin embargo, también presenta desventajas, como la posibilidad de errores y la necesidad de supervisión para evitar la difusión de información falsa.

Empresas y patrocinadores: OpenAI es la principal empresa detrás de ChatGPT, pero también cuenta con patrocinadores, como Microsoft y Elon Musk.

Licencia: OpenAI ha liberado ChatGPT bajo una licencia de código abierto, lo que significa que es gratuito y accesible para todos, aunque recientemente se ha puesto en marcha una version de pago de 20 dolares con acceso a varias mejoras, entre ellas (1–Disponible incluso cuando la demanda es alta, 2-Velocidad de respuesta más rápida, 3-Acceso prioritario a nuevas funciones)

Acceso: Puede acceder a ChatGPT a través de la página web de OpenAI. (https://openai.com/blog/chatgpt/) en el Boton (Try ChatGPT). Llegando al final de este artículo está un manual o tutorial sobre las diferentes cosas que podemos realizar con ChatGPT. Sigue leyendo este maravilloso artículo.

Nivel de usuario: Se necesita un conocimiento básico de programación y de inteligencia artificial para utilizar ChatGPT como usuario.

Podríamos dividir el nivel de usuarios al utilizar ChatGPT en tres categorías:

Principiante: Son aquellos usuarios que están utilizando ChatGPT por primera vez y aún no están familiarizados con su funcionamiento. Pueden tener dificultades para formular preguntas y obtener respuestas precisas.
Intermedio: Son aquellos usuarios que han utilizado ChatGPT varias veces y tienen una comprensión básica de su funcionamiento. Pueden hacer preguntas más complejas y obtener respuestas más precisas.
Avanzado: Son aquellos usuarios que utilizan ChatGPT regularmente y tienen un amplio conocimiento sobre su funcionamiento. Pueden hacer preguntas muy complejas y obtener respuestas precisas y detalladas. Además, pueden aprovechar al máximo las funciones avanzadas de ChatGPT.

Nivel de estudio y técnico: Para trabajar en el campo de la inteligencia artificial y la robótica como profesional, se recomienda una formación técnica y un nivel de estudios superior en ingeniería, informática o matemáticas.

Recientemente se ha creado un nuevo perfil o carrera de Ingeniero: Un ingeniero en prompt es alguien que tiene habilidades en la programación y el desarrollo de modelos de lenguaje natural utilizando la herramienta GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI. Estos ingenieros trabajan en la creación de modelos de chatbots y sistemas de procesamiento de lenguaje natural que puedan interactuar de manera efectiva y coherente con los usuarios. También pueden ser responsables de la personalización y adaptación de los modelos de chatbot a diferentes contextos y aplicaciones.

Mejora productiva: Los 5 puntos más importantes para la mejora productiva con ChatGPT incluyen la automatización de tareas repetitivas, la mejora de la eficiencia y la precisión, la generación de nuevas ideas y soluciones, la optimización de procesos y la reducción de costos.

Sector de la mano de obra humana: ChatGPT y la inteligencia artificial en general pueden tener un impacto significativo en el sector de la mano de obra humana, tanto en términos de la automatización de ciertas tareas como en la creación de nuevos puestos de trabajo en el campo de la IA.

Controles éticos: Es importante establecer controles éticos para garantizar que la IA se utilice de manera responsable y éticamente adecuada. Esto incluye la transparencia en el procesamiento de datos, la privacidad y la seguridad de la información, así como la prevención de la discriminación y la perpetuación de estereotipos.

Consejos para la población mundial: Es importante estar informados y educados sobre la IA y su impacto en la sociedad. Debemos estar preparados para adaptarnos a los cambios y aprovechar las oportunidades que la IA nos brinda, al mismo tiempo que nos aseguramos de utilizarla de manera responsable y éticamente adecuada.

Crecimiento a Nivel de Usuarios de ChatGPT desde Su lanzamiento

Desde su lanzamiento el 30 de noviembre de 2022, ChatGPT ha arrasado en los resultados de búsqueda. Alcanzó el límite de 1 millón de usuarios en solo 5 días (consulte la figura a continuación). Junto con su fama, también suscitó la preocupación de un grupo diverso de profesionales, como profesores, codificadores, etc. Por ejemplo, los profesores temen que los estudiantes utilicen el chatbot para escribir artículos excelentes, o los codificadores temen que los reemplace con su rendimiento de codificación.

Según un estudio de la consultora UBS, ChatGPT alcanzó los 100 millones de usuarios mensuales activos en tan solo dos meses desde su lanzamiento en diciembre de 2022. Este impresionante logro se basa en los datos de Similarweb, que también revelaron que hubo un promedio de 13 millones de usuarios diarios en enero de 2023, más del doble que en el mes anterior.

Esta inteligencia artificial conversacional, desarrollada por OpenAI, ha sido aclamada por su capacidad para entender y responder preguntas de manera efectiva. ChatGPT utiliza una técnica de aprendizaje profundo conocida como «transformers» para analizar y comprender los patrones lingüísticos, lo que le permite crear respuestas coherentes y precisas.

Pero ChatGPT no es la única inteligencia artificial en el mercado. Microsoft ha estado trabajando en su propia tecnología de chatbot, y la compañía ha estado haciendo grandes avances en esta área en los últimos años. Recientemente, Microsoft presentó un chatbot basado en inteligencia artificial que puede responder a preguntas complejas de los usuarios en lenguaje natural. Esta tecnología se puede utilizar para mejorar la atención al cliente, entre otros usos.

Además, en otra parte del mercado de la inteligencia artificial, CatGPT ha causado sensación en Internet en las últimas semanas. Este chatbot, desarrollado por la compañía china Zhuiyi Technology, ha sido diseñado para imitar el comportamiento y las respuestas de un gato en línea. Con un lenguaje informal y juguetón, CatGPT ha ganado una gran cantidad de seguidores en las redes sociales y ha demostrado que la inteligencia artificial también puede ser divertida y entretenida.

A partir de la aparición de la plataforma ChatGPT, la velocidad con la cual se ha adoptado por los usuarios ha sido superior a cualquier otra plataforma accesible por banda ancha.

Por ejemplo, Netflix inició a finales del siglo pasado y alcanzó su primer millón de usuarios en 3 años y medio, Twitter tardó 2 años, a Facebook le tomó 10 meses, Instagram 2 meses y medio y 2 años para tener 10 millones de usuarios, TikTok 9 meses en alcanzar 100 millones, pero ChatGPT en tan sólo 5 días alcanzó 1 millón y en dos meses superó 100 millones.

Proyectos semejantes por parte de Meta (BlenderBot y Galáctica), o nunca se intentaron o fracasaron. Y por parte de Google se rezagaron en lanzarse al público.

«En veinte años siguiendo el espacio de Internet, no podemos recordar una rampa más rápida en una aplicación de Internet al consumidor«, escribieron los analistas de UBS Lloyd Walmsley, Karl Keirstead, Timothy Arcuri, Chris Kuntarich, Rachel Freeman, Esha Vaish y Kunal Madhukar.

Los 123 millones de visitantes únicos mensuales estimados de ChatGPT apuntan a un crecimiento del 116% mes a mes y son equivalentes a los visitantes únicos de Bing en diciembre, de 14 años, dijeron los analistas.

Las cifras de UBS indican que ChatGPT estaba promediando alrededor de 13 millones de visitantes únicos por día hasta el 28 de enero, más del doble de los niveles vistos a fines de diciembre.

Y según las cifras de Similarweb, ChatGPT de OpenAI ha acumulado 266 millones de usuarios totales desde su lanzamiento en noviembre del año pasado.

Similarweb indica que los usuarios pasan en promedio alrededor de siete minutos usando el chatbot, y los usuarios de EE. UU. están entre los mayores grupos demográficos, representando el 19,01% de los usuarios totales.

Otros países principales de donde provienen los usuarios de ChatGPT incluyen India (5.42%), Reino Unido (3.61%), Francia (3.44%) y Alemania (3.27%).

Las estadísticas de Similarweb indican que los intereses principales de la audiencia de ChatGPT incluyen software para desarrolladores, computadoras y electrónica, tecnología y noticias.

Según las cifras de Similarweb, la principal fuente de tráfico de ChatGPT es directa, lo que significa que los usuarios acceden directamente a la página del chatbot escribiendo la dirección en su navegador. Este tipo de tráfico fue responsable del 64,3% de las visitas a través de escritorio en enero.

La segunda fuente de tráfico más importante son las referencias, lo que significa que los usuarios llegan a ChatGPT a través de un enlace en otra página web. Este tipo de tráfico representó el 21,77% de las visitas de escritorio en enero.

Por otro lado, el canal publicitario menos utilizado para ChatGPT son los anuncios de display, que son anuncios visuales que se muestran en otras páginas web. Es posible que OpenAI haya decidido no utilizar este canal debido a que puede no ser tan efectivo para un chatbot como lo es para otros tipos de productos.

Estas tecnologías cambien totalmente las cosas?

Como hemos leido en la primera parte de articulo, ChatGPT es una de las más avanzadas tecnologías en el campo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, estas plataformas han revolucionado la forma en que se pueden automatizar muchos trabajos y han brindado una enorme ayuda a los Investigares, Profesores, Estudiantes, bloggers y desarrolladores, personas del Marketing, y a muchos emprendedores, pero tambien ha disgustado a muchos y creado mucha polemica en muchos sectores, incluyendo el de la educacion y la politica por las implicaciones que representa. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los modelos de lenguaje como ChatGPT son solo herramientas y su impacto depende de cómo se utilicen y regulen.

Es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI que es capaz de generar texto coherente y natural a partir de una entrada dada, esta tecnología se basa en el aprendizaje profundo y utiliza una red neuronal de gran tamaño para entrenarse en una gran cantidad de datos de lenguaje y aprender a predecir las palabras o frases que vendrán a continuación en un texto dado:

Puedes pedirle a ChatGPT información o consejos sobre una amplia variedad de temas, incluyendo:

Ciencia: biología, física, química, astronomía, etc.
Tecnología: informática, inteligencia artificial, tecnología de la información, programación, etc.
Historia: eventos históricos, personajes históricos, etc.
Cultura: arte, literatura, música, cine, televisión, etc.
Geografía: países, ciudades, lugares turísticos, etc.
Sociedad: derechos humanos, política, economía, etc.
Deportes: equipos deportivos, deportes individuales, etc.

Es importante destacar que los modelos de lenguaje como ChatGPT solo son herramientas y que su impacto depende en gran medida de la forma en que se utilizan y regulan. Por esta razón, es necesario tener un diálogo abierto y crítico sobre cómo se puede aprovechar al máximo su potencial mientras se protegen los derechos y libertades de las personas.

La tecnología de ChatGPT y OpenAI trae grandes ventajas para la automatización de muchos trabajos y una enorme ayuda para los educadores, los bloggers creadores de contenidos, para las empresas de servicios y para los desarrolladores como mencionado anteriormete. Esta plataforma permiten ahorrar tiempo y esfuerzo en tareas que requieren la generación de grandes cantidades de contenido o la realización de tareas repetitivas, y también son muy útiles para la creación de contenido de alta calidad y la mejora de la eficiencia de las aplicaciones. Además, estas tecnologías son capaces de adaptarse y aprender de manera continua, lo que las hace muy valiosas para el futuro de la automatización y el procesamiento del lenguaje natural.

Una de las ventajas de ChatGPT es su capacidad para simular conversaciones humanas de manera muy realista. Esto lo hace ideal para la creación de chatbots o asistentes virtuales que pueden interactuar con los usuarios de manera natural y ayudarles a resolver sus dudas o realizar tareas específicas.

ChatGPT también puede utilizarse para la creación de contenido automatizado, como artículos de blog o mensajes en redes sociales. Esto es especialmente útil para los bloggers y los creadores de contenido que necesitan generar grandes cantidades de texto de manera rápida y eficiente, pero que muchas veces tiene que ser supervisada, ya que puede contener algunos errores o incluso general informacion falsa sobre algun tema del cual no tenga las ultimas noticias, aunque siempre te dara una repuesta politicamente correcta.

OpenAI, por su parte, es una empresa líder en el campo de la inteligencia artificial y ha desarrollado varias plataformas y herramientas que han revolucionado la forma en que se pueden utilizar los algoritmos de aprendizaje automático. Además de ChatGPT, OpenAI ha desarrollado otras plataformas como GPT-3, que es uno de los modelos de lenguaje más grandes y avanzados del mundo.

La tecnología de ChatGPT y OpenAI representa una gran ventajas para la automatización de muchos trabajos, ya que permite ahorrar tiempo y esfuerzo en tareas que requieren la generación de grandes cantidades de contenido o la realización de tareas repetitivas. Además, estas plataformas también son muy útiles para los bloggers y los desarrolladores, ya que les permiten crear contenido de alta calidad y realizar tareas de forma más eficiente.

Por ejemplo, los bloggers pueden utilizar ChatGPT para generar ideas de contenido, crear borradores de artículos o responder a preguntas de los lectores de manera más rápida y precisa. Los desarrolladores, por su parte, pueden utilizar la tecnología de OpenAI para automatizar tareas de programación o para mejorar la eficiencia de sus aplicaciones.

Otra de las grandes ventajas de la tecnología de ChatGPT y OpenAI es su capacidad para adaptarse y aprender de manera continua. A medida que se le proporcionan más datos y se realizan más entrenamientos, estos modelos de lenguaje pueden mejorar su capacidad para generar texto de manera más precisa y natural. Esto hace que sean herramientas muy útiles para la automatización de tareas y la creación de contenido de alta calidad.

Chat GPT vs la Busqueda en Google?

Chat GPT y la búsqueda en Google son dos herramientas diferentes que pueden ser utilizadas para diferentes propósitos.

Chat GPT hemos visto a lo largo de este articulo, que es un modelo de lenguaje de inteligencia artificial que se entrena en grandes cantidades de datos de texto para generar respuestas coherentes y significativas a las preguntas de los usuarios. Los usuarios pueden interactuar con Chat GPT en tiempo real, haciendo preguntas o iniciando una conversación, y el modelo generará una respuesta en función de su entrenamiento previo. Chat GPT puede ser utilizado para una variedad de propósitos, desde la búsqueda de información hasta la asistencia en la toma de decisiones.

Por otro lado, la búsqueda en Google es un motor de búsqueda en línea que utiliza algoritmos para buscar y clasificar la información relevante en la web en función de las palabras clave proporcionadas por el usuario. Los usuarios pueden buscar cualquier cosa en Google, desde respuestas a preguntas específicas hasta información sobre temas más amplios. Google utiliza un conjunto complejo de algoritmos para determinar qué resultados de búsqueda son más relevantes y útiles para el usuario.

La interactividad entre el usuario y Chat GPT es bastante diferente de la interacción entre el usuario y la búsqueda en Google. Con Chat GPT, el usuario inicia una conversación y hace preguntas o proporciona información, y el modelo de lenguaje genera una respuesta en función de su entrenamiento previo. El modelo de lenguaje puede seguir haciendo preguntas de seguimiento y proporcionar respuestas adicionales hasta que el usuario esté satisfecho con la respuesta.

En cambio, con la búsqueda en Google, el usuario ingresa una palabra clave o una frase en el motor de búsqueda, y Google devuelve una lista de resultados relevantes de páginas web, videos, imágenes u otros tipos de contenido en función de la consulta del usuario. El usuario puede hacer clic en uno o varios de los resultados para acceder al contenido.

En cuanto a la relación entre Chat GPT y la búsqueda en Google, es cierto que ambos representan herramientas diferentes para la obtención de información en línea. Sin embargo, la aparición de tecnologías de inteligencia artificial como Chat GPT no necesariamente significa la desaparición del modelo de negocio de la búsqueda en Google. De hecho, ambos enfoques pueden complementarse para ofrecer soluciones de búsqueda y respuesta más completas a los usuarios.

Por ejemplo, Chat GPT puede ser útil para responder preguntas específicas que no se pueden responder con facilidad con la búsqueda en Google, mientras que la búsqueda en Google puede ser útil para encontrar una amplia gama de información sobre un tema específico. Además, la tecnología de inteligencia artificial como Chat GPT puede integrarse en los resultados de búsqueda en Google para ofrecer respuestas más completas y precisas a las consultas de los usuarios. En lugar de competir, ambas tecnologías pueden colaborar para mejorar la experiencia del usuario en línea.

ChatGPT vs BING CHATGPT

Bing ChatGPT es una versión de ChatGPT que ha sido integrada en el motor de búsqueda de Microsoft Bing. Esto significa que Bing ChatGPT puede ser utilizado para proporcionar respuestas a las consultas de los usuarios de Bing en tiempo real.

La elección entre ChatGPT y Bing con ChatGPT integrado depende de tus necesidades y preferencias personales. Si deseas tener acceso a información actualizada y enlazada a fuentes para ampliar la información, Bing con ChatGPT integrado puede ser una buena opción para ti . Por otro lado, si prefieres una experiencia más personalizada y ajustable, ChatGPT puede ser una mejor opción ya que ofrece una suscripción Plus opcional de pago que te otorga acceso prioritario sobre el nivel gratuito .

Por otro lado, ChatGPT es el nombre general de la tecnología de lenguaje natural desarrollada por OpenAI. Es un modelo de inteligencia artificial de gran escala que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos y puede generar respuestas coherentes y útiles a una variedad de preguntas y consultas.

Bing ChatGPT es una versión específica de ChatGPT que ha sido integrada en el motor de búsqueda de Bing, mientras que ChatGPT es el nombre general de la tecnología de lenguaje natural desarrollada por OpenAI.

La principal diferencia entre ChatGPT y Bing con ChatGPT integrado es que Bing tiene conexión a Internet para ofrecer datos actualizados y enlaza a las fuentes que ha ido consultando para que puedas ampliar la información ¹. Además, Bing ofrece tres modos de chat mientras que ChatGPT no tiene opciones de configuración o ajustes finos ².

¿Cuál es mejor para mí: ChatGPT o Bing con ChatGPT integrado?

La respuesta a esta pregunta depende del uso que deseas darle al servicio. A continuación, te presento algunas consideraciones que pueden ayudarte a tomar una decisión:

Si estás buscando una plataforma independiente para interactuar con un modelo de lenguaje natural y obtener respuestas a tus preguntas o consultas, entonces ChatGPT es una mejor opción. ChatGPT está disponible a través de varias aplicaciones y servicios, lo que te permite interactuar con él de diferentes maneras.
Si estás buscando respuestas en tiempo real para consultas que realizas en el motor de búsqueda de Bing, entonces Bing ChatGPT puede ser una mejor opción. Bing ChatGPT está integrado directamente en el motor de búsqueda de Bing, lo que significa que puedes obtener respuestas sin salir de la página de resultados de búsqueda.
Si tienes necesidades específicas o requerimientos personalizados en cuanto a la funcionalidad de lenguaje natural, entonces deberías investigar más a fondo las opciones de ChatGPT y Bing ChatGPT para determinar cuál de ellas se adapta mejor a tus necesidades.

Ejemplo ChatGPT vs Bing:

Un ejemplo de la diferencia dependiendo el contexto seria, le he preguntado a ChatGPT lo siguinete: Quien gano la Copa Mundial de la FIFA Catar 2022 ? y Miren la Repuesta!, es cierto que esto ya se puede solucionar con algunas herramientas y plugin, pero se entiende el contecto.

En el mismo caso a Bing le HE preguntado lo mismo: Quien gano la Copa Mundial de la FIFA Catar 2022 ? y Miren la Repuesta!,

Es evidente que Bing ha proporcionado la respuesta correcta y ha facilitado un enlace a la fuente de la información. No obstante, es importante considerar no sólo esta información, sino también los posibles usos que se puedan dar a la misma, como señalé anteriormente

Ambas son tecnologías de procesamiento de lenguaje natural muy avanzadas y pueden ser útiles en diferentes contextos. ChatGPT es un modelo de lenguaje entrenado por OpenAI que es conocido por su capacidad para generar texto coherente y bien estructurado en respuesta a una variedad de preguntas y temas. Por otro lado, Bing ChatGPT es un servicio de chatbot impulsado por Microsoft que se enfoca en proporcionar una experiencia de conversación personalizada a través de una variedad de canales de comunicación.

La elección de cuál usar dependerá del contexto y del propósito específico que se tenga en mente. Si se busca generar texto en respuesta a preguntas y temas específicos, ChatGPT puede ser una buena opción. Si se busca crear una experiencia de conversación más interactiva a través de múltiples canales, Bing ChatGPT podría ser más adecuado.

La tecnología Transformer y Generative Pre-trained Transformer (GPT)

La tecnología Transformer y el Generative Pre-trained Transformer (GPT) –Chat-GPT (Transformador preentrenado generativo) -son dos conceptos fundamentales en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés). Ambas tecnologías han revolucionado la forma en que las máquinas procesan y generan lenguaje natural y se han utilizado en una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots hasta análisis de sentimiento.

La tecnología Transformer es una técnica de NLP basada en una arquitectura de red neuronal que utiliza una representación de atención para procesar el texto de entrada y generar una salida coherente. En lugar de utilizar una secuencia de palabras ordenada, como en modelos de lenguaje anteriores, el modelo Transformer utiliza una representación de atención que permite procesar cada palabra en relación con todas las demás palabras de la oración. Esto significa que el modelo puede comprender mejor el contexto de las palabras y generar una salida más coherente y relevante.

ChatGPT es un modelo de lenguaje basado en la tecnología Transformer desarrollado por OpenAI. Utiliza el aprendizaje automático supervisado para entrenarse en grandes cantidades de texto y tiene una comprensión profunda del lenguaje natural. El modelo está diseñado para predecir la siguiente palabra en una oración, lo que le permite generar texto coherente y relevante. ChatGPT ha sido utilizado en diversas aplicaciones, como chatbots, asistentes virtuales, análisis de sentimiento y generación de texto creativo.

El Generative Pre-trained Transformer (GPT) es un modelo específico de la familia de modelos Transformer. Fue desarrollado por OpenAI en 2018 y utiliza el aprendizaje supervisado para entrenarse en grandes cantidades de texto con el objetivo de predecir la siguiente palabra en una oración. GPT ha sido entrenado en una variedad de tareas de NLP, incluyendo el modelado de lenguaje, la traducción automática y la respuesta a preguntas.

GPT ha sido mejorado con versiones posteriores, como GPT-2 y GPT-3, que tienen una mayor capacidad y pueden generar texto más sofisticado y diverso. GPT-2, por ejemplo, ha sido entrenado en un conjunto de datos aún más grande y es capaz de generar textos completos con mayor precisión y coherencia.

La tecnología Transformer y el modelo GPT han transformado la forma en que las máquinas procesan y generan lenguaje natural. Han sido utilizados en una amplia gama de aplicaciones, desde chatbots hasta análisis de sentimiento, y se han mejorado continuamente para mejorar su capacidad y precisión. Estas tecnologías prometen tener un impacto aún mayor en el futuro del procesamiento del lenguaje natural y la inteligencia artificial en general.

Gran conocimiento de la arquitectura del modelo lingüístico

Ya hablamos de GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) que es una arquitectura de red neuronal profunda basada en la arquitectura de transformador introducida en el artículo «Attention Is All You Need» La arquitectura está diseñada para manejar datos secuenciales como el texto, y se compone de un codificador y un decodificador.

Tener un conocimiento profundo de la arquitectura del modelo lingüístico utilizado en el chatbot es esencial para el Prompt Engineering efectivo. Al entender cómo funciona el modelo, qué técnicas y algoritmos utiliza para procesar el lenguaje natural y cómo se relacionan los diferentes componentes del modelo, se pueden diseñar prompts más efectivos y adecuados para la tarea en cuestión.

Por ejemplo, algunos modelos de chatbot utilizan redes neuronales recurrentes (RNN) para procesar el lenguaje natural y generar respuestas. Si se entiende cómo funciona una RNN, se puede diseñar prompts que aprovechen al máximo esta arquitectura y que proporcionen entradas que sean adecuadas para su procesamiento.

También es importante conocer las limitaciones del modelo lingüístico y cómo se pueden superar. Por ejemplo, algunos modelos pueden tener dificultades para entender el sarcasmo o el humor, o pueden tener problemas para comprender palabras o frases en diferentes idiomas o dialectos. Al entender estas limitaciones, se pueden diseñar prompts que sean más efectivos y que aborden estas dificultades de manera efectiva.

En el proceso de generación de texto en GPT-3, el codificador y el descodificador trabajan juntos para producir una secuencia de texto coherente y comprensible. El codificador transforma el texto de entrada en una representación vectorial continua llamada incrustación. Este proceso se realiza mediante la aplicación de varias capas de autoatención y capas totalmente conectadas.

La autoatención es un mecanismo utilizado para calcular las puntuaciones de atención de cada palabra en el texto de entrada, lo que ayuda al modelo a comprender el contexto y la relación entre las palabras. Al asignar una puntuación de atención a cada palabra en el texto, el modelo puede centrarse en las palabras más relevantes para la tarea en cuestión.

Por otro lado, el descodificador utiliza la representación vectorial continua del codificador y la palabra generada anteriormente para producir la siguiente palabra de la secuencia. También utiliza múltiples capas de autoatención y capas totalmente conectadas para generar texto coherente y relevante.

La arquitectura del transformador en GPT-3 se compone de varias capas, cada una formada por dos subcapas: un mecanismo de autoatención multicabezal y una red neuronal feedforward totalmente conectada. El mecanismo de autoatención multicabezal permite que el modelo preste atención a distintas partes de la secuencia de entrada en distintas posiciones, lo que mejora la calidad del texto generado.

GPT-3 es uno de los modelos lingüísticos más grandes y avanzados hasta la fecha, con 175.000 millones de parámetros. Ha sido entrenado con una enorme cantidad de datos de texto, incluyendo libros, artículos y sitios web. Debido a esto, es capaz de generar texto que se asemeja mucho al escrito por un humano y realizar tareas lingüísticas como responder preguntas y completar textos. Sin embargo, aún requiere una gran cantidad de recursos informáticos para el entrenamiento y la inferencia, y es importante tener en cuenta que los datos de entrenamiento pueden estar sesgados, lo que puede afectar la calidad del texto generado.

Métodos:

Dentro de la Misma pagina oficial, de OpenAI.com, ellos indican los Métodos con los cuales han entrenado su modelo:

Métodos: Capacitamos este modelo usando el Aprendizaje de refuerzo de la retroalimentación humana ( RLHF ), usando los mismos métodos que InstructGPT, pero con ligeras diferencias en la configuración de recopilación de datos. Capacitamos un modelo inicial utilizando ajustes supervisados: los entrenadores de IA humana proporcionaron conversaciones en las que tocaron en ambos lados — al usuario y un asistente de IA. Les dimos a los capacitadores acceso a sugerencias escritas por modelos para ayudarlos a componer sus respuestas. Mezclamos este nuevo conjunto de datos de diálogo con el conjunto de datos InstructGPT, que transformamos en un formato de diálogo.

Para crear un modelo de recompensa para el aprendizaje de refuerzo, necesitábamos recopilar datos de comparación, que consistían en dos o más respuestas modelo clasificadas por calidad. Para recopilar estos datos, tomamos conversaciones que los entrenadores de IA tuvieron con el chatbot. Seleccionamos al azar un mensaje escrito por modelo, probamos varias finalizaciones alternativas y los entrenadores de IA las clasificaron. Usando estos modelos de recompensa, podemos afinar el modelo usando Optimización de política proximal. Realizamos varias iteraciones de este proceso.

Procesamiento de Lenguaje Natural (chatbots) y los Asistentes Virtuales de Voz y Traductores con IA ?

El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) y los asistentes virtuales de voz y traductores con IA juegan un papel importante en ChatGPT. ChatGPT como estado leyendo es un modelo de procesamiento del lenguaje natural, que se entrena para comprender y responder a las entradas en lenguaje natural. La capacidad de ChatGPT para comprender y generar texto natural es utilizada en chatbots y asistentes virtuales de voz, que brindan una experiencia de conversación natural con los usuarios. Los traductores con IA también utilizan tecnologías de NLP para comprender y traducir el texto de un idioma a otro. Estos sistemas utilizan algoritmos y modelos de aprendizaje automático similares a los utilizados en ChatGPT para lograr una comprensión y respuesta naturales.

Los chatbots, los asistentes virtuales de voz y los traductores son sistemas de procesamiento de lenguaje natural que utilizan tecnologías de inteligencia artificial (IA) para comprender y procesar el lenguaje humano. Estos sistemas pueden estar compuestos por diferentes componentes y algoritmos, como modelos de lenguaje, técnicas de aprendizaje automático y reglas predefinidas, que trabajan juntos para realizar tareas específicas como responder a preguntas, realizar tareas o traducir texto de un idioma a otro.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP, por sus siglas en inglés) se refiere al proceso de analizar y comprender el lenguaje humano por parte de las computadoras. Esto incluye tareas como la tokenización, la etiquetación de partes del discurso y la extracción de información.

Entendimiento de Lenguaje Natural (NLU, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de las computadoras para comprender el significado de los textos o discursos en lenguaje natural. Esto puede incluir la comprensión del contexto, la intención y el significado de las palabras y frases.

Generación de Lenguaje Natural (NLG, por sus siglas en inglés) se refiere a la capacidad de las computadoras para generar texto o discurso que sea coherente y natural para los seres humanos. Esto puede ser utilizado para realizar tareas como la traducción, la respuesta automática a preguntas o la generación de resúmenes automatizados.

Como hemos visto CHATGPT Se trata de un modelo de lenguaje de gran escala que puede generar texto coherente y natural en diferentes idiomas y contextos. Aunque CHATGPT no está diseñado específicamente para ser utilizado en chatbots, asistentes virtuales de voz o traductores, puede ser utilizado como parte de un sistema de procesamiento de lenguaje natural para mejorar su comprensión del lenguaje y su capacidad para realizar tareas específicas.

Que lenguaje de programación, tecnologías y herramientas se usan?

En el caso de ChatGPT, el modelo de lenguaje fue entrenado por OpenAI usando tecnología de aprendizaje automático, basado en el modelo de lenguaje por Inteligencia Artificial GPT-3, y está escrito en varios lenguajes de programación, incluyendo Python. En su lanzamiento, fue un modelo con más de 175 millones de parámetros, y eso seguro ha aumentado en estas semanas de uso, y esto porque ha sido entrenado con grandes cantidades de texto para realizar tareas relacionadas con el lenguaje, desde la traducción hasta la generación de texto.

ChatGPT, esta IA ha sido entrenada para mantener conversaciones con cualquier persona. Sus algoritmos deberían ser capaces de entender lo que le estés preguntando con precisión, incluyendo adjetivos y variaciones que añadas en tus frases, y de responderte de una manera coherente.

Generalmente, los chatbots y los asistentes virtuales de voz pueden ser desarrollados utilizando diferentes lenguajes de programación y tecnologías, y la elección del lenguaje y las herramientas adecuados depende del propósito del chatbot o asistente virtual y del entorno en el que se va a utilizar.

Algunos de los lenguajes de programación y tecnologías más comunes utilizados para crear chatbots y asistentes virtuales son:

Python: un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que es ampliamente utilizado en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales debido a su facilidad de uso y su gran cantidad de librerías y herramientas disponibles. Es el lenguaje de programación más popular para el desarrollo de proyectos de NLP y NLU debido a la gran cantidad de bibliotecas y herramientas disponibles, como NLTK, SpaCy, CoreNLP y Gensim.
TensorFlow: Una biblioteca de aprendizaje automático y profundo desarrollada por Google que se utiliza para la creación de modelos de lenguaje como ChatGPT.
PyTorch: Una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto desarrollada por Facebook que también se utiliza para la creación de modelos de lenguaje.
CUDA: Un conjunto de herramientas de programación de NVIDIA que se utiliza para acelerar el aprendizaje profundo en GPU.
Hugging Face Transformers: Una biblioteca de aprendizaje profundo de código abierto para el procesamiento del lenguaje natural que se utiliza en la creación de modelos de lenguaje como ChatGPT.
JavaScript: un lenguaje de programación que se ejecuta en el navegador y es ampliamente utilizado en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales que se ejecutan en plataformas de mensajería y redes sociales.
Java: un lenguaje de programación de alto nivel y de propósito general que es ampliamente utilizado en el desarrollo de chatbots y asistentes virtuales debido a su portabilidad y su gran cantidad de librerías y herramientas disponibles.
R: Es otro lenguaje de programación popular para el análisis de datos y el procesamiento del lenguaje natural debido a su gran cantidad de paquetes estadísticos y herramientas de análisis de datos.

C++: Es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado en la industria y es utilizado en algunas implementaciones de NLP y NLU debido a su gran rendimiento.

Además de los lenguajes de programación, hay diferentes herramientas y tecnologías que se pueden utilizar para crear chatbots y asistentes virtuales, como plataformas de desarrollo de chatbots, herramientas de aprendizaje automático y bases de datos de lenguaje natural. Algunos ejemplos de estas herramientas son:

Dialogflow: una plataforma de desarrollo de chatbots de Google que permite a los desarrolladores crear chatbots y asistentes virtuales para diferentes plataformas de mensajería y redes sociales.
IBM Watson Assistant: una plataforma de desarrollo de chatbots y asistentes virtuales de IBM que permite a los desarrolladores crear chatbots y asistentes virtuales personalizados utilizando técnicas de aprendizaje automático y bases de datos de lenguaje natural.
GPT-3: una base de datos de lenguaje natural de OpenAI que se puede utilizar para mejorar la comprensión del lenguaje y la capacidad de respuesta de los chatbots y los asistentes virtuales.
GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) es un modelo de lenguaje generativo desarrollado por OpenAI que se basa en una arquitectura Transformer y se entrena con un gran conjunto de datos de texto para generar texto de manera autónoma. GPT-3 se desarrolló utilizando Python y se entrenó en un cluster de computadoras con varios núcleos.

ChatGPT: es una versión especializada de GPT-3 diseñada para el diálogo y la generación de respuestas. Es capaz de comprender preguntas y generar respuestas coherentes y relevantes. Al igual que GPT-3, ChatGPT se desarrolló utilizando Python y se entrenó en un gran conjunto de datos de texto relacionado con el diálogo y la comunicación.

GPT-4 se anuncia de manera oficial, aunque Bing IA ya lo usaba

OpenAI anuncia GPT-4: el nuevo modelo que revolucionará ChatGPT y DALL-E

OpenAI, una empresa líder en inteligencia artificial, acaba de anunciar la próxima versión de su modelo de lenguaje natural, el GPT-4. Esta nueva versión promete revolucionar la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial, especialmente a través de aplicaciones de chat como ChatGPT, y en la generación de imágenes como DALL-E.

La versión anterior, GPT-3, fue una de las mayores revelaciones del año pasado en el ámbito de la inteligencia artificial. Con más de 175 mil millones de parámetros, GPT-3 es capaz de generar respuestas sorprendentemente precisas y coherentes a preguntas y estímulos en lenguaje natural. Sin embargo, también ha planteado preocupaciones éticas y legales sobre el uso de IA en la producción de contenido humano.

La llegada de GPT-4 promete no solo mejorar la calidad de las respuestas generadas, sino también abordar algunos de los problemas éticos y de seguridad que surgieron con GPT-3. Además, la capacidad de GPT-4 para procesar imágenes y otros tipos de entradas no textuales tiene el potencial de ampliar aún más el alcance y las aplicaciones de la inteligencia artificial.

El GPT-4, según OpenAI, será el modelo de lenguaje natural más grande y avanzado jamás creado, con una capacidad estimada de 100 billones de parámetros. Esto representa un aumento significativo con respecto a su predecesor, el GPT-3, que tiene una capacidad de 175.000 millones de parámetros.

Con esta capacidad mejorada, el GPT-4 será capaz de generar respuestas más precisas y coherentes a preguntas complejas, lo que mejorará significativamente la calidad de las interacciones humanas con la inteligencia artificial. Además, el modelo también permitirá a las empresas automatizar y optimizar sus procesos empresariales, incluyendo la atención al cliente, el análisis de datos y la toma de decisiones.

Una de las características más destacadas del GPT-4 es su capacidad de soportar videos, lo que permitirá a los usuarios interactuar con la inteligencia artificial en tiempo real y en un formato más atractivo. Esto será especialmente útil en aplicaciones de chat, donde los usuarios podrán recibir respuestas en video a sus preguntas y comentarios.

Además de mejorar ChatGPT, el GPT-4 también mejorará DALL-E, el modelo de OpenAI para la generación de imágenes. DALL-E es capaz de generar imágenes a partir de descripciones textuales, lo que tiene una amplia variedad de aplicaciones en la industria creativa, la publicidad y el marketing. Con el GPT-4, se espera que DALL-E pueda generar imágenes aún más precisas y realistas.

GPT-4 Developer Livestream

En el video proporcionado en el Live de Youtube, el presidente y cofundador de OpenAI, Greg Brockman, presenta una demostración para desarrolladores que muestra algunas de las capacidades y limitaciones de GPT-4, el último modelo de OpenAI en aprendizaje profundo. Brockman comienza explicando la evolución que ha tenido OpenAI en el desarrollo de modelos de lenguaje natural, y cómo la creación de GPT-4 ha sido un gran logro en su búsqueda por escalar el aprendizaje profundo.

Luego, Brockman muestra algunos ejemplos de cómo GPT-4 puede manejar comandos complejos y contextos ambiguos, tales como la comprensión de instrucciones médicas y la generación de párrafos completos a partir de preguntas abiertas. También destaca la capacidad de GPT-4 para trabajar con varios modos, incluyendo texto y entrada de imagen, y cómo esto permite a los desarrolladores crear aplicaciones más interesantes y personalizadas.

Además, Brockman discute algunas limitaciones importantes de GPT-4, incluyendo su tendencia a generar respuestas que reflejan los prejuicios humanos y su falta de capacidad para entender el contexto histórico y cultural de las preguntas que se le hacen. Sin embargo, también señala que OpenAI está trabajando para abordar estas limitaciones y mejorar aún más la capacidad de GPT-4.

ChatGPT-4 Comparación con su Predecesor ChatGPT-3.5

En términos generales, ChatGPT-4 representa un gran avance en comparación con su predecesor, ChatGPT-3.

Desde una perspectiva técnica, ChatGPT-4 ha sido entrenado con una base de datos de 100 billones de parámetros, en comparación con los 175.000 millones de parámetros de ChatGPT-3. Esto significa que ChatGPT-4 ha tenido acceso a mucha más información, actualizada y con una mayor variedad de categorías. En otras palabras, ha aprendido más y es más inteligente.

Además, los prompts de ChatGPT-4 tienen la capacidad de procesar una mayor cantidad de palabras, lo que produce resultados más detallados y complejos.

Algunas de las mejoras que ofrece GPT-4 son las siguientes:

GPT-4 es más difícil de engañar: ya que ha sido entrenada con muchos tipos diferentes de prompts maliciosos, lo que le permite entregar información real y mejorar sus capacidades de razonamiento.
Mayor capacidad para resolver problemas: GPT-4 ha sido entrenada con una cantidad mucho mayor de datos, lo que le permite tener una comprensión más profunda y precisa del lenguaje natural y, por lo tanto, resolver problemas con mayor eficacia.
Aumento de la dimensión de su entrenamiento: GPT-4 ha sido entrenado con 100 billones de parámetros, lo que significa que ha tenido acceso a mucha más información, más reciente y con más categorías. En comparación, GPT-3 solo tenía 175 mil millones de parámetros.
Capacidad para entender imágenes: GPT-4 ahora tiene la capacidad de comprender imágenes y otorgarles significado dentro de un contexto cultural y circunstancial específico, lo que amplía enormemente sus capacidades.
Mejoras sustanciales en la seguridad: GPT-4 ha sido entrenado para prevenir la producción de contenido éticamente cuestionable, como respuestas discriminatorias, estigmatizantes u ofensivas. Esto hace que sea más seguro para los usuarios y reduce el riesgo de que se generen respuestas inapropiadas.

Con GPT-4, por lo tanto, sería posible generar texto, imágenes, vídeos e incluso música.

Visual ChatGPT combina varios modelos de base visual, como Transformadores, ControlNet y Stable Diffusion, con ChatGPT. Con el uso de estos modelos de base visual, ChatGPT ahora puede manejar las solicitudes de los usuarios para la generación y edición de imágene.

Los modelos de base visual, o VFMs, son un conjunto de algoritmos fundamentales utilizados para la visión por computadora. Estos algoritmos pueden formar la base de modelos más complicados y se utilizan para impartir capacidades estandarizadas de visión por computadora a aplicaciones de IA.

La visión por computadora es el proceso de usar máquinas para comprender y analizar imágenes (fotos y videos)1. Hace referencia a un grupo de tecnologías o herramientas que permiten a los equipos captar imágenes del mundo real, procesarlas y generar información a través de ellas (análisis)

Visual ChatGPT System Architecture

La arquitectura del sistema Visual ChatGPT es fascinante y es importante entenderla para comprender cómo funciona esta tecnología de vanguardia.

En términos generales, Visual ChatGPT se basa en una arquitectura de red neuronal convolucional que combina el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora para proporcionar una experiencia de chatbot más sofisticada. La red neuronal de Visual ChatGPT consta de tres componentes principales: el modelo de lenguaje natural, el modelo de visión por computadora y el modelo de fusión.

El modelo de lenguaje natural se encarga de comprender el lenguaje natural de los usuarios y generar respuestas coherentes y relevantes. Está basado en el modelo GPT-3 de OpenAI, que es uno de los modelos más avanzados de procesamiento del lenguaje natural que existen actualmente. Este modelo ha sido entrenado en una amplia variedad de tareas de lenguaje natural y puede generar respuestas humanas convincentes.

El modelo de visión por computadora se encarga de analizar la información visual, como imágenes y videos, para proporcionar información contextual al modelo de lenguaje natural. Este modelo está basado en una red neuronal convolucional y ha sido entrenado en una amplia variedad de tareas de visión por computadora, como clasificación de objetos, detección de objetos y segmentación de imágenes.

El modelo de fusión es el componente que combina la información del modelo de lenguaje natural y del modelo de visión por computadora para generar respuestas finales. Este modelo utiliza técnicas de atención para enfocarse en la información más relevante de cada componente y combinarla en una respuesta coherente.

En conjunto, estos tres componentes trabajan en armonía para proporcionar una experiencia de chatbot que comprende tanto el lenguaje natural como la información visual. Esto permite a Visual ChatGPT comprender las necesidades y deseos de los usuarios de una manera más completa y proporcionar respuestas más precisas y personalizadas.

La arquitectura de Visual ChatGPT es una de las razones por las que esta tecnología es tan emocionante. Combina dos tecnologías avanzadas, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora, en una sola plataforma para proporcionar una experiencia de chatbot más sofisticada. Con el tiempo, es probable que esta tecnología siga evolucionando y mejorando para ofrecer una experiencia aún más emocionante e interactiva para los usuarios.

La noticia mas reciente es que tendremos - Visual ChatGPT

OpenAI ha anunciado que la nueva version la semana 14/03/2023, en una nueva versión de GPT, la version GPT-3 que es la actual, pero la version GPT-4, es algo aun mucho mas increible, ya que va a incorporar capacidades multimodales para procesar diferentes tipos de datos, incluyendo texto, imágenes, sonido y video.

Una de las características más interesantes de GPT-4 multimodal es su capacidad para comprender y generar texto a partir de diferentes tipos de información, lo que podría tener aplicaciones en áreas como la robótica, la asistencia sanitaria, la educación y muchos otros campos. No obstante, aún no hay no esta disponible de forma gratuita y solo los que tiene un cuenta pro, podran disfrutar estas nuevas caracteristicas. y deberemos esperar a futuros anuncios de OpenAI para obtener más información sobre el tema.

Microsoft acaba de presentar su nueva creación, ¡Visual ChatGPT! ¡Es una herramienta impresionante que te permite enviar, recibir y editar imágenes mientras chateas!

Pero eso no es todo. Visual ChatGPT es una tecnología de vanguardia que combina el poder del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora (CV) para crear un chatbot que no solo puede entender el lenguaje humano, sino que también puede analizar datos visuales para brindar respuestas más relevantes y precisas.

¿Qué significa eso exactamente? Significa que Visual ChatGPT puede entender entradas complejas de lenguaje natural de los usuarios y proporcionar respuestas personalizadas en función del contexto visual de la conversación. Por ejemplo, si un usuario comparte una foto de una playa, Visual ChatGPT puede entender que la conversación está relacionada con la playa y proporcionar respuestas relevantes basadas en ese contexto.

Esto es solo la punta del iceberg en cuanto a las aplicaciones prácticas de Visual ChatGPT. En la atención al cliente, puede analizar fotos o videos de los clientes para ayudar a los agentes a comprender y resolver rápidamente sus problemas. En el comercio electrónico, puede analizar imágenes de productos y ayudar a los clientes a encontrar los productos que buscan o sugerir productos similares según sus preferencias. En la educación, puede analizar datos visuales para ayudar a los estudiantes a comprender conceptos complejos y proporcionar comentarios personalizados en función de su rendimiento.

Sin embargo, Visual ChatGPT no está exento de desafíos. La tecnología requiere vastas cantidades de datos para entrenar la red neuronal, y el proceso de entrenamiento y ajuste fino del modelo puede ser costoso y llevar mucho tiempo. Además, la precisión del sistema depende en gran medida de la calidad y relevancia de los datos visuales que se analizan.

A pesar de estos desafíos, creo que Visual ChatGPT es una tecnología emocionante y revolucionaria que tiene el potencial de transformar la forma en que interactuamos con las computadoras y entre nosotros. ¡Es un gran avance en el campo de la IA conversacional y puede ayudar a los chatbots a comprender y responder mejor a las necesidades humanas!

No puedo esperar a ver las aplicaciones prácticas de Visual ChatGPT en el mundo real y ver cómo se desarrollará esta tecnología en el futuro. ¡Si quieres saber más sobre Visual ChatGPT, échale un vistazo al enlace en la descripción y compruébalo por ti mismo!
Visual ChatGPT es una tecnología de vanguardia que combina el poder del procesamiento del lenguaje natural (NLP) y la visión por computadora (CV) para crear un chatbot que no solo puede entender el lenguaje humano sino también analizar datos visuales para proporcionar respuestas más relevantes y precisas.

GPT-4- Es el sistema más avanzado de OpenAI

Otras empresas estan Integrando GPT-4 a su Modelo de negocio.

ChatGPT plugins

La Empresa ha comunicado que han implementado soporte inicial para complementos en ChatGPT. Los complementos son herramientas diseñadas específicamente para modelos de lenguaje con la seguridad como principio fundamental, y ayudan a ChatGPT a acceder a información actualizada, realizar cálculos o utilizar servicios de terceros.

De acuerdo con su filosofía de implementación iterativa, estamos implementando gradualmente plugins en ChatGPT para estudiar su uso en el mundo real, impacto, desafíos de seguridad y alineación, todos los cuales tendremos que hacer bien para lograr nuestra misión.

Los usuarios han estado pidiendo plugins desde que lanzamos ChatGPT (y muchos desarrolladores están experimentando con ideas similares) porque desbloquean una amplia gama de posibles casos de uso. Comenzamos con un pequeño grupo de usuarios y planeamos implementar gradualmente el acceso a gran escala a medida que aprendemos más (para desarrolladores de plugins, usuarios de ChatGPT y, después de un período alfa, usuarios de API que deseen integrar plugins en sus productos). Estamos emocionados de construir una comunidad que moldee el futuro del paradigma de interacción humano-AI.

Los desarrolladores de plugins que han sido invitados de nuestra lista de espera pueden usar nuestra documentación para construir un plugin para ChatGPT, que luego lista los plugins habilitados en el prompt mostrado al modelo de lenguaje, así como documentación para instruir al modelo sobre cómo usar cada uno. Los primeros plugins han sido creados por Expedia, FiscalNote, Instacart, KAYAK, Klarna, Milo, OpenTable, Shopify, Slack, Speak, Wolfram y Zapier.

También estamos alojando dos plugins nosotros mismos, un navegador web y un intérprete de código. También hemos publicado el código fuente de un plugin de recuperación de base de conocimientos, que puede ser alojado por cualquier desarrollador con información con la que deseen mejorar ChatGPT.

Hoy comenzaremos a extender el acceso al alfa de plugins a usuarios y desarrolladores de nuestra lista de espera. Si bien inicialmente priorizaremos a un pequeño número de desarrolladores y usuarios de ChatGPT Plus, planeamos expandir el acceso a gran escala con el tiempo.

Plugin y Modelos Experimentales

Motivados por trabajos anteriores (nuestro propio WebGPT, así como GopherCite, BlenderBot2, LaMDA2 y otros), permitir que los modelos de lenguaje lean información de Internet amplía estrictamente la cantidad de contenido sobre el que pueden hablar, yendo más allá del corpus de entrenamiento a información fresca del presente.

Aquí hay un ejemplo del tipo de experiencia que la navegación abre a los usuarios de ChatGPT, que anteriormente habría hecho que el modelo señalara educadamente que sus datos de entrenamiento no incluían suficiente información para responder. Este ejemplo, en el que ChatGPT recupera información reciente sobre los últimos premios Óscar y luego realiza proezas de poesía ahora familiares en ChatGPT, es una forma en que la navegación puede ser una experiencia aditiva.

Browsing Plugin

Code interpreter Plugin

Han Proporcionado su modelo y intérprete de Python en un entorno de ejecución en sandbox y con cortafuegos, junto con un espacio de disco efímero. El código ejecutado por nuestro plugin de intérprete se evalúa en una sesión persistente que está activa durante toda la conversación del chat (con un límite de tiempo máximo) y las llamadas posteriores pueden construir sobre ella. Admitimos la carga de archivos al espacio de trabajo de la conversación actual y la descarga de los resultados de su trabajo.

Segun nos comenta la empresa: «Queremos que nuestros modelos puedan utilizar sus habilidades de programación para proporcionar una interfaz mucho más natural a las capacidades fundamentales de nuestras computadoras. Tener acceso a un programador junior muy entusiasta trabajando a la velocidad de tus dedos puede hacer que los flujos de trabajo completamente nuevos sean eficientes y sin esfuerzo, además de abrir los beneficios de la programación a nuevas audiencias.»

A partir de nuestros estudios de usuarios iniciales, hemos identificado casos de uso donde la integración del intérprete de código es especialmente útil:

Resolución de problemas matemáticos, tanto cuantitativos como cualitativos Análisis y visualización de datos Conversión de archivos entre formatos Invitamos a los usuarios a probar la integración del intérprete de código y descubrir otras tareas útiles.

La integración del intérprete de código y descubrir otras tareas útiles.

Consideraciones de seguridad

La consideración principal al conectar nuestros modelos a un intérprete de lenguaje de programación es la adecuada creación de un entorno aislado para la ejecución del código, para evitar que el código generado por la IA tenga efectos secundarios no deseados en el mundo real. Ejecutamos el código en un entorno seguro y utilizamos controles de red estrictos para evitar el acceso a Internet externo desde el código ejecutado. Además, hemos establecido límites de recursos en cada sesión. Desactivar el acceso a Internet limita la funcionalidad de nuestro sandbox de código, pero creemos que es el equilibrio inicial adecuado. Los plugins de terceros fueron diseñados como un método de seguridad prioritario para conectar nuestros modelos con el mundo exterior.

¿Difieren las técnicas de incitación entre las IA de creación de imágenes

Las IA de creación de imágenes son herramientas de inteligencia artificial que utilizan algoritmos para generar imágenes realistas a partir de un conjunto de datos de entrenamiento. Estas imágenes pueden ser de diferentes tipos, desde paisajes y retratos hasta diseños abstractos y futuristas.

Las técnicas de incitación (también conocidas como prompts) pueden diferir entre los modelos de lenguaje GPT-3, y GPT-4, asi como con modelos de generacion de Imagenes como: Stable Diffusion Playground, PlaygroundAI, Lexica, Dreamstudio, DALL-E, midjourney, Leonardo AI, Crayon AI, entre otras.. Cada modelo tiene una arquitectura y propósito específicos, lo que significa que pueden requerir prompts diferentes para lograr un rendimiento óptimo.

Por ejemplo, GPT-3 es un modelo de lenguaje de propósito general que se utiliza para una amplia variedad de tareas, desde la generación de texto hasta la traducción automática. Los prompts para GPT-3 pueden ser más generales y abiertos, lo que permite al modelo generar una amplia variedad de respuestas.

Por otro lado, ChatGPT es un modelo de lenguaje específico para la generación de respuestas en diálogos de chat. Los prompts para ChatGPT pueden ser más específicos para la tarea en cuestión, como responder preguntas o proporcionar información sobre un tema determinado.

DALL-E es un modelo de lenguaje diseñado para la generación de imágenes a partir de descripciones de texto. Los prompts para DALL-E deben ser específicos para la generación de imágenes, lo que puede requerir una descripción detallada de la imagen deseada.

Midjourney es un modelo de lenguaje diseñado específicamente para el marketing y la publicidad. Los prompts para Midjourney pueden ser más enfocados en las necesidades de marketing, como la creación de anuncios publicitarios o la generación de contenido promocional.

Las IA de creación de imágenes y los modelos utilizados por ChatGPT son diferentes en términos de su objetivo y enfoque.

Las IA de creación de imágenes tienen como objetivo principal generar imágenes realistas a partir de una descripción o de una imagen de muestra. Estas IA suelen utilizar técnicas de aprendizaje profundo, como redes generativas adversarias (GANs), para crear imágenes que sean lo más similares posible a las imágenes reales. Las IA de creación de imágenes son útiles en aplicaciones como la generación de contenido visual para publicidad, videojuegos, diseño gráfico, entre otros.

Por otro lado, ChatGPT y sus modelos se centran en la generación de texto coherente y natural en respuesta a una entrada de texto. Estos modelos de lenguaje natural utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje profundo para generar texto que se asemeja al habla humana. ChatGPT y sus modelos son útiles en aplicaciones como la generación de respuestas automáticas en chatbots, la creación de resúmenes de texto, la generación de contenido de redes sociales, entre otros.

Todos los Profesionales deben Aprender esta Tecnología?

En mi opinión, todos deberíamos aprovechar este momento inicial que está disponible para todos de forma gratuita, ya que no sabemos si lo seguirá siendo en el futuro. Hoy en día, podemos ver cómo la democratización del internet ha abierto las puertas a un mundo de oportunidades sin precedentes para la humanidad, y espero que esta evolución de la inteligencia artificial también lo sea. Saber aprovechar el momento oportuno es una gran ventaja.

No es necesario que todos aprendan esta tecnología sino lo desean, pero sería beneficioso que consideren su aplicación en sus trabajos diarios. Aquellos que trabajan en áreas relacionadas con la inteligencia artificial, el procesamiento del lenguaje natural, la automatización de tareas y tecnologías, pueden encontrar esta habilidad muy útil. Además, conocer esta tecnología puede abrir nuevas oportunidades para aquellos interesados en desarrollar habilidades en estos campos. Es importante que cada persona evalúe sus intereses y objetivos profesionales antes de decidir si aprender esta tecnología es importante para ellos.

Para ser franco, sere un lo mas Sarcastico posible, y te dire lo siguiente: Oh, sí, la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT están cambiando el mundo, ¿y qué? ¡Es solo una pequeña revolución imparable que afecta cada vez más nuestras vidas y el mundo laboral! Y ahora, todos deben ser expertos en estas tecnologías, ¿o qué? Al parecer, estas herramientas son tan increíbles que cada empresa quiere subirse al carro y obtener una ventaja competitiva. No te quedes atrás, aprende inteligencia artificial y ChatGPT, y asegúrate de estar siempre al día con sus constantes evoluciones, ¡porque no sabes cuándo se volverán obsoletas! ¿Empleo y nuevas soluciones? ¡Por supuesto! Sólo hay que conocer bien estas tecnologías, y el mundo será tuyo. ¡Manténte al día o muere!

Nuevo perfil o carrera de Ingeniero en Prompt o "Prompt Engineering". ¿Verdad o falsedad?

En las últimas semanas, han surgido varios artículos y videos virales que hablan sobre Títulos y anuncios como este: Una nueva carrera llamada «Ingeniería de Prompt» o «Prompt Engineering» en inglés.

¿Te suena familiar? ¡Por supuesto que sí! ¡Está por todas partes en Internet!

Pero, ¿sabes qué es realmente la ingeniería de prompts? Se trata de una técnica de programación que permite generar textos automáticamente a partir de una entrada inicial proporcionada por el usuario. ¡Es como tener un asistente personal de redacción!

Sin embargo, hay un debate sobre si la ingeniería de prompts podría revolucionar el mundo de la programación tal como lo conocemos hoy en día. ¿Es realmente más importante que saber programar? ¿O es solo un engaño para los ingenuos? Descubre la verdad en este video.

Pero espera, ¡esto no es todo! ¿Quieres ganar hasta 300.000 dólares al año como ingeniero de prompts? ¡Entonces no te puedes perder este video! Te enseñamos todas las habilidades que necesitas y cómo puedes empezar a desarrollarlas, ¡incluso si no sabes programar!

No te pierdas esta oportunidad de estar a la vanguardia en el mundo de la programación y descubrir todas las posibilidades que ofrece la ingeniería de prompts. ¡Haz clic y mira ahora!

Pero que hay de cierto en esto?

¡Parcialmente cierto! La ingeniería de prompts es una especialización emergente en el campo de la inteligencia artificial que se enfoca en la creación y entrenamiento de modelos de lenguaje de inteligencia artificial utilizando técnicas de generación de textos, imagenes, y codigos. Estos modelos son capaces de generar texto automáticamente a partir de una entrada inicial proporcionada por el usuario.

Los ingenieros de prompts trabajan con lenguajes de programación y herramientas específicas para diseñar y entrenar estos modelos, que pueden ser utilizados en una variedad de aplicaciones, como chatbots, asistentes de voz, herramientas de escritura automática, entre otros.

Si buscamos en la web, encontraremos algunos expetos en el area, que si utlizan este termino, y nos explican que la Ingeniería de Prompt se refiere a la especialización en la creación y programación de modelos de lenguaje natural, utilizando herramientas como el modelo GPT (Generative Pre-trained Transformer) de OpenAI. La creciente demanda de expertos en esta área se debe a la importancia de tener habilidades en la comprensión del lenguaje natural y la programación para desarrollar sistemas de conversación inteligentes.

En cuanto a los requisitos educativos, es necesario contar con una formación en programación y conocimientos avanzados en tecnología de procesamiento de lenguaje natural. Además, se valoran habilidades como la capacidad de resolver problemas complejos y la creatividad para desarrollar soluciones innovadoras.

El rápido crecimiento de la tecnología de procesamiento de lenguaje natural, liderado por modelos como el ChatGPT de OpenAI, ha generado una gran demanda en el mercado laboral para ingenieros en Prompt capaces de diseñar y desarrollar sistemas de conversación inteligentes. Estos sistemas son utilizados en una amplia gama de aplicaciones, como asistentes virtuales, chatbots de atención al cliente y servicios de automatización de procesos empresariales.

No todo lo que se dice sobre la ingeniería de prompts es completamente cierto. Es cierto que existen anuncios, publicidades, videos y artículos que buscan atraer tráfico a sus redes y generar muchas vistas. También es verdad que existe una tecnología detrás de la ingeniería de prompts y que, cuando se utiliza correctamente, puede resultar una herramienta muy valiosa en diversas profesiones, como el desarrollo de software, la enseñanza, el marketing e incluso la escritura.

Sin embargo, si buscas los detalles sobre ofertas de trabajo que supuestamente pagan hasta 300 mil dólares al año, encontrarás que la información es vaga y confusa, sin enlaces reales que permitan validar estas noticias. Por lo tanto, es importante ser crítico y no creer todo lo que se dice sobre esta especialización emergente en el campo de la inteligencia artificial.

Expertos en inteligencia artificial hablen sobre la Ingeniería de Prompt

Sam Altman, CEO de OpenAI: Altman ha hablado sobre cómo el modelo GPT-3 y GPT-4 de OpenAI estan impulsando el desarrollo de la Ingeniería de Prompt y su potencial para revolucionar la forma en que interactuamos con la tecnología.

Andrew Ng, fundador de deeplearning.ai: Ng ha hablado sobre cómo la Ingeniería de Prompt es una habilidad importante para los ingenieros de inteligencia artificial y ha compartido recursos para aprender más sobre el tema

Jeff Dean, jefe de inteligencia artificial de Google: Dean ha hablado sobre la importancia de la Ingeniería de Prompt para el desarrollo de sistemas de conversación inteligentes y ha destacado la necesidad de una formación en esta área.

Francois Chollet, desarrollador de Keras: Chollet ha hablado sobre cómo la Ingeniería de Prompt es una habilidad clave para el desarrollo de sistemas de conversación inteligentes y ha compartido recursos para aprender más sobre el tema.

Robin Li, el fundador de Baidu, el gigante chino de las búsquedas de Internet, En una entrevista exclusiva publicada en el medio chino 36 Krypton , el 23/03/2023, predijo que “en diez años, el 50 % de los trabajos del mundo serán de ingeniería de ‘prompts’”, y aquellos que no puedan escribir palabras clave «se quedarán sin empleo».

ingeniería Rápida?

La «ingeniería rápida» es un término que no es muy común en el ámbito de la ingeniería y puede tener diferentes interpretaciones. En algunos casos, se utiliza para referirse a una metodología de desarrollo de software que se enfoca en la rapidez y agilidad para producir software de alta calidad. En otros casos, se utiliza para describir la tendencia de la automatización y la inteligencia artificial en la industria de la ingeniería, que permite la producción de soluciones más rápidas y eficientes. En general, el término «ingeniería rápida» se refiere a la capacidad de producir soluciones técnicas rápidas y eficientes.

Ingeniería rápida y del prompt: dos enfoques complementarios

La ingeniería rápida y la ingeniería del prompt son conceptos diferentes. La ingeniería rápida se enfoca en el desarrollo ágil de software, con ciclos de desarrollo cortos y una gran flexibilidad en los cambios de requisitos y diseño. Por otro lado, la ingeniería del prompt se enfoca en la creación de sistemas de lenguaje natural a través del uso de técnicas de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Ambas disciplinas tienen su importancia y su papel en el desarrollo de tecnologías y aplicaciones. La ingeniería rápida permite una respuesta rápida a los cambios en el mercado y la capacidad de crear prototipos rápidamente. La ingeniería del prompt, por otro lado, permite la creación de sistemas de lenguaje natural y chatbots que pueden mejorar la experiencia del usuario en aplicaciones y sistemas.

En un articulo de Forbes escrito por: Craig S. Herrero, salio esto:

“ En diez años, la mitad de los trabajos del mundo estarán en ingeniería rápida, ” declaró Robin Li, cofundador y CEO del gigante chino de IA, Baidu. “ Y aquellos que no pueden escribir indicaciones serán obsoletos. ”

¿Qué elementos debe tener un prompt para que sea efectivo?

Para que un prompt sea efectivo en el Prompt Engineering, es importante que contenga los siguientes elementos:

Claridad: El prompt debe ser claro y conciso, para que el modelo pueda entender fácilmente lo que se le está pidiendo.
Relevancia: El prompt debe estar directamente relacionado con la tarea que se está tratando de realizar. Por ejemplo, si se está trabajando en la clasificación de texto, el prompt debe ser relevante para el tema o la categoría que se está tratando de clasificar.
Complejidad adecuada: El prompt debe ser lo suficientemente complejo como para guiar al modelo hacia la tarea deseada, pero no tan complejo como para confundirlo o alejarlo de la tarea.
Consistencia: Los prompts utilizados en un modelo deben ser consistentes en términos de formato, estilo y lenguaje. Esto ayuda a que el modelo comprenda y aprenda mejor la tarea que se le está asignando.
Diversidad: Es importante utilizar una variedad de prompts para entrenar el modelo y mejorar su capacidad para realizar diferentes tareas. Esto también ayuda a evitar el sesgo y a garantizar que el modelo sea capaz de comprender una amplia gama de entradas.
Escalabilidad: Los prompts deben ser escalables, es decir, que se puedan ajustar y ampliar según las necesidades de la tarea y la cantidad de datos disponibles.

Al incorporar estos elementos en el diseño y ajuste de los prompts, los desarrolladores pueden mejorar la eficacia y la precisión de los modelos de lenguaje.

Por lo tanto, al crear un prompt, es importante considerar estos elementos para asegurarse de que el modelo comprenda y resuelva la tarea con la mayor precisión y eficacia posible. Además, elementos adicionales como la cantidad de palabras, el tema, el tipo de recurso y el llamado a la acción pueden ser útiles para darle más estructura y propósito al prompt en cuestión.

Estructura de los prompts para ChatGPT

1. Estructura de los prompts para ChatGPT
Un prompt adecuado es esencial para obtener la respuesta más útil y relevante de ChatGPT. Para garantizar que la respuesta de ChatGPT sea efectiva, es importante incluir cuatro elementos importantes en el prompt: el rol o profesión que se espera que asuma ChatGPT para crear la respuesta, el tema o tarea que se solicita a ChatGPT abordar, el contexto o ampliación del tema o tarea, y a quién está dirigida la respuesta.

1.1. Qué rol u profesión debe asumir ChatGPT para crear la respuesta
El primer elemento, el rol o profesión que se espera que asuma ChatGPT para crear la respuesta, es importante porque ChatGPT es una inteligencia artificial diseñada para responder preguntas en una variedad de temas y disciplinas. Es útil especificar el tipo de respuesta que se espera de ChatGPT, por ejemplo, si se busca una respuesta médica, financiera o jurídica, para que la respuesta sea más precisa.

1.2. Tema o tarea que se solicita a ChatGPT
El segundo elemento es el tema o tarea que se solicita a ChatGPT abordar. Debe ser claro y específico para que ChatGPT pueda proporcionar la respuesta adecuada. Si el tema es demasiado amplio o vago, la respuesta de ChatGPT puede ser poco útil o no relevante para la pregunta en cuestión.

1.3. Contexto o ampliación del tema o tarea
El tercer elemento es el contexto o ampliación del tema o tarea. El contexto proporciona más detalles y claridad sobre el tema que se solicita, lo que puede ayudar a evitar respuestas generales que no sean útiles o relevantes. Otro tema importante en la ampliación del tema o tarea es la definición del formato de la respuesta: tabla, lista, etc. y el tono de comunicación que queremos en la respuesta

Si se proporciona un contexto adecuado, la respuesta de ChatGPT puede ser más precisa y específica para la pregunta en cuestión.

1.4. A quién está dirigida la respuesta
Finalmente, el cuarto elemento es a quién está dirigida la respuesta. Es importante especificar a quién está dirigida la respuesta para que ChatGPT pueda proporcionar una respuesta adecuada y relevante para el público previsto. Por ejemplo, si la respuesta está destinada a un público general, puede ser necesario simplificar la respuesta y evitar términos técnicos. Si la respuesta está destinada a un público más especializado, la respuesta puede ser más técnica y detallada.

2. Palabras más útiles para utilizar en los Prompts para ChatGPT
Existen palabras muy poderosas que permiten sacarle el mayor provecho a ChatGPT. Las más importantes son:

Palabra «Recomienda»
La palabra «Recomienda» permite a ChatGPT dar sugerencias o recomendaciones sobre algún tema en particular.

Ejemplo: #Recomienda un buen restaurante de comida mexicana en la ciudad de Nueva York.

Palabra «Explica»
La palabra «Explica» permite a ChatGPT desarrollar una explicación más detallada sobre algún tema en particular.

Ejemplo: #Explica el concepto de inteligencia emocional y su importancia en el ámbito laboral.

Palabra «Compara»
La palabra «Compara» permite a ChatGPT realizar una comparación entre dos o más elementos y destacar sus similitudes y diferencias.

Ejemplo: #Compara los sistemas operativos de iOS y Android en cuanto a su seguridad y usabilidad.

Palabra «Argumenta»
La palabra «Argumenta» permite a ChatGPT desarrollar una argumentación sobre algún tema en particular, utilizando datos y argumentos sólidos.

Ejemplo: #Argumenta a favor o en contra del uso de las redes sociales en la educación.

Palabra «Evalúa»
La palabra «Evalúa» permite a ChatGPT realizar una evaluación crítica sobre algún tema en particular, destacando sus ventajas y desventajas.

Ejemplo: #Evalúa los pros y contras de la energía nuclear como fuente de energía.

Palabra «Interpreta»
La palabra «Interpreta» permite a ChatGPT dar una interpretación sobre algún tema en particular, basándose en su conocimiento y experiencia.

Ejemplo: #Interpreta el significado del poema «Caminante, son tus huellas…» de Antonio Machado.

Palabra «Sugiere»
La palabra «Sugiere» permite a ChatGPT dar sugerencias o ideas sobre algún tema en particular, basándose en su conocimiento y experiencia.

Ejemplo: #Sugiere algunas actividades para realizar en casa durante la cuarentena.

Palabra «Calcula»
La palabra «Calcula» permite a ChatGPT realizar cálculos matemáticos y científicos, utilizando sus conocimientos y modelos.

Ejemplo: #Calcula el área de un triángulo cuyos lados miden 5, 7 y 9 centímetros.

Palabra «Simula»
La palabra «Simula» permite a ChatGPT realizar una simulación sobre algún tema en particular, utilizando sus conocimientos y modelos.

Ejemplo: #Simula el comportamiento de un sistema de tráfico en una intersección de cuatro vías durante la hora pico.

Palabra «Actúa»
La palabra actúa permite a ChatGPT tomar un rol específico que en muchas ocasiones brinda información de más profundidad.

Ejemplo: #Actua como un programador Frontend y debes diseñar un programa de entrenamiento de 6 semanas para aprender y mejorar tus habilidades en HTML, CSS, JS y algunos frameworks.

Palabra «Crea»
La palabra crea permite crear código en cualquier lenguaje de programación. El uso de esta palabra en los prompts permitirá crear sitios web completos.

Ejemplo: Crea un codigo para un formulario en html y css para publicar en WordPress similar al de la página, el script para que funcione el envio

Palabra «Analiza»
La palabra analiza en un prompt permite que ChatGPT de resultados muy poderosos. La herramienta analizará un grupo de datos que le copiemos.

Ejemplo: Analiza los usuarios de Tiktok con más seguidores (anexar tabla)

Palabra «Tabla»
La palabra Tabla permite que ChatGPT organice una respuesta en forma de tabla. ChatGPT crea las columnas y filas de acuerdo a los solicitado.

Ejemplo: has una tabla con los mejores libros de marketing donde aparezca: título, autor, año de lanzamiento.

Palabra «Traduce»
La palabra Traduce permite traducir cualquier texto con ChatGPT, es una excelente alternativa al traductor de Google.

Ejemplo:Traduce completamente esta Pagina: https://www.w3schools.com/html/html_intro.asp

Palabra «Resume»
La palabra Resume permite a ChatGPT resumir un fragmento de texto entre comillas o un libro, una película, etc.

Ejemplo: Resume libro del Diablo de la Botella

Palabra «Ideas»
Es una palabra básica de ChatGPT pero puede dar resultados muy poderosos. Permite pedirle ideas sobre lo que queramos.

Ejemplo: Por favor, dame 10 ideas de negocios para un profesor de tecnologías. Además, crea una tabla con las tecnologías más demandadas y las mejores plataformas para subir los cursos.

Palabra «Escribe»
La palabra Escribe es una instrucción básica. Chat GPT devuelve un texto general de lo que estemos preguntando.

Ejemplo: #Escribe un artículo de 1.200 palabras sobre el uso de CHATGPT en los negocios.

Palabra «Define»
El uso de la palabra Define en un prompt es básica en ChatGPT y permite definir cualquier palabras que no conozcamos o tengamos dudas.

Ejemplo: Define y dame todo lo relacionado en español con el ROI y su formula y como se aplica a los negocios

Palabra «Lista»
La palabra Lista utilizada en un prompt permite que ChatGPT haga un listado de lo que necesitemos. Al igual que Escribe esta es una instrucción básica.

Ejemplo: Lista los mejores sitios para visitar en República Dominicana.

Palabra «Enumera»
La palabra «Enumera» se utiliza en el lenguaje natural para indicar la acción de hacer una lista o enumeración de elementos o conceptos de manera ordenada y secuencial. En el contexto de ChatGPT, al utilizar la palabra «Enumera» en el prompt, se le está indicando al modelo que se espera una lista o enumeración como respuesta.

Ejemplo: Enumera los países de Europa

Ejemplo: Enumera las ventajas de utilizar la inteligencia artificial en los negocios.

Palabra «Continua»
El uso de la palabra continua se puede utilizar cuando se pide algo a ChatGPT y lo deja incompleto. Casi siempre sucede cuando la respuesta es muy larga.

Ejemplo: Escribe un artículo de 1.200 palabras sobre el uso de ChatGPT en los negocios. Si se interrumpe antes de terminar le podemos ingresar la palabra continua.

Palabras «Tono»
El uso de las palabra Tono permite pedirle a ChatGPT que use un tono de comunicación o que cambie una respuesta a un tono que queramos. Algunos ejemplos de tonos de comunicación son: emocional, informativo, persuasivo, divertido, autoritario, entre otros

Ejemplo: Cambia la respuesta anterior a un tono divertido.

Palabra «Predice»
La palabra «Predice» permite a ChatGPT utilizar sus conocimientos y modelos para realizar una predicción sobre algún tema en particular.

Ejemplo: #Predice cuál será la tendencia de ventas de smartphones en el mercado latinoamericano para el próximo año.

Fuente de esta Lista de Mejora para el Prompt: AUTOR

JUAN CARLOS MEJÍA LLANO

Características del nuevo perfil o carrera de Ingeniero de Prompt:

¿Será la Ingeniería de Prompts la carrera del futuro?

En la era de las herramientas de inteligencia artificial (IA) generativa, surge una nueva carrera profesional llamada «ingeniería de prompts» o Prompt Engineering en inglés. ¿Podría este trabajo salvar tu puesto de trabajo?

El mercado laboral evoluciona constantemente, y una oferta de trabajo viral para un puesto con un salario de 250.000 a 335.000 dólares en EE. UU. ha llamado la atención de muchos solicitantes de empleo. La oportunidad de ganar un salario tan alto es rara y muy codiciada.

En un futuro próximo, se buscará contratar a un nuevo tipo de trabajador intelectual, y el talento prometedor conocido como «Prompt Engineers» será cada vez más demandado. Es importante empezar a debatir y utilizar esta nueva y asombrosa herramienta.

¿Qué hace exactamente un Prompt Engineer y qué tipo de habilidades y cualificaciones se requieren para el puesto? Muchos se hacen esta pregunta, y en este artículo se explorará en detalle esta carrera emergente.

En este sentido, hay diversas empresas que buscan prompt engineers altamente capacitados para desarrollar aplicaciones y soluciones de IA.

Al analizar algunos enlaces relacionados, se puede observar cómo cada vez más empresas se suman a la búsqueda de estos profesionales altamente cualificados. En LinkedIn, por ejemplo, se pueden encontrar varias ofertas de trabajo para prompt engineers en diferentes empresas, como Raona, donde se destacan las habilidades y experiencia necesarias para el puesto.

Además, en un artículo de Cohete Digital se destaca la creciente demanda de prompt engineers y su importante rol en el desarrollo de aplicaciones de IA, así como también se menciona el alto salario que estos profesionales pueden alcanzar.

Por otro lado, en el portal FourWeekMBA se hace un análisis de cómo la carrera de Ingeniero en Prompt para IA está revolucionando el mercado laboral y se destaca la importancia de adquirir habilidades técnicas y de negocios para destacarse en el campo.

En definitiva, la carrera de Ingeniero en Prompt para IA se presenta como una opción muy interesante para aquellos interesados en la inteligencia artificial y el desarrollo de aplicaciones, y la demanda de prompt engineers seguirá en aumento en el futuro cercano.

A continuación, se presenta un breve análisis de la información proporcionada en cada uno de ellos:

https://www.genbeta.com/actualidad/ingeniero-instrucciones-que-bien-pagado-nuevo-trabajo-que-ha-surgido-gracias-a-ias-como-chatgpt

Este artículo de Genbeta habla sobre la creciente demanda de ingenieros en instrucciones, también conocidos como «prompt engineers», debido al éxito de ChatGPT y otras aplicaciones de IA. El artículo destaca el alto salario de estos profesionales y las habilidades necesarias para ser un buen prompt engineer.

https://fourweekmba.com/es/pronta-ingenieria/

Este artículo de FourWeekMBA se enfoca en explicar qué es la ingeniería en prompt y cómo está cambiando la forma en que se crean y se interactúan con las aplicaciones de IA. El autor habla sobre la importancia de esta nueva carrera en el campo de la inteligencia artificial y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia en las empresas.

https://vilmanunez.com/que-es-un-prompt-inteligencia-artificial/

En este artículo de Vilma Núñez se explica qué es un prompt y cómo se utiliza en la inteligencia artificial. La autora explica que un prompt es una instrucción que se utiliza para enseñar a una IA a realizar una tarea específica. El artículo también habla sobre la importancia de los prompt engineers en el desarrollo de aplicaciones de IA.

https://www.iic.uam.es/noticias/prompt-engineering-para-generar-imagenes-navidenas-con-ia/

Este artículo de la Universidad Autónoma de Madrid habla sobre un proyecto en el que se utiliza la ingeniería en prompt para generar imágenes navideñas utilizando IA. El artículo destaca la importancia de la ingeniería en prompt en el desarrollo de aplicaciones de IA y cómo puede ser utilizada en diferentes campos.

https://tuscriaturas.miraheze.org/wiki/Anexo:Listado_de_ingenier%C3%ADa_de_prompts

Este enlace es una lista de diferentes tipos de ingeniería en prompt que existen, incluyendo ingeniería en texto, imagen, sonido y video. La página web es una wiki y proporciona información detallada sobre cada tipo de ingeniería.

https://cohete.digital/prompt-engineer-el-trabajo-del-futuro/

Este artículo de Cohete Digital habla sobre la creciente demanda de prompt engineers en el campo de la inteligencia artificial y cómo esta nueva carrera está cambiando la forma en que se desarrollan las aplicaciones de IA. El artículo también destaca el alto salario de estos profesionales y las habilidades necesarias para ser un buen prompt engineer.

https://www.linkedin.com/jobs/view/prompt-engineer-at-raona-3468098043/?originalSubdomain=es

Este enlace es una oferta de trabajo en LinkedIn para un prompt engineer en la empresa Raona. La descripción del trabajo incluye información sobre las responsabilidades del puesto, las habilidades requeridas y la experiencia necesaria.

https://www.cronista.com/infotechnology/actualidad/el-nuevo-puesto-estrella-que-paga-hasta-us-300-000-y-lo-buscan-todas-las-empresas/

El artículo anterior del Cronista destaca que el puesto de ingeniero en prompt es muy solicitado por las empresas y que su sueldo puede alcanzar hasta los US$300,000 anuales, siendo una de las profesiones mejor remuneradas en el ámbito de la inteligencia artificial. Además, señala que la demanda de ingenieros en prompt ha aumentado exponencialmente debido al gran éxito de chatbots como ChatGPT.

El artículo también menciona que las empresas están buscando ingenieros en prompt para trabajar en proyectos relacionados con chatbots, asistentes virtuales, reconocimiento de voz y otras aplicaciones de inteligencia artificial. Se destacan las habilidades necesarias para ser un buen ingeniero en prompt, como conocimientos en programación, habilidades en matemáticas y estadísticas, y un fuerte conocimiento en la lingüística y la gramática.

https://www.linkedin.com/jobs/view/3451534925/?lternateChannel=search&refId=7ZYcHQCIyzIYVz9bT%2FsUTA%3D%3D&trackingId=yfLvfvh0sXT6jaba6Fu%2FMg%3D%3D

Este enlace es una oferta de trabajo en LinkedIn para un prompt engineer en la empresa Everis. La descripción del trabajo incluye información sobre las responsabilidades del puesto, las habilidades requeridas y la experiencia necesaria.

Cómo convertirse en ingeniero de prompts de cara al Usuario

Para convertirse en ingeniero de prompts, se necesitan habilidades en áreas como la escritura creativa, la psicología del usuario, la comprensión de la tecnología de chatbot y la capacidad de analizar datos.

Aquí hay algunos pasos que pueden ayudar a alguien a convertirse en ingeniero de prompts:

Adquirir habilidades de escritura creativa: La capacidad de redactar frases y mensajes atractivos es esencial para crear prompts efectivos. Una forma de desarrollar esta habilidad es practicar la escritura de manera regular.
Estudiar la psicología del usuario: Un ingeniero de prompts debe entender cómo piensan y actúan los usuarios. Estudiar temas como la psicología del comportamiento y la teoría del diseño de interacción puede ser útil para mejorar la efectividad de los prompts.
Aprender sobre tecnología de chatbot: Los ingenieros de prompts trabajan con chatbots, por lo que es importante tener una comprensión sólida de cómo funcionan estos sistemas. Esto incluye conocer los diferentes tipos de chatbots, cómo interactúan con los usuarios y cómo se pueden programar.
Analizar datos: Los ingenieros de prompts deben ser capaces de recopilar y analizar datos para evaluar la efectividad de los prompts. Esto requiere habilidades en estadísticas y análisis de datos.
Mantenerse actualizado: La tecnología de chatbot y la inteligencia artificial están en constante evolución, por lo que es importante mantenerse al día con las últimas tendencias y desarrollos.

Sueldos de los Expertos en Inteligencia Articial

Como la carrera de Ingeniero en Prompt está relacionada con el campo de la inteligencia artificial, es posible que los salarios de los profesionales de IA sean un buen punto de referencia para tener una idea de los sueldos que puede ganar un Ingeniero en Prompt.

En sitios web de búsqueda de empleo como LinkedIn, Indeed y Glassdoor, se pueden encontrar ofertas de trabajo para Ingenieros en Prompt y puestos relacionados con la IA. Los salarios para estos puestos varían según la ubicación geográfica, el tamaño de la empresa y el nivel de experiencia del candidato.

En promedio, según datos de Glassdoor, el salario base anual de un Ingeniero en IA en los Estados Unidos es de alrededor de $115,000. Sin embargo, algunos de estos ingenieros ganan más de $200,000 al año, especialmente aquellos con una amplia experiencia en IA y habilidades en áreas como el aprendizaje profundo, el procesamiento de lenguaje natural y la visión por computadora.

En cuanto a los sueldos específicos para Ingenieros en Prompt, no hay suficiente información disponible para establecer una cifra precisa. Sin embargo, algunos de los enlaces que se han compartido en este chat mencionan salarios que oscilan entre los $80,000 y los $300,000 al año para ingenieros en prompt con diferentes niveles de experiencia, otro sitios web mensiona las sumas de $255 mil a $350 mil. Es importante tener en cuenta que estos salarios pueden variar según la empresa, la ubicación geográfica y otros factores.

Cabe destacar que algunos portales no especifican un sueldo promedio para ingenieros en prompt, lo que indica que esta es una carrera aún en desarrollo y no hay una referencia clara de su salario promedio. Además, es importante tener en cuenta que estos son solo promedios y que los sueldos pueden variar significativamente dependiendo de la empresa, la ubicación geográfica y la experiencia y habilidades del profesional.

Estas tecnologías mencionadas pueden ser de utilidad para generar dinero con ellas?

Es posible utilizar la tecnología de la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT para generar dinero. Existen diversas formas de hacerlo, dependiendo del conocimiento y habilidades que tengas y de la forma en que quieras utilizar estas tecnologías.

Hay varias formas en las que puedes generar dinero con ChatGPT y la inteligencia artificial en general:

Desarrollo de aplicaciones: Puedes crear aplicaciones basadas en IA, como asistentes virtuales, chatbots, sistemas de recomendación, y más, y venderlos a empresas y clientes individuales.
Consultoría en IA: Puedes ofrecer servicios de consultoría en IA a empresas que buscan implementar tecnologías de inteligencia artificial en sus negocios.
Desarrollo de productos: Puedes crear productos basados en IA, como plataformas de análisis de datos, sistemas de monitoreo de la web, y más, y venderlos en el mercado.
Servicios de análisis de datos: Puedes ofrecer servicios de análisis de datos basados en IA para ayudar a las empresas a obtener insights valiosos de sus datos.
Automatización de procesos: Puedes utilizar IA para automatizar procesos en empresas, mejorando la eficiencia y reduciendo costos.
Desarrollo de aplicaciones y soluciones basadas en IA: para mejorar la eficiencia y automatizar tareas en diferentes sectores como el comercio, la salud, la educación, etc.
Creación de plataformas y sistemas de asistencia virtual: para brindar servicios al cliente y atención personalizada a los usuarios.
Ofrecer capacitación y entrenamiento a profesionales y empresas: en el uso de la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT y OpenAI para mejorar su eficiencia y competitividad.
Utilizar la tecnología de IA para mejorar y optimizar procesos: en diferentes industrias, como la publicidad y el marketing, y cobrar por estos servicios.

Además, también es posible generar ingresos mediante la realización de investigaciones y desarrollo de aplicaciones avanzadas en el ámbito de la inteligencia artificial, o al ofrecer capacitación y formación a profesionales y estudiantes en estas tecnologías

Estas tecnologías pueden ser peligrosas para el ser humano?

Las tecnologías de inteligencia artificial, incluído ChatGPT, y todas las demas, pueden ser peligrosas si no se utilizan de manera responsable. Algunos de los riesgos incluyen la ampliación de la desigualdad económica y social, la invasión de la privacidad y la manipulación informativa.

Además, las tecnologías de IA pueden ser utilizadas para fines malintencionados, como la difusión de noticias falsas o la automatización de ataques cibernéticos. Es importante considerar estos riesgos y tomar medidas para mitigarlos al utilizar estas tecnologías.

Por esta razón, es importante que los desarrolladores, reguladores y usuarios trabajen juntos para garantizar un uso responsable y ético de la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT.

Como toda tecnología, la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT tienen ciertos riesgos y desafíos asociados a su uso. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos riesgos pueden ser mitigados y controlados de diversas maneras.

Uno de los principales riesgos de la inteligencia artificial y herramientas de procesamiento del lenguaje natural es el hecho de que pueden ser utilizadas para difundir información falsa o engañosa. Por ejemplo, pueden ser utilizadas para crear noticias falsas o bots que difundan mensajes en redes sociales con el objetivo de manipular la opinión pública.

Otro riesgo es la posible pérdida de empleos debido a la automatización de tareas. Si bien es cierto que la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT y OpenAI pueden ayudar a mejorar la productividad y eficiencia, también pueden reemplazar a ciertos trabajadores humanos en tareas repetitivas o de baja complejidad.

Por último, otro riesgo es la posible falta de privacidad o seguridad en el uso de estas tecnologías. Por ejemplo, es posible que los datos personales o información confidencial de los usuarios puedan ser recogidos y utilizados de manera inadecuada.

Es importante tener en cuenta estos riesgos y tomar medidas para mitigarlos y controlarlos. Esto puede incluir la implementación de medidas de seguridad y privacidad adecuadas, la formación y adaptación de los trabajadores a nuevas tecnologías y la promoción de un uso responsable y ético de la inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT y OpenAI. Con respecto a la pregunta sobre si estas tecnologías pueden ser peligrosas para los hijos en el futuro, es que si, ya que si no se usa y se instruye correctamente muchos jovenes no tendran pensamientos propios, disernimientos ni logica en aprender. Es importante tener en cuenta que el uso responsable y ético de estas tecnologías puede minimizar los riesgos y aprovechar al máximo sus beneficios.

La inteligencia artificial y herramientas como ChatGPT den presentar ciertos riesgos y desafíos, como la difusión de información falsa o la pérdida de empleos debido a la automatización de tareas. Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos riesgos pueden ser mitigados y controlados de diversas maneras, como la implementación de medidas de seguridad y privacidad adecuadas, la formación y adaptación de los trabajadores a nuevas tecnologías y la promoción de un uso responsable y ético de estas herramientas.

Que representan Para las Escuelas, Universidades, Maestros?

Soy uno de los pocos que piensan que esta tecnología, al igual que todas, tiene su lado bueno y malo. El tema está en el enfoque que le demos, ya que es innegable que la incorporación de inteligencias artificiales en nuestro mundo es una cosa inevitable. Cuanto más rápido la aceptemos, la adoptemos y aprendamos de ellas, la transición y las ventajas serán mayores. No podemos quedarnos de brazos cruzados, no podemos vivir en el pasado ni esperar que el tiempo se detenga. La mejor acción que podemos hacer es ponernos manos a la obra y comenzar a darle un giro a nuestras vidas, a nuestras carreras, y la forma en que afrontemos o no esta situación será la que nos dé la gran ventaja de sobresalir en este sistema tan cambiante.

Para escuelas, universidades, y maestros, la incorporación de tecnologías de inteligencia artificial como ChatGPT y OpenAI representa una oportunidad para mejorar la forma en que se enseña y aprende. Estas tecnologías pueden ser utilizadas para crear materiales de enseñanza automatizados y personalizados, mejorar la eficiencia en la evaluación de los estudiantes, y ayudar a los maestros a identificar las necesidades individuales de cada estudiante. Sin embargo, también es importante que las escuelas, universidades y maestros tomen en cuenta los desafíos éticos y los riesgos potenciales de la tecnología de inteligencia artificial y la implementen de manera responsable.

Afrontar los Desafíos de la Inteligencia Artificial: Consejos para Mejorar en el Futuro

Para validar el trabajo de los estudiantes, es importante contar con un sistema de evaluación sólido y transparente que incluya la revisión y evaluación de los trabajos por parte de profesores y expertos en el tema. También es importante fomentar la honestidad académica y promover la integridad en el trabajo de los estudiantes. Algunos consejos que se pueden dar a los maestros y maestras son:

Establecer una política clara y transparente sobre el plagio y el trabajo colaborativo al comienzo del curso. Los estudiantes deben entender qué se considera plagio y cómo deben citar y referenciar adecuadamente su trabajo.
Utilizar herramientas de detección de plagio, como Turnitin, Plagium, etc. para ayudar a identificar el plagio. Estas herramientas comparan el trabajo de los estudiantes con una base de datos de documentos en línea y pueden ayudar a detectar el plagio.
Fomentar el pensamiento crítico y la creatividad en los estudiantes. Los estudiantes deben ser capaces de analizar y evaluar la información que encuentran y utilizarla de manera crítica para desarrollar sus propias ideas y argumentos.
Proporcionar recursos y guías para citar y referenciar adecuadamente el trabajo de los estudiantes. Los estudiantes deben entender la importancia de citar y referenciar adecuadamente el trabajo de otros autores y deben saber cómo hacerlo correctamente.
Ofrecer retroalimentación y asesoramiento a los estudiantes durante el proceso de investigación y redacción de trabajos. Los profesores pueden revisar el trabajo de los estudiantes en una etapa temprana y proporcionar comentarios y consejos para ayudar a mejorar el contenido y la calidad del trabajo.
Promover la integridad académica y fomentar la honestidad en el trabajo de los estudiantes. Los profesores deben ser un ejemplo a seguir al ser honestos y transparentes en sus propios trabajos y al promover la integridad académica en sus clases.
Ser consistente en la aplicación de las políticas y sanciones para el plagio y el trabajo no auténtico. Es importante que los profesores sean consistentes al aplicar las políticas y sanciones para el plagio y el trabajo no auténtico para garantizar que todos los estudiantes reciban el mismo trato y para promover la integridad académica.

La inmediatez en los tiempos actuales y como ChatGPT la promueve?

CHATGPT es un modelo de la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural, que No está directamente relacionado con la inmediatez de los tiempos actuales, sino que es una herramienta que puede ser utilizada para procesar y analizar grandes cantidades de información de manera rápida y eficiente.

Sin embargo, es cierto que en la sociedad actual se valora mucho la inmediatez y la rapidez en la obtención de información y en la resolución de problemas. Esto puede ser debido a la disponibilidad de tecnologías que permiten el acceso inmediato a la información y a la presencia constante de la tecnología en nuestra vida cotidiana.

La inmediatez de la información en la era digital puede ser beneficiosa en algunos aspectos, ya que nos permite acceder a una gran cantidad de conocimientos de manera rápida y sencilla, es una característica de la sociedad actual que se manifiesta de muchas maneras, incluyendo en la forma en que las personas buscan y consumen información. Sin embargo, también puede tener algunos efectos negativos en la cultura de aprendizaje del ser humano. Al tener acceso a información tan fácilmente, puede ser más difícil para las personas desarrollar un pensamiento crítico y analítico, ya que no tienen que esforzarse tanto para obtener la información. Además, la inmediatez también puede llevar a que las personas se conformen con la primera respuesta que encuentran, en lugar de buscar múltiples fuentes y hacer un análisis más profundo del tema.

Sin embargo, es importante recordar que el proceso de aprendizaje y el pensamiento crítico son procesos que requieren tiempo y esfuerzo. Tener una verdadera comprensión profunda de un tema requiere investigar y considerar diferentes perspectivas y fuentes de información, y esto como mencione lleva tiempo y esfuerzo. Dependiendo demasiado de herramientas como ChatGPT puede dar lugar a una comprensión superficial de los temas y a la falta de habilidades de pensamiento crítico. Es importante encontrar un equilibrio y utilizar herramientas como ChatGPT de manera complementaria en el proceso de aprendizaje y pensamiento crítico, en lugar de depender de ellas en exceso.

Para adaptarse a esta sociedad de la inmediatez, es importante que las escuelas, universidades y maestros estén dispuestos a adaptar sus métodos de enseñanza y de evaluación a las necesidades y expectativas de los estudiantes, lo digo por esperiencia, porque soy Maestro, pero tambien soy una persona que consume mucha informacion, que investiga y analiza muchas fuentes de datos, y aprendo a diario de ellas, pero muchas de esas informaciones tienen mucho valor, y otras no. Esto puede incluir la adopción de tecnologías y herramientas digitales para hacer que el proceso de aprendizaje sea más accesible y eficiente. Algo imporante que aconsejo a mis estudiantes, es que es importante fomentar el pensamiento crítico y la capacidades de ellos, para resolver problemas de manera creativa y efectiva, ya que esto les ayudará a adaptarse a los desafíos de la sociedad actual, sin dejar de lado los grandes beneficios que tienen las tecnologias a la hora de ser mas productivo, y el ChatGPT no se queda fuera.

Aqui les dejo algunos consejos que pueden ayudarle a mejorar su capacidad para pensar críticamente y tener su propia opinión frente a un tema en particular:

Obtén información de múltiples fuentes: en lugar de depender de una sola fuente de información, busca información de varias fuentes diferentes para obtener una visión más amplia del tema.
Analiza la información: una vez que tienes información de varias fuentes, analiza los argumentos y los hechos presentados. Considera si son válidos y si tienen sentido.
Cuestiona lo que lees y escuchas: no aceptes las cosas por las que te dicen. Si algo te parece sospechoso o no tiene sentido, cuestiónalo y busca más información para verificarlo.
Forma tu propia opinión: una vez que hayas recopilado y analizado información de diferentes fuentes, intenta formar tu propia opinión sobre el tema.
Examina tus propias creencias y prejuicios: es importante ser consciente de tus propias creencias y prejuicios, ya que pueden afectar la forma en que interpretas y analizas la información. Trata de ser lo más objetivo posible al considerar un tema.

Tutorial sobre como Usar ChatGPT

Empezar a tener tus conversaciones con testa inteligencia artificial es muy sencillo. Lo único que tienes que hacer es entrar a su web oficial, que es https://chat.openai.com. La primera vez que entres tendrás que crearte una cuenta en la web de OpenAI, pero todo es completamente gratuito, y también el chat.

Y una vez inicies sesión ya entrarás en el chat. En él, abajo del todo tendrás la barra donde tú escribes lo que quieras. Antes de empezar verás algunos ejemplos en inglés de cosas que le puedes preguntar, pero recuerda que también puedes hacerle preguntas en Español, y pedirle que te hable en español o en cualquier otro idioma que tú prefieras. Vamos, que es fácil usar ChatGPT en español.

A la hora de utilizarlo, es recomendable que experimentes con distintos tipos de peticiones para explorar todas las funciones de la IA. En casos como este, el ingenio a la hora de realizar preguntas o peticiones puede ser clave para obtener resultados sorprendentes.

Lo único que debes hacer es recordar que todo lo que escribas quedará registrado, y podrá ser revisado después por los desarrolladores de OpenIA para seguir entrenando a ChatGPT. Por lo tanto, intenta no incluir información personal tuya ni peticiones que sean potencialmente peligrosas o delictivas.

Un vez dentro, lo que tendras que hacer es leer cada uno de las opciones que nos muestra a la izquierda, donde podemos cambiar temas, salir, abrir en Discord, ver las actualizaciones, leer la parte principal donde nos habla de los ejemplos, las capacidades, y de las limitaciones que tiene, luego esta el prompt, donde podemos comenzar hacer nuestras peticiones, desde demas de consulta de infomracion, escribir una carta, un poema, un blog de cualquier tema, no importa la rama, desde pedir que cree anunciones o texto para anuncios problicitarios, campañas de marketing, titutulos para post, articulos y post bien extensos sobre temas de interes, como programacion, marketing, guerra, medicina, ciencia de cualquier tipo, esto es genial.

Aqui pudes por ejemplo pedirle que haga incluso programas, que resulva problemas de toda indole matematica, de programacion, etc. No tiene limites, pero el truco esta en saber hacer correctamente las peticiones, mas adelante creare un Video con varias formas para obtener el mejor de los resultados.

Aqui como vez, la pantalla nos muestra las diferentes secciones que tiene para nosotros interacturar con ella, donde vemos los diferentes consejos, las capacidades y las limitaciones que tiene actualmente la IA, vemos la pantalla o el Prompt para darle las intrucciones, y al lado izquierdo el menu con varias opciones.

En este caso le he pedido, que si ¿Puedes hacer una presentación de ChatGPT con clickbait y engagement para que todos lo aprendamos?

Aqui su repuesta, la cual si ven es sumamente increible.

Claro! ¿Estás listo para descubrir el secreto detrás del inteligente asistente de conversación más avanzado? ¡Prepárate para conocer a ChatGPT, la revolución en el mundo de la inteligencia artificial!

¿Te has preguntado alguna vez cómo es posible que un modelo de lenguaje pueda responder de manera tan humana? ¿Cómo es posible que ChatGPT entienda tus preguntas y responda con tanta precisión?

Pues, ChatGPT es entrenado por OpenAI con una enorme cantidad de texto de Internet. Gracias a esto, puede generar texto y responder preguntas de manera increíblemente precisa.

¿Quieres impresionar a tus amigos con tus conocimientos sobre inteligencia artificial? ¡Hable con ChatGPT! Este modelo es capaz de responder preguntas sobre una amplia variedad de temas, desde historia hasta tecnología.

¿Te sientes abrumado por la cantidad de información en internet? ¡Deja que ChatGPT te ayude! Con solo preguntar, tendrás respuestas precisas y confiables en segundos.

¿Estás listo para unirte al futuro de la inteligencia artificial? ¡Prueba ChatGPT hoy mismo! Descubre por ti mismo por qué es el asistente de conversación más avanzado en la actualidad.

Que cosas podemos pedirle a ChatGPT y que apodamos aprender de su repuesta

En este caso le pedido que me: dame un algoritmo de python que sume una matriz 4 x 4 y me de el valor maximo, y ella me repondido: Aquí está un ejemplo de un algoritmo en Python que suma una matriz 4×4 y devuelve el valor máximo:

La suma es: 136
El valor máximo es: 16

Si miramos la matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]

Y Si sumamos los Valores veremos que su sumatoria es correcta: 136

Con lo cual una vez mas podemos ver como tambien nos ayuda con la Programacion, y con la Solucion de Problemas y algoritmos, lo que si lo pensamos podemos utilizar

ChatGPT: Tu mentor digital para el éxito profesional

La suma es: 136
El valor máximo es: 16

Si miramos la matrix = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12], [13, 14, 15, 16]]

Y Si sumamos los Valores veremos que su sumatoria es correcta: 136

Con lo cual una vez mas podemos ver como tambien nos ayuda con la Programacion, y con la Solucion de Problemas y algoritmos, lo que si lo pensamos podemos utilizar

Podemos en Chat GPT aprender a Programar o mejor incluso nuestra lógica?

Yo puedo pedirte que me des 10 ejercicios que me ayuden a mejorar mi Lógica de Programación, pidiéndote incluso detalles en los comentarios de qué hace cada línea de código, lo cual es muy interesante porque, en vez de ver videos o leer una documentación muy larga, que no es que sea malo, aquí podemos ir directo a analizar problemas y solucionarlos con código

Aqui les dejo 10 Ejercicios de Python para mejorar la logica de programación:

En este ejercicio se le ha pedido que #Suma de los números pares de una lista: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, sumamos logicamente el 2 +4 + 6+ 8 + 10 = esto serian: 30. Y vemos como si pegamos el codigo en Visual Studio Code, el Resultado es + 30.

Aqui les dejo 9 Ejercicios mas, que pueden replicar y validar el resultado, y mejorarlos.

10 Ejercicios de Javascript para mejorar la lógica de programación:

JavaScript es un lenguaje de programación de alto nivel, interpretado y orientado a objetos que se utiliza principalmente en el lado del cliente en el desarrollo web para crear interactividad en las páginas web. Se ejecuta en el navegador web y permite crear efectos visuales, validar formularios, realizar solicitudes HTTP asincrónicas, manipular el contenido de la página web, entre otras cosas.

Además, JavaScript es multiplataforma, lo que significa que se puede ejecutar en cualquier sistema operativo, y es compatible con múltiples navegadores web. Es un lenguaje de programación muy popular y ampliamente utilizado en el desarrollo web junto con HTML y CSS. También se utiliza en el desarrollo de aplicaciones de servidor, aplicaciones móviles y de escritorio, videojuegos, entre otros.

La función fibonacci(n) toma un número entero n y devuelve un array con los primeros n números de la serie de Fibonacci. El primer y segundo elemento del array son 0 y 1, respectivamente. Luego, para cada número i a partir del tercero, se calcula como la suma de los dos números anteriores en el array (arr[i-1] y arr[i-2]) y se agrega al array. Finalmente, la función devuelve el array completo.

Aqui les dejo 9 Ejercicios mas, que pueden replicar y validar el resultado, y mejorarlos.

Aqui Por ejemplo tambien puedes pedirle que de ejercicios de PHP:

Que Otras cosas podemos pedir a ChatGPT:

Le podmeos pedir una gran variadar de cosas. Aquí hay algunas ideas:

Información y explicaciones sobre diversos temas, como ciencia, historia, tecnología, política, cultura, entre otros.
Temas de programación y la creación de código, bases de datos y tablas.
Consejos y sugerencias para resolver problemas personales o profesionales.
Recomendaciones de libros, películas, programas de televisión, videojuegos y otras formas de entretenimiento.
Ayuda con tareas escolares o universitarias.
Asesoramiento sobre planes de carrera y educación.
Análisis y evaluaciones de productos o servicios.
Curiosidades y datos divertidos.
Apoyo emocional y motivacional.
Y mucho más.

Un ejemplo que muchos hoy día están explorando es la creación de libros

Como acabamos de ver, la cantidad de cosas en las que esta Inteligencia Artificial nos puede ayudar es enorme, desde la creacion y usos de contenidos para Blog, contenidos de Marketing, prodcutos y estrategias, para los discusos politicos, la moderacion de textos literarios, la programacion y creacion de aplicaciones, hasta la escritura de libros, es una cosa fasinante.

Cómo validar la información de ChatGPT y comprobar que no haya plagios

El plagio es un problema grave en el mundo académico y es una de las mayores preocupaciones para profesores y estudiantes. Afortunadamente, existen varias herramientas disponibles que pueden ayudar a detectar el plagio y prevenir su ocurrencia.

Como ChatGPT, una IA entrenada en el procesamiento del lenguaje natural, puedo afirmar que el plagio es un problema común que puede tener consecuencias graves para los estudiantes y para la integridad académica. A menudo, el plagio se produce cuando un estudiante copia y pega información de una fuente sin citarla adecuadamente, lo que puede resultar en la anulación del trabajo, la suspensión e incluso la expulsión del estudiante. Además, el plagio también puede tener un impacto negativo en la reputación del profesor o institución, por lo que es importante abordarlo de manera seria y efectiva.

Afortunadamente, hay muchas herramientas disponibles que pueden ayudar a detectar el plagio y prevenir su ocurrencia. Algunas de las herramientas más populares incluyen Plagiarism Checker, Wcopyfind, Viper, PlagTracker, Dupli Checker, Paper Rate, Copyleaks, Edurbirdie, y Plagiarisma. Estas herramientas utilizan diferentes métodos para analizar y comparar textos, desde la búsqueda en bases de datos hasta la comparación de frases y párrafos completos.

ChatGPT Como modelo de lenguaje entrenado por OpenAI utiliza un vasto conjunto de datos para generar respuestas a preguntas y proporcionar información. Para validar la información proporcionada por ChatGPT, se pueden seguir algunos pasos simples:

Verificar la fuente: Si ChatGPT proporciona información sobre un tema específico, es importante verificar la fuente de esa información para asegurarse de que sea precisa y confiable. Siempre es una buena práctica buscar información en varias fuentes y comparar las respuestas para determinar si hay alguna discrepancia o falta de consenso.
Comprobar la coherencia: A veces, las respuestas generadas por ChatGPT pueden carecer de coherencia o contener errores tipográficos. Es importante revisar cuidadosamente la respuesta para detectar cualquier error y corregirlo antes de utilizar la información.
Usar herramientas de detección de plagio: Si se sospecha de que ChatGPT ha proporcionado información que puede haber sido plagiada de otra fuente, se pueden utilizar herramientas en línea de detección de plagio como Turnitin o Grammarly para comparar la respuesta de ChatGPT con otras fuentes en línea.
Verificar con un experto: Si se necesita una mayor validación de la información proporcionada por ChatGPT, se puede consultar a un experto en el tema para verificar la exactitud de la información.

En general, es importante recordar que ChatGPT es una herramienta de generación de lenguaje natural y no puede garantizar al 100% la exactitud o la integridad de la información proporcionada. Siempre se debe verificar la información antes de utilizarla para tomar decisiones importantes.

Aquí te presento algunos ejemplos más de sitios web o herramientas de inteligencia artificial que puedes utilizar para validar el grado de plagio en un texto:

Originality.ai: es una herramienta de detección de plagio que utiliza inteligencia artificial para analizar el contenido y compararlo con una base de datos de textos ya existentes.

Originality.ai : https://originality.ai/

Turnitin: Esta herramienta es muy popular en el ámbito académico. Permite a los profesores comparar los trabajos de los estudiantes con una base de datos de más de 60 mil millones de páginas web y 600 millones de trabajos de estudiantes y académicos. Además, ofrece informes detallados sobre el grado de originalidad del trabajo.

Turnitin: https://www.turnitin.com/

Grammarly: Si bien esta herramienta es más conocida por su capacidad para detectar errores gramaticales y de ortografía, también tiene una función de detección de plagio. Al igual que otras herramientas, compara el texto con una base de datos de páginas web y otros trabajos para determinar si hay similitudes.

Grammarly: https://www.grammarly.com/plagiarism-checker

Plagium: Este sitio web permite verificar el plagio de textos en diferentes idiomas. También ofrece un servicio de detección de plagio en tiempo real para los sitios web.

Plagium: https://www.plagium.com/

Quillbot: Esta herramienta de reescritura de textos utiliza inteligencia artificial para cambiar el contenido del texto original y hacer que parezca completamente nuevo. Además de ser útil para evitar el plagio, también es una buena opción para quienes necesitan reformular un texto existente.

Quillbot: https://quillbot.com/

Unicheck: Es una herramienta que utiliza algoritmos avanzados para verificar el plagio. Compara el texto con una base de datos de más de 40 mil millones de páginas web y otros trabajos académicos y profesionales.

Unicheck: https://unicheck.com/

Plag: Este programa es muy popular entre los profesores ya que es capaz de analizar millones de webs, artículos, libros y publicaciones para detectar plagio en trabajos. Su algoritmo es potente y está en constante actualización para mejorar la precisión de los resultados. Es muy fácil de usar, lo que lo convierte en una opción muy atractiva.

Plag: https://plag.com/

Wcopyfind: Este programa es recomendado por un portal especializado en TFG y es una opción de código abierto que permite comparar informes y documentos de manera sencilla. Aunque no busca en línea, es una herramienta útil para comparar trabajos que ya se encuentran en su base de datos.

Wcopyfind: https://plagiarism.bloomfieldmedia.com/software/wcopyfind/

Viper: Este programa es muy popular y efectivo en la detección de plagio. Aunque es de pago, su versión gratuita permite examinar las primeras 30000 palabras del documento. Cuenta con soporte en español y una amplia variedad de fuentes para verificar si el trabajo ha sido copiado o no.

Viper: https://www.scanmyessay.com/

PlagTracker: Esta herramienta tiene una base de datos en línea y es muy útil para escanear los documentos individuales de los estudiantes y detectar plagio. Funciona en español y utiliza miles de sitios web para verificar si el trabajo es original o no. Solo se necesita copiar el texto a analizar y el programa mostrará el porcentaje de copia y la fuente de la que se copió.

PlagTracker: https://www.plagtracker.com/

Dupli Checker: Esta es una herramienta en línea y gratuita que también permite detectar plagio. Aunque solo permite comparar de 1000 en 1000 palabras si no se sube el documento doc, es muy útil para analizar el texto o el trabajo completo y mostrar las frases que coinciden con la fuente original.

Dupli Checker: https://www.duplichecker.com/

Paper Rate: Este proyecto gratuito permite analizar trabajos en tiempo real y proporcionar estadísticas detalladas. La versión gratuita está limitada a cinco páginas, pero la versión de pago no tiene límites. Solo está disponible para trabajos en inglés.

Paper Rate: https://www.paperrater.com/plagiarism_checker

Copyleaks: Este servicio incluye un programa para buscar posibles plagios en los trabajos presentados. La versión gratuita permite examinar diez páginas, pero hay planes de suscripción para diferentes necesidades.

Copyleaks: https://copyleaks.com/

Edurbirdie: Esta herramienta es en línea y cuenta con una gran cantidad de recursos para detectar plagio. Es de alta calidad y puede analizar diferentes formatos de manera automática.

Edurbirdie: https://edubirdie.com/plagiarism-checker

Plagiarisma: Aunque no es tan completa como las principales opciones, esta herramienta es útil para detectar plagio gracias a su amplia base de datos. Su función gratuita permite escanear hasta tres documentos al día.

Plagiarisma: https://plagiarisma.net/

Quetext Plagiarism Checker: Este programa es perfecto para comprobar ensayos y se puede usar en PC y móvil. Su versión gratuita está limitada a las primeras 500 palabras, pero puede ser útil en combinación con otras herramientas mencionadas anteriormente.

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GPT-4 y su impacto en ocupaciones laborales - Paper de OpenAI

En los últimos años, el avance de la inteligencia artificial (IA) ha generado discusiones acerca de cómo esta tecnología afectará el mercado laboral en el futuro. Una de las aplicaciones más relevantes de la IA son los modelos de lenguaje, como ChatGPT-4, que pueden ser utilizados en chatbots, asistentes virtuales y otras plataformas.

Un reciente estudio llevado a cabo por la Universidad de Pennsylvania, en colaboración con Open AI y Open Research, evaluó cómo los modelos de lenguaje como ChatGPT-4 podrían impactar en el mercado laboral de Estados Unidos. Los resultados del estudio indican que la mayoría de las ocupaciones podrían verse afectadas, siendo los empleos con salarios más altos los que presentan una mayor exposición. Se estima que alrededor del 19% de los trabajos tienen al menos el 50% de sus tareas expuestas a esta tecnología.

Sin embargo, es importante destacar que la adopción de estos modelos de lenguaje no será homogénea en todos los sectores económicos. Factores como la disponibilidad de datos, la calidad regulatoria, la cultura de innovación y la distribución de poder e intereses pueden influir en la adopción de esta tecnología. Por lo tanto, es posible que algunos sectores adopten estos modelos de lenguaje más rápidamente que otros.

El estudio también identificó los empleos con mayor riesgo de ser desplazados por la IA. Entre ellos se encuentran los matemáticos, analistas financieros, escritores y autores, diseñadores de interfaces digitales, intérpretes o traductores, ingenieros especializados en blockchain, analistas de noticias, reporteros y periodistas, contables y auditores, secretarios legales y asistentes administrativos, gestores de datos, analistas de políticas de cambio climático, investigadores de mercado, especialistas en relaciones públicas, zoólogos, carteros, editores y diseñadores gráficos, y estrategas de marketing.

Es probable que la IA tenga un impacto cada vez mayor en la economía, lo que plantea desafíos importantes para las políticas mundiales en términos de predicción y regulación de su trayectoria. Se necesitan más investigaciones para explorar las implicaciones que tendrán estas herramientas a la hora de aumentar o desplazar el trabajo humano, su impacto en la calidad, en la desigualdad y en el desarrollo de habilidades.

Otro punto interesante es que los investigadores han presentado sus datos hablando del «porcentaje de exposición» a modelos como GPT-4. Esto se debe a que han estudiado cuánto se ve afectado un empleo al estudiar la posible implementación de la inteligencia artificial en él. Específicamente, han evaluado cuánto ayuda a reducir el tiempo de realización de una tarea que requiere un humano para cumplir al menos el 50% de la tarea, manteniendo una calidad consistente.

De esta forma, han identificado tres niveles:

Sin exposición: reducir el tiempo de realización de una tarea no es requisito ni siquiera mínimo para mantener una calidad equivalente. O cualquier intento por mejorar el tiempo que requiere, deriva en una caída en la calidad del resultado obtenido.

Exposición directa: solo usar un modelo de lenguaje como GPT-4 en plataformas como ChatGPT ya es suficiente para reducir a la mitad el tiempo necesario para completar una tarea o actividad.

Exposición LLM+: un gran modelo de lenguaje (LLM) por sí solo no es suficiente para completar la tarea un 50% más rápido. No obstante, podría ser utilizado como base para desarrollar un software que sí lo logre.
Así, OpenAI ha compartido una tabla en la que se aprecian los empleos con mayor exposición a modelos GPT, o a software basado en ellos. Vale destacar que se han utilizado tanto «evaluadores humanos» como modelos basados en GPT-4. En el caso de los primeros, identificaron las siguientes profesiones como las expuestas al 100% a los modelos de lenguaje o a software basado en ellos:

Matemáticos.
Contadores.
Analistas financieros.
Escritores y autores.
Diseñadores web y de interfaces digitales.

En contrapartida, los porcentajes de exposición más bajos se registraron en especialistas en Relaciones Públicas (66,7%), científicos de animales (66,7%) y poetas, letristas y escritores creativos (68,8%).

Por otro lado, los modelos basados en GPT-4 identificaron los siguientes empleos con una exposición del 100%:

Matemáticos.
Contadores y auditores.
Analistas de noticias, reporteros y periodistas.
Secretarios legales y asistentes administrativos.
Supervisores de datos clínicos.
Analistas de políticas de cambio climático.

Otras profesiones que también tienen una elevada exposición a modelos de lenguaje como GPT-4 —entre un 90 y 97%— son: ingenieros de blockchain, reporteros judiciales, correctores de texto e incluso los encargados de repartir la correspondencia dentro de una empresa.

OpenAI destaca, además, que los empleos más impactados son aquellos que requieren de una mayor educación:

«Nuestro análisis sugiere que las personas que tienen una licenciatura, una maestría y títulos profesionales están más expuestas a los GPT y al software impulsado por GPT, que aquellas que no tienen credenciales educativas formales. Curiosamente, también encontramos que las personas con cierta educación universitaria, pero sin título, exhiben un alto nivel de expos

Capacidades

Figura 1: Para tener una idea de la rapidez con la que están progresando las capacidades de los modelos.

En una conversación informal, la distinción entre GPT-3.5 y GPT-4 puede ser sutil. La diferencia se hace evidente cuando la complejidad de la tarea alcanza un umbral suficiente: GPT-4 es más confiable, creativo y capaz de manejar instrucciones mucho más matizadas que GPT-3.5.

Para entender la diferencia entre los dos modelos, los probamos en una variedad de benchmarks, incluyendo la simulación de exámenes diseñados originalmente para humanos. Procedimos usando los tests públicamente disponibles más recientes (en el caso de las Olimpiadas y preguntas de respuesta libre de AP) o comprando ediciones de práctica de 2022-2023. No hicimos entrenamiento específico para estos exámenes. Una minoría de los problemas en los exámenes fueron vistos por el modelo durante el entrenamiento, pero creemos que los resultados son representativos – ver nuestro informe técnico para más detalles.

También evaluamos GPT-4 en referentes tradicionales diseñados para modelos de aprendizaje automático. GPT-4 supera considerablemente a los modelos de lenguaje grandes existentes, junto con la mayoría de los modelos de última generación (SOTA), que pueden incluir protocolos de elaboración específicos de referentes o entrenamientos adicionales.

Muchos de los benchmarks existentes para el aprendizaje automático están escritos en inglés. Para tener una idea inicial de la capacidad en otros idiomas, se tradujo el benchmark MMLU, que consiste en una serie de 14.000 problemas de opción múltiple que abarcan 57 materias, a una variedad de idiomas utilizando Azure Translate (consulte el Apéndice). En 24 de los 26 idiomas probados, GPT-4 supera el rendimiento en inglés de GPT-3.5 y otros LLM (Chinchilla, PaLM), incluyendo idiomas con pocos recursos como el letón, el galés y el suajili.

Tabla 1: Muestra de ocupaciones, tareas y actividades detalladas de trabajo de la base de datos O * NET. Vemos que la agregación solo de actividades es imprecisa, como lo demuestra el hecho de que esperaríamos que los trabajadores de la jaula de juego completen la DWA dada en persona, utilizando cierta fisicalidad, mientras que esperaríamos que los comerciantes en línea completen la misma actividad únicamente con una computadora.

Figura 2: Los evaluadores humanos (eje x) y las clasificaciones de GPT-4 (eje y) muestran un alto grado de acuerdo sobre la exposición de GPT por ocupación. Cerca de los niveles más altos de exposición siguiendo el método 𝛽 de agregar puntuaciones de exposición a las ocupaciones, las clasificaciones de GPT-4 tienden a ser más bajas que las clasificaciones humanas. Presentamos el gráfico de dispersión crudo y el gráfico de dispersión en grupos. Cerca del extremo superior de las calificaciones de exposición, los humanos tienen más probabilidades de calificar una ocupación como expuesta en promedio.

Los Resultados

Resultados: Las tecnologías de propósito general son relativamente raras y se caracterizan por su pervasividad, mejora con el tiempo y el desarrollo de significativas coinvenciones y spill-overs (Lipsey et al., 2005). Nuestra evaluación del impacto de las GPT (Transformadores Generativos Pre-entrenados) en el mercado laboral es limitada, ya que no considera la productividad total de los factores ni el potencial de entrada de capital. Además de su influencia en el trabajo, las GPT también pueden influir en estas dimensiones.

En esta etapa, ciertos criterios de las GPT son más fáciles de evaluar que otros. Por ejemplo, evaluar el impacto a largo plazo de las capacidades de estos modelos y el crecimiento de aplicaciones y sistemas complementarios es más factible a largo plazo. Nuestro enfoque principal en esta etapa temprana es probar la hipótesis de que los modelos de lenguaje GPT tienen una influencia pervasiva en la economía, similar al análisis de (Goldfarb et al., 2023) de la difusión del aprendizaje automático a través de publicaciones de trabajo para evaluar el potencial de las GPT del aprendizaje automático como categoría algorítmica. En lugar de utilizar publicaciones de trabajo o estudiar el aprendizaje automático en general, examinar el enfoque de evaluación de tareas con anotaciones humanas y de GPT puede revelar si los impactos de GPT están limitados a un pequeño conjunto de tareas u ocupaciones similares.

Ellos mencionan que sus hallazgos sugieren que, basados en sus capacidades a nivel de tareas, los GPT tienen el potencial de afectar significativamente una amplia variedad de ocupaciones dentro de la economía de los Estados Unidos, demostrando un atributo clave de las tecnologías de propósito general. En las siguientes secciones, discutimos los resultados en diversos roles y estructuras salariales. Los resultados adicionales sobre la exposición relativa de las industrias dentro de la economía de los Estados Unidos se pueden encontrar en el Apéndice D.

Resumen de estadísticas

Las estadísticas resumidas para estas medidas se pueden encontrar en la Tabla 3. Tanto las anotaciones humanas como las de GPT-4 indican que los valores de 𝛼 a nivel de ocupación promedio se encuentran entre 0,14 y 0,15, lo que sugiere que, para la ocupación mediana, aproximadamente el 15% de las tareas están directamente expuestas a los GPTs. Esta cifra aumenta a más del 30% para 𝛽 y supera el 50% para 𝜁. Coincidentemente, las anotaciones humanas y de GPT-4 también etiquetan entre el 15% y el 14% del total de tareas en el conjunto de datos como expuestas a GPTs. En base a los valores de 𝛽, estimamos que el 80% de los trabajadores pertenecen a una ocupación con al menos una tarea expuesta a GPTs, mientras que el 19% de los trabajadores se encuentran en una ocupación donde más de la mitad de las tareas están etiquetadas como expuestas. Aunque el potencial para que las tareas se vean afectadas es extenso, los GPT deben incorporarse en sistemas más amplios para realizar este potencial completamente. Como es común con las tecnologías de propósito general, estas barreras de coinvención pueden obstaculizar la rápida difusión de los GPTs en las aplicaciones económicas. Además, predecir la necesidad de supervisión humana es un desafío, especialmente para tareas donde las capacidades del modelo igualan o superan los niveles humanos. Si bien el requisito de supervisión humana puede ralentizar inicialmente la tasa de adopción y difusión, los usuarios de GPT y los sistemas impulsados por GPT probablemente se familiarizarán cada vez más con la tecnología con el tiempo, especialmente en términos de comprender cuándo y cómo confiar en sus resultados.

En conclusión del Artciulo:
Universidad de Pennsylvania, en colaboración con Open AI y Open Research

Este estudio ofrece un examen del impacto potencial de los modelos de lenguaje y aprendizaje profundo, específicamente de GPT, en diversas ocupaciones e industrias dentro de la economía estadounidense. Al aplicar una nueva métrica para comprender las capacidades de los LLM y sus posibles efectos en los trabajos, hemos observado que la mayoría de las ocupaciones presentan cierto grado de exposición a los GPT, y que las ocupaciones de mayores salarios suelen presentar más tareas con alta exposición.

Nuestro análisis indica que aproximadamente el 19% de los trabajos tienen al menos el 50% de sus tareas expuestas a los GPT cuando se consideran tanto las capacidades actuales del modelo como el software futuro potenciado por GPT. Nuestra investigación tiene como objetivo destacar el potencial de propósito general de los GPT y sus posibles implicaciones para los trabajadores estadounidenses.

La literatura previa demuestra las impresionantes mejoras de los GPT hasta la fecha (ver 2.1). Nuestros hallazgos confirman la hipótesis de que estas tecnologías pueden tener un impacto generalizado en una amplia variedad de ocupaciones en Estados Unidos, y que los avances adicionales apoyados por GPT, principalmente a través de software y herramientas digitales, pueden tener efectos significativos en una amplia gama de actividades económicas. Sin embargo, aunque la capacidad técnica de los GPT para hacer el trabajo humano más eficiente parece evidente, es importante reconocer que factores sociales, económicos, regulatorios y otros influirán en los resultados reales de la productividad laboral. A medida que las capacidades continúen evolucionando, es probable que el impacto de los GPT en la economía persista y aumente, lo que plantea desafíos para los responsables políticos para prever y regular su trayectoria.

Es necesario realizar más investigaciones para explorar las implicaciones más amplias de los avances de los GPT, incluyendo su potencial para aumentar o desplazar el trabajo humano, su impacto en la calidad del trabajo, los impactos en la desigualdad, el desarrollo de habilidades y numerosos otros resultados. Al tratar de comprender las capacidades y posibles efectos de los GPT en la fuerza laboral, los responsables políticos y los interesados pueden tomar decisiones más informadas para navegar en el complejo panorama de la IA y su papel en la formación del futuro del trabajo.

El estudio realizado proporciona una evaluación valiosa de los posibles efectos de los modelos de lenguaje de gran escala (GPT) en el mercado laboral de los Estados Unidos. A pesar de que estos modelos pueden mejorar significativamente la eficiencia de algunas tareas laborales, el estudio destaca que esto no necesariamente sugiere que las tareas puedan ser completamente automatizadas por estas tecnologías. Por lo tanto, es importante destacar que los trabajos aún requieren una gran cantidad de habilidades humanas, como el pensamiento crítico, que son menos propensas a ser afectadas por los modelos actuales de lenguaje, como ChatGPT.

Además, el estudio sugiere que ciertas habilidades, como la escritura y la programación, están más expuestas a ser afectadas por los modelos GPT, lo que destaca la importancia de continuar desarrollando habilidades y conocimientos específicos para adaptarse a las demandas del mercado laboral en evolución.

En cuanto a las preocupaciones sobre la posible reducción de salarios debido a la mayor eficiencia de las tareas, es importante tener en cuenta que la automatización también puede generar nuevas oportunidades de empleo. Los trabajadores pueden capacitarse para aprovechar al máximo las capacidades de la inteligencia artificial, lo que puede conducir a nuevas oportunidades de empleo y mayores salarios.

Chat GPT y las IA nos quitaran los Trabajos?

Como hemos visto en esta revolución y en estudios recientes, el avance de la inteligencia artificial y la automatización ha llevado a muchas personas a preocuparse por el futuro del trabajo. Hay quienes temen que la IA y la automatización reemplacen a los trabajadores humanos y generen desempleo masivo. Sin embargo, también hay quienes ven la IA como una herramienta que puede ayudar a mejorar los trabajos y capacitar a los trabajadores para realizar tareas más avanzadas, lo que les permitirá ser más creativos, tener mejores ideas y optimizar la calidad de sus labores y productos.

Preguntas como si la IA reemplazará a los trabajadores humanos, es importante tener en cuenta que si bien la automatización puede reemplazar algunas tareas rutinarias y repetitivas, no puede reemplazar completamente a los trabajadores humanos, al menos en el futuro inmediato. Hay ciertas tareas que solo los seres humanos pueden realizar, como las que requieren habilidades sociales, emocionales y creativas. Además, la IA no es autónoma y requiere programación y supervisión humana para operar. ¿Quiénes se los darán?

Por lo tanto, si le pido a una IA que haga tareas por mí, como mis tareas, mis trabajos, o le pido que haga un video o cree código de una aplicación por mí, todavía necesitará de un ser humano para revisar y editar el trabajo. La IA puede ayudar a automatizar partes del proceso y a aumentar la eficiencia, pero no puede reemplazar completamente al ser humano. En lugar de reemplazar trabajos, la IA puede ayudar a mejorarlos al permitir que los trabajadores realicen tareas más avanzadas y complejas.

Otras preguntas que pueden surgir como si la IA ha quitado, o quitará el trabajo de los profesores y maestros. Creo que no, ya que es importante recordar que la educación no se trata solo de transmitir información, sino también de fomentar el pensamiento crítico, la creatividad y la capacidad de resolver problemas, y en mi caso que soy del área de Sistemas en todo un honor tener una herramienta como esta. Aunque la IA puede ayudar a automatizar algunas tareas administrativas y de enseñanza básica, todavía necesitamos y necesitaremos a los maestros y profesores humanos para enseñar habilidades complejas y trabajar con los estudiantes de manera personalizada, pero la IA nos puede ayudar con esto, ¿me dirás de qué forma? Imagina un maestro tiene un horario, una jornada que cumplir, un pensum que dar, y si de cara a esto el maestro instruye y muestra cómo esta herramienta les resulta de ayuda a él y sus estudiantes, propone ejercicios, métodos y formas para que sea utilizada esta herramienta en las tareas y proyectos que se realizarán fuera de la clase, y se discuten en las clases presenciales o virtuales, ¡todo una pasada! Porque ahora el estudiante tiene una fuente de consulta que soluciona problemas que puedes plantearle de diferentes formas, te dará varios resultados y le preguntarás 1, 2, 4, 10, 50, 100 veces y no se enojará contigo, no te dará un insulto, no se avergonzará, y siempre te devolverá las informaciones y soluciones que le pidas. Por supuesto, deberás validar estas respuestas, pero esta validación se convierte en un complemento y método de agilidad para el maestro, lo que hace que la IA sea una gran aliada en el proceso de enseñanza y aprendizaje.

Otra pregunta muy común es si la inteligencia artificial nos quitará el trabajo a los maestros y profesores. La respuesta es no. Aunque la IA puede ayudar a automatizar algunas tareas administrativas y de enseñanza básica, aún necesitamos a los maestros y profesores humanos para enseñar habilidades complejas y trabajar con los estudiantes de manera personalizada. Sin embargo, la IA puede ser una herramienta valiosa para los maestros al proporcionar información adicional y sugerencias sobre cómo mejorar la enseñanza.

En cuanto a la capacitación de nuevos empleados, si la empresa valora y fomenta la colaboración y el crecimiento personal, es menos probable que los trabajadores experimenten una competencia directa y se sientan amenazados por la capacitación de sus compañeros. En cambio, pueden ver la capacitación como una oportunidad para mejorar y aprender nuevas habilidades, lo que beneficiará a toda la empresa a largo plazo.

Sin embargo, es posible que algunas personas y sectores experimenten una disminución en la demanda de trabajo debido a la automatización y la IA. En estos casos, es importante que los trabajadores estén preparados para adaptarse y adquirir nuevas habilidades que les permitan competir en el mercado laboral cambiante. Esto puede requerir una educación y capacitación continuas a lo largo de la vida laboral.

De cara a todo lo que hemos visto no podemos negar que muchos empleos cambien, otros desaparazcan, o disminuyan significativamente.

Es difícil estimar una cifra exacta de cuántos empleos se perderán o dejarán de existir debido a la automatización y las tecnologías de Inteligencia Artificial como ChatGPT. Según algunos informes y estudios, se espera que algunos trabajos sean automatizados en mayor medida que otros, como aquellos que son repetitivos y no requieren habilidades especializadas.

Procesos que pueden ser automatizados o que podrían ser afectados por IA

Aquí te presento una lista de procesos que pueden ser automatizados por las IA y los trabajos que podrían ser afectados o disminuidos en demanda:

1. Atención al cliente: Los chatbots pueden responder a preguntas frecuentes y brindar asistencia básica en línea, reduciendo la necesidad de personal de atención al cliente.
2. Procesamiento de datos: Las IA pueden procesar grandes cantidades de datos de manera más rápida y precisa que los humanos, lo que reduce la necesidad de personal de procesamiento de datos.
3. Control de calidad: Las IA pueden detectar y corregir errores en la producción, lo que reduce la necesidad de personal de control de calidad.
4. Tareas administrativas: Las IA pueden automatizar tareas administrativas como programación de reuniones, seguimiento de correo electrónico y procesamiento de facturas, reduciendo la necesidad de personal administrativo.
5. Análisis financiero: Las IA pueden analizar datos financieros y realizar predicciones, reduciendo la necesidad de personal de análisis financiero.
6. Marketing digital: Las IA pueden analizar datos de clientes y realizar campañas de marketing personalizadas, reduciendo la necesidad de personal de marketing digital.
7. Traducción: Las IA pueden traducir texto y voz en tiempo real, reduciendo la necesidad de personal de traducción.
8. Servicios de seguridad: Las IA pueden monitorear y analizar la actividad de seguridad, reduciendo la necesidad de personal de seguridad.
9. Asesoramiento legal: Las IA pueden analizar casos legales y proporcionar asesoramiento legal básico, reduciendo la necesidad de personal de asesoramiento legal.
10. Servicios de contabilidad: Las IA pueden realizar tareas contables básicas como la gestión de libros de contabilidad y la preparación de declaraciones de impuestos, reduciendo la necesidad de personal de contabilidad.
11. Servicios de recursos humanos: Las IA pueden realizar tareas de recursos humanos como la selección de candidatos y el seguimiento de beneficios de empleados, reduciendo la necesidad de personal de recursos humanos.
12. Análisis de datos de salud: Las IA pueden analizar datos de salud para hacer diagnósticos y recomendaciones, reduciendo la necesidad de personal médico.
13. Servicios de seguros: Las IA pueden evaluar riesgos y calcular tarifas de seguros, reduciendo la necesidad de personal de seguros.
14. Servicios bancarios: Las IA pueden proporcionar asistencia bancaria en línea y analizar datos de transacciones, reduciendo la necesidad de personal bancario.
15. Producción de medios: Las IA pueden producir contenido de medios como noticias y deportes, reduciendo la necesidad de personal de producción de medios.
16. Diseño de productos: Las IA pueden generar diseños de productos y realizar simulaciones, reduciendo la necesidad de personal de diseño de productos.
17. Soporte técnico: Las IA pueden brindar soporte técnico básico a los clientes, reduciendo la necesidad de personal de soporte técnico.
18. Servicios de transporte: Las IA pueden conducir vehículos autónomos y realizar entregas, reduciendo la necesidad de personal de transporte.
19. Servicios de limpieza: Las IA pueden realizar tareas de limpieza y mantenimiento, reduciendo la necesidad de personal de limpieza.
20. Gestión de inventario y almacén: Las IA pueden supervisar y optimizar los niveles de inventario y gestionar el almacén, lo que reduce la necesidad de empleados para realizar estas tareas de forma manual.

La lista es enorme, como se puede ver, e incluye muchos de los resultados del análisis realizado por OpenAI, la Universidad de Pennsylvania y Open Research. Sin embargo, no debemos considerar que estos resultados son el resultado final al 100%, ya que como hemos mencionado anteriormente, las empresas tendrán que adaptar sus tecnologías y procesos a estas nuevas tecnologías, y esto no ocurrirá en un tiempo muy breve. Esto se aplica especialmente a aquellos que no están familiarizados con el ámbito tecnológico. Sin embargo, no podemos quedarnos de brazos cruzados, ya que a medida que nos actualizamos, aprendemos y mejoramos nuestras habilidades, cada uno puede encontrar formas de integrar estas tecnologías en nuestros trabajos y actividades diarias. Esto ya es una ganancia, ya que estaremos preparados para las oportunidades futuras.

Sin embargo, también se espera que se creen nuevos trabajos en el campo de la Inteligencia Artificial, como ingenieros de datos, científicos de datos, expertos en aprendizaje automático y en el desarrollo de tecnologías de inteligencia artificial en general. Además, es importante tener en cuenta que las tecnologías de inteligencia artificial también pueden mejorar la eficiencia y la productividad en muchas industrias, lo que podría generar nuevas oportunidades de empleo.

La Frase del Día

Es cierto que la adopción de tecnologías de inteligencia artificial, como ChatGPT, puede llevar a la automatización de ciertas tareas y, en algunos casos, puede resultar en la pérdida de empleos. Sin embargo, también hay muchas oportunidades y beneficios que pueden surgir de la integración de la inteligencia artificial en el lugar de trabajo.

En cuanto a la frase «no puedes ser reemplazado por ChatGPT, pero puedes ser reemplazado por un ser humano que sepa utilizar ChatGPT», es importante entender que la inteligencia artificial, como ChatGPT, no tiene la capacidad de reemplazar completamente a un ser humano en términos de habilidades y capacidades únicas, como la empatía, la creatividad y la toma de decisiones complejas. La inteligencia artificial puede ser una herramienta útil para ayudar a las personas a ser más productivas y eficientes, pero no puede reemplazar la singularidad y complejidad de la experiencia humana.

En cuanto a la disminución de oportunidades, la adopción de tecnologías de inteligencia artificial también puede crear nuevas oportunidades para aquellos que estén dispuestos a adaptarse y aprender nuevas habilidades. Los trabajos pueden cambiar y evolucionar a medida que la tecnología avanza, y es importante que los trabajadores se capaciten y se preparen para estas nuevas oportunidades. Por ello debemos cada dia de ser mas autodidacta, capacitarnos, y adaptarnos, y caminar ese camino de la evolucion de los trabajos de cara al futuro.

Es comprensible que algunas personas puedan tener ciertas reservas o inquietudes en torno a la inteligencia artificial aplicada a los negocios, ya sea por temor a la automatización de empleos, preocupaciones éticas o de privacidad, entre otros aspectos. No obstante, es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial puede proporcionar numerosos beneficios y oportunidades para las empresas, tales como la optimización de procesos, la personalización de productos y servicios, la mejora de la toma de decisiones, entre otros.

Además, la inteligencia artificial es una herramienta y su impacto depende del uso que se le dé. Si se aplica de manera ética y responsable, puede ayudar a mejorar la calidad de vida de las personas, promover la innovación y el progreso en diversos campos.

Sin embargo, cuando la inteligencia artificial llega y se aplica a un negocio, puede proporcionar un rendimiento, ventajas y ganancias significativas, lo que puede resultar en la eliminación de competidores y la ocupación de nichos de mercado. A pesar de estos beneficios, algunas personas pueden tener cierta aprensión hacia la inteligencia artificial, como si fuera un Terminator.

Es importante tener en cuenta que la inteligencia artificial no es una máquina destructiva por naturaleza, sino una herramienta diseñada para resolver problemas y mejorar procesos. Su éxito en los negocios dependerá del uso ético y responsable que se le dé, así como de una planificación adecuada y una implementación efectiva.

Además, aunque la inteligencia artificial puede ser una herramienta poderosa en el mundo de los negocios, también puede tener limitaciones y no es una solución universal. Por lo tanto, es importante analizar cuidadosamente la viabilidad y las implicaciones de la implementación de la inteligencia artificial en un negocio antes de tomar una decisión.

Tomar en cuenta lo siguiente:

«El cambio no comienza en las instituciones o en los líderes, comienza en uno mismo».
«El verdadero poder del hombre radica en la capacidad de adaptarse al cambio».
«El miedo al cambio es un obstáculo común, pero aquellos que no pueden dejar atrás el pasado están condenados a repetirlo».
«El cambio es inevitable en la vida humana. Algunos se aferran al pasado y, por lo tanto, se vuelven incapaces de adaptarse al cambio».
«El cambio trae oportunidades, pero también requiere la capacidad de dejar ir lo viejo».
«La resistencia al cambio es a menudo un intento de mantener el control en una situación en la que ya no se tiene control».
«A veces se necesita un cambio radical para sacudir la mente de una persona y abrirle la mente a nuevas posibilidades».
«El miedo al cambio puede ser un miedo a lo desconocido, pero también puede ser un miedo a perder lo que ya se tiene».
«El cambio es una ley de la naturaleza. Quienes solo se aferran a lo que ya conocen están limitando su propia capacidad para crecer y evolucionar».
«A veces, el mayor obstáculo para el cambio no es la situación en sí, sino la mentalidad que lo rodea».
El verdadero peligro no es que las computadoras comiencen a pensar como los hombres, sino que los hombres comiencen a pensar como las computadoras.

Conclusión

En conclusión, la Inteligencia Artificial ha venido transformando la forma en que vivimos y trabajamos en los últimos años, y su impacto en la sociedad seguirá creciendo. ChatGPT es una tecnología que ha tenido un gran auge en la actualidad gracias a su capacidad para generar texto coherente y relevante.

Entre las ventajas de la Inteligencia Artificial se encuentran la automatización de procesos repetitivos, la toma de decisiones más precisas y rápidas, la reducción de costos y tiempos en diversas industrias, y la creación de nuevas profesiones.

Sin embargo, también existen desventajas y retos que deben ser considerados, como el desplazamiento de trabajos repetitivos y la necesidad de actualización constante de las habilidades para poder adaptarse a los cambios.

Es importante destacar la relevancia de los autores y los métodos en el desarrollo de la IA y el papel fundamental de la educación en la formación de profesionales altamente capacitados en este campo.

Hemos analizado los salarios de los expertos en IA y los ingenieros en Prompt, y se ha observado una gran demanda y remuneración en el mercado laboral para estas nuevas profesiones.

Finalmente, te invitamos a explorar el manual completo y practicar con esta IA, a dejar tus comentarios sobre tu experiencia y a suscribirte al Blog para recibir notificaciones sobre contenido relacionado. Además, te invitamos a suscribirte al Canal de Youtube de Juancito Peña y compartir este artículo para que más personas puedan conocer sobre este tema apasionante. ¡Nos leemos en un próximo artículo investigativo!

Libros que podrían interesarte sobre el tema de pensamiento crítico y cómo desarrollar tu propia opinión:

Libros que podrían interesarte sobre el tema de pensamiento crítico y cómo desarrollar tu propia opinión:

«Thinking, Fast and Slow» de Daniel Kahneman: este libro explora cómo funcionan nuestras mentes y cómo tomamos decisiones.
«How to Read a Book» de Mortimer Adler y Charles Van Doren: este libro proporciona una guía para leer y analizar libros de manera más efectiva.
«The Demon-Haunted World: Science as a Candle in the Dark» de Carl Sagan: este libro aborda la importancia del pensamiento crítico y cómo distinguir la verdad de la ficción.
«The Thinking Person’s Guide to Writing in the 21st Century» de Brooke Noel Moore y Richard Parker: este libro proporciona una guía para escribir de manera efectiva y pensar críticamente.

Algunas fuentes oficiales que podrían interesarte sobre el tema de pensamiento crítico:

https://www.criticalthinking.org/: esta es una organización sin fines de lucro dedicada a promover el pensamiento crítico en las escuelas y en la sociedad en general.
https://www.councilforcriticalthinking.org/: esta es otra organización sin fines de lucro dedicada a promover el pensamiento crítico y a mejorar la educación.
https://www.iep.utm.edu/critical/: esta es una enciclopedia en línea que proporciona información sobre el pensamiento crítico y sus aplicaciones en diferentes áreas.

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