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Ventajas y Desventajas de LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Ventajas y Desventajas de LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

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Realizaremos un análisis exhaustivo de las ventajas y desventajas de la Inteligencia Artificial

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Inteligencia artificial: ventajas y desventajas

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¿Es la IA una revolución en las Bibliotecas?

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¿Es la IA una revolución en las Bibliotecas?

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En la era de la información, el diluvio de datos puede ser abrumador. Aquí es donde la inteligencia artificial (IA) emerge como una solución innovadora en las bibliotecas. No se trata solo de una herramienta para gestionar información, sino un catalizador que enriquece y personaliza la experiencia de los usuarios. Este artículo se adentra en cómo la IA está redefiniendo el acceso al conocimiento en bibliotecas, ofreciendo soluciones efectivas y atractivas para usuarios desorientados en un mar de información.

Desentrañando la IA Bibliotecaria

Definición y Alcance

Una IA bibliotecaria es un sistema avanzado que asiste en tareas bibliotecarias y de atención al usuario. Sus funciones clave incluyen:

Búsqueda y Recuperación Eficiente: La IA analiza grandes bases de datos para encontrar información relevante de forma rápida y precisa.

Organización Automatizada de Datos: Emplea algoritmos para clasificar y etiquetar recursos, facilitando su acceso.

Interacción Directa con Usuarios: A través de chatbots y asistentes virtuales, la IA responde a consultas comunes, ofreciendo una experiencia de usuario optimizada.

Ventajas para los Usuarios

Implementación de la IA en el Mundo Bibliotecario

Casos de Éxito

Bibliotecas Académicas: Implementan IA para facilitar la investigación académica, ofreciendo acceso rápido a documentos y publicaciones relevantes.

Bibliotecas Públicas: Utilizan chatbots para asistir a los usuarios en horarios extendidos, mejorando la accesibilidad y la eficiencia del servicio.

Desafíos y Estrategias

Herramientas de IA para Bibliotecas del Siglo XXI

Innovaciones y Aplicaciones

Consejos para una Implementación Exitosa

Historias de Éxito: Usuarios Beneficiados por la IA

Testimonios y Experiencias

Impacto en la Sociedad

Proyecciones Futuras: La IA en Bibliotecas

Tendencias y Desarrollos Futuros

Potencial a Largo Plazo

Conclusión

La implementación de la IA en las bibliotecas es una realidad tangible que está revolucionando la forma en que accedemos y gestionamos la información. Con su capacidad para personalizar la experiencia del usuario y optimizar la gestión de recursos, la IA se ha convertido en un recurso inestimable en el ámbito bibliotecario. A medida que continuamos explorando y perfeccionando estas herramientas, se abren nuevas posibilidades para enriquecer nuestras experiencias de aprendizaje y descubrimiento, marcando el comienzo de una nueva era en la gestión del conocimiento.

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La Revolución de la IA en Bibliotecas: Un Puente hacia el Conocimiento Accesible y Personalizado - BibliotecarIA

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Este artículo se adentra en cómo la IA está redefiniendo el acceso al conocimiento en bibliotecas con soluciones efectivas y atractivas.

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«La Inteligencia artificial es el mayor reto y la mayor oportunidad que tiene hoy la humanidad. Entender los beneficios de esta gran revolución es clave para gestionar su impacto en la salud, la educación y el medioambiente. Estamos en apenas el principio de lo que será la IA «

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LOS CASOS MÁS INCREÍBLES DE LA TECNOLOGÍA 

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LOS CASOS MÁS INCREÍBLES DE LA TECNOLOGÍA 

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¿Qué es la inteligencia artificial (IA)?

La inteligencia artificial aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana

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Tipos de inteligencia artificial: IA débil frente a IA fuerte

La IA débil, también llamada IA estrecha o Inteligencia artificial estrecha (ANI), es una IA entrenada y enfocada para realizar tareas específicas. La IA débil impulsa la mayor parte de la IA que nos rodea hoy. "Estrecho" podría ser un descriptor más preciso para este tipo de IA, ya que no tiene nada de débil; permite algunas aplicaciones muy potentes, como Siri de Apple, Alexa de Amazon, IBM Watson y vehículos autónomos.

La IA robusta está conformada por la inteligencia artificial general (IAG) y la superinteligencia artificial (SIA). La inteligencia artificial general (IAG), o la IA general, es una forma teórica de IA en la que una máquina tendría una inteligencia igual a la de los humanos; sería autoconsciente y tendría la capacidad de resolver problemas, aprender y planificar para el futuro. La superinteligencia artificial (SIA), también conocida como superinteligencia, superaría la inteligencia y la capacidad del cerebro humano.

Si bien la IA robusta todavía es completamente teórica y no tiene ejemplos prácticos de uso actualmente, no significa que los investigadores de IA no estén también explorando su desarrollo. Mientras tanto, los mejores ejemplos de la SIA provienen de la ciencia ficción, como HAL, la malévola computadora superhumana en 2001: Odisea del espacio.

Aprendizaje profundo vs. Aprendizaje automático

Dado que el deep learning y el machine learning tienden a ser utilizados indistintamente, vale la pena señalar sus diferencias. Como se mencionó anteriormente, ambos son subcampos de la inteligencia artificial, y el deep learning es en realidad un subcampo del machine learning.

En realidad, el aprendizaje profundo se compone de redes neuronales. "Profundo" en el deep learning se refiere a una red neuronal compuesta por más de tres capas (que incluirían las entradas y la salida), que se puede considerar un algoritmo de deep learning.
La diferencia entre el deep learning y el machine learning es cómo aprende cada algoritmo.
El deep learning automatiza gran parte de la fase de extracción de características del proceso, lo que elimina parte de la intervención humana manual necesaria y permite el uso de conjuntos de datos más grandes. El deep learning se podría considerar como "machine learning escalable", tal como Lex Fridman señaló en la misma conferencia del MIT mencionada anteriormente.

El machine learning tradicional, o "non-deep", depende más de la intervención humana para aprender. Los expertos humanos determinan la jerarquía de características para comprender las diferencias entre las entradas de datos, lo que por lo general requiere más datos estructurados para aprender.

El "deep" machine learning puede utilizar los conjuntos de datos etiquetados, también conocidos como aprendizaje supervisado, para informar a su algoritmo, pero no requiere necesariamente un conjunto de datos etiquetados. Puede ingerir datos no estructurados en su forma original (como por ejemplo texto o imágenes) y puede determinar automáticamente la jerarquía de características que distinguen diferentes categorías de datos.

A diferencia del machine learning, no requiere intervención humana para procesar datos, lo que permite escalarlo de maneras más interesantes.

El auge de los modelos generativos

La IA generativa se refiere a modelos de aprendizaje profundo que pueden tomar datos sin procesar; digamos, toda Wikipedia o los trabajos recopilados de Rembrandt, y "aprender" a generar resultados estadísticamente probables cuando se le solicite. En un alto nivel, los modelos generativos codifican una representación
simplificada de sus datos de capacitación y los extraen para crear un nuevo trabajo similar,
pero no idéntico, a los datos originales.

Los modelos generativos se han utilizado durante años en estadísticas para analizar datos numéricos. Sin embargo, el auge del aprendizaje profundo permitió ampliarlos a imágenes, voz y otros tipos de datos complejos. Entre la primera clase de modelos que lograron esta hazaña cruzada se encuentran los autocodificadores variacionales, o VAE, introducidos en el 2013. Los VAE fueron los primeros modelos de aprendizaje profundo que se usaban ampliamente para generar imágenes y discursos realistas.

"Los VAEs abrieron las puertas al modelado generativo profundo haciendo que los modelos sean más fáciles de
escalar", dijo Akash Srivastava, experto en IA generativa del MIT-IBM watsonx AI Lab.
"Gran parte de lo que hoy pensamos como IA generativa comenzó aquí".

Los primeros ejemplos de modelos, como GPT-3, BERT o DALL-E 2, han demostrado lo que es posible. El futuro son modelos capacitados en un amplio conjunto de datos no etiquetados que se pueden utilizar para diferentes tareas, con un ajuste mínimo de precisión. Los sistemas que ejecutan tareas específicas en un solo dominio están dando paso a una IA amplia que aprende de manera más general y funciona en todos los dominios y problemas. Los modelos fundacionales, entrenados en grandes conjuntos de datos sin etiquetar y ajustados para una variedad de aplicaciones, están impulsando este cambio.

Cuando se trata de IA generativa, se predice que el modelo fundacional acelerarán drásticamente
la adopción de IA en la empresa. La reducción de los requisitos de etiquetado hará que sea mucho
más fácil para las empresas sumergirse en ella, y la automatización altamente precisa y eficiente impulsada por la IA que permiten significará que muchas más empresas podrán desplegar la IA en una gama más amplia de situaciones de misión crítica. Para IBM, la esperanza es que el poder del modelo fundacional pueda eventualmente llevarse a todas las empresas en un entorno de nube híbrida sin fricciones.

Aplicaciones de inteligencia artificial

Hoy en día existen numerosas aplicaciones prácticas de sistemas de IA. Algunos de los ejemplos más comunes son:

1. Reconocimiento del habla

2. Servicio al cliente

3. Visión artificial

4. Motores de recomendaciones

Reconocimiento del habla
También denominado reconocimiento automático de voz (ASR), reconocimiento de voz por computadora o conversión de voz a texto, es una funcionalidad que utiliza el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar el habla humana y trasladarla a un formato escrito.

Muchos dispositivos móviles incorporan el reconocimiento del habla en sus sistemas para realizar búsquedas por voz, por ejemplo, Siri, o proporcionar más accesibilidad en torno a los mensajes de texto.
Servicio al cliente
Los agentes virtuales en línea están reemplazando a los agentes humanos en la experiencia del cliente. Responden a preguntas frecuentes de diferentes temas (como el envío) o proporcionan asesoramiento personalizado, realizan venta cruzada de productos o sugieren tallas para los usuarios, cambiado la forma de interactuar con los clientes en los sitios web y las plataformas de redes sociales.

Algunos ejemplos incluyen bots de mensajería en sitios de comercio electrónico con agentes virtuales, aplicaciones de mensajería (como Slack y Facebook Messenger) y tareas generalmente realizadas por asistentes virtuales y asistentes de voz.
Visión artificial
Esta tecnología de IA permite que las computadoras y los sistemas obtengan información significativa de imágenes digitales, videos y otras entradas visuales, y que actúen con base en ellas.

Esta capacidad de proporcionar recomendaciones lo distingue de las tareas de reconocimiento de imágenes. Impulsada por redes neuronales convolucionales, la visión artificial se puede aplicar en el etiquetado de fotos en redes sociales, las imágenes radiológicas en la salud y los vehículos autónomos en la industria automotriz.
Motores de recomendaciones
Utilizando datos del comportamiento pasado de los consumidores, los algoritmos de IA pueden ayudar a descubrir tendencias de datos para desarrollar estrategias de venta cruzada más eficaces.

Esto se usa para que los minoristas en línea puedan hacer recomendaciones adicionales relevantes a los clientes durante el proceso de compra.
Comercio bursátil automatizado
Diseñado para optimizar las carteras de acciones, las plataformas bursátiles de alta frecuencia impulsadas por IA hacen miles o incluso millones de operaciones por día sin intervención humana.

Historia de la inteligencia artificial: fechas y nombres clave

La idea de "una máquina que piensa" se remonta a la antigua Grecia. Pero, desde la aparición de la computación electrónica (y en relación con algunos de los temas tratados en este artículo), ha habido acontecimientos importantes e hitos en la evolución de la inteligencia artificial:

1950: Alan Turing publica Computing Machinery and Intelligence. En el artículo, Turing, famoso por haber descifrado el código ENIGMA de los nazis durante la Segunda Guerra Mundial, propone responder a la pregunta "¿pueden pensar las máquinas?". e introduce la Prueba de Turing para determinar si una computadora puede demostrar la misma inteligencia (o los resultados de la misma inteligencia) que un humano. El valor de la prueba de Turing ha sido objeto de debate desde entonces.

1956: John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial" en la primera conferencia de IA en el Dartmouth College. (Posteriormente, McCarthy inventaría el lenguaje Lisp). Ese mismo año, Allen Newell, JC Shaw y Herbert Simon crearon Logic Theorist, el primer programa de software de inteligencia artificial que funcionó.

1967: Frank Rosenblatt crea el Mark 1 Perceptron, la primera computadora basada en una red neuronal que "aprendió" mediante prueba y error. Apenas un año después, Marvin Minsky y Seymour Papert publican un libro titulado Perceptrons, que se convierte en el trabajo de referencia en redes neuronales y, al menos por un tiempo, en un argumento contra futuros proyectos de investigación de redes neuronales.

1980: Las redes neuronales que utilizan un algoritmo de retropropagación para entrenarse a sí mismas se utilizan ampliamente en aplicaciones de IA.

1997: El sistema Deep Blue de IBM vence al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, en una partida de ajedrez (y revancha).

2011: IBM Watson vence a los campeones Ken Jennings y Brad Rutter en Jeopardy!

2015: La supercomputadora Minwa de Baidu usa un tipo especial de red neuronal profunda, llamada red neuronal convolucional, para identificar y categorizar imágenes con una mayor precisión que el promedio humano.

2016: El programa AlphaGo de DeepMind, impulsado por una red neuronal profunda, vence a Lee Sodol, el campeón mundial de Go, en un partido de cinco juegos. La victoria es significativa dado el gran número de movimientos posibles a medida que el juego progresa (¡más de 14,5 billones después de solamente cuatro movimientos!). Más tarde, Google compró DeepMind por USD 400 millones.

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¿Qué es la Inteligencia Artificial (IA)? | IBM

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La inteligencia artificial aprovecha computadoras y máquinas para imitar las capacidades de resolución de problemas y toma de decisiones de la mente humana.

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Guía Universitaria México: Elige tu Futuro Académico

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¿A quién no le gustaría descifrar un pergamino del siglo XII? ¿Consultar el manuscrito más antiguo del mundo? ¿Interpretar un códice latino? Todo ello es posible sólo con la ayuda de internet, visitando una biblioteca digital. Proyecto Gutenberg, Cervantes Virtual, Europeana o Google books son solo algunos ejemplos de bibliotecas que recurren a la inteligencia artificial y que abren sus puertas para ayudarte a profundizar en tus materias favoritas.

Museos, archivos y bibliotecas virtuales están descubriendo y aplicando las facilidades que les ofrece la Inteligencia Artificial. En la actualidad, el aprendizaje automático es una de las innovaciones que puede suponer un gran progreso en la forma de acceder y consultar catálogos y fuentes bibliográficas.

Estas tecnologías no solo son herramientas que atañen a complejas empresas enfocadas a la innovación. Y es que, la introducción de la IA en las universidades y en la gestión de archivos y catálogos de bibliotecas está demostrando todas las funcionalidades y ventajas que ofrece.

Cómo se emplea la IA en el ámbito de las bibliotecas y universidades

1. Sofisticar la clasificación de archivos

Mejorar los sistemas para la recuperación de información, reconocimiento óptico de caracteres o el reconocimiento espacial. Asimismo, La IA ha mejorado drásticamente la capacidad de las bibliotecas para organizar y encontrar información. Algoritmos de búsqueda inteligente permiten a los usuarios acceder a materiales relevantes de manera rápida y precisa.

2. Integrar chatbots que mejoren la interacción con los estudiantes

Entender la intención de las personas que recurran a la consulta de archivos, de manera que se les dé toda la información disponible, de forma eficaz.

3. Fomentar la ética de datos

Las bibliotecas con la IA buscan amplificar los objetivos de su trabajo, fomentando la justicia social, la libertad intelectual y el acceso abierto a archivos e información.

4. Crear talleres que fomenten el empleo de la Inteligencia Artificial

Aprovechar la IA para generar el aprendizaje colaborativo en torno a ella, con la implicación de estudiantes de posgrado e investigadores.

5. Apostar por la IA social

Incentivar desde la Universidad el cómo aplicar el pensamiento crítico en la IA y saber combinar los aspectos técnicos con los valores sociales.

6. Empoderar a la comunidad universitaria

Proporcionar a estudiantes y personal las herramientas sobre cómo se va a emplear la IA, de manera que ganen competencias y sean más útiles en el nuevo mercado laboral.

El top 7 de las bibliotecas digitales

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6 usos de la Inteligencia Artificial en las bibliotecas

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Cervantes Virtual, Europeana o Google books son solo algunos ejemplos de bibliotecas que recurren a la inteligencia artificial.

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En este breve pero informativo video, te llevamos en un emocionante viaje hacia el corazón de la IA.

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Los algoritmos ya reconocen la enfermedad de Parkinson y el cáncer, conducen automóviles y aviones. ¿Qué nos depara el futuro? ¿Cómo cambiará nuestra sociedad?

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¿De qué es capaz la inteligencia artificial?  | DW Documental

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La inteligencia artificial supera el entendimiento humano en tareas específicas. (Imagen Ilustrativa Infobae)

La inteligencia artificial (IA) está transformando nuestro mundo a un ritmo asombroso. Desde chatbots que mantienen conversaciones fluidas hasta algoritmos que superan a los humanos en tareas complejas, los avances en IA son cada vez más impresionantes. El Artificial Intelligence Index Report 2024, publicado por el Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford, ofrece una visión completa de este vertiginoso progreso y sus implicaciones.

El informe destacó que la IA superó el rendimiento humano en varios puntos de referencia, como la clasificación de imágenes, el razonamiento visual y la comprensión del inglés. Sin embargo, todavía se queda atrás en tareas más complejas, como las matemáticas a nivel competitivo y el razonamiento visual del sentido común.

A medida que la IA se vuelve más capaz, los puntos de referencia existentes quedan rápidamente obsoletos, lo que plantea la necesidad de nuevas formas de evaluación.

La industria sigue dominando la investigación de vanguardia en IA, con 51 modelos notables de aprendizaje automático producidos en 2023, en comparación con solo 15 de la academia.

Estados Unidos lidera como fuente de los principales modelos de IA, con 61 modelos notables originados en instituciones estadounidenses, superando con creces los 21 de la Unión Europea y los 15 de China. Gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Anthropic están a la vanguardia de este rápido progreso.

A medida que el rendimiento se dispara, también lo hacen los costos. Entrenar modelos de IA de última generación como GPT-4 de OpenAI y Gemini Ultra de Google cuesta decenas o incluso cientos de millones de dólares.

Estos sistemas también plantean preocupaciones sobre el uso intensivo de energía y agua necesario para ejecutarlos. Además, la creciente demanda de datos de entrenamiento de alta calidad plantea la posibilidad de que se agoten los suministros en los próximos años.

Estudios recientes sugirieron que la IA está mejorando la productividad de los trabajadores y la calidad de su trabajo. Estos sistemas también tienen el potencial de cerrar la brecha de habilidades entre trabajadores de baja y alta calificación.

En el ámbito científico, aplicaciones innovadoras de IA como AlphaDev (desarrollado por Google) y GNoME están acelerando el descubrimiento y el progreso en diversos campos.

La IA mejora la productividad y calidad del trabajo científico y cotidiano. (Imagen Ilustrativa Infobae)

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más poderosa y omnipresente, surgen preocupaciones éticas sobre cómo se desarrolla y utiliza. La falta de evaluaciones robustas y estandarizadas para la responsabilidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) complica los esfuerzos para comparar sistemáticamente los riesgos y limitaciones de los principales modelos de IA.

En respuesta a estas preocupaciones, el número de regulaciones relacionadas con la IA en Estados Unidos ha aumentado drásticamente, pasando de una sola regulación en 2016 a 25 en 2023.

A medida que esta tecnología se adentra en la conciencia pública, las personas de todo el mundo son cada vez más conscientes de su potencial impacto.

Una encuesta de Ipsos mostró que la proporción de personas que creen que la IA afectará dramáticamente sus vidas en los próximos tres a cinco años ha aumentado del 60% al 66% en el último año. Además, el 52% expresa nerviosismo hacia los productos y servicios de inteligencia artificial, lo que marca un aumento de 13 puntos porcentuales desde 2022.

A pesar de estos desafíos y preocupaciones, el entusiasmo por la IA generativa está en auge. La inversión en este campo casi se octuplicó de 2022 a 2023, alcanzando los 25.200 millones de dólares.

Grandes actores del espacio de la IA generativa, como OpenAI, Anthropic, Hugging Face e Inflection, reportaron importantes rondas de recaudación de fondos.

El informe Artificial Intelligence Index 2024 vislumbró un panorama de rápido progreso, tremendo potencial y desafíos complejos. A medida que la IA continúa transformando nuestro mundo, será crucial abordar las implicaciones éticas, regulatorias y socioeconómicas para garantizar que esta poderosa tecnología beneficie a la humanidad de manera responsable y equitativa.

El informe de Stanford resalta los avances y riesgos de la IA, enfatizando la necesidad de un desarrollo ético y colaborativo para abordar los desafíos y aprovechar sus beneficios. (Imagen ilustrativa Infobae)

El Artificial Intelligence Index Report 2024 de Stanford subrayó estos crecientes riesgos y desafíos que acompañan a los rápidos avances en IA:

- Falta de evaluaciones robustas y estandarizadas para garantizar la responsabilidad y la seguridad de los modelos de inteligencia artificial.

- Preocupaciones éticas relacionadas con el desarrollo y uso de la IA, incluyendo sesgos potenciales, privacidad, transparencia y el impacto en el empleo.

- Altos costos y requisitos energéticos de los modelos avanzados de IA que plantean interrogantes sobre la sostenibilidad y la accesibilidad.
Para abordar estos riesgos crecientes, será crucial:
- Desarrollar pautas éticas sólidas.

- Aumentar la supervisión regulatoria.

- Fomentar una mayor colaboración entre la industria, la academia y los responsables políticos.

Aunque el informe pinta un panorama impresionante de los rápidos avances en IA, también reconoce las significativas incertidumbres que rodean el futuro de esta tecnología:

- El vasto potencial de la tecnología generativa para transformar numerosos aspectos de la sociedad, desde la industria hasta la atención médica.

- La trayectoria exacta y las implicaciones finales de estos desarrollos siguen siendo difíciles de predecir.

- Complejas cuestiones éticas, legales y socioeconómicas que requerirán una cuidadosa navegación.
Abordar estas preguntas sobre el futuro de la IA requerirá:
- Investigación continua, diálogo y colaboración multidisciplinaria.

- Gestionar activamente su desarrollo y adopción.

- Aprovechar sus beneficios y navegar sus desafíos.

La demanda de datos de entrenamiento para IA podría superar la oferta disponible (Imagen ilustrativa Infobae)

Un estudio reciente realizado por Pew Research Center arrojó luz sobre la adopción y los patrones de uso de ChatGPT en los Estados Unidos.

La investigación revela que una parte significativa de la población adulta experimentó con esta herramienta de inteligencia artificial, utilizándola para una variedad de propósitos tanto personales como profesionales.
Algunas consideraciones:
- Adopción generalizada: aproximadamente el 15% de los adultos estadounidenses ha utilizado ChatGPT, lo que representa a unos 39 millones de personas. Este nivel de adopción es notable considerando que la herramienta se lanzó hace relativamente poco tiempo.

- Demografía de los usuarios: los adultos jóvenes y aquellos con mayores niveles de educación tienen más probabilidades de haber probado ChatGPT.

Alrededor del 27% de los adultos menores de 30 años y el 29% de los graduados universitarios han usado la herramienta, en comparación con el 6% de los mayores de 50 años y el 8% de aquellos sin título universitario.

- Usos creativos y de escritura: muchos estadounidenses han aprovechado ChatGPT para tareas creativas y relacionadas con la escritura. Aproximadamente el 46% de los usuarios ha empleado la herramienta para redactar, editar o generar ideas para diversos tipos de contenido, como correos electrónicos, ensayos, historias y poemas.

- Búsqueda de información y resolución de problemas: ChatGPT también se ha convertido en un recurso popular para buscar información y obtener ayuda en la resolución de problemas.

Alrededor del 44% de los usuarios ha recurrido a la herramienta para investigar temas específicos o encontrar respuestas a preguntas, mientras que el 31% la ha utilizado para recibir asistencia en la solución de problemas.

- Usos profesionales y educativos: además de las aplicaciones personales, ChatGPT ha encontrado su lugar en entornos profesionales y educativos.

Aproximadamente el 21% de los usuarios ha utilizado la herramienta para tareas relacionadas con su trabajo, mientras que el 18% la ha empleado con fines educativos o de aprendizaje.

La investigación de Pew Research Center nos muestra que ChatGPT ha ganado una base de usuarios significativa en los Estados Unidos, con adultos jóvenes y educados a la vanguardia de la adopción. Los estadounidenses han encontrado una amplia gama de aplicaciones para la herramienta, desde la creación de contenido y la búsqueda de información hasta usos profesionales y educativos.

A medida que ChatGPT y otras tecnologías de IA, como Google Gemini, Meta AI entre otras, continúan evolucionando, es probable que su impacto en la vida diaria de las personas siga creciendo.

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Inteligencia Artificial en 2024: avances asombrosos, desafíos complejos y un futuro incierto

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Chatbots elocuentes, algoritmos prodigiosos y una inversión desbocada: el panorama de la IA este año es tan impresionante como desconcertante. El último informe de Stanford explora este territorio en constante expansión, destacando avances notables, riesgos crecientes y un porvenir incierto