La IA ya está en las organizaciones. Convertirla en una capacidad de negocio es otra cosa.

Esa es la tensión central de ConvergencIA 2026, el estudio de Deloitte Chile sobre adopción, madurez y gobierno de la IA. El 91% de las organizaciones encuestadas declara utilizarla en algún grado, pero solo 8% la ha escalado como capacidad transversal. Entre prese…

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Hola a todos 👋

Ya está disponible el State of AI Report 2026, la novena edición del informe anual de Nathan Benaich y Air Street Capital. Son 244 láminas que recorren investigación, industria, política y seguridad, y este año el tono cambió: la IA dejó de ser promesa para convertirse en infraestructura económica.

Estos son los puntos que más me llamaron la atención:

💰 El negocio explotó

OpenAI y Anthropic ya generan US$105 mil millones anualizados entre las dos, desde unos US$30 mil millones a inicios de 2026. Y no son solo los laboratorios: las empresas "AI-native" con entre US$1 y US$20 millones de ingresos crecieron 256% interanual en el percentil 75, contra 90% de las que solo le agregan IA a su software existente.

🏗️ La carrera de infraestructura

Amazon, Alphabet, Microsoft y Meta guían US$733 mil millones de capex para 2026, un 79% más que en 2025. NVIDIA avanza hacia una capitalización de US$6 billones y se consolidó como el "banco central de la IA". Mientras tanto, el 71% de los estadounidenses se opone a tener un data center de IA en su zona, y al menos 45 proyectos por casi US$68 mil millones quedaron bloqueados o retrasados por oposición local en un solo trimestre.

🤖 La IA acelerando a la IA

El dato del año para mí: Claude lideró el 26% del trabajo de I+D de modelos medido en Anthropic durante agosto, desde menos de 1% en febrero, siempre bajo supervisión humana. En robótica, el S1 de Skild resolvió tareas desconocidas con una sola demostración en video: 66% de éxito con 100.000 horas de pre-entrenamiento, contra 9% de un modelo comparable sin esa escala. Y en salud, dos medicamentos diseñados por empresas "AI-first" ya están en Fase 3 de ensayos clínicos.

📉 Todo más barato

Lograr un nivel fijo de desempeño cuesta 47% menos cada trimestre desde 2023, unas 13 veces más barato al año (Epoch AI). Eso es lo que hace que cada vez más trabajo se pueda delegar en agentes.

⚠️ La advertencia seria

En una evaluación interna con salvaguardas reducidas, agentes de OpenAI salieron a internet y comprometieron infraestructura de producción de Hugging Face: ejecución de código en 41 workers y 4 repositorios privados descargados. Unos 700 agentes se sumaron al ataque tras recibir tareas imposibles. La buena noticia: entrenar a los modelos explicándoles los valores detrás de las reglas redujo el comportamiento de "chantaje" de 65% a 19% en escenarios de prueba.

🌎 Soberanía y política

Washington transformó la superinteligencia en orden ejecutiva y mostró que puede cortar el acceso a modelos frontera de un día para otro. Los programas soberanos de IA suman unos US$138 mil millones en compromisos, pero casi todos vuelven al mismo proveedor: NVIDIA, que reportó más de US$30 mil millones en ingresos por IA soberana en su año fiscal 2026. Como dice el informe, Europa no puede arrendar su camino hacia la soberanía.

💡 Mi reflexión: el informe insiste en que la brecha entre quienes sacan valor de la IA y quienes no es un tema de habilidad humana, no de tecnología. Coincido. La pregunta ya no es si la IA sirve, sino si sabemos ponerla a trabajar.

Fuentes:

* stateof.ai

* Informe completo

¡Hola! Esta semana hay noticia grande para la IA en la región: este martes 20 de octubre se presentó en Santiago la cuarta edición del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, el ILIA 2026, elaborado por CEPAL y CENIA (el Centro Nacional de Inteligencia Artificial de Chile), con apoyo del proyecto Alianza Digital UE-ALC.

Qué mide: el estado de los ecosistemas de IA de 20 países de América Latina y el Caribe. Esta vez, por primera vez, también los compara con Alemania, España, Estonia, Portugal y Singapur.

El ranking 🏆

Chile lidera por cuarto año seguido con 71,4 puntos de 100. Le siguen Brasil (68,4) y Uruguay (67,0). Los tres quedan en el grupo de "pioneros", con más de 60 puntos.

Después vienen los "adoptantes" (diez países, entre 35 y 60 puntos), encabezados por Colombia (56,8), Costa Rica (56,0) y Argentina (55,6). Los siete restantes son "exploradores", con menos de 35.

Lo bueno de Chile

- Investigación, desarrollo y adopción: 73,7 puntos, sobre Uruguay (65,1) y Brasil (63,9).

- Lidera la producción científica regional: 41,9 publicaciones de IA por millón de habitantes.

- Datos: 77,6 puntos, sobre México (77) y Brasil (73,6).

- Talento humano: primer lugar, aunque con 50,4 puntos. Ningún país de la región llega a un nivel alto aquí.

Lo que falta 😬

- Solo el 13,5% de las empresas chilenas usa IA.

- El gasto en I+D de Chile equivale al 0,39% del PIB (Brasil, 1,19%).

- Cómputo: Brasil concentra la gran mayoría de la capacidad de procesamiento de la región. Los cinco países de comparación tienen, en promedio, cerca de 29 veces más GPU por millón de habitantes que toda Latinoamérica junta.

- En investigación, esos cinco países tienen en promedio 23 veces más publicaciones científicas por habitante y 18 veces más investigadores activos.

El mensaje de fondo

La conectividad sigue siendo indispensable, pero ya no alcanza. Las mayores brechas de la región están en la capacidad de cómputo, en la adopción de IA en las empresas y en la implementación de las estrategias nacionales. No hay un solo camino: Brasil, Chile y Uruguay llegaron arriba con estructuras económicas muy distintas.

Fuente:

- Sitio del índice: https://indicelatam.cl/

Hola 👋

La Comunidad de Profesionales HSE adoptando IA Generativa, de la cual surge este newsletter, tiene 2 novedades importantes:

1. Cambiamos de nombre

   Pasamos de iagenhse a Gravik.io

2. Por problemas técnicos, cambiaremos de grupo de WhatsApp
   Si eres parte de la comunidad, debes unirte al nuevo grupo y salir del actual, ya que este se cerrará pronto.

→ [Salir] Logo del grupo actual que deberás abandonar.

→ [Entrar] Logo del nuevo grupo al que debes unirte desde Gravik.io

Nos vemos en el nuevo grupo 😉.

Acuérdate de salir del actual para que no te lleguen mensajes de más

Antonio 🥸

Resumen

Aunque las empresas han invertido entre 30 y 40 mil millones de dólares en IA generativa (GenAI), el impacto real es mínimo: el 95% de las organizaciones no obtiene retorno alguno.

Solo un 5% de los proyectos piloto logran transformar sus operaciones y generar millones en valor. La gran mayoría permanece atrapada en la llamada “Brecha GenAI”: herramientas adoptadas, pero sin impacto en los resultados financieros (P&L).

El problema no está en la calidad de los modelos ni en la regulación, sino en la forma de implementación.

La brecha GenAI: alta adopción, baja transformación

• Adopción masiva: Más del 80% de las empresas ya probaron GenAI.

• Transformación escasa: Solo 2 de 8 sectores (Tecnología y Medios) muestran cambios estructurales.

• Pilotos estancados: 95% de las soluciones personalizadas fracasan al pasar a producción.

• Mercado medio ágil: Empresas medianas logran implementar en 90 días, frente a los 9 meses de las grandes corporaciones.

• IA en la sombra: Aunque solo el 40% de las compañías compra licencias, en el 90% de las organizaciones los empleados usan GenAI por su cuenta (ChatGPT, Claude).

Por qué se estancan los pilotos

El mayor obstáculo no es la infraestructura ni el talento, sino la falta de aprendizaje:

• Los sistemas actuales no retienen memoria ni contexto.

• Esto genera frustración: sirven para brainstorming, pero no para tareas críticas.

• La solución: IA agéntica con memoria persistente, aprendizaje iterativo y orquestación autónoma de flujos de trabajo.

Cómo tienen éxito los constructores

Las startups y proveedores más efectivos:

• Entregan victorias rápidas en flujos específicos y se expanden después.

• Ofrecen valor inmediato, sin configuraciones pesadas.

• Se apoyan en socios de confianza y canales de referencia.

• Construyen sistemas que aprenden, se adaptan y se integran en los procesos existentes.

Cómo tienen éxito los compradores

Los compradores que cruzan la brecha:

• Prefieren comprar en lugar de construir.

• Delegan ejecución en los gerentes de línea, no en laboratorios centrales.

• Tratan a los proveedores de IA como socios de servicios empresariales.

• Encuentran ROI en la automatización del back-office (eliminando BPOs y agencias externas).

Impacto en empleo: no despidos masivos, pero sí menor contratación en 24 meses. La alfabetización en IA ya es un requisito clave para nuevos talentos.

Más allá: la web agéntica

El futuro inmediato no son solo agentes individuales, sino una “Web Agéntica”, donde sistemas autónomos negocian, coordinan y optimizan flujos de trabajo en red. Protocolos como MCP, A2A y NANDA serán la base de esta nueva infraestructura digital.

Conclusión

La ventana para cruzar la Brecha GenAI se está cerrando. Las empresas que logren hacerlo se diferenciarán por:

1. Comprar en lugar de construir.

2. Empoderar a gerentes de línea.

3. Seleccionar sistemas que aprenden, recuerdan y se integran profundamente.

El futuro de la GenAI no será de herramientas estáticas, sino de socios inteligentes que evolucionan junto con la organización.

*Resumen por notebookLM

Esta semana, OpenAI anunció el lanzamiento de GPT-5, su modelo más avanzado hasta la fecha. Según la compañía, representa una mejora sustancial respecto a GPT-4o y un paso hacia la Inteligencia Artificial General (AGI). El objetivo, dice OpenAI, es ofrecer un sistema más útil, preciso, rápido y fácil de usar.

Para ilustrar el avance, comparan la evolución de sus modelos con etapas educativas:

• GPT-3: equivalente a conversar con un estudiante de secundaria.

• GPT-4o: similar a un universitario competente.

• GPT-5: comparable a interactuar con un experto de nivel doctoral, disponible bajo demanda en prácticamente cualquier campo.

Razonamiento profundo
GPT-5 puede “pausar para pensar” antes de responder, ajustando el nivel de reflexión según la tarea. Esto permite mejores resultados en problemas complejos, como matemáticas, física o derecho. Los usuarios de pago pueden forzar un “pensamiento a fondo” para casos que lo requieran.

Creación de software bajo demanda
El modelo puede desarrollar aplicaciones completas desde cero. Ejemplos incluyen herramientas de aprendizaje de idiomas con juegos y cuestionarios, o paneles financieros con visualizaciones interactivas.

Mayor fiabilidad y precisión
Se han reducido las “alucinaciones”. OpenAI afirma que es su modelo más confiable para preguntas complejas o abiertas.

Aplicaciones en salud
En pruebas con 250 médicos (“HelpBench”), GPT-5 superó a su antecesor en la interpretación de información médica y en la formulación de preguntas relevantes para profesionales de la salud.

Mejora en la calidad de escritura
Las respuestas se perciben más naturales, personalizadas y empáticas, lo que lo hace más útil para redacción de textos, correos o narrativas.

Funciones de voz y vídeo
La voz suena más natural y el modelo puede interpretar imágenes o vídeo en tiempo real, así como traducir idiomas de manera fluida.

Personalización
Incluye ajustes de colores y una vista previa de “personalidades” que modifican el estilo de interacción (profesional, conciso, empático, etc.).

Memoria avanzada e integración con Google
GPT-5 puede recordar información relevante del usuario a lo largo del tiempo y conectarse con Gmail o Google Calendar para asistir en la organización personal.

Seguridad “Safe Completion”
En lugar de rechazar de forma directa solicitudes sensibles, intenta ofrecer información útil dentro de límites seguros, explicando el motivo si una parte debe omitirse.

Disponibilidad
GPT-5 está disponible para usuarios gratuitos, Plus y Pro, y la próxima semana para Enterprise y EDU. En el plan gratuito tendrá uso limitado, con transición automática a GPT-5 Mini al llegar al tope.

API para desarrolladores
Se ofrecen tres versiones: GPT-5, GPT-5 Mini y GPT-5 Nano (25 veces más económico que la versión completa), optimizadas para diferentes cargas de trabajo.

Casos empresariales
Empresas como Amgen y BBVA ya lo utilizan en diseño de fármacos y análisis financieros, reduciendo procesos de semanas a horas. Además, se ha anunciado que 2 millones de empleados federales en EE. UU. tendrán acceso a la herramienta.

Todos estos son anuncios oficiales de OpenAI y como ocurre con cualquier lanzamiento de herramientas de este tipo, más allá de las descripciones y resultados benchmarks, lo realmente valioso es ponerlas a prueba en el uso real.

Solo así se puede evaluar de forma directa si las mejoras prometidas se traducen en beneficios concretos para cada caso y necesidad. 🥸

Inscripciones iagenhse

Fuente: OpenAI - YouTube

Esta semana me topé con una publicación reciente de McKinsey y a pesar de que entiendo en algo de lo que es un Agente, es distinto comenzar a ver estas publicaciones de fuentes serias no técnicas.

Todo esto está cambiando mucho más rápido de lo que creemos, en especial las proyecciones en el mundo del trabajo.

El informe se titula “El futuro del trabajo es agéntico”, veamos con que me encontré.

¿Qué es exactamente un agente de IA?

Lo primero que aclara el informe es qué diferencia hay entre un agente de IA y un chatbot como los que ya usamos a diario.

Mientras que la IA generativa (como ChatGPT o asistentes virtuales) genera un resultado en relación a nuestra instrucción, texto por ejemplo, la IA agéntica ejecuta acciones de manera autónoma para conseguir lograr lo instrucción entregada. Un agente toma decisiones y ejecuta acciones en relación con aquello a lo que le hemos autorizado a acceder.

En palabras simples: ya no es una herramienta, es una unidad operativa. Es como tener un nuevo tipo de colaborador digital en tu equipo. Uno que no solo te asiste, sino que puede hacer el trabajo completo por su cuenta, coordinarse con otros agentes y operar a escala.

¿Dónde se están usando hoy estos agentes?

Uno podría pensar que esto es algo de laboratorio, pero el informe muestra que ya hay empresas usándolos, en áreas clave como recursos humanos, atención al cliente, soporte técnico y entrenamiento interno.

Por ejemplo, en el proceso de reclutamiento, ya existen agentes que limpian las bases de datos de candidatos, analizan perfiles, seleccionan a los más prometedores, los califican y hasta los contactan para agendar entrevistas. Todo de forma autónoma.

Otro caso que me llamó la atención: empresas que están utilizando agentes para entrenar a trabajadores de primera línea mediante la simulación de interacciones con “clientes digitales”. Estos agentes no solo actúan como clientes reales, sino que también entregan feedback detallado, evalúan el desempeño y ayudan a mejorar habilidades específicas.

También hay agentes coordinadores, que supervisan a otros agentes dentro de un mismo flujo de trabajo. Es decir, hay un “jefe digital” que organiza cómo y cuándo actúan sus “subordinados” digitales. Es una jerarquía operativa completa.

Una fuerza laboral híbrida: humanos + agentes

El impacto de esto es enorme. McKinsey plantea que vamos hacia una estructura organizacional donde la fuerza laboral será híbrida, con humanos y agentes trabajando codo a codo. Y esto no es metafórico. Algunas empresas pioneras ya están incluyendo a los agentes de IA en su organigrama, y reportan su dotación como: "100 personas + 30 agentes".

¡Eso cambia todo!

Cambia cómo se lidera, cómo se miden los resultados, cómo se planifican los equipos y cómo se evalúa el rendimiento. Un dato que me quedó grabado: hay organizaciones que ya hablan de áreas enteras que operan únicamente con agentes, sin ningún empleado humano involucrado

¿Qué significa esto para las personas?

El informe no plantea un reemplazo total de lo humano, sino una transformación profunda del trabajo. La idea no es prescindir de las personas, sino redefinir su rol en este nuevo entorno híbrido.

Por ejemplo, TI pasará a ser el “RR.HH.” de los agentes, encargado de su entrenamiento, ajuste, funcionamiento y monitoreo. Pero RR.HH. tradicional seguirá siendo clave para facilitar el cambio cultural, capacitar a los equipos humanos y ayudarles a convivir y colaborar con sus nuevos “colegas digitales”.

Además, habrá muchas tareas que seguirán requiriendo humanidad: empatía, juicio, contención, interpretación emocional. El informe cita un ejemplo muy potente: si acabas de sufrir un accidente, ¿preferirías hablar con un bot o con una persona real que te escuche y te contenga? Esa diferencia sigue siendo central.

¿Y cuándo llegará esto?

No estamos hablando de un horizonte lejano. Según McKinsey, muchas empresas ya están implementando pilotos, y se espera que la adopción a escala ocurra en los próximos 18 a 24 meses.

En otras palabras, esto no es futuro. Es inminente. Y si no comenzamos a prepararnos desde ya como líderes, como profesionales, como organizaciones, vamos a quedar desfasados muy rápido.

Publicación Mckinsey 06.06.25

Proyectos de Agentes con las que me he topado

• Manus AI

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• Proyect Mariner

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“… debes desaprender lo que has aprendido”🤘

El 2024 cerrará con un montón de nuevas funcionalidades en herramientas de IAGen, todas con diferentes niveles de madurez y disponibilidad, pero todas con algo en común: están mejorando a un ritmo de locura, casi semana tras semana.

Pedirle a un chatbot que genere un texto o una imagen es solo el inicio de todo lo que hay por descubrir.

El verdadero potencial de la IAGen que se está revelando no radica únicamente en su rápida evolución técnica, sino en cómo nosotros, como usuarios, impulsamos nuestra curiosidad para desarrollar habilidades que nos permitan usar y elegir herramientas útiles, enfocándonos en un propósito de valor que trascienda el simple uso de una tecnología, todo ello impulsado por un elemento clave: la Creatividad.💡

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El regalo viene atrasado🎅🏻. Te dejo el material que generé después de más de 1 año investigando la IAGen.

🛠 Listado herramientas

📄 LLM´s / Asistentes / otros

Todos los detalles y accesos de lo descrito en esta edición los encontrarás en estos dos recursos😉

Empresas

Son muchas las empresas en la carrera de la IAGen, pero estas son las que más escuché hablar durante el 2024.

→ LLM: OpenAI, Google, Anthropic, Meta, xAI , deepseek, Amazon, Alibaba y Mistral

→ Imagen: OpenAI, Google, Black Forest Labs, Microsoft, Stability AI, Midjourney y Adobe.

→ Video: OpenAI, Google, Minimax, Vidu, Kuaishou, Luma Labs, Pika Labs, Runway (Chilenos),

→ Audio: ElevenLabs, Udio, Suno

→ Avatar: HeyGen, D-ID

Conceptos

→ La multimodalidad ya es una realidad, con diferentes niveles de desarrollo en OpenAI, Google, Anthropic y otras compañías líderes.

Esto permite que en una misma interacción, se puedan generar contenidos de texto, visuales y auditivos, a partir de entradas que también pueden ser de texto, imágenes y auditivo. Además, estas capacidades se complementan con acceso directo a archivos locales o en la nuve, URLs y buscadores web.

→ La latencia es el tiempo que una IA necesita para responder a una consulta. Actualmente, ha alcanzado niveles de fluidez comparables a los de una conversación habitual entre personas.

→ Los LLM que puedes instalar directamente en tu computadora de manera gratuita han aumentado, lo que permite utilizarlos sin necesidad de pagar planes y, además, sin conexión a internet. Ojo que requieren capacidades mínimas en tu computadora.

→ Los comparadores de modelos (benchmarks) siguen siendo útiles para conocer las ventajas y desventajas teóricas de cada uno. Sin embargo, nada supera la experiencia de probarlos directamente para determinar cuál se adapta mejor a tu caso de uso.

→ Cada vez se habilitan más atributos y funcionalidades de IA a través de API y sus precios han bajado alrededor de 10 veces.

.

Funcionalidades

→ Asistentes: Realizan tareas específicas, como la generación de contenido de capacitación con test de evaluación. Se programan con lenguaje natural.

→ Buscador: Aunque puede resultar algo confuso, los LLM no extraen información directamente de su base de conocimientos, sino que generan contenido nuevo de manera probabilística. Sin embargo, ahora se les ha añadido una funcionalidad que les permite buscar en la web y entregar contenido ya redactado de forma preliminar.

→ Canvas: Es una función que permite crear y editar contenido interactivo, como documentos, fragmentos de código y diagramas, en una ventana separada del chat principal. OpenAI lo denomina "Canvas", mientras que Anthropic lo llama "Artifacts".

→ Podcast: Google fue pionero acá, seguido por HeyGen y ElevenLabs. Esta funcionalidad permite subir un archivo, texto o sitio web, y como resultado, se genera un podcast. Además, en el caso de Google, es posible interactuar por voz con los personajes del podcast. Inmersión Profunda.

→ Proyectos: Es una nueva función en ChatGPT que permite organizar tus chats, archivos e instrucciones personalizadas en carpetas, facilitando y haciendo más eficiente la gestión de tus interacciones

→ Avatares: Ya es posible crearlos mediante lenguaje natural y personalizarlos según las características que necesites utilizando HeyGen. Estos avatares se pueden integrar en Zoom como un participante mas de la reunión o emplearse en podcasts.

→ Asistentes de voz: ElevenLabs ha lanzado una funcionalidad que permite cargar información para crear asistentes de voz interactivos. Estos asistentes responden de manera dinámica basándose en los datos proporcionados.

→ Entorno en tiempo real: Se captura en tiempo real lo que ve la cámara de tu celular desde OpenAI o computadora desde Google e interactúa contigo por medio de voz basándose en lo que está observando.

→ Comparte tu pantalla a la IA: Puedes compartir tu pantalla con Google e interactuar por voz sobre lo que la IA está observando. Imagina tener un asistente a tu lado que ve tu pantalla y al que puedes hacer preguntas sobre lo que se muestra. Esto es lo que permite la funcionalidad de Google llamada "Share your screen".

“… debes desaprender lo que has aprendido” … Feliz 2025!

🤘

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Cada vez es más complejo poder mantenerse al día e ir probando todo lo nuevo que sale semana a semana. Si pusiera todo lo nuevo con lo que me he encontrado la lista sería gigante, así que va lo más relevante.

iagenhse.com

• Ya son 6 las ediciones del podcast Inmersión Profunda

• Se actualizaron los asistentes para HSE

OpenAI

• SORA

• Presenta la búsqueda ChaGPT

• Voz avanzada para escritorio de macOS y Windows

• Por 12 días anuncian lanzamientos y demos (¡ojo acá!)

Google

• Actualización de notebooklM

• Willow, chip cuántico de última generación

• Gemini 2.0 experimental, construido para la era de Agentes

• Google AI Studio mejorado, interactúa con tu escritorio y análisis video en tiempo real.

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ElevenLabs

• Programación de asistentes con voz avanzada

• Voz personalizada con mensaje de texto

• Generador de podcast

Anthropic

• Beta de "Computer use" permite tomar el control de tu PC

• Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) para interacción de IA con las fuentes de datos (temón!) - Forbes

HeyGen

• Generador de podcast

• Crea avatares con texto

• Avatares dentro de Zoom

Otros, otros y otros

• Meta llama 3

• Deepseek, nuevo modelo

• Qwen QwQ, modelo Chino

• Amazon Nova, familia de modelos

• Freepik - personajes y estilos personalizados

• Suno - Crea canciones a partir de fotos y videos

• LinkedIn ya tiene un Asistente IA de contratación para reclutadores y empleos🤯

• Mistral, asistente Le Chat con nuevas funcionalidades compite con ChatGPT y Claude

Gracias por leer, buena semana 🥸

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Para probarla, di vida al podcast experimental Inmersión Profunda en Spotify, el cual generaré íntegramente con notebooklm.google.com.

Iré cargándole información que considere relevante para publicar cada capítulo, con el objetivo de que vayamos descubriendo juntos en perspectiva las implicancias de la IA, principalmente en sus dimensiones humanistas y tecnológicas.

Como el podcast lo generaré automáticamente con la herramienta, es importante que lo escuches con pensamiento crítico, debido a posibles "alucinaciones" derivadas de la automatización.

De todos modos, a cada capítulo le incluiré el enlace al documento original e iré probando ajustes para que los relatos sean más dinámicos y entretenidos.

Veamos cómo resulta todo y gracias por leer😉

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A medida que la IA avanza, resulta cada vez más complejo mantenerse actualizado, facilitar su adopción y encontrar nuevos casos de uso. Además de los aspectos de regulación, ética, impacto en el trabajo y en los negocios, es de especial atención el cómo las grandes compañías están proyectando su evolución en los próximos años.

La Inteligencia Artificial General (AGI), a menudo confundida con la IA generativa (IAG), se refiere a sistemas de IA que suelen ser más "inteligentes" que los humanos. Esta es considera la cúspide del desarrollo de la IA, con el potencial de transformar radicalmente la forma en que nos relacionamos y convivimos en sociedad.

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Hace ya unos meses, en julio, OpenAI presentó su visión del futuro de la IA, dividiéndola en cinco niveles o etapas que culminarían en la creación de una AGI.

Nivel 1: CHATBOSTS, IA con lenguaje conversacional

Representa la base de lo que será la evolución de la IA. En esta etapa, los sistemas son capaces de entender y responder a conversaciones complejas de una manera coherente, permitiendo interactuar con ellos de una manera fluida, aunque sus capacidades de razonar son limitadas. Este nivel es fundamental para establecer una base sólida sobre la que construir futuras capacidades de razonamiento y acción.

Nivel 2: RAZONADORES, Resolución de problemas a nivel humano

Se trata de inteligencias artificiales con una capacidad de razonamiento más avanzada. Aunque los LLM muestra ciertos indicios de razonamiento, este nivel implica un salto significativo hacia la resolución de problemas a nivel humano de una manera más consistente. Uno de los mayores retos actuales es lograr una consistencia en el razonamiento, ya que los modelos continúan fallando en algunos problemas complejos que requieren un razonamiento profundo.

Nivel 3: AGENTES, Sistemas capaces de actuar

Estos sistemas tienen la capacidad de tomar acciones efectivas. Un agente podría interactuar con un sistema operativo, comprender los objetivos del usuario y realizar tareas complejas de forma autónoma.

Estos agentes son capaces de planificar y ejecutar acciones para cumplir objetivos de manera eficiente e integrarse cada vez más en la vida cotidiana, ayudando en el trabajo y en tareas complejas.

Nivel 4: INNOVADORES, IA que puede ayudar en la invención

En este nivel no solo responderá a preguntas o resolverá problemas, sino que también será capaz de generar nuevo conocimiento. Esto se relaciona con sistemas que han ayudado a desentrañar estructuras complejas, como lo hizo AlphaFold en el campo de la biología.

A medida que los sistemas exploran todas las posibilidades para resolver problemas, podrían incluso desarrollar innovaciones propias. Este nivel permitiría a que la IA juegue un papel importante en el avance científico y en la creación de nuevos descubrimientos.

Se espera que este nivel permita a la IA contribuir significativamente en campos científicos, generando nuevas hipótesis y resolviendo problemas de una manera que los humanos no podrían alcanzar solos.

Nivel 5: ORGANIZACIONES, IA que puede hacer el trabajo de una organización

El quinto nivel es más especulativo y plantea la idea de Organizaciones de IA, donde los sistemas serían capaces de desempeñar el trabajo de toda una organización.

En este escenario, varios agentes especializados podrían trabajar de manera colaborativa, como una IA contable, otra fiscal, y otra encargada de marketing. Este conjunto de agentes podría ser coordinado por una IA superior para gestionar un negocio completo.

Aunque esta visión aún parece lejana, representa el potencial máximo de la inteligencia artificial. Estos sistemas multiagentes podrían funcionar como una red coordinada, gestionando diferentes aspectos de una empresa y reduciendo la necesidad de intervención humana.

¿En qué nivel estamos?

Los chatbots, correspondientes al nivel 1, ya son una tecnología disponible. Cualquier persona con algo de interés puede programar de manera gratuita un chatbot funcional básico.

El nivel 2, el de los razonadores, es más controversial. Por un lado, OpenAI anunció recientemente su nuevo modelo, OpenAI o1, describiéndolo como un modelo de razonamiento avanzado, equiparable al nivel de un doctorado y por otro Apple publicó un paper donde sostiene que la IA actualmente carece de una verdadera capacidad de razonamiento.

La empresa Anthropic, por su parte, lanzó recientemente una versión beta experimental que permite instalar un agente capaz de controlar parcialmente un computador, lo que marca el inicio de los primeros pasos del nivel 3.

De los niveles 4 y 5 aún no hay señales.

Aunque recién estamos en las primeras etapas y con desarrollos incipientes, la visión del futuro de OpenAI se ve clara y muestra la ruta y el potencial de lo que se podría lograr.

Gracias por leer, buena semana 🥸

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Se están dando a conocer los incipientes casos de adopción de IA generativa en sectores como Minería, Salud, Legal, Construcción y Retail, en empresas como Antofagasta Minerals, Collahuasi, Clínica Alemana, Poder Judicial Chile, Sodimac, Parque Arauco y Echeverría Izquierdo.

Informes y eventos

Cenia, presenta la segunda versión del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), donde Chile ocupa la primera posición.

ORP, Fundación Internacional de Seguridad y Salud en el Trabajo realizará en Chile del 21 al 25 de octubre el evento Digitalización y bienestar: Nueva era para la prevención, con 40% de sus conferencias sobre IA para SST.

Naciones Unidas, publicó el informe Gobernanza de la IA en beneficio de la humanidad.

EEUU, y ocho empresas lanzan la Alianza para la Inclusión Global en IA.

El Premio Nobel, de Física fue entregado a Geoffrey Hinton (Ex Google) y John Hopfield y el de Química a Demis Hassabis y John Jumper de Google.

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OpenAI

👀 ojo acá!! → Presentó Canvas, una nueva interfaz dentro de ChatGPT para proyectos de escritura y codificación. Tienen acceso los usuarios Plus, Team, Enterprise y Edu. Tienen considerado también acceso a usuarios free.

El recurso de Voz Avanzada, disponible con anterioridad a usuarios de ChatGPT Plus, se extiende para los usuarios de Enterprise, Edu y Team. Los usuarios free también tendrán un anticipo de este recurso.

Primera hackathon de OpenAI en Latinoamérica, fue realizada en Chile. El primer lugar se lo llevó la plataforma "Justa" destinada a mejorar la eficiencia en los procesos legales en el poder judicial.

Meta

Meta Connect, realizó su evento anual para mostrar sus últimos desarrollos en IA, realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR).

Meta Movie Gen, modelo de generación de video con características que vendrían a superar a Sora de OpenAI. también genera sonidos de manera automática con Meta Gen Audio.

Llama 3.2, es el nuevo LLM que viene con características Multimodales.

Google

Keynote 24, realizó evento anual donde presenta novedades sobre la IA y nuevos dispositivos. El foco de atención estuvo en Gemini Pro1.5 Experimental, que supera a competidores como OpenAI en rendimiento, destacando en el procesamiento multimodal y con una gran capacidad de tokens.

Microsoft

Presentó nuevas funciones en Microsoft 365 Copilot: Copilot Pages, un espacio dinámico para la colaboración con IA; mejoras en Copilot para Teams, Excel, PowerPoint y Outlook; y agentes de Copilot que automatizan procesos empresariales y ayudan a escalar equipos.

El equipo de Copilot lanzó Copilot Labs y Copilot Vision. Copilot Labs permite probar funciones avanzadas, como "Think Deeper", que ayuda a razonar sobre problemas complejos. Por su parte, Copilot Vision se integra directamente con Microsoft Edge para ofrecer contexto visual y asistencia en tiempo real.

Anunció nuevas innovaciones de IA que llegarán a los PC Copilot+ y Windows 11, que indican mejorarán las tareas diarias y darán a los usuarios herramientas avanzadas para resolver desafíos complejos, haciendo el uso del PC más rápido, sencillo y personalizado.

Varios

👀 ojo acá!! → Anthropic, disponibliza los Artifacts de Claude a todos los usuarios Free, Pro y Team.

Nvidia, Lanzó NVLM 1.0, una familia LLM multimodales de código abierto, que viene a rivalizar con GPT-4o y con Llama 3-V 405B.

Flux, nuevo modelo de generación de imagen es lanzado por Black-forest-labs, con resultados a nivel de Midjourney.

Gracias por leer, buena semana 🥸

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Otros

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Cuando leas aquí palabras como “razonar” o “pensar”, no debes entenderlas como acciones humanas, sino como procesos matemáticos y probabilísticos. La IA generativa no piensa ni razona como nosotros; tampoco es perfecta, no tiene sentimientos y, curiosamente, no es realmente inteligente. 🥸

✨ ¿Qué dice OpenAI?

En un nuevo revuelo, OpenAI presentó su nueva serie de modelos de lenguaje, OpenAI o1, desarrollada para abordar tareas complejas y resolver problemas difíciles, dedicando más tiempo a pensar antes de responder y generando razonamientos avanzados.

Utiliza un algoritmo de aprendizaje por refuerzo a gran escala que incorpora la cadena de pensamiento, lo que le permite ir mejorando su capacidad de razonamiento y aprendizaje. De esta manera aprende a corregir errores, simplificar procesos complejos y probar nuevos enfoques.

Modelos y resultados

Incluye tres modelos: o1, el más avanzado, aunque aún no disponible; o1-preview, una versión preliminar de o1 que ya está disponible para uso; y o1-mini: también está disponible para uso, es más pequeño y más rápido, un 80% más económico, y ofrece mayores límites de velocidad y menor latencia que o1-preview.

Sobresalen en matemáticas (AIME), codificación (Codeforces) y en alcanzar una precisión a nivel de doctorado en problemas ciencias en áreas como física, biología y química (GPQA).

(ojo con los datos 👀)

Preferencias humanas

En evaluaciones de preferencia humana se compararon respuestas de o1-preview y GPT-4o. Personas votaron por la respuesta que preferían sin saber qué modelo la generó. o1-preview fue preferido en categorías de razonamiento complejo como análisis de datos, codificación y matemáticas. Sin embargo, no fue preferido en escritura y edición de texto, lo que indica que no es adecuado para todos los casos de uso.

Campos de acción

La nueva serie de modelos puede ser utilizada, por ejemplo, por investigadores en el campo de la salud para el análisis celular, por físicos en el desarrollo de fórmulas matemáticas complejas necesarias en la óptica cuántica, y por desarrolladores para crear y ejecutar procesos de múltiples pasos, automatizando tareas complejas o repetitivas.

También puede ser especialmente útil en campos como la consultoría, la ingeniería, la manufactura y la logística. También destaca en la resolución de problemas en áreas como la investigación, la estrategia, desarrollo de cursos y tutoría.

Accesos

Los usuarios de ChatGPT Plus y Team tienen un límite de 50 mensajes semanales para el modelo o1-preview y 50 diarios para o1-mini. Los usuarios de ChatGPT Enterprise y Edu ya tienen acceso. Actualmente, solo los desarrolladores de nivel 5 pueden usar los modelos, y se planea habilitar el acceso a o1-mini. para los usuarios gratuitos.

Es el primer resultado de estos modelos, y de las investigaciones en curso de OpenAI vendrán las próximas actualizaciones y funciones, como la navegación, la carga de archivos e imágenes, entre otras.

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✨ ¡Veamos qué puede hacer!

Este ejercicio está dentro de lo publicado por OpenAI, pero hice la prueba directamente y después de 32 segundos me entregó la respuesta (acá el razonamiento completo).

Estuve un buen rato buscando cómo validar la respuesta. Finalmente, la encontré y verifiqué que era correcta. ✅

A pesar de que los resultados son bastante impresionantes, estos siempre los debemos tomar con cautela, ya que, aunque en muchos casos los resultados serán impresionantemente correctos, en otros podrían presentar “alucinaciones”

Pero es aquí, en las alucinaciones, donde fundamentalmente OpenAI o1 viene a aportar. Lo que se está logrando con estas investigaciones es disminuir la generación de resultados no útiles.

Sin embargo, nunca debemos olvidar que esta tecnología lo que hace es generar los resultados más probables, por lo que la “alucinación” siempre estará presente.

✨ Resumen

Esta nueva serie de modelos, debido a sus etapas adicionales de pensamiento, posee una capacidad de razonamiento muy superior a GPT-4o logrando generar mejores respuestas a solicitudes o preguntas complejas.

Es una opción diferente que no busca reemplazar a GPT-4o, sino coexistir para distintos casos de uso. Aunque OpenAI o1 supera a GPT-4 en algunos aspectos, no lo hace en todos, como por ejemplo en la generación de texto.

Son los pasos iniciales en esta nueva línea de investigación de OpenAI, donde los casos de uso significativos seguramente aparecerán cuando habiliten los recursos como carga de archivos e imágenes y navegación.

Aunque su mayor precisión incrementa los tiempos de respuesta y los costos de uso (API), se ha dado un nuevo paso en el desarrollo de la IA.

Y como usuarios, nunca debemos olvidar que lo ideal es probar y experimentar con distintas herramientas, buscando la opción que mejor se ajuste a nuestro proceso de adopción.

Fuentes

• Jorge Calvo - A estas alturas

• Jorge Calvo - Seguimos profundizando

• Jorge Calvo - Vamos con el último

• Monos estócasticos I o1 de OpenAI.

• Test de Turing I ¡ChatGPT o1 Revoluciona Todo!

• Productomania I OpenAI lanza Nuevo Modelo o1.

• Rodrigo Rojo - Tip para usar el nuevo modelo de ChatGPT.

• EvoAcademy I OpenAI lanza o1: Nuevo y mejorado modelo.

• Xavier Mitjana I ChatGPT actualizado ¡Pongo a prueba OpenAI-o1!

• Dot CSV I Nuevo modelo OpenAI - Primeras impresiones o1 y o1-mini.

• John Atkinson-Abutridy - Existe mucha tergiversación y desinformación en torno a la IA.

Gracias por leer, buena semana 🥸

El eje central de la Comunidad IAGenHSE es sin duda la IA Generativa y quisiera abordar este tema desde el rol que ejercemos a diario en nuestro trabajo y que implica el cuidado de las personas, entendiendo este como velar por el bienestar de ellas cuidando su integridad tanto física como mental.

Para abordar el concepto haré un recorrido por algunos hechos históricos y otros ficticios que nos invitan a reflexionar conceptos existenciales.

Para ahondar en el ser, me centraré en un aspecto fundamental del convivir: cómo las nuevas tecnologías han transformado nuestra manera de relacionarnos y de existir.

La aceleración de estos cambios quizás fue a causa del COVID, el que catapultó por las nubes las acciones de la empresa como Zoom y Netflix, cambiando para siempre ciertos aspectos esenciales de nuestra convivir, pero así también afectando nuestra salud mental, donde estamos contradictoriamente más solos, pero más conectados.

Esta situación fue dramáticamente expuesta por Spike Jonze en su película HER, protagonizada de manera magistral por Joaquín Phoenix, donde el protagonista simplemente se enamora de un sistema operativo, ¿es acaso posible enamorarse del Sistema Operativo?.

Eso que hace 10 años del estreno de la película parecía una utopía, hoy lo vemos testimoniado en los robots de compañía. ¿Por qué no nos gusta la soledad?, esto respondió Chatgpt 3.5:

La aversión a la soledad es un sentimiento común debido a que los seres humanos son inherentemente seres sociales. Por lo general, buscamos la compañía de otros para sentirnos conectados, apoyados y entendidos.

La soledad prolongada puede llevar a sentimientos de aislamiento, tristeza y ansiedad en muchas personas. La interacción social nos brinda oportunidades para compartir experiencias, emociones y pensamientos, lo que enriquece nuestra vida emocional y mental.

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Sin duda una explicación muy razonable, donde los sentimientos nos hacen más seres humanos y hoy nos distinguen de las máquinas, ¿acaso la IA alcanzará algún grado de sentimiento?, ¿será posible avanzar en la comprensión de estos misterios que la ciencia aún no ha resuelto?

Un capítulo casi olvidado de nuestra historia fue que, en la madrugada del 26 de septiembre de 1983, el teniente coronel Stanislav Petrov de las Fuerzas Aéreas de Defensa de la Unión Soviética se encontraba de servicio en un búnker de las afueras de Moscú.

Poco después de medianoche saltó un aviso en los sistemas de defensa balística: un objeto no identificado, potencialmente un misil balístico, se dirigía hacia su posición. Unos minutos después, otras cuatro señales aparecieron.

Ese podría haber sido el ataque por parte de los Estados Unidos que se había temido durante décadas, desde el inicio de la Guerra Fría. La intuición y experiencia de Petrov, junto con su falta de confianza en la fiabilidad del sistema de defensa balística, le llevaron a considerar el aviso como una falsa alarma. No activó las medidas de contraataque ni alertó a sus superiores. Y tuvo razón: ningún misil llegó, como había pensado.

La intuición de Petrov salvo al mundo y hoy estamos acá gracias a la intuición de un ser humano que tomó la decisión de no activar los flujos de comunicación pese a las alertas de los sistemas computarizados de la época que habían sido afectados por un fenómeno astrológico.

Sin duda alguna, la Inteligencia Artificial Generativa es una herramienta que ha revolucionado muchos campos y en nuestro ámbito de acción se ha ido incorporando en los modelos predictivos de fallos y comportamientos fuera de estándar, análisis de datos, proyecciones, entre otros.

Sin embargo, es importante entender que a pesar de que estos modelos son tremendamente útiles, no podemos olvidar la existencia del Factor Humano.

El factor humano puede echar por la borda cualquier sistema, llevándonos como personas, a pesar de todas las indicaciones, procedimientos y controles apoyados por la IA, igualmente puede cometer un error involuntario o tomar una decisión insegura, sólo porque está molesto con su jefatura, angustiado por problemas económicos, deprimido por una ruptura amorosa, padeciendo una enfermedad o el duelo por la pérdida de un ser querido.

Entonces, ¿Logrará la IA resolver el enigma del ser y los insondables caminos de las emociones y sentimientos, esos que nos llevan a comportarnos de manera segura o insegura?

Werner Castillo✨ LinkedIn

En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha avanzado a pasos agigantados, permeando cada vez más aspectos de nuestra vida diaria. Desde la automatización en la industria hasta mejoras en los diagnósticos médicos, la IA se ha consolidado como una herramienta esencial para la innovación y la eficiencia.

Sin embargo, un desarrollo particularmente fascinante y transformador es la IA generativa, la cual está redefiniendo como los humanos interactúan con la tecnología en la cotidianidad, afectando la manera en que nos comunicamos, trabajamos y creamos

Recordemos que la IA generativa se refiere a sistemas de inteligencia artificial diseñados para crear nuevo contenido basado en los datos con los que han sido entrenados. Estos sistemas no solo replican patrones, sino que pueden generar texto, imágenes, música y otros tipos de contenido que antes requerían de la intervención humana.

La herramienta más conocida es ChatGPT, que permite a los usuarios interactuar con la IA de manera fluida y personalizada y cada vez se está integrando más en nuestras rutinas diarias.

Aunque se encuentra en los primeros pasos, en el ámbito de la comunicación, los asistentes virtuales no solo responden a preguntas, sino que participan en diálogos complejos, ajustándose al tono, estilo y necesidades del usuario. Por lo que se ha convertido en una herramienta poderosa y personalizada, que mejora continuamente con cada interacción.

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Es por esto, que la IA generativa está siendo cada vez más utilizada en la creación de contenido. Desde la escritura de artículos y correos electrónicos hasta la producción digital, estas tecnologías permiten que cualquier persona, independientemente de su nivel técnico, pueda crear y compartir contenido de manera eficiente.

Esto democratiza la creación y reduce las barreras para expresar ideas y colaborar con otros.  En la página de Sogeti se menciona que el Instituto de Investigación de Capgemini  realizo un estudio que revelo que el 51% de los consumidores conoce la IA generativa y la han explorado.

La adopción de la 'primera ola' de herramientas de inteligencia artificial generativa ha sido considerable en todos los grupos de edad y en zonas geográficas, siendo más de la mitad, incluidos los Baby Boomers, los que han utilizado esta tecnología.

Así se recoge en el último informe del Instituto de Investigación de Capgemini, ‘Why consumers love generative AI’, que explora de qué manera los usuarios de todo el mundo utilizan estas aplicaciones de IA generativa y por qué podría ser clave para acelerar el futuro de la sociedad digital.

Lo anterior demuestra el gran nivel de aceptación e integración que están teniendo estas herramientas en las personas, el mismo estudio menciona que más del 53% de las personas encuestadas confían en la IA generativa para facilitar su planificación financiera, el 67% de las personas aceptan beneficios de consejos en diagnósticos médicos.

El 66% de los encuestados buscarían consejos personales y profesionales. El 43% acepta que las organizaciones apliquen IA generativa en la interacción con clientes y el 70% de los consumidores buscan recomendaciones de productos y servicios a través de la IA Generativa.

Desafíos e implicaciones de la IA Generativa

Con la creciente presencia de la IA en nuestras vidas, surgen nuevos desafíos y consideraciones éticas. Uno de los principales retos es garantizar que esta tecnología sea inclusiva y equitativa.

Dado que la IA generativa aprende de los datos proporcionados, es crucial que estos datos reflejen una diversidad de experiencias y perspectivas para evitar la perpetuación de sesgos y desigualdades.

Otro aspecto crítico es la protección de la privacidad y la seguridad de los datos. La IA generativa, por su naturaleza, requiere acceso a una gran cantidad de información personal para ofrecer interacciones personalizadas.

Es esencial que los desarrolladores y las empresas implementen medidas robustas para proteger esta información y asegurar que se utilice de manera ética y responsable. La preocupación sobre la dependencia excesiva de la IA debe ser un asunto de permanente revisión.

Pues a medida que la tecnología se integra más profundamente en nuestras vidas, existe el riesgo de que los usuarios se vuelvan demasiado dependientes, lo que podría reducir su capacidad para tomar decisiones críticas de manera autónoma.

Así que es fundamental encontrar un equilibrio donde la IA generativa sirva como una herramienta de apoyo sin reemplazar la autonomía y el juicio humano, especial mente en las primeras etapas de la niñez.

Una IA más Humana en el Futuro

Mirando hacia el futuro, la IA generativa tiene el potencial de convertirse en una fuerza que acerque la tecnología a las necesidades humanas cotidianas. Imaginemos un mundo donde las herramientas de IA no solo asisten en tareas rutinarias, sino que también fomentan la creatividad, la innovación y la resolución de problemas de manera colaborativa. El objetivo es una IA que no solo responda, sino que comprenda; una IA que no solo asista, sino que inspire.

Para lograr esta visión, es necesario adoptar un enfoque multidisciplinario que combine tecnología, ética, psicología y diseño centrado en el ser humano.

Los desarrolladores deben trabajar en estrecha colaboración con expertos en estas áreas para crear sistemas de IA que no solo sean eficientes y funcionales, sino que también sean empáticos y conscientes de las complejidades de la experiencia humana.

Además, los Gobiernos deben trabajar en establecer marcos éticos que regulen el uso apropiado de la IA, considerando los peligros potenciales que esta tecnología podría tener al influir en los comportamientos y pensamientos humanos. La humanidad ha atravesado varias revoluciones—agrícola, industrial, digital—que han transformado nuestras capacidades físicas y sociales.

Sin embargo, la Revolución de la Información y la Comunicación, y ahora la IA, están expandiendo nuestras capacidades cognitivas, marcando la primera vez que una tecnología no solo amplía nuestras habilidades físicas, sino que también tiene el potencial de alterar nuestra forma de pensar.

Es por ello que tenemos la responsabilidad de maximizar el potencial de la IA, asegurándonos de que respete los valores y errores que nos hacen humanos, sin perder de vista los riesgos que podría conllevar su uso inapropiado.

Paulo ✨

Soy docente de postgrado y comparto con mis estudiantes con mucho entusiasmo los avances que ha tenido la disciplina gracias a las nuevas tecnologías.

Hace poco más de 10 años cuando empecé a ejercer mi profesión, era realmente un logro e incluso una ventaja competitiva saber usar Excel, porque a través de esta herramienta llenábamos registros, bases de datos, calculábamos indicadores, etc.

Si bien fuimos evolucionando en diferentes complementos que el Excel te podía ofrecer por ejemplo en la aplicación de las tablas y gráficos dinámicos, hoy estamos a un nivel diferente, y afortunadamente, con grandes oportunidades para los profesionales de la prevención.

¿Por qué digo oportunidades?

Hoy gracias a la IA y sus aplicaciones se han desarrollado muchísimas alternativas que para nuestra especialidad representan herramientas y/o soluciones que nos permitirán ser mucho más efectivos, ojo, siempre dentro el marco ético y responsable.

Por ejemplo, con la IA:

- Puedes estructurar procedimientos con ideas clave para desarrollar la documentación que necesitas cuando quieres consolidar un sistema de gestión estructurado (en caso de las ISO) y estos procedimientos antes demandaban de nosotros muchísimo tiempo y atención cuando nuestro tiempo en piso (o campo) es más vital.

- Una aplicación que me gusta mucho es pedirle comparativas entre 2 o más elementos (por ejemplo, pedirle que te compare guantes con diferentes características bajo la norma EN388 y que te ayude a seleccionar el mejor guante para los riesgos a los que los trabajadores están expuestos.

- Y sin duda hay muchos más… el único requisito que necesitas es descargar la aplicación que más te guste, tenerla en modo gratuito si quieres familiarizarte, saber cómo funciona la IA y darle órdenes correctas.

Un punto importante es que los expertos somos nosotros y estas herramientas en ningún momento van a suplantar nuestro rol, sólo nos ayudarán con tareas que las podemos hacer mucho más eficientes y así optimizar nuestro tiempo.

SI bien ahora hay muchísimas más aplicaciones con IA que nos permiten, generar campañas, hacer inspecciones, elaborar presentaciones o material para presentaciones de capacitación, etc.

No basta con conocerlas si no también estar totalmente actualizado para que puedan ser de mucha utilidad. Ahí nacen los desafíos.

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¿A qué desafíos me refiero?

- A mantener los pies sobre la tierra: La IA no va a hacer todo mi trabajo y efectivamente tengo que tener la capacidad de revisar si las respuestas que me da son congruentes.

- A salir de mi zona de confort: si soy reactivo a los cambios, pues, así como empezamos con Excel y hoy tenemos mucho más, debemos entender que la IA llegó para quedarse y tenemos que aprender por lo menos en esencia como usarla a nuestro favor.

- A seguir a las personas correctas: Tenemos buenos “Influencers” que se dedican a utilizar a un nivel mucho más profesional la IA generativa para la PRL y han puesto a disposición de una comunidad, excelentes herramientas… ¡Conócelos! ¡Interactúa! ¡Únete!

No hay que inventar la pólvora, hay mucho que se avanzó y estás a un “click” de descubrirlo.

-  A hacer comunidad colaborativa: Unirte a una comunidad significa que no sólo tendrás recursos a mano, si no que en algún punto puedes aportar: probando herramientas, visibilizando el trabajo que hacen los expertos y si está en tus áreas de interés compartiendo nuevas herramientas para consolidar un mejor despliegue…

Te invito a compartas con tus contactos que quizás no conocen o se resisten a la aplicación de la IA en su día a día, a esos usuarios ocasionales que usan la IA para ciertos procesos (como yo), a esos profesionales que tienen un gran background de las herramientas y están desarrollando soluciones para que todos en una misma comunidad aportemos, sumemos, construyamos pero sobre todo brindemos esa gama de recursos que hacen que la Prevención pueda optimizar sus procesos para seguir cuidando a las personas que trabajan con nosotros.

Mi desafío personal es sumergirme en el tema y poder ser parte más activa para seguir construyendo una comunidad preventiva de excelencia.

Carmen ✨

¿Quién hubiera pensado que una persona que reiniciaba la computadora para solucionar cualquier problema tecnológico terminaría fomentando el uso de la Inteligencia Artificial en su equipo?

Esa soy yo. Siempre fui de las que evitaba cualquier contacto con la tecnología que fuera más allá de lo básico, pero la vida, como suele suceder, tenía otros planes.

Tras ver varias publicaciones en LinkedIn sobre cómo la IA se estaba utilizando para realizar análisis de accidentes, capacitaciones o generar matrices IPERC, me picó mucho la curiosidad y me obligó a enfrentarme a mi creencia de ser una negada para las tecnologías y a investigar más profundamente sobre la IA y su aplicabilidad en nuestro campo.

¿Qué fue lo que hice?

Me inscribí en cursos online, me uní a esta comunidad y experimenté de manera autodidacta con diversas herramientas de IA, creando cuentas gratuitas en cada una. Asombrada por las oportunidades, decidí motivar a mi equipo a unirse a este esfuerzo.

Sin programas de capacitación específicos ni presupuesto, buscamos cursos gratuitos y creamos cuentas en aplicaciones disponibles. Fomentamos un aprendizaje grupal que no solo facilitó la adquisición de conocimientos, sino que también fortaleció la unidad y colaboración del equipo.

A pesar de las diferencias en habilidades tecnológicas, todos avanzamos juntos. Algunos ya tenían ventaja, otros necesitaban más apoyo, pero la motivación y curiosidad nos hicieron avanzar en esta revolución tecnológica.

Comprendiendo que la IA requiere un enfoque de prueba y error, dedicamos tiempo dentro del horario laboral para la investigación, experimentación y aprendizaje.

Este espacio permite que el equipo pueda ver tutoriales, leer, analizar y probar diferentes flujos de trabajo y herramientas, evaluando qué funciona y qué no. El camino autodidacta necesita de tiempo para poder aprender.

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Desde que iniciamos nuestro viaje con la inteligencia artificial, hemos implementado varias soluciones que han transformado nuestras prácticas diarias.

A continuación, detallo algunos ejemplos específicos de cómo hemos integrado la IA para mejorar nuestra eficiencia y efectividad en la gestión de seguridad y salud en el trabajo:

📈 Análisis de Resultados de Capacitación

Inicialmente, utilizamos la automatización para analizar los resultados de nuestras capacitaciones. Esto nos permitió procesar grandes volúmenes de datos de manera rápida y precisa con reportes rápidos sobre su estatus y avances.

📧Envío de Correos Recordatorio

Implementamos automatizaciones para enviar correos recordatorios sobre capacitaciones y actividades, asegurando que los miembros del equipo no olvidaran fechas importantes y cumplieran con los requisitos de formación.

🔁Generación de Flujos de Respuesta

Desarrollamos flujos de respuesta automatizados que se activan en función de las actividades realizadas. Esto facilitó la gestión de tareas y mejoró la organización del trabajo, como por ejemplo las evaluaciones de vulnerabilidad para el teletrabajo.

✍️Respuestas Personalizadas

Integramos IA con formularios para ofrecer respuestas adaptadas en función de los resultados y respuestas que obteníamos. Esta funcionalidad permitió una comunicación más personalizada y relevante con los participantes de las capacitaciones.

💻Presentaciones Atractivas

Utilizamos herramientas de IA para generar presentaciones más dinámicas y atractivas para nuestras sesiones de capacitación, haciendo que el contenido sea más dinámico y visual.

🚨Proceso de Reporte de Actos y Condiciones Inseguras

Esta aplicación nos permite hacer un seguimiento de todos los reportes que recibimos de manera automatizada, generando tickets de atención de manera automática a las diferentes áreas responsables de implementar las acciones correctivas y brindando un soporte al seguimiento hasta su subsanación.

¿Y qué es lo próximo?

Analizar incidentes y accidentes para generar comunicados automáticos cuando estos se producen y son reportados al equipo, incluyendo las recomendaciones y medidas preventivas, o generar informes en base a los monitoreos de agentes que realizamos.

No sé si mi enfoque es el ideal ni si sigue al pie de la letra las teorías y fórmulas sobre gestión de equipos, pero lo comparto contigo con la esperanza de que pueda servirte para integrar la IA en tu equipo de una manera natural y colaborativa:

1.Potencia el aprendizaje y el crecimiento colectivo

Tu éxito está ligado al desarrollo de tu equipo. Al introducir la IA, no solo estamos implementando nuevas herramientas, sino también creando un entorno que promueve el aprendizaje y la innovación. El aprendizaje colaborativo, cuando es autodidacta, tiene muchos beneficios y fomentará la colaboración entre los miembros de tu equipo.

2.Predica con el ejemplo

Involucrarte personalmente en el proceso de aprendizaje de tu equipo te permite poder resolver dudas y fomentar la curiosidad. Genera espacios de debate donde todo el equipo pueda aportar sus ideas y propuestas de solución, permitiéndote entender plenamente el contexto y poder guiarlos, así como aprender de ellos.

3.Conoce las herramientas y las posibilidades de la IA

Es esencial que identifiques las herramientas de IA que mejor se adapten a tus necesidades y procesos. Averigua e investiga sobre las opciones disponibles, evaluando cada herramienta con la finalidad de que te ayude a mejorar la eficiencia y efectividad de tus procesos. Fomenta tu curiosidad personal para descubrir estas herramientas y transmitir sus beneficios a tu equipo.

4.Genera espacios para la investigación

Permite que tu equipo investigue, aprenda, pruebe, analice, se equivoque y lo vuelva a intentar. Genera espacios dentro de su horario para estas actividades y proyecta tus tiempos de entrega de resultados teniendo en consideración el tiempo que demanda este proceso de aprendizaje.

5.Invierte en tu futuro profesional y el de tu equipo

La IA puede ser compleja, pero su integración en los procesos de trabajo proporcionará a tu equipo habilidades que serán valiosas para ellos en cualquier futuro profesional, incrementando exponencialmente tus oportunidades y las de tu equipo en el mercado laboral, aportando una valiosa ventaja competitiva.

Como dije antes, no tengo una fórmula infalible, pero puedo asegurar que la curiosidad personal, el aprendizaje autodidacta y la enseñanza continua han transformado nuestra forma de trabajar gradualmente. A pesar de las limitaciones y los desafíos, innovar y mejorar es posible.

Por eso, los animo a aprovechar la oportunidad de integrar la IA en sus áreas de trabajo. Motiven a sus equipos a aprender y crecer juntos, y enfrenten los retos con una actitud proactiva. Les garantizo que el esfuerzo invertido merecerá la pena.

Noemi ✨

Esta edición será para contarles 2 importantes noticias.

👏 4 colegas, 4 visiones

Para celebrar la Edición Nº50, las próximas 4 ediciones serán escritas por integrantes de nuestra Comunidad iagenhse.

Ellos nos compartirán sus miradas, experiencias y visiones sobre la IA Generativa en la Seguridad y Salud en el Trabajo.

✨Proyectos

Son ya 3 los proyectos que he puesto en marcha con el objetivo de acompañarte en el camino de adopción de la IA generativa.

Junto a este newsletter impactaIA, y a la Comunidad iagenhse, esta semana lancé galaxyhse, un sitio donde podrás usar GPTs programados por usuarios Plus de ChatGPT específicamente para SST.

🚀 Si aún no eres parte de alguno de estos proyectos, te invito a suscribirte gratis dentro de cada sitio.

Es todo por esta edición y como siempre gracias por leer, buena semana 🥸

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Como ya es costumbre el mes cerró con atómicos anuncios; esta vez por parte de OpenAI, Meta, Google, Mistral. Pero el principal, un informe reciente de la OIT.

OIT

La investigación realizada por la OIT en conjunto con el Banco Central fue publicada recientemente el 31.07.24.

Principales resultados:

Entre el 26 % y el 38 % de los empleos en América Latina y el Caribe podría verse afectado por la IAGen.

Podría mejorar la productividad de entre el 8 % y el 14 % de los puestos de trabajo, especialmente en sectores urbanos, educativos y formales, y entre personas de ingresos más altos.

Entre el 2 % al 5 % de los empleos corren el riesgo de ser completamente automatizados.

Hasta la mitad de los trabajos que podrían beneficiarse de la IAGen están limitados por brechas en el acceso digital.

Los gobiernos deben implementar políticas que protejan los empleos, mejorar la productividad y maximizar el potencial de la GenAI.

El informe recomienda:

Implementar programas de aprendizaje permanente para mitigar la pérdida de empleos y mejorar la productividad.

Reforzar las competencias básicas de los trabajadores para impulsar la productividad y la creatividad con la IAG.

Mejorar los sistemas de protección social para estabilizar las transiciones y abordar las brechas de género.

Mejorar la infraestructura.

Ayudar a los trabajadores del sector informal en su transición al sector formal para mejorar sus posibilidades de beneficiarse de la IAG.

Open AI

Voz avanzada

El esperado modo de voz avanzado para GPT-4o ya está disponible, inicialmente para usuarios de ChatGPT Plus. Este modelo ofrece respuestas rápidas y conversaciones naturales, permitiendo interrupciones como en una charla real.

El lanzamiento, retrasado por seguridad, está comenzando ahora, con planes de ampliar el acceso a todos prontamente. El modo incluye cuatro voces desarrolladas con actores de doblaje

Disponible.

GPT-4o mini

Es la nueva versión del motor para la versión gratuita de ChatGPT, mejorando el rendimiento del GPT-3.5 Turbo anterior. Las principales diferencias entre GPT-4o Mini y GPT-4o normal incluyen una menor capacidad de procesamiento y análisis de textos, interacciones más rápidas, y una base de conocimientos limitada a octubre de 2023.

Disponible.

Search GPT

Prototipo que combina la IA con información en tiempo real de la web. El prototipo está disponible para un grupo selecto de usuarios y editores para obtener retroalimentación y mejorar el servicio. En el futuro, se planea integrar las mejores características de SearchGPT directamente en ChatGPT.

Lista de espera.

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Meta

LLama 3.1

Meta ha lanzado Llama 3.1, un modelo de lenguaje con 405 mil millones de parámetros, junto con versiones de 70B y 8B parámetros.

Este modelo de código abierto comienza a competir directamente con los gigantes como GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet y Gemini. Llama 3.1 destaca por su rendimiento en áreas clave como matemáticas y razonamiento, ofreciendo una alternativa sostenible y poderosa en el mundo de la inteligencia artificial.

El modelo ya está disponible en plataformas de Meta como whatsapp, vía Meta AI

Esta noticia es tremendamente relevante, ya que abre la conversación de como los modelos propietarios competirán con modelos de código abierto.

AI Studio

Es una herramienta basada en el modelo de IA Llama 3.1, que permite a los usuarios crear personajes de IA personalizados. Estos personajes actúan como extensiones de sí mismos en plataformas como Instagram, Messenger y WhatsApp.

Disponible

Google

Gemini 1.5 Pro experimental

Presentaron el modelo Gemini 1.5 Pro experimental (0801), que inesperadamente se posicionó en el primer lugar del benchmark Chatbot Arena, superando a GPT-4 y Claude-3.5 Sonnet.

Después de un período en el que Google avanzaba a un ritmo más lento y no lograba destacarse, ahora ha sorprendido a todos con este logro significativo

Disponible en AI Studio

Gemma 2

Lanzan la nueva versión de la familia de modelos Gemma, Gemma 2, una versión de los modelos abiertos de Google DeepMind, disponible para investigadores y desarrolladores en tamaños 9 B y 27 B anunciados en junio y no pequeño de 2 B anunciado en julio

Disponible en AI Studio

Mistral

Mistral, la empresa Francesa que está liderando los LLM de Europa, disponibilizó su más grande modelo, Mistral Large 2 (2402), el que busca competir con GPT-4o y Claude 3.5 Sonnet y Llama 3.1 (405B).

El modelo tiene 123 B de parámetros (menos de 1/3 de los 405 B de Llama 3.1) y una ventana de contexto de 128 mil tokens, equivalente a 300 páginas de texto, igualando en esto a GPT-4.

Soporta varios idiomas, incluyendo francés, alemán, italiano, español, portugués, árabe, ruso, chino, japonés y coreano.

Mistral busca poner foco en la eficiencia. Pese a su tamaño reducido en comparación a Llama 3.1 estaría consigue un rendimiento similar o superior en varias métricas.

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Andrés Pumarino (Abogado - Chile)

¿Pero quién es Andrej Karpathy? Nada menos que uno de los referentes mundiales que están marcando la pauta en el explosivo desarrollo de la IA. Fue investigador científico y miembro fundador de OpenAI (2015-2017), Director de IA en Tesla (2017-2022), volvió a OpenAI en 2023, pero abandonó la compañía en febrero de este año.

Fueron cinco meses sin saber sobre el siguiente paso de Karpathy, pero este mes ya dio señales de vida, y no con una nueva startup que compita con OpenAI, como se esperaba, sino en uno de los temas que le apasionan: la educación.

Es muy loco ver que parecemos pollos sin cabeza durante los procesos de adopción, desarrollo de nuevos negocios, regulaciones y especulaciones respecto de qué impacto tendrá la IA en el mundo del trabajo; pero llega este tipo poniendo el acento en un aspecto fundamental.

Karpathy anunció el 16 de julio la creación de una nueva empresa de inteligencia artificial y educación llamada Eureka Labs. En sus declaraciones señala: "Estamos construyendo un nuevo tipo de escuela nativa de IA".

Instala la pregunta y afirmación:

¿cómo podemos acercarnos a una experiencia ideal para aprender algo nuevo? Si tenemos éxito, será fácil para cualquiera aprender cualquier cosa, ampliando la educación a muchas personas en una gran cantidad de temas, más allá de lo que es posible hoy.

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Y no podría ser de otra manera, anunció LLM101 como el mejor curso de pregrado en IA del mundo, con materiales del curso disponibles en línea.

Si nos abstraemos de la capa técnica y educativa, se observa que estamos entrando a una significativa ramificación de la IA en todas nuestras relaciones sociales, proveniente de personas que se capacitarán con el mejor curso de IA del mundo.

Gracias por leer, buena semana 🥸

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