Denken Über

OpenAI despide a Sam Altman que (NO) se une a Microsoft con todo su equipo

Qué fin de semana increíble para Sam Altman, Satya Nadella, OpenAI y Microsoft; desde un despido a traición el viernes a última hora seguido de renuncias en masa, hasta una oferta grupal para liderar el nuevo Microsoft Advanced AI Research Team… update: que resultó ser una palanca para negociar la vuelta de Sam a OpenAI

Fue todo tan rápido que hubo mil especulaciones pero es bastante simple de entender, enfocandose en el origen de OpenAI, su estructura societaria y los bandos que se fueron formando naturalmente. Tengan en cuenta este gráfico:

Un Board enfrentado con el concepto de empresa: la clave de lo que vimos arranca con un board of directors pensado para una ONG/non-profit (OpenAI LLC), enfrentado con la realidad de una empresa (OpenAI Global LLC) que tuvo el lanzamiento más exitoso en la historia de Internet (ChatGPT) y que NECESITA ser for-profit para escalar su tecnología, por el nivel de gastos que el desarrollo de modelos implica y el costo de infraestructura que conlleva su crecimiento.
- Extraoficialmente, desde 2019 a hoy, se necesitaron mas de USD2.500 millones de infraestructura.
- Los compensation packs para algunos de los nuevos investigadores es de USD5 millones a USD10 millones.
Falta de alineamiento: aunque la forma de comunicar fue todo lo que está mal, lo interesante es que al Board no le afecta porque ellos controlan a OpenAI Inc, que parece un departamento académico desconectado del for-profit y por eso lo hicieron de forma amateur; creo que no habían calculado que a minutos del despido casi todos los investigadores senior (el talento puro y duro) iban a comenzar a renunciar en masa.
Inversiones masivas para que OpenAI (o MSAI) escale: si OpenAI LLC no necesita funding, la realidad es que escalar modelos o la infraestructura de Inteligencia Artificial necesita unos recursos casi imposibles de encontrar; sumados a que si tuvieras el capital tendrías que crear organizaciones enteras desde cero.
Enter Satya: mientras el mercado estaba en pánico, Satya Nadella, con el apalancamiento de los 10+ billions invertidos, trató de mediar y que Sam Altman “vuelva” a OpenAI, pero mostrando al mismo tiempo opciones para que OpenAI pueda enfocarse en Artificial General Inteligence y el equipo focalizado en productos pueda impactar al mundo desde una plataforma plug&play… como Microsoft :)
$MSFT: Microsoft tiene una licencia perpetua para todo el IP de OpenAI y ahora además tiene el talento para explotarlo (¡gracias Ben Thompson por el reminder!)
(Ejemplo: ~50bn de investment esperado en AI por año fiscal).

Y esto, más allá de estar feliz de tener a Sam Altman en Microsoft y reafirmar que Nadella se merece una estampita, es una realidad: en cada adquisición que hizo Satya Nadella los fundadores siguieron haciendo crecer sus ideas, identidades y productos, hoy interconectados.

Si Open AI era una “compañia accidental” ahora los objetivos están claros y veremos como se acelera todo.

Apple volviéndose IBM

Hay un viejo dicho que dice que nadie fue despedido por comprar IBM, porque era la única apuesta segura: los blindaba de las repercusiones si algo había salido mal ya que presumiblemente tenían la reputación y Apple era, ese momento, la innovación y el disruptor; sin embargo el tiempo pasa para todos y hoy…

En una era donde los dispositivos se convierten en integrales para la era de la inteligencia artificial; vemos al mercado aplaudir cosas que son intrigantes:

I would argue that the improved autocorrect in iOS 17 is a major feature — in my use it’s clearly an improvement, and autocorrect is a feature used every day, in almost every app, by almost every iOS user. It’s one of the most used and most important features in the entire OS. I’d also argue that Apple has done some terrific work with AI features in Photos. The search feature in Photos works really well.
Gruber en “Apple AI”

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Superalignment: o cómo alinear la IA con humanos

El concepto de “superalignment” en inteligencia artificial (IA) es bastante simple a primera vista: la “superalineación” se refiere a la idea de alinear sistemas de inteligencia artificial general (IAG) con los valores y objetivos humanos en un grado excepcionalmente alto.

Superalineación o Superalignment... o terminamos mal

Esto implica asegurar que los sistemas de IAG no solo entiendan y sigan instrucciones explícitas que le son dadas, sino que también tengan una comprensión profunda y matizada de los valores humanos, y puedan actuar de maneras que sean beneficiosas para la humanidad, incluso cuando eso no sea un objetivo explícitamente especificado.

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Google: el monopolio más difícil de romper

El juicio por practicas anticompetitivas de US vs Google sigue adelante y, realmente, es estratégico porque de resultar culpable se va a redefinir el concepto de monopolio anticompetitivo. … Hoy declaro Satya Nadella y es super interesante analizarlo.

El juicio por prácticas anticompetitivas de US vs Google sigue adelante y, realmente, es estratégico porque de resultar culpable se va a redefinir el concepto de monopolio anticompetitivo.

Ayer Satya Nadella, el CEO de Microsoft, dio su testimonio y hay una frase que resuena en mi cabeza porque resume porque Google es el monopolio más dificil de romper.

“The distribution advantage Google has today doesn’t go away,” “In fact, if anything, I worry a lot that—even in spite of my enthusiasm that there is a new angle with AI—this vicious cycle that I’m trapped in could even become even more vicious because the defaults get reinforced.”
Satya Nadella

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Los lanzamientos de Apple: un mundo feliz que recuerda a 1984

Volvi a ver el Apple WWDC23 para entender como funciona la mejor máquina de comunicación de tecnología y vuelvo a pensar en el cambio de era de Steve Jobs a Tim Cook para explicar como podes ser efectivo, envidiado por el mercado pero tan repetitivo y sin conexión que me genera una disonancia cognitiva.

That’s because what Apple is doing is exactly what A.I. is so good at. They’re writing a script based on the show before. And the one before that. And the one before that. They’re stuck in a loop where a parade of presenters describe new products, minus any emotional connection.
Ken Segall: 2023 iPhone event: Was that real or A.I.?

Esta frase me resuena en la cabeza, está escrita por Ken Segall quien fue el cerebro de publicidad de Steve Jobs para Apple y sintetiza mucho de lo que siento; los lanzamientos de Apple logran su objetivo: paralizan al mundo y logran una presencia en prensa que nadie parece poder generar (al menos de forma positiva).

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Instacart IPO: ¿vuelven los exits?

Hoy Instacart comenzó a cotizar en el NASDAQ:CART con un valor de mercado de $10.000 millones y creo que todos los que están en el mercado de inversiones o emprendimiento deberían mirar esta empresa porque puede ser un gran barómetro del mercado.

Instacart IPO y la montaña rusa de crecer en COVID

Para los que siguen imaginando que llegar a cotizar es fácil, me gustaría que entiendan el timeline de esta empresa; fue fundada en 2012 …

En 2017 Amazon compró a WholeFoods que era el mejor cliente y le cortaron el contrato de delivery… muchos imaginaron que iban a morir pero;
en 2018 consiguieron que muchos retailers que compiten con Amazon los comiencen a utilizar y asi “el enemigo de mi enemigo es mi amigo” lo dejo listo para
Salir a bolsa en 2019… y cuando todo estaba listo, apareció COVID y de golpe su negocio explotó al punto de lograr levantar en un solo año más del doble de lo que esperaban levantar al salir a bolsa
Era Marzo de 2021 y aparecieron Andreessen Horowitz, Sequoia Capital, D1 Capital Partners valorando la empresa en $39.000 millones y todos festejaban, pero terminó COVID y tuvieron que cortar todo porque el negocio cambió

Sin embargo Apoorva Mehta, su CEO, logró convertir a Instacart en una empresa rentable, preparar un IPO y ser el primero de la “era de los unicornios” en salir al mercado y asi convertirse en una prueba de como el mercado valora realmente a los que levantaron con cotizaciones de zero interest rate phenomenon.

Hoy el pop fue de 40% y durante el dia se estabilizó en -10% veremos en un mes como el mercado analiza esto y si vuelven los exits realmente y no los papelitos de colores :)

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Escribo menos de lo que me gustaria, pero prometo que no voy a ahogarte en mails y que cada post tendrá algo de cerebro para agradecer que te hayas suscripto :)

O reenviale esto a alguien, porque siempre me olvido de publicar como suscribirse :)

El peso geopolítico de Elon Musk

Todo el mundo habla de Elon Musk por la compra de Twitter y cada una de las decisiones que tomó con esa red social, pero no estoy seguro que se entienda el alcance real de sus empresas y sin entrar en el detalle de su fortuna calculada en $271.000 millones de dólares

Creo que deberian pensar por un momento lo que significa su poder mirando, aunque sea por arriba, lo que hacen sus empresas, en serio Twitter es sólo el conector, al proveer infraestructura eléctrica a los que compiten contra Tesla, infraestructura espacial a al menos 40 gobiernos del mundo y conectividad de Internet en zonas donde no hay otros jugadores.

Y luego entender que no estamos hablando de muchas empresas con este poder… es una persona la que las maneja.

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Estados Unidos contra Google: nuevo monopolio

Hoy comienza uno de los juicios más interesantes para seguir, US vs Google es un juicio sobre las prácticas monopólicas de Google al pagarle a fabricantes para ser el buscador por defecto en sus productos… compitiendo así de forma ilegal. Pero lo clave de este juicio es que puede romper dos pilares del concepto de monopolio: (a) es un producto gratuito para el cliente y (b) cambiar el concepto de plataforma.

Para seguir este juicio, que puede cambiar el mercado de internet, hay que tener en cuenta dos conceptos clave:

Un monopolio no es inherentemente malo, es malo si está lastimando al consumidor.
Un monopolio no es inherentemente malo, es malo si protege su posición dominante de forma injusta o ilegal.

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Texas le paga a una minera de bitcoin para que deje de operar en ola de calor

Riot Platforms, una empresa que mina bitcoin en Texas, hizo más dinero en 2022 con pagos del estado para que dejen de consumir energía que con el minado de bitcoin… y lo muestran como una evolucion de su modelo.

Riot’s latest credits consist of $24.2 million from energy sold back to the ERCOT grid and $7.4 million in demand response credits. Totalling: $31.6 million dollars
The company mined 333 bitcoin in August, worth about $8.9 million dollars as of the end of the month.

Por algo de contexto, ERCOT (el consejo de confiabilidad energética de Texas) tiene un programa donde le paga a grandes consumidores de energía si hay una ola de calor como en estos meses… esto se explica porque la red energética de Texas está desconectada de la red federal y no tiene interconexión para casos de emergencia.

Con lo que cualquier gran consumidor de energía recibe créditos del estado para dejar de operar; pero no hay constancia de alguien que haya generado 3 veces mas ganancias por dejar de operar que por trabajar.

De hecho, esto podria ser un nuevo modelo de negocio.. “páguenme o les voy a usar toda su energía” ;)

¿Porque cada dia se publica menos en redes sociales?

Super interesante nota de Insider sobre el agotamiento del usuario promedio en redes sociales y como cambió el uso de las mismas; de redes sociales donde uno publicaba a medios sociales donde uno consume en vez de publicar como estándar y donde el circulo con el que compartis es mas chico.

Si seguis la lógica de la nota hay 3 tendencias claras que son lo importante de esto:

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San Francisco está muerto, larga vida a San Francisco

Desde la pandemia todos hablaban de la muerte de San Francisco, el boom de la inteligencia artificial muestra (con datos) que San Francisco esta más vivo que nunca.. y eso me genera algunas ideas

Desde la pandemia, uno no se cansa de ver análisis diciendo que ya pasó la era dorada de San Francisco y la Bay Area para el talento tecnológico, que San Francisco no tenia futuro y que el talento estaba en todas partes… pero el AI Boom nos demuestra que no es así y que el ecosistema de Bay Area y San Francisco están mas vivos que nunca.

Hay datos que son realmente interesantes y todos de diferentes fuentes agregadas, analizando datos de LinkedIn: “Over the last 12 months, San Francisco has seen the second-biggest worker population gain of any area in the United States” y la encuesta anual de CBRE muestra que esos datos son consistentes con salarios y contrataciones y hasta las quejas contra la inteligencia artificial nacen en Bay Area ;)

Pero el datos que nos interesa para analizar el ecosistema tecnológico es bastante simple ¿donde se junta el talento? ¿donde se crean las compañias que se convierten en lideres? y sobre todo ¿donde hay inversión? porque eso es la vara que se usa para definir ecosistemas y empresas con el war-chest financiero para crecer rápido.

¿donde esta el talento y los nodos de Inteligencia Artificial?

Tomemos el AI Top 50 de Forbes (con sus fallas o no) es un estudio con una gran metodología y consistente con el estado actual del mercado y literalmente el 70% del mercado global está en California…
Eso es consistente con la publicación de papers y estudios relacionados a Inteligencia Artificial desde 2001 donde mas del 25% se publicó desde Bay Area
A su vez; Bay Area tienen más búsquedas de empleados para trabajar en Inteligencia Artificial que los 14 ecosistemas siguientes en el ranking de Brookings
Aunque es cierto que el mundo de la inteligencia artificial generativa (o LLMs) es demasiado nuevo para tener datos históricos, es una buena señal para entender donde se crean los hubs de mercado y los nodos de talento que luego van a generar los futuros unicornios.

el futuro ya está aquí, pero desigualmente distribuido

Esta es una de esas frases que William Gibson dijo y pareció predecir el futuro de la concentración de ecosistemas y cada día parece más relevante; los recursos necesarios para desarrollar nuevas tecnologías (especialmente cuando arrancan los ciclos de tecnología) son monstruosos y es ahí donde el valor de los ecosistemas es clave.

Las explosiones cámbricas

Internet + ARPA; mobile apps + el mundo de la nube; Inteligencia Artificial + Attention is all you need + OpenAI … son 3 momentos que definieron y definirán décadas de negocios y de tecnología y podemos, medio en broma, definirlos como explosiones cámbricas.

Y tal vez San Francisco estaba muerta cuando no existía una explosión cámbrica que necesitaba la concentración de talento, de capital y de infraestructura… mientras que otros ecosistemas son buenos cuando el capital de riesgo es menos averso al riesgo, los modelos de negocios están medianamente establecidos y el conocimiento esta más distribuido igualitariamente.

Estando basado en Argentina pero analizando la cantidad de datos sobre startups que construyen en la nube y orientados en AI creo que hay una oportunidad gigantesca para crear algo aprovechando el talento existente porque la infra existe y es solo cuestión de tiempo que los lideres se establezcan quizás a nivel global

Twitter is Dead, Threads is Dead, Facebook also and so on…

Pocas cosas deben ser mas repetidas que decir que Twitter está muerto, Threads está muriendo y Facebook esta terminado; sin embargo Twitter se mantiene vivo para muchas comunidades, Threads tiene apenas dos semanas de vida y Facebook tiene más de 3.000 millones de usuarios activos… ¿pero no estaban todos muertos?

A riesgo de ser repetitivo les recomiendo que lean que está haciendo bien Instagram en Threads y el valor de la red de Twitter que no puede ser apagada tan facil, pero..

Pasan los años y sigo recomendando que lean a Amy Jo Kim y algunos clásicos para entender conceptualmente una comunidad vs una red pero sobre para ver porque es casi imposible competir con Twitter donde uno ya tiene su red armada, su contenido curado y la velocidad de información que nadie puede darte… ¿o cuando hay una noticia relámpago vas a buscar un diario?
Threads, Twitter y el valor del efecto de red

Quizás sea interesante aclarar que, cada una de las notas que dan estas alarmas tienen una vision sesgada (eg: nadie tiene los datos reales, solo agregados) que las estrategias pueden diverger (eg: Threads no se desplegó en ningún mercado europeo y Twitter es privada) y que, finalmente, los títulos alarmistas venden.

Estamos en un momento de los medios y sobre todo de las redes sociales, donde nuestro pensamiento crítico debería ser obligatorio antes de leer noticias y por ejemplo al leer que “el engagement en Threads está cayendo semana a semana” me preguntaría ¿cuantas semanas hay de datos para realmente medir? y sobre todo ¿es algo esperable por la estrategia de la empresa? este thread del Head de Instagram de hace una semana es claro:

Post by @mosseri

View on Threads

Y tal vez lo mas interesante que podemos preguntarnos ¿que significa estar muerto? Twitter perdió el 50% de sus ingresos pero sigue siendo una fuente real de noticias, Facebook tienen 3000 millones (3bn) de usuarios activos y Threads a dos semanas de lanzarse sigue generando comunidad y engagement… aún sin lanzar Europa y aún en una semana donde recién se están lanzando funciones.

Y acá algunos títulos interesantes

Threads Is Already Losing Its Allure for Users, Adding Urgency for New Features ¿alguien clama por cambios a una semana del lanzamiento?
Twitter is dying. Policing women’s bodies is keeping it alive. ¿Alguien lo entendió?
Facebook SWOT Analysis 2023: Here’s Why FB Is Dying!
The Age of Social Media Is Ending ¿? esta es una de mis preferidas… porque habla de que FB perdio mucho valor y esta muriendo (desde es momento hasta ahora se duplicó el valor :P)

Entonces ¿que es estar muerto? ¿que al tipear el dominio no aparezca nada? ¿que sea irrelevante? ¿que la marca sea usada para cualquier cosa? Honestamente cada uno puede elegir su definición pero los dejo con uno de los consejos que no me canso de repetir desde 1999 :)

Honestamente si Twitter sobrevive o no, me da lo mismo; la única manera que uno tenga una presencia online independiente es tener tu propio blog…
en “Mastodon, el hijo bastardo de Twitter y Reddit“

OpenAI y las oportunidades inevitables

Esta semana el uso de inteligencia artificial en el cine es parte del reclamo en la huelga de los escritores, también el uso de inteligencia artificial en la creación de las animaciones en Secret Invasion desató quejas y amenazas de más huelgas…

Esta misma semana Carlos Banon, un arquitecto multi-premiado, decidió crear un curso para “expandir conceptos arquitectónicos con comandos de Midjourney y desarrollar skills de control de geometría, materiales y creación de atmósferas usando stable Difussion y ControlNet”

It was the best of times, it was the worst of times, it was the age of wisdom, it was the age of foolishness, it was the epoch of belief, it was the epoch of incredulity, it was the season of light, it was the season of darkness, it was the spring of hope, it was the winter of despair.
Charles Dickens, A Tale of Two Cities

Esta misma semana salió un estudio donde se muestra que el 92% de los developers de software usan Copilot y “Over 80% of developers believe that AI-powered coding tools can enhance team collaboration, improve code quality, speed project completion and improve incident resolution”

Mientras una industria abraza una tecnología como un copiloto que la ayuda a mejorar sus capacidades creativas (evitando lo repetitivo) y otra industria trata de buscar el espacio donde se puede mejorar (la idea de crear atmósferas en arquitectura usando motores OSS!) hay otras que tratan de frenar el uso de la tecnología y frenar a los que la están usando.

El cambio es inevitable… pero estas herramientas son un copiloto y amplían tu capacidad creativa y de protototipadp liberando espacio repetitivo y solitario.

El efecto o amnesia Gell-Mann

Michael Crichton escribió algunos de los libros de ciencia ficción más conocidos que hay dando vueltas, desde Westworld hasta Andromeda Strain y Jurassic Park, sin embargo una de sus creaciones menos conocidas es la creación del término “amnesia de Gell-Mann” para explicar nuestra falta de pensamiento crítico.

“A grandes rasgos, el efecto de la amnesia de Gell-Mann se describe de la siguiente manera. Abres el periódico y te encuentras con un artículo sobre algún tema que conoces bien. En el caso de Murray, la física. En el mío, el mundo del espectáculo. Lees el artículo y te das cuenta de que el periodista no tiene absolutamente ninguna comprensión de los hechos o los problemas. A menudo, el artículo está tan equivocado que presenta la historia al revés, invirtiendo la causa y el efecto. Yo los llamo ‘historias de ‘las calles mojadas causan la lluvia’. El periódico está lleno de ellas.

En cualquier caso, lees con exasperación o diversión los múltiples errores en una historia, y luego pasas a la página de asuntos nacionales o internacionales, y lees como si el resto del periódico fuera de alguna manera más preciso sobre Palestina que la tontería que acabas de leer. Pasas la página y olvidas lo que sabes”.
Michael Crichton (1942-2008)

Una gran forma de reconocer el valor del pensamiento crítico y el escepticismo; si siendo exigentes cuando leemos información sobre un tema que dominamos y encontramos errores o falsedades, debemos ejercitar el pensamiento critico cuando leemos algo fuera de nuestro campo de conocimiento… o corremos el riesgo de seguir a los que saben comunicar en vez de los que saben de un tema.

Threads Twitter Instagram y el valor del efecto de red

En un par de dias Facebook lanza Instagram Threads una apuesta para una red social para compartir mensajes y texto; mientras Twitter parece hacer todo mal pero ningún competidor logra lastimarlo realmente por dos razones simples: efecto de red y nombre.

Miremos rápido las alternativas a Twitter que se vieron en este año; Mastodon es genial pero es un dolor de cabeza; BlueSky la creacion de Jack Dorsey da vueltas porque no pueden poner su infra en orden; Spill no arrancó y Reddit… tiene tantas batallas internas que dan vergüenza… y como tienen que crear la masa crítica para lograr efecto de red, el usuario promedio se aburre y vuelve a Twitter.

Enter Instagram Threads

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Meta Verified o como hacerlo mejor que Twitter

Desde que llegó a Twitter Elon Musk hizo casi todo mal pero logró algo interesante que fue romper algunos mitos y uno de esos fue que la gente encuentra valor en tener cuentas verificadas y pagaría por eso.

Es cierto, en Twitter se hizo mal y se convirtió en un badge of shame pero en Meta se hizo realmente bien y cada vez más gente tiene un badge porque hay una propuesta de valor atras.

Pensalo en “identidad verificada” o “soporte prioritario” o “protección de cuenta” o cualquier otro pilar… pero hay algo de esto que representa un gancho para que los usuarios paguen y, consecuentemente, sean más civilizados 🤣

Si miro un poco porque un plataforma creo un problema donde no lo había y la otra creó una fuente de ingresos sin controversias… creo que la base es, como siempre, la narrativa y el valor que se le da a la comunidad.

Meta lo enmarcó en un concepto de “como usuario que quiere usar nuestra plataforma las preocupaciones son X,Y,Z (eg: seguridad, verificación, soporte) y esto te sirve en todos los productos” mientras que Twitter lo enmarcó en una guerra cultural hasta forzando el checkmark en gente que no lo quería.

Las comunidades no son fáciles, especialmente a escala, pero la confianza es su pilar… y la narrativa de Meta fue súper clara y directa; y ahora tiene una nueva fuente de ingresos sin confrontación o daño a la marca.

Every now and then… vuelven los Beatles (con AI)

El resúmen: Paul McCartney utilizó AI en un demo de John Lennon para poder aislar su voz, limpiarla, editarla y poder editar un tema que nunca habían grabado y se lanzará como “El último tema”… pero no es la primera vez que se edita la voz de Lennon luego de muerto. Free as a Bird y real Love se editaron limpiando grabaciones de Lennon 15 años luego de su muerte.

Y esto, es más interesante de lo que parece porque abre la puerta a nuevos experimentos, mezclas y hasta juegos como el dueto que se usó en su ultimo tour… porque al fin del día no esta claro donde estará el límite del “gemelo digital” de un artista por más que se cuente con la autorización de sus administradores y, del otro lado del espectro, significa que hay nuevas herramientas para crear mezclas deep-fakes que nunca existieron,

Artifact y el clickbait. Un gran uso de ChatGPT

Si hay una tendencia en los medios digitales que es terrible es el uso de titulos que sólo buscan generar clicks poniendo “preguntas” o explicando cosas a medias…

Un ejemplo básico esta en esta imagen, dice algo interesante, promete una explicación del tema en la nota; raramente eso se cumple y las notas son una basura que se pueden reemplazar con una solo palabra.

Y la realidad es que nadie logra resolver este tema; Techmeme logró algo editando los títulos de algunos links pero es difícil escalar cuando hay medios que se destacan por escupir notas solo pensadas para SEO y lograr clicks (afortunadamente algunos van a desaparecer).

Por eso el acercamiento de Artifact me parece realmente genial (en la imagen hay un ejemplo) y en este link esta la explicación exacta pero básicamente usan una combinación de “wisdom of crowds” y la función de sumarización de ChatGPT.

Los usuarios marcan un titulo/nota como “clickbait”
El algoritmo evalúa si hay suficientes votos en contra
Le pide a la API de OpenAI que se comporte como editor, haga un sumario del link y edite un titulo de menos de 15 palabras.
Profit :P

Hay algunos detalles más, como marcar los títulos editados con una estrella para saber que hay AI atrás y ver si hay que refinar, pero me parecio un caso de uso brillante por lo simple y como usa una tecnología en algo que sabe hacer exactamente y sumar valor al startup (una comunidad contenta genera engagement) sin enamorarse de la tecnología per-se.

Los casos de uso de AI van a seguir apareciendo y compitiendo constamentemente :)

BloombergGPT: un modelo de IA financiera

Si algo distinguió a Bloomberg del resto de los proveedores de información financiera fue que siempre estuvo al frente del uso de nueva tecnología; ahora su terminal suma un modelo como ChatGPT pero entrenado y orientado puramente a finanzas.

Bloomberg GPT o Inteligencia artificial en la terminal de bloomberg

Con las ventajas de estos modelos para dominios especificos de conocimiento, Bloomberg tiene un leverage competitivo gigantesco: entrenaron a BloombergGPT como un modelo financiero con su dataset propietario de 363.000 millones de tokens de documentos financieros en inglés, y lo aumentaron luego con un dataset similar en tamaño pero público; por eso los benchmarks de NLP dan números gigantescos.

Los tokens son las unidades básicas de texto o código que un LLM AI utiliza para procesar y generar lenguaje. Los tokens pueden ser caracteres, palabras, subpalabras u otros segmentos de texto o código, dependiendo del método o esquema de tokenización elegido.
LLM AI Tokens en Microsoft Learn.

Ahora, con este poder de fuego mejorando las herramientas para escanear noticias, datos, análisis de sentimiento y aplicardo en el sentido general de las preguntas que se pueden generar con lenguaje natural… le abre a Bloomberg un mercado gigante con casos de uso que no termino de imaginar.

Y esto es un gran paso para entender el peso de estos modelos en dominios de conocimiento específico. Qué mejor que finanzas para verlos claramente donde los resultados son blanco o negro, positivo o negativo.