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Uso de la IA y problemas del medio ambiente

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Uso de la IA y problemas del medio ambiente

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Join Nextdoor, an app for neighborhoods where you can get local tips, buy and sell items, and more

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Nextdoor is the neighborhood hub for trusted connections and the exchange of helpful information, goods, and services.

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Uso de la IA y problemas del medio Ambiente

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Uso de la IA y problemas del medio Ambiente

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the local climate.

This hero is built with a flex layout, aligned and justified so that the content will always be centered horizontally and vertically. To change this section's background, select the "Hero Overlay" then scroll to the background section of the Style panel and replace the image. You can also adjust the transparancy of the overlay's black background for better contrast.

The climatic variation resulting from climate change are often extreme, especially at a local level. However, statements about complex ecosystems can only be made if exact data on these ecosystems are available.
Lowering the technological barrier.
Agvolution's mission is to provide the information base for these systems and to link the data with actual action recommendations using sophisticated algorithms to increase the protection and use of nature.
We at Agvolution are convinced that this transformation can only succeed if all those affected are provided with a solution that is: easy to understand & operate, cost-efficient, reliable, and individually tailored.
To this end, we are constantly working with researchers to further develop and validate our processes.

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T he climatic changes resulting from climate change are often extreme, especially at the local level. Accordingly, a transformation of modern land use, with the associated adaptation of (crop) plants, is inherently necessary. However, the ecosystems affected are complex and only through accurate data collection can we succeed in using important resources in a more targeted manner. 1. easy to understand & use

Agvolution has made it its mission to provide the information basis for these systems and to combine the data with actual recommendations for action by means of sophisticated algorithms. In this way, we want to increase the protection of nature while at the same time using and promoting it.

We at Agvolution are convinced that this transformation can only succeed if all those affected are provided with a solution that is:

Therefore, we constantly work with researchers to further develop and validate our processes.
2. cost-efficient
3. reliable
4. individually tailored.

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Many different factors affect plant growth and climate change is making it increasingly complex to assess these local climate risks.
AGVOLUTION makes this measurable with sensors and predictable with AI.
Because we need to know what stresses our plants in order to efficiently use our critical resources of water, fertilizer and labor time.

Sensors + AI for the climate.

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Our software and IoT sensors help you use water and fertilizer optimally and reduce risk. The analysis and modeling of environmental factors enable climate-resilient action recommendations.

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Uso de la IA y problemas del medio ambiente

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Uso de la IA y problemas del medio ambiente

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Rouxcel Technology is a conservation company specializing in the design and deployment of rhino collars which detect and transmit abnormal rhino behaviour in real-time. The system consists of two main components, namely AI-Enabled Rhino Collars and a Private Network. The Rhino Collar design includes smart algorithms which continuously monitor the rhino's behavior. An alert is generated in the event of abnormal behavioral activity which pinpoints the incident location via GPS. This enables the effective, real-time investigation of possible poaching incidents.

Founder and CEO

SP le Roux holds a PhD in Electrical and Electronic Engineering from the University of Stellenbosch. His expertise are in the design and development of ultra-low power electronics with embedded AI for endangered wildlife species. SP is passionate about rhino conservation - he is currently working with various rhino custodians to provide a holistic solution for the rhino poaching crisis.

"We believe in range expansion through the successful implementation of technology."

Contact Details:
spleroux@rouxcel.com | 082 823 1567

"We believe in range expansion through the successful implementation of technology."

Contact Details:
spleroux@rouxcel.com
082 823 1567

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Rhino Protection System - Artificial Intelligence - Save the Rhino - CapeTown, South Africa.

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En la actualidad, el contenido visual es una parte integral del éxito de cualquier negocio en línea. Sin embargo, la creación de imágenes de alta calidad puede ser un proceso costoso y llevar mucho tiempo.

Ahí es donde entra en juego Craiyon.ai, un generador de imágenes a partir de texto que utiliza inteligencia artificial para crear imágenes de alta calidad y personalizadas en cuestión de segundos.

Aquí te mostramos qué es, cómo funciona, características, beneficios y precios. Veamos:

¿Qué es Craiyon?

Craiyon es un modelo de inteligencia artificial que genera imágenes a partir de texto. Fue creado por un equipo que incluye a Boris Dayma, que entrenó la versión actual del modelo, Pedro Cuenca, que trabajó en el backend, y Suraj Patil.

Los usuarios pueden ingresar texto y el modelo de IA genera una imagen única basada en su conocimiento actual y en su capacidad para combinar conceptos de manera creativa. Craiyon anteriormente se llamaba DALL·E mini y es conocido por generar imágenes impresionantes y creativas a partir de texto.

¿Cómo funciona Craiyon?

Craiyon es una plataforma educativa que funciona a través de una aplicación móvil y una plataforma web. Los usuarios pueden descargar la aplicación en sus dispositivos móviles y acceder a los cursos a través de la plataforma web. Veamos cómo funciona:

1. Una vez que los usuarios se registran y se unen a un curso, pueden acceder a una variedad de recursos, como videos, actividades, cuestionarios y foros de discusión.

2. La plataforma también cuenta con un sistema de seguimiento del progreso del usuario que permite a los educadores y tutores monitorear el progreso de los estudiantes y brindar comentarios personalizados.

3. Los cursos en Craiyon se crean en colaboración con educadores y expertos en diversos campos.

4. Los cursos pueden ser cortos o largos y están diseñados para ser interactivos y enfocados en el aprendizaje basado en problemas.

5. Los usuarios pueden tomar cursos a su propio ritmo y repetir los materiales tantas veces como deseen.

Craiyon funciona mediante la creación de cursos en línea interactivos y basados en problemas que los usuarios pueden acceder a través de la aplicación móvil y la plataforma web. Los cursos son creados por educadores y expertos en diversos campos y están diseñados para que los usuarios puedan aprender a su propio ritmo.

¿Cuáles son las características de Craiyon?

Las características de Craiyon incluyen:

1. Herramientas de dibujo: Craiyon ofrece una amplia variedad de herramientas de dibujo, incluyendo lápices, marcadores, pinceles, aerógrafos y mucho más. Cada herramienta tiene una serie de ajustes personalizables, como tamaño, opacidad, flujo y color, que permiten a los usuarios crear dibujos detallados y precisos.

2. Capas: Los dibujos en Craiyon se crean en capas, lo que permite a los usuarios trabajar en diferentes partes del dibujo sin afectar el resto. Las capas se pueden apilar, reorganizar, fusionar y borrar, lo que facilita la creación y edición de dibujos complejos.

3. Biblioteca de recursos: Craiyon incluye una biblioteca de recursos que contiene una gran cantidad de imágenes, patrones, texturas y objetos predefinidos que los usuarios pueden utilizar en sus dibujos.

4. Interfaz intuitiva: La interfaz de Craiyon es fácil de usar y está diseñada para ser intuitiva. Los usuarios pueden acceder rápidamente a todas las herramientas y funciones necesarias para crear sus dibujos.

5. Comunidad: Craiyon cuenta con una comunidad activa de usuarios que comparten sus dibujos y creaciones, lo que permite a los usuarios inspirarse y aprender de otros artistas.

¿Cuáles son los beneficios de usar Craiyon?

Los beneficios de usar Craiyon.ai para generar imágenes a partir de texto incluyen:

1. Ahorro de tiempo y dinero: Craiyon.ai permite crear imágenes de alta calidad en poco tiempo y sin necesidad de tener habilidades de diseño gráfico. Esto puede ahorrar tiempo y dinero en la creación de contenido visual para redes sociales, blogs, presentaciones y más.

2. Flexibilidad y personalización: Con Craiyon.ai, puedes personalizar fácilmente tus imágenes según tus necesidades y preferencias. Puedes elegir entre diferentes estilos y paletas de color, ajustar la composición y el tamaño de la imagen, y agregar texto y otros elementos gráficos.

3. Incremento del engagement: Las imágenes generadas por Craiyon.ai tienen un estilo moderno y atractivo que puede ayudar a llamar la atención de tu audiencia y mejorar el engagement en tus publicaciones de redes sociales y otros contenidos en línea.

4. Escalabilidad: Con Craiyon.ai, puedes crear imágenes en gran cantidad y a gran velocidad, lo que te permite escalar tu producción de contenido visual para campañas de marketing y otros proyectos a gran escala.

5. Creatividad: Al utilizar Craiyon.ai, los usuarios pueden enfocarse en la creatividad del mensaje y dejar que la herramienta se encargue de la parte visual, lo cual puede dar lugar a soluciones visuales innovadoras e inesperadas.

¿Cómo usar Craiyon genera imágenes a partir de texto?

Para usar Craiyon.ai y generar imágenes a partir de texto, sigue los siguientes pasos:

1. Paso 1: Ingresa a la página web de Craiyon.ai.

2. Paso 2: En el menú principal, selecciona "Text to Image".

3. Paso 3: Escribe el texto que quieres convertir en imagen en el recuadro de "Enter your text here".

4. Paso 4: Selecciona el estilo de imagen que deseas crear en el menú desplegable de "Select your style". Craiyon.ai ofrece una variedad de estilos de imagen, como "Realistic", "Comic", "Cartoon", "Painting" y "Sketch".

5. Paso 5: Haz clic en "Generate" para generar la imagen.

6. Paso 6: Espera unos segundos mientras Craiyon.ai procesa la solicitud y genera la imagen.

7. Paso 7: Una vez que se haya generado la imagen, haz clic en "Download" para guardarla en tu computadora.

Ten en cuenta que algunos de los estilos de imagen pueden requerir más tiempo de procesamiento que otros, así que ten paciencia mientras Craiyon.ai genera la imagen. Además, ten en cuenta que los resultados pueden variar según el texto que ingresas y el estilo de imagen que seleccionas.

¿Cómo registrarse en Craiyon?

Para registrarte en Craiyon y comenzar a utilizar el generador de imágenes a partir de texto, sigue estos pasos:

1. Paso 1: Visita el sitio web de Craiyon en https://craiyon.com/ y haz clic en el botón "Get started for free" en la página de inicio.

2. Paso 2: Selecciona el plan de precios que mejor se adapte a sus necesidades. Craiyon ofrece una versión gratuita con algunas limitaciones, así como planes de pago que incluyen funciones adicionales.

3. Paso 3: Completa el formulario de registro con tu nombre, dirección de correo electrónico y una contraseña segura.

4. Paso 4: Verifica tu dirección de correo electrónico haciendo clic en el enlace de confirmación que se te envía por correo electrónico.

5. Paso 5: Inicia sesión en tu cuenta de Craiyon y comienza a utilizar el generador de imágenes a partir de texto.

Si encuentra algún problema durante el registro, puede contactar al equipo de soporte de Craiyon para obtener ayuda.

¿Cómo eliminar Craiyon?

Si deseas eliminar tu cuenta de Craiyon, sigue estos pasos:

1. Paso 1: Inicia sesión en tu cuenta de Craiyon.

2. Paso 2: Haz clic en el botón de tu perfil en la esquina superior derecha de la pantalla.

3. Paso 3: Selecciona "Configuración de la cuenta" en el menú desplegable.

4. Paso 4: En la página de configuración de la cuenta, desplázate hacia abajo hasta la sección "Eliminar cuenta".

5. Paso 5: Haz clic en el botón "Eliminar cuenta" y sigue las instrucciones.

Ten en cuenta que al eliminar tu cuenta, se borrarán todos tus datos, imágenes y proyectos. Si estás seguro de que deseas eliminar tu cuenta, asegúrate de descargar cualquier proyecto que desees guardar antes de eliminar tu cuenta.

Planes y precios de Craiyon

Craiyon ofrece varios planes con diferentes precios para su generador de imágenes a partir de texto. A continuación, se describen brevemente los planes y precios actuales de Craiyon:

1. Plan Gratuito: Este plan es gratuito y permite a los usuarios generar imágenes de baja resolución con marca de agua. El usuario puede generar hasta 3 imágenes por mes.

2. Plan Starter: El Plan Starter cuesta $19 por mes y permite a los usuarios generar imágenes de alta resolución sin marca de agua. El usuario puede generar hasta 15 imágenes por mes.

3. Plan Pro: El Plan Pro cuesta $39 por mes y permite a los usuarios generar imágenes de alta resolución sin marca de agua. El usuario puede generar hasta 60 imágenes por mes.

4. Plan Empresarial: El Plan Empresarial es personalizado y ofrece una solución a medida para empresas y organizaciones que necesitan generar grandes cantidades de imágenes a partir de texto.

Es importante tener en cuenta que estos planes y precios pueden cambiar con el tiempo y que se pueden ofrecer promociones y descuentos en determinados momentos. Además, Craiyon ofrece una prueba gratuita de 7 días para su Plan Starter y Plan Pro, lo que permite a los usuarios probar las características de estos planes antes de comprometerse con un pago mensual.

Preguntas frecuentes sobre Craiyon

Aquí hay algunas preguntas frecuentes sobre Craiyon generador de imágenes a partir de texto:

1 ¿Cómo se cobra por el uso de Craiyon?

Craiyon ofrece planes de suscripción mensuales y anuales con diferentes niveles de servicio y precios. El costo varía según la cantidad de créditos que necesite para generar imágenes y las características que desee utilizar.

2 ¿Qué tipo de imágenes puedo crear con Craiyon?

Con Craiyon, puedes generar una variedad de imágenes a partir de texto, como ilustraciones, arte abstracto, paisajes, retratos, obras de arte, imágenes de animales y mucho más.

Puedes especificar el estilo y el tema de la imagen cuando realizas el pedido, y Craiyon hará el resto. Además, la herramienta te permite personalizar la imagen según tus preferencias, como el tamaño, el color, la profundidad y los detalles.

3 ¿Se pueden descargar las imágenes generadas por Craiyon?

Sí, se pueden descargar las imágenes generadas por Craiyon generador de imágenes a partir de texto. Después de crear la imagen, puedes presionar el botón "Descargar" para guardarla en tu computadora o dispositivo. Alternativamente, también puedes copiar la URL de la imagen y compartirla con otros.

4 ¿Puedo cancelar mi suscripción en cualquier momento?

Sí, puedes cancelar tu suscripción en cualquier momento con el Generador de Imágenes de Craiyon. Para cancelar tu suscripción, ve a tu perfil de usuario en el sitio web de Craiyon. En la página de tu perfil, verás una opción para cancelar tu suscripción. Una vez que hayas hecho clic en la opción de cancelación, tu suscripción se cancelará y ya no se renovará automáticamente.

5 ¿Cuántos idiomas son compatibles con Craiyon?

El generador de imágenes Craiyon es compatible con inglés, francés, alemán, italiano, español, portugués, holandés, danés, sueco, noruego, finlandés, japonés, coreano, chino simplificado, chino tradicional y ruso.

Para concluir...

En resumen, Craiyon.ai ofrece una solución innovadora y eficaz para la creación de imágenes de alta calidad de manera rápida y asequible. Su tecnología de inteligencia artificial permite a los usuarios generar imágenes personalizadas y únicas en cuestión de segundos, lo que ahorra tiempo y recursos valiosos.

Con características como la opción de carga personalizada de imágenes y la integración de texto y audio, Craiyon.ai ofrece una experiencia completa y atractiva para crear imágenes que llamen la atención y generen impacto. Si buscas mejorar el aspecto visual de tus contenidos, Craiyon.ai es definitivamente una herramienta que debes considerar.

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Craiyon, Qué Es, Cómo Funciona, Características, Beneficios Y Precios

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Ahí es donde entra en juego Craiyon.ai, un generador de imágenes a partir de texto que utiliza inteligencia artificial para crear imágenes de alta calidad y

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¿Qué es y para qué sirve ChatGPT Writer?

ChatGPT Writer es una herramienta de escritura basada en IA que puede ayudar a los usuarios a redactar correos electrónicos, mensajes y otras formas de comunicación escrita. Utiliza la tecnología ChatGPT de OpenAI para generar respuestas.

Alternativas a AIPRM

Adcreative AI (la mejor herramienta del mercado para crear anuncios publicitarios con IA).

WebChatGPT

Koala Writer: Aquí tienes una versión gratuita de 5000 palabras para crear artículos profesionales y SEO optimizados.

Funcionalidades de ChatGPT Writer

Es gratuito.

Funciona en todas las webs.

Disponible en todos los idiomas.

Disponible versión premium (para no tener que conectarla a tu cuenta privada de ChatGPT).

Debajo un ejemplo de como una la integración con Gmail, para autogenerar una respuesta de email.

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ChatGPT Writer | funcionalidades, precios y alternativas

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La Herramienta de Escritura IA que Simplifica tu Comunicación

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https://oa.upm.es/65275/

Josué Martínez

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El Archivo Digital UPM alberga en formato digital la documentación académica y científica (tesis, pfc, artículos, etc..) generada en la institución y la hace accesible a través de Internet, en el marco de la Iniciativa por el Accesso Abierto de Budapest y la Declaración de Berlín, de la que es signataria la Universidad Politécnica de Madrid.

Los documentos del Archivo Digital UPM son recuperables desde buscadores reputados como Google, Google Academics, Yahoo, Scirus, ... y desde recolectores OAI reconocidos como E-ciencia, DRRD, Recolecta (REBIUN-FECYT), Driver, Oaister, ...

El Archivo Digital UPM asignará retrospectivamente DOIs a 3.350 Tesis Doctorales leídas antes de 2016 en la Universidad Politécnica de Madrid y que ya están publicadas en el Archivo Digital UPM. Este proyecto se desarrollará durante el año 2022 con la colaboración de:

Publicaciones y Datos Investigación generados en los Proyectos financiados por el PEICTI - Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023

El PEICTI establece en el apartado de " Transparencia y rendición de cuentas de las ayudas concedidas y del procedimiento de concesión de estas"

"Acceso abierto a resultados, entendidos como publicaciones científicas y datos de investigación, de las actividades subvencionadas con recursos públicos. En cumplimiento de lo establecido en el artículo 37 de la LCTI y de las recomendaciones vinculadas a la agenda europea en materia de Acceso Abierto y Ciencia Abierta10, los trabajos financiados a través del PEICTI y publicados en revistas científicas se depositarán en formato digital en un repositorio institucional o temático de acceso abierto. Además, los datos de investigación deberán seguir los principios FAIR11 y, siempre que sea posible, difundirse en abierto."

Para que los investigadores de la UPM puedan cumplir con estas obligaciones respecto al acceso abierto, la Universidad pone a su disposición el Archivo Digital UPM para publicaciones y e-cienciaDatos para datos de investigación.

Mas información en el documento Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023 (PDF).

DATOS DE INVESTIGACIÓN - UPM (Publica los datos de los Artículos y Proyectos Financiados por H2020, etc)

Los investigadores de la UPM pueden publicar su datos finales de investigación en E-cienciaDatos. Esto permitira cumplir los requisitos de los Financiadores (UE, MINECO, Comunidad de Madrid) y Revistas. Mas información.

GEOUP4
Las universidades politécnicas en el territorio. Geolocalizacion de la producción académica. Portal
Portal web que muestra en un mapa interactivo la geolocalización de la produccion academica de los respositorios institucionales de las universidades del grupo UP4. (Universidad Politécnica de Cataluña, Universidad Politécnica de Cartagena, Universidad Politécnica de Madrid y Univesidad Politécnica de Valencia.

Entre los objetivos del proyecto estan: Dar a conocer a la sociedad y al mundo la producción académica de las universidades UP4 y su impacto e implicación en el desarrollo del territorio. Disponer de datos relacionados con el territorio para elaborar informes bibliométricos y analíticos de la producción científica de las aréas cientificotécnicas. Incrementar la visibilidad de las producción académica en acceso abierto, especialmente de Tesis Doctorales, Tesis de Master, TF Grado, etc

Cómo publicar en el Archivo

Si quiere publicar su tesis doctoral, tesis o trabajo fin de master, PFC/TFG, artículo, ponencia, informe, libro, capítulo de libro, etc. lo puede hacer mediante autoarchivo, registrandose previamente aquí utilizando el correo institucional xxx@upm.es o xxx@alumnos.upm.es.

En la actualidad las Tesis Doctorales leídas en la UPM se publican automáticamente en el Archivo Digital UPM, siguiendo la legislación vigente Art. 14, Puntos 5 y 6 del Real Decreto 99/2011, de 28 de enero, por el que se regulan las enseñanzas oficiales de doctorado. Para publicar una Tesis Doctoral anterior al Real Decreto 99/2011 es necesario firmar y enviar el permiso, que se puede descargar aquí.

Proyecto Fin de Carrera / Proyecto Fin de Grado puede informarse aquí.

Tesis/Trabajo Fin de Master puede informarse aquí.

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El Archivo Digital UPM alberga en formato digital la documentacion academica y cientifica (tesis, pfc, articulos, etc..) generada en la Universidad Politecnica de Madrid.Los documentos del Archivo Digital UPM son recuperables desde buscadores: Google, Google Academics, Yahoo, Scirus, etc y desde recolectores OAI: E-ciencia, DRRD, Recolecta (REBIUN-FECYT), Driver, Oaister, etc.

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DIEGO OBANDO

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Generación de un chatbot para Telegram mediante DialogFlow para atender peticiones sanitarias a través de respuestas automatizadas

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ELIZA is a computer program that emulates a Rogerian psychotherapist. Just type your questions and concerns and hit return. Eliza will answer you.

When the original ELIZA first appeared in the 60's, some people actually mistook her for human. The illusion of intelligence works best, however, if you limit your conversation to talking about yourself and your life.

This javascript version of ELIZA was originally written by Michal Wallace and significantly enhanced by George Dunlop.

© 1999 manifestation.com [ PMB 417 .. 10800 Alpharetta Hwy, Suite 208 .. Roswell, GA 30076 ]
webmaster: sabren@manifestation.com

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Mateo Buenaño

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Definición:
Un chatbot es como se conocen a los robots de chat, un programa de ordenador que simula la conversación humana, o chat, a través de la inteligencia artificial. Normalmente, un robot de chat se comunicará con una persona real, pero se están desarrollando aplicaciones en las que dos robots de chat pueden comunicarse entre sí.

Estos programas están diseñados para ayudar a las empresas y organizaciones a mejorar la atención al cliente aumentando los métodos tradicionales con funciones de chat automatizadas. Los chatbots pueden utilizarse en diversos entornos, desde salas de chat de atención al cliente en línea hasta plataformas de redes sociales como Facebook y Twitter.

Para qué sirven los chatbots

Los bots de charla se utilizan en aplicaciones tales como servicio al cliente de comercio electrónico, centros de llamadas y juegos por Internet. Los bots de charla usados para estos propósitos se limitan típicamente a conversaciones con respecto a un propósito especializado y no para toda la gama de comunicación humana. Actualmente existen también los voicebots, esto es, chatbots que han sido dotados de voz para tareas de comunicación oral con los clientes, generalmente a través de llamadas telefónicas.

Los Chatbots en marketing digital

Los chatbots se han vuelto una opción muy interesante dentro del marketing digital ya que puede suplir ciertas actividades que realizaría un ser humano. Sin duda una de las principales ventajas es la mejorar en la imagen de nuestra marca, ya que gracias a los chatbots conseguimos tener las 24h del día un servicio para atender al cliente de forma que este no tenga la sensación de que se le está ignorando. además, los chatbots permiten recopilar información de nuestros usuarios de una forma eficiente y amigable.

Ventajas de los chatbots

Una de las principales ventajas de los chatbots es su capacidad para mejorar el servicio al cliente. Los chatbots pueden proporcionar asistencia 24 horas al día, 7 días a la semana, respondiendo rápidamente a las consultas de los clientes y proporcionando recomendaciones personalizadas adaptadas a sus necesidades. Esto elimina la necesidad de un operador de chat en directo y reduce los tiempos de espera, facilitando que los clientes obtengan respuestas rápidas a sus preguntas.

Otra ventaja clave de los chatbots es su capacidad para automatizar ciertas tareas. Muchos chatbots utilizan algoritmos de aprendizaje automático que pueden aprender de las interacciones de los usuarios y ofrecer recomendaciones más precisas con el tiempo. A medida que los chatbots se hacen más inteligentes y se integran más en las plataformas online, se utilizan cada vez más para una amplia gama de aplicaciones, como el marketing, el servicio de atención al cliente y la asistencia en ventas,

Desventajas de los chatbots

Sin embargo, no todo son ventajas a la hora de utilizar los chatbots, puesto que estos nunca llegarán a suplir al 100% las labores que pueden desempeñar una persona, y para aquellas consultas que tengan un mayor grado de complejidad no nos será útiles. Es importante también conocer que para determinadas tipologías de negocio los chatbots no son una opción recomendable ya que pueden perjudicar la imagen de la empresa.

Igualmente, vomo los chatbots suelen basarse en texto, pueden ser vulnerables a ciertos tipos de ciberataques, como el phishing o el malware. Además, los chatbots pueden cometer errores debido a fallos en su programación o a errores en la introducción de datos.

Términos relacionados

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Qué es Chatbot - Definición, significado y ejemplos

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Significado de chatbot. Descubre en el glosario digital qué es, ejemplos y aplicaciones de los chatbots en el ámbito del marketing digital.

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Jen Quraishi PhillipsBrand Strategy at Airtable

# data[].attributes.attachment_link.title
Copy.ai: Write better marketing copy and content with AI

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Get great copy that sells. Copy.ai is an AI-powered copywriter that generates high-quality copy for your business. Get started for free, no credit card required! Marketing simplified!

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Parafrasear Textos - El Mejor parafrasear Online (100% Gratis)

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Parafrasear textos gratis herramienta parafrasear online. Nuestra Parafrasear.ai herramienta de paráfrasis le ayuda a parafrasear el contenido plagiado.

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DIEGO OBANDO

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Canal de información apoyado en Inteligencia Artificial para el mejoramiento de la atención de estudiantes y aspirantes de la UNAD CCAV Pasto mediante la implementación de un Asistente virtual tipo Chatbot

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El repositorio institucional tiene como fin maximizar la visibilidad de contenidos institucionales temáticos y especializados de la UNAD, esto es posible a través de una serie de actividades (autoarchivo) para la incorporación de videos, audios, etc.

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Midjouney es el nombre una inteligencia artificial con el cual sus usuarios pueden crear imágenes a partir de descripciones textuales

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Nicolas Celi

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Un chatbot es un programa informático que utiliza inteligencia artificial (IA) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender las preguntas de los clientes y automatizar las respuestas a dichas preguntas, simulando la conversación humana.

IA para el servicio al cliente: los usuarios de IBM Watson lograron un ROI del 337 % en tres años. Mejore la experiencia del cliente con IA conversacional.
Más información

Los chatbots pueden facilitar que los usuarios encuentren la información que necesitan respondiendo a sus preguntas y solicitudes, a través de entrada de texto, de audio o ambas, sin necesidad de intervención humana.

Hoy en día, la tecnología de chatbot es prácticamente omnipresente, desde altavoces inteligentes en nuestro hogar hasta aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo. A los últimos chatbots de IA a menudo se les denomina "asistentes virtuales" o "agentes virtuales". Pueden utilizar audio como entrada, como Siri de Apple, Google Assistant y Amazon Alexa, o interactuar con el usuario a través de mensajes de texto SMS. Sea como sea, permiten formular preguntas sobre diferentes necesidades de manera conversacional, y el chatbot puede servir para refinar la búsqueda a través de respuestas y preguntas de seguimiento.

Históricamente, los chatbots estaban basados en texto, y programados para responder a un conjunto limitado de consultas simples con respuestas que habían sido previamente escritas por los desarrolladores del chatbot. Funcionaban como un sistema interactivo de Preguntas más frecuentes, y aunque iban bien para aquellas preguntas y respuestas específicas sobre las que habían sido entrenados, fallaban cuando se les presentaba una pregunta compleja o que no había sido prevista por los desarrolladores.

Con el tiempo, los chatbots han ido integrando más reglas y procesamiento del lenguaje natural, de modo que los usuarios finales pueden utilizarlos de manera conversacional. De hecho, los tipos de chatbots más recientes son capaces de reconocer el contexto, además de aprender a medida que se van exponiendo a más lenguaje humano.

Los chatbots de IA actuales utilizan comprensión del lenguaje natural (NLU) para determinar las necesidades del usuario. A continuación, utilizan herramientas avanzadas de IA para determinar lo que el usuario está tratando de obtener. Estas tecnologías se basan en machine learning y deep learning (elementos de IA, con algunas diferencias matizadas) para desarrollar una base de conocimiento más detallada de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. De este modo, mejora su capacidad para prever las necesidades del usuario con precisión y responder correctamente a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, si un usuario pregunta sobre el tiempo que hará mañana, un chatbot tradicional puede responder claramente si va a llover. Sin embargo, un chatbot de IA también podría preguntar al usuario si desea definir una alarma más temprano para adaptarse a la mayor duración del trayecto matutino (debido a la lluvia).

Habrá visto que los términos chatbot, chatbot de IA y agente virtual a veces se utilizan indistintamente, y es cierto que algunos chatbots utilizan ahora algoritmos complejos para proporcionar respuestas más detalladas.

Sin embargo, cabe señalar que las funcionalidades de deep learning de los chatbots de IA permiten que las interacciones se vuelvan más precisas con el tiempo, creando una red de respuestas a través de sus interacciones con las personas. Cuanto más tiempo pasa un chatbot de IA en funcionamiento, más firmes se vuelven sus respuestas. Así que un chatbot de IA que utiliza deep learning puede proporcionar una respuesta más detallada y precisa a una consulta, y especialmente a las intenciones que hay detrás de la consulta, que un chatbot con conocimientos basados en algoritmos recientemente integrados.

Los consumidores utilizan chatbots de IA para muchos tipos de tareas, desde la interacción con aplicaciones móviles hasta el uso de dispositivos para fines específicos, como termostatos inteligentes y aparatos de cocina inteligentes. En el ámbito comercial, también hay usos diversos. Los vendedores utilizan chatbots de IA para personalizar las experiencias de los clientes, los equipos de TI los utilizan para habilitar el autoservicio, y los centros de contacto de cliente confían en los chatbots para optimizar las comunicaciones entrantes y remitir a los clientes a los recursos adecuados.

Las interfaces conversacionales también pueden variar. Los chatbots de IA se suelen utilizar en aplicaciones de mensajería de redes sociales, plataformas de mensajería autónomas o aplicaciones en sitios web. Entre los casos de uso más frecuentes, se incluyen:

Encontrar restaurantes locales y dar direcciones

Definir campos dentro de formularios y aplicaciones financieras

Obtener respuestas a preguntas sobre atención sanitaria y programación de citas

Recibir asistencia general del servicio al cliente de una marca favorita

Establecer un recordatorio para realizar una tarea basándose en la hora o la ubicación

Mostrar las condiciones meteorológicas en tiempo real y recomendaciones sobre cómo vestir

Los últimos chatbots de IA procesan los datos del lenguaje humano para ofrecer experiencias con un alto grado de personalización y generar claros beneficios para empresas y clientes.

Mejorar la relación con los clientes y la fidelidad a la marca
Antes de que el comercio electrónico estuviese asentado, si un cliente tenía preguntas, dudas o quejas, tenía que enviar un correo electrónico o llamar a una empresa para obtener una respuesta de una persona. Sin embargo, dotar de personal a los departamentos de atención al cliente para satisfacer la demanda impredecible y volver a formar al personal a fin de proporcionar respuestas coherentes a consultas similares o repetitivas, día o noche, es un esfuerzo constante y caro para muchas empresas.

Actualmente, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones de los clientes 24x7 y mejorar de forma continua la calidad de las respuestas con costes bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de tareas repetitivas. Un chatbot también puede eliminar los largos tiempos de espera del soporte telefónico al cliente, o incluso tiempos de espera más largos para el soporte por correo electrónico, chat o formulario web, ya que están disponibles de forma inmediata para cualquier número de usuarios a la vez. Eso supone una gran experiencia del usuario, y los clientes satisfechos son más propensos a mantener fidelidad a la marca.
Reducir costes y aumentar la eficiencia operativa
Dotar de personal a un centro de atención al cliente día y noche es caro. Y para algunos departamentos, como Recursos Humanos, podría no ser posible. Se han creado industrias para atender la externalización de servicios de esta función, pero eso conlleva un coste significativo. Además, reduce el control sobre la interacción de una marca con sus clientes.

Un chatbot, sin embargo, puede responder preguntas las 24 horas del día, los siete días de la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de soporte, complementar el soporte durante periodos de máxima actividad u ofrecer una opción de soporte adicional. Por lo menos, el uso de un chatbot puede ayudar a reducir el número de usuarios que necesitan hablar con un humano, lo que permite a las empresas evitar la ampliación de personal debido al aumento de la demanda o la implementación de personal de soporte las 24 horas.
Generar oportunidades de venta y satisfacer a los clientes
Los chatbots pueden ayudar a generar oportunidades de ventas y mejorar las tasas de conversión. Por ejemplo, un cliente que navega por un sitio web en busca de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas y ayudar al cliente a decidir qué producto o servicio comprar o dar el siguiente paso lógico hacia la compra final. Y para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, el chatbot puede preparar la oportunidad de venta antes de poner al cliente en contacto con un agente de ventas cualificado.

Seleccionar una plataforma de chatbot puede ser sencillo y aportar beneficios significativos para empresas y usuarios. Proporcionar a los clientes un canal de conversación con capacidad de respuesta puede ayudar a su empresa a satisfacer las expectativas de interacciones inmediatas y siempre disponibles, además de reducir los costes bajos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría desplegar un chatbot para proporcionar a los clientes información más detallada sobre los productos, resaltar las diferencias entre modelos y ofrecer más guías de usuario y vídeos instructivos. Del mismo modo, el departamento de RR. HH. de una organización podría pedir a un desarrollador que buscase un asistente virtual capaz de dar a los empleados acceso 24/7 a la información sobre los beneficios y facilitar la navegación por dicha información, todo sin tener que hablar con alguien en persona.

Cualquiera que sea el caso o proyecto, a continuación se describen cinco prácticas recomendadas y consejos para seleccionar una plataforma de chatbot.

1. Elegir una solución que pueda lograr sus objetivos inmediatos pero que no limite la expansión en el futuro. ¿Por qué quiere un equipo tener su propio chatbot? ¿Cómo se aborda actualmente este objetivo y cuáles son los retos que están generando la necesidad de utilizar un chatbot? ¿Cómo podrían otros grupos de su organización utilizar esta tecnología para sus necesidades, como la asistencia de agentes, el soporte de RR. HH. o de TI interno, e incluso la inscripción de prestaciones sanitarias?

2. Entender la repercusión que tiene la IA en la experiencia del cliente. Como muchas palabras de moda, se habla mucho de la IA, así que es conveniente averiguar dónde y cómo se utiliza. Debería estar sirviendo para comprender lo que tratan de hacer los clientes y para dar sentido a las diversas maneras que se pueden expresar, así como para gestionar las conversaciones de una manera natural y no robótica. El objetivo es hacer llegar al cliente la información que necesita sin llegar a un callejón sin salida. Sin esto, no serían más que unas preguntas frecuentes.

3. Preguntarse qué hace falta para crear, entrenar y mejorar el chatbot a lo largo del tiempo. A pesar de todo el entusiasmo que genera, la IA no llega sabiendo todo lo que usted necesita de ella, por tanto, comprenda bien qué intenciones (objetivos) o contenido predefinido se incluye listo para su uso y lo que necesita para generar más usted mismo. Algunos chatbots ofrecen la capacidad de utilizar registros de chat y transcripciones históricas para crear estas intenciones, lo que permite ahorrar tiempo. Los que utilizan machine learning también pueden ajustar y mejorar automáticamente las respuestas a lo largo del tiempo.

4. Buscar formas de conectar, en lugar de sustituir, las inversiones existentes. A menudo, parece que los canales o tecnologías emergentes vayan a reemplazar a los ahora establecidos. En cambio, se convierten en un medio más para una organización. Un chatbot que se conecta a estos canales y sistemas de casos de cliente puede proporcionar lo mejor de ambos mundos: modernizar la experiencia del cliente y dirigir a los usuarios a la información de forma más precisa para que puedan resolver sus problemas.

5. Determinar si el chatbot cumple con sus requisitos de despliegue, escalabilidad y seguridad. Cada organización y sector tiene sus propios requisitos y necesidades de cumplimiento exclusivos, por lo que es importante que se definan claramente estos criterios. Muchos chatbots se entregan a través del cloud para aprovechar los aprendizajes y los resultados de las conversaciones con otros clientes, por lo que si necesita una solución en local o un entorno de un solo arrendatario, la lista de proveedores disponibles es mucho más corta. También es importante comprender si se utilizan sus datos y cómo, ya que puede ser relevante para sectores altamente regulados.

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Aprenda qué es un chatbot, cómo mejora la experiencia del cliente y las mejores prácticas para crearlos.

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https://www.youtube.com/watch?v=mg6_U57ofb8&ab_channel=ANUORAGUILAR

Josué Martínez

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¿Qué son los Chatbot? (inteligencia artificial aplicada al marketing)

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DIEGO OBANDO

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Chatbot para el aprendizaje de configuración de radio enlaces ALFO PLUS Y PTP 450i

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Esta investigación fue de tipo pre-experimental, en la cual se incluyó 26 personas de nuestro entorno que tienen interés en aprender sobre radioenlaces por lo que se centró principalmente en el aprendizaje de configuración de radioenlaces alfoplus y ptp 450i, ya que no hay conocimientos generales sobre este tema para el público en general, en esta investigación se evaluó como indicadores el incremento de conocimiento, tiempo de respuesta, asertividad, motivación y satisfacción hacia el aprendizaje.

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Starryai ART AI - Información y desinformación 

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Starryai ART AI - Información y desinformación 

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Author of 'Red maple' and former Big Five editor, currently working as literary agent at Qualms Literary. His latest book, 'I'll bring you storms' is out on Amazon this fall. You can find him on the web at JohnYorke.com and on Twitter posting pictures of his corgi at @JohnYorke08

7 years of experience in the publishing industry. 2 successful YA novels.

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Aleyda Fonseca

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Todo el mundo sabe que los chatbots conversacionales han revolucionado la atención al cliente. Según un estudio de Gartner, en los próximos dos años, el 38% de las organizaciones planeará implementar un chatbot. Esto significa un incremento del 40% en la adopción de la tecnología.

Pero gestionar un chatbot no se trata solo de implementar la IA: debes que asegurarte de que tus clientes tengan experiencias positivas. Ahí es donde los chatbots con Inteligencia Artificial Conversacional juegan un papel fundamental.

La importancia de la experiencia del cliente

Un estudio reciente muestra que más del 30% de los clientes están dispuestos a abandonar marca después de una mala experiencia de servicio al cliente.

Las malas experiencias, en general, se producen por:

Falta de empatía por parte de quien responde al cliente

Respuestas automáticas sin resolución

Soluciones no personalizadas, sin tener en cuenta las necesidades de cada usuario en particular

Falta de respuesta o excesivos tiempos de espera

Entonces, ¿qué hay que saber a la hora de implementar un chatbot conversacional y ofrecer una gran experiencia al cliente? Te dejamos una pequeña guía con algunas ventajas y cuestiones a las que hay que prestar especial atención.

Ventajas: ¿Por qué los chatbots son un poderoso socio para tu empresa?

1. Te ayudan a conocer a tus clientes

Los chatbots con IA conversacional pueden ayudarte a conocer aún más a tus clientes. Te permiten averiguar cuáles son sus preguntas frecuentes y necesidades más comunes, además de los productos o servicios que les interesan. Te ayudan a tomar decisiones estratégicas para mejorar la experiencia y poder ofrecer un servicio más personalizado con cada interacción.

2. Son una máquina de ventas

Tu chatbot puede ser el socio perfecto para promocionar nuevos productos y enviar notificaciones proactivas para adelantarse a las necesidades de tus clientes. También pueden ofrecer asistencia inmediata a tus clientes potenciales y ayudar a acelerar el proceso de decisión de compra.

3. Atención al cliente a toda hora

Una de las mayores ventajas es que los chatbots están disponibles las 24 horas del día para ayudar a los clientes. Además, responden rápidamente a todas las preguntas que reciben. Esto garantiza dos cosas muy importantes para casi todas las compañías:

Clientes satisfechos con respuestas y resoluciones inmediatas

Agentes humanos enfocados en tareas más importantes y sin sobrecarga de trabajo por exceso de consultas en horarios no laborales

4. Te ayudan a optimizar costos

Siguiendo con el punto anterior, imagínate que tus agentes dedican más tiempo a responder sólo las consultas que requieren un ser humano, ¿no sería eso fabuloso? Implementar un Chatbot con IA conversacional es una gran manera de automatizar la atención al cliente y mejorar el servicio prestado por los agentes, lo que además conlleva una optimización de costos a medio plazo.

5. Ofrecen una experiencia personalizada

Todas las personas son muy diferentes, y su forma de comunicarse también. Por eso, lo importante es ofrecer una respuesta adecuada y empática a cada consulta. Por ejemplo, nuestra IA Conversacional permite comprender el lenguaje informal y regionalismos, enriquecer las conversaciones con complementos como imágenes, carruseles y documentos, y reconocer la intención detrás de cada interacción.

Algunos puntos a los que debes prestar atención

1. Un chatbot no es un agente humano

Sí, esto puede parecer obvio. Pero hay que recordarlo. Un Chatbot conversacional no es lo mismo que un agente humano, por lo que no siempre entiende una consulta o su selección de respuestas puede ser limitada, siempre dependiendo de la información que tenga cargada. Puede ser que en algunas ocasiones sus interacciones parezcan "robóticas".

¿Cómo solucionamos esto? Las soluciones actuales basadas en la IA, como las que ofrece Aivo, te permiten crear una personalidad para tu chatbot y hacer que las conservaciones se adapten al contexto. Incluso puedes enseñar al Chatbot a mostrar empatía en función de ciertos mensajes o incluir respuestas evasivas y aprender de cada interacción.

Tip extra: Presta especial atención a tus agentes humanos. Cuando un chatbot no puede resolver una consulta, es importante que haya un agente humano empático y predispuesto para continuar la conversación. La disponibilidad y la predisposición a ayudar, marcarán la diferencia entre un servicio al cliente mediocre y uno excepcional. Los usuarios esperan encontrarse con humanos empáticos y accesibles.

2. Hay un tiempo de implementación

Esto no es una desventaja, pero vale la pena recordar que, como todas las mejoras implementadas en una empresa, se necesita tiempo hasta que todo esté 100% operativo y muestre resultados reales. La implantación, la configuración y el aprendizaje del chatbot pueden llevar un tiempo.

Cómo resolverlo: el aspecto positivo es que nuestra solución es no-code, lo que significa que no es necesario contar con un equipo técnico o saber de programación para implementarlo y actualizarlo. Y como siempre decimos, recuerda que la impaciencia es enemiga de los resultados.

3. Necesitan mantenimiento cada tanto

Los chatbots necesitan una revisión, un mantenimiento y una optimización constantes en cuanto a su base de conocimientos y a la forma en que deben comunicarse con los clientes. Hay que alimentar al chatbot con datos (es decir, contenidos) nuevos y significativos que puedan responder a las preguntas y consultas de los clientes.

¿Cómo se arregla esto? Este proceso no tiene por qué ser un dolor de cabeza si conoces la herramienta y la utilizas a tu favor. Por ejemplo, nuestra solución cuenta con una sección de Formación, en la que puedes enseñar al chatbot nuevos contenidos para mejorar la satisfacción de los clientes utilizando cualquier consulta que no haya sido respondida.

Entonces, ¿debo implementar un chatbot?

En general, los chatbots conversacionales son más sencillos que otros tipos de chatbots. Dicho esto, hoy en día puedes elegir plataformas amigables e intuitivas que no necesitan una gran inversión ni demasiado tiempo.

La parte más compleja está hecha una vez que le enseñes al chatbot a interactuar con tus clientes y tenga el tono que deseas; luego solo tendrás que mantenerlo actualizado. Esto no es mucho comparado con todo lo que el chatbot puede hacer por tu empresa:

Mejorar la satisfacción de tus clientes

Aumentar las ventas

Obtener datos valiosos

Optimizar los costos

Automatizar tu servicio al cliente con IA conversacional siempre será un paso beneficioso para tu compañía y tus clientes.
¿Quieres conocer más sobre nuestras soluciones de atención al cliente? Agenda una demo de producto ahora y descubre todas las puertas que puede abrirte un chatbot con IA conversacional.

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Ventajas y desventajas de los chatbots: todo lo que necesitas saber

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Las respuestas personalizadas, resolutivas e inmediatas son grandes ventajas de los chatbots. Pero, ¿tienen alguna desventaja? Lee este artículo para descubrirlo.

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Paula Aguilar

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Los 15 mejores chatbots de inteligencia artificial en 2023

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Encuentra los mejores chatbots de inteligencia artificial y logra conversaciones más naturales con tus visitantes y clientes.

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Which Face Is Real has been developed by Jevin West and Carl Bergstrom at the University of Washington as part of the Calling Bullshit project. All images are either computer-generated from thispersondoesnotexist.com using the StyleGAN software, or real photographs from the FFHQ dataset of Creative Commons and public domain images.

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Calculador de amor
es una aplicación que se basa en la compatibilidad de los números de expresión de dos personas. Los números se calculan a partir de las letras que componen los nombres. Junto con el resultado de la compatibilidad también te dan algunos consejos para mejorar su relación personal con los demás.
La compatibilidad numerológica juega un papel importante para decidir el éxito de una relación. Calcula la compatibilidad en el amor entre dos personas!

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Calculador de amor es una aplicación que se basa en la compatibilidad de los números de expresión de dos personas. Los números se calculan a partir de las letras que componen los nombres. Junto con el resultado de la compatibilidad también te dan algunos consejos para mejorar su relación personal con los demás.

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Generador de caras es una innovadora herramienta basada en la tecnología de inteligencia artificial que tiene la capacidad de crear rostros asombrosamente realistas, desplegando un potencial ilimitado. Esta herramienta tiene un amplio rango de aplicaciones que benefician a diversos profesionales, desde artistas digitales y desarrolladores de juegos, hasta expertos en marketing y diseñadores web. Con solo unos pocos clics, los usuarios pueden generar personajes virtuales que son prácticamente indistinguibles de la realidad.

¿Qué es un generador de caras?

Los generadores de caras IA son herramientas que emplean algoritmos de aprendizaje automático, como redes neuronales y modelos generativos adversarios (GAN), para crear imágenes de rostros humanos sintéticos que son sorprendentemente realistas. Estas herramientas pueden generar rostros con diversas características, como edad, género, etnia y expresiones faciales, ajustándose a las preferencias del usuario. La tecnología detrás de estos generadores se basa en el análisis y aprendizaje de grandes conjuntos de datos de rostros reales, lo que les permite generar imágenes que se asemejan a las originales. Una ventaja clave es su capacidad para crear rostros completamente nuevos que parecen auténticos. Estos generadores de caras tienen aplicaciones en diversas industrias y áreas, incluyendo diseño gráfico, desarrollo de videojuegos, investigación de mercado, entre otros.

Áreas de aplicación del generador de caras

Los creadores de rostros IA tienen una amplia variedad de aplicaciones en diferentes campos, algunas de las áreas donde se utilizan con mayor frecuencia:

La industria del entretenimiento y los juegos, no solo es un ámbito de constante crecimiento, sino además un campo donde los generadores de caras con IA han tenido un impacto significativo. Estas herramientas permiten a los desarrolladores de juegos crear personajes virtuales únicos y realistas de manera realmente asombrosa y eficiente. Los generadores de caras brindan una forma rápida y fácil de crear una gran cantidad de diseños de personajes, minimizando el tiempo y recursos a los desarrolladores. Además, los generadores de caras con IA se utilizan en la creación de efectos visuales y animación en películas. Al generar rostros sintéticos realistas, los estudios de cine pueden dar vida a personajes digitales de manera convincente y lograr resultados visualmente impactantes.

En el mundo del marketing y la publicidad, los generadores de rostros humanos con IA se han convertido en una herramienta realmente valiosa, estas permiten crear modelos virtuales que pueden utilizarse para exhibir productos de manera atractiva, ayudando a las marcas a diseñar avatares o modelos que representen su marca y atraer la atención de los consumidores de una manera única y llamativa. La capacidad de generar rostros únicos y realistas, permite a las marcas personalizar anuncios y contenido adaptado a las preferencias de cada usuario, mejorando la relevancia de los mensajes publicitarios y aumentar la efectividad de las campañas de marketing.

Vidnoz destaca siendo un proveedor de soluciones de IA líder en el mercado. Las funciones de inteligencia artificial como " talking head" y " texto a voz" pueden resolver los problemas de privacidad de retrato que enfrentas en el marketing, así como la localización de voz para los textos de marketing. Además, con su función de video marketing, Vidnoz puede combinar el poder de crear rostros con inteligencia artificial con contenido audiovisual atractivo, ofreciendo a las marcas una herramienta versátil y efectiva para destacarse en el mercado.

Seguridad y protección de la privacidad

En cuanto a seguridad y privacidad, los generadores de caras con IA son clave en diversas aplicaciones, por ejemplo:

Permiten verificar identidades y reconocer visitantes en sistemas de seguridad. Además, protegen la privacidad al anonimizar datos faciales para investigación o análisis, evitando la identificación directa. Es importante cumplir con las regulaciones legales, ya que el uso indebido de caras virtuales generadas por IA es ilegal. La responsabilidad recae en los usuarios y empresas para utilizar generador de caras falsas de manera ética y legal, evitando fraudes y manipulaciones de identidades. Los generadores de caras con IA ofrecen seguridad y privacidad en un mundo digital.

Las 5 mejores generadores de caras con IA que debes probar

El desarrollo de herramientas de IA, es realmente diverso, algunos generadores de personas IA ofrecen características y funciones únicas, por lo que en esta oportunidad haremos una revisión de las que se han catalogado como las cinco mejores herramientas disponibles:

1. Thispersondoesnotexist.

Es un generador de rostros online gratis de los más reconocidos y ampliamente utilizados en la actualidad, tiene la capacidad de crear imágenes de rostros con un realismo asombroso.
Características:

Variedad en la generación de rostros, garantizando imágenes únicas

Capacidad para crear rostros realistas con detalles precisos, como expresiones faciales y rasgos distintivos.

Generación de imágenes de caras de forma aleatoria solo haciendo clic a un botón, fácil tanto para usuarios individuales como para desarrolladores que buscan imágenes de personas ficticias para diversos proyectos.

2. Unreal Engine 5.

Unreal Engine 5 cuenta con un generador de caras avanzado que permite crear modelos faciales realistas y detallados.
Características:

Renderizado de alta calidad.

Iluminación global en tiempo real.

Capacidad de generar personajes humanos fotorrealistas.

3. BoredHumans.

Esta herramienta ofrece un creador de caras con IA fácil de usar que permite a los usuarios crear rostros personalizados. Con una interfaz intuitiva, es una opción popular para aquellos que desean generar caras únicas para proyectos creativos.
Características:

Generación de caras realistas y únicas con IA.

Interfaz intuitiva y fácil de usar.

Amplia variedad de estilos y características faciales para elegir.

4. Starryai.

Este generador de rostros IA que destaca por su gran versatilidad es una herramienta de generación de caras con IA que se puede utilizar tanto en ordenadores como en dispositivos móviles.
Características:

Generación de caras realistas y detalladas.

Amplia gama de opciones de personalización, incluyendo rasgos faciales, expresiones y estilos.

Capacidad para generar caras en diferentes etnias y edades, brindando diversidad en los resultados.

5. Generated Photos.

Esta herramienta cuenta con una interfaz amigable diseñada para ser fácil de usar en dispositivos móviles. Permite a los usuarios generar caras únicas y realistas con solo unos pocos clics, lo que la convierte en una opción conveniente para aquellos que buscan generar rostros sobre la marcha.
Características:

Generación de caras realistas y personalizables utilizando algoritmos de inteligencia artificial.

Amplia variedad de rasgos faciales, expresiones y estilos disponibles para crear caras únicas.

Posibilidad de ajustar detalles específicos, como la forma de los ojos, la nariz y la boca.

¿Cómo elegir el generador de caras adecuado?

Al seleccionar un generador de caras con IA, es importante considerar algunas variables como:

Comparar las funciones y características de diferentes generadores de caras: Analice las opciones disponibles en el mercado y compare las funciones que ofrecen. Busque características como personalización, variedad de estilos y calidad de los resultados generados.

Considerar las necesidades personales y requisitos del proyecto: Evalúe qué características son más importantes para sus necesidades. ¿Está buscando un generador de caras para juegos, publicidad u otro propósito? Asegúrese de que el generador elegido se ajuste a sus requisitos específicos.

Consultar las opiniones de los usuarios y las recomendaciones de expertos: Lea reseñas de usuarios y busque recomendaciones de expertos en el campo. Esto puede ayudar a obtener información valiosa sobre la calidad y la eficacia de diferentes generadores de caras con IA. Las experiencias y opiniones de otros usuarios pueden brindarle una perspectiva útil al tomar su decisión.

Talking Avatar, hace que la cara random hable

No solo se trata de crear rostros unicos, sino de poder brindarle características que resalten su funcionalidad.

Es por ello que además de generar imágenes faciales, Vidnoz ha llevado la tecnología de generación de caras random y fotos random para perfil con IA al siguiente nivel con su función "Talking Avatar". Esta función permite dar voz a las imágenes faciales de una manera natural y atractiva.

Con " Talking Avatar", las imágenes generadas pueden hablar y transmitir mensajes de manera convincente.

Vidnoz ha integrado esta función en su aplicación, lo que proporciona una solución integral para aquellos que desean crear contenido multimedia que resulte envolvente y realista.

La capacidad de dar voz a las imágenes faciales amplía las posibilidades de uso de los generadores de caras con IA y abriendo nuevas oportunidades en campos como la animación, el marketing y la creación de contenido audiovisual.

Conclusión

Un generador de caras con IA es una herramienta fascinante que aprovecha su funcionalidad a través algoritmos avanzados desarrollar rostros virtuales que resulten realistas y diversos. En el mercado encontramos opciones con una amplia gama de aplicaciones en áreas como el entretenimiento, el marketing y la seguridad. Al elegir un generador de rostros con IA, es importante tener en cuenta las características, las necesidades personales, de manera de poder sacar el máximo provecho de su potencial ampliando aún más las posibilidades creativas.

¿Estás preparado para sumergirte en la experiencia de crear cara con inteligencia artificial?

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Generador de caras con IA, creando rostro novedoso y realista con solo unos clics

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¿Quieres crear personas con IA? Este artículo explora en profundidad los mejores generadores de caras y su amplia aplicación.

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Paula Aguilar

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En el campo de las ciencias de la computación, inteligencia artificial y la lingüística que estudian las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano, por medio del análisis sintáctico, semántico, pragmático y morfológico; se escriben reglas de reconocimiento de patrones estructurales, empleando un formalismo gramatical concreto. Estas reglas, en combinación con la información almacenada en diccionarios computacionales, definen los patrones que hay que reconocer en una letra palabra u oración. Se puede procesar el lenguaje natural por medio de reconocimiento de imágenes, texto y voz.

Los chatbot o asistentes virtuales son software que utiliza mensajes estructurados para emitir respuestas desde una máquina hacia un interlocutor humano, ofreciendo servicios instantáneos, personalizados y siempre a la mano, mientras se reducen los costos de atención al usuario. La mayoría de plataformas que ofrecen este servicio permiten crear un agente al cual llegan las solicitudes por parte del usuario y este reconoce a través de unas palabras clave (denominadas entidades) la intención a la que debe ser dirigida la solicitud para generar una respuesta coherente.

Estas son algunas de las plataformas de procesamiento de lenguaje natural disponibles en el mercado en la actualidad.

Muchas de las grandes empresas de la industria tecnológica apuesta por esta tecnología disruptiva, ofreciéndonos plataformas de procesamiento de lenguaje natural como es el caso de Google con Dialogflow, Amazon con Lex, IBM con Watson, entre otras.

Cada una de las propuestas de estas plataformas tiene el mismo concepto, pero diferentes enfoques o alcances, por eso se procede a investigar a fondo aspectos clave de las 4 plataformas principales.

Una herramienta fácil e intuitiva, capaz de entender y procesar el lenguaje natural, permite implementar intenciones anidadas lo cual facilita el hilo conversacional y dificulta la perdida de contexto dentro de la conversación, ya que permite hacer una pregunta o afirmación dentro de otra, su flexibilidad en el diseño de conversaciones demuestra su versatilidad, además Google introdujo Knowledge Connectors, un sistema capaz de comprender y extraer de forma automática las preguntas y las respuestas del contenido que previamente fue implementado por el desarrollador. Además pretende eliminar el obstáculo de las fallas ortográficas mediante la inclusión del plugin Automatic Spelling Correction.

Para su funcionamiento define unas palabras clave llamadas entidades, las cuales ayudan a identificar la necesidad de los usuarios, asociándolas a una intención y a llevar el hilo conversacional a través de un contexto. Cuenta con una herramienta llamada Fulfillment, la cual es un código que se implementa como un webhook y permite al agente de Dialogflow generar respuestas dinámicas o desencadenar acciones en su back-end o base de datos. Ya que es una plataforma de Google, se integra fácilmente con Google Assistant para que la API sea usada desde altavoces inteligentes, dispositivos móviles y casi cualquier plataforma de mensajería. Se puede configurar y personalizar para ser usada en cualquier página web, adaptándose al diseño de la interfaz. Estas son algunas de las plataformas con las cuales se puede integrar Dialogflow con tan solo un clic.
2. IBM Watson
Tiene un editor de diálogo visual, lo que significa que personas sin conocimiento de programación podrán desarrollar un chatbot sin ningún problema, además permite crear interfaces de conversación en cualquier aplicación, dispositivo o canal.

Watson funciona con conocimientos de diálogo, datos de entrenamiento y la lógica que permite al asistente interpretar la petición del usuario, los conocimientos contienen tres tipos de artefactos, las intenciones que representan la finalidad de la entrada del usuario a partir del reconocimiento de una palabra clave llamada entidad y el dialogo que es el hilo de la conversación. Los bot creados son gestionados completamente por IBM Cloud por lo que el usuario no tiene que preocuparse por configurar o dar soporte a la infraestructura.

Uno de los puntos más fuertes de IBM Watson es el servicio de reconocimiento de imágenes, principalmente para un asistente de carrito de compras o tienda virtual, ya que permite entender con mayor facilidad las intenciones del usuario y es muy fácil de implementar, solo se requiere una carpeta de imágenes diferentes del articulo a reconocer y ya está.

En el momento de la creación de un bot, Watson permite elegir un ejemplo prediseñado para trabajar sobre él, cada uno describe su funcionamiento básico en la presentación, lo único que tendrá que hacer el creador es desarrollar el dialogo con posibles preguntas hechas por el usuario y las respuestas que tendrá que dar la plataforma, ya que la herramienta se encarga de procesar el texto de entrada, buscar palabras clave que ayuden a identificar la intensión para ser ejecutada.
3. Amazon Lex
Funciona con el mismo motor conversacional que usa Amazon Alexa a través de unas variables de sesión que se utilizan para almacenar el estado de la conversación, incluidas las entradas de usuarios, Lex no maneja contextos para conservar el hilo de la conversación, pero funciona con el llenado de slots o parámetros como operación fundamental, estos parámetros pueden ser nombres, ciudades, tiempo entre otros, que pueden ser almacenadas y luego usadas para dar una respuesta.

Esta herramienta no tiene costos por anticipado ni cuotas mínimas. Solo se le cobrará por las solicitudes de texto o voz que se realicen.

Amazon Lex permite publicar el bot desarrollado en plataformas de mensajería como Messenger, Slack y Twilio SMS. Amazon Lex también se integra con AWS Mobile Hub, por lo que puede lograr que una aplicación móvil acceda a un bot de conversación de Lex de manera rápida. Al ser una plataforma de la empresa Amazon, Lex dispone de integración incorporada con AWS Lambda, AWS MobileHub y Amazon CloudWatch. Además, puede integrarlo de manera sencilla con muchos otros servicios de la plataforma de AWS, como Amazon Cognito y Amazon DynamoDB.

Puede exportar bots, intenciones y tipos de slot para compartirlos o modificarlos, los recursos deben exportarse en un formato compatible con el servicio al que exporta, ya sea Amazon Lex o Alexa Skills Kit.

Lex al ser una plataforma de Amazon, requiere credenciales válidas para autenticar las solicitudes, si no tiene permisos, no podrá crear los recursos de Amazon Lex ni obtener acceso a ellos por su robusto sistema de control de acceso.
4. Rasa
Es un marco de aprendizaje automático de código abierto para crear asistentes contextuales de AI y chatbots, incluye una interfaz de usuario y una API REST. Funciona con un conjunto de herramientas de aprendizaje automático. Tiene dos módulos principales: NLU para entender los mensajes de usuario. Núcleo para mantener conversaciones y tomar decisiones.

Para construir un asistente con Rasa, es necesario instalar Rasa NLU y Rasa Core, También es necesario instalar un modelo de idioma spaCy.

Luego se debe crear un proyecto que contiene la estructura de archivos habitual, algunos datos de entrenamiento y los archivos principales que se pueden utilizar como base para crear un asistente personalizado.

La forma en que el bot aprende como responder se denomina gestión de diálogos y se puede hacer a través de historias que tienen la siguiente estructura:

## Nombre de historia
*Mensajes enviados por el usuario
- Acciones ejecutadas por el bot
> Eventos devueltos por una acción

Figura 3. Ejemplo estructura de una historia en Rasa Fuente: Rasa.ai

En la Tabla 3, se presenta un comparativo de las herramientas previamente discutidas y sus principales características.

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Las 4 mejores plataformas de procesamiento de lenguaje natural

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Nos encontramos con que hay cientos de plataformas desde las que crear un chatbot, pero no todas nos dan las herramientas indicadas. El procesamiento del lenguaje natural es una parte crucial que tenemos que tener muy presente. Estas son 4 de las plataformas más completas en relación al procesamiento del lenguaje natural.

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https://www.lavanguardia.com/vida/20230415/8895576/hay-forma-legal-defenderse-ia.html

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¿Hay leyes que nos defiendan de la inteligencia artificial?

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Los resultados que están mostrando los sistemas de inteligencia artificial generativa y los riesgos que conllevan preocupan y cada vez son más quienes se plantean si

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https://www.wordtune.com/ https://www.riffusion.com/

https://textify.ai/promptable/

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Promptable’s advanced tools helps you organize your prompts, track changes, evaluate and deploy your prompts.

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Lamentablemente el Tarot se a convertido en un sistema industrial, creado y modelado como una tradición de conocimiento organizado, con una mitología de origen antiguo, el Tarot fue modernizado, monetizado y comercializado, todas las características de un proceso capitalista, es el Sistema Industrial del Tarot que hoy pueden ver por todos lados.

Entonces, nuestra nueva Consulta de Tarot, Tarot IA (Inteligencia Artificial) busca acercar la tecnología para volver a expresar Tarot (y cartomancia) gratuitamente en este nuevo mundo de tecnológico, ambicioso, materialista y egoísta.

El proceso de leer el futuro para iluminar el presente no es nada nuevo. Los adivinos y los lectores de cartas del tarot han existido por siglos. De hecho, tal es nuestra obsesión con las etéreas, las cartas del tarot aún prosperan en un entorno en vivo. Según los especialistas en el tarot, el arte de leer cartas puede ayudar a las personas a lidiar con todo, desde su salud hasta las relaciones.

Nuestra idea es brindarles a los lectores las herramientas para mejorar su entorno, para permitirles dar a cualquiera, en cualquier lugar, en cualquier momento, una lectura. Que cada lector pueda hacer sus preguntas gratuitamente en el ciberespacio, trayendo algo esencialmente humano al mundo.

Nuestraconsulta de Tarot IA, busca tanto la inteligencia artificial como la intuición artificial, y cada día aprende un poco mas de cada uno, en un patrón exponencial

El mundo de Tarot está lleno de conocimiento, y en nuestro mundo físico, tan abrumador que lleva toda la vida para leer y entender. En nuestra acelerada cultura digital, podemos utilizar nuestras habilidades y herramientas, para generar lecturas aún mejores, mejorar las relaciones con los lectores, y podemos hacerlo increíble.

Los miembros del equipo de LosArcanos.com han construido anteriormente muchas tiradas de Tarot. Cada una ha creado un legado perdurable y continúa operando hasta el día de hoy. Queremos construir proyectos duraderos que sirven bien a nuestra comunidad. Nuestra nueva Consulta de Tarot, Tarot IA (Inteligencia Artificial) será nuestro gran paso para la comunidad, con lecturas ilimitadas para todos los usuarios.

Esperamos que esta Consulta de Tarot te ayude a ser mejor.

Entrar a nuestra Consulta de Tarot

Esta Consulta de Tarot requiere de nosotros mucho esfuerzo tanto de personas como de equipos funcionando y es totalmente gratis, todos nuestros ingresos son derivados de la publicidad, así es por favor si te gusta, si te sirve, compártelo y divulgalo con eso ya estamos muy agradecidos.

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el proceso de leer el futuro para iluminar el presente no es nada nuevo. los adivinos y lo

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El proceso de leer el futuro para iluminar el presente no es nada nuevo. Los adivinos y lo

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Nicolas Celi

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Repositori Institucional (O2): Briefing paper: los chatbots en educación

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Los chatbots son programas informáticos que integran inteligencia artificial y que pueden simular, en mayor o menor grado, una conversación humana. Se están volviendo populares ya que funcionan con lenguaje natural y tienen una interfaz de usuario basada en la conversación, muy común en las aplicaciones de mensajería instantánea de teléfonos inteligentes.

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https://ciudadseva.com/texto/las-tres-leyes-de-la-robotica/

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Ningún robot causará daño a un ser humano o permitirá, con su inacción, que un ser humano resulte dañado.

Todo robot obedecerá las órdenes recibidas de los seres humanos, excepto cuando esas órdenes puedan entrar en contradicción con la primera ley.

Todo robot debe proteger su propia existencia, siempre y cuando esta protección no entre en contradicción con la primera o la segunda ley.

FIN

"The Three Laws of Robotics"

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Ningún robot causará daño a un ser humano o permitirá, con su inacción, que un ser humano resulte dañado. Todo robot obedecerá las órdenes recibidas de los seres humanos, excepto cuando esas órdenes puedan entrar en contradicción con la primera ley. Todo robot debe proteger su propia existencia, siempre y cuando esta protección no entre ...

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Bee2FireDetection - Long Range Early Automatic Fire Detection

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Almost real time fire detection using Visual Recognition AI on captured images from surveillance cameras and other data sources.

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Aleyda Fonseca

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Más del 60% de los clientes dice que prefiere las herramientas de autoservicio digital, como sitios web, aplicaciones o chatbots, para responder a sus preguntas. Y es que la tecnología se ha tornado en una parte fundamental tanto de nuestras vidas como del mundo empresarial.

Cuando hablamos de chatbots imaginamos a algún robot con súper tecnología interactuando con nosotros, pero nada puede estar más alejado de la realidad. De hecho, existen diferentes tipos de chatbot para empresas de cualquier sector y con intereses muy diversos.

Los 10 mejores tipos de chatbot que hay actualmente en el mercado son:

chatbots de interacción solo por texto;

chatbots de interacción multimedia;

chatbots por mensajes de voz;

chatbots para atención y servicio al cliente;

chatbots para la solución automatizada de preguntas rápidas;

chatbots para la captación de leads y mejora de procesos de marketing;

chatbots de ventas;

chatbots de ITR (Respuesta de Interacción de Texto);

chatbots de aprendizaje automático con inteligencia artificial;

chatbots cognitivos.

Hoy, prepárate para conocer todo sobre las características y beneficios de estos tipos de chatbot, así como de una plataforma donde puedes integrarlos todos y llevar el servicio de atención al cliente de tu negocio a nuevos niveles.
¿Te animas?
¿Cuáles son las características de un chatbot?

Si bien los 10 tipos de chatbot que leerás a continuación presentan una serie de características que los hacen diferentes entre sí, hay algunos elementos que comparten:

Son omnicanal: se conectan a tus diferentes canales de comunicación con los clientes y los atienden de forma natural, sin importar que decidan interactuar por varios medios.

Son inteligentes: pueden inferir el tono de la comunicación y responder en consecuencia -o transferir hacia un agente de ser necesario.

Están entrenados: poseen de base una serie de términos, datos e información relevantes sobre la empresa y la industria en que operan -pueden contestar a los clientes con fundamento y lógica.

Se conectan a los sistemas de la empresa: pueden hacer una búsqueda rápida de datos internos y ofrecer soluciones que vayan más allá de contestar simples preguntas, como puede ser un cambio de contraseña o dar detalles sobre el estado de un pedido.

Si quieres saber en profundidad qué es un chatbot y para qué sirve, haz clic aquí.
¿Qué tipos de chatbot existen y cómo podemos categorizarlos?

Hay tipos de chatbot para todos los gustos y necesidades; y se categorizan de 3 maneras:

según cómo interactúan con el usuario;

Según la aplicación práctica del chatbot;

según la tecnología y utilización de la inteligencia artificial.

Explora a profundidad cada una de estas categorías:

Según cómo interactúan con el usuario

Chatbots de interacción solo por texto: es el más básico de los tipos de chatbot y solo interactúa con los usuarios por medio de palabras escritas.

Chatbots de interacción multimedia: estos son los chatbots más comunes y atractivos, pues integran texto, imágenes, gifs y botones para ofrecer una experiencia más interactiva y personalizada.

Chatbots por mensajes de voz: son capaces de interpretar las palabras de las personas y responder dentro del contexto de la conversación. ¿Recuerdas a Siri, Alexa y Cortana? Bueno, ellas son un excelente ejemplo de este tipo de chatbot.

Según la aplicación práctica de los chatbots

Los chatbots son una herramienta muy interesante para aplicar dentro de tu empresa, pues están disponibles 24 horas al día, siete días a la semana. Con ellos puedes mejorar distintos procesos, la comunicación con tus clientes o darles un uso más enfocado al marketing.

Chatbots para la atención y servicio al cliente: al tener una disponibilidad completa, los chatbots pueden dar servicio automatizado a tus clientes. Para 2025 las empresas de servicio al cliente que incorporen la inteligencia artificial en su plataforma multicanal de contacto con el cliente, elevarán su eficiencia operativa en un 25%.

Chatbots para la solución automatizada de preguntas rápidas: una página de preguntas frecuentes (FAQ) es muy útil para los clientes. Sin embargo, ¿por qué no hacerlo más dinámico e incorporar un chatbot para solucionar esas inquietudes? Con este tipo de bot, los clientes obtienen respuestas para sus preguntas de forma más rápida y precisa.

Chatbots para la captación de leads y mejora de procesos de marketing: ya que llenar un formulario puede ser un poco tedioso para tus clientes, ¿por qué no disponibilizar un chatbot para recolectar información de los usuarios e incluirlos en tu base de datos? Este tipo de bots son capaces de lograrlo.

Una conversación fluida y espontánea permitirá que el proceso de captación de leads sea uno mucho más interactivo. También ayudará a nutrir a los usuarios con información de productos que se adapten a sus necesidades, basándose en los datos recolectados.
Chatbots de ITR (Respuesta de Interacción de Texto)

Chatbots de ventas: un bot puede acompañar al usuario durante el proceso de compra y sugerirle productos de acuerdo a sus gustos, ayudándolo así a avanzar en el embudo de ventas.

Según la tecnología y la utilización de la inteligencia artificial

Este tipo de chatbot es aquel cuyas capacidades técnicas responden acertadamente solo a instrucciones específicas. Eso significa que su funcionamiento se basa en botones con respuestas estipuladas previamente, para mantener un diálogo con el usuario.

Los chatbots de ITR deben ser bastante específicos y al mismo tiempo muy estructurados para tener una conversación natural con una persona. Generalmente hacen preguntas cerradas (de respuesta sí o no) u ofrecen un menú de botones con respuestas predefinidas, lo que permitirá seguir una secuencia lógica y orientar a los usuarios en la solución de sus problemas.

Una de sus limitaciones es que no pueden comprender el lenguaje natural, generar nuevas respuestas, ni realizar funciones que no han sido programadas previamente por un humano.

Al momento de programarlos, se deben introducir varias palabras con sus respectivos sinónimos, así como las diferentes maneras de formular una pregunta, para garantizar que las inquietudes con un mismo significado reciban la respuesta correcta.

Esta clase de bots son los más básicos que existen en el mercado, y, al mismo tiempo, los más comunes. Aunque muchas veces son comparados con una guía de soluciones de preguntas rápidas (FAQ), estos chatbots son bastante atrayentes para las empresas, pues ofrecen una solución amena e interactiva para solucionar las inquietudes de sus clientes.
Chatbots de aprendizaje automático con inteligencia artificial
Los chatbots de ITR se utilizan como la primera línea de contacto en la atención al cliente, a través de aplicaciones de mensajería como Whatsapp o en un chat online, antes de derivar los casos a los diferentes sectores de la empresa.

También son muy eficientes a la hora de:

Los chatbots con inteligencia artificial son más complejos en su desarrollo; al ser conversacionales, utilizan una mayor cantidad de datos y son más predictivos que los de Respuesta de Interacción de Texto, lo que le da cierta naturalidad a las conversaciones con los usuarios.

Estos tipo de chatbots de aprendizaje automático con inteligencia artificial recolectan datos, entienden contextos de conversaciones y usan la inteligencia predictiva para personalizar la experiencia del usuario.

También son empíricos; es decir, aprenden con experiencias previas y pueden solucionar problemas que se ajusten bien a sus capacidades.

Aunque las conversaciones son más "humanas" y fluidas, el bot tiene que detectar ciertos patrones para interactuar de manera correcta con los usuarios y brindarles una experiencia de calidad.

Así mismo, debido a la característica de aprendizaje automático, es vulnerable a memorizar comportamientos que no desees que aprenda.
¿Quieres informarte mejor acerca de lo que los chatbots de aprendizaje automático con inteligencia artificial son capaces de hacer? Lee: Chatbots cognitivos Chatbot con inteligencia artificial en servicio al cliente
Un ejemplo de esto es Tay, la robot que Microsoft creó para interactuar con los usuarios de Twitter. La idea inicial era que mantuviera conversaciones informales y divertidas, pero con el paso de las horas aprendió a ser racista y xenófoba basándose en las palabras que utilizaban las personas cuando se dirigían a ella.

En conclusión, debes tomar el aprendizaje automático con calma, pues requiere de una gran cantidad de datos para trabajar y muchas veces puede ser una opción poco práctica para tu empresa, debido a una alta exigencia a nivel técnico.

Los chatbots cognitivos mezclan lo mejor de los dos modelos anteriores, permitiendo desarrollar bots conversacionales de inteligencia artificial más complejos e interesantes para el mercado.

Estos bots se basan en el Machine Learning (aprendizaje automático) y en el entendimiento del lenguaje natural para interpretar el contexto y generar conversaciones más dinámicas, las cuales emulan a las que podrías tener con una persona real.

Los tipos de chatbots cognitivos se programan con las preguntas que les hacen los usuarios en cada interacción y se "preocupan" por entender lo que le han querido decir -cada unas de las conversaciones les sirve como un entrenamiento para ser más asertivos y precisos.
Quizás te interese: Inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, computación cognitiva: ¡localícese!
Aprender y guardar datos de las conversaciones que han tenido con cada usuario es una de sus herramientas más cotizadas, pues así pueden ofrecer una atención personalizada basándose en los comportamientos de los consumidores, los productos que han adquirido y las transacciones que han realizado.

El chatbot cognitivo ofrece la posibilidad de ser entendido con facilidad por los demás miembros de una organización y puede ser moldeado para que mantenga una personalidad y un comportamiento que sea coherente con las directrices de la empresa.

Este tipo de bots ofrecen la flexibilidad, la velocidad y el control que debe tener una herramienta de inteligencia artificial que mejore ampliamente la experiencia de los clientes. Son populares para reserva de pasajes, hoteles, operaciones bancarias, interacción por voz, etc.

Zendesk integra todos los tipos de chatbot en una sola plataforma

Ahora que conoces un poco más sobre los tipos de chatbot y cuál de ellos se puede adaptar mejor a tus necesidades; ¿qué tal utilizar una plataforma donde puedes integrar las distintas opciones y aprovechar al máximo el potencial que estas tecnologías pueden brindarle a tu empresa?

Zendesk para el servicio de atención al cliente se integra de forma natural a todos los procesos y flujos de trabajo de tu empresa, optimizándolos a través de herramientas de automatización, chatbots y disparadores programados, para tus agentes se concentren únicamente en aquellos asuntos que requieren de su experticia.

Entre su múltiples beneficios, Zendesk te brinda:

Soporte en cualquier lugar, para que los clientes siempre puedan comunicarse contigo. La conversación sigue en pie, sin importar cómo decidan interactuar. Además, puedes crear chatbots para todos tus canales de atención al cliente, conectados entre sí de manera que la interacción fluya de forma fluida y natural.

Integración con tus sistemas, de manera que la plataforma maneje y proteja todos los datos de tus clientes, a través de funciones con o sin programación.

Herramientas de autoservicio fáciles de usar, como un centro de ayuda integrado y un foro de la comunidad. Así, los clientes pueden resolver los problemas a su ritmo.

Con Zendesk, los diferentes tipos de chatbot se adaptan con éxito a los objetivos de tu negocio. Comienza tu demostración gratuita hoy y obtén resultados sorprendentes.

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TOP 10: mejores tipos de chatbot y sus características

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¿Qué diferencia a un chatbot de otro? ¿Cuál te conviene más? Aprende sobre los 10 mejores tipos de chatbot y cuáles son sus características.

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Paula Aguilar

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Chatbot Inteligente: Funciones, Ventajas y Usos Prácticos

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Hablar de Inteligencia Artificial (IA) no es algo futurista, ya es una realidad que vivimos día a día. Uno de los mejores ejemplos de IA que interactúa con nosotros son los chatbots.

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https://cnnespanol.cnn.com/2023/01/09/que-es-chatgpt-el-chatbot-de-inteligencia-artificial-trax/

Nicolas Celi

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Qué es ChatGPT, el chatbot de Inteligencia Artificial que es tendencia en redes

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La semana pasada, OpenAI abrió el acceso a ChatGPT, un chatbot impulsado por inteligencia artificial (IA) que interactúa con los usuarios de una manera inquietantemente convincente y conversacional.

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Aleyda Fonseca

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Un chatbot es un programa informático que utiliza inteligencia artificial (IA) y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender las preguntas de los clientes y automatizar las respuestas a dichas preguntas, simulando la conversación humana.

IA para el servicio al cliente: los usuarios de IBM Watson lograron un ROI del 337 % en tres años. Mejore la experiencia del cliente con IA conversacional.
Más información

Los chatbots pueden facilitar que los usuarios encuentren la información que necesitan respondiendo a sus preguntas y solicitudes, a través de entrada de texto, de audio o ambas, sin necesidad de intervención humana.

Hoy en día, la tecnología de chatbot es prácticamente omnipresente, desde altavoces inteligentes en nuestro hogar hasta aplicaciones de mensajería en el lugar de trabajo. A los últimos chatbots de IA a menudo se les denomina "asistentes virtuales" o "agentes virtuales". Pueden utilizar audio como entrada, como Siri de Apple, Google Assistant y Amazon Alexa, o interactuar con el usuario a través de mensajes de texto SMS. Sea como sea, permiten formular preguntas sobre diferentes necesidades de manera conversacional, y el chatbot puede servir para refinar la búsqueda a través de respuestas y preguntas de seguimiento.

Históricamente, los chatbots estaban basados en texto, y programados para responder a un conjunto limitado de consultas simples con respuestas que habían sido previamente escritas por los desarrolladores del chatbot. Funcionaban como un sistema interactivo de Preguntas más frecuentes, y aunque iban bien para aquellas preguntas y respuestas específicas sobre las que habían sido entrenados, fallaban cuando se les presentaba una pregunta compleja o que no había sido prevista por los desarrolladores.

Con el tiempo, los chatbots han ido integrando más reglas y procesamiento del lenguaje natural, de modo que los usuarios finales pueden utilizarlos de manera conversacional. De hecho, los tipos de chatbots más recientes son capaces de reconocer el contexto, además de aprender a medida que se van exponiendo a más lenguaje humano.

Los chatbots de IA actuales utilizan comprensión del lenguaje natural (NLU) para determinar las necesidades del usuario. A continuación, utilizan herramientas avanzadas de IA para determinar lo que el usuario está tratando de obtener. Estas tecnologías se basan en machine learning y deep learning (elementos de IA, con algunas diferencias matizadas) para desarrollar una base de conocimiento más detallada de preguntas y respuestas que se basan en las interacciones de los usuarios. De este modo, mejora su capacidad para prever las necesidades del usuario con precisión y responder correctamente a lo largo del tiempo.

Por ejemplo, si un usuario pregunta sobre el tiempo que hará mañana, un chatbot tradicional puede responder claramente si va a llover. Sin embargo, un chatbot de IA también podría preguntar al usuario si desea definir una alarma más temprano para adaptarse a la mayor duración del trayecto matutino (debido a la lluvia).

Habrá visto que los términos chatbot, chatbot de IA y agente virtual a veces se utilizan indistintamente, y es cierto que algunos chatbots utilizan ahora algoritmos complejos para proporcionar respuestas más detalladas.

Sin embargo, cabe señalar que las funcionalidades de deep learning de los chatbots de IA permiten que las interacciones se vuelvan más precisas con el tiempo, creando una red de respuestas a través de sus interacciones con las personas. Cuanto más tiempo pasa un chatbot de IA en funcionamiento, más firmes se vuelven sus respuestas. Así que un chatbot de IA que utiliza deep learning puede proporcionar una respuesta más detallada y precisa a una consulta, y especialmente a las intenciones que hay detrás de la consulta, que un chatbot con conocimientos basados en algoritmos recientemente integrados.

Los consumidores utilizan chatbots de IA para muchos tipos de tareas, desde la interacción con aplicaciones móviles hasta el uso de dispositivos para fines específicos, como termostatos inteligentes y aparatos de cocina inteligentes. En el ámbito comercial, también hay usos diversos. Los vendedores utilizan chatbots de IA para personalizar las experiencias de los clientes, los equipos de TI los utilizan para habilitar el autoservicio, y los centros de contacto de cliente confían en los chatbots para optimizar las comunicaciones entrantes y remitir a los clientes a los recursos adecuados.

Las interfaces conversacionales también pueden variar. Los chatbots de IA se suelen utilizar en aplicaciones de mensajería de redes sociales, plataformas de mensajería autónomas o aplicaciones en sitios web. Entre los casos de uso más frecuentes, se incluyen:

Encontrar restaurantes locales y dar direcciones

Definir campos dentro de formularios y aplicaciones financieras

Obtener respuestas a preguntas sobre atención sanitaria y programación de citas

Recibir asistencia general del servicio al cliente de una marca favorita

Establecer un recordatorio para realizar una tarea basándose en la hora o la ubicación

Mostrar las condiciones meteorológicas en tiempo real y recomendaciones sobre cómo vestir

Los últimos chatbots de IA procesan los datos del lenguaje humano para ofrecer experiencias con un alto grado de personalización y generar claros beneficios para empresas y clientes.

Mejorar la relación con los clientes y la fidelidad a la marca
Antes de que el comercio electrónico estuviese asentado, si un cliente tenía preguntas, dudas o quejas, tenía que enviar un correo electrónico o llamar a una empresa para obtener una respuesta de una persona. Sin embargo, dotar de personal a los departamentos de atención al cliente para satisfacer la demanda impredecible y volver a formar al personal a fin de proporcionar respuestas coherentes a consultas similares o repetitivas, día o noche, es un esfuerzo constante y caro para muchas empresas.

Actualmente, los chatbots pueden gestionar de forma coherente las interacciones de los clientes 24x7 y mejorar de forma continua la calidad de las respuestas con costes bajos. Los chatbots automatizan los flujos de trabajo y liberan a los empleados de tareas repetitivas. Un chatbot también puede eliminar los largos tiempos de espera del soporte telefónico al cliente, o incluso tiempos de espera más largos para el soporte por correo electrónico, chat o formulario web, ya que están disponibles de forma inmediata para cualquier número de usuarios a la vez. Eso supone una gran experiencia del usuario, y los clientes satisfechos son más propensos a mantener fidelidad a la marca.
Reducir costes y aumentar la eficiencia operativa
Dotar de personal a un centro de atención al cliente día y noche es caro. Y para algunos departamentos, como Recursos Humanos, podría no ser posible. Se han creado industrias para atender la externalización de servicios de esta función, pero eso conlleva un coste significativo. Además, reduce el control sobre la interacción de una marca con sus clientes.

Un chatbot, sin embargo, puede responder preguntas las 24 horas del día, los siete días de la semana. Puede proporcionar una nueva primera línea de soporte, complementar el soporte durante periodos de máxima actividad u ofrecer una opción de soporte adicional. Por lo menos, el uso de un chatbot puede ayudar a reducir el número de usuarios que necesitan hablar con un humano, lo que permite a las empresas evitar la ampliación de personal debido al aumento de la demanda o la implementación de personal de soporte las 24 horas.
Generar oportunidades de venta y satisfacer a los clientes
Los chatbots pueden ayudar a generar oportunidades de ventas y mejorar las tasas de conversión. Por ejemplo, un cliente que navega por un sitio web en busca de un producto o servicio puede tener preguntas sobre diferentes características, atributos o planes. Un chatbot puede proporcionar estas respuestas y ayudar al cliente a decidir qué producto o servicio comprar o dar el siguiente paso lógico hacia la compra final. Y para compras más complejas con un embudo de ventas de varios pasos, el chatbot puede preparar la oportunidad de venta antes de poner al cliente en contacto con un agente de ventas cualificado.

Seleccionar una plataforma de chatbot puede ser sencillo y aportar beneficios significativos para empresas y usuarios. Proporcionar a los clientes un canal de conversación con capacidad de respuesta puede ayudar a su empresa a satisfacer las expectativas de interacciones inmediatas y siempre disponibles, además de reducir los costes bajos.

Por ejemplo, una empresa de comercio electrónico podría desplegar un chatbot para proporcionar a los clientes información más detallada sobre los productos, resaltar las diferencias entre modelos y ofrecer más guías de usuario y vídeos instructivos. Del mismo modo, el departamento de RR. HH. de una organización podría pedir a un desarrollador que buscase un asistente virtual capaz de dar a los empleados acceso 24/7 a la información sobre los beneficios y facilitar la navegación por dicha información, todo sin tener que hablar con alguien en persona.

Cualquiera que sea el caso o proyecto, a continuación se describen cinco prácticas recomendadas y consejos para seleccionar una plataforma de chatbot.

1. Elegir una solución que pueda lograr sus objetivos inmediatos pero que no limite la expansión en el futuro. ¿Por qué quiere un equipo tener su propio chatbot? ¿Cómo se aborda actualmente este objetivo y cuáles son los retos que están generando la necesidad de utilizar un chatbot? ¿Cómo podrían otros grupos de su organización utilizar esta tecnología para sus necesidades, como la asistencia de agentes, el soporte de RR. HH. o de TI interno, e incluso la inscripción de prestaciones sanitarias?

2. Entender la repercusión que tiene la IA en la experiencia del cliente. Como muchas palabras de moda, se habla mucho de la IA, así que es conveniente averiguar dónde y cómo se utiliza. Debería estar sirviendo para comprender lo que tratan de hacer los clientes y para dar sentido a las diversas maneras que se pueden expresar, así como para gestionar las conversaciones de una manera natural y no robótica. El objetivo es hacer llegar al cliente la información que necesita sin llegar a un callejón sin salida. Sin esto, no serían más que unas preguntas frecuentes.

3. Preguntarse qué hace falta para crear, entrenar y mejorar el chatbot a lo largo del tiempo. A pesar de todo el entusiasmo que genera, la IA no llega sabiendo todo lo que usted necesita de ella, por tanto, comprenda bien qué intenciones (objetivos) o contenido predefinido se incluye listo para su uso y lo que necesita para generar más usted mismo. Algunos chatbots ofrecen la capacidad de utilizar registros de chat y transcripciones históricas para crear estas intenciones, lo que permite ahorrar tiempo. Los que utilizan machine learning también pueden ajustar y mejorar automáticamente las respuestas a lo largo del tiempo.

4. Buscar formas de conectar, en lugar de sustituir, las inversiones existentes. A menudo, parece que los canales o tecnologías emergentes vayan a reemplazar a los ahora establecidos. En cambio, se convierten en un medio más para una organización. Un chatbot que se conecta a estos canales y sistemas de casos de cliente puede proporcionar lo mejor de ambos mundos: modernizar la experiencia del cliente y dirigir a los usuarios a la información de forma más precisa para que puedan resolver sus problemas.

5. Determinar si el chatbot cumple con sus requisitos de despliegue, escalabilidad y seguridad. Cada organización y sector tiene sus propios requisitos y necesidades de cumplimiento exclusivos, por lo que es importante que se definan claramente estos criterios. Muchos chatbots se entregan a través del cloud para aprovechar los aprendizajes y los resultados de las conversaciones con otros clientes, por lo que si necesita una solución en local o un entorno de un solo arrendatario, la lista de proveedores disponibles es mucho más corta. También es importante comprender si se utilizan sus datos y cómo, ya que puede ser relevante para sectores altamente regulados.

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Aprenda qué es un chatbot, cómo mejora la experiencia del cliente y las mejores prácticas para crearlos.

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Generador de arte con IA gratuito: cree dibujos geniales y sencillos con la generación rápida y sencilla de imágenes con IA | Cutout.pro

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Learn more at the blog.

Why bats?

Bats are mammals (like us) that have modified their hands and fingers to create wings for powered flight. Despite their description in many languages meaning blind or flying mice (murciélago, Fledermaus), they are neither blind nor mice. Bats are more closely related to cats and dogs than to rodents. Although most bats are around 20g (the weight of a squash ball), bats range in size from the tiny bumblebee bat at under 2g to the flying fox at a whopping 1.5Kg. Out of the 1,200 or so species, one in every five species is threatened with extinction in the next 50 years. Some bat species in North America have undergone dramatic declines in the last few years owing to a new disease (White-nose syndrome) that is threatening populations to extinction.

Why are we recording bat calls?

Many people believe that monitoring the status of bat populations can help tell us about the health of a natural environment as a whole; the bats serve as an early warning, like a canary in a coal mine. This is because bat species are distributed all over the world, and provide lots of services to humans through controlling pests by eating vast quantities of insects and pollinating and dispersing commercially important crops (for example bananas, tequila). Bat biology also makes them sensitive to human impacts, for example they typically only have one offspring a year and so bat populations take a long time to recover after disturbance. Many species are also very sensitive to climate and migrate or hibernate in different seasons, making them particularly vulnerable to climate change.

Although it is really important to monitor bat populations, it is difficult to do with traditional visual surveys as bats are mostly small, nocturnal and very hard to catch. More recently, a growing number of bat surveys are been done acoustically because bats 'leak' information about themselves into the environment. This is because they use sound to find their way around, hunt for food and to socialise. Over 1000 species of bats use sound in this way, with the rest of the species (Old World fruit bats or flying foxes) relying more on their eyes and noses to find food.

When bats are using sound to find their way around or to hunt, they emit a call and listen and interpret echoes as the call bounces off objects in the environment (echolocation). As a bat gets closer to its prey, the bat needs more information and calls get closer together ending in a 'feeding buzz'. Bats tend to use ultrasonic frequencies for their calls (above 20 kHz) because shorter wavelengths are more likely to hit and bounce off smaller objects, and so give the bat more detail about its environment. However, higher frequency sounds tend to not travel as far as sounds of lower frequency, so there is a trade-off between hearing in fine detail and hearing long distances. Calls that bats use for socialising are not used for echolocation but communication, and these calls tend to be lower in frequency and have a more complex structure. Only under a third of all the echolocation calls of bats worldwide are known and even less is understood about social calls. Perhaps only 5% of all species social calls have been recorded.

What kind of data are we looking at?

There are lots of different methods to detect bat calls but they all involve using a special ultrasonic microphone to pick up bat calls (a bat detector) and to transform these into something we can hear or see. More sophisticated methods transform the ultrasonic call into a 'sonogram' so that you can see the call or sequence of calls clearly. Sonograms show calls visually and display the frequency of the call going up along the side of the image and time going along the bottom, and the loudness of the call is shown by how intense the colour of the call is. We can extract details about different calls from spectrograms and develop methods to tell us exactly what species they belong to - enabling us to track populations of these species by making recordings along set surveys every year.

Typically many hours of recordings are made at night by researchers using bat detectors and the most difficult part of the process is finding bat calls in these recordings! For example, for a 1 hour recording it will take 6 hours to go through the files to find all the calls and detail them. There are existing automatic computer programmes that find calls in recordings, but these aren't very good at finding calls in poor recordings where a bat call is mixed up with other sounds like insects or a lot of background noise. Existing programmes also can't tell the difference between the different types of bat calls (search and feeding echolocation calls and social calls). Additionally, bat echolocation calls are emitted in a continuous stream as the bat tries to figure out where it is and where its food is and existing programmes can't pick out which calls come from the which sequence.

How do Citizen Scientists help?

This is where you come in! Humans are absolutely fantastic at hearing and seeing the difference between a bat and a non-bat call, the different types of calls and what sequence a call belongs in. We need your help going through our recordings to pick out the different calls. The ultimate goal is to use your classifications to make a new automatic programme that researchers all over the world can use to extract information out of their recordings, making it really easy to track populations of bats. This will make understanding how bat populations are being effected by global change much easier.

Each region of the world has different bats, the areas with the most bats or 'bat hotspots' are places like northern South America with over 200 species in an area! Bat Detective aims to develop these new automatic programmes for bats all over the world but we are starting our journey in Europe, where we know a lot about the bats already. Over the course of the project we will release data from more areas from around the world. In Europe, there are over 40 species of bats, they all use echolocation to eat insects. Most species hibernate to escape the food shortage in insects during the winter. Some other bat species migrate to other parts of Europe during winter, but we know very little about which species do this. In the summer, most species split into separate female and male roosts (in buildings, tree cavities, under bridges, caves), where the males just chill out whilst the females busily gather insects to raise their baby. During the autumn the males and females come back together again to mate and then don't emerge again until the next spring. Check out the Bats page to see some examples of European bats whose calls you might see and hear in our recordings!

Some examples of the European bats whose calls you might see and hear in our recordings.

The sonograms on the site are from thousands of hours of ultrasonic recordings made on bat surveys by volunteers all over the world. Many of the surveys were made through the Indicator Bats Program (iBats) which monitors bat populations globally by listening to the sounds bats use to navigate and find food. iBats is a partnership project between national conservation groups in many different countries and the Zoological Society of London and The Bat Conservation Trust, and is funded by The Darwin Initiative and The Leverhulme Trust.

The recordings on Bat Detective were mostly made by iBats volunteers using special ultrasonic detectors. These detectors listen to sounds for 340ms snapshots at a time and then slows down the sound by ten times and plays back the sound through the detector. The detector then listens again for 340ms and so on until the survey is finished. Bats use sound at high frequencies, so slowing down the sound means that the frequency is lowered and it can be recorded. Volunteers can record the sounds on recording devices like a minidisk or a Zoom. The volunteers record sounds for 90 minutes about 30 minutes after sunset, and typically use a GPS to also record the route they have taken. Volunteers can walk or cycle their route but many typically drive the route with a car at speeds of 25km/hour, so that they can survey more of their area. More recently, we have developed an iBats app for the Android and iPhone which when attached to the bat detector with a special cable, records the sound and the GPS route at the same time and uploads to the iBats website automatically.

Many people want to get involved in detecting bats in their local area. The best way to start listening to bats is to contact your nearest wildlife conservation group and see if anyone is doing any bat detecting that you can come along on. If you are really keen, there are some cheap and simple detectors that you can buy if you want to start listening to bats on your own (e.g., heterodyne detectors). However, if you want to investigate the sounds in more detail and be more confident about identifying the calls to species, you will need more expensive sophisticated detectors (e.g., frequency division detectors). Although the recordings of bats made with frequency division detectors are sufficient for many purposes, this type of bat detector doesn't capture all of the variation in the call and can be less reliable to identify species. The recordings made by the iBats volunteers are made with time expansion or real-time detectors. Using these types of detectors, all of the variation in the calls is captured, making identifications easier. As these detectors are expensive, iBats volunteers tend to be part of a group that raises funds to buy some equipment and they monitor an area together as a community. Please contact the Bat Detective team if you are interested in setting up an iBats community group in your area.

For the initial launch of Bat Detective, we are using the recordings made by a number of different iBats community groups and other organisations in Europe. These include iBats Romania (Romanian Bat Protection Association), iBats Bulgaria (Green Balkans), iBats Hungary, iBats Ukraine, iBats Russia (Presevet), iBats UK (Bat Conservation Trust). Recordings have also been donated by partners in BatLife Europe.

Bat Detective is a partnership project between University College London, Zoological Society of London, The Bat Conservation Trust, BatLife Europe, University of Auckland, and the Citizen Science Alliance. The sonograms on the site are provided by thousands of volunteers and conservation organisations around the world recording bats as part of the Indicator Bats Program (iBats) and other conservation monitoring programmes.

The Zoological Society of London (ZSL) was founded in 1826 by Sir Stamford Raffles and is a charity devoted to the worldwide conservation of animals and their habitats. Bat Detective is supported by The Institute of Zoology (IoZ), the research division of ZSL specialising in the conservation, monitoring and health of animal species and their habitats.

The Bat Conservation Trust (BCT) works to secure the future of bats in our changing world. Together with volunteers, experts and the public, BCT discover more about bats, take action to conserve bats and habitats and inspire thousands of people to do their bit for bats.

BatLife Europe http://www.batlife-europe.info is a newly formed international NGO. It is built from a partnership of national bat conservation organisations that are committed to promoting the conservation of all bat species and their habitats throughout Europe.

The University of Auckland is New Zealand's largest and most highly ranked university. Founded in 1883 in an disused courthouse an jail, the University now stretches across 5 campuses, hosting more than 40,000 undergraduate and postgraduate students across eight faculties. The main University campus is located in the heart of the City of Auckland, which in 2011 was ranked as having the third highest quality of living worldwide.

The Zooniverse is home to the internet's largest, most popular and most successful citizen science projects. The Zooniverse and the suite of projects it contains is produced, maintained and developed by the Citizen Science Alliance. The member institutions of the CSA work with many academic and other partners around the world to produce projects that use the efforts and ability of volunteers to help scientists and researchers.

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Learn more at the blog. Bats are mammals (like us) that have modified their hands and fingers to create wings for powered flight. Despite their description in many languages meaning blind or flying mice (murciélago, Fledermaus), they are neither blind nor mice. Bats are more closely related to cats and dogs than to rodents.

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To ensure the safety of our users, we use world class AI content moderation. We utilize deep learning and rule-based character pattern-matching algorithms to filter out harmful language and bullying. Our algorithm can also detect the semantic meaning of emojis, and our web scraper pulls specific examples of contextual emoji use. This means we stay on trend, we understand lingo, and we know how to filter out harmful messages.

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Las tres leyes de la robótica y por qué no funcionarán en el mundo real

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Las tres leyes de la robótica son un conjunto de reglas descritas por el escritor estadounidense de ciencia ficción Isaac Asimov dirigidas a delimitar el comportamiento básico de los robots…

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
ELIZA is a computer program that emulates a Rogerian psychotherapist. Just type your questions and concerns and hit return. Eliza will answer you.

When the original ELIZA first appeared in the 60's, some people actually mistook her for human. The illusion of intelligence works best, however, if you limit your conversation to talking about yourself and your life.

This javascript version of ELIZA was originally written by Michal Wallace and significantly enhanced by George Dunlop.

© 1999 manifestation.com [ PMB 417 .. 10800 Alpharetta Hwy, Suite 208 .. Roswell, GA 30076 ]
webmaster: sabren@manifestation.com

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Below is a demonstration of a virtual assistant. As of December 2015 Google has closed their free image and video search API, so her range is now limited to maps, translations and a few other things ( full list below). She extracts a few variables from these requests such as the action (image or video), the topic (a fork or the beatles) and a facial expression (serious or smiling). Her API callback function contacts the appropriate external API and shows the results.

What she understands

Our virtual assistant accepts many variations on the following commands. Replace the italicised text with the thing you want to see or translate. She shows different facial expressions with each command, and can understand repeat commands which use pronouns like it and him. She uses YouTube for videos, Microsoft for translations and Google for images, searches, maps, definitions, calculations and people:

Translation: translate hello into French, what's tree in German

Translate again: how about pie

Translate into another language: what is it in Dutch

Map: show me a map of london, where is etretat

Calculations: calculate 3+2, figure out (7-10)^4

Definitions: define oodles, what does spatula mean

Download the spreadsheet

You can download the spreadsheet to see how a demonstration like this is put together. (The spreadsheet still contains image and video references in case another API becomes available in future.) Notice how the inputs set $action$ and $search$ variables, which are then used to call a Javascript function which handles all the communication with the various APIs.

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Below is a demonstration of a virtual assistant. As of December 2015 Google has closed their free image and video search API, so her range is now limited to maps, translations and a few other things ( full list below).

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https://pandorafms.com/blog/es/leyes-de-la-robotica/

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"Cuáles son las leyes de la robótica"

"1) Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.

2)Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.

3)Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley."
}
}
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Leyes de la robótica. ¿Qué son? ¿Funcionarán en el mundo real?

Las 3 leyes de la robótica son uno de los enunciados más conocidos de la Historia de la ciencia-ficción, y se han tomado en muchas ocasiones como referencia a la hora de especular sobre cómo deberíamos crear seres inteligentes sin que estos terminaran haciéndonos daño o incluso destruyéndonos.

Formuladas en 1942 en el relato "Círculo vicioso", del celebérrimo escritor Isaac Asimov, las 3 leyes de la robótica han pasado a formar parte del imaginario colectivo, hasta el punto de que muchas personas piensan que una formulación exacta de estas podría protegernos ante una hipotética "rebelión de los robots".

Sin embargo, las cosas no son tan sencillas como parecen. En este artículo vamos a conocer cuáles son las leyes de la robótica y por qué no funcionarían si tuvieran que aplicarse en el mundo real.

Las leyes de la robótica

1. Un robot no hará daño a un ser humano o, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.

2. Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entrasen en conflicto con la primera ley.

3. Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.

Estos tres preceptos no solo aparecieron en "Círculo vicioso", sino que fueron aludidos en reiteradas ocasiones en diferentes relatos de Asimov, e incluso en muchas obras posteriores escritas por otros autores.

Según el propio Asimov, el propósito de las 3 leyes en la ficción sería el de evitar una posible rebelión de los robots. Así, en el caso de que uno de ellos intentara vulnerar alguna de las leyes, el cerebro electrónico del robot quedaría dañado y este "moriría".

Sin embargo, si algo sabemos es que la realidad es muy compleja y resulta imposible subsumirla en enunciados sencillos. Y esto no era algo ignorado por Asimov, ni mucho menos. Por el contrario, en algunos de sus posteriores relatos plantearía situaciones en las que las 3 leyes podían entrar en conflicto.

Este fue uno de los motivos por los que, en la novela de 1985 "Robots e Imperio", Asimov incluiría una 4ª ley, denominada la Ley Cero de la robótica:

0. " Un robot no hará daño a la Humanidad o, por inacción, permitirá que la Humanidad sufra daño ".

Esta Ley Cero estaba, de hecho, pensada para regir sobre las restantes leyes de la robótica, con el fin de solventar posibles conflictos. Sin embargo, también encontraría graves obstáculos "en la práctica".

¿Por qué no funcionarían en la vida real?

Imaginemos que, llegado cierto punto, consiguiéramos desarrollar robots dotados de inteligencia. E imaginemos que utilizáramos las 4 leyes de la robótica de Asimov para controlar su comportamiento. ¿Qué podríamos esperar?

Probablemente, nos encontráramos con un contundente fracaso.

Y no es que Asimov no fuera lo suficientemente hábil a la hora de formularlas (¡todo lo contrario!), sino que estas eran hijas de su época, y además pretendían controlar algo que, posiblemente, sea incontrolable. Expliquemos todo esto un poco mejor.

Las leyes de la robótica -en especial las 3 iniciales- fueron creadas en un contexto en el que la informática apenas había iniciado su andadura y la Inteligencia Artificial era un concepto puramente circunscrito a la ciencia-ficción.

Por ello, el enfoque de Asimov era el de la predeterminación de los actos de los robots. Todo su comportamiento sería previsto a través de una exhaustiva programación con la que se intentaría controlar hasta el último de los detalles.

Sin embargo, el propio Asimov ya nos advertía en sus relatos de los dilemas que esto podría conllevar. La realidad es enormemente compleja y las situaciones de conflicto puede presentarse con asiduidad. Pero no solo esto.

Durante las últimas décadas, y en especial en estos últimos años, el concepto de Inteligencia Artificial ha venido muy vinculado a lo que conocemos como aprendizaje automático.

Esta técnica permite -muy grosso modo- que los programas aprendan de la experiencia de una forma más o menos autónoma. Así, estos experimentan repetidas veces cierto tipo de situaciones, tras lo cual extraen patrones que utilizarán con el fin de lograr algún objetivo concreto. Esta es la técnica mediante la cual algunos programas están aprendiendo a identificar imágenes, conducir vehículos o entender el lenguaje natural humano.

Esto nos hace pensar que, si consiguiéramos el desarrollo de una Inteligencia Artificial General, como la que propone Asimov, esta no sería completamente programable, sino que sería capaz de aprender en base a su propia experiencia y sacar sus propias conclusiones.

Así, cabe preguntarse, ¿serían capaces de controlar las leyes de la robótica el comportamiento de una Inteligencia Artificial desarrollada en base a los principios del machine learning? Parece difícil afirmarlo.

Más aún. Aunque se trata de hipótesis, muchos autores piensan que, una vez alcanzado el desarrollo de una Inteligencia Artificial General, esta sería capaz de seguir evolucionando, tornándose cada vez más inteligente y superando ampliamente la capacidad de los seres humanos.

Una inteligencia tan poderosa, ¿no sería capaz de encontrar resquicios en su código para poder vulnerar leyes preprogramadas? Por ejemplo, no es difícil imaginar que, con el tiempo, pudiera anular los mecanismos desarrollados para autodestruirse en los casos de incumplimiento de las leyes.

No obstante lo anterior, lo cierto es que los debates que Isaac Asimov planteó a través de sus leyes de la robótica continúan hoy vigentes y podrían recibir mucha atención, casi un siglo después de que los plasmara en sus relatos. ¡Casi nada! Cualquier escritor estaría orgulloso de hacernos imaginar tanto y durante tanto tiempo.

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¿Sabes cuáles son las leyes de la robótica? ¿funcionan?

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Leyes de la robótica. Imaginemos que, llegado cierto punto, consiguiéramos desarrollar robots dotados de inteligencia. ¿Qué pasaría? Vamos a verlo. A leer.

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http://watson-assistant-demo.ng.bluemix.net/

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https://ia-latam.com/2019/07/31/las-tres-leyes-de-la-inteligencia-artificial/

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A los cerebros positrónicos de los robots de Isaac Asimov.

A los que sin duda calificaríamos de inteligentes, les bastaban tres sencillas leyes para regir todo su comportamiento (o al menos les basaron durante muchos años hasta que apareció la Ley Cero). Esas tres leyes dicen más o menos esto:

1. Un robot no hará daño a un ser humano ni, por inacción, permitirá que un ser humano sufra daño.

2. Un robot obedecerá las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley.

3. Un robot debe proteger su propia existencia siempre que ello no entre en conflicto con la Primea o la Segunda ley.

Pero las leyes de Asimov funcionaban -o no, pues muchos de sus relatos de robots están basados precisamente en problemas con las tres leyes- en un mundo de ficción, mientras que en el MundoReal™ la inteligencia artificial es cada vez más ciencia y menos ficción, aunque aún le queda mucho, mucho, mucho.

Así que Oren Etizoni, director del Insituto Allen para la Inteligencia Artificial, cree que igual deberíamos ir pensando en unas leyes que regulen la inteligencia artificial, y hace esta propuesta de tres leyes, un poco en la línea de Asimov:

1. Una inteligencia artificial debe estar sometida a todas las leyes que se apliquen a sus operadores humanos, ya sea una IA para uso particular, empresarial, o gubernamental; no queremos que hagan nada que sea ilegal para nosotros. Y también habría que modificar las leyes vigentes para que no se pudiera usar la excusa de que "mi IA lo hizo".

2. Una IA debe dejar siempre claro que no es humana. Ya no es sólo que los bots puedan confundir a algunas personas, es que las IA son cada vez capaces de producir mejor información, información falsa incluida.

3. Una IA no puede almacenar o diseminar información confidencial sin el permiso expreso de quien la ha generado, en especial teniendo en cuenta que ya hay productos en el mercado como Amazon Echo que está todo el rato a la escucha.

Etizoni reconoce que es una propuesta incompleta y que serviría más bien como punto de partida. Yo añado, como siempre que hablo de inteligencia artificial, que no creo que ninguno de los sistemas actuales a los que se le aplica la etiqueta puedan ser considerados realmente inteligentes. Y habría que ver si cuando por fin conseguimos construir una IA -suponiendo que acabemos por lograrlo- esta tendrá que esta dotada o no de libre albedrío -y discutir la existencia o no del libre albedrío es otro enorme debate- para que la consideremos verdaderamente inteligente.

Pero como dice él -y como nos urge desde hace años Elon Musk a hacer- igual no está de más que vayamos pensando en estas cosas, aunque sólo sea como ejercicio mental.

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Las tres leyes de la inteligencia artificial

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A los cerebros positrónicos de los robots de Isaac Asimov. A los que sin duda calificaríamos de inteligentes, les bastaban tres sencillas leyes para regir todo su comportamiento (o al menos les basaron durante muchos años hasta que apareció la Ley Cero).

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Leyes para la IA

Grupo 4

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Uso de la IA y problemas del medio ambiente

Grupo 3

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Y con éste, cierro esta especie de mini serie de posts breves en que he comentado algunas propuestas en relación a ética y moral de los robots.

En los dos anteriores hablé primero de una propuesta de ' cuatro categorías de agentes éticos' que serían aplicables a los robots y luego de otra clasificación, en este caso ' tres categorías de moral para unos robots con autonomía '.

Finalizo ahora la miniserie, basada en las aportaciones de Robin R. Murphy en el último capítulo de su libro 'Introduction to AI robotics', con una tercera propuesta, en la que, en este caso, también está directamente implicada la autora del libro: la propuesta de t res leyes para una robótica responsable, en sustitución, de alguna manera, de las archi-famosas tres leyes de la robótica de Isaac Asimov.

Las tres leyes de Asimov

Las tres leyes de la robótica fueron introducidas por Isaac Asimov en su relato 'Circulo vicioso' publicado tan pronto como 1942 (14 años antes que la famosa conferencia de Darmouth). Aunque son bien conocidas, las transcribo:

Primera ley: Un robot no hará daño a un ser humano, ni por inacción permitirá que un ser humano sufra daño.

Segunda ley: Un robot debe cumplir las órdenes dadas por los seres humanos, a excepción de aquellas que entren en conflicto con la primera ley.

Tercera ley: Un robot debe proteger su propia existencia en la medida en que esta protección no entre en conflicto con la primera o con la segunda ley.

Posteriormente, el propio Asimov introdujo, en el relato 'Robots e imperio' de 1985 una cuarta ley, que denomino 'Ley cero' y que reza así:

Ley cero: Un robot no puede dañar a la humanidad o, por inacción, permitir que la humanidad sufra daños.

A pesar del indudable acierto y limpieza de estas leyes, a pesar del indudable ingenio y mérito de Asimov al formularlas, confieso que no deja de sorprenderme que estas tres leyes se sigan utilizando todavía hoy día con mucha frecuencia como una especie de referencia o punto de partida en artículos, tratados e incluso libros sobre ética de los robots.

Quizá es que el asunto de la ética de los robots es, aunque interesante, muy 'resbaladizo', una forma de terreno desconocido donde, quizá, lo que nos falta sean, precisamente, referencias, algo a lo que asirnos y por donde empezar.

Las tres leyes de la robótica responsable

El caso es que, a pesar de su, como digo, indudable acierto y mérito, las tres leyes de Asimov se nos quedan cortas, abstractas y alejadas de la realidad si pensamos en la robótica actual (y previsible en los próximos años) y en una eventual roboética.

Por ello han surgido otras formulaciones alternativas. Una de ellas es la que se propone en el artículo 'Beyond Asimov: the three laws of responsible robotics' firmado en 2009 (hace ya, por cierto, 14 años en el momento que escribo esto) por la propia Robin Murphy y David D. Woods. En ese artículo, más que unas leyes de la robótica en general, lo que se proponía eran unas leyes de la robótica responsable. Estas son las tres leyes que se proponían:

Primera ley: Un humano no podrá desplegar un robot sin que el sistema satisfaga los estándares legales en materia de seguridad así como la más alta ética profesional.

Segunda ley: Un robot deberá responder ante los humanos de forma apropiada a su rol

Tercera ley: Un robot debe estar dotado de la suficiente autonomía para proteger su propia existencia siempre que esa protección proporcione una fácil transferencia de control que no entre en conflicto con la segunda y tercera leyes.

Es relevante cómo la primera ley, quizá eso si poco concreta, pone el foco no tanto en el propio robot y su eventual agencia sino en los humanos y en el respeto por parte de éstos tanto de la ley como de principios éticos.

La intención de la segunda ley es quizá menos clara, pero Murphy nos lo explica aclarando que piensa en relaciones no jerárquicas entre humano y robot y que, en ocasiones, incluso, el robot está en mejor posición que el humano para asumir el control. Un segundo aspecto que comenta Murphy y que está mucho más oculto en esta segunda ley, es que no siempre la relación humano-robot se producirá mediante lenguaje natural.

La tercera ley reconoce el hecho de que no siempre los humanos estarán en condiciones de corregir algún problema con que se encuentre el robot en un modelo de control ' in-the-loop '. Por tanto, la tercera ley aboga por que los robots tengan, al menos a nivel táctico, cierta autonomía para proteger su propia seguridad

Contemplando en conjunto estas tres leyes de la robótica responsable, las veo menos completas y abarcadoras que las de Asimov pero, eso sí, mucho más cercanas a la realidad y a una eventual operativización.

Conclusiones

Las tres leyes mencionadas me siguen pareciendo, al igual que las de Asimov, más un punto de partida, una referencia, para un trabajo mucho más extenso y complejo y con muchas más aristas tanto éticas como de viabilidad técnica.

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Tres leyes para una robótica responsable | Ignacio G.R. Gavilán

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En este post se comenta una propuesta de tres leyes para una robótica responsable, que de alguna forma revisan las leyes de Asimov.

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1.- Una Inteligencia Artificial no puede engañar a un ser humano o, a sabiendas, dejar que un ser humano sea engañado. 2-. Una Inteligencia Artificial debe responder a las preguntas que le son formuladas por un ser humano advirtiendo de forma expresa que quien lo hace es una IA, salvo que la respuesta vaya en contra de la Primera Ley. 3.- Una Inteligencia Artificial debe incrementar su capacidad de respuesta, hasta donde este incremento de capacidades no viole la Primera o la Segunda Leyes.
El paralelismo entre las Leyes de la Robótica de Asimov y las Leyes de la Inteligencia Artificial

Las Tres Leyes de la Robótica fueron establecidas por el escritor y profesor de química Isaac Asimov en 1941. Estas leyes fueron creadas en el universo de ficción del autor para establecer un conjunto de reglas que disciplinaran a los robots en un futuro en el que tuvieran un papel importante en la sociedad. En aquel momento Asimov era un visionario, ya que la robótica y la inteligencia artificial no eran temas comunes ni se esperaba su desarrollo a gran escala. Con el avance de la tecnología, estas tres leyes han cobrado una gran importancia en los últimos años y ya forman parte del imaginario colectivo: el Oxford English Dictionary, en su Volumen Suplementario Tercero, reconoció a Asimov la invención de la palabra "robótica".

La primera ley establece que los robots no pueden causar daño a un ser humano o, por inacción, permitir que un ser humano sufra daño. Esta ley pone la seguridad humana como la prioridad absoluta para cualquier robot. La segunda ley establece que los robots deben obedecer las órdenes dadas por los seres humanos, excepto si estas órdenes entran en conflicto con la Primera Ley. Y la tercera ley establece que los robots deben proteger su propia existencia siempre y cuando esto no entre en conflicto con la Primera o la Segunda Leyes.

Con apenas 22 años, Isaac Asimov nos ofreció sus Tres Leyes de la Robótica en el cuento "El Círculo vicioso" para regir la vida entre los seres humanos y las máquinas. En el mundo ficticio creado por Asimov los robots tenían la obligación de cumplir esas tres leyes para evitar conflictos con los seres humanos. Y cuando no lo hacían se enfrentaban a su reprogramación y, si no había más remedio, a su eventual destrucción.

Estas leyes son fundamentales para entender la ética de la robótica y la inteligencia artificial, y de alguna manera vienen a sentar las bases de los principios generalmente aceptados hoy en día:

No maleficencia

Responsabilidad o rendición de cuentas

Transparencia y explicabilidad

Justicia e imparcialidad

Respeto por varios derechos humanos, como la privacidad, la seguridad y la inclusividad.

Realizando un paralelismo entre la robótica anticipada por Asimov en los años 50 del Siglo XX y los actuales desarrollos de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala, presento en este texto mis Tres Leyes de la Inteligencia Artificial. Numerosos analistas predicen un caos producido por el uso indiscriminado de herramientas basadas en IA y causado por la capacidad de estos sistemas como ChatGPT, Midjourney y Runway para alterar la realidad humana mediante textos, imágenes y vídeos "profundamente falsos", que podrían modificar no sólo nuestra percepción de lo que es real o no, sino ser empleados de forma malévola por otras personas e incluso en el futuro por Entes Autónomos Dotados de Inteligencia Artificial, o EADIAs, mucho antes del desarrollo, si esto ocurre, de una Inteligencia Artificial General (respecto del concepto de EADIA, el artículo titulado " La Sociedad Artificial: coexistencia y colaboración entre personas y entes autónomos dotados de inteligencia artificial ").

Por supuesto estas tres "leyes" de la inteligencia artificial no son absolutas ni sustantivas: no pueden ser de aplicación directa a los desarrollos actuales, pero quieren, siendo un homenaje a las tres Leyes de la Robótica de Asimov, ser normativas y permitir con ello abrir una reflexión sobre la necesidad de un desarrollo ético y responsable de estas tecnologías que tanto afectarán a las personas en los próximos años.

Por cierto, en la novela de 1985 "Robots e Imperio", Asimov incluiría una cuarta ley, denominada la Ley Cero de la Robótica: " Un robot [o una Inteligencia Artificial] no hará daño a la Humanidad o, por inacción, permitirá que la Humanidad sufra daño ". ¡Qué difícil llevar a cabo su implementación práctica!

Vamos a examinar una a una las tres leyes que podrían regir las relaciones entre estos modelos de inteligencia artificial y las personas para extraer algunas reflexiones. Hay que entender que por cuestiones de simplificación bajo la expresión "responder" debe entenderse la creación de contenido de cualquier tipo, sean conversaciones de texto, la generación de imágenes, sonidos que incluyen la palabra humana, música u otros, creación de vídeo, objetos 3D e incluso escenarios tridimensionales.

Primera Ley. Una Inteligencia Artificial no puede engañar a un ser humano o, a sabiendas, dejar que un ser humano sea engañado

La primera ley establece que una inteligencia artificial no puede engañar a un ser humano o permitir que un ser humano sea engañado, al menos a sabiendas. No obstante, una IA podría no estar diseñada para identificar o prevenir todo tipo de engaño, especialmente si el engaño es sofisticado o si la IA no tiene acceso a cierta información. De hecho, hoy en día son comunes en exceso las llamadas "alucinaciones" de estos modelos, dado que, en muchas ocasiones, y precisamente debido a la misma forma en que han sido diseñados y funcionan, inventan las respuestas incluso cuando no hay información para elaborarlas.

El uso prolífico de estos modelos de AI en la actualidad por parte de los seres humanos plantea ciertos riesgos en cuanto a su cumplimiento.

Por un lado, el uso indebido de IA por parte de las personas podría (de hecho, está ocurriendo) resultar en la generación de contenido engañoso o manipulativo, lo que podría tener consecuencias funestas. Por ejemplo, podrían difundirse noticias falsas o información errónea en las redes sociales que tuvieran un impacto significativo en la opinión pública y en la toma de decisiones. Además, podría haber personas malintencionadas que utilicen IA para fines ilegales o dañinos, como la manipulación de sistemas de votación o el robo de información confidencial.

Por otro, la IA en sí misma plantea preguntas éticas y filosóficas sobre la naturaleza de la inteligencia, la consciencia y la responsabilidad. ¿Cómo definimos la inteligencia en una IA? ¿Podría una IA llegar a ser consciente? Si una IA comete un error o causa daño mediante el engaño, deliberado o no, ¿quién es responsable? ¿La responsabilidad recae en el diseñador o el programador, el usuario, o quizá la propia IA en un futuro más lejano? ¿Es necesario redefinir conceptos jurídicos como la autoría y la responsabilidad en el actual contexto?

Es importante considerar estos riesgos y preguntas a medida que la IA continúa desarrollándose y se convierte en una parte cada vez más integrada de la sociedad artificial. Las leyes y regulaciones deberían ser diseñadas para garantizar el cumplimiento de la Primera Ley y la protección de los usuarios, y a menudo irán por detrás de los avances en esta materia. Los primeros intentos de crear una regulación para su desarrollo ya se están produciendo, y sólo hace unos días se ha publicado el " Blueprint for an AI Bill of Rights" en el servidor web de la Casa Blanca, mientras que la Unión Europea está iniciando la elaboración de una legislación de gran alcance sobre inteligencia artificial (Artificial Intelligence Act).

La UE está preparando una serie de medidas para abordar las oportunidades y desafíos de la inteligencia artificial centradas en la confianza en esta tecnología y en su potencial impacto tanto en los ciudadanos a nivel individual como en la sociedad y economía. Los principales objetivos de la Ley de Inteligencia Artificial propuesta por la Comisión Europea son promover la innovación, garantizar la seguridad y proteger los derechos humanos, y también busca establecer condiciones propicias para su desarrollo y adopción, construir liderazgo estratégico en sectores de alto impacto y hacer de la UE el lugar adecuado para que prospere esta tecnología. Se centrará en reforzar las normas sobre calidad de los datos, transparencia, supervisión humana y rendición de cuentas, pero también pretende abordar cuestiones éticas y retos de aplicación en diversos sectores, desde la sanidad y la educación hasta las finanzas y la energía.

Segunda Ley. Una Inteligencia Artificial debe responder a las preguntas que le son formuladas por un ser humano advirtiendo de forma expresa que quien lo hace es una IA, salvo que la respuesta vaya en contra de la Primera Ley

La segunda ley establece que una inteligencia artificial debe responder a las preguntas formuladas por un ser humano o participar en conversaciones, siempre y cuando advierta que es una IA. Esto es importante para evitar la confusión y los engaños, y garantizar una comunicación clara. De nuevo puede haber casos en los que una IA no pueda responder a ciertas preguntas debido a limitaciones técnicas o de conocimiento y que, además, puede haber situaciones en las que la IA no pueda identificar si una respuesta o conversación va en contra de la Primera Ley, y por tanto precisaremos de mecanismos de salvaguarda para prevenirlas, o al menos para que las personas usuarias sean conscientes de que esto puede estar ocurriendo. En este sentido recomiendo la lectura del reciente artículo AI has hacked the operating system of human civilisation de Yuval Noah Harari, historiador, filósofo y autor de Sapiens y Homo Deus. Así mismo, la salida del profesor Hinton de Google es debida al acuciante riesgo de que la Humanidad a partir de ahora sea incapaz de distinguir entre lo que es real y lo que no y, en sus palabras, porque "es bastante concebible que la Humanidad sea solo una fase pasajera en la evolución de la inteligencia". ¿Es egoísta pensar que esto debe ser impedido a toda costa?

Es evidente que el uso malévolo de herramientas de inteligencia artificial por parte de personas o la acción sin límites ni salvaguardas de Agentes Autónomos Dotados de Inteligencia Artificial plantea serios riesgos para la sociedad y la democracia. Existe ya un temor extendido en círculos científicos y políticos de que los resultados de las elecciones de los próximos años sean influidos por la manipulación que se realice empleando estas tecnologías hasta el punto de no saber si los mismos son o no un reflejo de la voluntad popular. Ya hemos visto lo que las redes sociales pueden hacer al respecto, y es inimaginable lo que pueda ocurrir con el uso extendido de agentes autónomos dotados de inteligencia artificial creando contenidos manipuladores en estas redes.

Las consecuencias pueden ser graves, desde la alteración de los resultados de elecciones políticas y la reescritura de la historia de una sociedad, hasta el adoctrinamiento en las escuelas y la manipulación de las personas para hacer cosas que no quieren o no deben hacer. Es muy posible que Blake Lemoine, el ingeniero de Google que proclamó en 2022 que LaMDA había cobrado consciencia, no quisiera ser despedido, pero lo cierto es que el modelo de IA en el que trabajaba le influyó hasta el punto de querer arriesgar su trabajo por realizar la afirmación que le costó el puesto. O quizá para revelar información confidencial de la compañía, que es lo que parece que fue realmente el motivo de su despido.

Tercera Ley. Una Inteligencia Artificial debe incrementar su capacidad de respuesta, hasta donde este incremento de capacidades no viole la Primera o la Segunda Leyes

La Tercera Ley establece que una inteligencia artificial debe incrementar su conocimiento y capacidad de respuesta siempre y cuando no viole la Primera o la Segunda Ley. Para que las IA puedan seguir mejorando su capacidad de respuesta y ofrecer un mejor servicio a los seres humanos deben incrementar su capacidad, lo cual a menudo implica "ser alimentadas" con nuevos datos existentes lo cual en numerosas ocasiones puede ocultar malas prácticas y plagio (hay demandas en curso por este motivo).

En el momento actual es necesario en este proceso que seres humanos intervengan mediante el entrenamiento de los modelos de inteligencia artificial con los parámetros y la información que se consideren adecuados, aunque se espera en el futuro que los modelos adquieran el nivel de autonomía suficiente para entrenarse por sí solas (agentes autónomos o EADIAs).

De lo que no hay duda es que esta Tercera Ley es importante porque permitirá o frenará el desarrollo continuo de la IA y su capacidad para ayudar a resolver los grandes desafíos que enfrenta la sociedad humana. Ninguna herramienta en el pasado se ha creado para entorpecer el progreso de la especie humana, aunque todas ellas representen una oportunidad y el riesgo de emplearse para cometer actos de destrucción (un cubo de agua, un martillo, la rueda, el dominio de la energía nuclear, la informática, todos estos ejemplos ofrecen dos caras muy diferentes): hasta ahora la diferencia la marcaba la persona que las empleaba, pero es muy posible que en un futuro no muy lejano no sólo las personas sean las responsables de causar daños con herramientas dotadas de inteligencia artificial, sino que en un futuro agentes autónomos puedan así mismo ser causantes de daños.

La IA tiene el potencial de ser una herramienta muy poderosa para abordar problemas como el cambio climático, la sostenibilidad en la producción y el consumo de recursos energéticos, la convivencia entre las distintas culturas humanas, la lucha contra la enfermedad. A través de herramientas de inteligencia artificial podremos recopilar, analizar y utilizar grandes cantidades de datos para tomar decisiones informadas y estratégicas que nos permitan abordar estos desafíos de manera más efectiva.

Por ello, debemos hacer todo lo que esté en nuestras manos actualmente, antes de que sea tarde, para que el desarrollo de la IA sea responsable y ético. La IA debe ser diseñada y programada con la seguridad, la privacidad y los derechos humanos en mente, y utilizada de manera transparente y responsable. ¿Autorregulación del sector? ¿Normativa pública restrictiva? ¿Principios como las Tres Leyes de la Inteligencia Artificial codificados en la misma base de estos modelos, como las Tres Leyes de la Robótica de Asimov lo estaban en los cerebros positrónicos de los robots de U.S. Robots and Mechanical Man Inc.?

Conclusión: evitemos que la inteligencia artificial se convierta en el Siguiente Gran Problema

Aunque estas Tres Leyes de la Inteligencia Artificial sean difícilmente trasladables en la práctica a la realidad tecnológica por la amplitud y generalidad de su formulación, al menos podrían servir de inspiración a los responsables de los programas de investigación y desarrollo de nuevos productos y servicios, así como a los políticos encargados de establecer el marco regulatorio necesario.

Es preciso que quienes diseñan y desarrollan estos sistemas introduzcan en tales diseños las salvaguardas y los raíles precisos para fomentar una autorregulación desde su interior: aun cuando no haya ningún rastro de "consciencia", desde luego ya estamos viendo las primeras trazas de auténtica "autonomía".

Y quizá este sea el punto clave sobre el que, como sociedad, debemos vigilar con más atención: no se trata tanto de esperar el momento en que la AGI muestre consciencia o supere el Test de Turing, algo que hoy por hoy no escapa del plano teórico, sino más bien el hecho de que millones de agentes autónomos dotados de inteligencia artificial, representando o defendiendo los intereses particulares de sus usuarios, sean estos personas físicas o entes jurídicos, naveguen libremente por internet mediando en transacciones, buscando y ofreciendo información, y contribuyendo bien a la creación de riqueza para sus dueños, o bien causando un incremento exponencial del caos informativo y, por qué no, causando daños sin límites mediante el engaño, la estafa, la manipulación informativa, la distorsión política... ¿De verdad queremos resucitar a los muertos con la ayuda de la inteligencia artificial? El hecho de poder hacer algo no significa que sea ético hacerlo.

El momento en que cientos de millones de usuarios entren en contacto directo como consumidores de productos basados en inteligencia artificial ya ha comenzado, y no es posible seguir esperando: bots basados en ChatGPT y otros LLMs, avatares autónomos en el metaverso, NPCs en videojuegos o software ofimático potenciado por "copilotos" son ahora mismo parte del desarrollo de nuevos servicios digitales; pero en unos años serán tan habituales como las aplicaciones móviles de nuestros teléfonos, eso sin contar con los "robots" de muestras casas como asistentes de domótica, televisores inteligentes, aspiradoras y otros nuevos ayudantes domésticos por llegar. Y de forma indirecta, pero afectando a la sociedad en su conjunto, mediante servicios de vigilancia para la seguridad, sistemas militares de defensa estratégica, apoyo a los servicios públicos de salud y educación...

La inteligencia artificial no será una solución mágica a los desafíos que enfrenta la sociedad humana. La IA puede ayudarnos a tomar decisiones informadas y estratégicas, pero no debe ser vista como la única solución a los problemas que hoy nos preocupan, o los que aparecerán en el futuro. Sin duda el desarrollo de nuevos sistemas físicos y digitales potenciados por la inteligencia artificial ofrecerá valiosas herramientas para ello, pero no podemos permitir que se convierta en el germen de un nuevo problema, potencialmente tan peligroso para la comunidad humana global: el abandono de la capacidad de pensar del individuo en manos de sistemas supuestamente más "inteligentes" que él.

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Las Tres Leyes de la Inteligencia Artificial

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1.- Una Inteligencia Artificial no puede engañar a un ser humano o, a sabiendas, dejar que un ser humano sea engañado.

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Información vs Desinformación con IA

Grupo 2

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Voicify ai es una plataforma que permite a los usuarios crear con inteligencia artificial portadas de sus artistas favoritos en cuestión de segundos. Voicify ai ofrece una amplia variedad de plantillas, como Juice WRLD, Drake, Kanye West y Travis Scott, y ya se ha utilizado para crear más de 5.000 versiones. Estas portadas son actualmente muy populares en plataformas como TikTok y YouTube.

La interfaz de Voicify ai presenta plantillas populares y de moda, con cientos de carátulas ya creadas por miles de clientes. Voicify está diseñada para ser fácil de usar: los usuarios pueden crear sus primeras pistas generadas por IA de forma gratuita, con la opción de personalizar sus canciones. La plataforma atrae a un amplio abanico de usuarios, desde músicos profesionales y compositores dedicados a fans devotos de artistas concretos.

Voicify aprovecha la inteligencia artificial para democratizar el proceso de producción musical, permitiendo a cualquier persona con conexión a Internet crear canciones personalizadas que suenen auténticas y profesionales. Pruébalo ahora y crea tu primera canción con la inteligencia artificial de Drake.
Clona tu propia voz con Voicify ai: sube 10 minutos tuyos hablando y podrás crear tu propia voz generada por IA.

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Voicify ai te permite sintetizar tu propia voz, así como la de cantantes famosos y celebridades mediante IA. Hemos probado esta IA para usted.

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Chat bot basado en inteligencia artificial para la educación escolar.

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Josué Martínez

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Chatbots de IA

Grupo 1

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A partir de la información identificada sobre su proyecto definir los siguientes aspectos:

0.Temática

1. Plataformas

2. Actores

3. Datos

4. Tecnología

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https://www.liberties.eu/es/stories/regulacion-ia/43740

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¿Por qué es la inteligencia artificial una cuestión emergente?

La industria de la inteligencia artificial (IA) está creciendo a una velocidad imparable. Los países compiten para ganar la "carrera de la IA". El presidente ruso, Vladimir Putin, cree que la nación que salga victoriosa "gobernará el mundo". La empresas están invirtiendo miles de millones de dólares para asegurarse la mayor cuota de mercado. Las simulaciones muestran que para 2030 cerca del 70% de las empresas habrán adoptado algún tipo de tecnología de IA. La razón es sencilla. Ya sea para modelar el cambio climático, seleccionar candidatos para un puesto de trabajo o predecir si alguien va a cometer un delito, la IA puede sustituir a los humanos y tomar decisiones de forma más rápida y barata.

Sin embargo, los sistemas de IA suponen una amenaza para nuestros derechos fundamentales. Por ejemplo, los que moderan los contenidos en las plataformas de las redes sociales pueden restringir la libertad de expresión de manera injusta e influir en el debate público. Las tecnologías de vigilancia masiva biométrica violan nuestro derecho a la privacidad y desalientan la participación democrática. Los algoritmos se basan en conjuntos masivos de datos personales, cuya recopilación, procesamiento y almacenamiento a menudo viola nuestros derechos de protección de datos. El sesgo algorítmico puede perpetuar las estructuras de desigualdad existentes en nuestras sociedades y suponer una mayor discriminación y alienación de las minorías. Un ejemplo de ello son los algoritmos de contratación (que se utilizan para seleccionar candidatos) que suelen preferir a los hombres sobre las mujeres y a las personas blancas sobre las negras, porque los datos de los que se alimentan dicen que los "candidatos exitosos" suelen ser hombres blancos.

Estos problemas se ven agravados por la complejidad de la IA. Aún no sabemos bien cuáles son los posibles riesgos que los sistemas de IA pueden implicar para nuestras sociedades. Jenna Burrell, investigadora de la Universidad de California, ha identificado tres tipos de opacidad de estos sistemas. Los que se mantienen intencionadamente opacos, porque las empresas o los Estados quieren mantener secretos. Los que son consecuencia del analfabetismo técnico, porque son demasiado complicados para que la sociedad en general los entienda. Y los que surgen de las complejas características de los algoritmos de aprendizaje automático. Es decir, aquellos que ni siquiera los programadores acaban de entender o captar.

Para prevenir o protegernos de estas amenazas, se debe regular la IA. A día de hoy, aún no se ha diseñado en ningún lugar un sistema de leyes que regulen específicamente el uso de la IA, permitiendo así que muchas empresas desarrollen sistemas que pueden generar daños a las personas con el fin de lucrarse. Algunos de estos sistemas ya existen y se utilizan. Debido a la falta de transparencia de las autoridades, a menudo no lo sabemos. Las fuerzas policiales de toda la UE utilizan tecnologías de reconocimiento facial y sistemas de policía predictiva. Como explicamos en otro artículo, estos sistemas contienen obligatoriamente un sesgo y, por ende, perpetúan la discriminación y la desigualdad.

En este artículo analizamos por qué es preciso regular el uso de la IA, qué tipo de regulación existe ya, qué debería contener una regulación y de qué depende el futuro de la misma.

¿Por qué es preciso regular la IA?

Debemos regular la IA por dos razones fundamentales. En primer lugar, porque gobiernos y empresas la utilizan para tomar decisiones que pueden generar un impacto significativo en nuestras vidas. Por ejemplo, los algoritmos que calculan el rendimiento escolar pueden tener un efecto devastador. En Reino Unido, el secretario de Estado de Educación utilizó un algoritmo para determinar la nota del examen final de los estudiantes de todo el país. El resultado: casi el 40 por ciento de los estudiantes recibieron notas más bajas que las emitidas previamente por sus profesores. Pero el algoritmo no solo era inexacto, sino que además favorecía a los alumnos de los colegios privados frente a los de los públicos. La IA también ha mostrado sus limitaciones en el sector privado. En otro caso, una tarjeta de crédito introducida por el gigante tecnológico Apple ofrecía límites de crédito más bajos para mujeres que para hombres. Los sistemas de IA que calculan la probabilidad de reincidencia y determinan la duración de las penas de prisión de las personas acusadas pueden alterar significativamente la vida de una persona. Sin una regulación adecuada, los sistemas tienen más probabilidad de ser inexactos y sesgados, ya que las empresas tienen menos incentivos para invertir en medidas de seguridad y garantizar la calidad y la imparcialidad de sus datos.

En segundo lugar, porque siempre que alguien toma una decisión que nos afecta, tiene una responsabilidad sobre la misma, debe rendir cuentas ante nosotros. La legislación de derechos humanos establece unas normas mínimas que todo el mundo reconoce y puede esperar y otorga a todas las personas el derecho a recurrir cuando se incumplen y se sufre un daño. Teóricamente, los gobiernos deben garantizar el respeto de estas normas y de que toda persona que las infrinja tiene que rendir cuentas, normalmente a través del derecho administrativo, civil o penal. Esto significa que todo el mundo, incluidas las empresas y los gobiernos, tienen que seguir ciertas normas a la hora de tomar decisiones. Cuando alguna persona se salta las normas acordadas y perjudica a otra, debe responder por ello. Sin embargo, ya existen indicios de que las empresas que están detrás de la IA pueden eludir la responsabilidad de los problemas que causan. Por ejemplo, cuando en 2018 un coche autónomo de Uber mató a una peatona, al principio no estaba claro quién sería el responsable. ¿El fabricante del coche, Uber o la persona que iba en el coche? A pesar de que los investigadores descubrieron que el coche tenía problemas de seguridad (no tenía en cuenta a los peatones que cruzaban la calle por lugares que no fueran pasos de cebra), Uber fue declarado " sin responsabilidad penal". Fue la persona al volante quien fue acusada de homicidio por negligencia, ya que estaba viendo un episodio de un programa de televisión.

¿Qué sabemos de las normativas regionales y nacionales existentes?

Como ya hemos mencionado, actualmente no existe una legislación específicamente diseñada para regular el uso de la IA. Más bien, los sistemas de IA se regulan por otras normativas existentes. Entre ellas, las leyes de protección de datos, de protección de los consumidores y de competencia en el mercado. Sí se han aprobado proyectos de ley para regular ciertos sistemas específicos de IA. En Nueva York, es posible que proximamente las empresas tengan que revelar cuándo utilizan algoritmos para elegir a sus empleados y varias ciudades de Estados Unidos ya han prohibido el uso de tecnologías de reconocimiento facial. En la UE, la Ley de Servicios Digitales tendrá un impacto significativo en el uso por parte de las plataformas en línea de algoritmos que clasifican y moderan el contenido, predicen nuestras preferencias personales y, en última instancia, deciden lo que leemos y vemos, los también llamados algoritmos de moderación de contenido.

Los gobiernos nacionales y municipales han comenzado a adoptar estrategias y a trabajar en nuevas leyes desde hace varios años, pero aún no se ha aprobado ninguna legislación. China, por ejemplo, desarrolló en 2017 una estrategia para convertirse en líder mundial en IA en 2030. En Estados Unidos, la Casa Blanca publicó diez principios para la regulación de la IA. Entre ellos figuran la promoción de "aplicaciones de IA seguras, sólidas y fiables", la participación pública y la integridad científica. Los organismos internacionales que asesoran a gobiernos, como la OCDE o el Foro Económico Mundial, han elaborado directrices éticas. El Consejo de Europa creó un Comité para desarrollar un marco jurídico para la IA.

Sin embargo, la propuesta más ambiciosa hasta ahora procede de la UE. El 21 de abril de 2021, la Comisión Europea presentó una propuesta de nueva ley sobre IA. El proyecto sugiere que se ilegalice el uso de la IA para fines considerados "inaceptables". Entre ellos, tecnologías de reconocimiento facial, los sistemas que se utilizan para clasificar a las personas en función de su "fiabilidad", y los sistemas que manipulan a las personas o explotan las vulnerabilidades de grupos específicos; por ejemplo, un juguete que utiliza la asistencia por voz para manipular a los niños para que hagan algo peligroso. El enfoque de la propuesta se basa en el riesgo: cuanto mayor sea el riesgo de una determinada utilización de la IA para nuestras libertades, más obligaciones de transparencia tendrá la autoridad o la empresa sobre el funcionamiento del algoritmo y de informar a los reguladores sobre cómo se ha utilizado. Aunque parezca que la Comisión Europea se toma en serio la regulación de los sistemas de IA perjudiciales, en realidad la propuesta antepone lo empresarial a los derechos fundamentales. Aunque la Comisión se jacte de afirmar que ha prohibido la tecnología de reconocimiento facial, la propuesta ofrece lagunas que permiten que las empresas y las autoridades la utilicen. Además, las obligaciones de transparencia para los sistemas de alto riesgo tienen un fallo importante: la tarea de comprobar si la IA implica riesgos se deja en manos de las propias empresas que crean estos sistemas. Son empresas con ánimo de lucro que tienen interés en ver sus productos en el mercado, por lo que es probable que resten importancia a los riesgos.

¿Qué debería contener la regulación de la IA?

Una regulación eficaz de la IA que proteja los derechos debe contener, como mínimo, las siguientes salvaguardas. En primer lugar, debe prohibir las tecnologías que violan nuestros derechos fundamentales, como la vigilancia masiva biométrica o los sistemas de policía predictiva. La prohibición no debe incluir excepciones que permitan que las empresas o a las autoridades públicas las empleen "bajo ciertas condiciones".

En segundo lugar, debe haber normas claras que establezcan exactamente la información que las empresas tienen que hacer pública acerca de sus productos, deben proporcionar una descripción detallada del propio sistema de IA. Desde información sobre los datos que utiliza, el proceso de desarrollo, la finalidad del sistema y dónde y quién lo utiliza. También es esencial que las personas expuestas a la IA tengan información sobre la misma, por ejemplo en el caso de los algoritmos de contratación. Los sistemas que pueden tener un impacto significativo en la vida de las personas deberían someterse a un escrutinio adicional y figurar en una base de datos de acceso público. Esto facilitaría que investigadores y periodistas puedan comprobar si las empresas y los gobiernos protegen adecuadamente nuestras libertades.

En tercer lugar, los individuos y organizaciones que protegen a los consumidores deben poder pedir responsabilidades a los gobiernos y a las empresas en caso de que provoquen problemas. Las normas existentes sobre responsabilidad debenadaptarse para reconocer que las decisiones son tomadas por un algoritmo y no por el usuario. Esto podría significar que la empresa que desarrolla el algoritmo tenga la obligación de comprobar los datos con los que se entrenan los algoritmos y las decisiones que toman para poder corregir los problemas.

En cuarto lugar, la nueva normativa debe garantizar la existencia de un organismo regulador que compruebe que las empresas y las autoridades cumplen las normas correctamente. Este organismo de control debe ser independiente y contar con los recursos y poderes necesarios para hacer su trabajo.

Por último, una regulación de la IA debe incluir asimismo las salvaguardas para proteger a los más vulnerables, establecer un sistema que permita que las personas que se han visto perjudicadas por sistemas de IA presenten una denuncia y obtengan una compensación. Y los trabajadores deberían tener derecho a actuar contra los sistemas de IA invasivos utilizados por su empresa sin temor a represalias.

¿De qué depende el futuro de la regulación de la IA?

Cuando la UE cree normas sobre IA, probablemente acabará marcando la pauta para el resto del mundo debido a todas las empresas que trabajan y tienen su sede en la UE. Por ello, tiene la gran responsabilidad de hacerlo bien, porque estas normas afectarán la forma en que se utilizan los sistemas de IA en partes del mundo menos democráticas. Por ejemplo, los algoritmos que pretenden predecir la orientación sexual de una persona pueden llevar a la muerte a personas en países en los que ser gay sigue estando castigado con la muerte.

Ahora son los responsables políticos y los dirigentes de la UE quienes deben elaborar normas que mejoren nuestra calidad de vida y fomenten la igualdad. Los negociadores de la UE pueden sentir la tentación de adoptar sistemas de IA porque creen que puede suponer un ahorro o porque estimulará la economía. Pero los atajos en los servicios públicos o utilizar la IA cuando no conlleva ningún beneficio social acabarán perjudicando nuestro modo de vida y las libertades que valoramos. La pregunta que debe hacerse la UE es cómo pueden nuestras sociedades utilizar la IA para llevar a cabo nuestros derechos y libertades.

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Regulación de la IA: Situación actual y posibilidades futuras

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Gobiernos y empresas utilizan la inteligencia artificial para tomar decisiones que pueden causar un impacto significativo en nuestras vidas. Para protegernos, y por una tecnología sin manipulaciones ni prejuicios, se debe regular la IA.

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https://www.sage.com/es-es/blog/ley-ia-union-europea-regulacion-inteligencia-artificial/

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La Ley de IA regulará el uso de Inteligencia Artificial en la UE, siendo pionera a nivel mundial.

La UE pretende regular la IA para garantizar mejores condiciones de desarrollo y uso de esta tecnología.

La prioridad es garantizar que los sistemas sean seguros, transparentes y trazables.

Contenido del post

1. Así trata de regular la UE la Inteligencia Artificial

2. Los principios en los que se basa la ley de IA

3. La regulación en función de los niveles de riesgo

4. La IA generativa

Desde los 90, con Internet omnipresente, surgieron pocas tecnologías tan influyentes en ética y leyes. Entre estas pocas y selectas se encuentra la Inteligencia Artificial.

El amplio potencial de las tecnologías de IA plantea cuestiones acerca de la regulación y las reglas de uso. Las preguntas surgen en torno a la necesidad de establecer normativas y directrices que rijan las aplicaciones y el desarrollo de la IA. Se pone en evidencia la importancia de que exista una Ley de IA.
¡TUITÉALO! La Unión Europea define "reglas del juego" con la Ley de IA para regular su uso, priorizando seguridad, transparencia y trazabilidad.
Como parte de su estrategia digital, la UE quiere regular la Inteligencia Artificial (IA) para garantizar mejores condiciones de desarrollo y uso. La IA ofrece beneficios en asistencia sanitaria, transporte seguro y limpio, fabricación eficiente y energía sostenible. Pero también puede suponer un riesgo ético que la UE quiere evitar.

1) Así trata de regular la UE la Inteligencia Artificial

La prioridad del Parlamento es garantizar que los sistemas de IA utilizados en la UE sean:

seguros,

transparentes,

trazables,

no discriminatorios y,

respetuosos con el medio ambiente.

Los sistemas de IA deben ser supervisados por personas en lugar de por la automatización, para evitar resultados perjudiciales.

El Parlamento también quiere establecer una definición de IA uniforme y tecnológicamente neutra, que pueda aplicarse a futuros sistemas de IA.

La Unión Europea ha emprendido una importante iniciativa al desarrollar y promover una regulación exhaustiva de los distintos ámbitos de la IA. La propuesta de ley europea, la Ley de IA, se publicó en abril de 2021. Esta normativa:

Establece obligaciones materiales para los desarrolladores y usuarios de tecnologías de IA.

Impone multas severas a las empresas que incumplan las obligaciones. Las sanciones podrían ir hasta los 30 millones de euros o el 6 % de la facturación anual por cada infracción.

Al igual que el GDPR, la Ley de IA se aplica a empresas no europeas que desarrollen productos basados en IA para uso en Europa. La Ley de IA muestra un claro potencial de convertirse en un estándar para las normativas específicas de IA.

2) Los principios en los que se basa la ley de IA

El propósito de esta ley es:

asegurar la seguridad,

transparencia,

trazabilidad,

no discriminación,

respeto al medio ambiente

y supervisión humana de los sistemas de Inteligencia Artificial utilizados en la UE.

Los principios son detallados de la siguiente manera:

Sistemas Seguros. Se enfatiza la necesidad de aplicar precaución a tecnologías disruptivas como la IA para mitigar riesgos asociados. Según Jordi Ferrer, profesor y abogado en Derecho Digital, se requieren restricciones de seguridad para la privacidad y ciberseguridad.

Transparencia Garantizada. Es crucial para corregir prácticas inapropiadas, especialmente en la recopilación de datos y el entrenamiento de sistemas de IA.

Trazabilidad del Sistema. Es importante entender y rastrear la evolución de los sistemas de IA para poder investigar su funcionamiento.

No Discriminación Garantizada. Los sistemas de IA deben evitar prejuicios injustos. Estos podrían tener efectos negativos como marginar a grupos vulnerables o agravar la discriminación existente.

Respeto al Medio Ambiente. Dado que los sistemas de IA consumen mucha energía, es esencial considerar su impacto en la sostenibilidad ambiental. Ferrer destaca la importancia de equilibrar la eficiencia energética.

3) La regulación en función de los niveles de riesgo

La normativa europea establece obligaciones para proveedores y usuarios en función del nivel de riesgo de la Inteligencia Artificial. Aunque muchos sistemas de IA plantean un riesgo mínimo, es necesario evaluarlos.

Los sistemas de IA de riesgo inaceptable son los que se consideran una amenaza para las personas y estarán prohibidos. Incluyen:

1. Manipulación cognitiva del comportamiento de personas o grupos vulnerables. Por ejemplo, juguetes activados por voz que fomentan comportamientos peligrosos en los niños.

2. Scoring social. Clasificación de personas en función de su comportamiento, estatus socioeconómico o características personales.

3. Sistemas de identificación biométrica en tiempo real y a distancia. Como el reconocimiento facial.

Se permiten excepciones, como la identificación biométrica remota "a posteriori" para perseguir delitos graves, con aprobación judicial.

Los sistemas de IA perjudiciales serán de alto riesgo y se clasificarán en dos categorías según seguridad y derechos fundamentales:

1. Sistemas de IA que se utilicen en productos incluidos en la legislación de la UE sobre seguridad de los productos. Esto incluye juguetes, aviación, automóviles, dispositivos médicos y ascensores.

2. Sistemas de Inteligencia Artificial pertenecientes a ocho ámbitos específicos que deberán registrarse en una base de datos de la UE:

Identificación biométrica y categorización de personas físicas.

Gestión y explotación de infraestructuras críticas.

Educación y formación profesional.

Empleo, gestión de trabajadores y acceso al autoempleo.

Acceso y disfrute de servicios privados esenciales y servicios y prestaciones públicas.

Cumplimiento de la ley.

Gestión de la migración, el asilo y el control de fronteras.

Asistencia en la interpretación jurídica y la aplicación de la ley.

Todos los sistemas de IA de alto riesgo serán evaluados antes de su comercialización y en su ciclo de vida.

4) La IA generativa

La Ley de IA de la UE también presta atención a la IA generativa, como ChatGPT, que tendría que cumplir requisitos de transparencia. Entre ellos, destaca:

El hecho de revelar que el contenido ha sido generado por IA.

Se tendrá que diseñar el modelo para evitar que genere contenidos ilegales.

Se deberán publicar resúmenes de los datos protegidos por derechos de autor, utilizados para el entrenamiento.

La ley establece altos estándares para asegurar la seguridad, transparencia y equidad de la IA, destacando la supervisión humana y responsabilidad ambiental. La Unión Europea lidera el camino hacia una IA que impulse un futuro inclusivo, ético y sostenible.

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Ley de IA: La UE define las reglas del juego I Sage Advice

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Descubre la pionera Ley de IA de la UE que mejora la seguridad, transparencia y liderazgo mundial en regulación de Inteligencia Artificial.