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Chat GPT: qué es y para qué sirve

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Chat GPT
Foto: EDEM

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:

  1. 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.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.

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La batería de estado sólido: la revolución del coche eléctrico se acerca

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La industria del automóvil vive una de las batallas tecnológicas más decisivas de su historia: el desarrollo de la batería de estado sólido, una tecnología que promete resolver las mayores limitaciones del coche eléctrico actual. Más autonomía, cargas ultrarrápidas y mayor seguridad son las tres promesas que han puesto en marcha una carrera global entre fabricantes japoneses, chinos, europeos y norteamericanos.

Las previsiones apuntan a que esta nueva generación de baterías podría estar lista antes de 2030, abriendo la puerta a eléctricos con más de 1.000 kilómetros de autonomía y recargas en apenas diez minutos.


Qué es una batería de estado sólido y por qué cambiará el coche eléctrico

A diferencia de las baterías de iones de litio actuales, las nuevas baterías de estado sólido sustituyen el electrolito líquido —inflamable, más pesado y menos estable— por un material sólido (cerámico, polimérico o compuesto).

Esto se traduce en beneficios clave:

  • Más densidad energética → más kilómetros con menos peso.

  • Mayor seguridad → riesgo de incendio casi nulo.

  • Carga ultrarrápida → tiempos similares a repostar combustible.

  • Mayor vida útil → hasta cuatro veces más ciclos que las baterías actuales.

Aunque el principio electroquímico es similar —los iones de litio se mueven entre ánodo y cátodo— la estructura sólida permite un rendimiento muy superior.


Japón toma la delantera: Nissan y Toyota lideran la carrera

Nissan: autonomía de 1.300 km y producción en 2028

Nissan avanza con uno de los proyectos más sólidos del mercado. Su prototipo, desarrollado junto a LiCap Technologies, promete:

  • 1.300 km de autonomía

  • Coste de fabricación de 75 dólares/kWh

  • Despliegue industrial en 2028

Los primeros modelos en montar estas baterías serían vehículos de gama alta o edición limitada, debido al coste inicial.


Toyota: carga del 10% al 80% en 10 minutos

Toyota, que lleva años investigando esta tecnología, asegura que sus primeras celdas de estado sólido llegarán entre 2027 y 2028, con cifras que marcan un antes y un después:

  • 1.200 km de autonomía

  • Carga 10–80% en 10 minutos

  • Implementación inicial en la gama premium (Lexus)


China acelera: BYD, CATL y Chery muestran músculo tecnológico

BYD: hasta 1.900 km con 400 Wh/kg

El gigante chino afirma estar probando baterías que casi duplican la densidad energética actual, con autonomías cercanas a los 1.900 km. Aun así, reconoce que aún no existe un modelo listo para salir al mercado.

CATL: las primeras “semisólidas” antes de 2030

CATL, proveedor número uno del mundo, trabaja en una versión semisólida que servirá de transición. Las baterías completamente de estado sólido no llegarían, según la propia compañía, antes de 2030.

Chery: 1.500 km y densidad de 600 Wh/kg

Chery asegura estar cerca de introducir baterías con 600 Wh/kg y hasta 1.500 km de autonomía, listos para producción en 2027.


Europa no quiere quedarse fuera: Volkswagen, Mercedes y Stellantis contraatacan

Volkswagen y QuantumScape

La alianza con QuantumScape ha dado lugar a baterías con:

  • 844 Wh/l

  • Carga del 10 al 80% en 12 minutos

Estas celdas podrían integrarse en la gigafactoría PowerCo de Sagunto a finales de la década.

 Mercedes: objetivo 2030

Mercedes presentó este año un prototipo capaz de recorrer 1.350 km gracias a su alianza con Prologium. La marca espera lanzar sus primeros modelos con estado sólido en torno a 2030.

Stellantis y Factorial Energy

Las celdas FEST, desarrolladas por Factorial Energy, ya superan:

  • 375 Wh/kg

  • Más de 600 ciclos completos

  • Carga del 15 al 90% en 18 minutos

Modelos como el Dodge Charger Daytona son los primeros candidatos a montar esta tecnología.


Samsung y BMW: estado sólido para 2027

Samsung SDI avanza en su celda ASSB sin ánodo, destinada a BMW y otros fabricantes. La producción podría comenzar en 2027, con una densidad energética prevista de 900 Wh/l.


Panasonic diversifica: robots e industria antes que automóviles

Panasonic planea lanzar baterías de estado sólido en 2027, inicialmente destinadas a robots y maquinaria industrial. Su estrategia consiste en perfeccionar la fiabilidad antes de dar el salto masivo a la automoción.


Los retos pendientes: producción masiva y estabilidad

Aunque las ventajas son enormes, los desafíos siguen presentes:

  • Fabricación compleja y costosa

  • Compatibilidad entre materiales

  • Estabilidad térmica a largo plazo

  • Problemas potenciales de dendritas de litio, según nuevos estudios

Investigadores de la Universidad Técnica de Múnich han demostrado que incluso los electrolitos poliméricos podrían generar estas dendritas, lo que obliga a seguir mejorando los materiales.


¿Cuándo será realidad? El horizonte del 2030

Los primeros modelos comerciales llegarán entre 2027 y 2028, pero la adopción masiva no se espera antes de 2030. Cuando eso ocurra, se acabará la ansiedad por autonomía y la recarga será tan rápida como repostar.

El coche eléctrico, por fin, alcanzará su madurez tecnológica.

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