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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe rivera

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe rivera

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La inteligencia artificial es una tecnología que permite que las máquinas “aprendan” y hagan cosas parecidas a las que hacemos las personas, como reconocer imágenes, entender palabras, tomar decisiones o resolver problemas. Un ejemplo cotidiano es cuando usás Google Maps y la app te sugiere el camino más rápido según el tránsito en tiempo real.

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Esta es un rama de la informática que busca que las maquinas realicen tareas que antes parecian exclusivas para el ser humano

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La Inteligencia Artificial (IA) es un campo de la informática dedicado a crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye la habilidad de aprender de la experiencia, entender el lenguaje natural, reconocer objetos e imágenes, razonar para tomar decisiones y resolver problemas complejos. El objetivo es que estas máquinas puedan procesar información, adaptarse a nuevos datos y ejecutar acciones con un nivel de autonomía y lógica similar al de un ser humano.

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe rivera

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe rivera

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La inteligencia artificial como campo de estudio surgió oficialmente en 1956 durante la Conferencia de Dartmouth en Estados Unidos. Allí, científicos como John McCarthy, Marvin Minsky y otros propusieron la idea de crear máquinas capaces de simular inteligencia humana. Un hito importante es que en 1997 la computadora Deep Blue le gane a un campeón mundial de ajedrez es un hito importante porque demuestra un gran avance en la capacidad de las máquinas para pensar estratégicamente.

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La historia de la IA comienza en el siglo XX.

1. Orígenes (1940s-1950s): Figuras como Alan Turing plantearon la posibilidad de máquinas pensantes (Test de Turing, 1950). El término "Inteligencia Artificial" fue acuñado en la Conferencia de Dartmouth en 1956, marcando el nacimiento oficial del campo.

2. Primeras Expectativas y el "Invierno de la IA" (1960s-1970s): Se lograron avances iniciales con programas que resolvían problemas lógicos simples. Sin embargo, las promesas no se cumplieron rápidamente, llevando a una reducción drástica de la financiación (Primer Invierno de la IA).

3. Sistemas Expertos (1980s): Hubo un resurgimiento con los Sistemas Expertos, programas que emulaban la toma de decisiones de expertos humanos en campos específicos, utilizando bases de conocimiento bien definidas.

4. Segundo Invierno y Renacimiento (Finales 1980s - 1990s): Los sistemas expertos resultaron caros de mantener y poco flexibles, provocando otro declive. Sin embargo, en los 90, el aumento de la capacidad de cómputo y la disponibilidad de datos sentaron las bases para el aprendizaje automático moderno.

5. El Auge del Aprendizaje Automático y el Deep Learning (2000s - Presente): La mejora exponencial en el poder de cómputo (GPUs) y la disponibilidad masiva de datos permitieron el desarrollo del Deep Learning (redes neuronales profundas). Esto llevó a avances espectaculares en reconocimiento de voz, visión por computadora y, más recientemente, en la IA Generativa (como los modelos de lenguaje grandes).

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera 

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera 

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Las redes neuronales son sistemas de inteligencia artificial que imitan al cerebro humano. Así como las neuronas se conectan para aprender y tomar decisiones, las neuronas artificiales en una computadora se conectan para procesar información, reconocer patrones y mejorar con la práctica.

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Las redes neuronales son modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Consisten en capas interconectadas de nodos o "neuronas" artificiales. Cada conexión tiene un peso que se ajusta durante el entrenamiento, permitiendo a la red aprender patrones complejos a partir de los datos de entrada para realizar tareas como clasificación o predicción.

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La inteligencia artificial es un área de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, aprender, resolver problemas, reconocer patrones, entender lenguaje, tomar decisiones y hasta crear contenido.

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La inteligencia artificial es un área de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen razonar, aprender, resolver problemas, reconocer patrones, entender lenguaje, tomar decisiones y hasta crear contenido.

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Las redes neuronales son un tipo de modelo dentro de la inteligencia artificial, inspirado en cómo funciona el cerebro humano.

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Las redes neuronales son un tipo de modelo dentro de la inteligencia artificial, inspirado en cómo funciona el cerebro humano.

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Asistente virtual “siri”, Siri es un asistente virtual inteligente desarrollado por Apple. Utiliza el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para entender comandos de voz y peticiones realizadas por los usuarios de dispositivos Apple (iPhone, iPad, Mac, etc.). Su función principal es ejecutar tareas basadas en esas órdenes, como configurar alarmas, enviar mensajes, realizar búsquedas en internet, reproducir música o controlar dispositivos del hogar inteligente.

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Melina Etchemaite, Una Schwindt y Felipe Rivera

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Melina Etchemaite, Una Schwindt y Felipe Rivera

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ChatGPT es una herramienta de inteligencia artificial que sirve para conversar, responder preguntas, redactar textos, resumir información y generar ideas. Su acceso tiene una versión gratuita con funciones básicas y una versión paga (ChatGPT Plus) con ventajas como respuestas más rápidas y acceso a modelos más avanzados.

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usos: en salud (diagnóstico y medicamentos), educación (tutores virtuales), transporte (autos autónomos), trabajo (automatización y análisis de datos), entretenimiento (recomendaciones y creación de contenido), seguridad (fraude y vigilancia) y medio ambiente (agricultura y energía).

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usos: en salud (diagnóstico y medicamentos), educación (tutores virtuales), transporte (autos autónomos), trabajo (automatización y análisis de datos), entretenimiento (recomendaciones y creación de contenido), seguridad (fraude y vigilancia) y medio ambiente (agricultura y energía).

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Riesgos: pérdida de empleos, sesgos y discriminación, problemas de privacidad, desinformación (deepfakes), dependencia tecnológica, ciberataques y la posibilidad de que sistemas muy autónomos actúen sin control humano.

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Usos:

* Automatización de tareas y optimización de procesos.

* Diagnósticos médicos más rápidos y precisos.

* Personalización de experiencias de usuario (recomendaciones).

* Traducción y comprensión de lenguaje natural.

Riesgos:

* Desplazamiento laboral por automatización.

* Propagación de sesgos y discriminación algorítmica.

* Riesgos de privacidad y vigilancia masiva.

* Creación y proliferación de desinformación (deepfakes).

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Los prompts son las instrucciones o preguntas que un usuario introduce en un modelo de inteligencia artificial generativa (como un modelo de lenguaje o un generador de imágenes) para solicitar una respuesta o una creación específica.

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La Ia no es una máquina que “piensa como humano”, sino más bien un conjunto de técnicas que permiten que una computadora aprenda patrones y tome decisiones o genere resultados a partir de datos.

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La Ia no es una máquina que “piensa como humano”, sino más bien un conjunto de técnicas que permiten que una computadora aprenda patrones y tome decisiones o genere resultados a partir de datos.

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En 1950 Alan turing plantea la prueba de turing, luego en 1956 nace la ia como disciplina en la conferencia de Dartmouth. Entre 1960 y 1970 ocurre la primer epoca de auge de la Inteligencia artificial como disciplina y en programas logicos y de ajedrez. Entre los años 70/80 primer invierno de la IA por falta de avances. En 1997 Deep blue una IA creada para analizar hasta 200 millones de movimientos por segundo vence en una batalla de ajedrez al campeon del mundo en su momento llamado Kasparov. Luego en 2010 siguieron los avances en la IA generativa y en el Deep learning

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera

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La inteligencia artificial tiene muchos usos beneficiosos en la vida diaria y en distintos ámbitos. Por ejemplo, se utiliza en la medicina para diagnosticar enfermedades más rápido, en la educación para ayudar a los estudiantes a aprender, en el trabajo para automatizar tareas repetitivas, y en aplicaciones como traductores o asistentes virtuales que facilitan la comunicación.

Sin embargo, también existen riesgos o problemas. Si se usa de manera incorrecta, la IA puede generar información falsa, reemplazar empleos humanos, mostrar sesgos en sus respuestas o hacer que las personas dependan demasiado de la tecnología. Por eso es importante usarla con cuidado y siempre combinarla con el juicio humano.

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La historia de la IA empieza en los años 50, cuando científicos como Alan Turing se preguntaron si una máquina podía pensar. En los 70 y 80 sufrió sus “inviernos”, porque no cumplía las expectativas. Recién en los 90 mostró avances reales, como cuando Deep Blue venció al campeón de ajedrez Kasparov. Desde el 2010 en adelante, con internet y grandes datos, la IA se volvió adulta: hoy traduce, recomienda, crea y hasta conversa. Su historia es la de una idea soñada que pasó de ser promesa científica a estar en nuestra vida cotidiana.

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 app de IA es Google Translate. Utiliza la inteligencia artificial para traducir texto de un idioma a otro. Analiza patrones en el lenguaje y mejora sus traducciones con el tiempo.

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 app de IA es Google Translate. Utiliza la inteligencia artificial para traducir texto de un idioma a otro. Analiza patrones en el lenguaje y mejora sus traducciones con el tiempo.

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La inteligencia artificial es la rama de la informática que busca crear sistemas que puedan realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, reconocer patrones, tomar decisiones o entender el lenguaje.

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La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que busca que las máquinas imiten la forma de pensar, aprender y resolver problemas de los seres humanos.

Ejemplo cotidiano: los filtros de fotos en Instagram que reconocen tu cara y colocan efectos.

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Las redes neuronales son modelos de IA inspirados en el cerebro estas están formadas por capas de neuronas artificiales: entrada, ocultas y salida.

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera

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Melina Etchemaite, Uma Schwindt y Felipe Rivera

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Un prompt es una instrucción o indicación que se le proporciona a una inteligencia artificial con el fin de que genere una respuesta, realice una tarea o produzca un contenido específico.

Por ejemplo, al escribir “Redacte un ensayo sobre los beneficios de la inteligencia artificial”, esa frase constituye el prompt que guía a la IA para elaborar el texto solicitado.

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La inteligencia artificial es la rama de la informática que se ocupa de la creación de sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana. Estos sistemas logran esto al aprender a partir de la experiencia y los datos, en lugar de seguir instrucciones explícitas y preestablecidas.

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La historia de la IA comenzó en los años 50 con la idea de crear máquinas inteligentes. Hubo avances significativos en las décadas siguientes, pero también periodos de decepción. En los últimos años, el aprendizaje automático y las redes neuronales han impulsado un gran progreso, con aplicaciones en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

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La historia de la IA comenzó en los años 50 con la idea de crear máquinas inteligentes. Hubo avances significativos en las décadas siguientes, pero también periodos de decepción. En los últimos años, el aprendizaje automático y las redes neuronales han impulsado un gran progreso, con aplicaciones en áreas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural.

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1956: nace el término “Inteligencia Artificial” en la conferencia de Dartmouth (EE.UU.).

Década de 1990: las computadoras empiezan a vencer a los humanos en juegos como el ajedrez (Deep Blue derrotó a Kasparov en 1997).

Actualidad: la IA se expandió con aplicaciones como ChatGPT, asistentes virtuales (Siri, Alexa), diagnósticos médicos y música personalizada en Spotify.

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Alexa es el asistente virtual de Amazon, lanzado en 2014 junto con el altavoz inteligente Amazon Echo.

Funciona con reconocimiento de voz y redes neuronales.

Permite reproducir música, responder preguntas, controlar dispositivos inteligentes, dar recordatorios y hacer compras.

Se activa con la palabra clave “Alexa”.

Es uno de los asistentes virtuales más usados, junto a Siri (Apple) y Google Assistant.

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En el cerebro humano: las neuronas se conectan mediante impulsos eléctricos y químicos, permitiendo aprender, recordar y adaptarse.

En la computadora: las “redes neuronales artificiales” imitan ese proceso con capas de nodos que procesan datos, reconocen patrones y “aprenden” de la experiencia (ejemplo: reconocer imágenes o voces).

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Los prompts son instrucciones o indicaciones que se le dan a un modelo de IA para generar una respuesta específica.

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Los prompts son instrucciones o indicaciones que se le dan a un modelo de IA para generar una respuesta específica.

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Las redes neuronales son un modelo de IA inspirado en cómo funciona el cerebro, pero en versión matemática. es como un enjambre de neuronas artificiales que trabajan en equipo para aprender de los datos y resolver problemas.

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La Inteligencia Artificial (IA) es una rama de la informática que hace que las máquinas puedan realizar tareas que antes eran solo de los humanos, como comprender, aprender, reconocer imágenes, tomar decisiones o crear contenidos.

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Nacimiento y primeras ideas (década de 1950): Alan Turing se pregunta si las máquinas pueden pensar y John McCarthy acuña el término "inteligencia artificial". Los primeros programas de IA se centran en juegos y lógica simple.

Invierno de la IA (décadas de 1970 y 1980): Las grandes expectativas iniciales no se cumplen, lo que lleva a recortes en la financiación y a un estancamiento en la investigación.

Renacimiento y aprendizaje automático (década de 1990 y 2000): Aumenta el poder de las computadoras y la cantidad de datos disponibles. Esto permite avances en el aprendizaje automático. La IA vence a campeones de ajedrez y de preguntas.

Explosión del aprendizaje profundo (2010s): El deep learning y las grandes redes neuronales revolucionan el reconocimiento de voz e imagen.

Era de la IA generativa (actualidad): Con el desarrollo de modelos como los Transformers, la IA es capaz de crear contenido original (texto, imágenes, etc.) y se integra masivamente en la vida cotidiana a través de asistentes y aplicaciones.

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Las redes neuronales son modelos informáticos inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano, que permiten que una máquina aprenda y tome decisiones. En lugar de ser programadas con reglas explícitas, aprenden a reconocer patrones complejos a partir de grandes cantidades de datos.

Cómo funcionan

Una red neuronal artificial está compuesta por nodos interconectados llamados "neuronas", que están organizados en capas.

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DJ Livi (Spotify): crea mezclas musicales personalizadas analizando tus gustos y hábitos de escucha.

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La Inteligencia Artificial comenzó a pensarse en los años 50, cuando Alan Turing propuso la idea de que una máquina podía “pensar” como una persona. En 1956, en una conferencia en Dartmouth (EE. UU.), se utilizó por primera vez el término Inteligencia Artificial y se crearon los primeros programas que resolvían problemas y jugaban ajedrez. Durante las décadas de 1960 y 1970 aparecieron los sistemas expertos, que ayudaban a médicos y científicos, aunque el avance fue lento porque las computadoras eran muy costosas y poco potentes.

En los años 80 se desarrollaron las redes neuronales artificiales, inspiradas en el cerebro humano, lo que permitió que la IA mejorara, aunque todavía con limitaciones. A partir del 2000, con Internet, la gran cantidad de datos y computadoras más rápidas, la IA empezó a crecer mucho más. Se crearon asistentes de voz como Siri y Alexa, traductores automáticos y sistemas de recomendación como los de Netflix o Spotify.

Hoy en día, la IA está presente en casi todos los ámbitos: diagnósticos médicos, autos autónomos, aplicaciones como ChatGPT o creaciones artísticas digitales. Actualmente, además de sus beneficios, también se discuten los riesgos que trae y cómo debería regularse su uso.

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La inteligencia artificial (IA) es la capacidad que tienen las máquinas para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Por ejemplo, aprender, razonar, reconocer patrones o tomar decisiones.

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usos:

Recomendaciones de música o series (Spotify, Netflix).

medicina (diagnósticos más rápidos).

Educación (explicaciones y apoyo escolar).

Trabajo (automatización de tareas).

Riesgos:

Pérdida de empleos por automatización.

Difusión de noticias falsas (deepfakes).

Dependencia excesiva de la tecnología.

Problemas de privacidad de datos.

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La Inteligencia Artificial (IA) es la capacidad de una máquina o programa para imitar la inteligencia humana, aprendiendo, resolviendo problemas y tomando decisiones de forma automática.

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La historia de la inteligencia artificial (IA) comienza en la primera mitad del siglo XX, cuando matemáticos y científicos empezaron a preguntarse si una máquina podía llegar a pensar como un ser humano. En 1950, Alan Turing propuso el famoso Test de Turing, una prueba para determinar si una máquina podía imitar la inteligencia humana de manera convincente. Poco después, en 1956, durante la conferencia de Dartmouth, John McCarthy acuñó por primera vez el término Inteligencia Artificial, dando inicio formal al campo de estudio. En esos años se desarrollaron los primeros programas capaces de resolver problemas lógicos, matemáticos y de jugar al ajedrez, lo que generó gran entusiasmo.

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Las redes neuronales son un tipo de inteligencia artificial inspirada en cómo funciona el cerebro humano. Están formadas por “neuronas artificiales” conectadas entre sí que procesan información en varias capas: una de entrada (recibe los datos), capas ocultas (los transforman) y una de salida (da el resultado).

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Un prompt es la instrucción o mensaje que le das a una IA para que genere una respuesta.

Ejemplo: si escribís en ChatGPT “explicame la fotosíntesis en 5 renglones”, ese texto es el prompt, y la IA responde según lo que le pediste.

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La historia de la Inteligencia Artificial se divide en precursores, el nacimiento formal y la evolución moderna. Los precursores se remontan a los autómatas de la antigüedad y el trabajo en máquinas calculadoras en el siglo XIX. El nacimiento oficial ocurrió en 1956 en la Conferencia de Dartmouth, donde se acuñó el término y se definieron los objetivos del campo. La evolución posterior se caracteriza por avances en aprendizaje automático, redes neuronales, el desarrollo de algoritmos como la retropropagación, el auge del aprendizaje profundo y la expansión de la IA a aplicaciones como vehículos autónomos y la generación de texto e imágenes.

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Las redes neuronales son un tipo de técnica dentro de la inteligencia artificial que imita, de manera muy simplificada, cómo funciona el cerebro humano. Están formadas por “neuronas artificiales”, que son pequeños nodos conectados entre sí y organizados en capas (de entrada, ocultas y de salida).

Cada neurona recibe información, la procesa con operaciones matemáticas y transmite un resultado a la siguiente capa. Al repetir este proceso muchas veces y con grandes cantidades de datos, la red puede aprender patrones, reconocer imágenes, entender lenguaje o tomar decisiones.

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Usos de la ia

Salud: diagnósticos médicos, análisis de imágenes, descubrimiento de fármacos.

Educación: tutores virtuales, aprendizaje personalizado.

Transporte: autos autónomos, gestión del tráfico.

Finanzas: detección de fraudes, inversiones automáticas.

Trabajo y empresas: chatbots, automatización de tareas repetitivas.

Vida cotidiana: asistentes virtuales (Alexa, Siri), recomendaciones en Netflix o Spotify.

Creatividad: generación de textos, imágenes, música y videos.

Riesgos de IA

1. Desempleo tecnológico → automatización que puede reemplazar trabajos humanos.

2. Sesgos y discriminación → si se entrena con datos injustos, reproduce prejuicios.

3. Privacidad → recopila y analiza grandes cantidades de datos personales.

4. Desinformación → creación de deepfakes y noticias falsas difíciles de detectar.

5. Dependencia tecnológica → exceso de confianza en sistemas que pueden fallar.

6. Ciberseguridad → uso de IA para ataques más sofisticados.

7. Autonomía peligrosa → riesgo en armas autónomas o decisiones críticas sin supervisión humana.

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Grok es un chatbot de inteligencia artificial generativa desarrollado por xAI, la empresa fundada por Elon Musk en 2023. Se diferencia de otros modelos, como ChatGPT y Gemini, por su personalidad más irreverente, su acceso a información en tiempo real a través de la plataforma X (antes Twitter) y su integración con el ecosistema de Musk.

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Las redes neuronales son un tipo de técnica dentro de la inteligencia artificial que imita, de manera muy simplificada, cómo funciona el cerebro humano. Están formadas por “neuronas artificiales”, que son pequeños nodos conectados entre sí y organizados en capas (de entrada, ocultas y de salida).

Cada neurona recibe información, la procesa con operaciones matemáticas y transmite un resultado a la siguiente capa. Al repetir este proceso muchas veces y con grandes cantidades de datos, la red puede aprender patrones, reconocer imágenes, entender lenguaje o tomar decisiones.

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La Inteligencia Artificial nació en la década de 1950, cuando científicos como Alan Turing plantearon la idea de que una máquina podía “pensar”. En 1956 se acuñó el término en la conferencia de Dartmouth. Durante los años 60 y 70 se crearon programas capaces de resolver problemas y jugar ajedrez. En los 80 aparecieron los sistemas expertos, útiles en áreas como la medicina. En 1997, la computadora Deep Blue de IBM venció al campeón mundial de ajedrez. Con la llegada de internet y el aprendizaje automático en los 2000, la IA creció rápidamente y hoy está presente en asistentes virtuales, autos autónomos, diagnósticos médicos y muchas tareas cotidianas.

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Un prompt es la instrucción o mensaje que vos le das a una inteligencia artificial para que genere una respuesta.

Es como la “pregunta” que guía a la máquina sobre qué tiene que hacer.

Puede ser una orden simple, como “escribí un poema corto”, o algo más detallado, como “creá una imagen de un perro en la playa al atardecer, estilo dibujo animado”.

Cuanto más claro y específico sea el prompt, mejor será la respuesta de la IA.

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que desarrolla sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas, entender el lenguaje o percibir el entorno. Se basa en algoritmos y modelos matemáticos que permiten a las máquinas procesar datos, identificar patrones y tomar decisiones.

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La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Esto incluye el aprendizaje, la comprensión del lenguaje, la percepción visual y la resolución de problemas.

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Meta AI es la inteligencia artificial creada por Meta, la empresa dueña de Facebook, Instagram y WhatsApp. Es un asistente virtual similar a ChatGPT que está integrado directamente en sus plataformas y sirve para responder preguntas, explicar temas, crear textos o generar imágenes a partir de lo que le escribas. Funciona con un modelo de lenguaje desarrollado por la propia compañía llamado LLaMA, que aprende a entender y producir lenguaje humano usando grandes cantidades de datos. Podés usar Meta AI escribiendo “@Meta AI” en chats de WhatsApp o Messenger, en el buscador de Instagram y Facebook, o desde su página web.

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Snapchat usa inteligencia artificial en varias funciones de la app:

1. Filtros y lentes de realidad aumentada:
La IA reconoce tu cara en tiempo real (ojos, boca, cejas, etc.) y coloca filtros encima, como orejas de perro, cambio de cabello o maquillaje virtual. Lo logra gracias a redes neuronales de visión por computadora, que detectan puntos clave de tu rostro.

2. Edición de fotos y videos:
Puede borrar objetos, cambiar fondos o mejorar la calidad de la imagen automáticamente, porque la IA analiza la foto y “recrea” las partes que faltan.

3. Chatbot “My AI”:
Es un asistente dentro de la app, parecido a ChatGPT. Responde preguntas, da recomendaciones, sugiere ideas para mensajes o hasta recetas

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Usos de la IA

1. Automatización y eficiencia:

Procesos de negocio: Automatiza tareas repetitivas en diversas industrias, lo que aumenta la productividad y reduce los errores humanos.

Fabricación: Los robots y sistemas de visión por computadora optimizan la producción, mejoran el control de calidad y garantizan la seguridad en entornos de riesgo.

2. Asistencia y personalización:

Recomendaciones: Plataformas de comercio electrónico y servicios de streaming usan IA para sugerir productos y contenido según las preferencias del usuario.

Atención al cliente: Los chatbots y asistentes virtuales responden preguntas en tiempo real, mejorando la experiencia del cliente.

Hogares inteligentes: Asistentes de voz como Siri o Alexa controlan dispositivos, programan recordatorios y buscan información.

3. Innovación en sectores clave:

Salud: Ayuda en el diagnóstico médico, el análisis de imágenes (como radiografías) y el desarrollo de nuevos medicamentos.

Educación: Ofrece tutoría personalizada y agiliza tareas administrativas, como la calificación, para que los docentes dediquen más tiempo a la enseñanza.

Finanzas: Detecta fraudes y optimiza operaciones bancarias.

Transporte: Potencia el desarrollo de vehículos autónomos y la optimización de rutas.

4. Creación de contenido:

IA generativa: Modelos avanzados crean texto, imágenes y código original a partir de simples instrucciones.

Riesgos de la IA

1. Sesgos y discriminación:

Datos sesgados: Los sistemas de IA aprenden de los datos con los que se les entrena. Si estos datos contienen sesgos sociales (raciales, de género), la IA puede perpetuar y amplificar la discriminación en la toma de decisiones, como en la contratación de personal o la concesión de préstamos.

2. Desinformación y deepfakes:

Manipulación de contenido: La IA generativa puede crear noticias falsas, imágenes, videos y audios sintéticos (deepfakes) muy convincentes, lo que borra la línea entre lo real y lo artificial.

Impacto social: La propagación de desinformación puede influir en elecciones, provocar inestabilidad social y erosionar la confianza pública.

3. Automatización del trabajo:

Pérdida de empleos: La automatización de tareas por parte de la IA puede desplazar a trabajadores en sectores donde las tareas son repetitivas o rutinarias.

Cambio en las habilidades: A largo plazo, el mercado laboral se transformará, lo que requerirá que los trabajadores desarrollen nuevas habilidades y se adapten a las nuevas tecnologías.

4. Privacidad y seguridad:

Recopilación de datos: Los sistemas de IA requieren grandes cantidades de datos personales para funcionar, lo que plantea riesgos de privacidad y seguridad para los usuarios.

Ciberdelincuencia: Las herramientas de IA pueden ser utilizadas por criminales para desarrollar ataques cibernéticos más sofisticados, como suplantación de identidad y fraudes.

5. Falta de transparencia:

Caja negra: A menudo, es difícil entender cómo una IA llega a una decisión, un problema conocido como la "caja negra". Esto dificulta la rendición de cuentas y la identificación de sesgos.

6. Dilemas éticos y control:

Decisiones autónomas: Los sistemas de IA cada vez más autónomos podrían tomar decisiones con implicaciones éticas sin considerar el contexto o las consecuencias, por ejemplo, en vehículos autónomos o en armas letales autónomas.

Control y regulación: La falta de regulación adecuada podría llevar a un desarrollo irresponsable de la IA.

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Las redes neuronales son sistemas de Inteligencia Artificial que imitan al cerebro humano y permiten a las máquinas aprender a reconocer patrones y tomar decisiones a partir de datos.

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A medida que el uso de la inteligencia artificial se ha ido popularizando, el término prompt se ha ido integrando más en el lenguaje profesional y cotidiano.

Un prompt designa el texto o instrucción que se proporciona a un sistema de inteligencia artificial para que este genere una respuesta o producto determinado.

La estructura y la precisión de un prompt determinan en gran medida la calidad del resultado obtenido.

Por ejemplo, el prompt “Escribe un texto sobre perros” es menos específico que “Escribe un artículo de 300 palabras sobre las razas de perros más adecuadas para apartamentos pequeños”.

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Un prompt es la instrucción o entrada que un usuario le da a un modelo de inteligencia artificial para que genere un resultado. Es, esencialmente, la manera en que los humanos se comunican con la IA. La calidad y especificidad del prompt tienen una gran influencia en la calidad de la respuesta del sistema.

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Un prompt es la instrucción o mensaje que le das a una inteligencia artificial para indicarle qué querés que haga y cómo querés que lo haga. Es el texto que escribís para guiar su respuesta o creación, ya sea pedirle que explique un tema, redacte algo, responda una pregunta o genere una imagen. Por ejemplo, si escribís “explicame qué es la fotosíntesis como si tuviera 10 años”, ese texto es el prompt. Mientras más claro y detallado sea, mejor será el resultado que produzca la IA.

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Duolingo usa inteligencia artificial para adaptar el aprendizaje a cada persona. La app analiza cómo respondés, cuánto tardás, qué errores repetís y qué temas se te hacen más fáciles o difíciles. Con esa información, la IA decide qué ejercicios darte, en qué momento mostrarte una palabra que estás por olvidar y cuándo subir o bajar la dificultad para que no te frustres ni te aburras. También corrige automáticamente la pronunciación, la gramática y la escritura sin necesidad de un profesor humano, porque reconoce patrones del idioma y los compara con tu respuesta. Además, la IA predice tus hábitos: sabe en qué momento del día solés practicar y te manda notificaciones para que no rompas tu racha. Incluso los premios, cofres, ligas y puntos no aparecen al azar, sino que el sistema calcula cuándo mostrarlos para motivarte a seguir usando la app. En resumen, Duolingo no enseña igual a todos: su IA aprende de vos mientras vos aprendés el idioma

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La historia de la inteligencia artificial (IA) abarca varias décadas, desde ideas filosóficas hasta avances tecnológicos modernos. Aquí va un resumen claro y conciso:

Orígenes (antes de 1950)

- Conceptos iniciales: La idea de máquinas pensantes se remonta a la mitología y la filosofía, con figuras como el Golem o las especulaciones de filósofos como Descartes sobre la mente y las máquinas.

- Primeros pasos tecnológicos: En 1936, Alan Turing introduce la Máquina de Turing, un modelo teórico de computación que sienta las bases para las computadoras modernas. En 1950, publica "Computing Machinery and Intelligence", proponiendo el Test de Turing para evaluar si una máquina puede imitar la inteligencia humana.

Nacimiento formal de la IA (1950-1980)

- 1956: El término "IA": John McCarthy organiza la Conferencia de Dartmouth, donde se acuña el término "inteligencia artificial". Se plantea la IA como la creación de máquinas que puedan aprender y razonar.

- Primeros programas: En los años 50 y 60, se desarrollan programas como el Logic Theorist (1955) de Herbert Simon y Allen Newell, que demostraba teoremas matemáticos, y ELIZA (1964-1966), un chatbot primitivo que simulaba conversaciones.

- Optimismo inicial: Se pensaba que la IA general estaba cerca, pero las limitaciones de hardware y la complejidad de modelar la inteligencia frenaron el progreso.

- Invierno de la IA (1970s): Las expectativas exageradas y la falta de resultados llevaron a una reducción de fondos y entusiasmo.

Renacimiento y auge de la IA experta (1980-2000)

- Sistemas expertos: En los 80, la IA se centra en sistemas basados en reglas para dominios específicos, como MYCIN (diagnósticos médicos). Estos sistemas usaban conocimiento humano codificado.

- Redes neuronales: Aunque las redes neuronales artificiales se propusieron en los 40 (por McCulloch y Pitts), en los 80 resurgen con algoritmos como el backpropagation, sentando bases para el aprendizaje profundo.

- Segundo invierno de la IA (finales de los 80-90): Nuevas limitaciones técnicas y expectativas no cumplidas redujeron el interés nuevamente.

Era moderna (2000-presente)

- Big Data y poder computacional: En los 2000, el aumento de datos disponibles, el poder de las GPUs y avances en algoritmos impulsaron la IA. El aprendizaje profundo (deep learning) se convierte en protagonista.

- Hitos clave:

- 1997: Deep Blue de IBM derrota al campeón de ajedrez Garry Kasparov.

- 2011: Watson de IBM gana en el concurso Jeopardy!, mostrando capacidades de procesamiento de lenguaje natural.

- 2012: La red neuronal AlexNet revoluciona el reconocimiento de imágenes, marcando el auge del aprendizaje profundo.

- 2016: AlphaGo de DeepMind vence al campeón mundial de Go, Lee Sedol, demostrando la capacidad de la IA para resolver problemas complejos.

- 2020s: Modelos de lenguaje como GPT-3 (OpenAI) y herramientas como ChatGPT popularizan la IA conversacional. La IA se integra en la vida diaria: asistentes virtuales, traducción automática, recomendación de contenido, vehículos autónomos, etc.

Presente y futuro (2025 en adelante)

- La IA está en constante evolución, con avances en modelos multimodales (que combinan texto, imágenes, audio) y aplicaciones en medicina, educación, industria y más.

- Hay debates éticos sobre el impacto de la IA: sesgos, privacidad, desempleo tecnológico y el riesgo de una IA superinteligente.

- Proyectos como los de xAI (creadores de mí, Grok) buscan acelerar el descubrimiento científico humano mediante la IA.

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También se aplica en la medicina, donde algoritmos analizan radiografías y ayudan a detectar enfermedades con gran precisión. En la seguridad, el reconocimiento facial permite desbloquear celulares o identificar personas en cámaras. Incluso en el transporte ya se usa la IA: los autos autónomos combinan sensores y algoritmos para conducir sin necesidad de un humano al volante.

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También se aplica en la medicina, donde algoritmos analizan radiografías y ayudan a detectar enfermedades con gran precisión. En la seguridad, el reconocimiento facial permite desbloquear celulares o identificar personas en cámaras. Incluso en el transporte ya se usa la IA: los autos autónomos combinan sensores y algoritmos para conducir sin necesidad de un humano al volante.

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La IA se usa en muchas áreas: asistentes virtuales, diagnósticos médicos, autos autónomos, traducción de idiomas, recomendaciones en redes sociales y control de seguridad. Sus ventajas son que ahorra tiempo, ayuda a resolver problemas complejos y mejora la vida cotidiana. Sin embargo, también tiene riesgos, como la pérdida de empleos por la automatización, el mal uso de datos personales y la posibilidad de errores o decisiones poco éticas en manos de las máquinas.

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Una red neuronal es como un cerebro muy simplificado creado por computadoras. Está formada por neuronas artificiales, que en realidad son pequeñas operaciones matemáticas. Cada neurona recibe información, la procesa y la transmite a otras, de forma parecida a cuando tú recibes una señal y respondes a ella.

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La IA (inteligencia artificial) es la rama de la tecnología que busca crear programas y máquinas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprender, razonar, resolver problemas, entender el lenguaje o reconocer imágenes. Estas inteligencias funcionan a partir de grandes cantidades de datos y algoritmos que les permiten “aprender” patrones y mejorar con el tiempo. Hoy la IA está presente en muchas cosas que usamos a diario, como asistentes virtuales, traductores automáticos, filtros de redes sociales o autos que se manejan solos.

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LeChat es un asistente de inteligencia artificial diseñado para mantener conversaciones fluidas y naturales. Utiliza modelos avanzados como Mistral 3.1 y Mistral Next para generar respuestas rápidas y precisas. Una de sus características destacadas es su capacidad para procesar hasta 1000 palabras por segundo, lo que le permite ofrecer interacciones ágiles y eficientes  .

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La historia de la inteligencia artificial (IA) comienza en la década de 1940 con Alan Turing, quien propuso el "Test de Turing". En 1956, se formalizó el término en la Conferencia de Dartmouth, donde se sentaron las bases de la IA moderna.

Durante los años 60 y 70, se desarrollaron programas como ELIZA, pero el "invierno de la IA" redujo el interés y la financiación por falta de avances significativos. En los años 90, la potencia de procesamiento y el acceso a grandes datos impulsaron un renacimiento, con el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático.

Desde 2010, la IA ha progresado rápidamente, siendo parte integral de aplicaciones cotidianas como asistentes virtuales y reconocimiento de voz, y sigue evolucionando.

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La inteligencia artificial (IA) nació en 1956, cuando científicos propusieron crear máquinas que pensaran como humanos. En los años 50 y 60 aparecieron los primeros programas simples, pero el avance fue lento en los 70 y 80 por la falta de potencia informática. En los 90 resurgió con el machine learning y en 1997 la supercomputadora Deep Blue venció al campeón de ajedrez Garry Kasparov. En el siglo XXI, gracias a internet y al acceso a grandes datos, la IA creció rápidamente, dando lugar a asistentes virtuales, autos autónomos y modelos avanzados como ChatGPT o Meta AI.

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Una red neuronal es un sistema compuesto por nodos (neuronas) organizados en capas que procesan datos de entrada para generar salidas. Estas neuronas están conectadas por pesos que se ajustan durante el entrenamiento para minimizar errores y aprender patrones complejos. Se utilizan en tareas como reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural, juegos, predicción financiera, entre otros.

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La inteligencia artificial se utiliza en muchos ámbitos: en la salud para diagnósticos y desarrollo de medicamentos; en la educación con tutores virtuales y corrección automática; en el transporte con vehículos autónomos y optimización de rutas; en negocios para predicciones y automatización; y en entretenimiento para recomendaciones personalizadas.

Pero también tiene riesgos: puede generar desempleo, sesgos y discriminación, afectar la privacidad, crear dependencia tecnológica y presentar problemas de seguridad.

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Las redes neuronales son sistemas de inteligencia artificial inspirados en cómo funciona el cerebro humano. Están formadas por “neuronas” artificiales conectadas entre sí que procesan información y aprenden a partir de ejemplos. Su función es reconocer patrones y resolver tareas como reconocer imágenes, entender el lenguaje o tomar decisiones. Cuantos más datos reciben, mejor aprenden y más precisas se vuelven, por eso son la base del aprendizaje automático y de muchas aplicaciones modernas de IA.

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La inteligencia artificial tiene aplicaciones en casi todos los aspectos de la vida moderna. Se utiliza para automatizar tareas repetitivas, mejorar la eficiencia en empresas, analizar grandes volúmenes de datos, detectar enfermedades en medicina, crear contenido artístico o musical, y hasta para ayudarnos a tomar decisiones financieras o educativas. En resumen, la IA nos permite hacer más rápido y mejor lo que antes era difícil o imposible.

Pero también trae riesgos importantes. La IA puede reemplazar trabajos humanos, lo que genera preocupación laboral; puede propagar sesgos si aprende de datos parciales o discriminatorios; y existe el riesgo de uso malintencionado, como crear información falsa, espiar o manipular personas. Además, cuanto más compleja es la IA, más difícil resulta controlar sus decisiones y prever sus errores.

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La inteligencia artificial tiene muchos usos en la vida cotidiana y en distintos campos. Se aplica en asistentes virtuales, recomendaciones de series o productos, reconocimiento facial, diagnósticos médicos, autos autónomos, traducciones automáticas, atención al cliente y creación de textos o imágenes, entre muchos otros.

Sin embargo, también presenta riesgos, como la pérdida de empleos por automatización, la difusión de información falsa, el uso indebido de datos personales, la discriminación si aprende con datos sesgados y la dificultad para controlar decisiones tomadas por sistemas avanzados. Por eso, su desarrollo necesita regulación y un uso responsable

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Las redes neuronales son algoritmos inspirados en el cerebro humano, diseñados para reconocer patrones y aprender de datos. Compuestas por capas de nodos interconectados, incluyen una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida.

Se entrenan con datos etiquetados, ajustando conexiones para minimizar errores. Cada neurona aplica una función de activación, lo que permite resolver problemas complejos. Tienen aplicaciones en reconocimiento de voz, visión por computadora y procesamiento del lenguaje natural, siendo herramientas clave en el aprendizaje automático.

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Los prompts son instrucciones o preguntas que se le dan a una inteligencia artificial para que genere una respuesta. Es el texto que sirve como entrada para que la IA produzca información, imágenes, código u otros contenidos. Por ejemplo, si escribes “Explica qué es la fotosíntesis de manera sencilla”, ese texto es un prompt, y la IA lo utiliza para darte una explicación clara. Los prompts pueden ser simples, como una pregunta directa, o más avanzados, incluyendo detalles y contexto para obtener respuestas más precisas o creativas.

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Un uso de la IA es en la medicina: puede analizar miles de radiografías mucho más rápido que un médico y detectar señales tempranas de enfermedades como el cáncer, lo que ayuda a salvar vidas gracias a diagnósticos más precisos y rápidos.

Un riesgo de la IA es el sesgo: si se entrena con datos incompletos o injustos, puede tomar decisiones discriminatorias, por ejemplo al recomendar a quién dar un préstamo o a quién contratar, reproduciendo desigualdades en lugar de corregirlas.

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Un prompt es la instrucción o mensaje que se le da a una Inteligencia Artificial para indicarle qué debe responder o generar.

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Los prompts son las instrucciones o preguntas que le damos a una IA para que genere una respuesta.

Imaginá que la IA es como un artista o un asistente muy listo: el prompt es lo que le decís para que sepa qué crear o cómo responder. Puede ser una frase, un párrafo o incluso una lista de indicaciones, y según cómo lo escribas, la IA dará respuestas distintas.

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Usos de la IA

1. Medicina: Detecta enfermedades en estudios médicos más rápido y con precisión.

2. Educación: Explica temas, corrige ejercicios y traduce textos (ej: Duolingo, traductores).

3. Vida cotidiana: Filtros en redes sociales, asistentes como Siri o Alexa, recomendaciones de Netflix o Spotify.

4. Transporte: Autos que se manejan solos y apps que buscan la ruta más rápida.

5. Cuidado del ambiente: Predice fenómenos climáticos y ayuda a ahorrar energía.

Riesgos de la IA

1. Pérdida de empleos: Algunas tareas repetitivas pueden ser reemplazadas por máquinas.

2. Privacidad: La IA maneja muchos datos personales y puede usarse mal.

3. Desinformación: Con IA se pueden crear noticias falsas, imágenes o audios que parecen reales.

4. Dependencia: Usarla demasiado puede hacer que las personas piensen o decidan menos por sí mismas.

5. Uso ético: Si no se controla, la IA podría tomar decisiones injustas o discriminatorias.

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Doval Morena, Benjamín Fazioli, Kiara Arcidiacono

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Doval Morena, Benjamín Fazioli, Kiara Arcidiacono

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La inteligencia artificial (IA) es el campo de la informática que busca crear sistemas capaces de realizar tareas que requieren inteligencia humana, como percibir el entorno, aprender, razonar, resolver problemas y comunicarse. Utiliza algoritmos y grandes cantidades de datos para identificar patrones, hacer predicciones y tomar decisiones, lo que permite a las máquinas adaptarse y actuar de forma autónoma.

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La IA se define como la capacidad de las máquinas para imitar la inteligencia humana, aprendiendo de datos y mejorando su rendimiento sin intervención directa. Se basa en algoritmos complejos, redes neuronales y aprendizaje automático para procesar información y tomar decisiones.

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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

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Doval Morena, Benjamín Fazioli, Kiara Arcidiacono 

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Doval Morena, Benjamín Fazioli, Kiara Arcidiacono 

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La inteligencia artificial (IA) comenzó a desarrollarse a mediados del siglo XX. En 1956, en la conferencia de Dartmouth, se usó por primera vez el término “inteligencia artificial” y se planteó la idea de que las máquinas podían “pensar”. En los años 60 y 70 se hicieron los primeros programas que resolvían problemas matemáticos y jugaban al ajedrez. Luego, en los 80 y 90, aparecieron los sistemas expertos y las primeras redes neuronales. El gran avance llegó en el siglo XXI, cuando con más datos y computadoras potentes, la IA empezó a reconocer imágenes, traducir idiomas y responder preguntas. Hoy en día se aplica en casi todos los ámbitos: medicina, educación, transporte y entretenimiento.

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ElevenLabs es una empresa de inteligencia artificial especializada en la generación y clonación de voz realista. Su tecnología permite convertir texto en audio con una calidad sorprendentemente humana, capturando emociones, entonación y ritmo de manera natural. Está diseñada para creadores de contenido, empresas y desarrolladores que buscan soluciones avanzadas de voz para aplicaciones como audiolibros, podcasts, doblaje, videojuegos, atención al cliente y más.

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Luzia (o LuzIA) es un asistente virtual de inteligencia artificial (IA), desarrollado por la empresa española FACTORIA ELCANO, S.L., que funciona a través de diversas plataformas, como WhatsApp, Telegram 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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A mediados de la década de los 30, Alan Turing publicó un artículo en el que introdujo el concepto de Máquina de Turing. En su escrito, el matemático británico definió lo que él describió como una máquina calculadora de capacidad infinita, sentando así las bases del concepto moderno de algoritmo. Fue tal la repercusión de este texto que a la fecha es considerado como la base teórica de las ciencias de la computación.

Años más tarde, Konrad Zuse diseñó la primera computadora electrónica digital. La Z3 operaba con un sistema binario y requería de una cinta externa para almacenar los programas. A pesar de ser una versión un tanto rudimentaria, la invención del ingeniero alemán dio paso al diseño de las computadoras como las conocemos en la actualidad.

En 1955 el matemático John McCarthy acuñó por primera vez el término inteligencia artificial. Un año después, se llevó a cabo la conferencia de Dartmouth, en la que el reconocido matemático y otros expertos se reunieron para ahondar más sobre el tema. Como resultado de este encuentro, se abrieron nuevas ramas de estudio, como la ciencia de los datos.

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Una red neuronal es un método de la inteligencia artificial (IA) que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera similar a como lo hace el cerebro humano. Se trata de un tipo de proceso de machine learning (ML) llamado aprendizaje profundo, el cual utiliza los nodos o las neuronas interconectados en una estructura de capas que se parece al cerebro humano. Crea un sistema adaptable que las computadoras utilizan para aprender de sus errores y mejorar continuamente. De esta forma, las redes neuronales artificiales intentan resolver problemas complicados, como la realización de resúmenes de documentos o el reconocimiento de rostros, con mayor precisión.

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Las redes neuronales 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 fraude.

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Usos de la IA

1. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN):

- Ejemplos: Asistentes virtuales como yo (Grok), chatbots de atención al cliente, traducción automática (e.g., Google Translate), generación de texto (artículos, guiones), resumen de documentos.

- Aplicación práctica: Empresas usan IA para responder consultas de clientes en tiempo real; yo ayudo a usuarios con preguntas como esta.

- Tecnología: Modelos como transformadores (e.g., GPT, BERT).

2. Visión por Computadora:

- Ejemplos: Reconocimiento facial (desbloqueo de teléfonos), análisis de imágenes médicas (detección de tumores), vehículos autónomos (identificación de obstáculos).

- Aplicación práctica: En medicina, la IA analiza radiografías para detectar anomalías con precisión comparable a la de médicos expertos.

- Tecnología: Redes neuronales convolucionales (CNNs).

3. Automatización y Robótica:

- Ejemplos: Automatización de fábricas (robots en líneas de producción), logística (drones de reparto, optimización de rutas), agricultura (monitoreo de cultivos).

- Aplicación práctica: Amazon usa robots con IA para gestionar almacenes, reduciendo tiempos de entrega.

- Tecnología: Aprendizaje por refuerzo y redes neuronales.

4. Análisis de Datos y Predicciones:

- Ejemplos: Predicciones financieras (análisis de mercados), meteorología, recomendación de contenido (Netflix, Spotify), detección de fraudes.

- Aplicación práctica: Bancos usan IA para identificar transacciones sospechosas en tiempo real

Riesgos de la Inteligencia Artificial

A pesar de sus beneficios, la IA también presenta riesgos significativos que deben gestionarse:

1. Sesgos y discriminación:

- Los modelos de IA pueden perpetuar sesgos presentes en los datos con los que fueron entrenados, llevando a decisiones injustas (por ejemplo, en contratación o justicia penal).

- Ejemplo: Algoritmos de reconocimiento facial con menor precisión en personas de ciertos grupos étnicos.

2. Privacidad:

- La recolección masiva de datos para entrenar modelos de IA puede vulnerar la privacidad de los usuarios.

- Riesgo de filtraciones de datos sensibles o mal uso por parte de empresas o gobiernos.

3. Desplazamiento laboral:

- La automatización puede reemplazar empleos en sectores como manufactura, transporte o servicios al cliente.

- Aunque crea nuevas oportunidades, requiere reentrenamiento de la fuerza laboral.

4. Falta de transparencia:

- Muchos modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo, son "cajas negras", lo que dificulta entender cómo toman decisiones.

- Esto puede generar desconfianza o errores en aplicaciones críticas.

5. Uso malicioso:

- Creación de deepfakes para desinformación, fraudes o manipulación.

- Uso de IA en ciberataques, como generación de malware o phishing sofisticado.

6. Dependencia tecnológica:

- La sobredependencia en sistemas de IA puede reducir habilidades humanas o dejar sistemas vulnerables a fallos técnicos.

7. Riesgos éticos y existenciales:

- En el largo plazo, una IA avanzada podría tomar decisiones contrarias a los intereses humanos si no está bien alineada.

- Debate sobre el control de IA superinteligente y sus implicaciones para la humanidad.

8. Impacto ambiental:

- El entrenamiento de modelos de IA consume grandes cantidades de energía, contribuyendo a la huella de carbono.

- Ejemplo: Grandes modelos de lenguaje requieren infraestructura computacional intensiva.

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Los prompts son instrucciones, preguntas o frases que se proporcionan a un modelo de inteligencia artificial, como los modelos de lenguaje (por ejemplo, Grok o ChatGPT), para guiar su respuesta o comportamiento. Funcionan como un punto de partida para que la IA genere texto, resuelva problemas, realice tareas o cree contenido específico.

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Microsoft 365 Copilot es una herramienta con tecnología de inteligencia artificial que ayuda con sus tareas de trabajo.

Los usuarios escriben un aviso en Copilot y Copilot responde con información generada por IA. Las respuestas están en tiempo real y pueden incluir contenido basado en Internet y contenido de trabajo al que los usuarios tienen permiso de acceso.

Los usuarios obtienen contenido relevante para sus tareas de trabajo y, en el contexto de la aplicación de Microsoft 365 que usan.

Por ejemplo, es un administrador de operaciones y está trabajando con recursos humanos para actualizar las descripciones del trabajo. En una sesión de solicitud de Copilot, puede pedir a Copilot que cree una descripción del trabajo y que agregue también calificaciones que deben incluirse en la descripción. En la misma sesión de solicitud, puede expandir la descripción del trabajo generado para crear también niveles diferentes, como nivel 1, nivel 2 y nivel 3.

También puede crear y usar agentes para personalizar la experiencia de Copilot con los orígenes de datos de su organización. Por ejemplo, es un administrador de almacén y debe conocer el estado de un envío. Puede preguntar a su agente de envío de Copilot "¿Cuál es el estado del envío 1234?" Copilot usa los orígenes de datos para obtener la información y puede responder con el estado.

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Gemini es el conjunto de modelos y productos de inteligencia artificial (IA) de Google, diseñado para ser un asistente versátil que te ayuda en tareas cotidianas, creativas y de productividad, como escribir, resumir información, encontrar datos, planificar y automatizar acciones, además de ser una herramienta poderosa para desarrolladores en Google Cloud y Google Workspace.

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Beneficios significativos para las operaciones de ciberseguridad

La IA mejora la detección de amenazas, automatiza las respuestas a incidentes y mejora la gestión de vulnerabilidades.

Ventajas clave de la integración de IA en la ciberseguridad

La IA ofrece detección de anomalías en tiempo real, inteligencia predictiva de amenazas y contención rápida de ataques.

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La inteligencia artificial (IA) es una de las tecnologías más importantes de nuestra época y tiene múltiples usos en la sociedad. En la medicina, por ejemplo, se emplea para analizar estudios y detectar enfermedades con rapidez. En la educación, permite crear programas que se adaptan al ritmo de cada estudiante. En el transporte, hace posible el desarrollo de autos sin conductor y la optimización de rutas. También está presente en la vida cotidiana, con asistentes virtuales que organizan tareas, responden preguntas y facilitan la comunicación.

Pero junto con estos avances también aparecen riesgos. Uno de ellos es el desempleo, ya que la automatización puede reemplazar ciertos trabajos repetitivos. Otro problema es el sesgo o discriminación, porque la IA aprende de datos humanos que a veces contienen prejuicios. La privacidad también se ve amenazada, ya que estas tecnologías manejan enormes cantidades de información personal. Además, la IA puede ser utilizada para crear noticias falsas o deepfakes, capaces de manipular la opinión pública.

En conclusión, la IA ofrece grandes beneficios que mejoran la vida de las personas, pero al mismo tiempo plantea desafíos éticos y sociales que requieren un uso responsable y regulado.

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En el contexto de la interacción con la Inteligencia Artificial, un prompt, es la llave de entrada que utilizamos para comunicarnos con la máquina. En otras palabras, es la frase que empleamos para preguntar, proponer u ordenar a la IA lo que deseamos.

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Un prompt es una instrucción o mensaje que le damos a una inteligencia artificial para que genere una respuesta. Es básicamente la “consigna” que guía a la IA sobre qué hacer.

Por ejemplo:

Si le escribís “explicame la fotosíntesis en pocas palabras”, ese es el prompt, y la IA te va a dar una explicación breve.

Si pedís “creá una imagen de un gato astronauta en la Luna”, ese también es un prompt, pero para una IA que genera imágenes.

En resumen: un prompt es la forma en que le decimos a la IA qué queremos que haga, y mientras más claro y específico sea, mejores serán los resultados.

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La inteligencia artificial es un conjunto de tecnologías que permiten que las computadoras realicen una variedad de funciones similares a las que hacen los humanos, incluida la capacidad para comprender, razonar, aprender, resolver problemas, adaptarse a diferentes situaciones, hacer recomendaciones y mucho más. Algunos ejemplos de la vida cotidiana podrían ser plataformas como Netflix, Amazon y Spotify que usan inteligencia artificial para analizar tus gustos y recomendarte películas, productos o música.

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La inteligencia artificial surgió oficialmente en estados Unidos en el año 1956 durante la Conferencia de Dartmouth, organizada por John McCarthy (que era un joven experto en computadoras). Esa conferencia es considerada el nacimiento oficial de la inteligencia artificial como campo de estudio. Sin embargo, lo que fueron las bases teóricas de la inteligencia artificial se establecieron antes, con algunos trabajos y conceptualizaciones en años anteriores.

Un hito importante podría ser cuando a comienzos de los años 70, la inteligencia artificial tuvo muchos problemas. Se habían gastado millones en proyectos grandes, pero casi no había resultados.

En 1973, en Estados Unidos se discutió mucho sobre el tema, y el matemático británico James Lighthill hizo un informe muy negativo sobre el estado de la IA en el Reino Unido.

Él decía que las máquinas solo podían jugar al ajedrez como un principiante.

Es por eso, que se quitaron los fondos para seguir investigando, y empezó lo que se llamó “el invierno de la inteligencia artificial”.

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Las redes neuronales son como un modelo de inteligencia artificial que se diseño para funcionar de una manera parecida al cerebro humano. En el cerebro humano, las neuronas se conectan entre sí para aprender cosas nuevas, transmitir información y tomar decisiones. De la misma manera, en una red neuronal artificial, existen “neuronas” digitales que se enlazan y van a trabajan juntas adentro de una computadora. Lo que hacen estas conexiones es permitir que el sistema pueda procesar datos, identificar patrones, reconocer imágenes, voces o textos, y que vaya mejorando de a poco su desempeño a medida que practica o le dan más información. Es por esto que, las redes neuronales son la base de un montón de tecnologías actuales, como los asistentes virtuales o los sistemas de reconocimiento facial.

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Perplexity AI

Es una herramienta de inteligencia artificial que combina un buscador con un asistente conversacional. Sirve para hacer preguntas y obtener respuestas claras y explicadas, con fuentes reales y enlaces a las páginas de donde saca la información. Es muy útil para estudiar, investigar o resumir textos, porque da respuestas actualizadas y bien organizadas.

Perplexity tiene una versión gratuita con funciones básicas, y también una versión paga (Pro) que ofrece respuestas más avanzadas y acceso a modelos de IA más potentes.

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La inteligencia artificial nos ofrece muchos usos que pueden ser muy beneficiosos en nuestra vida cotidiana. Por ejemplo, en el ámbito de la salud pueden ayudar diagnosticar enfermedades, en el ámbito de finanzas nos ayudan a detectar fraudes o analizar algunos riesgos o en el ámbito de entretenimiento nos recomiendan contenido, y así podemos dar muchos ejemplos mas. Sin embargo, es importante que recordemos que usar de manera incorrecta la inteligencia artificial nos puede traer riegos o inconvenientes. Entre ellos podemos destacar la dependencia a la tecnología, ya que al depender de la inteligencia artificial somos vulnerables ante una falla o ataque del sistema, la falta de privacidad de nuestros datos, debido a que la IA maneja grandes cantidades de datos personales y usarlos de manera incorrecta podría salir mal, o la perdida de empleos, por que esa automatización podría sacarle el empleo a trabajadores humanos.

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Un prompt seria la instrucción o mensaje que una persona le da a una inteligencia artificial para que entienda qué tiene que hacer. Básicamente, es lo que uno escribe o dice para pedirle algo a la IA.

Por ejemplo, cuando le pedís a la inteligencia artificial que “resuma un texto” o que “haga una imagen de un perro”, eso que uno escribe es el prompt.

En resumen, sirve para guiar a la inteligencia artificial y que nos de el resultado que queremos. Cuanto más claro y detallado sea el prompt, mejor va a ser la respuesta o el trabajo que genere esa inteligencia artificial.