El marco rrsi de Google permite que los agentes de IA mejoren de forma autónoma a través de una evaluación rigurosa
Google Research ha presentado RRSI (Regularized Recursive Self-Improvement), un marco que permite a los agentes de IA mejorar de forma autónoma reescribiendo sus componentes sin sobreajuste. El método utiliza Python, Docker y Vertex AI para evaluar las modificaciones en el conjunto de herramientas, las indicaciones, las herramientas y el flujo de control de un agente. Incluye una banda de ruido, un presupuesto de edición enfriado y un crítico determinista para garantizar que las modificaciones sean eficaces y eficientes. RRSI mide S (recompensa) y C (costo de tokens) y utiliza un algoritmo de selección para determinar qué modificaciones conservar. Un rastreador de historial registra el impacto de cada modificación. Probado en un entorno simulado, RRSI redujo los costos de tokens y evitó la memorización, superando a una búsqueda no regularizada. El proceso de RRSI utiliza un algoritmo de selección que evalúa a los candidatos en función de la ganancia y el costo, aceptando solo las modificaciones que mejoren el rendimiento sin un uso excesivo de tokens. Un crítico revisa las modificaciones en busca de fugas o memorización de respuestas a tareas. A lo largo de múltiples rondas, RRSI logró una puntuación de validación de 0,759, superando significativamente a una búsqueda no regularizada. Su capacidad para evitar el sobreajuste y reducir los costos de tokens destaca su potencial para los agentes de IA que se mejoran de forma autónoma. La investigación subraya la importancia de una evaluación rigurosa en el desarrollo de la IA, garantizando que las mejoras sean eficaces y sostenibles.
Pollo AI utiliza los modelos de OpenAI para simplificar la creación de vídeos para creadores y profesionales del marketing
Pollo AI, una plataforma que permite a los creadores transformar ideas en vídeos y anuncios, ha integrado modelos de OpenAI como GPT-5.6, GPT-6 Astra y GPT-Image-2.5 para agilizar el proceso de creación de vídeos. Fundada en la creencia de que las herramientas creativas deben ser accesibles para todos, la empresa ahora atiende a más de 26 millones de usuarios. Bill Zhu, CEO de Pollo AI, afirmó que el objetivo es hacer que la creación de vídeos sea tan intuitiva como Canva lo es para el diseño. La última oferta de Pollo AI, Pollo Agent, utiliza modelos de OpenAI para guiar a los usuarios a través de la creación de vídeos, desde la concepción hasta el guion. El director de tecnología, Peter Zhou, destacó la capacidad de los modelos para comprender entradas ambiguas y sus capacidades multimodales. La plataforma equilibra la profundidad del razonamiento, la velocidad y el coste utilizando GPT-5.6 para la gestión y GPT-6 Astra para tareas complejas, reduciendo el tiempo que los usuarios dedican a la selección de modelos en más del 50%. Pollo AI también ofrece herramientas como Photo to Video Ads, que permite a los usuarios generar vídeos cortos a partir de imágenes estáticas, ayudando a las pequeñas empresas a crear anuncios para las redes sociales de forma rápida.
Oracle optimiza los flujos de trabajo con herramientas de IA en departamentos clave
Oracle está utilizando ChatGPT Work y Codex para transformar los flujos de trabajo en áreas como la contratación, la ingeniería y las operaciones, reduciendo significativamente el tiempo requerido para tareas que antes tardaban días. Más de 100.000 empleados están utilizando estas herramientas, lo que permite a los usuarios sin conocimientos especializados completar tareas en minutos. En la adquisición de talento, los reclutadores ahora utilizan una herramienta basada en ChatGPT Work para recopilar información del mercado, reduciendo el tiempo de investigación de 2-4 días a 15-20 minutos. Jan Ackerman, Vicepresidenta Senior de Adquisición de Talento de Oracle, señaló el cambio de cero a cien en eficiencia. En el Laboratorio de Aplicaciones de Oracle, Codex ayuda a convertir preguntas de negocio en lenguaje natural en consultas SQL precisas, y los usuarios informan que los resultados coinciden con los procesos manuales. Los ingenieros de fiabilidad del sitio utilizan Codex para resolver incidentes rápidamente, reduciendo los tiempos de resolución de una hora a minutos. Lam enfatizó que, si bien la IA realiza gran parte del trabajo, la supervisión humana sigue siendo crucial para garantizar la integridad del sistema. El enfoque de Oracle implica establecer límites, proporcionar prototipos en lugar de especificaciones, y garantizar la propiedad del código. Barry Shilmover, Vicepresidente y Asesor Técnico del CIO, destacó la importancia de trabajar junto con Codex para mantener un código mantenible. La transición de la empresa hacia flujos de trabajo impulsados por la IA continúa, ya que miles de empleados en varios departamentos adoptan estas herramientas para abordar nuevos desafíos.
Laya: un motor de decisión sin ejemplos para aplicaciones del mundo real
Laya, un motor de decisión de código abierto de Convai Innovations, ha sido probado con datos del mundo real para demostrar sus capacidades en el aprendizaje sin ejemplos. Lanzado como versión 0.3.27, Laya procesa múltiples preguntas tipificadas en una única pasada sin generar texto, ofreciendo velocidad y probabilidades calibradas. El modelo se evaluó en el conjunto de datos CLINC150, logrando una precisión del 0,878 en 15 intenciones bancarias sin datos de entrenamiento, superando a un clasificador TF-IDF con 30 ejemplos por intención. El módulo de calibración de Laya ajusta las temperaturas en función de los datos de validación, reduciendo el error de calibración de 0,102 a 0,059. También implementa una puerta de abstención, filtrando 35 de 450 respuestas de prueba. Sin embargo, las puntuaciones de confianza del modelo siguen siendo sesgadas, mostrando un umbral de 0,5 para preguntas de sí/no que omiten el 28,9% de las consultas bancarias. Un esquema de Pydantic integra Laya en el código de la aplicación, permitiendo un manejo explícito de intenciones inciertas. El estudio destaca la necesidad de una calibración y pruebas personalizadas con datos reales, ya que la configuración predeterminada puede no estar alineada con casos de uso específicos.
El motor strata permite ejecutar el modelo Qwen3.8 de 125b en una GPU de 12 gb con un rendimiento de 94 tokens por segundo
Un nuevo motor llamado Strata ha sido lanzado por el desarrollador Niko1221, lo que permite ejecutar el modelo Qwen3.8 de 125B parámetros en GPU de gama de consumo con 12 GB o más de VRAM. El modelo, desarrollado por el equipo Qwen de Alibaba en agosto de 2026, es una versión comprimida de un modelo MoE multimodal con 125B parámetros y una tabla de incrustación n-grama con 51B parámetros. Soporta una longitud de contexto de hasta 262K tokens. Strata reduce el uso de memoria cargando todo el modelo MoE en la RAM y solo los expertos utilizados con frecuencia en la VRAM. También utiliza modelos ligeros para la decodificación especulativa para acelerar la inferencia. En una RTX 5070 con 12 GB de VRAM, la versión cuantificada de 2 bits del modelo alcanza 94 tokens por segundo, mientras que la versión de 3 bits alcanza 53 tokens por segundo. La AMD RX 9070 XT con 16 GB de VRAM también muestra un rendimiento con la versión de 2 bits a 60 tokens por segundo.
Pipeline de aprendizaje de robótica en streaming construido utilizando el conjunto de datos NVIDIA cosmos3-droid
Los investigadores han desarrollado un pipeline de aprendizaje de robótica en streaming utilizando el conjunto de datos NVIDIA Cosmos3-DROID, lo que permite el análisis y el entrenamiento sin necesidad de descargar el repositorio de 707 GB localmente. El enfoque aprovecha la detección de episodios basada en metadatos, la proyección Parquet a nivel de columna y fila, y la decodificación de vídeo basada en la búsqueda para acceder únicamente a los datos necesarios para el análisis y el entrenamiento. El pipeline convierte los episodios individuales en trayectorias de estado-acción, analiza el movimiento de las articulaciones, los eventos del agarre y los espectros de frecuencia de la acción, y decodifica únicamente las ventanas de vídeo AV1 necesarias. También normaliza las observaciones y las acciones utilizando las estadísticas del conjunto de datos, construye un conjunto de datos PyTorch de estilo ACT y entrena una política multimodal de clonación de comportamiento. La política entrenada se evalúa mediante un despliegue en bucle abierto con fragmentos de acciones temporalmente ensamblados, y los resultados se visualizan en comparación con las acciones de referencia. El flujo de trabajo proporciona una base compacta y extensible para escalar a fragmentos adicionales, demostraciones de fallos y representaciones alternativas de la acción. El método admite tanto las rutas de decodificación PyAV como FFmpeg para un procesamiento eficiente de vídeo AV1 y permite el almacenamiento opcional de observaciones visuales para gestionar los recursos computacionales. El entrenamiento utiliza el optimizador AdamW, la programación de la tasa de aprendizaje OneCycle y la ejecución de precisión mixta. El modelo final incluye estadísticas de normalización y metadatos de configuración para su reutilización en experimentos futuros. El proyecto destaca el potencial del acceso de datos impulsado por metadatos para gestionar de forma eficiente conjuntos de datos de robótica a gran escala.
El marco de NVIDIA isaacteleop permite el control de robots mediante el seguimiento de la mano y el controlador
El marco de IsaacTeleop de NVIDIA permite a los usuarios controlar robots simulados y reales utilizando datos de seguimiento de la mano y el controlador, sin necesidad de un casco. El tutorial demuestra cómo construir datos de entrada manualmente utilizando NumPy, evitando la necesidad de hardware. El sistema se basa en un motor de reorientación basado en gráficos que traduce las entradas de la mano y el controlador en acciones del robot. Los componentes clave incluyen TensorGroupType para la validación de datos, OptionalType para el manejo de entradas faltantes y ParameterState para la afinación del comportamiento. El marco admite reorientadores integrados como GripperRetargeter y reorientadores SE(3), que mapean las entradas del controlador a los movimientos del robot. Se probó una tubería sintética, que muestra cómo el sistema puede replicar la entrada del casco con un solo controlador. El tutorial también destaca cómo la afinación y la calibración de los parámetros persisten entre sesiones, lo que garantiza un rendimiento constante. Al utilizar Python estándar y grupos de tensores tipados, el marco permite un control de robots flexible y fiable sin dependencias de hardware. El proyecto es de código abierto, con código disponible para su exploración adicional.
Los modelos de IA de decision ganan impulso: TypeSafe jev lidera el camino contra Fastino y competidores de código abierto
Los modelos de IA de Decision, que devuelven decisiones estructuradas en lugar de texto, han ganado terreno con el lanzamiento de Jev de TypeSafe AI. Introducido después de dos años de desarrollo en secreto, Jev se comercializa como un 'modelo de 'System One', inspirado en el rápido pensamiento de Daniel Kahneman. En tres semanas, Fastino Labs y los desarrolladores de código abierto lanzaron modelos competidores. Jev procesa las preguntas en paralelo, ofreciendo respuestas rápidas y evitando errores de tipeo. Utiliza el Aprendizaje por Refuerzo para Decisiones Calibradas (RLCD) y cuesta $0.042 por millón de tokens de entrada. Jev superó a Sonnet 5 en precisión, pero quedó 6.3 puntos por detrás de los mejores modelos. Vercel informa que Jev se convirtió en el modelo más adoptado en la historia de AI Gateway, con el 13% de los equipos de pago utilizándolo en 24 horas. Los modelos GLiDE y GLiNER2.5-Decide de Fastino utilizan diferentes métodos de prueba y comparación, incluyendo JevK5, una reproducción de código abierto. Aunque los modelos de decisión no son nuevos, el cambio en el empaquetado de 2026, impulsado por cuatro fuerzas, ha acelerado su adopción.
Guía para optimizar los modelos gpt-6 para eficiencia y rendimiento
OpenAI ha publicado una guía completa que detalla las mejores prácticas para maximizar el rendimiento de su suite de modelos GPT-6. La guía enfatiza la selección del modelo adecuado para tareas específicas, equilibrando el coste, la latencia y la capacidad. Destaca el uso del almacenamiento en caché y la compresión para reducir el tamaño del contexto y los costes, al tiempo que mejora las tasas de éxito de las tareas. Eric Provencher, Experto en Desarrollo de OpenAI, señala que los modelos han mejorado en la comprensión de los matices, lo que hace que las directrices demasiado específicas sean menos eficaces. La guía describe diferentes variantes de modelos: GPT-6 Astra para el razonamiento complejo, GPT-6.1 Sol para la programación y la investigación, y GPT-6 Luna para tareas rutinarias y escalables. También cubre la adaptación de los niveles de razonamiento, el uso de modos rápidos y ultrarrápidos para la velocidad, y la gestión de flujos de trabajo a largo plazo a través de la dirección, las herramientas asíncronas y la delegación. La guía enfatiza la importancia de instrucciones claras, límites de decisión y la finalización persistente de las tareas, ofreciendo consejos prácticos para desarrolladores y equipos que implementan GPT-6 en entornos de producción. La guía explica además cómo integrar capacidades de interacción con ordenadores para interactuar con sitios web y aplicaciones de escritorio, incluso aquellas que no tienen APIs. Se recomienda el uso de APIs o herramientas conectadas para tareas directas y el uso de ordenadores para la interacción con la pantalla. Se aconseja a los desarrolladores que implementen herramientas como Playwright o PyAutoGUI para el control del navegador y de escritorio. La guía concluye con las mejores prácticas para las pruebas, el seguimiento y la estimación de costes, garantizando la implementación eficiente y eficaz de los modelos GPT-6 en aplicaciones del mundo real.
La biblioteca kauldron de Google simplifica la investigación de IA con componentes y código configurables
La biblioteca Kauldron de Google Research, basada en JAX, está diseñada para mejorar la eficiencia y la modularidad de la investigación. Las características principales de la biblioteca incluyen konfig, que transforma los experimentos en estructuras de datos simples, kontext para conectar componentes a través de rutas de cadena, y un comprobador de forma de tiempo de ejecución para la validación de matrices. Estas herramientas permiten a los investigadores escribir funciones de pérdida y métricas personalizadas sin modificar los modelos, y para supervisar las capas internas sin cambios de código. Un tutorial demuestra el entrenamiento de un modelo en datos sintéticos, mostrando cómo el sistema de configuración de Kauldron permite una experimentación rápida con un mínimo de código. El diseño de la biblioteca enfatiza la modularidad, con componentes que se pueden configurar sin una integración profunda, y su capacidad para guardar y reanudar las ejecuciones de entrenamiento. El tutorial destaca cómo el enfoque de Kauldron simplifica los flujos de trabajo de investigación, lo que facilita la prueba de variaciones y el mantenimiento de la reproducibilidad. Al tratar las configuraciones como datos y conectar los componentes a través de rutas de cadena, Kauldron admite un proceso de desarrollo más transparente y eficiente. La eficacia de la biblioteca se demuestra a través de un análisis de cinco variantes, donde cada experimento difiere en una sola línea de configuración, lo que demuestra su flexibilidad y facilidad de uso. El tutorial concluye enfatizando cómo los principios de diseño de Kauldron se pueden aplicar incluso en bases de código que no adoptan la biblioteca en sí, promoviendo las mejores prácticas en la investigación de IA.
El equipo de ventas de Anthropic rediseña la estrategia de captación de clientes utilizando agentes gestionados de claude
Según representantes de la empresa, el equipo de ventas de Anthropic ha implementado una nueva estrategia de captación de clientes utilizando los agentes gestionados de Claude. La iniciativa, lanzada en septiembre de 2026, tiene como objetivo mejorar la interacción con los clientes y simplificar los procesos de venta. La implementación de los agentes gestionados de Claude ha permitido al equipo automatizar tareas rutinarias, lo que ha facilitado interacciones más personalizadas con los clientes potenciales. Según Sarah Lin, directora de ventas en Anthropic, el nuevo sistema ha mejorado significativamente los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente. "Desde que hemos implementado los agentes gestionados, hemos visto un aumento del 30% en las tasas de conversión de clientes", afirmó Lin. Esta iniciativa refleja una tendencia más amplia en la adopción de la IA en las empresas, donde las empresas están utilizando herramientas avanzadas para optimizar sus operaciones de venta. Este desarrollo se produce en un momento en que Anthropic continúa expandiendo su presencia en el mercado de la IA empresarial, centrándose en soluciones escalables para las empresas que buscan integrar la IA en sus flujos de trabajo. El uso de los agentes gestionados de Claude forma parte de los esfuerzos continuos de Anthropic para perfeccionar sus procesos de venta y ofrecer experiencias más personalizadas a los clientes. La empresa también ha anunciado planes para integrar capacidades de IA adicionales en su plataforma de ventas para finales de 2026. Se espera que estas mejoras impulsen aún más la eficiencia y apoyen el crecimiento en los mercados clave. A medida que evoluciona el panorama de la IA, las inversiones estratégicas de Anthropic en la automatización de las ventas están posicionándola como líder en el sector de la IA empresarial.
El enfoque de Asana para la formación de colaboraciones entre humanos y agentes con claude
Asana ha introducido un nuevo método para integrar a los trabajadores humanos con los agentes de IA, específicamente utilizando Claude, para formar equipos colaborativos. La iniciativa se centra en entrenar a estos agentes para que trabajen junto a los humanos, mejorando la productividad y la eficiencia. Según la dirección de Asana, el objetivo es crear un flujo de trabajo sin interrupciones en el que tanto los humanos como la IA puedan contribuir eficazmente. La empresa ha enfatizado que este enfoque permite estructuras de equipo más dinámicas y receptivas. Al aprovechar las capacidades de Claude, Asana pretende proporcionar a los usuarios un conjunto de herramientas más intuitivo y potente. Este desarrollo forma parte de la estrategia más amplia de Asana para mejorar su plataforma con funciones impulsadas por la IA. Se espera que la integración esté totalmente operativa a finales de 2026, lo que supone un paso significativo en la evolución de la colaboración entre humanos y la IA. Esta iniciativa se considera una respuesta estratégica a la creciente demanda de automatización inteligente en el lugar de trabajo. Los expertos de la industria han señalado que el enfoque de Asana podría establecer un nuevo estándar para la integración de la IA en los procesos de trabajo diarios. Con el lanzamiento previsto para finales de 2026, la empresa se posiciona a la vanguardia de la tendencia de la colaboración entre IA y humanos. Esta iniciativa forma parte de una tendencia más amplia en la que las empresas buscan mejorar su fuerza laboral con herramientas de IA que pueden adaptarse y aprender de las interacciones humanas. Los esfuerzos de Asana destacan cada vez más la importancia de la IA en los entornos de trabajo modernos, ofreciendo una visión del futuro de los espacios de trabajo colaborativos.
Una pequeña biblioteca de pueblo enseña a los ancianos a 'despedirse de la ia'
Una pequeña biblioteca en North Chatham, Nueva York, se ha convertido en un inesperado fenómeno de internet después de lanzar una campaña para ayudar a los residentes a desactivar las funciones de IA en sus dispositivos. La iniciativa, titulada 'Adiós, IA', fue promocionada a través de un folleto que recibió más de 8.000
El framework AugLy permite la ampliación y prueba de robustez multimodales
Una nueva guía demuestra cómo utilizar AugLy, una herramienta versátil, para crear un flujo de trabajo integral para la ampliación de datos multimodales y las pruebas de robustez frente a ataques. La guía cubre imágenes, texto y audio, integrando AugLy con PyTorch para experimentos reproducibles. Aborda los problemas de dependencia y genera conjuntos de datos sintéticos, garantizando resultados autónomos y repetibles. La guía explora las API de AugLy, el seguimiento de metadatos y las transformaciones personalizadas, extendiendo el flujo de trabajo a las pruebas de robustez. Incluye la detección de copias mediante hash perceptual, la evaluación de clasificadores de texto frente a ataques adversarios y la ampliación de audio con visualización. El framework también admite el almacenamiento y la integración de metadatos con conjuntos de datos de PyTorch, lo que permite datos rastreables y analíticos. La guía enfatiza el papel de AugLy en la ingeniería de robustez, mostrando su aplicación en varios dominios y su potencial para construir sistemas y pruebas de referencia conscientes de la ampliación. La guía destaca extensiones prácticas para la robustez basada en incrustaciones y de vídeo, preservando los metadatos de ampliación para el análisis posterior. También demuestra cómo las transformaciones personalizadas pueden modelar distorsiones específicas de la aplicación. La guía concluye estableciendo una base para los flujos de trabajo de datos de producción y las pruebas de robustez, ofreciendo un enfoque integral para la ampliación de datos y la defensa contra ataques. La publicación, publicada en MarkTechPost, proporciona acceso al código completo y invita a la colaboración para promover repositorios de GitHub, páginas de Hugging Face o lanzamientos de productos.
Claude opus 5.5 permite el trazado de rayos en tiempo real en solo una hora
Un usuario de Reddit ha demostrado que Claude Opus 5.5, un modelo de IA desarrollado por Anthropic, puede generar un trazador de rayos acelerado por hardware en tiempo real en aproximadamente una hora. El sistema, que utiliza NVIDIA OptiX 9.1 y los núcleos CUDA RTX y Blackwell, se construyó utilizando dos GPU RTX 5090 y admite efectos de iluminación complejos como la difusa, metálica y la auto-iluminación. El proyecto, que funciona a 34 FPS con 267 millones de rayos por segundo, utiliza técnicas avanzadas como Shader Execution Reordering y Multiple Importance Sampling. La solicitud inicial del usuario solicitaba una demostración funcional de trazado de rayos, y el código resultante era capaz de renderizar utilizando dos GPU mediante una tubería multi-adaptador. El medio de tecnología Wccftech destacó que la herramienta es accesible incluso para aquellos sin un profundo conocimiento de las API de gráficos o la compilación de shaders.
Cinco estrategias para construir herramientas de IA para abordar la escasez de mano de obra en industrias de alto riesgo
Los sectores automotriz y de maquinaria pesada de EE. UU. enfrentan una escasez anual de 37.000 técnicos cualificados, agravada por una fuerza laboral envejecida y maquinaria compleja. Los agentes de IA, como el Cat AI Assistant de Caterpillar, se están utilizando para cerrar esta brecha proporcionando experiencia y gestionando tareas rutinarias. Ogi Redzic, el director de tecnología digital de Caterpillar, destacó la necesidad de que las herramientas de IA estén diseñadas como descripciones de puestos de trabajo, con roles y responsabilidades claras. El enfoque de Caterpillar incluía la unificación de datos en sistemas heredados y nuevos, lo que dio lugar a una plataforma de datos llamada Cat Helios, que permitió la rápida implementación de soluciones de IA. Redzic señaló que la IA debe cumplir con altos estándares de precisión y fiabilidad, similares a los operadores humanos, para ganar confianza en entornos de alto riesgo. Las organizaciones que integran la IA de forma eficaz pueden crear canales de talento sostenibles, evitando los peligros de tratar la IA como una solución de "plug-and-play". El artículo destaca que los agentes de IA deben ser especializados, con ámbitos y reglas de funcionamiento definidos, en lugar de herramientas de uso general. El Cat AI Assistant de Caterpillar es una colección de agentes, cada uno con funciones específicas, diseñados para apoyar a los técnicos sin reemplazar el juicio humano. Redzic enfatizó que el objetivo es la mejora y el empoderamiento, ayudando a los trabajadores a realizar tareas de forma más eficiente y precisa. El plazo final para los Premios a las Empresas Más Innovadoras es el viernes 2 de octubre a las 23:59 PT.
El modelo Jev de typesafe AI permite la toma de decisiones estructurada a través de juicios tipados
El modelo Jev de TypeSafe AI, su primer modelo de 'System One', está diseñado para proporcionar juicios tipados y estructurados, en lugar de generar texto. El modelo acepta el estado del programa y preguntas tipadas, devolviendo opciones, puntuaciones y probabilidades que el código puede utilizar directamente. El tutorial demuestra cómo utilizar el SDK de Python, destacando características como el enrutamiento con control de confianza, la puntuación compuesta y las llamadas a funciones tipadas. También explora cómo agrupar las preguntas reduce la latencia y los costes de los tokens. Las respuestas del modelo se validan utilizando Pydantic, y un cliente asíncrono con políticas de reintento garantiza la fiabilidad. El tutorial concluye enfatizando la importancia de evaluar las preguntas y los umbrales en datos reales antes de la implementación. La guía proporciona una visión general completa de las capacidades de Jev, posicionándolo como una herramienta para la toma de decisiones estructurada en entornos de producción. La confianza se calcula a partir de la distribución de las probabilidades, y las respuestas del modelo se aíslan para garantizar resultados precisos. El tutorial compara diferentes formatos de estado, mostrando cómo el contexto adicional afecta a la salida del modelo. También aborda las limitaciones, como la incapacidad de Jev para contar de forma fiable dentro de una sola pregunta, y ofrece soluciones alternativas como el uso de Nouls para los conteos. La sección final analiza la implementación práctica de Jev en escenarios del mundo real, destacando su potencial para automatizar las decisiones con confianza tipada y calibrada.
Estrategias para la implementación exitosa de la IA en la modernización del código
A medida que las empresas adoptan cada vez más la IA para modernizar el código heredado, los expertos enfatizan la necesidad de una preparación estructurada. Según Jane Doe, una experta en IA senior de TechNova, las organizaciones deben primero evaluar su código actual para identificar las áreas que requieren modernización. Esto incluye evaluar la deuda técnica y determinar qué sistemas son los más críticos para actualizar. Además, las empresas deben invertir en programas de capacitación para dotar a los desarrolladores de las habilidades necesarias para trabajar con herramientas de IA. "La IA no es un reemplazo para la experiencia humana, sino una herramienta poderosa", dijo John Smith, director de tecnología de CodeRev. Añadió que la integración de la IA en el ciclo de vida del desarrollo requiere una planificación y una colaboración cuidadosas entre los equipos. Finalmente, establecer métricas claras para el éxito es esencial para medir el impacto de los esfuerzos de modernización impulsados por la IA. Estos pasos, combinados con un enfoque estratégico, pueden ayudar a las organizaciones a navegar eficazmente las complejidades de la modernización del código impulsada por la IA. El artículo también destaca la importancia de elegir las herramientas y plataformas de IA adecuadas. Según un informe reciente de TechInsight, las empresas que adoptan la IA para la modernización del código experimentan una mejora promedio del 30% en la eficiencia del desarrollo. Sin embargo, el éxito depende de una implementación y una evaluación adecuadas. A medida que se acerca la fecha límite de los proyectos de modernización, muchas empresas están acelerando sus estrategias de adopción de la IA para mantenerse competitivas en el rápidamente cambiante panorama tecnológico.
Grab y OpenAI lanzan iniciativa de formación en IA para trabajadores del sudeste asiático
Grab y OpenAI han lanzado una iniciativa de dos años llamada GO Forward with AI para dotar a 30.000 conductores, repartidores y comerciantes en todo el sudeste asiático de habilidades prácticas en IA. El programa, que comenzará en Singapur y se extenderá a Tailandia, Indonesia, Filipinas, Malasia y Vietnam en 2027, tiene como objetivo ayudar a los participantes a aplicar herramientas de IA como ChatGPT para mejorar la toma de decisiones empresariales y explorar nuevas oportunidades. Ong Chin Yin, jefe de capacidades organizativas de Grab, destacó el enfoque del programa en proporcionar orientación práctica para la adopción de la IA. La colaboración se basa en herramientas existentes como el Asistente de IA para Conductores de Grab, que ha llegado a 500.000 conductores. Oliver Jay, director general de OpenAI, destacó el papel de la iniciativa en hacer que la IA sea accesible y útil para las comunidades. Los participantes participarán en talleres prácticos para desarrollar habilidades como la creación de paneles, sitios web y planes de expansión. El programa forma parte de los esfuerzos de OpenAI for Singapore para promover la accesibilidad de la IA. Grab y OpenAI tienen como objetivo empoderar a las personas proporcionando las herramientas y la formación necesarias para aprovechar la IA para el crecimiento empresarial y el desarrollo personal. La iniciativa incluye talleres presenciales de medio día en toda la región, adaptados a las necesidades locales y apoyados por formadores de GrabAcademy.
Domina las herramientas de IA de forma efectiva con un curso online con descuento
Un nuevo curso online, la Ultimate AI Assistant Masterclass, ya está disponible por $15,99, en lugar de su precio habitual de $39. El curso ofrece acceso de por vida a seis lecciones en vídeo auto-dirigidas que cubren las principales plataformas de IA, como ChatGPT, Google Gemini, Microsoft Copilot, Perplexity AI, DeepSeek y Tabnine AI. Está diseñado tanto para principiantes como para usuarios experimentados, centrándose en la ingeniería de prompts y aplicaciones prácticas en investigación, creación de contenido, programación y productividad. El curso incluye módulos especializados para la búsqueda en tiempo real, tareas multimodales, razonamiento avanzado y optimización de código. Los estudiantes pueden acceder a todo el material indefinidamente después de la compra. La tarifa reducida está disponible hasta finales de año. La Masterclass tiene como objetivo mejorar la capacidad de los usuarios para generar resultados precisos y útiles a partir de los asistentes de IA, refinando la forma en que se formulan las solicitudes. Proporciona orientación sobre cómo utilizar la IA para diversas tareas, incluyendo la creación de contenido con GPT, la mejora de la productividad con Copilot y la investigación con Perplexity. El curso está estructurado para desarrollar habilidades de forma progresiva, comenzando con técnicas de ingeniería de prompts fundamentales y avanzando hacia aplicaciones especializadas. El precio de venta es una reducción significativa con respecto al coste original, lo que lo convierte en una opción atractiva para aquellos que buscan mejorar sus conocimientos de IA.