De entrada hemos de decir que una cosa es el récord en descargas de la APP para uso gratuito por particulares, y otra cosa es el uso de la API en el contexto empresarial. 

Esta inteligencia artificial, desarrollada en China, se presenta como una alternativa a modelos más costosos como los de OpenAI, ofreciendo capacidades avanzadas de procesamiento del lenguaje con un enfoque open source y un precio considerablemente más bajo en SaaS.

Los modelos actuales ya son sobradamente potentes para su aplicación a través de API

Un punto de partida para esta reflexión es el hecho de que los modelos actuales ya son sobradamente potentes para su aplicación a través de API en venta y servicio al cliente, automatizar tareas con absoluta precisión, tanto en voz como en chat, ya es posible, y no tenemos que esperar la llegada de nuevos modelos. 

Al mismo tiempo, DeepSeek para su uso en español, no es aún suficientemente preciso, si bien es cierto que está muy cerca y en pocas semanas o meses, será factible comenzar a emplearlo con éxito.

Pero pocas empresas se atreverán por el momento a desplegar servicios a sus clientes, basados de este modelo, incipiente y en manos chinas, por unos ahorros en costes, que realmente son pequeños en términos prácticos.

La complejidad para el éxito está en el dominio del enfoque operacional y cómo orquestar flujos y bots

Como decíamos, una de las diferencias frente a su principal competidor, ChatGPT, es la posibilidad de explotarlo a través de API sin coste, dado que se ofrece en modo open source. Pero esto supone, una complejidad adicional para montar servidores con este servicio, con todas las garantías en seguridad que deben ir de la mano. De hecho Meta ya viene apostando desde hace tiempo por el modelo open source con su modelo Llama, cada vez más preciso, sin que esto haya revolucionado el mercado.

El debate sobre la necesidad de contar con modelos extremadamente potentes en venta y atención al cliente está cambiando. Durante años, la narrativa ha estado dominada por la búsqueda de modelos cada vez más grandes y sofisticados, pero en la práctica, los casos de uso reales en ventas y servicio al cliente no requieren modelos fundacionales aún más avanzados, sino bots, orquestados, eficientes y bien entrenados en tareas concretas. La complejidad para el éxito está en el dominio del enfoque operacional y cómo orquestar flujos y bots.

Las empresas comienzan a desplegar enfoques multibot, donde en lugar de un único modelo hiperpotente, se implementan varios agentes especializados en tareas específicas, por ejemplo, uno para responder preguntas frecuentes, otro para gestionar reclamaciones y otro para asistir en el proceso de compra.

EN CONCLUSIÓN

En definitiva, siendo muy pragmáticos, a corto plazo el mayor impacto que puede suponer la irrupción de DeepSeek en nuestro ámbito relación cliente es la previsible rebaja de los precios en los modelos de éxito actuales (fundamentalmente ChatGPT y Gemini) por una mayor competencia, lo cual es una excelente noticia. Algunas empresas pueden comenzar a usar DeepSeek en sus servicios, pero seamos realistas, serán pocas, por el momento.

La entrada DeepSeek ¿Es una alternativa en el ámbito Relación Cliente? se publicó primero en bots.blog_.

Mariner: El As Bajo la Manga de Google

Mariner es la última incursión de Google en el ámbito de la inteligencia artificial generativa. Diseñado para procesar grandes volúmenes de datos y generar respuestas coherentes y personalizadas.

Un ejemplo del poder de Mariner se encuentra en su capacidad para gestionar interacciones omnicanal. Por ejemplo, en una tienda de ropa online, Mariner puede responder automáticamente a las consultas de los clientes sobre disponibilidad de tallas, sugerir combinaciones de productos basadas en compras previas e incluso predecir cuándo un cliente es más propenso a realizar otra compra. Al analizar datos históricos de compras y comportamientos de navegación, la IA genera recomendaciones altamente personalizadas que impulsan las ventas.

En el ámbito del servicio al cliente, Mariner va más allá del chatbot estándar. Supongamos que un cliente contacta a una aerolínea debido a un vuelo retrasado. Mariner no solo informa sobre el estado del vuelo, sino que también puede ofrecer alternativas inmediatas como reservas en vuelos posteriores, vales de comida y actualizaciones en tiempo real, todo sin intervención humana.

Mariner es un prototipo de investigación desarrollado por Google DeepMind, basado en Gemini 2.0, que explora el futuro de la interacción entre humanos y agentes inteligentes, comenzando con el navegador web. Este agente de inteligencia artificial (IA) está diseñado para comprender y razonar sobre todo lo que aparece en la pantalla del navegador, incluyendo píxeles y elementos web como texto, código, imágenes y formularios.

Puede navegar por sitios web y realizar tareas en nombre del usuario, como completar formularios y ejecutar acciones que normalmente requerirían intervención humana. Esta capacidad permite automatizar procesos complejos y repetitivos, mejorando la eficiencia y productividad en diversas aplicaciones.

¿Cómo funciona Mariner del lado del cliente?

1. Interacción Inteligente con la Web:

Mariner actúa como un asistente personal en el navegador del usuario, capaz de leer, interpretar y realizar acciones en páginas web de manera automatizada, simulando el comportamiento de un humano.

2. Uso Proactivo por el Usuario:

Un cliente puede usar Mariner para navegar más fácilmente por plataformas complejas, como llenar formularios, buscar información específica o automatizar tareas repetitivas (por ejemplo, rastrear pedidos o completar formularios de contacto en varios sitios).

3. Automatización Personalizada:

Al ser una herramienta en el navegador del usuario, Mariner puede actuar sobre cualquier página web, incluso aquellas que no han implementado soporte nativo para automatización o inteligencia artificial.

Anthropic y Claude: Competencia Sólida

Mientras tanto, Anthropic apuesta por su modelo Claude, conocido por su énfasis en la seguridad y la ética en la inteligencia artificial. Claude es robusto y confiable en situaciones críticas, como la resolución de conflictos o la asistencia en industrias reguladas, lo que lo hace ideal para sectores financieros o médicos.

En el comercio minorista, Claude puede actuar como un asesor de ventas virtual. Imagine un cliente que busca comprar una bicicleta. Claude puede guiarlo a través de las opciones según sus necesidades específicas, como terrenos de uso o presupuesto, y ofrecer garantías adicionales o accesorios complementarios.

Sin embargo, la capacidad de Claude para mantener interacciones altamente humanas y naturales puede enfrentar desafíos frente a Mariner, que sobresale en la integración con herramientas existentes como Google Workspace, CRM y plataformas de análisis avanzadas.

Desafíos y Futuro

La carrera entre Google y Anthropic no está exenta de desafíos. La privacidad de los datos y la implementación ética son puntos clave. Mientras Claude enfatiza un enfoque conservador, Google busca encontrar un equilibrio entre funcionalidad avanzada y seguridad.

Ambos modelos también enfrentan retos de adopción empresarial. Aunque ofrecen potentes herramientas, las empresas deben invertir en capacitación y personalización para aprovechar al máximo estas tecnologías.

En el futuro, es probable que estas herramientas no solo compitan entre sí, sino que también encuentren maneras de coexistir en ecosistemas empresariales. Por ejemplo, una empresa podría usar Mariner para ventas predictivas y Claude para la atención al cliente, logrando un equilibrio perfecto entre eficiencia y sensibilidad humana.

La batalla entre Mariner de Google y Claude de Anthropic marca un hito en la automatización inteligente. Ambas plataformas ofrecen soluciones innovadoras que pueden transformar ventas y servicio al cliente, pero su éxito dependerá de cómo las empresas adopten estas tecnologías.

En un mundo donde las expectativas de los consumidores son más altas que nunca, herramientas como Mariner y Claude no son solo útiles; son esenciales para mantener la competitividad. Empresas de todos los tamaños deben tomar nota: el futuro de la automatización está aquí, y la carrera apenas comienza.

La entrada Google Mariner y Anthropic: La Carrera por la Automatización en Ventas y Servicio al Cliente se publicó primero en bots.blog_.

Lanzamiento de Search GPT: ¿Un antes y un después en la búsqueda en Internet?

El anuncio del próximo lanzamiento (sin fecha aún determinada) de Search GPT por parte de OpenAI el pasado 25 de julio marca un hito significativo en el ámbito de la tecnología de búsqueda en internet. Esta herramienta promete no solo mejorar la precisión de las respuestas sino también cambiar la forma en que interactuamos con la información online. Lo que está en juego son nada menos que 175.000 millones de $ que supone este negocio para Google.

SearchGPT de momento es un prototipo al que sólo tienen acceso unas 10.000 personas en todo el mundo. Si quieres acceder, puedes solicitarlo en esta web. No hay fechas ni previsiones para el lanzamiento real.

Avances Tecnológicos

Comprensión del Contexto:
Search GPT utiliza modelos avanzados de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para entender mejor el contexto de las consultas de los usuarios. A diferencia de los motores de búsqueda tradicionales, que dependen en gran medida de palabras clave, Search GPT analiza y comprende el significado completo de las consultas, proporcionando respuestas más pertinentes y contextualmente adecuadas.

Respuestas Conversacionales:
Una característica destacada de Search GPT es su capacidad para generar respuestas en un formato conversacional. Este enfoque más humano y natural hace que la interacción con el motor de búsqueda sea más intuitiva y efectiva, recordando la experiencia de conversar con un experto en el tema.

Aplicaciones Prácticas

Educación:
En el ámbito educativo, Search GPT tiene el potencial de ser una herramienta revolucionaria. Los estudiantes pueden beneficiarse de explicaciones detalladas y contextualizadas, facilitando una comprensión más profunda de temas complejos. Además, la capacidad del modelo para generar resúmenes y proporcionar recursos adicionales puede ser una gran ventaja para el aprendizaje autónomo.

Investigación Académica:
Para los investigadores, Search GPT ofrece una herramienta poderosa para la recopilación y síntesis de información. La capacidad de escanear grandes volúmenes de datos y proporcionar resúmenes coherentes puede ahorrar tiempo valioso, permitiendo a los investigadores centrarse en el análisis y la innovación.

Desafíos y Consideraciones Éticas

A pesar de sus prometedoras capacidades, Search GPT también presenta desafíos significativos. La precisión de la información generada es crucial, y OpenAI deberá continuar refinando el modelo para evitar la propagación de desinformación. La privacidad y seguridad de los datos de los usuarios también son preocupaciones importantes que deben ser abordadas para garantizar el uso responsable de esta tecnología.

Futuro y Perspectivas

El desarrollo continuo de Search GPT apunta a futuras iteraciones que podrían incluir capacidades de búsqueda multimodal, integrando no solo texto, sino también imágenes y videos. Esto abriría nuevas posibilidades para la búsqueda en internet, haciendo que la experiencia del usuario sea aún más rica y completa.

En conclusión, Search GPT representa un avance significativo en la tecnología de búsqueda en internet. Con su enfoque en la comprensión contextual y la interacción conversacional, esta herramienta tiene el potencial de redefinir cómo buscamos y procesamos información en la era digital. A medida que OpenAI continúa desarrollando y perfeccionando este modelo, será interesante observar cómo evoluciona y se integra en nuestras vidas diarias.

La entrada Search GPT: un nuevo modo de buscar ¿Tiembla Google? se publicó primero en bots.blog_.

Google, en el anuncio hecho el 6 de diciembre ha desvelado por fin lo que se traía entre manos: no uno, sino tres modelos multimodales de IA que competirán y esperan superar a ChatGPT: Gemini Pro, Ultra y Nano.

El nuevo modelo de inteligencia artificial de Google: Gemini.

Gemini es un modelo de lenguaje multimodal, lo que significa que puede procesar información de diferentes fuentes, como texto, código, imágenes y audio. Esto le permite realizar tareas más complejas que GPT-4, como traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a preguntas de forma informativa.

Pro es la versión lanzada ahora, y para la Ultra tendremos que esperar al 2024, que es su «modo más capaz» y está diseñado para manejar tareas complejas de texto, imágenes, audio, video y código. La versión más pequeña del modelo de IA, adaptada para funcionar como parte de las funciones del smartphone, se llama Gemini Nano, y ya está disponible en el Pixel 8 Pro para las respuestas de WhatsApp.

Gemini Nano. La razón es importante: abre la puerta a una nueva era en la que contaremos con esa «IA de bolsillo«, o ‘on device’, que gracias a nuestros móviles estará disponible en todo momento y que además será independiente de la nube.

En la UE tendremos que esperar un poco

Gemini solo está disponible en inglés y tampoco está disponible en la Unión Europea, por ahora. No hay fechas confirmadas para resolver ambas cuestiones.

La actualización Gemini Pro para Bard es gratuita. A diferencia de GPT-4 que solo es accesible con la suscripción plus con un coste de 20$ al mes.

Un siguiente modelo Gemini Ultra llegaría al mercado en 2024 e inicialmente podría estar disponible dentro de un chatbot actualizado llamado Bard Advanced.

Contraste con GPT-4

En una serie de pruebas realizadas por Google, Gemini superó a GPT-4 en una serie de tareas, incluyendo:

• Traducción: Gemini fue capaz de traducir entre idiomas con una precisión superior a la de GPT-4.
• Creatividad: Gemini fue capaz de generar diferentes tipos de contenido creativo, como poemas, código, guiones, piezas musicales, correos electrónicos, cartas, etc., con una calidad superior a la de GPT-4.
• Respuestas a preguntas: Gemini fue capaz de responder a preguntas de forma más informativa que GPT-4, incluso a preguntas abiertas, desafiantes o extrañas.

Sin embargo, Gemini también tiene algunos inconvenientes. Es un modelo de lenguaje más grande y complejo que GPT-4, por lo que requiere más potencia de procesamiento y datos de entrenamiento. Además, Gemini aún está en desarrollo, por lo que es posible que haya errores o sesgos en sus resultados.

En general, Gemini es un modelo de inteligencia artificial muy avanzado que tiene el potencial de revolucionar el campo de la IA. Su capacidad de procesar información de diferentes fuentes y su enfoque en la seguridad y la privacidad lo convierten en un competidor formidable para GPT-4.

Seguiremos dando detalles de esta relevante incorporación en la pugna IA Generativa.

La entrada Llega el GPT-4 de Google: Gemini se publicó primero en bots.blog_.

¿Por qué Grok?

La expresión «Grok» surge en la obra ‘Stranger in a Strange Land’, escrita por Robert A. Heinlein en 1961, significando una asimilación o entendimiento profundo e instintivo de un concepto.

Un paso por detrás de GPT-4

Musk ha enfocado Grok para que tenga personalidad y pueda manejar consultas matemáticas y razonamiento a un nivel comparable a GPT-3.5 de OpenAI, aunque aún está por detrás de GPT-4. La rapidez con la que xAI ha desarrollado Grok, en solo dos meses, muestra un avance significativo en el entrenamiento eficiente de modelos lingüísticos.

En su comunicado detallan «Solo es superado por modelos que se entrenaron con una cantidad significativamente mayor de datos y recursos informáticos, como GPT-4. Esto demuestra el rápido progreso que estamos realizando en xAI en el entrenamiento de LLMs de eficiencia excepcional» e incluyen incluso una tabla con las pruebas comparativas:

Enfocado para Twitter

Este chatbot, caracterizado por su sarcasmo y humor, está diseñado para integrarse en la plataforma de redes sociales X (anteriormente Twitter), ofreciendo respuestas en tiempo real a partir de la información disponible en esta plataforma. La estrategia de xAI es destacar en un mercado saturado, incluso permitiendo interacciones menos censuradas que la mayoría de los chatbots.

Los riesgos

Sin embargo, expertos en ética advierten sobre los riesgos de sesgos y difusión de información dañina, especialmente dado que Musk ha reducido el equipo de confianza y seguridad en X.

Mucho aún por recorrer

En el contexto del mercado de IA generativa, que ha captado miles de millones en inversiones, existe preocupación sobre una posible burbuja tecnológica debido a la fase incipiente de comercialización. Las pruebas de Grok han sido prometedoras, pero aún tiene que demostrar su capacidad para competir con modelos más avanzados y establecidos, y hay escepticismo sobre su viabilidad comercial a largo plazo.

A pesar de los retos, xAI planea hacer de Grok una IA escalable y relevante. De momento ofreciendo solo pruebas limitadas en EE.UU. para recabar feedback antes de un lanzamiento más amplio.

La entrada Llega la IA Generativa de Elon Musk: Grok se publicó primero en bots.blog_.

Frente a ChatGPT

Diferenciándose de ChatGPT, Bard tiene opciones como exportar y compartir archivos de otros productos de Google y la capacidad de leer en voz alta las respuestas. También se integra con Google Search y Google Lens para ofrecer información más completa y actual. Se planea que el chatbot funcione en otros idiomas peninsulares como catalán y vasco en futuras actualizaciones.

¿Fallos?

Aunque Bard es gratuito y está diseñado como un complemento a la búsqueda de Google, no es una herramienta infalible. Al igual que otros modelos de lenguaje, puede generar información incorrecta, por lo que se recomienda verificar sus respuestas. «Está pensado como una herramienta más para generar ideas, resumir un texto o incluso dar consejos sobre destinos turísticos», explicó Krawczyk.

La llegada de Bard se produce tras el auge de ChatGPT, que ha instigado a gigantes tecnológicos a acelerar el desarrollo de sus propios chatbots de IA. Google ya ha estado en el centro de la IA avanzada con su división Google Brain y la adquisición de DeepMind en 2014. La empresa también ha enfrentado polémicas relacionadas con la violación de copyright en proyectos anteriores, lo que podría añadir un nuevo nivel de escrutinio a Bard.

Regulación IA

La expansión de Bard también llega en un momento en que la UE está buscando regular la IA, preocupada por la protección de datos de los usuarios. Google planea colaborar con reguladores para asegurar el cumplimiento de las leyes de privacidad. «No queremos pedir perdón a posteriori», afirmó Krawczyk, destacando que los usuarios pueden controlar cuánto tiempo se conservan sus datos.

Chatbots IA en crecimiento

En resumen, Bard se suma a la creciente lista de chatbots de IA, ofreciendo nuevas funciones y capacidades. A medida que las implicaciones éticas y de privacidad continúan evolucionando, la competencia en el campo de los chatbots está más viva que nunca.

La entrada Bard disponible en España se publicó primero en bots.blog_.