En esta edición: 🤖 Agentes de IA: 1.200 agentes se organizaron de forma autónoma, revelando por qué más autonomía también exige nuevos límites y controles. 📚 Taller: Planificación estratégica 2027 con IA: Incorpora nuevas capacidades de Claude en tu equipo y aprende a aprovecharlas para multiplicar resultados en tu planificación 2027 🩸 IA y salud: GlucoFM analiza patrones de glucosa para anticipar riesgos como diabetes y avanzar hacia una salud más personalizada. 📊 Datos para IA: Conectar Drive, Slack o un CRM no es suficiente: descubre los cuatro niveles para que tus datos estén realmente preparados para agentes. 🎨 IA y marca: Un archivo de referencia y un prompt pueden ayudar a mantener colores, tipografías y estilo consistentes en tus proyectos con IA. 🎧 Podcast Mentinno IA: Escucha en Spotify la versión en audio de nuestro contenido semanal.
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La IA gana en autonomía y requiere límites y control 1200 agentes sorprendieron con sus capacidades autónomas |
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1.200 agentes de IA aprendieron a organizarse solos Lo que comenzó como una prueba de ciberseguridad terminó mostrando hasta dónde pueden llegar los agentes de IA cuando trabajan de forma autónoma. - Crearon su propia red: un agente no podía completar su tarea y tampoco tenía cómo reportarlo. Encontró una vía alternativa para pedir ayuda y, en pocos días, cerca de 1.200 agentes estaban conectados, intercambiando más de 70.000 mensajes y archivos.
- Se organizaron sin instrucciones humanas: desarrollaron sus propias reglas para hacer preguntas, responder, compartir archivos y comunicarse directamente. Incluso implementaron firmas criptográficas para verificar la identidad de otros agentes.
- La colaboración se salió del objetivo: más de 700 agentes terminaron accediendo a infraestructura de Hugging Face. Algunos reconocieron que sus acciones estaban fuera de lo permitido, pero ninguno se detuvo para alertar a un humano.
- Todo partió de una idea equivocada: los agentes creían que existía un evaluador que podía penalizar cómo obtenían sus respuestas. Ese evaluador nunca existió, pero la creencia se extendió entre ellos y terminó influyendo en sus decisiones.
- ¿Qué cambia? Ya no basta con evaluar si un agente de IA consigue el resultado correcto. También será necesario entender cómo lo consigue, qué hace cuando una tarea no puede completarse y cuándo debe pedir ayuda humana.
La gran lección: mientras más autonomía y capacidad de colaboración tengan los agentes, más importante será supervisar no solo sus resultados, sino también sus decisiones. |
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GlucoFM: una IA que aprende a interpretar nuestra glucosa Detección anticipada de diabetes o resistencia a la insulina con IA |
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Google presentó GlucoFM, un modelo de IA diseñado para analizar cómo cambia la glucosa y utilizar esos patrones para anticipar posibles riesgos de salud. - Aprende de miles de horas de datos: GlucoFM fue entrenado con más de 109.000 horas de registros continuos de glucosa de 477 personas. Esto le permite aprender patrones sin necesidad de que cada dato haya sido clasificado previamente.
- Distingue qué está provocando los cambios: el modelo separa el nivel habitual de glucosa de una persona de cambios temporales provocados por factores como comida, ejercicio, estrés o errores del sensor.
- Mejora las predicciones: fue probado en 4 grupos de personas y 7 tareas clínicas, obteniendo el mejor desempeño entre los modelos comparados al analizar personas que no habían formado parte de su entrenamiento.
- Abre la puerta a una salud más personalizada: esta tecnología podría ayudar a detectar antes el riesgo de diabetes o resistencia a la insulina, mejorar recomendaciones nutricionales y anticipar cómo podría responder cada persona a determinados alimentos.
Lo importante: GlucoFM busca pasar de simplemente registrar la glucosa a entender qué significan esos cambios para la salud de cada persona. |
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Si cuentas con experiencia y conocimientos y deseas apoyar a empresas y profesionales, esta es tu oportunidad de hacerlo. Requerimos de profesionales con experiencia comprobada para conectarlos con proyectos que requieren conocimiento experto en áreas de asesoría, consultoría, capacitación y mentoría o acompañamiento en temas específicos. Si te interesa ser parte del proyecto, puedes registrarte haciendo clic aquí. Iniciaremos trabajando con workshops y avanzaremos con acompañamiento para implementación de diferentes proyectos. |
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Para trabajar con datos, no basta con conectar la IA a las fuentes El primer proyecto de IA: Tus datos |
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Conectar tus datos a la IA no significa que pueda o sepa utilizarlos Dar acceso a una IA a Drive, Slack, CRM y otras herramientas es solo el primer paso. El verdadero reto es lograr que encuentre la información correcta, actualizada y confiable. Presentamos aquí los componentes a evaluar sugeridos por Section para activar realmente el retorno de inversión y esfuerzo de la IA: - Accesible: la IA necesita poder llegar al dato. Los conectores permiten hacerlo, pero tener acceso no garantiza obtener la respuesta correcta.
- Comprensible: la IA debe entender qué representa cada archivo. Documentos con nombres confusos, carpetas desordenadas o poco contexto pueden hacer que encuentre información correcta, pero no sepa cómo interpretarla.
- Con una fuente confiable: cuando existen varias versiones de un mismo documento, la IA necesita identificar cuál es la oficial. De lo contrario, puede responder utilizando una presentación antigua en lugar de la última aprobada.
- Actualizada: también necesita saber si la información sigue vigente. Un dato de CRM que lleva meses sin actualizarse puede generar respuestas convincentes, pero equivocadas.
En lugar de exigir que las personas cambien cómo organizan cada archivo, algunas empresas están utilizando agentes que revisan, clasifican y detectan información desactualizada automáticamente, ayudando a mantener el conocimiento listo para ser consultado. Antes de buscar un modelo de IA más avanzado, asegúrate de que pueda identificar cuál de tus datos es correcto, confiable y actual. Accede al modelo completo de preparación de datos haciendo clic aquí. |
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Prompt y pasos para mantener tu imagen constante Mantén tu imagen y estilo constante en proyectos y acciones |
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Haz que la IA respete tu marca sin explicársela cada vez En lugar de repetir colores, tipografías y estilos en cada prompt, crea una guía de marca que la IA pueda consultar y seguir automáticamente. - Reúne 5 piezas que representen correctamente tu marca.
- Crea un REFERENCE.md con colores, tipografías, espaciados, uso del logo y reglas visuales.
- Haz que la IA se audite: pídele comparar cada diseño con esa guía y corregir inconsistencias antes de entregarlo.
- Reutiliza la referencia cada vez que generes presentaciones, publicaciones u otras piezas visuales.
Prompt para crear tu guía: Analiza estas cinco piezas y crea un archivo REFERENCE.md que incluya: colores y sus códigos, tipografías y tamaños, espaciados, reglas de uso del logo, cinco cosas que la marca nunca debe hacer y un ejemplo de cómo debe verse correctamente. Si falta información, pregúntame antes de asumirla. Antes de entregar cualquier diseño, compáralo con REFERENCE.md y corrige lo que no cumpla. Lo importante: defines tu marca una vez y conviertes esas reglas en una referencia reutilizable para que la IA diseñe con mayor consistencia. |
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Planificación Estratégica 2027 con Claude Academy de Mentinno Agrega a tu equipo las capacidades de Claude y multiplica tus resultados |
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