{"id":850784,"date":"2023-10-22T07:36:20","date_gmt":"2023-10-22T07:36:20","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/esta-semana-en-ia-podemos-confiar-en-que-deepmind-sea-etico\/"},"modified":"2023-10-22T07:36:44","modified_gmt":"2023-10-22T07:36:44","slug":"esta-semana-en-ia-podemos-confiar-en-que-deepmind-sea-etico","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/esta-semana-en-ia-podemos-confiar-en-que-deepmind-sea-etico\/","title":{"rendered":"Esta semana en IA: \u00bfPodemos confiar en que DeepMind sea \u00e9tico?"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div>\n<p id=\"speakable-summary\">Mantenerse al d\u00eda con una industria que evoluciona tan r\u00e1pidamente como la IA es una tarea dif\u00edcil.  Entonces, hasta que una IA pueda hacerlo por usted, aqu\u00ed hay un resumen \u00fatil de historias recientes en el mundo del aprendizaje autom\u00e1tico, junto con investigaciones y experimentos notables que no cubrimos por s\u00ed solos.<\/p>\n<p id=\"speakable-summary\">Esta semana en IA, DeepMind, el laboratorio de investigaci\u00f3n y desarrollo de IA propiedad de Google, public\u00f3 un documento que propone un marco para evaluar los riesgos sociales y \u00e9ticos de los sistemas de IA.<\/p>\n<p>El momento en que se public\u00f3 el documento, que exige distintos niveles de participaci\u00f3n de los desarrolladores de IA, de aplicaciones y de \u201cpartes interesadas p\u00fablicas en general\u201d en la evaluaci\u00f3n y auditor\u00eda de la IA, no es accidental.<\/p>\n<p>La pr\u00f3xima semana se celebrar\u00e1 la Cumbre de Seguridad de la IA, un evento patrocinado por el gobierno del Reino Unido que reunir\u00e1 a gobiernos internacionales, empresas l\u00edderes en IA, grupos de la sociedad civil y expertos en investigaci\u00f3n para centrarse en la mejor manera de gestionar los riesgos de los avances m\u00e1s recientes en IA. incluida la IA generativa (por ejemplo, ChatGPT, difusi\u00f3n estable, etc.).  All\u00ed, el Reino Unido planea introducir un grupo asesor global sobre IA inspirado en el Panel Intergubernamental sobre Cambio Clim\u00e1tico de la ONU, compuesto por un elenco rotativo de acad\u00e9micos que escribir\u00e1n informes peri\u00f3dicos sobre desarrollos de vanguardia en IA y sus peligros asociados.<\/p>\n<p>DeepMind est\u00e1 expresando su perspectiva, de manera muy visible, antes de las conversaciones pol\u00edticas sobre el terreno en la cumbre de dos d\u00edas.  Y, para dar cr\u00e9dito a quien corresponde, el laboratorio de investigaci\u00f3n hace algunos puntos razonables (aunque obvios), como pedir enfoques para examinar los sistemas de IA en el \u00abpunto de interacci\u00f3n humana\u00bb y las formas en que estos sistemas podr\u00edan usarse y incrustado en la sociedad.<\/p>\n<div id=\"attachment_2618213\" style=\"width: 1034px\" class=\"wp-caption aligncenter\">\n<p id=\"caption-attachment-2618213\" class=\"wp-caption-text\">Gr\u00e1fico que muestra qu\u00e9 personas ser\u00edan mejores para evaluar qu\u00e9 aspectos de la IA.<\/p>\n<\/div>\n<p>Pero al sopesar las propuestas de DeepMind, resulta informativo observar la puntuaci\u00f3n de la empresa matriz del laboratorio, Google, en un estudio reciente publicado por investigadores de Stanford que clasifica diez modelos principales de IA seg\u00fan su apertura.<\/p>\n<p>Calificado seg\u00fan 100 criterios, incluido si su fabricante revel\u00f3 las fuentes de sus datos de entrenamiento, informaci\u00f3n sobre el hardware que utiliz\u00f3, el trabajo involucrado en el entrenamiento y otros detalles, PaLM 2, uno de los modelos insignia de inteligencia artificial de an\u00e1lisis de texto de Google, obtiene un miserable 40. %.<\/p>\n<p>Ahora bien, DeepMind no desarroll\u00f3 PaLM 2, al menos no directamente.  Pero hist\u00f3ricamente el laboratorio no ha sido consistentemente transparente sobre sus propios modelos, y el hecho de que su empresa matriz no cumpla con las medidas clave de transparencia sugiere que no hay mucha presi\u00f3n de arriba hacia abajo para que DeepMind lo haga mejor.<\/p>\n<p>Por otro lado, adem\u00e1s de sus reflexiones p\u00fablicas sobre pol\u00edticas, DeepMind parece estar tomando medidas para cambiar la percepci\u00f3n de que guarda silencio sobre las arquitecturas y el funcionamiento interno de sus modelos.  El laboratorio, junto con OpenAI y Anthropic, se comprometi\u00f3 hace varios meses a proporcionar al gobierno del Reino Unido \u201cacceso temprano o prioritario\u201d a sus modelos de IA para respaldar la investigaci\u00f3n sobre evaluaci\u00f3n y seguridad.<\/p>\n<p>La pregunta es: \u00bfes esto meramente performativo?  Despu\u00e9s de todo, nadie acusar\u00eda a DeepMind de filantrop\u00eda: el laboratorio obtiene cientos de millones de d\u00f3lares en ingresos cada a\u00f1o, principalmente al otorgar licencias de su trabajo internamente a los equipos de Google.<\/p>\n<p>Quiz\u00e1s la pr\u00f3xima gran prueba \u00e9tica del laboratorio sea Gemini, su pr\u00f3ximo chatbot de IA, que el CEO de DeepMind, Demis Hassabis, ha prometido repetidamente que rivalizar\u00e1 con el ChatGPT de OpenAI en sus capacidades.  Si DeepMind desea ser tomado en serio en el frente \u00e9tico de la IA, tendr\u00e1 que detallar completa y minuciosamente las debilidades y limitaciones de Gemini, no solo sus fortalezas.  Sin duda estaremos observando de cerca para ver c\u00f3mo se desarrollan las cosas en los pr\u00f3ximos meses.<\/p>\n<p>Aqu\u00ed hay algunas otras historias destacadas de IA de los \u00faltimos d\u00edas:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Un estudio de Microsoft encuentra fallas en GPT-4:<\/strong> Un nuevo art\u00edculo cient\u00edfico afiliado a Microsoft analiz\u00f3 la \u201cconfiabilidad\u201d (y la toxicidad) de los modelos de lenguajes grandes (LLM), incluido el GPT-4 de OpenAI.  Los coautores descubrieron que a una versi\u00f3n anterior de GPT-4 se le puede pedir m\u00e1s f\u00e1cilmente que a otros LLM que emitan textos t\u00f3xicos y sesgados.  \u00a1Ay!<\/li>\n<li><strong>ChatGPT obtiene b\u00fasqueda web y DALL-E 3<\/strong>: Hablando de OpenAI, la compa\u00f1\u00eda lanz\u00f3 formalmente<span style=\"font-size: 1rem; letter-spacing: -0.1px;\"> su funci\u00f3n de navegaci\u00f3n por Internet para ChatGPT, algunos <\/span><a style=\"background-color: #ffffff; font-size: 1rem; letter-spacing: -0.1px;\" href=\"https:\/\/twitter.com\/OpenAI\/status\/1707077710047216095\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tres semanas despu\u00e9s de reintroducir la funci\u00f3n<\/a><span style=\"font-size: 1rem; letter-spacing: -0.1px;\"><span style=\"font-size: 1rem; letter-spacing: -0.1px;\">  en beta despu\u00e9s de varios meses de pausa. <\/span><\/span>En noticias relacionadas, OpenAI tambi\u00e9n hizo la transici\u00f3n de DALL-E 3 a beta, un mes despu\u00e9s de presentar la \u00faltima encarnaci\u00f3n del generador de texto a imagen.<span style=\"font-size: 1rem; letter-spacing: -0.1px;\">.<\/span><\/li>\n<li><strong>Retadores del GPT-4V:<\/strong> OpenAI est\u00e1 listo para lanzar pronto GPT-4V, una variante de GPT-4 que entiende tanto im\u00e1genes como texto.  Pero dos alternativas de c\u00f3digo abierto se le adelantaron: LLaVA-1.5 y Fuyu-8B, un modelo de la startup bien financiada Adept.  Ninguno es tan capaz como GPT-4V, pero ambos se acercan y, lo que es m\u00e1s importante, son de uso gratuito.<\/li>\n<li id=\"speakable-summary\"><strong>\u00bfPuede la IA jugar Pok\u00e9mon?<\/strong>: Durante los \u00faltimos a\u00f1os, el ingeniero de software Peter Whidden, con sede en Seattle, ha estado entrenando un algoritmo de aprendizaje por refuerzo para navegar en el primer juego cl\u00e1sico de la serie Pok\u00e9mon.  Actualmente, solo llega a Cerulean City, pero Whidden conf\u00eda en que seguir\u00e1 mejorando.<\/li>\n<li><strong>Tutor de idiomas impulsado por IA:<\/strong> Google est\u00e1 apuntando a Duolingo con una nueva funci\u00f3n de B\u00fasqueda de Google dise\u00f1ada para ayudar a las personas a practicar (y mejorar) sus habilidades para hablar ingl\u00e9s.  La nueva funci\u00f3n, que se implementar\u00e1 en los pr\u00f3ximos d\u00edas en dispositivos Android en pa\u00edses seleccionados, proporcionar\u00e1 pr\u00e1ctica oral interactiva para estudiantes de idiomas que traduzcan hacia o desde el ingl\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>Amazon lanza m\u00e1s robots de almac\u00e9n:<\/strong> En un evento esta semana, Amazon anunci\u00f3 que comenzar\u00e1 a probar en sus instalaciones el robot b\u00edpedo de Agility, Digit.  Sin embargo, leyendo entre l\u00edneas, no hay garant\u00eda de que Amazon realmente comience a implementar Digit en sus instalaciones de almac\u00e9n, que actualmente utilizan m\u00e1s de 750.000 sistemas rob\u00f3ticos, escribe Brian.<\/li>\n<li><strong>Simuladores sobre simuladores:<\/strong> La misma semana que Nvidia hizo una demostraci\u00f3n de c\u00f3mo aplicar un LLM para ayudar a escribir c\u00f3digo de aprendizaje por refuerzo para guiar a un robot ingenuo impulsado por IA a realizar mejor una tarea, Meta lanz\u00f3 Habitat 3.0.  La \u00faltima versi\u00f3n del conjunto de datos de Meta para entrenar agentes de IA en entornos interiores realistas.  Habitat 3.0 a\u00f1ade la posibilidad de que avatares humanos compartan el espacio en realidad virtual.<\/li>\n<li><strong>Los titanes tecnol\u00f3gicos de China invierten en su rival OpenAI:<\/strong> Zhipu AI, una startup con sede en China que desarrolla modelos de IA para rivalizar con los de OpenAI y otros en el espacio de la IA generativa, anunci\u00f3 esta semana que ha recaudado 2.500 millones de yuanes (340 millones de d\u00f3lares) en financiaci\u00f3n total hasta la fecha este a\u00f1o.  El anuncio se produce en un momento en que aumentan las tensiones geopol\u00edticas entre Estados Unidos y China, y no muestran signos de disminuir.<\/li>\n<li><strong>Estados Unidos corta el suministro de chips de IA de China: <\/strong>En cuanto al tema de las tensiones geopol\u00edticas, la administraci\u00f3n Biden anunci\u00f3 esta semana una serie de medidas para frenar las ambiciones militares de Beijing, incluida una mayor restricci\u00f3n a los env\u00edos de chips de inteligencia artificial de Nvidia a China.  A800 y H800, los dos chips de inteligencia artificial que Nvidia dise\u00f1\u00f3 espec\u00edficamente para continuar envi\u00e1ndose a China, se ver\u00e1n afectados por la nueva ronda de nuevas reglas.<\/li>\n<li><strong>Las repeticiones de canciones pop realizadas por IA se vuelven virales: <\/strong>Amanda cubre una tendencia curiosa: cuentas de TikTok que usan inteligencia artificial para hacer que personajes como Homer Simpson canten canciones de rock de los a\u00f1os 90 y 2000 como \u201cSmells Like Teen Spirit\u201d.  Son divertidos y tontos en la superficie, pero hay un trasfondo oscuro en toda la pr\u00e1ctica, escribe Amanda.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>M\u00e1s aprendizajes autom\u00e1ticos<\/h2>\n<p>Los modelos de aprendizaje autom\u00e1tico conducen constantemente a avances en las ciencias biol\u00f3gicas.  AlphaFold y RoseTTAFold fueron ejemplos de c\u00f3mo un problema persistente (el plegamiento de prote\u00ednas) podr\u00eda, de hecho, trivializarse con el modelo de IA adecuado.  Ahora David Baker (creador de este \u00faltimo modelo) y sus compa\u00f1eros de laboratorio han ampliado el proceso de predicci\u00f3n para incluir algo m\u00e1s que la estructura de las cadenas de amino\u00e1cidos relevantes.  Despu\u00e9s de todo, las prote\u00ednas existen en una sopa de otras mol\u00e9culas y \u00e1tomos, y predecir c\u00f3mo interactuar\u00e1n con compuestos o elementos perdidos en el cuerpo es esencial para comprender su forma y actividad reales.  RoseTTAFold All-Atom es un gran paso adelante en la simulaci\u00f3n de sistemas biol\u00f3gicos.<\/p>\n<div id=\"attachment_2618203\" style=\"width: 910px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" aria-describedby=\"caption-attachment-2618203\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-2618203\" src=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"600\" srcset=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg 900w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg?resize=150,100 150w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg?resize=300,200 300w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg?resize=768,512 768w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg?resize=680,453 680w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/smartem-mit-harvard.jpg?resize=50,33 50w\" sizes=\"(max-width: 900px) 100vw, 900px\"\/><\/p>\n<p id=\"caption-attachment-2618203\" class=\"wp-caption-text\"><strong>Cr\u00e9ditos de imagen:<\/strong> MIT\/Universidad de Harvard<\/p>\n<\/div>\n<p>Tener una IA visual que mejore el trabajo de laboratorio o act\u00fae como herramienta de aprendizaje tambi\u00e9n es una gran oportunidad.  El proyecto SmartEM del MIT y Harvard coloc\u00f3 un sistema de visi\u00f3n por computadora y un sistema de control de ML dentro de un microscopio electr\u00f3nico de barrido, que juntos impulsan el dispositivo para examinar una muestra de manera inteligente.  Puede evitar \u00e1reas de baja importancia, centrarse en \u00e1reas interesantes o claras y tambi\u00e9n etiquetar inteligentemente la imagen resultante.<\/p>\n<p>El uso de IA y otras herramientas de alta tecnolog\u00eda con fines arqueol\u00f3gicos nunca pasa de moda (por as\u00ed decirlo) para m\u00ed.  Ya sea que se trate de un lidar que revela ciudades y carreteras mayas o que llena los vac\u00edos de textos griegos antiguos incompletos, siempre es interesante verlo.  Y esta reconstrucci\u00f3n de un pergamino que se cre\u00eda destruido en la erupci\u00f3n volc\u00e1nica que arras\u00f3 Pompeya es una de las m\u00e1s impresionantes hasta el momento.<\/p>\n<div id=\"attachment_2618166\" style=\"width: 777px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img loading=\"lazy\" aria-describedby=\"caption-attachment-2618166\" decoding=\"async\" class=\"size-full wp-image-2618166\" src=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp\" alt=\"\" width=\"767\" height=\"425\" srcset=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp 767w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp?resize=150,83 150w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp?resize=300,166 300w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp?resize=680,377 680w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/scroll-decode.webp?resize=50,28 50w\" sizes=\"(max-width: 767px) 100vw, 767px\"\/><\/p>\n<p id=\"caption-attachment-2618166\" class=\"wp-caption-text\">Tomograf\u00eda computarizada interpretada por ML de un papiro enrollado y quemado.  La palabra visible dice \u00abP\u00farpura\u00bb.<\/p>\n<\/div>\n<p>Luke Farritor, estudiante de inform\u00e1tica de la Universidad de Nebraska-Lincoln, entren\u00f3 un modelo de aprendizaje autom\u00e1tico para amplificar los patrones sutiles en los escaneos del papiro carbonizado y enrollado que son invisibles a simple vista.  El suyo fue uno de los muchos m\u00e9todos que se intentaron en un desaf\u00edo internacional para leer los pergaminos, y podr\u00eda perfeccionarse para realizar un valioso trabajo acad\u00e9mico.  Mucha m\u00e1s informaci\u00f3n en Nature aqu\u00ed.  \u00bfQu\u00e9 hab\u00eda en el pergamino, preguntas?  Hasta ahora, s\u00f3lo la palabra \u201cp\u00farpura\u201d, pero incluso eso hace que los papir\u00f3logos pierdan la cabeza.<\/p>\n<p>Otra victoria acad\u00e9mica de la IA est\u00e1 en este sistema para examinar y sugerir citas en Wikipedia.  Por supuesto, la IA no sabe qu\u00e9 es cierto o factual, pero puede recopilar a partir del contexto c\u00f3mo se ve un art\u00edculo y una cita de Wikipedia de alta calidad, y buscar alternativas en el sitio y la web.  Nadie est\u00e1 sugiriendo que dejemos que los robots ejecuten la famosa enciclopedia en l\u00ednea dirigida por el usuario, pero podr\u00eda ayudar a reforzar los art\u00edculos para los que faltan citas o los editores no est\u00e1n seguros.<\/p>\n<div id=\"attachment_2618165\" style=\"width: 1034px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-2618165\" decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-2618165\" src=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png\" alt=\"\" width=\"1024\" height=\"620\" srcset=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png 1547w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=150,91 150w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=300,182 300w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=768,465 768w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=680,411 680w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=1536,929 1536w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=1200,726 1200w, https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/llemma_output.png?resize=50,30 50w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\"\/><\/p>\n<p id=\"caption-attachment-2618165\" class=\"wp-caption-text\">Ejemplo de un problema matem\u00e1tico resuelto por Llemma.<\/p>\n<\/div>\n<p>Los modelos de lenguaje se pueden ajustar en muchos temas y, sorprendentemente, las matem\u00e1ticas superiores son uno de ellos.  Llemma es un nuevo modelo abierto entrenado en pruebas y art\u00edculos matem\u00e1ticos que puede resolver problemas bastante complejos.  No es el primero: Minerva de Google Research est\u00e1 trabajando en capacidades similares, pero su \u00e9xito en conjuntos de problemas similares y su eficiencia mejorada muestran que los modelos \u00ababiertos\u00bb (cualquiera que sea el t\u00e9rmino) son competitivos en este espacio.  No es deseable que ciertos tipos de IA est\u00e9n dominados por modelos privados, por lo que la replicaci\u00f3n abierta de sus capacidades es valiosa incluso si no abre nuevos caminos.<\/p>\n<p>Es preocupante que Meta est\u00e9 progresando en su propio trabajo acad\u00e9mico hacia la lectura de la mente, pero como ocurre con la mayor\u00eda de los estudios en esta \u00e1rea, la forma en que se presenta exagera el proceso.  En un art\u00edculo titulado \u201cDecodificaci\u00f3n cerebral: hacia la reconstrucci\u00f3n en tiempo real de la percepci\u00f3n visual\u201d, puede parecer un poco como si estuvieran leyendo la mente.<\/p>\n<div id=\"attachment_2618186\" style=\"width: 610px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><img aria-describedby=\"caption-attachment-2618186\" decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"size-full wp-image-2618186\" src=\"https:\/\/techcrunch.com\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/meta-decoded.gif\" alt=\"\" width=\"600\" height=\"349\"\/><\/p>\n<p id=\"caption-attachment-2618186\" class=\"wp-caption-text\">Im\u00e1genes mostradas a las personas (izquierda) y la IA generativa adivina lo que la persona est\u00e1 percibiendo (derecha).<\/p>\n<\/div>\n<p>Pero es un poco m\u00e1s indirecto que eso.  Al estudiar c\u00f3mo se ve un esc\u00e1ner cerebral de alta frecuencia cuando las personas miran im\u00e1genes de ciertas cosas, como caballos o aviones, los investigadores pueden realizar reconstrucciones casi en tiempo real de lo que creen que la persona est\u00e1 pensando o mirando. .  A\u00fan as\u00ed, parece probable que la IA generativa tenga un papel que desempe\u00f1ar aqu\u00ed en c\u00f3mo puede crear una expresi\u00f3n visual de algo, incluso si no corresponde directamente a los escaneos.<\/p>\n<p><em>Deber\u00eda<\/em> \u00bfUtilizaremos la IA para leer la mente de las personas, si es que alguna vez es posible?  Preg\u00fantele a DeepMind; consulte m\u00e1s arriba.<\/p>\n<p>Por \u00faltimo, un proyecto en LAION que por el momento es m\u00e1s aspiracional que concreto, pero igualmente loable.  El aprendizaje contrastivo multiling\u00fce para la adquisici\u00f3n de representaci\u00f3n de audio, o CLARA, tiene como objetivo brindar a los modelos ling\u00fc\u00edsticos una mejor comprensi\u00f3n de los matices del habla humana.  \u00bfSabes c\u00f3mo puedes detectar el sarcasmo o una mentira a partir de se\u00f1ales subverbales como el tono o la pronunciaci\u00f3n?  Las m\u00e1quinas son bastante malas en eso, lo cual es una mala noticia para cualquier interacci\u00f3n entre humanos y IA.  CLARA utiliza una biblioteca de audio y texto en varios idiomas para identificar algunos estados emocionales y otras se\u00f1ales no verbales de \u00abcomprensi\u00f3n del habla\u00bb.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<p><script async src=\"\/\/platform.twitter.com\/widgets.js\" charset=\"utf-8\"><\/script><script async src=\"\/\/www.tiktok.com\/embed.js\"><\/script><br \/>\n<br \/><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-48<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Mantenerse al d\u00eda con una industria que evoluciona tan r\u00e1pidamente como la IA es una tarea dif\u00edcil. 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