Switches Ethernet de 800 GbE crecen más

 En 2024, el mercado de switches Ethernet para centros de datos experimentó un crecimiento interanual del 7%, el mayor aumento registrado en años.

 Según Crehan Research, se espera que los switches de 800GbE superen los 20 millones de puertos anuales para 2028, marcando la adopción más rápida en la historia de los switches Ethernet.

Posible Factores Impulsores del Crecimiento

Implementaciones de Inteligencia Artificial (IA) Los switches de 800GbE están desempeñando un papel crucial en los clústeres de cómputo dedicados a la inteligencia artificial generativa. Tecnologías como los modelos de lenguaje grande (LLM) y los sistemas de aprendizaje profundo requieren un ancho de banda masivo para procesar datos a altas velocidades. El auge de la IA generativa está impulsando la demanda de redes de alta capacidad.

Demanda de Altas Velocidades de Ethernet Aplicaciones como simulaciones científicas, análisis de grandes volúmenes de datos y procesamiento en tiempo real están presionando a los proveedores de servicios en la nube a adoptar las velocidades Ethernet más altas disponibles. Esta necesidad de mayor ancho de banda está acelerando la adopción de switches de 800GbE.

Recuperación de la Cadena de Suministro Después de los retrasos provocados por la pandemia, el mercado de switches ha mostrado una notable resiliencia, lo que ha permitido satisfacer la demanda acumulada y fomentar la adopción de nuevas tecnologías.

Crecimiento de NICs de 400GbE Las tarjetas de interfaz de red (NICs) de 400GbE han experimentado un crecimiento excepcional, complementando el despliegue de switches de 800GbE. Estas NICs, junto con las unidades de procesamiento de datos (DPUs) e infraestructura (IPUs), están ampliando las capacidades de los centros de datos.

Se espera que los switches de 800GbE superarán los 20 millones de puertos anuales para 2028. Este crecimiento transformará las arquitecturas actuales y permitirá una transición hacia infraestructuras más eficientes y escalables.

El Impacto en las Industrias ,

La adopción de switches de 800GbE está impactando significativamente diversas industrias:

Fintech: Mejora en el procesamiento de transacciones y análisis de riesgos en tiempo real.

Gaming: Reducción de la latencia y soporte para experiencias inmersivas en la nube.

Investigación Científica: Mejora en la eficiencia del manejo de simulaciones complejas y proyectos colaborativos a nivel global.

Retos Asociados al Despliegue:

A pesar de los beneficios, los despliegues de switches de 800GbE presentan ciertos desafíos:

Costos de Implementación: La inversión ( CAPEX) inicial puede ser alta, representando una barrera para las organizaciones más pequeñas.

Compatibilidad: Integrar la tecnología de 800GbE con infraestructuras existentes puede requerir adaptaciones costosas y complejas.

Capacitación: La gestión de redes de alta capacidad requiere personal altamente capacitado.

El mercado de switches de 800GbE está destinado a revolucionar la conectividad en los centros de datos, impulsado por la creciente demanda de IA y aplicaciones de datos intensivos. 

Para aprovechar al máximo su potencial, es crucial abordar los retos de implementación, como los costos y la compatibilidad, y garantizar que los centros de datos estén diseñados para soportar esta nueva tecnología.

 La colaboración entre proveedores, operadores y analistas de mercado será clave para lograr una transición exitosa hacia redes más rápidas, confiables y escalables.

Los grandes modelos de lenguaje (LLM) lideres a Marzo 2024

Los Large Language Models (LLM) o grandes modelos de lenguaje son programas de inteligencia artificial (IA) que analizan y comprenden textos. Se entrenan con grandes cantidades de datos y son más precisos que los algoritmos de aprendizaje automático tradicionales

Los LLMs lideres a marzo 2024 son:

 

NGMN : Redes autónomas basadas en inteligencia artificial

 La  Alianza NGMN (Next Generation Mobile Networks Alliance) publicó el “Marco de arquitectura de sistemas autónomos y de automatización – Fase 2”, en el que se brinda nueva orientación y dirección sobre los casos de uso, los requisitos y los principios arquitectónicos que deben adoptarse a la hora de definir redes autónomas basadas en inteligencia artificial (IA).

Esta actualización ahonda en este tipo de redes que, a su vez, son de múltiples proveedores y están basadas en estándares que, en este escenario, ayudarán a gestionar la creciente complejidad del ecosistema 5G Advanced en evolución.

“La IA tiene un enorme potencial para revolucionar la forma en que planificamos, construimos, operamos y mantenemos las redes, los servicios que ofrecemos y nuestra capacidad para responder rápidamente a las necesidades de los clientes”, afirmó Arash Ashouriha, presidente de la junta directiva de NGMN Alliance y vicepresidente sénior de tecnología del grupo en Deutsche Telekom.

Para el ejecutivo, “esta publicación proporciona una base adicional para que la industria móvil avance junta mediante el desarrollo y la adopción de un enfoque basado en estándares para las redes autónomas».

Mejorar las capacidades

La NGMN describió las consideraciones arquitectónicas para mejorar las capacidades operativas a través de la IA y el aprendizaje automático (ML). Esto permite ir más allá de los tiempos de respuesta humanos típicos en medio de las crecientes complejidades de las redes, además de guiar a las organizaciones de desarrollo de estándares para brindar una experiencia más personalizada y centrada en el usuario.

"Con la creciente complejidad de las redes y el avance hacia arquitecturas desagregadas y basadas en la nube, es fundamental que gestionemos esa complejidad mediante la introducción de la IA en todos los niveles de nuestras redes y operaciones”, dijo Michael Irizarry, miembro de la Junta de la Alianza NGMN y vicepresidente ejecutivo y director de tecnología de UScellular.

Estos estándares de la industria son necesarios para garantizar que las redes autónomas se puedan entregar a través de estándares abiertos e interoperables

El marco de arquitectura de sistemas autónomos tiene como objetivo servir de guía en el desarrollo de especificaciones interoperables y que permitan el mercado avanzar hacia un ecosistema 5G automatizado y autoadaptativo de acceso heterogéneo, en donde la virtualización y los facilitadores de servicios con visión de futuro permitan producir escenarios de uso emergentes.

La gestión de la complejidad, la evolución de la red, el servicio y el dispositivo, y la gestión y orquestación de sistemas autónomos además del papel de los modelos de lenguaje grande (LLM) son los ejes sobre los que gira esta actualización, volcada en un documento,  que puede descargarse desde aquí. También se abordan las tecnologías y procesos cooperativos, los casos de uso, la seguridad y la privacidad y, lógicamente, el rol que cumplen los estándares en la industria.

OpenAI lanzó el nuevo modelo OpenAI o1

 OpenAI lanzó el nuevo modelo OpenAI o1 es una evolución significativa en la inteligencia artificial, diseñada para abordar problemas complejos con un enfoque de razonamiento más humano. 

A diferencia de los modelos anteriores, como GPT-4, que generaban respuestas inmediatas, o1 descompone los problemas en pasos y aplica un proceso iterativo de razonamiento. Esto le permite “pensar” antes de responder, simulando el proceso de análisis humano.

Este modelo ha sido entrenado con técnicas de aprendizaje por refuerzo, lo que le permite mejorar sus respuestas a través de recompensas y penalizaciones. 

Esto lo hace especialmente útil para tareas complejas en áreas como la ciencia, las matemáticas, la programación y la genética. 

OpenAI o1 ya ha demostrado un rendimiento sobresaliente en competiciones de matemáticas y programación, donde ha superado a sus predecesores en la resolución de problemas complicados.

Además, o1 está diseñado con mejoras en seguridad, lo que le permite resistir intentos de manipulación (como el “jailbreaking”) y seguir reglas más estrictas para evitar respuestas inseguras o incorrectas.

Como Usar ChatGPT en Excel

 ChatGPT ya se puede usar en Excel (en últimas versiones), solo se tienes que añadirlo.

Ya no tienes que pensar en que fórmula usar o que función utilizar, simplemente ChatGPT te ayuda 

Para añadirlo tienes que:

. Abrir Excel y haz clic en Insertar 

. Obtener complementos

. Agregar el completo NUMEROUS

Ahora siempre que lo quieras usar, añade a la celda '=NUM.AI("Escribe tu mensaje", referencia de celda)'

Tenemos 4 bloques: Formulas, data, texto y información

También puedes hacerlo en Google Sheet

Alibaba Cloud lanzó Qwen2-VL, su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA)

 Alibaba Cloud lanzó Qwen2-VL, su nuevo modelo de Inteligencia Artificial (IA), que promete superar a modelos como GPT-4o de OpenAI y Claude 3.5 Sonnet de Anthropic. 

El modelo de código abierto, especialmente la versión Qwen2-VL-72B, ha demostrado un rendimiento superior en tareas complejas, como la resolución de problemas matemáticos y la comprensión de documentos.

Qwen2-VL mejora notablemente en la comprensión de imágenes y videos, siendo capaz de analizar videos de más de 20 minutos para facilitar tareas como la respuesta a preguntas, diálogos y la creación de contenido. Además, sus avanzadas capacidades de toma de decisiones y razonamiento lo hacen ideal para su integración en dispositivos móviles y robots.

Entre las mejoras más destacadas, se encuentra un reconocimiento de objetos mejorado, que le permite comprender relaciones complejas entre múltiples elementos en una escena, así como un mayor reconocimiento de texto escritos a mano y en varios idiomas.

Además, el modelo cuenta con avanzadas capacidades de razonamiento visual, interpretando gráficos y resolviendo problemas matemáticos a partir de ellos. Qwen2-VL también funciona como un agente visual, capaz de interactuar con herramientas externas para la recuperación de datos en tiempo real, ampliando así sus capacidades para percibir y responder a su entorno.

Qwen2-VL está disponible en tres variantes: 

Qwen2-VL-72B (72 mil millones de parámetros), 

Qwen2-VL-7B y 

Qwen2-VL-2B. 

Las versiones 7B y 2B, diseñadas para un uso comercial más accesible, ya están disponibles en plataformas como Hugging Face y ModelScope. Sin embargo, la variante 72B, la más potente, se lanzará más adelante a través de una licencia separada y una API de Alibaba.

OpenAI lanza FPT-4o mini , la versión más pequeña y barata de IA

Los modelos de lenguaje que hacen posible aplicaciones como ChatGPT o Copilot necesitan una enorme potencia de cálculo que requiere una compleja y costosa infraestructura de servidores y centros de datos.

OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT,  ha lanzado un nuevo modelo, GPT-4o Mini, que es mucho más barato y consume menos recursos que GPT-4o, su modelo más popular.

Es un lanzamiento que confirma una tendencia por parte de las grandes empresas de IA, desde la propia OpenAI hasta Google, pasando por Anthropic o Apple, hacia soluciones que pueden ejecutarse localmente en dispositivos pequeños, como un teléfono, o en servidores remotos pero con un consumo muy inferior.

Parte del problema que ha obligado a cambiar la estrategia es que el sistema original podía resultar un problema para empresas tratando de construir un negocio sobre estos modelos de lenguaje (que es como se conoce a estos motores de predicción capaces de comprender el lenguaje natural y responder de forma parecida a como lo haría un ser humano).

La Artificial Superintelligence Alliance (ASI)

Tres proyectos líderes en el ámbito de la IA y blockchain – Fetch.ai, SingularityNET y Ocean Protocol – se han unido para formar la Alianza de Superinteligencia Artificial,  Artificial Superintelligence Alliance (ASI). Se trata de una iniciativa relativamente audaz que busca redefinir el panorama de la IA, impulsando un ecosistema descentralizado, eficiente y accesible para todos.

La Alianza de Superinteligencia Artificial (ASI) trata sobre IA pero no es el único eje, el objetivo principal de la ASI es democratizar el acceso a la Inteligencia Artificial (IA), desafiando el dominio actual de las grandes tecnológicas en este campo. Logrando este mediante la descentralización del control y la propiedad de la tecnología.

La alianza pretende garantizar que los beneficios de la IA se distribuyan de manera equitativa y beneficien a un mayor número de personas. Tomando como punta de lanza la fusión de las capacidades de Fetch.ai, SingularityNET y Ocean Protocol para crear una infraestructura de IA sin precedentes. Esta base sólida permitirá el desarrollo de aplicaciones de IA más complejas, potentes y escalables, sentando las bases para un futuro impulsado por la innovación tecnológica. En teoría.

La Alianza de Superinteligencia Artificial ofrecería un abanico de beneficios muy llamativo que impulsarían el avance responsable y ético de la IA. Justo cómo se supone que lo haría OpenAI al inicio de su fundación antes de que Microsoft abriera la billetera para financiar la entidad y meterle mano a fondo.

GSOA: Informe sobre nuevas tecnologías satelitales

La nueva era satelital impulsará la conectividad global y la inclusión digital, proyecta la Asociación Global de Operadores Satelitales (GSOA) en un Libro Blanco dado a conocer a principios de julio.

 La industria satelital está implementando un conjunto de tecnologías de vanguardia, como el Internet de las cosas, satélites definidos por software e Inteligencia Artificial (IA), que darán paso a una nueva era de satélites.

Durante el Simposio Global de Reguladores 2024, llevado a cabo en Kampala, Uganda, la GSOA presentó su informe acerca de las nuevas tecnologías satelitales y cómo están transformando la conectividad.

IoT: El despliegue global de Internet de las cosas (IoT) abre la puerta a diferentes aplicaciones de conectividad para ciudades inteligentes, agricultura de precisión y monitoreo del ambiente.

IA: La Inteligencia Artificial, puede optimizar las operaciones espaciales a través del análisis de datos y el mantenimiento predictivo, logrando que las comunicaciones por satélite sean más eficientes, fiables y seguras. La IA podría permitir la implementación de medidas de seguridad avanzada que protejan mejor las comunicaciones por satélite contra las ciberamenazas.

Open RAN (red de acceso por radio abierta), las interfaces abiertas y la adición de controladores inteligentes de red se pueden utilizar para gestionar los recursos del espectro y permitir una la interoperabilidad entre redes terrestres y satelitales, según GSOA.

La industria satelital también ha estado trabajando en los enlaces entre satélites, que pueden facilitar servicios mejorados el tráfico de IoT desde satélites de órbita terrestre baja (LEO), lo cual serviría para superar la limitación de este tipo de satélites que sólo pueden comunicarse con estaciones terrestres dentro de una vista restringida de la Tierra.

También se espera que la nueva era de satélites, como la nombra la GSOA, permita que los operadores satelitales ofrezcan una serie de servicios enfocados en industrias estratégicas para los países, como la agricultura de precisión.

Redes fijas de fibra óptica de 5ta generación - F5G

En noviembre de 2023, el Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI) publicó el estándar F5.5G de redes de fibra óptica de 5ta generación y 5G. 

Tecnologías innovadoras como 50G PON, Wi-Fi 7, FTTR+X, 400G, conexión cruzada totalmente óptica (OXC) y ASON híbrida han madurado rápidamente, lo que demuestra que F5.5G se utiliza ampliamente en el ámbito comercial.

De cara a la era inteligente, los operadores necesitan una red ’10Giga totalmente óptica + transmisión premium para inteligencia’ que admita 10 Gbps ubicuos, latencia de 1 ms y una disponibilidad del 99,9999 % para satisfacer los requisitos de interconexión de potencia informática y acceso a aplicaciones inteligentes de individuos, hogares y empresas”. En términos de arquitectura, las redes se pueden construir desde tres aspectos:

1) la red informática troncal en malla 3D. La arquitectura en malla 3D y de velocidad ultraalta de 400G logra un ancho de banda sin bloqueos, y la ASON híbrida permite una disponibilidad del 99,9999 %.

2) la red informática metropolitana de un solo salto. E2E OXC crea un círculo de latencia urbana de 1 ms para lograr un acceso informático de baja latencia, y Alps-WDM y metro 100G reducen continuamente los costos informáticos.

3) la red de acceso inteligente de 10 Gbps. 50G PON admite el acceso de 10 Gbps en todos los escenarios y garantiza experiencias deterministas a través de la segmentación E2E y la distribución inteligente del tráfico.

Basándose en productos y soluciones de transmisión de alta calidad y totalmente óptica de 10 Gbps F5.5G, Huawei ha trabajado con operadores globales para implementar prácticas comerciales innovadoras y ha desplegado 166 sitios comerciales. Los nuevos servicios traen consigo nuevas oportunidades de crecimiento de ingresos para los operadores.

2024 marcará el primer año de la comercialización de la tecnología 5.5G, y el despliegue de la red óptica gigabit F5.5G ya ha comenzado. Las sinergias entre redes, nube e inteligencia están destinadas a dar lugar a aplicaciones inteligentes generalizadas y experiencias de usuario cada vez más diversas. Junto con operadores globales, profesionales de la industria y líderes de opinión.

ANTECEDENTES

2023-DIC:  MONITOREO  de redes FTTH:  Norma ETSI  GS F5G-011

La monitorización de la red de acceso óptico (FTTX) se puede mejorar en comparación con los métodos tradicionales existentes a través de la recopilación automatizada de datos en tiempo real, gracias a la telemetría. 

El Instituto Europeo de Normas de Telecomunicaciones (ETSI) ha desarrollado una nueva especificación para definir el marco de la telemetría.

La especificación ETSI GS F5G-011 también establece los requisitos para las redes de acceso, los proveedores de servicios y los operadores, que se benefician de las ventajas de la monitorización en tiempo real con escala, velocidad y automatización mediante telemetría.

Los datos recuperados por la telemetría, junto con el análisis y la inteligencia artificial (IA), ofrecerán a los usuarios finales una calidad de experiencia optimizada de su red de fibra hasta el hogar (FTTH), desbloqueando el potencial de la quinta generación de redes fijas (F5G)

Actualmente, la implementación de la red de acceso se basa en métodos tradicionales de extracción de datos, como el Protocolo simple de administración de redes (SNMP), syslog y la interfaz de línea de comandos (CLI) para extraer datos de la terminal de línea óptica (OLT), para monitorizar la red de acceso óptico y solucionar cualquier problema.

La interfaz utiliza bases de información de gestión (MIB) propietarias de diferentes proveedores de equipos OLT, lo que hace que la automatización sea una tarea difícil. Por lo tanto, cada solicitud para extraer datos consume muchos recursos y afecta el rendimiento de la OLT.

Gestión de datos con la telemetría

Con la flexibilidad de la telemetría, que utiliza el método push para transmitir continuamente datos desde la OLT, los datos de interés se pueden seleccionar desde la OLT y transmitirlos en un formato estructurado a una plataforma de recopilación de datos para monitorización, análisis y visualización basados ​​en IA.

La telemetría introduce puntos de datos granulares más finos y una transmisión de datos más frecuente en la red de acceso óptico. Permite una mejor supervisión del rendimiento y, por lo tanto, un mejor control sobre las grandes redes de acceso.

Los datos de telemetría pueden ayudar en la predicción de problemas de red y tomar medidas preventivas sin afectar el rendimiento de la OLT. Por su parte, los operadores pueden obtener una mejor visibilidad y conocimiento de la red. También pueden mejorar el rendimiento operativo de la red mediante el uso de análisis de datos.

Ejemplo de monitoreo

NVIDIA logra máxima valorización bursatil - Junio 2024

 NVIDIA diseñador de semiconductores se convirtió el 18 junio 2024 en la mayor capitalización bursátil del mundo, superando a Apple y Microsoft, un símbolo de la fiebre por la inteligencia artificial 

 

La valorización de NVIDIA (California) alcanzó 3,352 billones de dólares, según un cálculo de la AFP. De todos modos, Nvidia aún no alcanza el récord absoluto al que llegó Apple el lunes, en 3,376 billones de dólares.

Desde que se lanzó el ChatGPT, el robot conversacional de OpenAI en noviembre de 2022, el precio de Nvidia se multiplicó por ocho, gracias a la popularidad de sus potentes microchips.

El producto estrella de Nvidia, el H100, es de lejos el microchip más demandado del sector y vale varias decenas de miles de dólares por unidad.  ChatGPT requiere unos 30.000 GPU para funcionar.

Google, para la informática a distancia o "cloud" es un gran consumidor de los procesadores de Nvidia, al igual que Amazon y Microsoft.

En 1993, Jen-Hsun Huang, quien hoy se hace llamar Jensen Huang, fundó con dos socios Nvidia, primera empresa completamente dedicada a las tarjetas gráficas, apuntando al mercado de los videojuegos.

Nvidia lanzó su primera GPU en 1999, con el boom de internet, y desarrolló productos para "data centers", infraestructuras deslocalizadas que permiten a una empresa conseguir una potencia de tratamiento de datos reservada hasta entonces a investigadores o grandes firmas tecnológicas.

Los dos principales rivales de Nvidia en el mercado de tarjetas gráficas son dos empresas estadounidenses: AMD (Advanced Micro Devices) e Intel.

 Nvidia produjo 88% de los GPU autónomos entregados en el mundo en el primer trimestre de 2024.

Nvidia concibe sus procesadores, pero no los fabrica en un sitio propio, al igual que hacen AMD o Apple. La mayor parte de sus productos son fabricados por Taiwan Semiconductor Manufacturing Company, o TSMC, referencia mundial en este sector.

Fuente:

ANTECEDENTES

 2021: NVIDIA presentó su 1ra supercomputadora cloud para Inteligencia Artificial (IA) 

NVIDIA presentó la primera supercomputadora de Inteligencia Artificial (IA) de clientes múltiples y nativa de cloud: la NVIDIA DGX SuperPOD™ de próxima generación cuenta con las DPU NVIDIA BlueField®-2.

Al potenciar la DGX SuperPOD con las DPU BlueField-2 (unidades de procesamiento de datos que descargan, aceleran y aíslan los datos de los usuarios), es posible proporcionar a los clientes conexiones seguras a su infraestructura de IA.

La empresa también presentó  NVIDIA Base Command™, que permite que múltiples usuarios y equipos de TI accedan, compartan y operen de forma segura su infraestructura DGX SuperPOD. Base Command coordina las operaciones y el entrenamiento de IA en la infraestructura DGX SuperPOD para permitir el trabajo de equipos de científicos y desarrolladores de datos ubicados en todo el mundo.

“La IA es la tecnología más poderosa que el mundo haya conocido y los sistemas NVIDIA DGX son la herramienta más eficaz para aprovecharla”, dijo Charlie Boyle, vicepresidente y gerente general de sistemas DGX de NVIDIA. “La nueva DGX SuperPOD, que combina varios sistemas DGX, proporciona un data center de IA listo para usar, que se puede compartir de forma segura entre equipos enteros de investigadores y desarrolladores”.

Avanzar en la IA con DGX SuperPOD

Las DGX SuperPOD son supercomputadoras de IA con 20 sistemas NVIDIA DGX A100™ o más y redes NVIDIA InfiniBand HDR. Algunas de las empresas más recientes que implementan DGX SuperPOD para impulsar nuevas soluciones y servicios de IA:

Sony Group Corporation está utilizando DGX SuperPOD para permitir que su equipo de investigación y desarrollo corporativo infunda la IA en toda la empresa.

NAVER, una empresa líder en tecnología de Internet en Corea y Japón, está entrenando modelos gigantes de lenguaje de IA a escala en DGX SuperPOD para ser pioneros en nuevos servicios en aplicaciones de comercio electrónico, búsqueda, entretenimiento y pago.

Recursion, una empresa de biología digital que trabaja para industrializar el descubrimiento de fármacos, está utilizando DGX SuperPOD para acelerar sus modelos de deep learning y potenciar su creciente fuerza laboral de expertos en machine learning.

MTS, la empresa de telecomunicaciones más grande de Rusia, está utilizando su DGX SuperPOD como base para su crear infraestructura de desarrollo preparada para IA y nuevas ofertas de servicios de cloud público, así como para integrar la IA y la ciencia de datos en todos sus departamentos.

VinAI está usando su DGX SuperPOD, que será la supercomputadora de IA más rápida de Vietnam, para acelerar las iniciativas de IA que incluyen vehículos autónomos, atención médica y servicios al consumidor en el sudeste asiático y todo el mundo.

Además, NVIDIA y Schrödinger anunciaron hoy por separado una asociación estratégica diseñada para aprovechar las DGX SuperPOD y acelerar aún más el descubrimiento de fármacos a escala de supercomputación. Su solución desarrollada conjuntamente puede permitir a las empresas farmacéuticas y de biotecnología de todos los tamaños simular combinaciones moleculares con la física y la IA para identificar y optimizar los compuestos más prometedores para un posible uso terapéutico.

IA Segura y Nativa de Cloud a Escala

NVIDIA diseñó la nueva DGX SuperPOD para satisfacer los crecientes requisitos de seguridad y escalabilidad de los clientes a medida que se amplía la adopción de la IA. Cada vez más, los departamentos de TI empresariales necesitan respaldar el trabajo de varios equipos en diferentes ubicaciones, mientras que las instituciones académicas y de investigación a menudo otorgan a organizaciones externas acceso a sus recursos de computación.

Las DPU BlueField-2 descargan, aceleran y aíslan a los usuarios y sus datos, lo que permite a las organizaciones proporcionar de manera segura acceso al cloud privado para su infraestructura de DGX SuperPOD con seguridad que abarca el tráfico de usuarios, firewalls y acceso de múltiples clientes al almacenamiento. DDN es el primer socio de almacenamiento de NVIDIA certificado para admitir la DGX SuperPOD de próxima generación con BlueField-2.

NVIDIA Base Command permite a los equipos de desarrolladores de IA y científicos de datos aprovisionar y programar cargas de trabajo sin problemas en la infraestructura DGX, desde la creación de prototipos hasta la producción.

Para respaldar el proceso iterativo de crear y perfeccionar modelos de IA, Base Command proporciona telemetría incorporada para que los usuarios validen técnicas de deep learning, configuraciones de carga de trabajo y asignaciones de recursos para mejorar constantemente los resultados.

La Nueva Suscripción a DGX Station A100 Hace que la IA Sea Más Accesible

NVIDIA también presentó una oferta de suscripción disponible para NVIDIA DGX Station A100, el único dispositivo de grupo de trabajo del mundo en un factor de forma de oficina que admite la tecnología de Múltiples instancias de GPU de NVIDIA.

El nuevo programa de suscripción facilita que las empresas en cada etapa de crecimiento aceleren el desarrollo de la inteligencia artificial fuera del data center para los equipos que trabajan en oficinas corporativas, instalaciones de investigación, laboratorios y oficinas en el hogar.

Con cuatro GPU NVIDIA A100 de 80 GB, DGX Station A100 ofrece una velocidad 3 veces mayor en comparación con su predecesor para cargas de trabajo de IA complejas, como el procesamiento de idiomas naturales. Hasta 28 científicos de datos pueden compartir una DGX Station A100 simultáneamente, lo que permite a las empresas acelerar el desarrollo de la inteligencia artificial y ahorrar hasta 700,000 dólares en comparación con los servidores de data centers.

Disponibilidad

Las NVIDIA DGX SuperPOD nativas de cloud y de clientes múltiples estarán disponibles en el segundo trimestre de 2021 a través de los socios globales de NVIDIA, que pueden proporcionar precios a los clientes calificados que los soliciten.

NVIDIA Base Command también estará disponible a partir del segundo trimestre.

Las suscripciones para NVIDIA DGX Station A100 están disponibles a partir de un precio de lista de $9,000 por mes.

 2021: NVIDIA por medio de GauGAN que utiliza Deep Learning, convierten 𝘨𝘢𝘳𝘢𝘣𝘢𝘵𝘰𝘴 en escenas realistas utilizando redes generativas de confrontación (GAN)

En resumen y para todos los públicos: Tomas un pincel inteligente, "dibujas" un mar o una montaña y el algoritmo lo convierte en una imagen realista. 

SET-2020:  Nvidia cerró un acuerdo para adquirir Arm, la empresa de chips de SoftBank, creando así al mayor diseñador de procesadores que buscará explotar las oportunidades de la Inteligencia Artificial (IA).

Nvidia pagará 40 mil millones de dólares por ARM, de los cuales 21.5 mil millones los abonará por medio de acciones; 12 mil millones, en efectivo; 5 mil millones adicionales en acciones o efectivo si las operaciones de Arm cumple con ciertas metas; e igual se darán 1.5 mil millones a los empleados de Arm en acciones de Nvidia. Esto significa que SoftBank se convertirá en accionista de Nvidia.

Los chips diseñados por Arm se utilizan en gran parte de los dispositivos móviles del mundo, y están presentes en alrededor de mil millones de teléfonos inteligentes vendidos al año, incluidos los equipos de firmas como Apple o Samsung.

el Director Ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo que la combinación de la tecnología de IA de Nvidia y el alcance de la CPU de Arm permitirá aprovechar oportunidades de negocio en computación en la nube, teléfonos inteligentes, PC, vehículos autónomos, robótica, 5G e Internet de las cosas.

Huang afirmó que Arm mantendrá “su modelo de licencia abierta y neutralidad con el cliente”. Aunque hasta ahora la compañía se ha caracterizado por ser independiente y no competir directamente con sus clientes, la transacción podría replantear el escenario.

Nvidia anunció que construirá un Centro de Investigación en Inteligencia Artificial, en Cambridge, el cual será hogar de una supercomputadora de IA de última generación con CPU de Arm. Asimismo, la firma busca que sea un “hub europeo para colaborar con universidades, socios industriales y nuevas empresas”

Normas ISO/IEC para la inteligencia artificial - IA

Las principales normas ISO para la inteligencia artificial son

ISO/IEC 22989 

Establece la terminología para la IA y describe conceptos en el campo de la IA

ISO/IEC 23053

Establece un marco de IA y aprendizaje automático para describir un sistema genérico que utiliza tecnología de IA

ISO/IEC 23834

Brinda orientación acerca de la gestión de riesgos relacionados con la IA

ISO/IEC 42001

Especifica los requisitos para establecer, implementar, mantener y mejorar de forma continua un sistema de gestión de IA

Google acaba de lanzar VideoPoet con IA

Google acaba de lanzar VideoPoet, 

Es literalmente ChatGPT para:

- Texto a vídeo

- Imagen a vídeo

- Pintar

- Edición de vídeo

VideoPoet puede generar videos de gran movimiento de duración variable si se les indica un mensaje de texto.

Vídeo a audio

VideoPoet también puede generar audio para que coincida con un vídeo de entrada sin utilizar ningún texto como guía. Activa el silencio de los vídeos para reproducir el audio.

Google presentó VLOGGER con IA - convierte fotos a videos

 Google lanzó VLOGGER, un nuevo sistema con IA capaz de convertir una foto en un vídeo con audio, o en otras palabras, era capaz de darle vida a una imagen.

VLOGGER es básicamente un editor de vídeo con altísimas capacidades, que coge la foto para crear fotogramas de vídeo con detalles de movimiento y es que gracias a la IA puede activar una imagen al predecir los movimientos conforme al audio que le quieres meter.

VLOGGER tiene 3 funciones principales, aunque no sería de extrañar que cuando este sistema este completamente diseñado y terminado sea capaz de mucho más con resultados todavía mejores.

Esta IA es capaz de convertir una foto en un vídeo, pero no es lo único ya que también es capaz de traducir vídeos. Es decir, tu subes un vídeo de una persona hablando en inglés, y luego subes un audio en otro idioma, pongamos español, pues la IA es capaz de coger el vídeo analizar los movimientos de boca de la persona que habla y ajustarlo para que cuadre con el idioma que está hablando.

VLOGGER también  tiene la capacidad de editar vídeos en el sentido de que puede cambiar las expresiones faciales y los movimientos del hablante, lo que ofrece toda una infinidad de posibilidades de edición que hasta ahora eran muy complicadas de realizar.

Por ahora esta IA tan solo puede editar vídeos que tengan un hablante real, y no puede crear desde cero a una persona para que salga en el vídeo, aunque quién sabe si en el futuro será capaz de ello. 

 VLOGGER por ahora es un proyecto y todavía queda tiempo para que podamos probarla en primera persona, aun así hay mucha expectación alrededor de ella.

Crecerá energía que demandarán los centros de datos en 2026

 El consumo global de electricidad por parte de los centros de datos oscilará entre los 620 y los mil 050 teravatios hora (TWh) en 2026, con un escenario base de demanda de 800 TWh, frente a los 460 TWh de 2022, según las estimaciones de la Agencia Internacional de Energía (IEA).

En el informe Electricidad 2024. Análisis y pronóstico hacia 2026, la IEA detalla que el consumo dependerá del ritmo de implementación, la gama de mejoras de eficiencia y las tendencias de Inteligencia Artificial y las criptomonedas.

La IEA proyecta que el consumo eléctrico por centros de datos de USA pase de alrededor de 200 TWh en 2022 a casi 260 TWh en 2026; China consuma 300 TWh y la Unión Europea 150 TWh hacia el 2026

La rápida incorporación de la IA a la programación de software en diversos sectores aumentará la demanda general de electricidad de los centros de datos. Para 2026, se espera que la industria de IA tenga un crecimiento exponencial y, por lo menos, aumente 10 veces su demanda de 2023.

En 2022, los centros de datos, la minería de criptomonedas y la Inteligencia Artificial consumieron cerca de 460 TWh de electricidad alrededor del mundo, casi 2 por ciento de la demanda global.

De ese total, las criptomonedas consumieron alrededor de 110 TWh, lo que representó 0.4 por ciento de la demanda mundial anual. Ese año Ethereum, la segunda mayor Blockchain, redujo drásticamente 99 por ciento su demanda de electricidad al cambiar su mecanismo de minería, al pasar del PoW (Proof of Work o Prueba de Trabajo) a la PoS (Proof of Stake o Prueba de participación.

IA: Parlamento europeo aprobó el Ley de Inteligencia Artificial - Act-IA

 Luego de casi 3 años de revisiones, el Parlamento Europeo aprobó la primera Ley de inteligencia artificial (IA). El 13 de marzo del 2024 la regulación logró el apoyo de 523 legisladores en el Parlamento Europeo. Hubo también 46 votos en contra y 49 abstenciones del Acta de Inteligencia Artificial (AI Act), como se le denomina.

En diciembre del 2023 ya se había pactado su aprobación con el Consejo de la Unión Europea, que representa a 27 estados, pero faltaba su ratificación. Fue propuesta por primera vez en abril de 2021 por la Comisión Europea. Desde entonces empezó a ser revisada y debatida por los parlamentarios. A fines del 2022 el Consejo de la UE alcanzó un acuerdo sobre una orientación general y entabló conversaciones interinstitucionales con el Parlamento Europeo en junio del 2023, quien acaba de rarificada.

El siguiente paso es que cada estado que integra la Unión Europea respalde la ley y luego esta sea publicada en el Diario Oficial de la UE, (mayo o junio 2024). Entrará en vigor un año después de que la ley se haga oficial y las empresas tendrán hasta 2 años para adecuarse a lo mandado, detallaron las agencias de noticias internacionales.

La ley entrará en vigor en etapas, con la suspensión de sistemas de IA prohibidos, 6 meses después de su aprobación y la aplicación de reglas para sistemas de IA de propósito general un año después. Cada país de la UE establecerá su propio organismo de vigilancia de la IA, mientras que Bruselas creará una Oficina de IA para hacer cumplir y supervisar la ley.

La ley establece sanciones de acuerdo con el riesgo que representan para la sociedad y los derechos humanos, desde la propiedad intelectual hasta la libertad de credo. Cuanto más riesgoso es el sistema, más prohibiciones. Las multas oscilan entre 7,5 millones y 35 millones de euros (US$ 8,2 y 38,2 millones), según el tipo de infracción y el tamaño de la empresa.

Las soluciones de IA que representen riesgos inaceptables quedarán prohibidas, si valoran que representan una clara amenaza para la seguridad, los medios de vida y los derechos de las personas. Si el sistema implica una manipulación de la persona o una vigilancia masiva, no podrá ser comercializada en el territorio europeo.

Los sistemas de IA de “Alto riesgo” quedarán sujetos a cumplir estrictas medidas para minimizarlos antes de ser comercializados. Las autoridades deberán evaluar su cumplimiento. En este nivel entran los sistemas de identificación biométrica remota para entornos privados e infraestructura crítica.

Los de “Riesgo limitado” por problemas de transparencia en el uso de la IA, deberán cumplir ciertas recomendaciones. En el caso de un chatbot se debe informar que no se está hablando con un humano para que el consumidor decida si lo seguirá usándolo o no. Si el contenido de texto, audio o video que difunde una web ha sido generado por IA deberá ser etiquetado como generado artificialmente.

Los de “Riesgo mínimo o nulo” no tendrán limitaciones y podrán ser ofrecidos al público. En esta categoría están muchas herramientas de productividad que ya se emplean en la actualidad.

El reglamento será aplicable a todos los usos de la IA que afecten a los ciudadanos de la UE, independientemente de la sede del proveedor de servicios o del lugar donde se desarrolle o ejecute el sistema, dentro o fuera de las fronteras de la UE. Este es también el caso de otros reglamentos de la UE, como el RGPD (Reglamento General de Protección de Datos), y otras propuestas legislativas, como la DMA (Digital Markets Act) y la DSA (Digital Services Act).

ANTECEDENTES

2021-Mayo

Proyecto de Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE 

El proyecto de Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE tiene sanciones más altas que el RGPD y también puede resultar aplicable a tu organización por más que no esté en UE.

La Comisión de la Unión Europea ha presentado al Parlamento Europeo un proyecto de Reglamento para regular el uso de la inteligencia artificial (IA), que muchos consideran puede llegar a tener una trascendencia similar al que supo tener el Reglamento General de Protección de datos (RGPD). Por cierto, si la trascendencia estuviese dada por el valor de las sanciones aplicables frente a su incumplimiento corresponde prestarle atención atento que las sanciones máximas son superiores a las previstas en el RGPD, al alcanzar Euros 30 millones o el 6% de la facturación anual global, lo que resulte mayor.

De la misma forma que el RGPD obliga a las compañías a expandir significativamente el compliance en materia de protección de datos...

Te invitamos a ver el artículo completo:
https://lnkd.in/gNSZam2

La Inteligencia Artificial tendrá un gran desarrollo en los próximos años, y su impacto será transversal a muchas actividades de la sociedad, de allí la importancia de conocer más sobre su ecosistema actual

ORGANISMOS PROMOTORES

1. AI4GOOD  tiene como objetivo construir comunidades, facilitar el acceso a datos e infraestructura, incubar soluciones innovadoras y educar al mundo sobre el impacto de la Inteligencia Artificial en la sociedad. Analizamos específicamente el impacto social a través de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas, y estamos orgullosos de trabajar con la ONU en soluciones reales.

2. Asociación sobre Inteligencia Artificial "Partnership on AI to Benefit People and Society" (Partnership on AI) formado el 2016 para promover la apreciación pública de la tecnología.

La organización tiene como objetivo establecer las mejores prácticas para las oportunidades y desafíos en el campo de la IA. Aborda temas como privacidad, interoperabilidad y colaboración entre las personas y los sistemas de AI.

La alianza entiende que AI puede mejorar muchos aspectos de la vida de las personas, mientras que mantiene su preocupación por el impacto negativo de AI podrían tener sobre la humanidad en su conjunto.

3.  Ethics and Governance of Artificial Intelligence Fund  (2017) se enfoca en el impacto ético y humanitario de la tecnología

LA ETICA EN LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La IA tiene la capacidad de generar una cantidad infinita de beneficios y mejorar la calidad de vida de la humanidad, pero también abre camino a situaciones de riesgo y plantea preguntas acerca de su uso y sus efectos, por ello es necesario incorporar la dimensión ética para iluminar el desarrollo de la IA, y hacer distinciones de su uso correcto o incorrecto.

En enero 2020, fue publicado el estudio de consenso en enfoques éticos y derechos basados en los principios éticos para la Inteligencia Artificial elaborado por la Universidad de Harvard (su centro Berkam Klein) dedicado por la internet y la sociedad. Ética y gobernanza de la IA. adjunto link

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LATINOAMERICA

En Agosto 2020, se presentó el estudio “la Inteligencia Artificial en las Empresas de América Latina” realizado por la consultora Everis, en alianza con MIT Tech Review, en 6 países de América Latina (Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México y Perú), que en conjunto representan más del 85% del PBI de la región, para. Para ello, han entrevistado a más de 40 directivos y encuestado a más de 100 personas responsables de liderar la adopción de IA en sus empresas. Han considerado compañías con más de 1000 empleados y una facturación superior a 100M USD.  Se puede descargar aqui. 

En Junio 2020, el BID a través de su iniciativa fAir LAC, con la cual se propone promover la adopción responsable de la InteligenciaArtificial IA en Latinoamérica, presentó un estudio sobre el estado actual de la IA en 12 países. Sobre Perú concluye “Si bien Perú no ha formulado todavía una estrategia de IA a nivel nacional, el sector emprendedor y la sociedad civil han impulsado una serie de iniciativas enfocadas en la formación de talento (PUCP, UNMSM, UPCH), la Innovación (Innóvate Perú), la disminución de la brecha digital y el aprovechamiento de nuevas tecnologías. Menciona 2 casos de uso: Detección temprana de anemia del MIDIS y IRBin sobre reciclaje.

El estudio "La inteligencia artificial al servicio del bien social en América Latina y el Caribe: Panorámica regional e instantáneas de doce países" puede descargarse aquí 

Noticias sobre IA en Latinoamérica; IA Latam, 

INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN EUROPA

En febrero 2002 se publicó el Libro Blanco sobre Inteligencia Artificial: un enfoque europeo hacia la excelencia y la confianza. En asociación con los sectores público y privado, el objetivo es movilizar recursos a lo largo de toda la cadena de valor y crear los incentivos apropiados para acelerar la implantación de la IA, también entre las pequeñas y medianas empresas. Para ello será también necesario colaborar con los Estados miembros y la comunidad investigadora, con el fin de atraer y retener el talento. En vista de que los sistemas de IA pueden ser complejos y conllevar unos riesgos importantes en determinados contextos, es esencial crear confianza. Son necesarias normas claras, que aborden los sistemas de IA con un elevado nivel de riesgo sin suponer una excesiva carga para los que entrañan unos riesgos menores. Las estrictas normas de la UE en materia de protección de los consumidores, que abordan las prácticas comerciales desleales y protegen los datos personales y la privacidad, siguen siendo aplicables.

En 2018, la Comisión presentó por primera vez una estrategia de IA. El marco para la IA presentado en febrero también se fundamenta en el trabajo llevado a cabo por el grupo de expertos de alto nivel sobre la IA, que presentó sus directrices éticas para una IA fiable en abril de 2019.

Desde 2014, la Comisión ha dado una serie de pasos para facilitar el desarrollo de una economía ágil en el manejo de los datos, como el Reglamento sobre la libre circulación de datos no personales, la norma sobre ciberseguridad, la Directiva sobre los datos abiertos y el Reglamento General de Protección de Datos.

MACHINE LEARNING, el aprendizaje automático en IA

Una de las claves de la IA (Inteligencia Artificial) avanzada está en el aprendizaje. Es decir les pidamos a las máquinas que aprendan por sí solas. No queremos pre-programar reglas para lidiar con las infinitas combinaciones de datos de entrada y situaciones que aparecen en el mundo real.

Necesitamos que las máquinas sean capaces de auto-programarse, que aprendan de su propia experiencia. La disciplina del Aprendizaje Automático (Machine Learning) se ocupa de este reto y los gigantes de Internet han entrado de lleno en el mundo del aprendizaje automático, ofreciendo servicios en la nube para construir aplicaciones que aprenden a partir de los datos que ingieren. Para experimentar con estos servicios tenemos plataformas como IBM Watson Developer Cloud, Amazon Machine Learning, Azure Machine Learning, TensorFlow o BigML.

El aprendizaje por refuerzo engloba un grupo de técnicas de aprendizaje automático. En estos sistemas, las conductas que se premian tienden a aumentar su probabilidad de ocurrencia, mientras que las conductas que se castigan tienden a desaparecer.

Este tipo de enfoques se denominan aprendizaje supervisado, pues requiere de la intervención de los humanos para indicar qué está bien y qué está mal (para proporcionar el refuerzo). Aparte del refuerzo, también proporcionan parte de la semántica necesaria para que los algoritmos aprendan. Una vez que los algoritmos cuentan con un conjunto de entrenamiento proporcionado por los humanos, entonces son capaces  de trabajar en forma automática sin intervención humana.

El futuro del aprendizaje automático será el aprendizaje no supervisado, donde los algoritmos son capaces de aprender sin intervención humana previa, sacando ellos mismos las conclusiones acerca de la semántica embebida en los datos, como Loop AI Labs, cuya plataforma cognitiva es capaz de procesar millones de documentos no estructurados y construir de forma autónoma representaciones estructuradas.

El aprendizaje automático está en desarrollo en el mundo del Big Data y el IoT y hay avances y mejoras de los algoritmos más tradicionales, desde los conjuntos de clasificadores (ensemble learning) hasta el Deep Learning, por sus capacidad de acercarse cada vez más a la perceptiva humana.

En el enfoque Deep Learning se usan estructuras lógicas que se asemejan  a la organización del sistema nervioso de los mamíferos, teniendo capas de unidades de proceso (neuronas artificiales) que se especializan en detectar determinadas características existentes en los objetos percibidos.. Existen varios entornos y bibliotecas de código de Deep Learning que se ejecutan en las potentes GPUs modernas tipo CUDA, ejemplo NVIDIA cuDNN.

Los modelos computacionales de Deep Learning imitan las características arquitecturales del sistema nervioso, permitiendo que dentro del sistema global haya redes de unidades de proceso que se especialicen en la detección de determinadas características ocultas en los datos. Este enfoque ha permitido mejores resultados en tareas de percepción computacional.

Hasta ahora la computación cognitiva se basa en la integración de procesos psicológicos típicamente humanos como el aprendizaje o el lenguaje. En los próximos años veremos como los sistemas cognitivos artificiales se expanden en múltiples aplicaciones en el ecosistema digital.

ADOPCIÓN DE AI

Apple con su asistente virtual Siri, que se implementó en los iPhones desde 2011

AI: Inteligencia Artificial - las mayores adquisiciones

Los gigantes corporativos Google, Twitter, IBM, Yahoo, Intel, Apple y Salesforce durante los últimos 5 años han comprado más de 30 empresas privadas que trabajan en tecnologías de Inteligencia Artificial (IA) .  De acuerdo con CB Insights, las mayores compras de empresas de Inteligencia Artificial  hasta 2016 fueron:

Bixby asistente de voz de Galaxy AI con inteligencia artificial de Samsung

 Samsung habilitó una función sencilla de inteligencia artificial (IA) con el asistente de voz, Bixby.

A principios del 2024 con el lanzamiento del Galaxy S24, Samsung presentó Galaxy AI,. Ahora, gracias a la integración de Galaxy AI con Bixby, se puede activa el poder de las funciones de Galaxy AI* con comandos de voz simples y sin utilizar las manos.

Bixby hace que sea más fácil usar la Traducción Simultánea. Con unas pocas palabras, puedes iniciar y utilizar funciones como traducción en tiempo real, creación de resúmenes de páginas web, corrección ortográfica y organización de archivos con portadas de notas automatizadas.

Función Intérprete. No es necesario navegar por el menú para buscar y abrir la función Intérprete. Simplemente di: “Hola, Bixby, enciende Intérprete” y estarás listo para comenzar.

La integración de Bixby con Galaxy AI se aplicará a todos los idiomas: chino, inglés (EE. UU., Reino Unido e India), francés, alemán, italiano, coreano, portugués (Brasil), español (España) y español (América Latina).

* No todas las funciones de Galaxy AI son compatibles con Bixby.

 

Agrotech: Huawei con pilotos de innovación en Alianza Mundial para la IA en la Industria y la Fabricación (AIM Global)

 Huawei  (China), seleccionará primeros pilotos de innovación conjunta en el campo de la agricultura para ayudar al desarrollo digital agrícola en Latinoamérica. En julio de 2023, la UNIDO y Huawei, entre otras empresas internacionales, formaron la Alianza Mundial para la Inteligencia Artificial en la Industria y la Fabricación (AIM Global) junto a la Organización de las Naciones Unidas para el Desarrollo Industrial  (ONUDI o UNIDO) y otras organizaciones para proporcionar una colaboración global, compartir conocimientos y mostrar el desarrollo de la IA como una plataforma de mejores prácticas, con el objetivo de lograr una mejor agricultura en la región y en el mundo

Esta iniciativa busca unir esfuerzos entre organizaciones internacionales y socios locales para promover la aplicación de tecnologías aplicadas al sector de la agricultura (Agrotech) en América Latina y el Caribe. 

En el Mobile World Congress (MWC 2024), se expusieron testimonios de iniciativas Agrotech de Jamaica y Brasil donde ya se incorpora la Inteligencia Artificial (IA). 

La publicación de libros generados por IA impacta en Amazon

 La aparición masiva de libros escritos por una Inteligencia Artificial está empezando a descontrolarse. 

Con la llegada de ChatGPT  se hizo muchísimo más fácil y accesible: dejar que un bot escriba por nosotros.

Eso propulsó a su vez a quienes vieron un negocio en ello y empezaron a tirar de prompts para generar páginas y páginas que combinar en un libro. La autopublicación, en especial la de Amazon, termina de facilitar la misión de colocar el título en su tienda y en Kindle. Y a esperar el dinero.

Esto llevó a Amazon a tomar una medida: los autores solo pueden autopublicar tres libros diarios como tope en Amazon. Sí, diarios. Tres.

No se trata de autores que usan ChatGPT como una asistencia para generar ideas, buscar ejemplos o reescribir fragmentos, sino de aquellos que directamente copian y pegan lo que el bot le redacta.

Su simple presencia —masiva— en las tiendas electrónicas de libros, dificulta encontrar libros de autores independientes que resulten de interés. Si el mercado literario se inunda de calidad escasa, el lector tendrá mucho más difícil encontrar lo que busca.

Otra tendencia similar a esta también se ha convertido en un problema real: la de los resúmenes de libros populares escritos mediante una IA. Hay muchísimos. Además, pueden confundir al usuario y hacerle creer que se trata del libro original.

Caitlyn Lynch, una escritora independiente, advirtió que solo 19 de los 100 libros más vendidos en Amazon bajo la categoría 'Romance contemporáneo' eran obras escritas por humanos. Los 81 restantes eran fruto de bots, a su vez fruto de pseudoautores poco hábiles.

ChatGPT es un inventazo, pero da para lo que da, y nadie quiere leer un libro que un humano simula haber firmado cuando todo lo ha creado un bot. Como mucho, querrá leer un libro redactado por una IA siempre y cuando su "autor" haya sido honesto y así lo haya admitido. Y ya hay tiendas dedicadas exclusivamente a títulos así, como BookBud.ai. 

Comunicado de Amazon del 27 febrero 2024

Amazon está constantemente evaluando las diferentes tecnologías emergentes disponibles y se compromete a ofrecer la mejor experiencia de compra, lectura y publicación, tanto a los autores como a los clientes.

A pesar de que no hemos detectado un aumento significativo en el número de publicaciones de KDP (la herramienta de autopublicación de Amazon) como resultado de una mayor disponibilidad de herramientas de inteligencia artificial generativa, hemos actualizado nuestras directrices que ahora requieren que los autores y editores nos informen con precisión si su contenido está generado por IA.

También hemos reducido recientemente el número de nuevas publicaciones permitidas para los editores de KDP, para ayudar a proteger a los clientes contra posibles abusos. Aunque permitimos contenido generado por IA, no permitimos contenido generado por IA que viole nuestras directrices, incluyendo contenido que ofrezca una mala experiencia para el cliente.

OpenIA presentó SORA, para crear vídeos a partir de texto (prompts).

 OpenIA presentó Sora, su innovador modelo que permite la creación de vídeos a partir de texto (prompts).

Sora ha llegado para revolucionar el juego, se puede generar videos de hasta un minuto de duración manteniendo la calidad visual y cumpliendo con las indicaciones del usuario.

La propia Open AI ha sentado las bases de su nuevo producto, el cual es capaz de generar contenido en calidad Full HD y con hasta un minuto de duración, por lo que las grandes producciones están a salvo. Esta capacidad es posible gracias a la función de texto a video, algo que Dall-E ya utiliza para crear sus imágenes.

Sin embargo, se puede postular como una gran herramienta gracias a que es capaz de hacer multitud de arreglos como edición de videos con varias resoluciones y relaciones de aspecto, cambios de iluminación o completar los fotogramas faltantes en un video que le pongas. También es capaz de mejorar una imagen, transformando un video que tenga mucho grano hasta darle una definición que pensabas que se había perdido para siempre.

OpenIA manifestó, "estamos comprometidos con la enseñanza de la IA para comprender y simular el mundo físico en movimiento. Nuestro objetivo es entrenar modelos que ayuden a las personas a resolver problemas que requieren interacción con el mundo real", esto abre muchas posibilidades.

El futuro de la inteligencia artificial está aquí, y tú ya estás utilizando las diferentes herramientas disponibles. Estas herramientas son poderosas para mejorar nuestras vidas. Te invito a ser parte de este emocionante viaje.