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La alternativa a Airbnb podría ser…Google

Planificar tus vacaciones en Google podría ser cada vez más fácil. Y es que siguiendo el modelo de alquiler vacacional que Airbnb ha impuesto en los últimos años, el gigante de las búsquedas por Internet está probando opciones para ofrecer tales tipos de alojamiento, todo y cuando los usuarios buscan hoteles. Ahora, cuando le dices a Google que necesitas encontrar un lugar donde hospedarte —digamos— en Los Ángeles, podrás seleccionar un «Tipo de alojamiento». Se trata de una última categoría que se une a los filtros ya existentes, los cuales incluían precios, servicios y calificación.

Según informa Skift, Google tiene alrededor de 7,000 resultados de alquiler de vacaciones en sus búsquedas, y la empresa está probando la nueva opción en diferentes mercados.

Sin embargo, cuando busques un alquiler de vacaciones a través de Google, no estarás buscando en Airbnb. Si bien la idea es la misma, y si bien también los departamentos y habitaciones son similares, estos no serán ofrecidos por Airbnb. Con sólo 7,000 sitios de alojamiento listados, el volumen de Google no tiene punto de comparación con el gigante de San Francisco, el cual ofrece alojamiento en 65,000 ciudades del mundo. Sin embargo, parece que no sólo Google quiere imitar el modelo de Airbnb, ya que también están apareciendo ofertas similares en Booking.com y Hotels.com.

Skift asegura que las ofertas de Google son buenas, y por supuesto que conviene verlas antes de decidir. Sin embargo, los años de experiencia en el negocio de Airbnb se notan, y bastante. Airbnb ofrece descripciones detalladas, permitiéndote filtrar tus búsquedas por un buen número de preferencias, nivel que aún no ha sido alcanzado por Google. Del mismo modo, hay pocas fotos o comentarios disponibles, por lo que puedes llegar a sentir que la calidad de tu alojamiento es una lotería a la que estás apostando con no demasiada información.

Pero no nos olvidemos tampoco que estamos hablando de Google, por lo que hay que darles un poco de tiempo y ver hasta dónde son capaces de llegar. La función, de hecho, está actualmente en modo de prueba. Como bien dijo a Skift el CEO de Koddi, Nicholas Ward, experto en tecnología de mercadeo: «Estos son problemas de ingeniería y de datos, y Google está en una inmejorable posición para resolverlos, sobre todo si las pruebas demuestran que hay demanda por parte de los consumidores».

Atentos, entonces, a estos últimos tipos de anuncios de Google. Pronto podrían ser una alternativa legítima de Airbnb.

Daniel Matus
Ex escritor de Digital Trends en Español
Daniel es un editor-anterior en DTES
ChatGPT Search: ya está acá el competidor del buscador de Google
chatgpt search

ChatGPT recibirá su segunda nueva función de búsqueda de la semana, anunció la compañía el jueves. Apodada ChatGPT Search, esta herramienta entregará datos en tiempo real de Internet en respuesta a sus sugerencias de chat.

ChatGPT Search parece ser tanto la respuesta de OpenAI a Perplexity como un tiro en el arco de Google.

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La herramienta de detección de IA de Google disponible para todos
Celular con IA. Imagen generada por IA.

Google anunció a través de una publicación en X (anteriormente Twitter) el miércoles que SynthID ya está disponible para cualquiera que quiera probarlo. El sistema de autenticación para el contenido generado por IA incrusta marcas de agua imperceptibles en imágenes, videos y texto generados, lo que permite a los usuarios verificar si un contenido fue creado por humanos o máquinas.

"Estamos abriendo el código de nuestra herramienta de marca de agua SynthID Text", escribió la compañía. "Disponible de forma gratuita para desarrolladores y empresas, les ayudará a identificar su contenido generado por IA".

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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