LLM

Artículos sobre grandes modelos lingüísticos (LLM) como GPT, Mistral o Mixtral. Muestran casos de uso, fundamentos técnicos y consejos prácticos para su uso en la empresa.

De la exportación de datos ChatGPT a su propia IA del conocimiento: paso a paso con Ollama y Qdrant

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El camino hacia tu propia memoria de IA

En la primera parte de esta serie de artículos, vimos que la exportación de datos de ChatGPT es mucho más que una función técnica. Tus datos exportados contienen una colección de pensamientos, ideas, análisis y conversaciones que se han acumulado durante un largo periodo de tiempo. Pero mientras estos datos sólo se almacenen como un archivo en tu disco duro, siguen siendo sólo eso: un archivo. El paso crucial es hacer que esta información vuelva a ser utilizable. Aquí es exactamente donde empieza el desarrollo de una IA de conocimiento personal.

En realidad, la idea es sorprendentemente sencilla: una IA no sólo debe trabajar con conocimientos generales, sino también ser capaz de acceder a sus propios datos. Debe ser capaz de buscar en conversaciones anteriores, encontrar contenido adecuado e incorporarlo a nuevas respuestas. Esto convierte a una IA ordinaria en una especie de memoria digital. Esta es la segunda parte de la serie de artículos, que ahora se centra en el aspecto práctico.

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Explicación de la exportación de datos ChatGPT: cómo tus chats de IA se convierten en un sistema de conocimiento personal

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Exportación de datos ChatGPT

Si trabajas habitualmente con una IA, probablemente lo sepas: una idea lleva a la siguiente. Haces una pregunta, obtienes una respuesta, reformulas, desarrollas una idea. Una pregunta corta se convierte de repente en un diálogo más largo. A veces incluso da lugar a proyectos enteros.

Pero la mayoría de estas conversaciones vuelven a desaparecer. Permanecen en algún lugar de la lista de chats, se deslizan hacia abajo y se olvidan con el tiempo. Esta es precisamente una de las grandes particularidades de los modernos sistemas de IA: Mientras que las conversaciones anteriores con colegas, amigos o asesores sólo existían en nuestra memoria, los diálogos de la IA se conservan por completo.

Esto significa algo crucial: Con cada conversación, se crea un archivo digital de tu pensamiento. Esta es la primera parte de una pequeña serie de artículos que te permitirán exportar tu historial de chat desde ChatGPT y utilizarlo eficazmente como un tesoro personal de conocimientos con tu sistema de IA local.

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Aprender a pensar dialogando con la IA: por qué las buenas preguntas son más importantes que los buenos modelos

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Aprender a pensar dialogando con la IA

El término „La IA como sparring“ aparece ahora con frecuencia. Suele significar que una IA ayuda a escribir, genera ideas o completa tareas más rápidamente. Ya se ha publicado en la revista un primer artículo básico sobre este tema. Este artículo pretende ahora mostrar en la realidad cómo puede utilizarse la IA como un eficaz compañero de pensamiento. En la práctica, está claro que la IA sólo se vuelve realmente interesante cuando no se trata como una herramienta, sino como una contraparte. No en el sentido humano, sino como algo que responde, contradice, conduce o incluso revela sin piedad dónde falla tu propio pensamiento.

Aquí es exactamente donde empieza el verdadero beneficio. No donde la IA „entrega“, sino donde reacciona. Donde no se limita a procesar, sino que hace visibles los procesos de pensamiento. Esto es más incómodo que una herramienta tradicional, pero también más sostenible.

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Cómo perciben el tiempo los animales y qué significa para el futuro de la IA

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Animales, IA y percepción del tiempo

Un gato está tumbado en la alfombra. No se mueve. Puede parpadear brevemente, girar una oreja, suspirar para sus adentros ante las imposiciones de la existencia... y no ocurre nada más. El ser humano lo mira y piensa: „Típico. Ganado perezoso“. Pero, ¿y si ocurre exactamente lo contrario? ¿Y si el gato no es demasiado lento, pero nosotros sí? Este artículo lo escribí después de ver un vídeo de Gerd Ganteför sobre este tema y me pareció tan interesante que me gustaría presentarlo aquí.

Los humanos llevamos siglos observando a los animales y siempre llegamos a las mismas conclusiones erróneas. Interpretamos su comportamiento con nuestra velocidad, nuestra percepción, nuestro reloj interior. Y este reloj es, sobriamente considerado, más un acogedor calendario de pared que un procesador de alta velocidad. Tal vez el gato parezca tan desinteresado porque su entorno le parece tan dinámico como una cola en la oficina de correos un viernes por la tarde.

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Cuando el Mac escucha: lo que la IA integrada del Apple con Gemini y Siri significará para los usuarios en el futuro

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Apple, Siri y Gemini

Cualquiera que abra un Mac hoy en día espera fiabilidad. Los programas se inician, los archivos están en su sitio, los procesos son familiares. Muchos han creado una forma de trabajar durante años -algunos durante décadas- que funciona. Sabes dónde hacer clic. Conoces tus herramientas. Y ahí es precisamente donde reside la tranquilidad. Pero desde hace algún tiempo se ha producido un cambio de fondo que va más allá de nuevos colores, nuevos iconos o nuevas opciones de menú. Por primera vez, una forma de inteligencia artificial se está moviendo no sólo como una aplicación individual, sino más cerca del corazón del propio sistema operativo. Donde se crean las rutinas diarias.

Al principio suena abstracto. Quizá incluso un poco futurista. Pero en el fondo se trata de algo muy realista: el ordenador debe entender mejor lo que se quiere decir. No sólo lo que se pulsa. Hasta ahora, mucha gente ha experimentado la IA fuera de su trabajo real. En ventanas de chat, en páginas web, como un experimento o un truco. Pruebas algo, te quedas maravillado, cierras la ventana y vuelves a tu vida cotidiana.

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Inteligencia artificial sin exageraciones: por qué menos herramientas de IA suelen significar mejor trabajo

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Inteligencia artificial sin exageraciones

Cualquiera que se ocupe hoy en día del tema de la inteligencia artificial se encuentra casi inevitablemente con una extraña sensación: inquietud constante. Nada más acostumbrarse a una herramienta, aparecen las diez siguientes. Un vídeo sigue al siguiente en YouTube: „Esta herramienta de IA lo cambia todo“, „Tienes que usar esto ahora“, „Los que se pierden se quedan atrás“. Y siempre resuena subliminalmente el mismo mensaje: Llegas demasiado tarde. Los demás van más adelantados. Tienes que ponerte al día.

Esto no sólo afecta a los informáticos. Los autónomos, los profesionales creativos, los empresarios y los empleados de a pie también sienten la presión. Muchos ni siquiera saben exactamente para qué sirven estas herramientas, pero tienen la sensación de que podrían estar perdiéndose algo. Y eso es exactamente lo que causa estrés.

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Utilizar la IA como sparring: Cómo pensar en diálogo se vuelve más productivo

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La IA como aliado del ahorro

Hace casi exactamente dos años que utilizo la inteligencia artificial. Al principio, era sobrio y técnico: introducir texto, teclear indicaciones, leer las respuestas, corregirlas, volver a empezar. Como lo hacía mucha gente: con cuidado, de forma controlada, con cierta distancia. Funcionaba, sin duda. Pero seguía teniendo algo de mecánico. Hacías preguntas, obtenías respuestas, marcabas casillas.

Me di cuenta relativamente pronto de que me faltaba algo: fluidez. Pensar no es una forma. Los buenos pensamientos no se crean en un corsé de entradas prolijamente formuladas, sino a través de la conversación, el ensayo y error, el pensamiento en voz alta. Así que empecé a utilizar más a menudo la aplicación AI de mi teléfono móvil y, en algún momento, simplemente empecé a hablar en lugar de escribir. Ese fue el verdadero punto de inflexión.

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La IA en la nube como directora: por qué el futuro del trabajo pasa por la IA local

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La IA en la nube se convierte en directora

Cuando los grandes modelos lingüísticos iniciaron su marcha triunfal hace unos años, casi parecían una vuelta a las viejas virtudes de la tecnología: una herramienta que hace lo que se le dice. Una herramienta al servicio del usuario, y no al revés. Las primeras versiones -de GPT-3 a GPT-4- tenían puntos débiles, sí, pero eran asombrosamente útiles. Explicaban, analizaban, formulaban y resolvían tareas. Y lo hacían en gran medida sin lastre pedagógico.

Hablabas con estos modelos como si lo hicieras con un empleado erudito, que a veces se equivocaba en sus palabras, pero que en esencia simplemente funcionaba. Cualquiera que escribiera textos creativos, generara código de programas o produjera análisis más largos en aquella época experimentaba lo bien que funcionaba. Había una sensación de libertad, de espacio creativo abierto, de tecnología que apoyaba a las personas en lugar de corregirlas.

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