Artículos para la categoría: inteligencia artificial (7)
IA y trabajo: quién gana (y quién sobra) en la nueva era laboral
La inteligencia artificial ya no es una promesa lejana, sino un compañero incómodo que empieza a redefinir qué significa trabajar. Entre entusiasmo, miedo y oportunismo, algo está cambiando (no siempre donde esperábamos). La cuestión no es si te afectará, sino cómo piensas posicionarte cuando lo haga.
¿Ejecutor o ideador? La habilidad que necesitas para sobrevivir a la IA
La inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo en la era digital. Descubre cómo este cambio afecta a diversas profesiones y qué habilidades son cruciales para sobresalir en un entorno donde la creatividad y la estrategia superan la mera ejecución.
El futuro de la IA generativa es la eficiencia, no la escalada... Y una oportunidad para Europa
DeepSeek ha demostrado que la carrera por la IA no pasa por meter 500.000 millones en Data Centers hambrientos de energía. Las actuales tendencias en la carrera por la dominancia en la IA generativa son una oportunidad para el viejo continente.
El fin del tráfico a tu web: 2025 y más allá
Todo ha cambiado. Los cambios en los algoritmos de Google y el auge de la inteligencia artificial están transformando el marketing de contenidos. ¿Qué estrategias podemos usar para adaptarnos y mantener la relevancia de los contenidos en un entorno digital en constante evolución?.
Nueva etiqueta 'Human Authored' en el mundo editorial: ¿Innovación o freno al progreso?
La Asociación de Autores de EE.UU.ha introducido la etiqueta 'Human Authored' para certificar libros escritos por humanos, en respuesta al aumento de contenido generado por IA. Sin embargo, ¿es efectiva e incluso viable de esta medida?
Colapso de modelos de IA generativa: un riesgo muy real
En este artículo, exploro el concepto del colapso de modelos en la inteligencia artificial, un fenómeno que puede ocurrir cuando los modelos se entrenan principalmente con datos sintéticos, lo que podría degradar su rendimiento con el tiempo. A través de ejemplos y analogías, se destaca la importancia de combinar datos sintéticos con datos del mundo real para evitar este problema.
Sígueme:
