Microsoft Copilot: La revolución de la IA llega a las empresas

 

Copilot es el asistente de inteligencia artificial para las aplicaciones empresariales de Microsoft. Combina el poder del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la productividad y la eficiencia de los trabajadores.

La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado el mundo empresarial en los últimos años. Ha permitido que las empresas puedan procesar grandes cantidades de información, pudiendo tomar decisiones más precisas e inteligentes.

La IA se ha convertido en un catalizador de cambio que impulsa la eficiencia, la innovación y el crecimiento en el entorno empresarial, abriendo nuevas puertas a la automatización y a la optimización de tareas rutinarias y complejas.

En este contexto, Microsoft ha dado un paso adelante en la revolución de la IA al lanzar Copilot, un asistente de inteligencia artificial diseñado específicamente para potenciar sus aplicaciones y soluciones empresariales. Copilot se presenta como una solución innovadora que combina el poder del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para mejorar la productividad y la eficiencia de los trabajadores.

A continuación, desvelamos algunas soluciones donde Copilot ha sido integrado.

La transformación empresarial impulsada por Microsoft Copilot

Dynamics 365 Copilot para ERP: el primer asistente del mundo que aplica IA de última generación

Los sistemas de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) desempeñan un papel fundamental en las empresas porque ayudan a tener toda la información centralizada. Esto facilita la comprensión de las actividades fundamentales de la empresa, como las finanzas, los recursos humanos, las compras, la producción o la cadena de suministros.

Sin embargo, en muchas ocasiones, existen procesos complejos y repetitivos que suponen una carga abrumadora para los departamentos involucrados. Dynamics 365 Copilot ayuda a los trabajadores a mejorar la eficiencia y productividad automatizando tareas rutinarias, con el objetivo de poder dedicar más tiempo a tareas estratégicas y decisiones críticas.

Al aprovechar la inteligencia artificial y la automatización, Copilot puede brindar asistencia personalizada y contextualizada a los usuarios, permitiéndoles realizar sus actividades de manera más eficiente y obtener información relevante de manera más ágil. Algunas de las características principales de Copilot en Dynamics 365 Business Central son las siguientes:

• Análisis y visualización de datos: Permite a los usuarios describir sus necesidades utilizando lenguaje natural, de este modo, Copilot puede generar paneles e informes completos con visualizaciones y resúmenes utilizando herramientas como Microsoft Power BI y Excel.
• Planificación estratégica: Facilita la alineación de planes, presupuestos y previsiones con la estrategia empresarial, agilizando la planificación de ventas y operaciones, así como la consolidación financiera.
• Optimización de proyectos: Reduce el tiempo dedicado a informes de estado, planificación de tareas y evaluaciones de riesgos, generando planes de proyecto basados en la descripción del proyecto en lenguaje natural.
• Cobros y adquisiciones mejorados: Brinda acceso rápido a la información crediticia y de pagos para personalizar la comunicación con los clientes y mejorar las tasas de cobro. Para los profesionales de adquisiciones, ayuda a gestionar eficientemente los cambios en los pedidos de compra evaluando el impacto y el riesgo para optimizar las decisiones de compra.
• Creación de listas de productos: Agiliza la creación de las listas de productos al generar descripciones completas y atractivas automáticamente, utilizando la información contextual y atributos relevantes de los productos. Esto beneficia especialmente a las empresas que tiene integrado su ERP con un e-commerce ya que pueden cargar dichas descripciones en las fichas de los productos de la web.

Microsoft 365 Copilot: Elevando la productividad empresarial

Microsoft 365 Copilot está integrado en las principales aplicaciones de Microsoft 365 que los trabajadores utilizan a diario, como Word, Excel, PowerPoint, Outlook y Teams. Gracias a que incorpora una herramienta llamada Business Chat, los trabajadores pueden hacer consultas en lenguaje natural y recibir información relevante basada en los datos almacenados en las propias aplicaciones.

Proporciona sugerencias rápidas e inteligentes eliminando la necesidad de buscar información desde otras fuentes externas, ayudando a los empleados a ahorrar tiempo y esfuerzo en sus tareas.

Microsoft 365 Copilot ofrece una amplia gama de beneficios para las empresas:

• En Word, optimiza la escritura y la edición de documentos generando sugerencias de palabras, frases y textos completos. También genera resúmenes basados en otros documentos y ofrece argumentos para respaldar una tesis.
• En Excel, facilita el análisis y la explotación de datos. Puede ayudar a analizar datos y crear visualizaciones profesionales en segundos. También sugiere nuevas fórmulas basadas en las preguntas realizadas. Copilot es realmente útil para filtrar valores, crear presupuestos, generar gráficos y lanzar hipótesis sobre resultados.
• En PowerPoint, permite crear presentaciones impactantes de manera rápida y sencilla, aprovechando contenido previo, transformando documentos en presentaciones completas y utilizando comandos de lenguaje natural para personalizar el diseño, formato y animaciones.
• En Microsoft Teams, permite que las reuniones sean más productivas y efectivas. Durante las reuniones, Copilot puede resumir los puntos de discusión clave, identificar acuerdos y desacuerdos, y sugerir acciones a tomar. Esto facilita la colaboración en tiempo real y garantiza que todos los participantes estén alineados ya que, al finalizar la reunión, reciben un informe completo y detallado.
• Además, Copilot puede ayudar a generar respuestas rápidas en Outlook, agilizando la comunicación y reduciendo el tiempo dedicado a revisar y redactar correos electrónicos extensos.

El poder de la IA al servicio de las empresas

La Inteligencia Artificial está transformando las aplicaciones empresariales y se espera que tenga un impacto significativo en el futuro del trabajo. Empresas como Microsoft están liderando el camino al incorporar capacidades de IA de última generación en la mayoría de sus soluciones.

Copilot representa un avance significativo en la aplicación de la Inteligencia Artificial en el mundo empresarial. Con su capacidad para automatizar tareas, predecir tendencias y mejorar la eficiencia operativa, ofrece beneficios concretos en áreas clave como el análisis de datos, el marketing, la gestión de operaciones y el servicio al cliente.

Sin embargo, es fundamental tener en cuenta que la implementación de la IA debe realizarse de manera responsable, reconociendo y valorando el papel del conocimiento humano en conjunto con estas tecnologías.

En definitiva, al combinar la creatividad y la experiencia humana con las capacidades de Copilot, las empresas podrán aprovechar al máximo el potencial de la IA para tomar decisiones informadas, mejorar la experiencia del cliente y obtener una ventaja competitiva en el mercado.

 

ClickUp ha sido destacado como el mejor software de gestión de proyectos y tareas por Forbes. Basado en la metodología Kanban, permite visualizar flujos de trabajo, asignar tareas, visualizar el progreso en diferentes etapas, realizar un seguimiento adecuado y alcanzar los objetivos de manera efectiva.

La gestión de tareas o "task management" es el proceso de planificar, organizar, supervisar y llevar a cabo las actividades necesarias para lograr objetivos específicos. En un contexto laboral o de proyectos, implica asignar tareas a personas o equipos, establecer plazos, prioridades y recursos, hacer seguimiento del progreso y asegurarse de que las tareas se completen de manera eficiente y efectiva, optimizando el uso de recursos y minimizando la duplicación de esfuerzos.

Hoy en día existen infinidad de herramientas de gestión de tareas y proyectos, pero ¿cuál es el origen de este modelo de gestión? Ciertamente, está basado en la metodología Kanban (??), que se originó en la planta de Toyota como parte de su filosofía Lean manufacturing, con el fin de optimizar la eficiencia y reducir el desperdicio en el proceso de producción. El término "Kanban" en japonés se traduce como "tarjeta visual" o "tablero visual". Esta metodología se basa en la visualización de tareas y procesos en un tablero, donde las tareas se representan como tarjetas y se mueven a través de diferentes etapas del proceso a medida que avanzan hacia la finalización.

Las plataformas modernas de gestión de proyectos y tareas han incorporado principios y características de la metodología Kanban en su diseño, como imitar una pizarra blanca y las notas adhesivas que se colocan por columnas, limitar el trabajo en curso para evitar los cuellos de botella, integrar la colaboración en tiempo real con funciones como comentarios y notificaciones, fomentar un seguimiento visual del estado de las tareas, o utilizar la funcionalidad de arrastrar y soltar para reducir el número de clics necesarios.

¿Qué es ClickUp?

Fundada en 2017 por Zeb Evans, ClickUp es una plataforma de gestión de proyectos altamente versátil diseñada para facilitar la organización y el seguimiento de tareas en equipos de cualquier tamaño. Con su lema "Una app para reemplazarlas todas", ofrece una amplia gama de funcionalidades en un entorno intuitivo y fácil de usar. Desde la creación y asignación de tareas hasta la colaboración en documentos y diversas vistas para monitorear el progreso.

Una de sus fortalezas principales es su enfoque en la personalización. La plataforma permite a los usuarios configurar estados, asignar tareas y marcar prioridades según sus necesidades. Esto, combinado con la capacidad de importar datos desde otras aplicaciones, confirma su gran versatilidad. Asimismo, la organización jerárquica en espacios, carpetas, listas, tareas y subtareas brinda una visión detallada de los proyectos.

Otra característica distintiva es la automatización, que permite a los equipos ahorrar tiempo y optimizar procesos, reduciendo las tareas repetitivas. Además, ClickUp ofrece colaboración en tiempo real a través de documentos compartidos y seguimiento del tiempo.

Y no podemos dejar de mencionar el diseño de su interfaz que hace que la curva de aprendizaje sea rápida y fácil de usar para usuarios de cualquier nivel.

La plataforma ofrece varios planes de precios, desde un plan gratuito hasta opciones más avanzadas que brindan mayor capacidad de almacenamiento y características adicionales.

¿Qué hace que destaque entre las demás plataformas?

ClickUp se destaca entre las demás plataformas de gestión de tareas y proyectos debido a una combinación de factores que la hacen única y altamente eficaz:

1. Amplia Versatilidad y Personalización: ClickUp ofrece un nivel de personalización excepcional, permitiendo a los usuarios adaptar la plataforma a sus flujos de trabajo específicos, estableciendo estados personalizados, campos y colores.


2. Automatización Inteligente: Una de las características más destacadas de ClickUp es su capacidad de automatización. Los usuarios pueden configurar reglas para automatizar tareas repetitivas y acciones específicas, lo que ahorra tiempo y reduce errores humanos.


3. Variedad de vistas: A veces un tablero no es suficiente para comprender plenamente el alcance de un proyecto. Por eso otras vistas pueden ayudar a ver un proyecto a vista de pájaro, como la línea de tiempo, diagramas de Gantt y vistas de calendario.


4. Colaboración Integrada: La plataforma fomenta la colaboración en tiempo real al permitir la edición colaborativa de documentos, asignación de tareas y comunicación directa.


5. Plan Freemium Robusto: ClickUp ofrece un plan gratuito con funcionalidades avanzadas, lo que brinda a los usuarios la oportunidad de experimentar la plataforma antes de comprometerse con un plan pago.


6. Integraciones: ClickUp cuenta con un amplio marketplace de integraciones que permiten a los usuarios conectar la plataforma con otras herramientas y aplicaciones utilizadas en su flujo de trabajo diario, como por ejemplo, Outlook, Micrsoft Teams o el ERP Microsoft Dynamics 365 Business Central.


7. Facilidad de Uso y Adaptación: A pesar de su profundidad funcional, ClickUp tiene una interfaz intuitiva y fácil de usar. Los nuevos usuarios pueden familiarizarse rápidamente con la plataforma, y los equipos pueden adaptarla gradualmente a medida que sus necesidades evolucionan.


8. Enfoque en la Productividad: ClickUp está diseñado para mejorar la productividad y la eficiencia en la gestión de proyectos. Sus herramientas de seguimiento del tiempo, informes y análisis brindan información valiosa para optimizar el rendimiento del equipo.


9. Aplicación móvil: ¿Funciona solo desde un ordenador? La respuesta es no, también es posible acceder a las tareas, reportes y documentos desde un dispositivo móvil a través de la app de ClickUp.

En conjunto, la combinación de personalización, automatización, colaboración y facilidad de uso hace que ClickUp se destaque como una solución de gestión de proyectos y tareas que se adapta a una amplia gama de necesidades, impulsando la productividad y la eficiencia en todos los niveles.

¡Aloha .NET MAUI! Analizamos los puntos favorables y desafíos del nuevo framework de Microsoft

 

La herramienta aporta importantes ventajas clave, principalmente en términos de ahorro de tiempo y costos; y a su vez conlleva una serie de desafíos a tener en cuenta

.NET MAUI es una tecnología relativamente nueva, que salió a la luz durante la edición 2020 de Microsoft Build con el fin de solucionar definitivamente uno de los principales problemas a los que se enfrentaban los desarrolladores: tener que programar una App nativa para cada sistema operativo.?

Su desafío fue la creación de un solo marco donde los desarrolladores tuvieran todas las herramientas necesarias para crear software nativo en todas las plataformas existentes.

El resultado, un framework multiplataforma que permite que cualquier aplicación creada en .NET pueda ser ejecutada en IOS, Android, MacOS y en Windows a la vez, acelerando el proceso de desarrollo y centralizando el aprendizaje en una sola herramienta. Esa compatibilidad para funcionar en diferentes sistemas operativos es la característica más destacada y el atractivo principal de .NET MAUI, que ha reemplazado anteriores marcos de interfaz de usuario como por ejemplo WinForms, específicamente diseñado para sistemas Windows.

Cabe destacar que es open-source, como todo lo que ha venido haciendo Microsoft últimamente, y se puede encontrar en GitHub, donde está disponible para su colaboración y revisión pública, permitiendo a la comunidad de desarrolladores inspeccionar el código fuente, contribuir e informar de problemas existentes.

Ahora bien, ¿cuáles son sus predecesores? Antes de que Microsoft anunciara .NET MAUI, lo más parecido que existía era Xamarin, un marco de desarrollo multiplataforma que utiliza el lenguaje de programación C# en el ecosistema .NET, y que se divide en cuatro entornos separados: Xamarin.iOS, Xamarin.Android, Xamarin.Forms y Xamarin.Mac. .NET MAUI es la evolución de Xamarin y está diseñado para facilitar aún más el desarrollo de aplicaciones multiplataforma nativas para iOS, Android, macOS y Windows utilizando una sola base de código y un conjunto de herramientas más unificado.

.NET MAUI se sitúa dentro del universo .NET, abarcando todas las plataformas (Windows, macOS, Android, iOS), a través de un código unificado y utilizando un mismo lenguaje C#

Comparando las opciones Multiplataforma y Nativo

El desarrollo de aplicaciones puede abordarse de dos maneras principales: multiplataforma y nativo, y antes de seguir adelante, es importante reflexionar sobre si el desarrollo multiplataforma sigue siendo la alternativa más adecuada en la actualidad o si debemos considerar el enfoque nativo como una opción viable.

Las aplicaciones nativas están optimizadas específicamente para una plataforma particular, ofreciendo un rendimiento superior y acceso completo a las características nativas, por lo que son idóneas para proyectos donde el diseño de la interfaz y la experiencia de usuario tienen una alta prioridad. Sin embargo, requiere de un fuerte conocimiento en cada lenguaje y de muchas horas de desarrollo, que además se extienden en mantener sincronizadas y actualizadas todas las bases de código de forma paralela.

En comparación, el desarrollo multiplataforma permite crear una aplicación que funcione en diversas plataformas utilizando un único código base, lo que ahorra tiempo, recursos y mantenimiento; aunque es cierto que todavía no es tan eficiente en términos de rendimiento, funcionalidades o UI/UX.

Por ende, la elección entre ambos enfoques depende de las necesidades y prioridades del proyecto, así como de factores como el rendimiento requerido y la integración con el sistema operativo.

¿Qué puntos favorables y qué desafíos han compartido los desarrolladores hasta ahora?

Puntos favorables

Ventajas clave de .NET MAUI:

1. Código Unificado: Uno de los mayores puntos favorables es la capacidad de escribir el código una sola vez con C# en .NET y luego ejecutarlo en múltiples plataformas (Android, iOS, macOS, Windows), evitando la duplicidad de código.
2. Herramientas de Desarrollo comunes: .NET MAUI se integra bien con Visual Studio, Visual Studio for Mac y Rider de JetBrains, proporcionando un entorno de desarrollo familiar y potente para los desarrolladores de .NET.
3. Flexibilidad de la Interfaz de Usuario: Los desarrolladores pueden utilizar lenguaje de marcado XAML para diseñar la interfaz de usuario, con la posibilidad de implementar los patrones MVVM o MVU, adaptándose automáticamente a diferentes tamaños de pantalla, desde teléfonos, tabletas y monitores.
4. Integración con las últimas versiones de .NET: Se integra desde la versión 6 de .NET, lo que permite a los desarrolladores utilizar las mismas APIs y librerías en todas las plataformas.
5. Herramientas Modernas: Herramientas como Hot Reload han sido bien recibidas por mejorar la eficiencia del desarrollo, pudiendo ver los cambios en tiempo real sin necesidad de reiniciar la aplicación.
6. Acceso Nativo a las APIs de la Plataforma: Permite el acceso directo a las APIs nativas de cada plataforma para aprovechar características específicas de cada sistema operativo.
7. Rendimiento Optimizado: Está optimizado para ofrecer un alto rendimiento, garantizando que las aplicaciones sean rápidas y eficientes.

Desafíos

Consideraciones de los Desarrolladores hasta ahora

Al desarrollar aplicaciones móviles con .NET MAUI, es posible que surjan diferencias y desafíos específicos para cada contexto. MAUI está diseñado para simplificar el desarrollo multiplataforma, pero existen consideraciones y diferencias que los desarrolladores tienen en cuenta.

1. Madurez de la Plataforma: Dado que .NET MAUI aún es bastante nuevo, todavía está madurando. Los desarrolladores pueden encontrar limitaciones y bugs que se resolverán en futuras actualizaciones.
2. Compatibilidad con Plataformas Anteriores: La transición desde Xamarin.Forms o proyectos anteriores de Xamarin puede requerir ciertos ajustes y actualizaciones en el código y las bibliotecas existentes.
3. Rendimiento: En algunos casos, el rendimiento podría ser un desafío, especialmente cuando se trabaja en aplicaciones muy complejas o en aplicaciones que requieren un alto rendimiento. Microsoft es consciente de ello, y está en proceso de evaluación y mejora continua.
4. Curva de Aprendizaje: Aunque .NET MAUI comparte similitudes con Xamarin.Forms, puede haber una curvatura de aprendizaje elevada para los nuevos desarrolladores en esta tecnología.
5. Depuración y Pruebas: La depuración y las pruebas pueden requerir enfoques diferentes en cada plataforma. Es necesario probar en dispositivos físicos o emuladores específicos para cada plataforma y estar preparado para abordar problemas específicos de cada una.

Expertos en desarrollo .NET MAUI

En Zimaltec Soluciones, como expertos en el desarrollo de aplicaciones nativas para iOS y Android, siempre estamos en busca de las tecnologías más adecuadas para crear productos de alta calidad para nuestros clientes.

Contar con una herramienta que permite la creación más rápida y eficiente de aplicaciones multiplataforma, utilizando un entorno centralizado, conlleva una serie de ventajas para nuestros clientes, principalmente en términos de ahorro de tiempo y costos.

Si necesita más información sobre .NET MAUI o su empresa requiere de una aplicación personalizada, no dude en ponerse en contacto con nuestro equipo de expertos. Estamos aquí para ayudarle a desarrollar la aplicación que su empresa necesita, teniendo en cuenta sus requisitos de funcionalidad.

Anuncios Potenciados por IA: La nueva era de Google Ads

 

La inteligencia artificial está revolucionando la manera en la que se crean y optimizan los anuncios en Google Ads. A partir de ahora, tendrán mayor capacidad para aprender y adaptarse.

En un mundo tan dinámico como es el del marketing digital, mantenerse al día con las últimas tendencias y tecnologías es esencial para conseguir el éxito que requieren las empresas. En este contexto, el marketing está experimentando un cambio sin precedentes gracias a la continua innovación de la inteligencia artificial (IA).

En un post anterior, explicamos como la inteligencia artificial va a cambiar radicalmente la manera en la que se busca en los motores de búsqueda y cómo afectará en las estrategias SEO. En esta ocasión, vamos a profundizar aún más en esta revolución al hablar sobre los anuncios potenciados por inteligencia artificial (IA).

¿Qué son los Anuncios Potenciados por IA?

Durante el evento Google Marketing Live, se presentó una innovación que promete cambiar las reglas del juego: anuncios impulsados por inteligencia artificial. Estos anuncios se caracterizan por su capacidad para aprender y adaptarse. Analizan patrones de comportamiento, preferencias individuales y tendencias del mercado en tiempo real, asegurando que los mensajes lleguen a las personas adecuadas y en el momento adecuado.

Los beneficios clave incluyen:

• Personalización Extrema: Cada anuncio se adapta a las necesidades y objetivos específicos del usuario, asegurando una relevancia inigualable.
• Optimización en Tiempo Real: Los anuncios se ajustan constantemente para maximizar la eficiencia y el impacto, reduciendo el gasto innecesario.
• Insights Accionables: Obtén datos valiosos y análisis profundos para informar y mejorar tus estrategias de marketing.

Nuevas funcionalidades impulsadas por IA en Google Ads

Google está redefiniendo la publicidad online al introducir una serie de funcionalidades impulsadas por inteligencia artificial que permiten a los anunciantes maximizar sus resultados y mejorar la relevancia de sus anuncios. Estas innovaciones incluyen:

Anuncios en SGE generados por IA:

Google Ads, a través de su Sistema de Generación de Anuncios (SGE, por sus siglas en inglés), podrá crear anuncios de manera automática haciendo uso de la IA. Al utilizar algoritmos avanzados y datos en tiempo real, estos anuncios se adaptarán de forma dinámica a cada búsqueda del usuario, garantizando resultados altamente efectivos y relevantes para cada usuario.

Experiencia conversacional en Google Ads:

La IA de Google se utilizará para generar textos de alta calidad que se ajusten perfectamente a las consultas de búsqueda de los usuarios. Esto se traduce en anuncios más relevantes y un mejor rendimiento de las campañas.

Activos Creados Automáticamente:

Google aprovechará la IA para generar y seleccionar recursos de texto e imágenes de alta calidad en campañas de Máximo Rendimiento (Performance Max). Esto simplificará el proceso de creación de anuncios y garantizará mayor rendimiento en las campañas y eficiencia publicitaria.

Product Studio:

Google ha desarrollado un impresionante conjunto de herramientas basadas en inteligencia artificial que no solo elevarán la calidad de las imágenes de los productos, sino que, además, permitirán llevar a cabo tareas sorprendentes. Una característica particularmente interesante es la capacidad de la IA para modificar el fondo de una imagen, pudiendo incluso quitar el fondo de la imagen o agregar textos de manera automática. Además, estas herramientas pueden generar escenas y aumentar la resolución de las imágenes, ofreciendo resultados excepcionales en cada proyecto.

Generador de Audiencias GA 4 en Google Ads:

Será más fácil que nunca crear y aplicar audiencias basadas en datos de Google Analytics 4 directamente en las campañas de Google Ads. Esta integración no solo proporcionará una comprensión más profunda de la audiencia y el mercado objetivo, sino que también, permitirá aprovechar al máximo estas audiencias mediante la optimización de la segmentación de las campañas. De este modo, impactarán tanto en el público deseado como en usuarios similares.

Merchant Center Next:

Merchant Center Next revolucionará la gestión de productos en Google Shopping al automatizar el llenado de campos de variables y garantizando una presentación precisa. También eliminará automáticamente las marcas de agua de las imágenes con ayuda de la IA, desbloqueando productos previamente rechazados por no cumplir con las políticas de Google (las imágenes no pueden incluir marcas de aguas). Esto es especialmente valioso cuando se trata de grandes conjuntos de productos.

Además, brindará valiosos insights sobre la empresa y el mercado, permitiendo tomar decisiones estratégicas en base a datos.

Lecciones del cerebro para la inteligencia artificial: el mecanismo neural del aprendizaje autónomo revelado por los investigadores del IBEC

 

Lecciones del cerebro para la inteligencia artificial: el mecanismo neural del aprendizaje autónomo revelado por los investigadores del IBEC

Un equipo internacional liderado por el Laboratorio SPECS del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC) revela cómo el cerebro mejora a través del aprendizaje autosupervisado combinando un análisis de más de tres décadas de investigación en neurociencia e inteligencia artificial.

Vista frontal del hipocampo y sus principales tractos de fibras frontales (A). Fuente: brainx3.com SPECS lab

Gracias al llamado aprendizaje profundo (deeplearning), un subconjunto de algoritmos de inteligencia artificial (IA) inspirados en el cerebro, las máquinas pueden igualar el rendimiento humano en la percepción y el reconocimiento del lenguaje, e incluso superar a los humanos en ciertas tareas. Pero, ¿aprenden estos sistemas artificiales de inspiración biológica de la misma manera que nosotros?

Según un nuevo artículo que cuenta como primer autor con el Dr. Diogo Santos-Pata, del laboratorio de Sistemas Sintéticos Perceptivos, Emotivos y Cognitivos (SPECS) del IBEC, dirigido por el profesor ICREA Paul Verschure, en colaboración con el profesor IvanSoltesz de la Universidad de Stanford, el mecanismo de aprendizaje autónomo que subyace a estos sistemas de IA refleja la naturaleza más de cerca de lo que se pensaba. Con su hipótesis y su modelo, estos científicos ofrecen nuevas perspectivas para entender cómo aprendemos y almacenamos los recuerdos.

El trabajo, publicado en la prestigiosa revista científica Trends in CognitiveSciences, es relevante para mejorar los déficits de memoria en humanos y para construir nuevas y avanzadas formas de sistemas de memoria artificial.

Aprender sin profesor

El cerebro se considera un sistema de aprendizaje autónomo. Es decir, que puede detectar patrones y adquirir nuevos conocimientos sin ayuda externa. Hasta hace poco, este no era el caso de la IA: cualquier dato que se introdujera en los sistemas de aprendizaje automático tenía que ser etiquetado primero.

Este problema, denominado “el problema de la fundamentación de los símbolos”, ha obstaculizado el progreso de la IA en las últimas décadas. Paul Verschure y sus colegas han abordado de manera sistemáticala capacidad de los sistemas cognitivos para adquirir conocimientos de forma autónoma, o también llamada autonomía epistémica.

Algunos presuponían que tal mecanismo no existía en las redes neuronales biológicas. Sin embargo, basándose en una combinación de consideraciones derivadas de la práctica actual de la IA, la neurociencia computacional, y un análisis de la fisiología del hipocampo, con este nuevo artículo los autores demuestran que la autosupervisión y la retropropagación de errores coexisten en el cerebro, y en una zona del cerebro muy específica implicada: el hipocampo.

Los circuitos y anatomía del aprendizaje

Del hipocampo, una estructura del cerebro de los vertebrados,se sabe desde hace tiempo que desempeña un papel crucial en la memoria y el aprendizaje. Sin embargo, aún hay preguntas clave sin responder: ¿cómo sabe qué y cuándo aprender?Y ¿cuál es el mecanismo que lo impulsa? “Las señales del entorno externo pasan por varias estructuras cerebrales antes de llegar al hipocampo, la estación final del procesamiento sensorial”, explica el Dr. Diogo Santos-Pata, primer autor del artículo e investigador postdoctoral del laboratorio SPECS. Poder comparar las nuevas señales con la memoria que provocan permite al hipocampo aprender sobre los cambios en nuestro entorno; una predicción que Paul Verschure había hecho en 1993 basándose en modelos de redes neuronales incorporadas.

Más concretamente, y gracias a la estrecha interacción con el neurofisiólogo IvanSoltesz y su equipo de la Universidad de Stanford, los investigadores demuestran que el hipocampo contiene una red de neuronas que controlan las señales neuronales y la información de forma similar a las operaciones de las redes neuronales artificiales que subyacen a la actual revolución de la IA.

Se crea la base de datos pública más grande hasta el momento de variantes genéticas que regulan la expresión de los genes en el colon

 Un estudio liderado por investigadores del Programa de Análisis de Datos Oncológicos del Instituto Catalán de Oncología (ICO), el Grupo de Investigación en Cáncer Colorrectal del IDIBELL, la Universidad de Barcelona y el CIBER de Epidemiología i Salud Pública (CIBERESP) con la colaboración del grupo de investigación liderado por Grahan Casey, del Centro de Investigación en Salud Pública Genómica de la Universidad de Virginia (EE. UU.), ha puesto al alcance de la comunidad científica los resultados del análisis de más de 400 biopsias de colon sanos, creando así, el banco público más grande de datos sobre expresión de genes y variantes genéticas en el colon.

Los resultados del estudio se han publicado en un articulo científico de la revista Cellular and Molecular Gastroenterology and Hepatology, liderado por el Dr. Víctor Moreno (ICO-IDIBELL-UB-CiBERresp).
La identificación de los niveles de expresión de los genes en tejidos sanos es clave para entender por qué hay variantes genéticas asociadas a enfermedades, como el cáncer. En este sentido el proyecto, llamado ‘University of Barcelona and Universuty of Virginia Genotyping and RNA Sequencing Project’ (BarcUVa-Seq), ha desarrollado una herramienta web interactiva que pone a disposición pública los datos obtenidos, pudiendo así, explotar fácilmente la expresión genética del colon y las asociaciones con variantes genéticas obtenidas en el estudio. En este sentido la base de datos permitirá generar hipótesis, entender la función de marcadores genéticos ya asociados con el riesgo de sufrir una enfermedad de los que se conocen los mecanismos moleculares involucrados, y priorizar sobre que genes y variantes genéticas focalizar investigaciones futuras.
Asimismo, gracias a las biopsias analizadas han identificado variantes genéticas que regulan la expresión de genes involucrados en enfermedades del colon, como cáncer colorrectal o enfermedades inflamatorias, pero también de otros órganos como el cerebro, evidenciando la relación intestino-cerebro. Por ejemplo, se ha comprobado que parte de los marcadores genéticos asociados a la esquizofrenia estarían regulando genes en el colon. Además, en el estudio se proponen nuevos genes probablemente asociados con estas enfermedades.

Un proyecto innovador: BarcUVa-Seq

Este estudio nace de la colaboración con los investigadores de Estados Unidos con el objetivo principal de generar una base de datos epidemiológicos de referencia para entender la biología de las células epiteliales del colon (origen del cáncer colorrectal) y sus relaciones con factores genéticos y ambientales.
Concretamente BarcUVa-Seq, que es el nombre que recibe este estudio, incluye datos de 485 voluntarios/as de la Región Metropolitana Sur, con pacientes reclutados en el Hospital Universitario de Bellvitge y el Hospital de Viladecans, sin ninguna lesión en el colon y recogidas en los últimos años durante una colonoscopia de cribado rutinario. De hecho, el tamaño muestral elevada y la homogeneidad en la recolección de las muestras ha supuesto un valor añadido, ya que no se conoce ningún otro estudio publicado con estas características hasta la fecha.
El Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) es un centro de investigación en biomedicina creado en 2004. Está participado por el Hospital Universitario de Bellvitge y el Hospital de Viladecans del Instituto Catalán de la Salud, el Instituto Catalán de Oncología, la Universidad de Barcelona y el Ayuntamiento de L’Hospitalet de Llobregat.
El IDIBELL es miembro del Campus de Excelencia Internacional de la Universidad de Barcelona HUBc y forma parte de la institución CERCA de la Generalitat de Catalunya. En 2009 se convirtió en uno de los cinco primeros centros de investigación españoles acreditados como instituto de investigación sanitaria por el Instituto de Salud Carlos III. Además, forma parte del programa «HR Excellence in Research» de la Unión Europea y es miembro de EATRIS y REGIC. Desde el año 2018, IDIBELL es un Centro Acreditado de la Fundación Científica AECC (FCAECC).

Nuevas tecnologías para el guiado en interiores de personas con discapacidad cognitiva

 El equipo de investigación de la URJC se ha basado en las tecnologías de seguimiento y localización de personas y objetos en entornos interiores, analizando las normativas europeas y locales para la evacuación segura de personas con discapacidad cognitiva en casos de emergencia en el interior de edificios. El objetivo de este trabajo ha sido implementar soluciones tecnológicas adaptadas a las necesidades específicas de estas personas, facilitando así su orientación y promoviendo su autonomía en situaciones cotidianas, pero principalmente en escenarios de emergencia.

Los usuarios podrán seguir instrucciones directas y con un vocabulario accesible. “Utilizaremos señales acústicas, mensajes con frases cortas y un lenguaje sencillo para facilitar su comprensión, dado que en ambientes hostiles y de emergencia, donde hay humo o fuego, la lectura de la pantalla del dispositivo es prácticamente nula y los mensajes de audio son los medios de comunicación más eficaces”, explica María Teresa García Catalá, doctoranda de la URJC.

Los resultados obtenidos, publicados recientemente en la revista científica Behaviour & Information Technology, permiten adaptar las soluciones existentes para exteriores a los entornos interiores para superar con éxito los obstáculos de estos espacios y ofrecer una herramienta adaptada para los usuarios con dificultades de simbolización y abstracción de las señales. “Es una solución tecnológica usable y accesible para usuarios con discapacidad cognitiva, sobre todo, en situaciones de alto estrés como una situación de emergencia”, destaca la investigadora.

Las aplicaciones de esta investigación en el futuro son múltiples. Por un lado, en el campo del desarrollo tecnológico de sistemas de localización y guiado en entornos interiores, se puede adaptar la tecnología a colectivos de personas con necesidades especiales. Por otro lado, el estudio realizado servirá para el desarrollo de nuevas aplicaciones para el guiado y localización de interiores en situaciones de emergencia, que pueden ser adaptadas a personas con discapacidad cognitiva, pero también para otros usuarios.

Soluciones punteras para el guiado en interiores

El desarrollo de aplicaciones adaptadas para el guiado accesible y universal es una de las líneas de investigación que desde hace años estudian en el área de Tecnología Electrónica de la URJC. En este último trabajo también han participado Cristina Rodríguez Sánchez, investigadora de esta área con una amplia trayectoria en este campo y responsable del seniaLab, laboratorio para el desarrollo de aplicaciones de monitorización IoT (Internet of Things) y guiado. Además, esta investigación es resultado de la sinergia con el Laboratorio de Tecnologías de la Información en la Educación, a través de la participación de Estefanía Martín Barroso, investigadora con experiencia en el desarrollo de herramientas para personas con discapacidad.

Nace AIGecko Technologies, la inteligencia artificial al servicio del reconocimiento de imágenes

 El aprendizaje profundo, o deep learning, es un campo de la inteligencia artificial que en los últimos años ha revolucionado el mercado y nuestro día a día en aspectos como la conducción automática, la visión artificial o los asistentes virtuales, entre muchas otras aplicaciones. “La tecnología de deep learning permite a un ordenador aprender a distinguir de forma automática características basadas en imágenes, habiéndole enseñado miles o millones de imágenes antes”, explica Petia Radeva, catedrática del Departamento de Matemáticas e Informática de la Universidad de Barcelona (UB) y cofundadora de AIGecko Technologies, la nueva spin-off de la UB. El equipo fundador lo completan Eric Verdaguer, como CEO, y Marc Bolaños, como CTO.

AIGecko ofrece servicios de reconocimiento y análisis de imágenes basados en los algoritmos desarrollados por miembros del grupo consolidado de investigación Computer Vision and Machine Learning, y que han dado pie a diferentes productos.

La solución en la nube LogMeal API utiliza un potente algoritmo que permite reconocer distintos tipos de comida cocinada a través de una única imagen del plato. Además de detectar, analizar, reconocer, identificar, categorizar y ser capaz de diferenciar diversos tipos de comida en una misma imagen, LogMeal API es capaz de extraer de forma detallada todos los ingredientes e información nutricional (micronutrientes y macronutrientes) de cada plato, lo que la convierte en una solución única para el control y seguimiento de la dieta de un usuario o paciente. Este algoritmo, 100% integrable en cualquier desarrollo digital, ya se ha implementado en ámbitos sanitarios y de nutrición, y se espera que también lo haga en el sector del gran consumo.

En este contexto, la spin-off de la UB también ha desarrollado LogMeal Kiosk, un quiosco digital de reconocimiento de comida que, escaneando la bandeja del comensal, detecta e identifica todos los platos y productos que contiene (desestimando aquello que no sea comida o bebida), calcula su precio y facilita el cobro con tarjeta de crédito y terminales móviles, además de entregar al comensal un resumen detallado de su comida. La tecnología, dirigida a todo tipo de restauración, como restaurantes de autoservicio, caterings, comedores de empresa y escuelas, centros de alto rendimiento, etc., consigue generar una experiencia innovadora de automatización de pago que reduce esperas y controla el stock de producto en tiempo real. Todo ello de forma 100% sin contacto.

AIGecko Technologies también ha desarrollado LogMask API, una solución tecnológica en la nube que permite detectar personas con y sin mascarilla y equipos de protección individual como cascos o chalecos. Esto facilita la gestión de la seguridad respecto al uso de estos complementos obligatorios en diferentes espacios como hospitales, tiendas, aeropuertos, transportes, minas, obras públicas, etc. La tecnología es integrable en los actuales CCTV o cámaras IP de empresas o establecimientos y alcanza una eficacia del 99%. Funciona en distintas condiciones de iluminación, tanto en espacios abiertos como en espacios cerrados, independientemente del número de personas que haya. La tecnología también permite controlar el aforo en espacios cerrados, una característica importante en situaciones excepcionales como la pandemia de la covid-19. Esta tecnología fue implantada durante el segundo trimestre de 2020 en Espai Abacus de Barcelona, un establecimiento de más de 1.600 metros cuadrados de Abacus Cooperativa, donde ha ofrecido unos resultados altamente positivos, generando confianza y tranquilidad a los clientes que acceden al establecimiento.

“Los servicios de detección de mascarillas LogMask API y LogMask Kiosk, unidos a los servicios de automatización de pago sin contacto de LogMeal Kiosk, son el aliado perfecto para la reapertura de la restauración”, explica el equipo de AIGecko Technologies.

Desarrollo de una herramienta web de detección de Fake News en Ecuador, empleando algoritmos de Machine Learning

 Este estudio presenta el desarrollo de una herramienta web para la detección de noticias falsas (Fake News) en el contexto ecuatoriano, mediante la utilización de algoritmos de Machine Learning e Deep Learning. La problemática de las noticias falsas en Ecuador es especialmente relevante debido a su potencial de manipulación de la opinión pública y la desinformación masiva, lo que se traduce en serias implicaciones políticas y sociales. En la primera fase del estudio, se recopilaron y procesaron grandes bases de datos de noticias internacionales, permitiendo el entrenamiento de modelos de Machine Learning para la detección de Fake News. A continuación, se llevó a cabo el minado de noticias específicas de Ecuador, con el objetivo de adaptar y optimizar estos modelos al contexto local. Un aspecto innovador de este trabajo es el uso de la API de chat GPT-3.5 de OpenAI. Esta estrategia permitió mejorar la precisión de las predicciones al proporcionar a los algoritmos una mayor cantidad de ejemplos de Fake News con las características y matices propios del entorno ecuatoriano. Luego de cual fue entrenada con red neuronal para aprender de asociaciones (Word2Vec) y posteriormente con red neuronal recurrente para aprender de las dependencias de las mismas (LSTM). La herramienta fue desarrollada como una aplicación web utilizando el framework Flask, optando por un diseño centrado en el usuario que facilita su interacción y comprensión. El despliegue se realizó en un servidor EC2 de Amazon, garantizando su accesibilidad y eficiencia. Finalmente, se adquirió un dominio y se aplicó un certificado de seguridad de LetsEncrypt.

Quill: el software que hace que los datos hablen por sí solos

 Cada día, millones y millones de datos son exportados desde ordenadores y dispositivos electrónicos de toda clase. Estas informaciones son capaces de adoptar multitud de formas, desde hojas de cálculo con cientos de filas hasta fotografías de cafeterías locales. El problema es que la mayor parte de estos códigos no suelen aparecer en un formato comprensible para todos.

Según el director científico, los seres humanos tenemos la capacidad de conectar ideas complejas de forma innata gracias al lenguaje. De este modo, a medida que las máquinas se van convirtiendo en un elemento cada vez más presente en nuestras vidas, se evidencia la necesidad de incluir en ellas la capacidad de comunicarse mediante el mismo lenguaje.

¿En qué consiste este nuevo software inteligente?

El sistema fue desarrollado por Narrative Science, una compañía de Chicago (EEUU) creada para comercializar una tecnología creada en la Universidad Northwestern (EEUU). Dicha tecnología trataba convertir datos numéricos en una historia escrita. Poco después, Quill comenzó a utilizarse para informar sobre partidos de béisbol en televisión y medios de deportes en línea, así como para emitir informes de ingresos empresariales.

La idea de este proyecto es enseñar el lenguaje humano a las máquinas. De hecho, el software puede tomar datos como las estadísticas de un partido, y resumirlo en contenido capaz ce componer una “narración” de los hechos.

Gracias a esto, en lugar de sentarte frente a una incomprensible agrupación de números, podemos acceder a una información fácil de entender para nosotros que resume las claves que necesitamos.

¿Qué beneficios nos proporciona este sistema?

«Hemos luchado con los datos durante mucho tiempo. No deberíamos estar luchando con eso, la máquina debería presentárnoslos», destacaba Hammond.

Quill ha sido programado en base a reglas de escritura, las cuales le permiten construir frases, párrafos y páginas. Además, en el caso de las empresas, también se puede ajustar el estilo y uso del lenguaje de Quill en base a las necesidades de las mismas.

«La mayoría de los trabajadores tampoco quiere tener que mirar los datos para averiguar qué está pasando. Pero no están dispuestos a ceder su información a cualquiera, así que esos datos se convierten automáticamente en informes que ofrecen consejo sobre lo que se podría hacer a continuación», agregó Kris Hammons.

Gracias a estos avances, tenemos la oportunidad de acceder a la información ya analizada y expuesta para la comprensión del individuo, un cambio que podría mejorar en gran medida la productividad laboral.

OpenAI lanza una herramienta de audio capaz de clonar las voces humanas

 

El programa de inteligencia artificial solo necesita una muestra de 15 segundos para desarrollar su recreación.

Clonar la voz humana de forma fidedigna con una muestra de tan solo 15 segundos. Eso es lo que consigue la última herramienta de inteligencia artificial creada por OpenAI, la firma que deslumbró al mundo con ChatGPT, su programa de lenguaje de IA generativa.

“Hoy compartimos información y resultados preliminares de una vista previa a pequeña escala de un modelo llamado Voice Engine, que utiliza texto y una única muestra de audio de 15 segundos para generar un habla natural que se asemeja mucho al hablante original. Es notable que un pequeño modelo con una sola muestra de 15 segundos pueda crear voces emotivas y realistas”, ha indicado la firma que dirige Sam Altman a través de un comunicado.

Todo lo que tiene que hacer el usuario es aportar esa muestra. Una vez que el programa Voice Engine la tenga, puede hacer que lea con el timbre y tono de esa voz cualquier texto que se le facilite. El texto ni siquiera tiene que ser en el mismo idioma. Un hablante de español puede facilitar la muestra en su lengua y luego pedir al programa que lea con su voz un texto en inglés, en chino o en otros idiomas.

También puede usarse directamente para la traducción de audios. Es más, cuando se utiliza para traducir, Voice Engine conserva el acento nativo del hablante original: por ejemplo, al generar inglés con una muestra de audio de un hablante de francés, se produciría un habla con acento francés.

Uso restringido

La empresa prefiere lanzar de momento un ensayo a pequeña escala en lugar de facilitar el acceso generalizado a la herramienta, como hizo con ChatGPT, pues es consciente del riesgo de suplantación de identidad. Con la herramienta, basta grabar 15 segundos a alguien para hacerse con su voz.

”Estamos adoptando un enfoque cauteloso e informado ante un lanzamiento más amplio debido al potencial de uso indebido de las voces sintéticas”, indica OpenAI. “Esperamos iniciar un diálogo sobre el despliegue responsable de las voces sintéticas y sobre cómo puede adaptarse la sociedad a estas nuevas capacidades. Basándonos en estas conversaciones y en los resultados de estas pruebas a pequeña escala, tomaremos una decisión más informada sobre si desplegar esta tecnología a gran escala y cómo hacerlo”, añade.

OpenAI considera que antes de generalizar el acceso a la nueva herramienta, hay que tomar decisiones sobre una serie de aspectos. Por ejemplo, pide eliminar progresivamente la autenticación por voz como medida de seguridad para acceder a cuentas bancarias y otra información sensible, puesto que dejaría de ser segura.

También considera necesario explorar políticas para proteger el uso de las voces de los individuos en la inteligencia artificial. El riesgo de manipulación y desinformación es especialmente marcado en el caso de personajes públicos, incluidos políticos.

Por ello, reclama además que se eduque al público para que comprenda las capacidades y limitaciones de las tecnologías de IA, incluida la posibilidad de contenidos de IA engañosos.

Otra propuesta que pone sobre la mesa consiste en acelerar el desarrollo y la adopción de técnicas para rastrear el origen de los contenidos audiovisuales, de modo que siempre quede claro cuándo se está interactuando con una persona real o con una IA.

“Es importante que la gente de todo el mundo entienda hacia dónde se dirige esta tecnología, tanto si al final la desplegamos ampliamente nosotros mismos como si no. Esperamos seguir participando en conversaciones sobre los retos y oportunidades de las voces sintéticas con responsables políticos, investigadores, desarrolladores y creativos”, concluye OpenAI.

En su carrera de innovaciones, OpenAI ha lanzado herramientas no sólo de lenguaje, sino también de imágenes y de generación de vídeo. El mes pasado presentó Sora, una revolucionaria herramienta de vídeo a la que le bastaba un texto para crear un vídeo corto con el contenido y estilo requerido.

El uso de inteligencia artificial puede mejorar el estado de salud de las embarazadas

Investigadores de la Universidad de Sevilla han realizado un riguroso y pormenorizado análisis de cómo se ha estado aplicando la inteligencia artificial en los últimos doce años en el ámbito del embarazo. En esta línea, se ha confirmado que trastornos como los defectos de nacimiento congénitos del corazón o la macrosomía, la diabetes gestacional y el parto pretérmino, son detectados de manera más temprana gracias al uso de la inteligencia artificial. En este último caso, incluso, estudios donde se aplica la inteligencia artificial han encontrado una correlación entre el número de partos pretérmino y la contaminación medioambiental a la que han estado previamente expuestas las embarazadas.

"Existe un interés creciente por la aplicación de la inteligencia artificial en el campo de la obstetricia y ginecología. Este tipo de aplicaciones no solamente puede monitorizar la salud de la mujer durante el embarazo, sino que también puede ayudar a mejorar la prestación universal de los servicios sanitarios, sobre todo en aquellas zonas más desfavorecidas. Por tanto, esta disciplina contribuye a la mejora de la salud tanto a nivel individual como a nivel comunitario", afirma la investigadora de la Universidad de Sevilla, María del Carmen Romero.

Por otra parte, este trabajo evidencia que los estudios donde se han tenido en cuenta las emociones como parámetros de entrada en los modelos de predicción de riesgo en el embarazo son prácticamente inexistentes (únicamente el 1,28% de los estudios analizados) y muy pocos se enfocan en la salud mental de la embarazada (sólo 5,1% de los estudios analizados), a pesar de que está demostrado que la salud psicológica de la mujer está correlacionada con el riesgo de que esta pueda sufrir determinadas enfermedades propias del embarazo. Se trata de un estado vital que conlleva la necesidad de cambios y de nuevos aprendizajes que puede llegar a provocar estados de ansiedad, miedo, preocupación, e incluso depresión en la mujer.

Los sistemas basados en computación afectiva podrían permitir la interacción emocional con la embarazada y, por ejemplo, detectar cambios emocionales y ofrecerle determinadas pautas o recomendaciones a seguir, que previamente el sistema habría aprendido de los médicos. Esto puede hacer que la paciente se sienta más segura y cercana a su servicio de salud y puede reducir los habituales sentimientos de ansiedad o preocupación, que pueden acabar derivando en problemas físicos.

"Dado que existen evidencias científicas previas que respaldan la idea de que el estado emocional y la salud mental de la embarazada puede influir en la aparición de riesgos en el embarazo, nuestro estudio pone de manifiesto la existencia de un nicho de investigación multidisciplinar muy interesante en el ámbito de la salud y el bienestar de las embarazadas para la computación afectiva", añade la investigadora.