Se espera que un día la super IA supere a la inteligencia humana (y posiblemente se apodere del mundo). Del comando a la acción: qué supone el salto de asistentes a agentes de IA Consultar a Siri sobre el tiempo, pedirle a Alexa que reproduzca música o preparar un plan de vacaciones con la ayuda de ChatGPT es ya parte de la rutina diaria para muchas personas. Sin embargo, los asistentes de IA están evolucionando hacia una nueva categoría: los agentes, que cuentan con capacidades que van más allá del procesamiento del lenguaje natural, como la toma de decisiones o la resolución de problemas sin intervención humana directa. }Los asistentes de IA se han convertido en una herramienta cotidiana para cualquier persona que tenga un 'smartphone' o un altavoz inteligente y quiera pedirle a Siri que ponga un temporizador mientras cocina, a Alexa que amenice con algo de música o a Gemini que aclare una duda en cuestión de segundos. Esta forma de interacción, basada en órdenes simples y respuestas inmediatas, está evolucionando hacia un modelo más sofisticado: el de los agentes de IA. A diferencia de los asistentes, los agentes no solo ofrecen información o sugieren opciones: actúan por su cuenta para alcanzar un objetivo determinado. Planifican, toman decisiones y ejecutan tareas de forma autónoma. "Un asistente ayuda a una persona a tomar decisiones y responde con información, pero no actúa. En cambio, un agente automatiza un proceso, simple o complejo, toma decisiones y actúa para lograrlo. A grandes rasgos, se podría decir que los agentes son más proactivos y resolutivos que los asistente Esta diferencia supone un cambio profundo en el diseño, funcionamiento y propósito de los sistemas de IA. Mientras los asistentes están pensados para servir de interfaz entre el usuario y la información, los agentes están concebidos para resolver problemas sin intervención humana directa. Según un artículo de IBM, esta capacidad permite que los agentes se empleen para resolver tareas complejas en distintos ámbitos empresariales, como la automatización de sistemas informáticos o la gestión en tiempo real de inventarios. Para lograrlo, utilizan técnicas avanzadas de procesamiento basadas en grandes modelos de lenguaje (LLM), que les permiten comprender y responder a las instrucciones de los usuarios paso a paso. La tecnología detrás de los agentes Este salto conceptual ha sido posible gracias a una serie de avances tecnológicos que han ampliado de forma notable las capacidades de la inteligencia artificial. Guillermo Vieira, responsable de Formación y Engagement en el equipo de Adopción Global de IA de BBVA, resume esta evolución en tres grandes pilares: 1. Modelos de razonamiento más sofisticados. La nueva generación de modelos de lenguaje no se limita a generar texto o responder a preguntas. Son capaces de planificar secuencias de acciones, anticiparse a problemas y ajustar su comportamiento en función del contexto. Esto les permite actuar con una lógica más cercana a la toma de decisiones humana. 2. Multimodalidad nativa. Los agentes no solo entienden texto. Pueden interpretar imágenes, sonidos, datos estructurados o incluso líneas de código, algo que les permite comprender el entorno e interactuar mejor con las órdenes que reciben. 3. Interconexión estandarizada. Para realizar tareas complejas, los agentes de IA deben comunicarse con otros programas y servicios. Esto es posible gracias a protocolos estándar que permiten a la IA interactuar fácilmente, llamar a servicios externos y mantener información de forma continua. "El 'Model Context Protocol' (MCP) es una especie de lenguaje común que facilita el intercambio de información entre distintos sistemas de IA. Con estándares como este, los agentes pueden cooperar entre sí o con otras herramientas digitales de forma fluida", observa Vieir   INDICE ILUSTRADO VUELO DE POETAS HECHOS DE LA VIDA REAL Uniletras   Un entorno generado mediante tecnología informática, que crea en el usuario la sensación de estar inmerso en él. VUELO DE POETAS es la percepción de diferentes estímulos que en el alma del ´poeta intensifican la sensación de aplicación de la realidad virtual, aunque centrada en la realidad de los sentimientos y hechos que aqui se alzan por encima de la fantasia de los videojuegos y el aparente realismo de lo virtual, para llevarnos a la realidad de su existencia y la grandeza de sus acciones, AQUI ESTAMOS SEMBRANDO UN LEGADO REAL EN LA JUVENTUD DEL MUNDO

¿Qué significa inteligencia artificial y su definición? La inteligencia artificial (IA), también conocida como inteligencia de las máquinas, es una rama de la informática que se centra en la creación y gestión de tecnología capaz de aprender a tomar decisiones de forma autónoma y llevar a cabo acciones en nombre de un ser humano. Quédate atento para conocer realmente qué es Inteligencia Artificial y su definición. La IA no es una tecnología aislada. Se trata más bien de un término genérico que incluye cualquier tipo de componente de software o hardware compatible con el aprendizaje automático, los sistemas expertos, la IA generativa y ciertos tipos de robótica. En la actualidad, la IA funciona principalmente con hardware convencional basado en CMOS e incorpora una mezcla de algoritmos tradicionales y modelos de aprendizaje automático basados en datos. Sin embargo, a medida que la tecnología se ha ido incorporando a las aplicaciones cotidianas, ha crecido el interés por la ingeniería neuromórfica, un área de investigación que trata de emular la arquitectura del cerebro humano mediante el diseño de hardware especializado y algoritmos optimizados para un bajo consumo de energía y el procesamiento en tiempo real Casos de uso de la IA en la empresa La IA se está aplicando actualmente a una serie de funciones tanto en el laboratorio como en entornos comerciales y de consumo, incluidas las siguientes tecnologías: Las redes neuronales artificiales son modelos computacionales inspirados en la estructura y el funcionamiento del cerebro humano. Constan de nodos interconectados (neuronas) que procesan y transmiten información, lo que permite a la red aprender patrones y relaciones a partir de los datos mediante el entrenamiento. El aprendizaje profundo es un enfoque iterativo de la inteligencia artificial que apila algoritmos de aprendizaje automático en una jerarquía de complejidad y abstracción crecientes. aprendizaje profundo es actualmente la arquitectura de IA más sofisticada en uso. El reconocimiento del habla permite a un sistema inteligente convertir el habla humana en texto o código. La generación de lenguaje natural permite la interacción conversacional entre humanos y ordenadores. La visión por ordenador permite a una máquina escanear una imagen y utilizar el análisis comparativo para identificar objetos en la imagen. Los sistemas expertos fueron una de las primeras tecnologías de IA desarrolladas en los años setenta y ochenta. El objetivo de estos sistemas era captar los conocimientos y los procesos de toma de decisiones de los expertos humanos en ámbitos específicos y utilizarlos para ofrecer recomendaciones o tomar decisiones. Si bien los sistemas expertos pueden no ser tan ampliamente discutidos como las tecnologías de IA más recientes, como el aprendizaje profundo y las redes neuronales, todavía tienen aplicaciones prácticas en la atención médica, las finanzas y la ingeniería.   Techopedia explica el significado de la Inteligencia Artificial (IA) Aunque la IA suele evocar imágenes de los ordenadores gobernando a la humanidad, la realidad actual es muy distinta. En el mundo real, los sistemas de IA son herramientas especializadas diseñadas para realizar tareas específicas, como el reconocimiento de imágenes, la traducción de idiomas o el análisis de datos. Estos sistemas carecen de conciencia, emociones y autoconciencia. En su lugar, funcionan basándose en algoritmos y patrones aprendidos a partir de datos, y sus capacidades están limitadas por su programación y entrenamiento   .¿Cuáles son los tipos de IA y en qué se diferencian? A menudo se habla de la IA en términos de débil ofuerte. Hoy en día, la mayoría de las aplicaciones empresariales de la IA son aplicaciones de aprendizaje automático de IA débil La IA estrecha (débil) sólo es capaz de realizar un conjunto limitado de funciones predeterminadas. Se dice que la IA general (fuerte) iguala la capacidad de la mente humana para funcionar de forma autónoma según un amplio conjunto de estímulos;