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Chat GPT: qué es y para qué sirve
Se trata de la herramienta más comentada, acaparando la atención tanto en las redes sociales como en los medios de comunicación. Chat GPT ha supuesto un antes y un después en el mundo de la inteligencia artificial, sobrepasando los ámbitos científicos y especializados para sorprender a toda la sociedad.
Las amplias capacidades de Chat GPT ha derivado en numerosas preguntas. ¿Qué es realmente? ¿Tiene inteligencia propia? ¿Tiene alguna utilidad? ¿Seguirá aprendiendo a lo largo del tiempo hasta dominar a los humanos?
Para responder a estas cuestiones, o a gran parte de ellas, nos vamos a dejar guiar por la propia herramienta Chat GPT. Veamos cómo se vende.
¿Qué es Chat GPT y quién lo ha creado?
Chat GPT es un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI. OpenAI es una organización de investigación en inteligencia artificial con sede en San Francisco, California. Fue fundada en 2015 por un grupo de investigadores en IA y empresarios, entre ellos Elon Musk, Sam Altman y Greg Brockman.
El objetivo de OpenAI es desarrollar tecnologías de IA de alta calidad y de libre acceso para la sociedad en general. Para lograrlo, la organización lleva a cabo investigaciones en una amplia variedad de áreas, como el aprendizaje profundo, el procesamiento del lenguaje natural y el juego automático.
Chat GPT es uno de los muchos proyectos que OpenAI ha desarrollado. Se trata de un modelo de lenguaje que ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto para poder realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje natural.
Su capacidad para comprender el contexto y la intención detrás de las preguntas o consultas de los usuarios lo convierten en una herramienta muy útil para desarrollar chatbots y mejorar la precisión en los sistemas de búsqueda de información.
¿Para qué sirve Chat GPT?
Chat GPT se ha entrenado para realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje natural.
Esto lo convierte en una herramienta muy útil para diversas aplicaciones, como la generación automática de respuestas en un chatbot o la mejora de la precisión en los sistemas de búsqueda de información.
Aquí hay cuatro puntos clave en los que el modelo de lenguaje Chat GPT puede ser utilizado:
- Generación de texto: el modelo puede ser utilizado para generar texto coherente y natural, ya sea en forma de historias, artículos o respuestas a preguntas.
- Mejora de la precisión en los sistemas de búsqueda: el modelo puede ayudar a mejorar la precisión en los sistemas de búsqueda de información, ya que puede comprender el contexto y la intención detrás de las consultas de los usuarios.
- Desarrollo de chatbots: el modelo puede ser utilizado para desarrollar chatbots que puedan mantener conversaciones naturales con los usuarios, respondiendo de manera coherente y precisa a sus preguntas.
- Mejora del procesamiento del lenguaje natural: el modelo puede ser utilizado para mejorar el procesamiento del lenguaje natural en diversas aplicaciones, como la traducción automática o la detección de sentimientos en el texto.
¿De dónde obtiene Chat GPT la información para poder generar respuestas complejas?
Chat GPT ha sido entrenado con una gran cantidad de datos de texto para poder realizar una amplia variedad de tareas relacionadas con el lenguaje natural. Estos datos de texto incluyen libros, artículos, noticias, conversaciones, entre otros, que se utilizan para enseñarle al modelo cómo comprender y generar texto de manera coherente y natural.
Por lo tanto, Chat GPT obtiene la información necesaria para generar respuestas complejas a partir de estos datos de texto, que le permiten comprender el contexto y la intención detrás de las preguntas o consultas de los usuarios.
Además, el modelo también puede utilizar otros tipos de información, como imágenes o videos, para mejorar su capacidad para comprender el mundo que lo rodea y generar respuestas más precisas y coherentes.
Ejemplos de aplicación de Chat GPT en los sectores económicos
Veamos algunos ejemplos de cómo esta herramienta puede revolucionar la economía.
Servicios financieros
El modelo de lenguaje GPT puede ser utilizado para mejorar la atención al cliente en línea a través de chatbots que puedan responder preguntas y resolver problemas de manera rápida y eficiente.
Comercio electrónico
Chat GPT puede ser utilizado para generar descripciones de productos y recomendaciones personalizadas para los clientes en una tienda en línea.
Medios de comunicación
El modelo de lenguaje GPT puede ser utilizado para redactar contenido de noticias y artículos de manera rápida y eficiente, permitiendo a las empresas de medios publicar más contenido en menos tiempo.
Servicios de atención médica
Igualmente, puede ser utilizado para generar informes médicos y resúmenes de historias clínicas de manera más rápida y precisa.
Educación
Para crear contenido educativo personalizado para estudiantes en función de sus necesidades y nivel de conocimiento.
Servicios de tecnología
Para mejorar la atención al cliente en línea a través de chatbots que puedan responder preguntas técnicas y resolver problemas relacionados con los productos o servicios de la empresa.
Servicios de transporte
El modelo de lenguaje GPT puede ser utilizado para generar información en tiempo real sobre horarios de trenes y autobuses, así como para proporcionar recomendaciones de rutas y consejos de viaje a los clientes.
Industria de entretenimiento
Chat GPT puede redactar sinopsis y reseñas de películas y programas de televisión, así como para proporcionar recomendaciones personalizadas de contenido a los usuarios.
Empresas que utilizan Chat GPT
Hay varias empresas que ya están aplicando Chat GPT en su funcionamiento interno, tanto en España como en otros países. Algunos ejemplos son:
- Jobandtalent y Expensya, dos scaleups españolas que usan ChatGPT para redactar notas, informes y publicaciones, resumir datos y simplificar leyes.
- Microsoft, que utiliza ChatGPT para ofrecer a las empresas y desarrolladores de aplicaciones una forma de sacar partido de la nueva tecnología2, y también usa GPT-4 para su nuevo y mejorado motor de búsqueda Bing.
- Duolingo, la aplicación para aprender idiomas más popular del mundo, que agregará un nuevo modelo de suscripción con Duolingo Max, el cual hará uso de GPT-4 para ofrecer chats más detallados, respuestas más completas e inclusive “juegos de rol” con una IA diseñada para potenciar la adquisición de una nueva lengua.
- Slack, la plataforma que muchas compañías utilizan para diferentes tareas en Internet, que implementará ChatGPT para su asistente virtual llamado “Einstein”, quien entregará borradores, hará resúmenes de hilos y otras investigaciones externas sin que los trabajadores tengan que perder el tiempo abriendo pestañas externas.
- Snapchat, la red social de fotografías, que recurrirá a ChatGPT para darle forma a su herramienta “My AI”, un chatbot con la versión más avanzada del software de OpenAI para personalizar aún más la experiencia de sus usuarios.
- Koo, una plataforma muy similar a Twitter que acaba de incluir a ChatGPT a su servicio, con tal de ayudar a sus usuarios a escribir pequeños microblogs.
Aplicación de Chat GPT en el campo del análisis de datos
Chat GPT puede ser utilizado para el análisis de datos y para los ingenieros de datos de varias maneras. Por ejemplo, puede ser utilizado para:
- Mejorar la precisión y velocidad de la extracción y limpieza de datos. El modelo de lenguaje GPT puede analizar grandes conjuntos de datos y extraer información relevante de manera rápida y precisa, lo que permite a los ingenieros de datos enfocarse en tareas más valiosas.
- Generar informes y resúmenes de datos de manera más eficiente. El modelo de lenguaje GPT puede analizar grandes conjuntos de datos y generar resúmenes y visualizaciones útiles que pueden ayudar a los ingenieros de datos a comprender y comunicar los resultados de sus análisis de manera más efectiva.
- Mejorar la eficiencia del proceso de modelado de datos. El modelo de lenguaje GPT puede ayudar a los ingenieros de datos a generar hipótesis y a probar diferentes enfoques de modelado de datos de manera más rápida y eficiente, lo que puede mejorar la precisión y efectividad de sus modelos.
- Generar código para aplicaciones de análisis de datos. El modelo de lenguaje GPT puede ser entrenado para generar código en diferentes lenguajes de programación, lo que puede ayudar a los ingenieros de datos a automatizar partes del proceso de análisis de datos y a ahorrar tiempo y esfuerzo.
VÍDEO| Pablo Álvarez será el tercer español en viajar al espacio
Colonia (Alemania), 22 abr (EFE).- El ingeniero aeronáutico Pablo Álvarez, se graduó este lunes en el Centro Europeo de Astronautas de la Agencia Espacial Europea (ESA) tras un año de entrenamiento al máximo nivel, con lo que se convierte en el tercer astronauta español en poder viajar en una misión al espacio después del hispano-estadounidense Miguel López-Alegría y Pedro Duque.
Agradecimiento de Pablo Álvarez
“Como astronauta de la ESA que representa a España, es un honor unirme a pioneros como Pedro Duque”, señaló Álvarez con motivo de la graduación de la promoción 2022, a la que asistió la ministra española de Ciencia, Innovación y Universidades, Diana Morant, y a la que el leonés enseñó momentos antes de la ceremonia las instalaciones de la Agencia Espacial Europea en Colonia.
El sueño de ser astronauta
El recién graduado astronauta explicó durante la ceremonia que recuerda exactamente cuándo quiso convertirse en astronauta.
“Tenía unos 4 ó 5 años y estaba mirando a la luna en las montañas de mi pequeño pueblo en España y alguien me dijo que había habido gente que había caminado sobre la luna. Me decepcionó que sólo 12 personas hubieran caminado en la luna.
Pensé que tenía que ser algo más común y ese fue el momento en el que realmente quise convertirme en astronauta”, afirmó.
Un anuncio de la ESA, clave
Pero Pablo Álvarez admitió que abandonó este sueño porque dejó de creer que era posible mientras crecía. Solo cuando vio el anuncio de la ESA para buscar nuevos astronautas cuando “ese sueño realmente empezó a volver a mi cabeza. Pensé que era un tren que tenía que coger”, señaló.
Astronauta de la ESA
Durante la ceremonia de graduación Álvarez se pegó muy sonriente en el pecho las “alas” que le identifican a partir de este lunes como astronauta de la ESA.
Los nuevos cinco astronautas profesionales fueron seleccionados en 2022 entre 22.500 junto a una reserva de 12 compañeros, entre ellos la española Sara García.
Promoción 2022
La promoción 2022 de astronautas de la ESA está compuesta, además de por Álvarez, por la francesa Sophie Adenot, la británica Rosemary Coogan, el belga Raphaël Liégeois y el suizo Marco Alain Sieber. También concluyó un año de entrenamiento básico como astronauta la candidata australiana Katherine Bennell-Pegg.
“Es un día muy importante. Un momento muy histórico para vosotros los astronautas y para la ESA”, dijo en la ceremonia el director general de la agencia, Josef Aschbacher, quien recalcó que ahora la organización europea cuenta con 11 astronautas de ocho Estados miembros, entre ellos España.
También indicó que cinco de los astronautas tendrán la primera oportunidad de volar al espacio como pronto a principios de 2026, según el plan de vuelos negociados con la NASA y otros socios de la Estación Espacial Internacional (EEI) para lo cual los elegidos tendrán que someterse a otro entrenamiento para “estar listos realmente” para volar a plataforma orbital.
Centrados en preparar una misión a la EEI
“Ahora estamos centrados en preparar una misión a la EEI, que es un desafío bastante grande”, afirmó Álvarez en una ronda de preguntas y respuestas tras la ceremonia de graduación.
Aschbacher explicó que más de 300 personas se implicaron en la formación de los nuevos astronautas, que fueron sometidos a un entrenamiento compuesto por teoría y muchas prácticas.
Durante su formación básica se adentraron en la biología fundamental y las técnicas científicas de laboratorio, recibieron formación médica, perfeccionaron sus conocimientos técnicos con formación sobre sistemas de naves espaciales, ingeniería de vuelo, robótica y sistemas de soporte vital y tuvieron lecciones de astronomía, astrofísica y meteorología.
Un aspecto destacado de su formación fue la simulación de caminatas espaciales, además de simular las condiciones de lanzamiento y de vuelo en gravedad cero, así como las lecciones del idioma ruso en Alemania durante ocho horas al día.
“Después de dos meses teníamos el ruso en nuestra cabeza”, explicó Sophie Adenot.
Morant, orgullosa de Pablo Álvarez
La ministra española de Ciencia, Innovación y Universidades, Diana Morant, se mostró “enormemente orgullosa” de Pablo Álvarez y dijo que su éxito demuestra que España es capaz de dar oportunidades a los jóvenes talentos del país.
“El espacio se ha convertido en un espacio muy importante en el que hay que estar y España va a estar, y va a estar magníficamente representada a través de Pablo Álvarez”, señaló la ministra a medios españoles en Colonia (Alemania), donde presenció la ceremonia de graduación de estel ingeniero aeronáutico leonés.
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