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Así mejora Microsoft la productividad con la inteligencia artificial

Microsoft

Hace poco, visitamos el Campus de Microsoft para conocer las nuevas actualizaciones de Azure y sus nuevas capacidades de inteligencia artificial, hechas para los desarrolladores y científicos de datos. Con estas nuevas capacidades, el alcance de las soluciones se vuelve más accesible para las empresas y los emprendedores.

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El aprendizaje automático, en el núcleo de todo

Ahora el servicio de Azure puede detectar imágenes, analizarlas, clasificarlas y explotarlas, según las necesidades de cualquier empresa. Un ejemplo claro es Minsur S.A., una empresa peruana de minería que aplica ‘Custom Vision’ con el fin de crear una práctica de minería sostenible al garantizar que el agua utilizada en el proceso de extracción de minerales se trate adecuadamente para su reutilización en la agricultura y el ganado. Esto se logra mediante la detección de niveles de espuma de tratamiento.

Utilizaron una combinación de analítica de video de ‘Custom Vision’ y Azure para reemplazar un proceso altamente manual e ineficiente con el objetivo de que los empleados puedan enfocarse en proyectos más estratégicos dentro de la operación.

Otra de las nuevas aplicaciones de la inteligencia artificial es la detección de anomalías, siendo esta característica un tipo de predicción de que hay algo que está fuera de lo normal. Un ejemplo claro es el fraude de tarjeta de crédito, una práctica común en la sociedad de hoy.

Hoy en día, más de 200 equipos en Azure y otros productos principales de Microsoft confían en ‘Anomaly Detector’ para aumentar la confiabilidad de sus sistemas al detectar irregularidades en tiempo real y acelerar la solución de problemas. Los desarrolladores pueden integrar fácilmente las capacidades de detección de anomalías en sus aplicaciones para garantizar una alta precisión de los datos y atender automáticamente los incidentes tan pronto como ocurren.

Los escenarios de casos de usos comunes incluyen la identificación de incidentes comerciales y errores de texto, la supervisión del tráfico de dispositivos del Internet de las Cosas, la detección de fraudes, la respuesta a los cambios en los mercados y más.

Si eres un usuario de Microsoft, sabrás que la empresa de Redmond está utilizando la inteligencia artificial en todos sus productos y sus plataformas. Lo anterior es solo un ejemplo de cosas que no son muy visibles para nosotros, pero de alguna manera mejoran nuestras vidas y nuestro entorno todos los días.

Juan García
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan García en un periodista condecorado por The Associated Press por sus contribuciones en The Dallas Morning News. Inició…
La inteligencia artificial gasta tanta electricidad que las big tech quieren reactores nucleares propios
Un centro de datos

El desarrollo y uso de plataformas de inteligencia artificial tiene un problema mayúsculo: utilizan una cantidad enorme de energía eléctrica, y los pronósticos dicen que en el futuro su consumo será aún mayor. La firma de análisis Statista indica que en 2022 el consumo de energía eléctrica de los centros de datos usados en aplicaciones de inteligencia artificial fue de 460 teravatios hora, y prevé que en 2026 esa cifra oscile entre los 620 y los 1,050 teravatios hora. Como referencia, el consumo de energía eléctrica de Estados Unidos en 2022 fue de 4,082 teravatios hora; es decir, para 2026 los centros de datos con los que funcionan plataformas como ChatGPT o Copilot podrían requerir una cuarta parte de la electricidad que consumió un país de primer mundo como Estados Unidos. Es un problema enorme para el que compañías como Microsoft  tienen soluciones tan extremas como empezar a construir pequeñas centrales nucleares.

Por ejemplo, Bill Gates es uno de los principales inversionistas de Helion, una startup que busca generar energía eléctrica mediante fusión nuclear. La empresa busca generar energía eléctrica usando un combustible conocido como Helio-3, una molécula escasa en la Tierra, pero abundante en la Luna. “Sé que puede hacer electricidad, la verdadera preugnta es si podemos canalizar esa energía en forma de electricidad a un costo bajo”, explica su CEO David Kirtley a The Washington Post.

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Mistral AI: así es la inteligencia artificial que busca desplazar a ChatGPT
El logotipo de Mistral AI.

Es poco probable que en tu día a día no oigas hablar sobre inteligencia artificial y ChatGPT, una plataforma con la que puedes crear textos listos para publicarse en internet o mejorar una página web. Sin embargo, que ChatGPT sea la inteligencia artificial por antonomasia no significa que no existan otras plataformas, y una de ellas es Mistral AI.

Mistral AI es una startup francesa y es la responsable de Mistral Large, un modelo de lenguaje que presume ofrecer mejores resultados que Claude 2, Gemini Pro, de Google y LLaMA, de Meta. Claro, esas son las mediciones ofrecidas por Mistral AI, sin embargo, si eres un entusiasta de los modelos de lenguaje de inteligencia artificial, no pierdes nada con probar algunas de las opciones de código abierto de Mistral AI: Mistral 7B, que acepta prompts en inglés y en código, y Mistral 8x7B, compatible con prompts en inglés, francés, italiano, alemán, español y en código.

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¿Usaste Microsoft Encarta? Así era amigos de la generación Z
Una imagen de la enciclopedia Microsoft Encarta

Había que ser astuto y privilegiado para llegar a la escuela en 1996 y dejar sobre el escritorio una tarea de geografía impresa desde la enciclopedia Microsoft Encarta. Era la época previa al internet de masas, de modo que solo otro astuto y privilegiado alumno sería capaz de advertir al maestro o maestra sobre la fechoría en cuestión: aquella tarea ejemplar seguramente tomó más tiempo en salir de la impresora que en aparecer en la que por al menos una década fue la enciclopedia multimedia por excelencia.

Microsoft Encarta fue una enciclopedia multimedia (es decir, que incluía texto, imágenes y video) que tuvo varias ediciones anuales entre 1993 y 2009. Para millones de milenials, probablemente es la primera referencia cuando piensan en una enciclopedia para computadoras, en parte porque Wikipedia –la segunda referencia para el tema en cuestión– no debutaría sino hasta 2001, cuando internet comenzaba a convertirse en un servicio común.
La magia del proyecto Gandalf
Corría 1987 y Bill Gates, en plena promoción del CD-ROM como herramienta para la distribución de software, ideó una colección de obras de referencia que llamó Microsoft Bookshelf. El programa tuvo éxito y de hecho se comercializó hasta el 2000. Sin embargo, apenas dos años después de la presentación de Bookshelf, la Enciclopedia Compton’s logró un hito: meter la información de sus 26 volúmenes en un diminuto CD-ROM. Este hecho dio a Microsoft norte sobre hacia dónde debía enfocar sus esfuerzos.

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