Noticias de AI

¿Hay una burbuja de la Inteligencia Artificial? No.

Estamos en un momento interesante de la Inteligencia Artificial, todos los días hay titulares que dicen “La burbuja de la IA está llegando a un punto de inflexión” o "La Revolución de la Inteligencia Artificial pierde fuerza" y muestran críticas interesantes, pero dejan de lado noticias clave como el desarme de Character.AI o Inflection.AI o, aún más interesantes como el momento de NVIDIA en la bolsa.

“Now you’re looking for the secret, but you won’t find it, because of course you’re not really looking. You don’t really want to know. You want to be fooled.”
― Christopher Priest, The Prestige

Creo, honestamente, que hay una conjunción de 3 temas: (a) Falta de conocimiento real sobre IA al punto que no separan entre LLMs/GenAI e Inteligencia artificial como campo; (b) Un pico de expectativas sobredimensionadas especialmente por varios inversores y (c) Una necesidad de maravillarse sin preguntar realmente que hay atrás de todo esto para luego descartarlo y pasar al siguiente "fad".

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Inversión en AI: de casos de uso a ROI

¿Estamos realmente viendo el impacto de AI que tanto se promete? Comienzan a aparecer indicios de que la gente está cansada de leer cosas genéricas sobre casos de uso de AI, o quizás sólo yo estoy cansado de leer templates que no muestran diferenciación con datos o impacto concreto:

“Leveraging non-specialized Large Language Models (LLMs) to streamline general information discovery, gathering, and organization workflows that would have taken a lot more time to complete without it.”

Bloomberg GPT o Inteligencia artificial en la terminal de bloomberg

Creo que podriamos mejorar mucho el entendimiento de la promesa de la inteligencia artificial generativa; el ritmo de inversión que estamos viendo necesita ejemplos concretos y directos como el siguiente:

“Alaska Airlines ha estado utilizando inteligencia artificial desde 2021 para ayudar a optimizar las rutas de vuelo por eficiencia. El sistema... analiza el clima, cierres de espacio aéreo y planes de vuelo de la FAA dos horas antes de cada vuelo para sugerir las mejores rutas. La AI procesa volúmenes de datos que sobrepasarían las capacidades humanas y, en menos de dos años, contribuyó a reducir los tiempos de vuelo en el 25% de los vuelos de Alaska, ahorrando un total de 41,000 minutos y aproximadamente medio billón de galones de combustible.

AI in Airlines at NYC by Julie Weed
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Elon Musk vs OpenAI

Hace unos días Elon Musk demandó a OpenAI para que rompan sus alianzas comerciales. Hoy OpenAI respondió con datos mostrando que Elon Musk los demanda porque "logramos avanzar en la misión de OpenAI sin su ayuda". Honestamente no iba a hablar de la demanda de Musk porque es la continuación de su lobby personal por destruirla.

No sólo la "demanda" no tiene sentido porque no había un contrato sino que es un diatriba sobre cómo se aprovecharon de él, pero esto es simplemente una pelea de egos porque Musk no acepta que no se la regalaron.

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Open AI Sora crear videos con Inteligencia Artificial y prompts

Prompt: Photorealistic closeup video of two pirate ships battling each other as they sail inside a cup of coffee.

Este video fue creado por Open AI usando Sora, su último modelo, que puede crear videos usando prompts de texto pero, también, crear videos usando videos como base para crear variaciones en estilo, cinematografía y cualquier otra variable que puedas elegir o crear simplemente describiendo el cambio que querés.

We explore large-scale training of generative models on video data. Specifically, we train text-conditional diffusion models jointly on videos and images of variable durations, resolutions and aspect ratios. We leverage a transformer architecture that operates on spacetime patches of video and image latent codes. Our largest model, Sora, is capable of generating a minute of high fidelity video. Our results suggest that scaling video generation models is a promising path towards building general purpose simulators of the physical world.

Research: Video generation models as world simulators
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Generative AI Wars

Llegó el momento donde para "defender sus obras" algunos investigadores de la Universidad de Chicago desarrollaron Nightshade una herramienta ofensiva que aunque busca "para combatir el uso no autorizado de imágenes en el entrenamiento de modelos generativos" lo que hace es "envenenar" imagenes para destruir los modelos entrenados con ellas. Nightshade es el modo ofensivo de Glaze que era realmente defensivo.

Here is the image depicting the dramatic and intense war between two factions of generative AI models. One side represents advanced AI models working on self-improvement, and the other shows rogue AIs attempting to disrupt their processes. The scene captures the essence of a digital battlefield.

Para entender cómo funciona Nightshade, es importante comprender el concepto de envenenamiento de modelos. En el ámbito de machine learning, los modelos aprenden y evolucionan basados en los datos que reciben. Si estos datos están comprometidos o alterados de una manera específica, pueden llevar a que el modelo desarrolle comportamientos inesperados o patrones indeseables. Nightshade aprovecha esta vulnerabilidad transformando cualquier imagen estándar en una muestra de datos "envenenada". Estas imágenes alteradas, cuando se usan en el entrenamiento de modelos generativos, hacen que los modelos aprendan patrones y comportamientos incorrectos.

Nightshade is computed as a multi-objective optimization that minimizes visible changes to the original image. While human eyes see a shaded image that is largely unchanged from the original, the AI model sees a dramatically different composition in the image.

What Is Nightshade?
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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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San Francisco está muerto, larga vida a San Francisco

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

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

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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,

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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.

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¿Los fondos de inversion dudan del valor de AI?

Me gustaría resaltar dos detalles de la nota del Financial Times sobre cómo los fondos de inversión están siendo cautos con las inversiones en el mercado de Inteligencia Artificial:

AI’s potential has drawn in the likes of Sarah Guo who, a year ago, led investment into the crypto sector for venture capital firm Greylock, having also been an angel investor into cryptocurrency exchange FTX. FTX has since collapsed into bankruptcy, but Guo has raised more than $100mn to invest into artificial intelligence with her new fund Conviction.

Link

Cuando uno maneja fondos o alocaciones de cientos de millones veo increiblemente dificil saltar de un mercado que necesita tanto domain knowledge, como cripto/web3, saltar a manejar cientos de millones en algo como inteligencia artificial donde se necesita mucho conocimiento para separar paja del trigo.

Aunque ambos mercados comparten el hype del conocimiento superficial:

One investor said that, because of the huge amount of capital and computing resources required, recent leaps in generative AI were comparable to landing on the moon: a massively impressive technical achievement, only replicable by those with nation-state level wealth.

Link

Cuando una tecnología arranca masivamente (no entremos en detalles de investigación y papers) es obvio que es un momento donde no hay economías de escala y que los modelos de negocio no son claros; encontrar donde existen esos modelos de negocio y donde esas economías de escala pueden aparecer es lo que distingue a los grandes inversores de los mediocres.

Cuando la duda sobre las inversiones en inteligencia artificial se den por las valuaciones es que no se termina de entender como es el stack de esta tecnología y cómo se dividen: plataformas, modelos y aplicaciones.

Es bastante simple de entender: plataformas cloud para AI son las 3 tradicionales con la entrada de startups como Coreweave, los modelos de IA son abiertos como Stable Diffusion o cerrados como GPT-3 y pueden correr en hubs como Hugging Face para finalmente ver aplicaciones de IA como Github Copilot o Midjourney que es el "front end" :)

En definitiva: hay muchos fondos que apuestan a AI y eso es porque tienen conocimiento como para entender el mercado y encima están completamente alejados del miedo que el Financial Times parece estar viendo en el mercado.

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De patrones a significado en el lenguaje humano: como la AI se nutre de la diversidad

Si les interesa entender como la Inteligencia Artificial puede nutrirse de la diversidad les dejo este link más que interesante en SCMP donde se muestra como usar la logica del idioma chino junto a la del inglés le dió a Baidu la ventaja para destronar por un tiempo a Google y Microsoft en la tabla GLUE que es el benchmark "Entendimiento de Lenguaje Natural" en AI... y este párrafo es clave:

En inglés, la palabra sirve como unidad semántica, lo que significa que una palabra sacada completamente de contexto aún contiene significado. No se puede decir lo mismo de los caracteres en chino. Si bien ciertos caracteres tienen un significado inherente, como fuego (火, huŏ), agua (水, shuĭ) o madera (木, mù), la mayoría no lo hacen hasta que se unen con otros. El carácter 灵 (líng), por ejemplo, puede significar inteligente (机灵, jīlíng) o alma (灵魂, línghún), dependiendo de su coincidencia. Y los caracteres en un nombre propio como Boston (波士顿, bōshìdùn) o los EE. UU. (美国, měiguó) no significan lo mismo una vez separados.

Technology Review

En el post oficial de Baidu hay más datos pero lo interesante es ver como lograron pegar un salto gigante en evaluación gracias a unir la lógica de su lenguage (Chino) con la de los modelos previos (Inglés) incluyendo al del lider anterior en la tabla... BERT (desarrollado por Google en Inglés)

Y a mi me fascina porque esto es un gran ejemplo de diversidad; antes de BERT el análisis de lenguaje era unidireccional: esto es podia anticipar que palabra seguía a una o cual venia antes de otra... ¿Donde se ve claro? en el autocorrector de los teléfonos donde sugieren la palabra que sigue o en Word sugiriendo cambios para una palabra anterior a la que tipeaste y que cambia el sentido.

Cuando llega BERT, el sistema de Google, se empieza a analizar al mismo tiempo lo que viene antes y despues de una palabra para darle contexto al texto... y lo aprende usando una técnica que se llama "masking" esto es borrando el 15% de las palabras de un texto y luego tratando de predecir las que no están. Si, asi se entrena un algoritmo, prueba y error.

Cuando Baidu lanza ERNIE lo que hace es tomar la logica del chino y en vez de borrar UN caracter o UNA palabra empieza a borrar bloques de palabras para entender el contexto de bloques de palabras y asi generar algo que antes no se podía hacer que buscar significado en vez de patrones de uso y eso es clave en nuestra comunicación!

¿Que le sigue a esto? conocimiento persistente y progresiones lógicas. Esto en términos simples, entender que signigica el "eso" o "como decía antes" y asociarlo al significado para lograr entendimiento comunicacional real.

Que grandes momentos estamos viviendo... les dejo el link al paper en ARVIX para que se diviertan un poco leyendo el modelo

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Gradient Ventures, CVC ultra-vertical

Me parece más que interesante lo que anunció Google con Gradient Ventures, un fondo de inversion verticalizado en AI con acceso a los ingenieros de Alphabet y la tesis de inversión de un fondo de inversion corporativo tradicional.

Su idea por ahora es invertir (aunque no sea liderando rondas) en productos basados en AI incluyendo cosas como entrenar datasets hasta encontrar empresas usando sus productos más nuevos; y tiene toda la lógica que están teniendo en sus inversiones, de hecho el fondo se hizo público hace un par de meses porque al invertir en Algorithmia se hizo público un formulario pero recién hoy con toda la estructura armada se hace público.

No es mala la idea y Google, siendo otra de las corporaciones que parecen entender a los startups pero no, empieza a tener una estrategia mucho más inteligente para desarrollo corporativo [Corporate Development VPs driven :P].

Siendo honesto, esta es una de las patas que debería tener cualquier corporación que quiera meterse en el mundo del CVC y no es común.

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"Tu margen es mi oportunidad" Jeff Bezos y su carrera de armas


"This focus on free cash flow isn’t new for Amazon.com. We made it clear in our 1997 letter to shareholders—our first as a public company—that when “forced to choose between optimizing GAAP accounting and maximizing the present value of future cash flows, we’ll take the cash flows”

Jeff Bezos, 2004 Annual Results

Esta frase y este foco convirtió a Amazon en el estándar de facto para comparar precios online... nadie que compre online deja de revisar al menos el precio del producto en Amazon aún sin saber que, dinámicamente, este precio es capaz de cambiar 20 veces en un sólo día y tener una variación superior al 10%

Ups, sorpresa, el margen de la competencia es su oportunidad pero eso no significa que sea el precio más barato existente; de hecho si uno toma en cuenta variables como el costo de la suscripción a Prime, el costo de envíos y otras cosas quizás... descubra que Amazon no es el más barato producto por producto.

De hecho la competencia entre retailers por conocer los precios de la competencia y modificar los precios propios está tan automatizada y algoritmizada que Amazon pidió una patente para un sistema de encriptación de precios para que sólo puedan ser vistos por humanos y no por bots...

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Google AI Experiments initiative y Quick Draw

Definitivamente Google quiere que sepas que están haciendo cosas con Inteligencia Artificial, y Google Ai Experiments es una forma bastante amigable de ver algunas de esas cosas, creo que Quick Draw es increíblemente interesante.. y adictivo porque te ayuda a ver pequeñas aplicaciones de la AI y sobre todo los ayudas a mejorar sus algoritmos y asi los ayudas a mejorar esa misma inteligencia ;)

Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

La consigna es simple: "dibuja un objeto específico en menos de 20 segundos y veamos si una red neuronal puede adivinarlo" y entre que recibís la consigna y dibujás empezás a escuchar que es lo que está adivinando esa "inteligencia artificial" con sus patrones.Leer completa

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Coches autónomos y los miedos infundados 

Es interesante este gráfico de Statista sobre los miedos que la gente tiene a los automóviles autónomos... mi único miedo es el último en la lista porque vimos el paso de pruebas de concepto a hacks reales.

El resto de los miedos, interesantemente, son culturales generados por el paso de un "momento de control" a un momento de "pérdida de control a manos de un algoritmo" cosa que pasa desde hace tiempo en aviones o en equipos médicos.

Me pregunto si mi hijo, hoy con 9 años, tendrá alguna de las preocupaciones descriptas en el gráfico y me pregunto si alguna, de todas las empresas hoy en la batalla por poner autos en la calle, va a ser la que logre esa confianza o será algún startup que no conocemos.

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Facebook despide a los humanos de "Trending News". No. Los algoritmos no son neutrales.

Hace un tiempo el partido republicano, ese que lleva a Trump como candidato, se quejó porque "trending news in Facebook are not neutral" y ahí el pánico apareció en Facebook porque no se animaron a pelearse con los seguidores de Trump. El resto es una sucesión de malas decisiones por parte de Facebook.

  • investigar si las denuncias eran verdaderas, dando de esta forma validez a una queja ridícula fomentada por la campaña de un megalomaníaco... cuando el resultado independiente salió verificando que no había parcialidad nadie leyó esa noticia.
  • despedir al equipo de humanos que curaban las noticias, dando a entender que había injerencia humana en el algoritmo... cuando quisieron explicar que solo revisaban que no aparezcan noticias falsas o títulos tontos nadie leyó esa noticia.

Esto le dio validez a las denuncias de que había parcialidad en la publicación de noticias, cuando la realidad es que siempre va a haber parcialidad aunque no sea explícita porque los algoritmos no son neutrales porque el humano que los escribe no es neutral y tiene cargas implícitas desde el lenguaje hasta en variables que son cargadas y que luego pueden ser "suavizadas". pero que si encima confían en humanos entrenando algoritmos de AI volvemos a cero y estamos poniendo a un algoritmo de machine-learning en manos de humanos para su entrenamiento... con la carga implícita de parcialidad en su propia personalidad.Leer completa

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Error humano y autos con inteligencia artificial

Leo en Scientific American: What NASA Could Teach Tesla about Autopilot’s Limits algo interesante y que apoya mi punto de vista sobre los autos con AI, se es autónomo o no pero el punto medio es el sweet-spot del error humano y mientras haya marcas que quieran hacernos creer que existe el piloto automático perfecto los accidentes van a seguir sucediendo... y la lógica es simple.

La foto que ilustra este articulo muestra todo lo que está mal con nuestra capacidad de atención y reacción, la versión corta de todo esto es: "Imaginen el tiempo que le lleva al salame de la foto en esa posición pisar el freno o girar el volante en un evento inesperado", la versión larga se las recomiendo en estos paper de Stephen Casner de 1994 o el de 2014 para entender como somos incapaces de retener atención cuando esta no nos es requerida.Leer completa

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Otto otra visión de camiones autónomos

Hace unos días escribí sobre el hito que, para la conducción autónoma, fue que un pelotón de camiones autónomos haya cruzado Europa y hoy la noticia es el lanzamiento de Otto una iniciativa para camiones autónomos pero que tiene tres ingredientes completamente distintivos: está pensado sólo para autopistas, no está pensado para tropas de camiones y tiene un sistema instalable de auto-manejo lo cual es un paradigma completamente diferente del que se maneja hasta ahora y me resulta interesante.

Por un lado la idea es optimizar el uso de las autopistas en USA que son apenas el 5% de las millas recorridas pero causan casi el 10% de accidentes y generan el 28% de las emisiones contaminantes, mientras mueven el 70% de la logística comercial de todo Estados Unidos... son números realmente buenos para pensar en optimizaciones.Leer completa

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Viv y los nuevos asistentes personales

Ayer en TechCrunch Disrupt, el co-fundador de Siri,Dag Kittlaus presentó Viv, un asistente personal basado en Inteligencia Artificial que muestra bastante bien el porque Siri fue una primer generación y como el modo de interacción puede cambiar radicalmente; no sólo en cuanto a tipear texto versus hablar sino al hecho de no pensar siquiera en las búsquedas como tales ni en los proveedores de información como tales... VIV, conceptualmente, me hace acordar a Samantha de HER [1]

Si miran el video para ver la inteacción pueden arrancar directo en el minuto 3:40 y van a ver lo que denominan "conversational commerce" donde en lneguaje natural puede decir algo como "conseguime un lindo cuarto en Palm Springs para el fin de semana del dia del trabajador" y automáticamente traducirlo en una serie de ofertas de Hotels.com para ese fin de semana puente, en Palm Springs y con algo de entrenamiento, basado en tus historial/gustos... eso es un asistente y no un estúpido limitado Siri que sirve para mostrarme el tiempo en Madrid.

La idea de a) Un asistente, B) Personalizado, C) Multidispositivo, D) Abierto a desarrolladores... puede dejar a Google relegado, puede dejar a las apps relegadas y en vez de pensar en las 7 apps que tengo para tomar taxis, Uber o Lyft.. solo pido un auto y me llega sin siquiera pensar en quien es mi proveedor.

Grubhub chief executive Matt Maloney said he rushed to sign up with Viv two years ago, impressed with the idea of allowing consumers to perform different activities without having to toggle between services. “No one has been able to say, ‘I want the movie ticket, and the bottle of wine, and some flowers on the side’ — all in one breath,” he said.

El cambio en serio puede ser radical en la estructura actual de uso de internet y móviles en nuestra cabeza; y si VIV se convierte en una "app" o una plataforma multidispositivo la pelea de Microsoft Cortana, Apple Siri, Google Now y Amazon Alexa puede quedar en el olvido...o convertir a VIV en una adquisición billonaria.

Nota: [1] dije conceptualmente, no sean literales por favor :)

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