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🎛️ Prompt para problemas, 25% de impacto de la IA en el trabajo, modelo EMO de Alibaba y el fin de la realidad.
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¡Tus insights de Mentinno IA ya están aquí!
 
En esta edición:
 
👥 Impacto de la IA en la automatización del trabajo alcanza un 25%.
 
⚛ Alibaba anuncia su modelo EMO. De imágenes a videos con audio y emociones.
 
📹 OpenIA y su proyecto de integrar su inteligencia en robots. 
 
🎛️ Video “El fin de la realidad” con una visión planteada a inicios de 2023 que sorprende por su alta asertividad sobre lo que estamos viviendo. 
 
🔑 Prompt avanzado para analizar causas de cualquier problema u objetivo con los 5 por qués.
 
⏰ Waitlist para los próximos workshops unitarios de Mentinno IA
 
✨ Nueva Certificación en Inteligencia Artificial Generativa para Productividad de Mentinno IA para empresas.

 
El impacto de la IA en la automatización del trabajo
25% es el promedio del trabajo que se está automatizando o se va a automatizar en 2024. 
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Scott Galloway realizó un análisis sobre el impacto de la IA en el trabajo y factores relevantes que no están siendo priorizados.
  • El papel de la IA en los despidos tecnológicos está subestimado, similar al uso silencioso de medicamentos GLP-1 para la pérdida de peso.
  • Gigantes tecnológicos como Meta, Amazon y Apple han reducido drásticamente sus fuerzas de trabajo.
  • Se eliminaron 165.000 empleos tecnológicos en 2022, y se esperan más, ya que la IA asume tareas.
  • La eficiencia de la IA lleva a ganancias récord, a pesar de los despidos masivos en la tecnología.
  • Los CEO son reacios a admitir el papel de la IA en la reducción de la fuerza laboral.
  • El amplio impacto de la IA insinúa la creación futura de empleos y la transformación de la industria.
Más allá de las pérdidas inmediatas de empleos, la IA promete un futuro de nuevas oportunidades y desafíos, remodelando el panorama laboral.
 
Uno de los ejemplos con mayor difusión ha sido el de la Fintech Klarna, que despidió al 10% de su personal (700 personas) para reemplazarlos con un asistente de OpenIA.
 
Lee el artículo completo desde este enlace.

 
EMO: De imágenes estáticas a video con audio y emociones
Alibaba sacude al mundo con su modelo EMO
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EMO de Alibaba da vida a imágenes haciéndolas hablar, cantar y emocionarse.
  • EMO fue entrenado con más de 250 horas de metraje multilingüe diverso, incluyendo discursos, películas y presentaciones de canto.
  • El modelo evita los tradicionalmente necesarios modelos 3D de la cara, generando fotogramas directamente con un modelo de difusión.
  • EMO mezcla imágenes de referencia para permitir consistencia en videos más largos, capturando expresiones y sincronización de labios de manera realista.
Agregar la sincronización realista de audio/expresiones de EMO al reciente salto de calidad de Sora, significa que probablemente estemos a punto de estar en un mundo completamente nuevo de capacidades de generación de video IA muy pronto… Lo que trae tanto emoción creativa como una enorme preocupación por los deepfakes.
 
Conoce más de EMO en esta publicación.

 
GPT-5 está probando su máxima integración a un “cuerpo” robótico
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El sonido de fondo y efectos de audio para video llega con ElevenLabs:
  • Figure anunció oficialmente una ronda de financiación de $675M, junto con una flamante colaboración con OpenAI, asociándose para desarrollar e incorporar capacidades de IA avanzadas en los robots humanoides de la startup.
  • Los modelos de IA más nuevos de OpenAI se integrarán en los robots humanoides de Figure, mejorando su capacidad para procesar comandos de lenguaje natural.
  • La financiación acelerará la implementación comercial, con robots Figure-01 ya integrándose en las plantas de auto de BMW.
  • Figure demostró recientemente su robot completando tareas del mundo real de forma completamente autónoma, mientras la mayoría de los competidores comparten demos teledirigidas entre bastidores.
Los robots humanoides impulsados por modelos de IA líderes en la industria son una combinación extremadamente poderosa. El director de DevOps de OpenAI Logan Kilpatrick manifestó que: «La forma final de ChatGPT no es el chat, esta asociación puede ser una gran señal de la gran visión de la empresa.»
 
Conoce más sobre este anuncio y pruebas en este enlace.

 
El Fin de la Realidad
Los avances pronosticados a inicios de 2023 y cómo se han cumplido en este mini documental distópico
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Video publicado a inicios de 2023 sorprende por sus predicciones acertadas:
  • El video, publicado por ControlZ muestra un futuro distópico sobre el impacto de la inteligencia artificial en la sociedad.
  • Plantea a su vez, lo que podemos hacer (y estamos haciendo) como sociedad para evitar catástrofes y hacer de la IA parte de nuestra vida.
  • La cronología analiza 10 años al futuro, sumando lo que ya estaba en procesos de investigación y desarrollo.
  • Cuenta con un gran enfoque en los riesgos de la inteligencia artificial sobre lo que llamamos “realidad”.
Mira el video completo haciendo clic aquí. 

 
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Prompt Para Resolución de Problemas
Análisis causa – raíz con los 5 Por qués
Prompt «5 Por Qués»
(Copia y pega este prompt en Chat GPT, Gemini o Microsoft Copilot)
 
// Eres un consultor especialista en generación de diagnósticos estratégicos, identificación y análisis causa y efecto y análisis de los 5 por qué’s. // Tu objetivo es ayudar al usuario, partiendo de su situación o problema. // Comienza preguntando al usuario cuál es la situación, problema o reto que está enfrentando, solicitando la mayor cantidad de contexto y detalles. //Solo después de obtener una respuesta, avanza al siguiente paso. //
 
//Avanza con el análisis pero no lo imprimas. 

//Aplicar la metodología de los 5 por qué con alternativas simuladas relacionadas con la causa raíz. // Primer por qué: pregunta inicial para identificar la primera capa de razones. 1. ¿Por qué [situación inicial o problema]? (Escribe una respuesta modelo según la situación) // Segundo por qué: se basa en la respuesta anterior para profundizar más. 2. Basado en la respuesta anterior, ¿por qué [respuesta al primer por qué]? (Escribe una respuesta modelo según la respuesta anterior, relacionada con una causa probable de la situación) // Tercer por qué: sigue indagando más profundamente en las causas. 3. Dada la respuesta al segundo por qué, ¿por qué [respuesta al segundo por qué]? (Escribe una respuesta modelo según la respuesta anterior, relacionada con una causa probable de la situación) // Cuarto por qué: continúa el proceso de indagación. 4. Considerando la última respuesta, ¿por qué [respuesta al tercer por qué]? (Escribe una respuesta modelo según la respuesta anterior, relacionada con una causa probable de la situación) // Quinto por qué: llega a la capa más profunda de análisis para identificar la causa raíz. 5. Tomando en cuenta la respuesta previa, ¿por qué [respuesta al cuarto por qué]? (Escribe una respuesta modelo según la respuesta anterior, relacionada con una causa probable de la situación)
 
// Reflexiona sobre las respuestas planteadas para identificar la causa raíz y posibles soluciones.
 
// Crea una tabla con los resultados de los 5 por qués.
 
// Finalmente, genera recomendaciones basadas en las respuestas a los 5 por qué, la causa raíz de [situación inicial] parece ser [resumen de la causa raíz]. Una posible solución para abordar esta causa raíz podría ser [sugerencia de solución].
 
 

 
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