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ElevenLabs

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ChatGPT es un modelo de inteligencia artificial de OpenAI que sirve para interactuar con humanos, responder preguntas, generar textos coherentes, escribir o depurar código, ayudar en tareas educativas y de investigación, potenciar la creatividad, organizar información y servir como herramienta de atención al cliente. Su principal función es procesar el lenguaje natural para comprender y generar respuestas similares a las de una persona real, de manera sencilla y accesible para diversos usuarios.

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meta AI

Meta AI es el asistente de inteligencia artificial desarrollado por Meta (anteriormente conocida como Facebook), integrado en aplicaciones como WhatsApp, Instagram, Facebook y Messenger. Impulsado por el modelo Llama 3, Meta AI permite a los usuarios interactuar con la IA para obtener respuestas a preguntas, generar contenido creativo, traducir mensajes y realizar tareas como transcribir notas de voz o crear imágenes a partir de descripciones textuales. En WhatsApp, se puede acceder a Meta AI tocando el ícono de círculo azul en la parte superior de la pantalla de inicio o mencionando @MetaAI en un chat. Además, Meta ha lanzado "Vibes", un feed de videos cortos generados por IA, que permite a los usuarios explorar, remixar y compartir contenido creativo. Esta función está disponible en más de 40 países, excluyendo el Reino Unido, y busca fomentar la creatividad y la experimentación con herramientas de medios impulsadas por IA.

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La Inteligencia Artificial (IA) es la rama de la tecnología que busca crear sistemas o programas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, reconocer patrones o tomar decisiones.

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La inteligencia artificial (abreviado: IA), en el contexto de las ciencias de la computación, es una disciplina y un conjunto de capacidades cognoscitivas e intelectuales expresadas por sistemas informáticos o combinaciones de algoritmos cuyo propósito es la creación de máquinas que imiten la inteligencia humana.

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Es cuando una computadora o programa puede imitar la inteligencia humana para aprender, decidir o resolver problemas. Ejemplo cotidiano: Spotify recomendándote canciones según lo que escuchás.

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La app de Gemini para dispositivos móviles te da acceso directo a la mejor familia de modelos de IA de Google en tu dispositivo. Podrás hacer lo siguiente: Obtener ayuda para escribir, intercambiar ideas, aprender y mucho más. Resumir contenido y encontrar información rápidamente en Gmail o Google Drive. Es gratuita

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La app de Gemini para dispositivos móviles te da acceso directo a la mejor familia de modelos de IA de Google en tu dispositivo. Podrás hacer lo siguiente: Obtener ayuda para escribir, intercambiar ideas, aprender y mucho más. Resumir contenido y encontrar información rápidamente en Gmail o Google Drive. Es gratuita

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Grammarly es una inteligencia artificial que ayuda a mejorar tus textos escritos. Revisa ortografía, gramática, puntuación y estilo, y también puede sugerir palabras más precisas o frases más claras. Funciona analizando tu texto y comparándolo con millones de ejemplos correctos para darte recomendaciones. Por ejemplo, cuando escribís un correo o una tarea, Grammarly te marca errores o te sugiere cómo hacerlo más claro y profesional. Tiene una versión gratuita con funciones básicas y una paga con herramientas más avanzadas, como revisar estilo y tono. Su ventaja es que ayuda a escribir mejor y más rápido, aunque no siempre entiende todo el contexto, por lo que algunas sugerencias pueden no ser correctas.

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La Inteligencia Artificial (IA) es un área de la tecnología que se dedica a desarrollar máquinas o programas que pueden hacer cosas que normalmente haría una persona usando su inteligencia. Por ejemplo, aprender de la experiencia, pensar para resolver problemas, identificar patrones o tomar decisiones por sí mismos.

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La historia de la Inteligencia Artificial (IA) comenzó con ideas antiguas sobre autómatas, pero se formalizó en el siglo XX con Alan Turing y su concepto de las máquinas pensantes, seguido por la Conferencia de Dartmouth en 1956, donde se acuñó el término "Inteligencia Artificial"

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La historia de la Inteligencia Artificial (IA) comenzó con ideas antiguas sobre autómatas, pero se formalizó en el siglo XX con Alan Turing y su concepto de las máquinas pensantes, seguido por la Conferencia de Dartmouth en 1956, donde se acuñó el término "Inteligencia Artificial"

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La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucra datos cuya escala excede lo que los humanos pueden analizar.

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La inteligencia artificial es un campo de la ciencia relacionado con la creación de computadoras y máquinas que pueden razonar, aprender y actuar de una manera que normalmente requeriría inteligencia humana o que involucra datos cuya escala excede lo que los humanos pueden analizar.

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siri: Los asistentes virtuales como Siri, que entienden preguntas y responden usando la voz, son una forma de IA aplicada en la vida diaria.

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La Inteligencia Artificial comenzó en 1956, cuando científicos propusieron que las máquinas podían imitar la inteligencia humana. Durante décadas tuvo avances y retrocesos. En los años 2000, con más datos y potencia de cómputo, la IA creció rápidamente. Hoy está presente en medicina, finanzas, educación y más, resolviendo problemas complejos y facilitando tareas cotidianas en todo el mundo.

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Los principales riesgos de la IA incluyen el uso malicioso y la desinformación , la discriminación y el sesgo algorítmico que pueden perpetuar injusticias, la pérdida de control y la inseguridad en sistemas complejos, los problemas de privacidad y manejo de datos, y el impacto en el empleo debido a la automatización. También existen riesgos de opacidad, donde no se entiende cómo la IA toma decisiones, y preocupaciones sobre la rendición de cuentas cuando los sistemas fallan. 

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Los principales riesgos de la IA incluyen el uso malicioso y la desinformación , la discriminación y el sesgo algorítmico que pueden perpetuar injusticias, la pérdida de control y la inseguridad en sistemas complejos, los problemas de privacidad y manejo de datos, y el impacto en el empleo debido a la automatización. También existen riesgos de opacidad, donde no se entiende cómo la IA toma decisiones, y preocupaciones sobre la rendición de cuentas cuando los sistemas fallan. 

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Las redes neuronales surgieron en los años 40, inspiradas en el cerebro humano. En 1958 se creó el perceptrón, un modelo simple. Décadas después, el interés cayó por limitaciones técnicas. Reaparecieron con fuerza en los 2000 gracias a grandes datos y potentes computadoras. Hoy son clave en visión artificial, traducción, voz y muchas aplicaciones de la IA moderna.

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Perplexity AI

Perplexity AI combina motor de búsqueda y generación de respuestas con IA, ofreciendo resultados precisos y verificados. Es una de las plataformas más destacadas para consultas documentadas.

Características destacadas:

Respuestas citadas con enlaces directos a las fuentes.

Conversación contextual con seguimiento de preguntas anteriores.

Disponible como web y app sin necesidad de registro.

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Un prompt es la instrucción o entrada que un usuario le da a un sistema de inteligencia artificial (IA) para que este realice una tarea específica, genere contenido o responda a una pregunta. Estos prompts pueden ser en texto, visuales o sonoros, pero lo más común es que sean escritas y deben ser lo más claras y detalladas posible para obtener los mejores resultados de la IA. 

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Un prompt es la instrucción o entrada que un usuario le da a un sistema de inteligencia artificial (IA) para que este realice una tarea específica, genere contenido o responda a una pregunta. Estos prompts pueden ser en texto, visuales o sonoros, pero lo más común es que sean escritas y deben ser lo más claras y detalladas posible para obtener los mejores resultados de la IA. 

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La historia de la inteligencia artificial (IA) comienza en los años 1950, cuando pioneros como Alan Turing plantearon la idea de máquinas capaces de simular la inteligencia humana. En 1956, en la conferencia de Dartmouth, se acuñó el término “inteligencia artificial” y se sentaron las bases del campo. Durante las siguientes décadas, la IA experimentó altibajos entre periodos de gran entusiasmo y otros de estancamiento, conocidos como “inviernos de la IA”. En las últimas dos décadas, gracias al avance en el poder computacional, la disponibilidad masiva de datos y el desarrollo de algoritmos como el aprendizaje profundo, la IA ha tenido un crecimiento exponencial, transformando áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y la automatización, posicionándose como una tecnología clave para el futuro.

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La inteligencia artificial (IA) surgió como campo de estudio formal en 1956, durante la Conferencia de Dartmouth en Estados Unidos, donde científicos como John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell y Herbert Simon plantearon la idea de que las máquinas podían “pensar” y aprender como los humanos. Un hito importante fue en 1997, cuando la supercomputadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando que una máquina podía superar a un humano en tareas de alta complejidad.

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Principales usos:

1. Reconocimiento de imágenes y voz – Cámaras, seguridad, asistentes virtuales.

2. Diagnóstico médico – Detección de enfermedades a partir de imágenes médicas.

3. Traducción automática y procesamiento de lenguaje – Herramientas como Google Translate o ChatGPT.

Principales riesgos:

1. Sesgos en los datos – Pueden aprender prejuicios y discriminar sin intención.

2. Falta de transparencia – No siempre se entiende cómo llegan a sus decisiones.

3. Errores en decisiones críticas – Un fallo en medicina, finanzas o justicia puede ser grave.

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La historia de la inteligencia artificial (IA) comienza con ideas antiguas sobre máquinas pensantes. En 1950, Alan Turing propuso que las máquinas podían imitar el pensamiento humano. En 1956, en la conferencia de Dartmouth, se acuñó el término "inteligencia artificial", marcando su inicio como disciplina.

Durante las décadas siguientes hubo avances y retrocesos por limitaciones tecnológicas. En los años 80 surgieron los sistemas expertos, y en los 90, el aprendizaje automático. A partir de 2010, con el uso de grandes datos y redes neuronales, la IA creció rápidamente y hoy se aplica en muchos campos como salud, transporte, comunicación y educación.

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Un prompt es una instrucción o pregunta que se le da a un modelo de inteligencia artificial, como ChatGPT, para obtener una respuesta. Puede ser una frase, una palabra o una consigna más compleja, y su calidad influye directamente en la precisión, creatividad o utilidad de la respuesta generada.

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Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que actúan como un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Están compuestas por nodos interconectados (neuronas artificiales) organizados en capas, y su función es procesar datos complejos, reconocer patrones y aprender de los errores para mejorar continuamente, lo que las hace efectivas en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural. 

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Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que actúan como un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Están compuestas por nodos interconectados (neuronas artificiales) organizados en capas, y su función es procesar datos complejos, reconocer patrones y aprender de los errores para mejorar continuamente, lo que las hace efectivas en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural. 

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La inteligencia artificial (IA) es una tecnología que permite a las computadoras y máquinas simular el aprendizaje humano, la comprensión, la resolución de problemas, la toma de decisiones, la creatividad y la autonomía.

Las aplicaciones y dispositivos equipados con IA pueden ver e identificar objetos.

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NotebookLM es un asistente de investigación con IA de Google que permite a los usuarios subir una variedad de documentos y fuentes (PDFs, videos de YouTube, etc.) para que la herramienta los analice y responda preguntas sobre ellos con información fundamentada y citas. Sirve para que estudiantes, investigadores y profesionales comprendan mejor y organicen la información de sus fuentes, facilitando la creación de resúmenes, guías de estudio y otros contenidos útiles basados en los datos proporcionados.

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Las redes neuronales en el cerebro humano están formadas por neuronas que transmiten señales eléctricas y químicas, y aprenden ajustando las conexiones entre ellas. Procesan información de forma paralela y pueden aprender con poca información.

En las computadoras, las redes neuronales están hechas de neuronas artificiales que procesan datos numéricos y aprenden ajustando pesos entre nodos. Necesitan muchos datos para aprender y funcionan en capas usando algoritmos.

En resumen, las redes neuronales en computadoras son una versión simplificada del cerebro.

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La IA es la creación de sistemas o máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones, utilizando algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos

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La IA es la creación de sistemas o máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones, utilizando algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos

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Las redes neuronales son sistemas inspirados en el cerebro que procesan información mediante capas de “neuronas” conectadas. Aprenden de datos ajustando conexiones para reconocer patrones y hacer predicciones, y son clave en muchas aplicaciones de inteligencia artificial.

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el aprendizaje, el razonamiento, la resolución de problemas, la comprensión del lenguaje y la percepción del entorno. La IA se basa en algoritmos y grandes cantidades de datos para que las máquinas puedan mejorar su rendimiento con el tiempo. Se utiliza en muchos campos, como la medicina, la industria, la educación, los videojuegos, y asistentes virtuales, entre otros. Su objetivo es facilitar y automatizar procesos para hacerlos más eficientes.

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El cerebro humano funciona mediante neuronas que se conectan a través de sinapsis, las cuales aprenden fortaleciendo o debilitando esas conexiones, mientras que una computadora utiliza nodos o “neuronas artificiales” que se relacionan entre sí y aprenden ajustando pesos y sesgos mediante algoritmos. Ambos sistemas reconocen patrones, pero el cerebro lo hace de manera biológica y muy eficiente, mientras que la computadora lo logra a través de cálculos matemáticos que requieren un alto consumo de energía.

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La IA es la creación de sistemas o máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones, utilizando algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos. Se basa en tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y su objetivo es simular la inteligencia humana para que las máquinas puedan interactuar con el entorno, resolver problemas y actuar de manera autónoma. Un ejemplo cotidiano es usar chatgpt para realizar un resumen.

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La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de una máquina o programa para imitar la forma en que piensa y aprende una persona. Es decir, es cuando una computadora puede resolver problemas, reconocer cosas, entender instrucciones o tomar decisiones de manera similar a los humanos.

Ejemplo cotidiano:

Cuando usás el celular y el traductor de Google convierte automáticamente una frase del inglés al español, estás usando IA.

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Usos de la IA:
La inteligencia artificial se utiliza en medicina, educación, finanzas, transporte, industria y tecnología. Ayuda en diagnósticos médicos, asistentes virtuales, autos autónomos, recomendaciones de contenido y análisis de datos.

Riesgos de la IA:
Puede generar desempleo, sesgos en decisiones, pérdida de privacidad, uso en armas autónomas y desinformación. También existe el riesgo de que sistemas avanzados se vuelvan difíciles de controlar.

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La Inteligencia Artificial (IA) es el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, la percepción y la resolución de problemas. Se basa en el uso de algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos, aprender de ellos y actuar basándose en patrones y reglas. Un ejemplo sería pedirle a ChatGPT la tarea.

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La inteligencia artificial ofrece grandes beneficios como automatizar tareas, mejorar diagnósticos médicos, facilitar la comunicación y optimizar decisiones gracias al análisis de datos, pero también conlleva riesgos importantes como la pérdida de empleos, la posible discriminación por sesgos en los datos, la falta de transparencia en sus procesos, y el potencial uso indebido para vigilancia o manipulación, lo que hace crucial un desarrollo responsable y ético para aprovechar sus ventajas sin perjudicar a la sociedad.

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La IA surge en los años 50, cuando Alan Turing plantea si las máquinas pueden pensar y en 1956 se acuña el término en la Conferencia de Dartmouth. En los 60 aparecen los primeros programas como ELIZA, en los 70-80 se crean los sistemas expertos pero llega el “invierno de la IA” por falta de avances. En 1997 la computadora Deep Blue vence a Kasparov en ajedrez y en los 2000 renace con el aprendizaje automático y las redes neuronales. Desde 2010 la IA da grandes saltos: Watson gana Jeopardy!, AlphaGo vence en el Go y hoy la IA generativa (como ChatGPT) marca un nuevo hito.

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Los prompts son instrucciones o frases que se le dan a una inteligencia artificial para que genere una respuesta. Son la forma en que le decís a la IA qué querés que haga.

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Un prompt es una instrucción o mensaje que se le da a una inteligencia artificial para indicarle qué hacer o cómo responder. Funciona como una guía que orienta al modelo en la generación de textos, imágenes, códigos u otros resultados. Los prompts se utilizan para obtener respuestas específicas o creativas, ya que cuanto más claro y detallado sea el prompt, más precisa y útil será la respuesta de la IA.

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La idea empezó en los años 50, con Alan Turing, que se preguntaba si las máquinas podían pensar. En 1956 se empezó a hablar oficialmente de “Inteligencia Artificial”. Desde ahí fue avanzando de a poco, con momentos de mucho progreso y otros donde quedó medio frenada. Hoy en día creció un montón gracias a internet, los avances tecnologico y las computadoras más potentes, teniendo su mayor avance en 2023.

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Los prompts son las instrucciones o preguntas que le das a una inteligencia artificial, como yo, para que genere una respuesta o realice una tarea. Básicamente, es el texto que usas para “pedir” algo, y de ahí la IA crea contenido, responde dudas o ejecuta acciones basándose en ese input.

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La IA tiene ventajas como rapidez para procesar datos, automatización de tareas, apoyo en decisiones, avances en salud y más accesibilidad. Pero también trae riesgos: pérdida de empleos, sesgos, problemas de privacidad, falta de transparencia y un posible uso dañino o de control.

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La inteligencia artificial ofrece varias ventajas, como la automatización de tareas repetitivas, la capacidad de aprender rápidamente de grandes cantidades de datos y su aporte en campos como la medicina, la educación, la seguridad y la ciencia, lo que contribuye a mejorar la eficiencia y la productividad. Sin embargo, también presenta riesgos, entre ellos la posible pérdida de empleos en ciertas áreas, la generación de sesgos si se entrena con datos injustos, el uso indebido en la creación de noticias falsas, la vigilancia o el desarrollo de armas, así como la dependencia excesiva y la pérdida de privacidad. En resumen, la IA es una herramienta poderosa que debe ser controlada y utilizada con responsabilidad.

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La IA comenzó a desarrollarse formalmente en 1956, durante la Conferencia de Dartmouth en Estados Unidos, donde se acuñó el término “inteligencia artificial”. Desde entonces, ha tenido varios hitos importantes. Por ejemplo, en 1997, la supercomputadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov, demostrando que las máquinas podían superar a los humanos en tareas complejas de razonamiento lógico. Otro hito más reciente es la aparición de modelos de lenguaje avanzados, como GPT-3 y ChatGPT, capaces de generar textos y mantener conversaciones casi humanas.

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Cuándo surge:

La Inteligencia Artificial como campo de estudio nace en 1956, en una conferencia en Dartmouth (EE. UU.), donde científicos como John McCarthy usaron por primera vez el término “Artificial Intelligence”.

Hito importante:

En 1997, la computadora Deep Blue de IBM le ganó al campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov. Fue un momento histórico porque mostró que una máquina podía superar a un humano en un juego de estrategia muy complejo.

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Orígenes (décadas de 1940-1950):

Alan Turing, considerado el padre de la IA, propuso la famosa prueba de Turing en 1950 para evaluar la inteligencia de las máquinas.

John McCarthy acuñó el término "inteligencia artificial" en la conferencia de Dartmouth de 1956, marcando el nacimiento oficial del campo.

Primer auge y los inviernos de la IA (décadas de 1950-1980):

Se desarrollaron programas como el Logic Theorist y los primeros chatbots como ELIZA, pero la falta de potencia computacional y financiación llevó al primer estancamiento.

Las grandes expectativas no cumplidas provocaron el primer "invierno de la IA" en los años 70.

Resurgimiento y aprendizaje automático (décadas de 1980-2000):

El desarrollo de los sistemas expertos y algoritmos como el backpropagation revitalizaron el campo en los años 80.

El hito de Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez en 1997, demostró el potencial de las máquinas en tareas específicas.

La revolución del aprendizaje profundo (década de 2010 en adelante):

El aumento de la capacidad de procesamiento de datos y las mejoras en los algoritmos de aprendizaje profundo (o deep learning) aceleraron el progreso de forma exponencial.

IBM Watson y AlphaGo consiguieron victorias importantes en concursos de televisión y juegos de mesa, respectivamente.

Surgieron los modelos de IA generativa (como los que potencian a NotebookLM), que pueden crear contenido nuevo, desde texto hasta imágenes.

Actualmente, la IA sigue evolucionando rápidamente, con nuevos desafíos éticos y avances constantes en el campo

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Las redes neuronales del cerebro humano están formadas por neuronas biológicas que transmiten señales eléctricas y químicas a través de sinapsis. Aprenden reforzando o debilitando conexiones según la experiencia, lo que les da gran flexibilidad, capacidad de adaptación y creatividad.

En cambio, las redes neuronales artificiales en una computadora son modelos matemáticos inspirados en el cerebro. Usan nodos conectados entre sí que procesan números y ajustan “pesos” según los datos de entrenamiento. No piensan ni sienten: aprenden patrones a partir de ejemplos, pero dependen de los datos y de la potencia de cálculo.

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Las redes neuronales son un tipo de IA inspiradas en el cerebro humano:

Cerebro humano: las neuronas se conectan mediante sinapsis y transmiten impulsos eléctricos que permiten aprender, memorizar y tomar decisiones.

Computadora: una red neuronal es un conjunto de algoritmos que imitan esas conexiones, analizando datos para reconocer patrones y hacer predicciones. Por ejemplo, pueden identificar una cara en una foto o detectar si un correo es spam. Aunque no son exactamente iguales, la idea es que “aprenden” a partir de la experiencia, igual que nuestro cerebro.

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Un prompt es básicamente la instrucción o mensaje que le das a una inteligencia artificial para que genere una respuesta. Puede ser una pregunta, una orden o una descripción.

En modelos de texto (como ChatGPT), un prompt es lo que escribís para que el sistema entienda qué querés: por ejemplo “resumime este texto” o “explicame la fotosíntesis como si tuviera 10 años”.

En modelos de imágenes (como DALL·E o Stable Diffusion), el prompt es la descripción de lo que querés ver: “un perro con sombrero en estilo de caricatura”.

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Las redes neuronales son un tipo de modelo computacional dentro de la inteligencia artificial (IA) que imita la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Están compuestas por nodos o "neuronas" interconectados en capas, y aprenden a procesar datos para identificar patrones y resolver problemas complejos. Se utilizan en el aprendizaje automático (machine learning) y el aprendizaje profundo (deep learning) para tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y la toma de decisiones. Y las células cerebrales humanas, llamadas neuronas, forman una red compleja y altamente interconectada que se envía señales eléctricas entre sí para ayudar a los humanos a procesar la información .

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que busca crear sistemas y tecnologías capaces de realizar tareas que, hasta ahora, requerían inteligencia humana. En esencia, se trata de dar a las máquinas la capacidad de imitar funciones cognitivas como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas

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Tanto las redes neuronales biológicas (cerebro humano) como las artificiales (IA) procesan información a través de unidades interconectadas y aprenden al ajustar la fuerza de esas conexiones. Sin embargo, existen diferencias clave en complejidad, velocidad y habilidades cognitivas:

Redes neuronales biológicas (cerebro humano)

Complejidad y eficiencia: El cerebro contiene miles de millones de neuronas y billones de sinapsis, operando con una eficiencia energética que ninguna máquina ha replicado.

Aprendizaje: Aprenden de pocos ejemplos y a través de la experiencia. La adaptabilidad es continua a lo largo de la vida.

Habilidades cognitivas: Poseen conciencia, emociones, intuición, creatividad y la capacidad de generalizar conocimiento a diferentes contextos.

Velocidad: El procesamiento de información es más lento (en milisegundos), pero con una alta flexibilidad.

Redes neuronales artificiales (IA)

Complejidad y eficiencia: Son modelos matemáticos con millones de parámetros, diseñados para tareas específicas. Requieren grandes cantidades de energía y hardware.

Aprendizaje: Necesitan enormes cantidades de datos etiquetados para entrenarse. No pueden generar conocimiento nuevo que no esté basado en sus datos originales.

Habilidades cognitivas: Carecen de conciencia y ética innata. Su "creatividad" es una combinación de patrones aprendidos. Suelen tener dificultades para generalizar fuera de la tarea para la que fueron entrenadas.

Velocidad: El procesamiento de datos es muy rápido (en nanosegundos), limitado por la potencia de la máquina

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Las redes neuronales son un modelo de Inteligencia Artificial inspirado en el cerebro humano.

En el cerebro humano, las neuronas son células que reciben señales de otras, las procesan y las transmiten si la señal es lo bastante fuerte. Con la experiencia, las conexiones entre neuronas se refuerzan o se debilitan, lo que nos permite aprender.

En una computadora, las redes neuronales están formadas por nodos o “neuronas artificiales”. Cada nodo recibe información, la transforma mediante operaciones matemáticas y envía un resultado. El aprendizaje ocurre cuando la red ajusta la fuerza de conexión entre los nodos (llamados pesos), de manera similar a cómo cambian las conexiones en el cerebro humano.

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Ventajas / usos:

• Automatiza tareas y ahorra tiempo.

• Ayuda en educación y estudios (resolviendo problemas o explicando conceptos).

• Facilita la comunicación y traducciones.

• Genera creatividad: textos, imágenes, música, diseños.

• Organiza información y predice tendencias o comportamientos.

Riesgos / problemas:

• Puede dar información incorrecta o incompleta.

• Reemplazo de ciertos trabajos humanos.

• Dependencia excesiva de la tecnología.

• Posible sesgo en decisiones si los datos de entrenamiento no son equilibrados.

• Problemas de privacidad si no se manejan bien los datos personales.

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La inteligencia artificial (IA) tiene diversos usos que van desde la automatización de tareas monótonas en la manufactura y la logística hasta el análisis de grandes volúmenes de datos para la toma de decisiones eficientes. En la vida cotidiana, la IA se manifiesta en asistentes virtuales como Siri y Alexa, y en sistemas de recomendación personalizados de plataformas como Netflix y Spotify. En el sector salud, contribuye al diagnóstico médico temprano, la automatización de tareas repetitivas y el desarrollo de nuevos medicamentos. En el ámbito educativo, permite personalizar el aprendizaje y ayuda a resumir información para mejorar la productividad. También fortalece la seguridad al detectar fraudes bancarios y amenazas de ciberseguridad.

Sin embargo, la IA también conlleva riesgos significativos. Uno de los principales es el sesgo algorítmico, donde los prejuicios presentes en los datos de entrenamiento pueden perpetuar desigualdades. La falta de transparencia en los algoritmos, a menudo vistos como "cajas negras", dificulta la rendición de cuentas. La automatización podría desplazar empleos, generando inestabilidad económica. También existen preocupaciones sobre la privacidad debido a la recolección masiva de datos y el riesgo de ataques cibernéticos más sofisticados. La IA generativa puede crear deepfakes y manipular información, representando una amenaza para la confianza pública. El uso de la IA también plantea riesgos éticos, como la posible creación de armas autónomas y la excesiva dependencia tecnológica, que podría disminuir el pensamiento crítico humano.

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Comenzó en 1956 con la conferencia de Dartmouth, donde se establecieron las bases del campo. A lo largo de las décadas, la IA experimentó periodos de avances y retrocesos, debido a limitaciones técnicas y expectativas exageradas. En los años 80, hubo un renacer, por el auge del aprendizaje automático y las redes neuronales profundas en el siglo XXI cuando la IA alcanzó un crecimiento exponencial. Hitos importantes incluyen la victoria de Deep Blue sobre el campeón mundial de ajedrez en 1997, el triunfo de AlphaGo en 2016 y el desarrollo de modelos avanzados de lenguaje como GPT, que han transformado numerosas areas.

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Un prompt es la instrucción o mensaje que le damos a la IA para que genere una respuesta. Sirve para guiar a la IA y obtener resultados más precisos.

Ejemplo: si le escribís a ChatGPT “Explicame la fotosíntesis con palabras simples”, ese mensaje es un prompt, y la IA usará esa indicación para generar una explicación clara y fácil de entender.

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Las redes neuronales son como una imitación del cerebro humano. Están formadas por “neuronas” que se conectan y aprenden de los datos. Gracias a eso, una IA puede reconocer caras, voces, traducir idiomas o responder mensajes como lo hacen las de modelo de texto (Ej: Chat GPT, Gemini, etc.)

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La idea de crear máquinas que imitaran la inteligencia humana estaba presente incluso en la antigüedad, con mitos y leyendas sobre autómatas y máquinas pensantes. Sin embargo, no fue hasta mitad del siglo XX cuando se investigó su verdadero potencial, después de que se desarrollaran las primeras computadoras electrónicas.

En 1943 Warren McCulloch y Walter Pitts presentaron su modelo de neuronas artificiales, considerada la primera inteligencia artificial, aun cuando todavía no existía el término. Posteriormente, el matemático británico Alan Turing publicó en 1950 un artículo con el título “Computing machinery and intelligence” (“Maquinaria e inteligencia informática”) en la revista Mind donde se hacía una pregunta: ¿Pueden pensar las máquinas? Proponía un experimento que pasó a denominarse Test de Turing y que, según el autor, permitiría determinar si la máquina podría tener un comportamiento inteligente similar al de un ser humano o indistinguible de este.

John McCarthy acuñó en 1956 el término “inteligencia artificial” e impulsó en la década de 1960 el desarrolló del primer lenguaje de programación de IA, LISP. Los primeros sistemas de inteligencia artificial se centraron en reglas, lo que condujo al desarrollo de sistemas más complejos en las décadas de 1970 y 1980, junto a un impulso de la financiación. En estos momentos, la IA experimentó un renacimiento gracias a avances en algoritmos, hardware y técnicas de aprendizaje automático.

Ya en la década de 1990, los avances en la potencia informática y la disponibilidad de grandes cantidades de datos permitieron a los investigadores evolucionar algoritmos de aprendizaje y consolidar las bases de la IA del presente. En los últimos años, esta tecnología ha vivido un crecimiento exponencial, impulsado en buena medida por el desarrollo del aprendizaje profundo, que aprovecha redes neuronales artificiales con diversas capas para procesar e interpretar estructuras de datos complejas. Este avance ha revolucionado las aplicaciones de IA, incluyendo el reconocimiento de imágenes y voz, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas autónomos.

Un hito sería la derrota del campeón mundial de ajedrez Garry Kasparov en una partida contra la supercomputadora Deep Blue de IBM. Esta victoria permitió a la población general, y no solo a quienes estaban cerca de la industria, comprender el rápido desarrollo y evolución de las computadoras.

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La historia de la IA se remonta al trabajo de Alan Turing en los años 50, quien propuso el Test de Turing y sentó las bases teóricas de las computadoras. El término "inteligencia artificial" se acuñó en 1956 en la Conferencia de Dartmouth, marcando el inicio de la investigación formal. A lo largo de las décadas, la IA ha experimentado periodos de auge y "fríos" (inviernos de la IA), impulsada por avances en redes neuronales (como el aprendizaje profundo con la retropropagación), el aumento de la potencia computacional y el Big Data. Hitos como el desafío de Deep Blue (1997), IBM Watson (2011), AlphaGo (2015) y los avances recientes en modelos generativos como los de OpenAI y Stable Diffusion han llevado la IA a la vanguardia de múltiples industrias.

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LuzIA:es un asistente virtual de inteligencia artificial (IA), gratuita,desarrollado por la empresa española FACTORIA ELCANO, S.L., que funciona a través de diversas plataformas y como una aplicación móvil independiente. Su propósito es ayudar a los usuarios en su día a día, realizando tareas como la transcripción de audios a texto, la generación de imágenes a partir de descripciones, la resolución de dudas y problemas académicos, y la oferta de entretenimiento y apoyo emocional

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Luzia: Tu Asistente Virtual IA - Apps en Google Play

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Tu asistente con inteligencia artificial para resolver matemáticas, tareas y más

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Blackbox AI es una herramienta de inteligencia artificial pensada para programadores. Sirve para autocompletar código, buscar fragmentos, hacer correcciones y trabajar con distintos lenguajes dentro de editores como Visual Studio Code.

En cuanto al uso:

• Tiene una versión gratuita, con funciones básicas y algunos límites de uso.

• También tiene planes pagos, que ofrecen más velocidad, precisión y menos restricciones.

• En algunos casos se manejan créditos o límites en la versión gratis, que se renuevan o se amplían pagando.

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La IA es la creación de sistemas o máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, el razonamiento y la toma de decisiones, utilizando algoritmos y modelos matemáticos para procesar grandes cantidades de datos. Se basa en tecnologías como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, y su objetivo es simular la inteligencia humana para que las máquinas puedan interactuar con el entorno, resolver problemas y actuar de manera autónoma.

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Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que actúan como un tipo de algoritmo de aprendizaje automático. Están compuestas por nodos interconectados (neuronas artificiales) organizados en capas, y su función es procesar datos complejos, reconocer patrones y aprender de los errores para mejorar continuamente, lo que las hace efectivas en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural.

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Un prompt es la instrucción o texto que un usuario proporciona a una inteligencia artificial generativa, como un modelo de lenguaje o un generador de imágenes, para guiarla y obtener un resultado específico. Es la herramienta fundamental de comunicación entre el humano y la IA, y su calidad influye directamente en la precisión y relevancia de la respuesta obtenida. Para que un prompt sea efectivo, debe incluir una combinación de elementos clave, como un rol específico para la IA ("actúa como un experto en..."), una descripción clara de la tarea a realizar, y contexto o restricciones que delimiten la respuesta, como el formato o el tono deseado. Por ejemplo, en lugar de un comando genérico, un prompt detallado especifica todos los parámetros necesarios para asegurar que la IA comprenda la intención del usuario y genere un resultado útil y bien estructurado. Este proceso de refinamiento de las instrucciones, conocido como ingeniería de prompts, es crucial para maximizar la efectividad de las herramientas de IA y obtener el resultado deseado.

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La IA sirve para un montón de cosas: en la educación, en la salud, en la industria, en la seguridad y también en el entretenimiento. Pero también tiene riesgos: puede reemplazar trabajos, usar mal los datos personales, generar información falsa o hacernos depender demasiado de la tecnología.

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DeepSeek es una IA avanzada capaz de realizar tareas complejas como razonamiento lógico, programación y análisis de datos. Destaca por su capacidad para procesar grandes volúmenes de información con rapidez y precisión, integrando datos de diversas fuentes.

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Un prompt es básicamente lo que le escribís a la IA para que te responda. Es como darle la orden o la consigna. Si lo pedís de forma clara y detallada, la respuesta suele salir mucho mejor.

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Son modelos computacionales inspirados en el cerebro humano que procesan información de forma similar a las neuronas biológicas, utilizando nodos interconectados en capas para aprender patrones y hacer predicciones en grandes volúmenes de datos. A través del aprendizaje automático (o machine learning), estas redes se entrenan con ejemplos para mejorar su precisión en tareas como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural o la detección de fraudes.

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Photoroom es un editor de fotos y generador de imágenes con inteligencia artificial (IA) que permite a los usuarios eliminar fondos, crear imágenes de productos profesionales, expandir y retocar fotos, y transformar texto en imágenes, todo desde móvil o navegador. Está disponible en planes gratuito y de pago (Pro y Enterprise) y es ideal para negocios, creativos y cualquier persona que necesite crear contenido visual de forma rápida y sencilla.

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La inteligencia artificial es un programa que está diseñado y programado para ser capaz de aprender solo mediante algoritmos previamente introducidos en su programación.

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La inteligencia artificial es un programa que está diseñado y programado para ser capaz de aprender solo mediante algoritmos previamente introducidos en su programación.

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Riesgos o problemas de la IA

1. Desempleo: La automatización puede reemplazar algunos trabajos humanos.

2. Errores y sesgos: Si los datos de entrenamiento están sesgados o son incorrectos, la IA puede tomar decisiones injustas o equivocadas.

3. Falta de transparencia: Muchos sistemas funcionan como “caja negra” (black box), y no se sabe exactamente cómo llegan a sus decisiones.

4. Privacidad: Requiere grandes cantidades de datos, lo que puede comprometer información personal.

5. Dependencia tecnológica: Confiar demasiado en la IA puede reducir habilidades humanas de análisis y decisión.

6. Uso indebido: Puede emplearse para crear desinformación, deepfakes o vigilancia masiva.

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Un prompt es una instrucción o entrada de texto que se le da a un modelo de inteligencia artificial para que este genere un resultado específico, como texto, imágenes, o código. Un prompt eficaz, con el contexto y la información adecuada, guía a la IA para producir respuestas precisas y útiles, mientras que un prompt mal formulado puede dar lugar a resultados indeseados.

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La Inteligencia Artificial (IA) ofrece ventajas significativas como la automatización y eficiencia de procesos, la mejora del diagnóstico y la predicción en sectores como la salud, la ciberseguridad proactiva, y la optimización del uso de recursos. Sin embargo, presenta riesgos como la posible pérdida de empleos, la costosa implementación, el sesgo y la producción de información falsa, la falta de una conexión emocional humana, y la posibilidad de mal uso de datos y la pérdida de control en sistemas autónomos.

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Un prompt es la instrucción o pregunta que le das a una Inteligencia Artificial para que genere una respuesta. Es la forma de decirle a la IA qué querés que haga.

Sirve para:

• Dar órdenes claras, como pedir un resumen, una traducción o una explicación.

• Orientar los resultados, ya que mientras más preciso sea el prompt, mejor será la respuesta.

• Personalizar la información, adaptando el estilo, tono o formato según lo que necesites.

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La inteligencia artificial (IA) se utiliza en múltiples ámbitos como en la educación, ofreciendo apoyo personalizado en el aprendizaje; en la industria, optimizando procesos y aumentando la productividad; y en la vida cotidiana, a través de asistentes virtuales, sistemas de recomendación o herramientas de traducción. Sin embargo, también presenta riesgos importantes: puede reemplazar puestos de trabajo humanos, generar sesgos y discriminación si se entrena con datos poco representativos, facilitar la difusión de información falsa o manipulación en redes sociales, y plantear dilemas éticos y de privacidad al recopilar grandes volúmenes de datos. Por eso, su desarrollo y aplicación requieren un uso responsable y regulaciones que aseguren un impacto positivo en la sociedad.

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Un prompt en inteligencia artificial (IA) es una instrucción, pregunta o texto que un usuario proporciona a un modelo de IA para guiarlo a generar una respuesta o contenido específico. Funcionan como el punto de partida de la interacción, donde el prompt bien formulado es clave para obtener resultados útiles y precisos de la IA, ya sea para crear textos, imágenes, o realizar otras tareas.

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Se cree que los comienzos de la inteligencia artificial, ocurrieron al definirse la neurona, en 1943, como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. En el año de 1956 se volvió a tocar este tema y se establecieron las bases de la IA como un campo independiente dentro de la informática.En los años sesenta, la AI no tuvo mucho éxito, pues requería mucho capital y la mayoría de las tecnologías eran propias de los grandes centros de investigación. .

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Se cree que los comienzos de la inteligencia artificial, ocurrieron al definirse la neurona, en 1943, como un dispositivo binario con varias entradas y salidas. En el año de 1956 se volvió a tocar este tema y se establecieron las bases de la IA como un campo independiente dentro de la informática.En los años sesenta, la AI no tuvo mucho éxito, pues requería mucho capital y la mayoría de las tecnologías eran propias de los grandes centros de investigación. .

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En los años sesenta, la AI no tuvo mucho éxito, pues requería mucho capital y la mayoría de las tecnologías eran propias de los grandes centros de investigación. No fue sino hasta las décadas siguientes que se lograron algunos avances significativos en una de sus ramas, la llamada Sistemas expertos.

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Los principales riesgos de la IA incluyen el uso malicioso y la desinformación (como deepfakes y ciberataques), la discriminación y el sesgo algorítmico que pueden perpetuar injusticias, la pérdida de control y la inseguridad en sistemas complejos, los problemas de privacidad y manejo de datos, y el impacto en el empleo debido a la automatización. También existen riesgos de opacidad, donde no se entiende cómo la IA toma decisiones, y preocupaciones sobre la rendición de cuentas cuando los sistemas fallan.

La Inteligencia Artificial (IA) tiene múltiples usos que incluyen el asistente virtual, la creación de recomendaciones personalizadas para usuarios, la automatización de procesos en industrias y el análisis de datos para el diagnóstico médico y la detección de fraudes. También se aplica en el ámbito de la seguridad para predecir ataques, la conducción de coches autónomos y la optimización de la gestión de inventario en el comercio.

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Un prompt es la instrucción o entrada que un usuario le da a un sistema de inteligencia artificial (IA) para que este realice una tarea específica, genere contenido o responda a una pregunta. Estos prompts pueden ser en texto, visuales o sonoros, pero lo más común es que sean escritas y deben ser lo más claras y detalladas posible para obtener los mejores resultados de la IA.

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Gamma AI es una herramienta en línea basada en inteligencia artificial que permite a los usuarios crear presentaciones, documentos y páginas web de forma rápida, interactiva y con un diseño atractivo, simplemente ingresando un tema o texto. Funciona como un asistente de IA que genera borradores iniciales de contenido y diseño, los cuales pueden ser personalizados y editados por el usuario, ofreciendo también funciones para colaborar, compartir los proyectos y medir su impacto.

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Replit es una plataforma de codificación en línea que ofrece un espacio interactivo para codificar, colaborar y aprender. Su IDE basado en navegador permite la codificación conjunta y el alojamiento nativo.

Ayuda con la depuración y la finalización automática de código y es compatible con 16 lenguajes de programación. Entre sus principales características destacan el tiempo de respuesta rápido y la voz al código, pero solo funciona en el IDE de Replit.

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Las redes neuronales representan una de las principales innovaciones en el campo de la inteligencia artificial (IA). Estos sistemas computacionales están diseñados para simular la manera en que el cerebro humano procesa información de forma increíblemente eficiente. La idea central detrás de las redes neuronales es replicar los patrones de interconexión neuronal, donde cada “neurona” artificial puede recibir, procesar y transmitir señales, de forma muy similar a las neuronas biológicas. Esto no solo permite a las máquinas aprender de datos, sino que también les confiere la capacidad de generalizar información, lo que es crucial para realizar tareas complejas.

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La inteligencia artificial generativa es capaz de crear contenidos originales a partir de indicaciones o prompts. estos contenidos pueden ser textos, imágenes, diálogos, traducciones, música, entre otros.