Blog

Nieto Camarano

¿Qué es la IA generativa? Todo lo que necesitas saber

Tiempo estimado de lectura: 6 minutos

La IA generativa es una rama de vanguardia de la inteligencia artificial que produce diversos tipos de contenido, incluidos texto, imágenes, audio y datos sintéticos. Su reciente aumento en popularidad se debe a interfaces fáciles de usar que le permiten crear contenido de alta calidad (texto, gráficos y videos) en cuestión de segundos.

Evolución de la IA generativa

Sin embargo, la tecnología no es del todo nueva. Su origen se remonta a los años 60 con el desarrollo de los primeros chatbots. El verdadero avance se produjo en 2014 con la introducción de las Redes Generativas Adversariales (GAN). Un algoritmo de aprendizaje automático capaz de crear imágenes, vídeos y audio convincentemente realistas.

Dos avances importantes llevaron la IA generativa a la corriente principal: los transformadores y los modelos de lenguaje que permitieron. Así, los transformadores revolucionaron el aprendizaje automático al permitir a los investigadores entrenar modelos grandes sin tener que etiquetar previamente todos los datos.

Esta innovación ha dado lugar a respuestas más reveladoras de los sistemas de inteligencia artificial, capaces de analizar no solo palabras sino también datos complejos como códigos, proteínas e incluso ADN.

Los modelos de lenguajes grandes (LLM), que cuentan con miles de millones o billones de parámetros, han marcado el comienzo de una nueva era de IA generativa. Estas plantillas pueden crear texto atractivo, imágenes fotorrealistas e incluso generar contenido entretenido.

La IA multimodal ahora permite la generación simultánea de texto, imágenes y contenido de video. Por lo tanto, esta innovación aprovecha herramientas como DALL-E, que pueden producir imágenes a partir de descripciones textuales o generar leyendas a partir de imágenes.

¿Cómo funciona?

La IA generativa funciona respondiendo a un mensaje, ya sea texto, una imagen, un vídeo o incluso notas musicales. La IA utiliza varios algoritmos para producir contenido nuevo basado en esta información, como ensayos, falsificaciones realistas o soluciones de resolución de problemas.

Así, en sus primeras etapas, la IA generativa requería que los desarrolladores enviaran datos a través de API o utilizaran mejores herramientas especializado. Hoy en día, la experiencia del usuario ha mejorado enormemente, lo que les permite ingresar solicitudes en un lenguaje sencillo y recibir respuestas personalizadas según el estilo, el tono y otras preferencias.

Modelos de IA generativa

Los modelos de IA generativa combinan múltiples algoritmos para representar y procesar diferentes tipos de contenido. Por ejemplo, para generar texto, las técnicas de procesamiento del lenguaje natural convierten caracteres sin formato en oraciones y acciones, representadas como vectores.

De manera similar, las imágenes se dividen en elementos visuales y se procesan como vectores. Sin embargo, es esencial tener en cuenta que estos modelos pueden codificar sesgos, inexactitudes o contenido dañino en los datos con los que fueron entrenados.

Una vez que se representan los datos, las redes neuronales como GAN o codificadores automáticos variacionales (VAE) generan contenido nuevo. Así, estos modelos pueden crear rostros humanos realistas, datos sintéticos para entrenar sistemas de IA o incluso representaciones realistas de individuos específicos.

Herramientas populares de IA generativa

Las aplicaciones de IA generativa han obtenido un reconocimiento generalizado, entre ellas:

DALL-E: Un modelo de IA multimodal que vincula descripciones de texto con elementos visuales, lo que permite a los usuarios generar imágenes a partir de indicaciones escritas.
ChatGPT: lanzado en noviembre de 2022 y construido sobre GPT-3.5, este chatbot simula conversaciones naturales y permite comentarios interactivos. GPT-4, lanzado en marzo de 2023, ha mejorado aún más sus capacidades.
Gemini: Desarrollado por Google, Gemini utiliza IA transformadora para la generación de lenguaje y contenido. Si bien su lanzamiento inicial enfrentó desafíos, sus versiones más recientes han aumentado la eficiencia y las respuestas visuales.

Casos de uso para IA generativa

La IA generativa se puede aplicar en varios campos, incluidos:

Creación de chatbots para atención al cliente.
Generación de deepfakes con fines de entretenimiento o potencialmente dañinos.
Mejorar el doblaje de idiomas en películas y contenidos educativos.
Escribe correos electrónicos, currículums o ensayos.
Diseñar arte fotorrealista o nuevos productos.
Optimice el diseño de chips y sugiera nuevos compuestos farmacológicos.
Componer música en estilos específicos.

Beneficios

La IA generativa ofrece importantes ventajas, como:

Automatizar los procesos de creación de contenidos.
Simplifique las respuestas por correo electrónico y las consultas técnicas.
Genere representaciones realistas de personas y resuma información compleja en narrativas coherentes.
Simplifique la creación de contenido en estilos y tonos específicos.

Limitaciones

Si bien la IA generativa es muy prometedora, también plantea desafíos:

No siempre proporciona fuentes de contenido, lo que dificulta la verificación.
Puede reflejar sesgos y prejuicios presentes en sus datos de entrenamiento.
El contenido que parece realista puede ocultar imprecisiones.
Ajustar los modelos de IA para escenarios específicos puede resultar complejo.

IA generativa versus generativa IA tradicional

La IA generativa se centra en la creación de nuevos contenidos y soluciones basadas en las indicaciones de los usuarios. Se basa en redes neuronales como transformadores, GAN y VAE.

Por el contrario, la IA tradicional suele seguir reglas predefinidas para procesar datos, lo que la hace más adecuada para tareas que implican resultados estructurados.

El futuro de la IA generativa

El rápido ascenso de mejores herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, DALL-E y Midjourney ha generado una mayor demanda de capacitación y aplicaciones de IA en todas las industrias. A medida que la tecnología de IA generativa madure, es probable que se integre de manera más fluida en los flujos de trabajo existentes, mejorando todo, desde los correctores gramaticales hasta las herramientas de diseño.

Sin embargo, a medida que la IA generativa se vuelve más frecuente, la necesidad de herramientas que rastree la procedencia del contenido y mejore la confiabilidad se volverá crítica. Por lo tanto, el impacto a largo plazo de la IA generativa aún está evolucionando, pero su potencial para transformar industrias, automatizar tareas y redefinir la experiencia humana es inmenso.

¿Quiere obtener más información sobre las mejores herramientas de inteligencia artificial sin necesidad de saber codificar? No olvides consultar nuestro Formación NoCodeIA!

26 de septiembre de 2024
4 minutos

Matheus Castelo

Atención al cliente con agentes NoCode AI

Tiempo estimado de lectura: 7 minutos

¿Alguna vez te has sentido frustrado al intentar resolver un problema con un producto que compraste o un servicio que contrataste? Si es así, no estás solo. Al fin y al cabo, el servicio y soporte al cliente es, sin duda, uno de los mayores retos para las empresas de todos los segmentos en la actualidad.

Sin embargo, ¿y si existiera una solución capaz de atender a los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana, con respuestas rápidas basadas en información personalizada de la propia empresa? En esta publicación, exploraremos cómo se puede crear un asistente virtual con agentes de IA utilizando tecnologías NoCode.

La era de los agentes de IA NoCode

Tú Agentes de IA No son nuevos, pero su aplicación en los procesos de atención al cliente ha resultado revolucionaria. A diferencia de los chatbots tradicionales, que siguen un flujo predefinido, los agentes de IA utilizan inteligencia artificial generativa y procesamiento del lenguaje natural (PLN).

Esto significa que, al interactuar con un agente de IA, el cliente tiene la impresión de estar hablando con una persona real, capaz de comprender matices y responder de forma más elaborada.

Beneficios de los agentes de IA frente a los chatbots tradicionales en la atención al cliente

Respuestas humanizadas: los agentes de IA utilizan modelos avanzados, como GPT, para generar respuestas que parezcan escritas por una persona, no por una máquina.
Flexibilidad: mientras que los chatbots tradicionales siguen guiones rígidos, los agentes de IA pueden capacitarse con datos específicos, como archivos PDF, hojas de cálculo y sitios web, para responder preguntas según el contexto proporcionado.
Memoria a corto y largo plazo: los agentes de IA pueden “recordar” interacciones previas, ofreciendo una experiencia más personalizada y contextualizada para el usuario.
Funciones avanzadas: Además de responder preguntas, los agentes de IA pueden realizar funciones complejas, como enviar correos electrónicos, consultar el clima, interactuar con bases de datos y mucho más.

Cómo crear su propio agente de servicio al cliente

Veamos cómo puedes crear un agente de atención al cliente virtual usando herramientas. Sin código, como n8n para automatizaciones e integraciones, y Dify para crear agentes de IA. Entonces, con estas herramientas, puedes capacitar a tu agente con datos personalizados e integrarlos con WhatsApp para atender a tus clientes de manera eficiente.

1. Planificación del proyecto

Antes de comenzar a crear su agente, es importante planificar su flujo de trabajo. Para hacer esto, necesitará:

Interfaz de usuario (frontend): para esta aplicación, WhatsApp será la interfaz principal. Esto facilita el proceso ya que evita la necesidad de desarrollar una aplicación o sitio web desde cero.
Backend y base de datos: aquí puede utilizar Supabase, una base de datos NoCode altamente eficiente para almacenar datos sobre las interacciones de los agentes con los usuarios.
Herramienta de integración: n8n es una excelente opción para conectar a su agente a WhatsApp y administrar automatizaciones.
Herramienta de creación de agentes: Dify le permite crear agentes de IA personalizados y potentes sin necesidad de programación.

2. Creando el agente de IA en Dify

Dify es una herramienta NoCode que te permite crear agentes de IA entrenados con datos personalizados. Puedes capacitar a tu agente con:

Archivos PDF: las instrucciones, las preguntas frecuentes y la información del producto se pueden cargar en formato PDF.
Hojas de cálculo: los datos estructurados en hojas de cálculo se pueden utilizar para responder preguntas específicas, como los cursos ofrecidos, la duración y los precios.
Sitios web: la información disponible en el sitio web de la empresa también se puede utilizar para enriquecer el conocimiento del agente.

Por lo tanto, en Dify puedes crear flujos de trabajo y configurar un mensaje base con instrucciones claras sobre cómo debe comportarse el agente en el servicio de atención al cliente, a quién representa y cuáles son sus roles. Además, puede definir "bloques de conocimiento" que organicen la información de capacitación de manera eficiente.

3. Automatización e integración con n8n

n8n es una herramienta de automatización que te permite conectar diferentes servicios como WhatsApp y Supabase a tu agente de IA. Con él, puedes crear flujos que:

Reciben mensajes de WhatsApp y los reenvían al agente de IA.
Almacenan las interacciones del usuario en la base de datos.
Responden al cliente con información personalizada y contextual.

Por ejemplo, cuando n8n recibe un mensaje de un cliente preguntando sobre un curso específico, reenvía ese mensaje al agente de IA en Dify, quien consulta la base de datos y responde con los detalles del curso en servicio al cliente.

4. Integración con WhatsApp

Para conectar su agente a WhatsApp, necesitará una API de WhatsApp, como Zapi, que permita la comunicación entre la aplicación y el agente de IA. La configuración es sencilla:

El webhook API recibe el mensaje del usuario.
El mensaje se reenvía a n8n, que lo dirige al agente en Dify.
El agente consulta sus datos entrenados y responde al usuario.

Por lo tanto, esta integración permite a su agente de IA chatear directamente con los clientes a través de WhatsApp, brindando un servicio instantáneo y personalizado.

5. Ejemplos prácticos

Imaginemos un escenario práctico. Tiene una empresa que ofrece cursos en línea y desea que el agente de IA ayude a los estudiantes a encontrar información sobre los cursos y registrarse. Por lo tanto, su agente puede capacitarse con:

Hoja de cálculo del curso: incluye información como nombre, duración, precio y enlace de registro.
PDF de preguntas frecuentes: respuestas a preguntas habituales, como métodos de pago, acceso a contenidos, etc.
Sitio web de la empresa: para obtener información adicional sobre la empresa y sus ofertas.

De esta manera, su agente puede responder preguntas como:

"¿Qué cursos hay disponibles sobre desarrollo de aplicaciones?"
"¿Cómo me inscribo en el curso FlutterFlow?"
“¿Cuál es el precio del curso NoCode Startup?”

Así, en todas estas interacciones, el agente consulta los datos proporcionados y responde con precisión, ofreciendo una experiencia de atención al cliente superior.

Conclusión: el mejor servicio al cliente con NoCode

atención al cliente con formación nocodeia

Con la evolución de las tecnologías NoCode, crear agentes de servicio al cliente altamente eficientes nunca ha sido más asequible. Herramientas como Dify y n8n le permiten crear agentes potentes.

De esta manera, al adoptar estas tecnologías, no solo mejoras la experiencia del cliente, sino que también optimizas los procesos internos de tu empresa. Entonces, ¿por qué no aprovechar esta revolución del servicio al cliente?

Entonces, si quieres saber más sobre cómo crear agentes de atención al cliente personalizados e integrarlos con WhatsApp, consulta Entrenamiento NoCodeIA.

24 de septiembre de 2024
5 minutos

Nieto Camarano

Backend de Supabase: todo lo que necesita saber

Tiempo estimado de lectura: 9 minutos

La creación de aplicaciones escalables y seguras hoy en día requiere una infraestructura de backend sólida. Sin embargo, para muchos desarrolladores, gestionar las complejidades de los servidores, los sistemas de autenticación y el almacenamiento puede ser una tarea compleja. Aquí es donde Supabase entra en escena.

Supabase es una plataforma backend como servicio (BaaS) de código abierto que tiene como objetivo simplificar el desarrollo backend. Proporcionando una base de datos PostgreSQL, sincronización de datos en tiempo real, autenticación de usuarios y almacenamiento de archivos a través de una API sencilla e intuitiva.

En esta guía, exploraremos todo lo que necesita saber sobre Supabase, sus características clave y cómo puede ayudar a los desarrolladores a optimizar su flujo de trabajo.

¿Qué es la Supabase?

Supabase es una potente alternativa de código abierto a Firebase que ofrece una base de datos PostgreSQL administrado. Para combinar capacidades en tiempo real, autenticación de usuarios, almacenamiento de archivos e incluso funciones sin servidor.

La plataforma fue diseñada con el objetivo de simplificar el desarrollo backend y al mismo tiempo brindar escalabilidad y seguridad. A diferencia de los backends tradicionales, Supabase maneja gran parte del trabajo pesado y ofrece un backend administrado con una configuración mínima.

Los desarrolladores pueden concentrarse en crear sus aplicaciones frontend mientras aprovechan las capacidades backend de Supabase a través de una API.

¿Por qué elegir Supabase?

El principal atractivo de Supabase radica en su capacidad para proporcionar a los desarrolladores un backend robusto que no requiere configuración ni administración complejas. Tradicionalmente, los desarrolladores tendrían que manejar múltiples configuraciones por separado.

Supabase reúne todas estas características en un paquete coherente, lo que reduce la necesidad de hacer malabarismos con múltiples servicios y herramientas. Otro beneficio importante es su naturaleza de código abierto.

Si bien Firebase es un ecosistema cerrado con tecnología patentada, Supabase está construido con el mejores herramientas Código abierto, principalmente PostgreSQL. Esto significa que obtiene la flexibilidad y transparencia del software de código abierto sin sacrificar los beneficios de un servicio administrado.

Ahora, profundicemos en las características clave de Supabase.

1. Aprovechar la base de datos PostgreSQL

En el corazón de Supabase se encuentra PostgreSQL, uno de los sistemas de bases de datos relacionales más populares del mundo. PostgreSQL es una base de datos que ofrece flexibilidad, escalabilidad y rendimiento.

La decisión de Supabase de utilizar PostgreSQL como su base de datos backend permite a los desarrolladores aprovechar todo el poder de SQL mientras se benefician de una infraestructura estable y escalable.

Algunas de las características clave de la base de datos PostgreSQL administrada de Supabase incluyen:

Consultas avanzadas: Supabase admite consultas SQL complejas que incluyen uniones, agregaciones e incluso búsquedas de texto completo.
Compatibilidad con JSON: PostgreSQL admite tipos de datos JSON, lo que le permite trabajar con datos estructurados y no estructurados en la misma base de datos.
Seguridad a nivel de fila: con Supabase, puede implementar un control de acceso detallado a nivel de fila, garantizando que los usuarios solo puedan acceder a los datos que están autorizados a ver.

Además, la base de datos PostgreSQL está completamente integrada con la API Supabase, lo que significa que cada tabla que crea en su base de datos genera automáticamente puntos finales RESTful para realizar operaciones CRUD.

Por lo tanto, esta función de API instantánea supone un gran ahorro de tiempo para los desarrolladores que, de otro modo, necesitarían crear manualmente puntos finales para interactuar con sus datos.

2. Integración perfecta de API con Supabase

Una de las principales fortalezas de esta herramienta es su enfoque API-first. Los desarrolladores pueden interactuar con el backend exclusivamente a través de una API RESTful. Por lo tanto, esto facilita la integración de Supabase con diferentes tecnologías frontend como React, Vue, Angular y Next.js.

Este desacoplamiento del frontend del backend permite una mayor flexibilidad, lo que facilita cambiar o actualizar estructuras sin tener que revisar todo el backend. De esta manera, con la API de Supabase, puede realizar operaciones CRUD, administrar la autenticación de usuarios y manejar cargas y descargas de archivos. Todo esto sin tener que escribir código complejo del lado del servidor.

La API también está bien documentada, lo que facilita a los desarrolladores comenzar. Entonces, ya sea que sea un desarrollador experimentado o esté comenzando, la documentación sencilla y los SDK hacen que Supabase sea accesible y rápido de implementar.

3. Autenticación de usuario simplificada

La implementación de la autenticación de usuarios es uno de los aspectos del desarrollo backend que consume más tiempo y es más propenso a errores. Supabase simplifica este proceso al ofrecer un sistema de autenticación completo e integrado.

De esta manera, los desarrolladores pueden implementar el registro de usuario, el inicio de sesión y la gestión de sesiones de forma segura con solo unas pocas líneas de código. Supabase admite múltiples métodos de autenticación, que incluyen:

Correo electrónico/contraseña: inicio de sesión tradicional con correo electrónico y contraseña.
Inicios de sesión sociales: autenticación a través de servicios populares como Google, GitHub y otros.
Magic Links: inicio de sesión sin contraseña por correo electrónico.

Además de gestionar el inicio de sesión y el registro, el sistema de autenticación de Supabase también admite restablecimiento de contraseñas, verificación de correo electrónico y gestión de sesiones basada en JWT.

4. Sincronización de datos en tiempo real

La funcionalidad en tiempo real es cada vez más importante en las aplicaciones modernas. Supabase sobresale en esta área al proporcionar sincronización de datos en tiempo real a través de la replicación PostgreSQL.

Por lo tanto, con Supabase, puedes crear fácilmente aplicaciones que reaccionen a los cambios de la base de datos en tiempo real. Por ejemplo, si está creando un editor de texto colaborativo, puede utilizar el sistema de eventos basado en WebSocket para garantizar que todos los usuarios vean las actualizaciones.

Esta característica es posible sin ninguna configuración o instalación compleja. Entonces, una vez que su base de datos esté conectada a Supabase, puede comenzar a escuchar los cambios en tiempo real utilizando las bibliotecas del cliente.

5. Almacenamiento de archivos sin complicaciones

Además de manejar operaciones de bases de datos, Supabase también ofrece almacenamiento de archivos. Esta característica es especialmente útil para aplicaciones que necesitan almacenar y administrar contenido generado por el usuario.

El sistema de almacenamiento de Supabase es seguro y viene con políticas de control de acceso integradas. Puede crear depósitos públicos y privados para administrar sus archivos. Además, la API de Supabase le permite cargar, descargar y eliminar archivos fácilmente mediante programación.

6. Funciones perimetrales de Supabase para ejecución sin servidor

La herramienta también admite funciones perimetrales, que son funciones ligeras sin servidor que se ejecutan en el perímetro, cerca de los usuarios. Estas funciones ofrecen una ejecución de baja latencia, lo que las hace ideales para tareas que deben realizarse de forma rápida y eficiente.

Entonces, con las funciones perimetrales de Supabase, puede escribir lógica personalizada del lado del servidor en JavaScript o TypeScript e implementarla directamente en Supabase. Esta función es especialmente útil para tareas como procesar pagos, enviar correos electrónicos transaccionales o transformaciones de datos.

7. Escalabilidad y seguridad

A medida que su aplicación crece, Supabase crece con usted. Debido a que Supabase está construido sobre PostgreSQL, está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y altos niveles de tráfico simultáneo.

La seguridad es otra consideración importante para cualquier backend y esta herramienta implementa las mejores prácticas para el cifrado de datos, la autenticación y el control de acceso. Entonces, ya sea que esté administrando datos confidenciales de los usuarios o protegiendo la carga de archivos, Supabase garantiza que su aplicación permanezca segura y protegida.

Conclusión

Supabase es una herramienta increíblemente poderosa para desarrolladores que desean simplificar el desarrollo backend y al mismo tiempo tener acceso a una infraestructura escalable, segura y rica en funciones. Al ofrecer una base de datos PostgreSQL administrada, autenticación de usuarios, sincronización en tiempo real, almacenamiento de archivos y funciones de vanguardia, esta herramienta proporciona una solución integral para crear aplicaciones modernas.

Entonces, si está buscando una alternativa de código abierto o simplemente desea simplificar su desarrollo backend, definitivamente vale la pena explorar Supabase.

Finalmente, si quieres saber cómo sacarle el máximo provecho a esta herramienta, debes ser parte del Formación NoCodeIA! Ven y descubre todo sobre el mundo. Sin código con nosotros!

19 de septiembre de 2024
6 minutos

Matheus Castelo

OpenAI o1: el modelo que revoluciona las plataformas sin código

Tiempo estimado de lectura: 7 minutos

En los últimos meses, OpenAI ha sorprendido con una serie de lanzamientos impresionantes. Tras el lanzamiento de GPT for All, que trajo un potente modelo multimodal, la empresa no se quedó ahí. Recientemente anunciaron un nuevo modelo, OpenAI o1, que promete ser aún más eficiente y revolucionario.

Si pensaba que GPT para todos ya era impresionante, prepárese para descubrir la nueva One Preview. En este artículo entenderemos por qué este modelo está siendo aclamado y en qué se diferencia de sus predecesores.

¿Qué es OpenAI o1?

One Preview, u o1, es una versión beta de un modelo muy avanzado que ya está siendo probado por usuarios seleccionados. Su principal diferenciador es que fue diseñado para “pensar” en las respuestas antes de brindarlas.

Esto significa que en lugar de dar respuestas rápidas y automáticas como la mayoría de los modelos anteriores, One Preview analiza la pregunta más profundamente y se toma más tiempo para considerar la mejor solución, especialmente para problemas complejos en áreas como ciencia, codificación y matemáticas.

Este enfoque más lento y cuidadoso tiene un propósito claro: ofrecer respuestas más precisas y detalladas, algo que puede ser fundamental en los casos en los que la calidad de la respuesta es más importante que la velocidad.

¿Por qué este modelo es tan poderoso?

Uno de los aspectos más destacados de One Preview es su capacidad de razonamiento lógico. A diferencia de otros modelos, utiliza más tiempo y recursos para evaluar la respuesta antes de darla, imitando el comportamiento de un experto humano.

En las pruebas, One Preview obtuvo mejores resultados en áreas como ciencia y codificación, donde los problemas complejos son la norma. En una competencia internacional de matemáticas, por ejemplo, mientras GPT for All resolvió correctamente 13% de los problemas, One Preview logró la impresionante cifra de 83% de respuestas correctas.

Este salto de rendimiento es un claro indicio de que estamos ante un modelo mucho más robusto, especialmente para tareas que requieren un razonamiento avanzado.

Seguridad mejorada con o1

Otro punto de gran relevancia en este nuevo modelo es la seguridad. Los modelos de IA anteriores a menudo no lograban limitar las respuestas a preguntas potencialmente peligrosas, como la creación de armas o sustancias nocivas.

One Preview ofrece una seguridad mucho más estricta. No sólo piensa en las respuestas, sino que también evalúa si el contenido es seguro y ético antes de proporcionarlo. Esto significa que el modelo evita proporcionar información peligrosa, como recetas para crear sustancias ilegales o explosivos.

Este aspecto es vital en el escenario actual, donde el uso ético de la IA está en el centro de las discusiones globales. Al mejorar la seguridad, OpenAI demuestra su compromiso de ofrecer tecnologías que no sólo sean potentes, sino también seguras para su uso a gran escala.

¿Quién puede beneficiarse de One Preview?

Si trabaja en problemas complejos de ciencias, matemáticas o codificación, One Preview podría ser el modelo ideal para usted. Fue diseñado para abordar precisamente este tipo de problema.

A menudo, otros modelos, como GPT-4 y otras soluciones de OpenAI y competidores como AWS y Nube de Google, no pueden desempeñarse bien en cuestiones más complejas. Sin embargo, con One Preview, que adopta un enfoque más analítico, los resultados son significativamente mejores.

Comparaciones de rendimiento

En las pruebas, One Preview superó a GPT for All en varias áreas. En competencias de codificación, por ejemplo, GPT for All solo logró 11% respuestas correctas, mientras que One Preview alcanzó 62%.

Impactos para los desarrolladores de NoCode

Si trabaja con plataformas NoCode como Bubble o flujo de aleteo, prepárate para una revolución. La capacidad de integrar la IA con las herramientas NoCode ya era impresionante, pero con One Preview las posibilidades se amplían aún más.

Imagine crear una aplicación que no solo automatice procesos, sino que también resuelva problemas complejos de forma autónoma utilizando IA avanzada. Con One Preview, esto se hace realidad.

Por ejemplo, si está creando un sistema NoCode para procesar datos científicos o resolver ecuaciones, One Preview puede proporcionar respuestas detalladas y correctas. Además, su capacidad para analizar problemas en profundidad le permite resolver problemas de una manera que otros modelos simplemente no pueden.

Ejemplos prácticos de uso de o1

Para comprender mejor el potencial de este modelo, realizamos algunas pruebas sencillas en el sitio web de OpenAI. Primero, le pedimos al modelo que explicara la Ley de la Relatividad de Einstein.

Tomó unos cinco segundos pensar en One Preview, pero brindó una respuesta extremadamente detallada y precisa, algo que impresiona incluso a aquellos que están acostumbrados a interactuar con modelos de IA.

Luego le pedimos al modelo que creara código Python para implementar esta ley en un proyecto. Nuevamente, tomó unos segundos procesar la solicitud, pero generó un código funcional y bien estructurado.

Este tipo de uso es extremadamente relevante para los desarrolladores de NoCode, quienes pueden aprovechar la capacidad del modelo para crear aplicaciones complejas sin necesidad de comprender todos los detalles de codificación.

Precio y accesibilidad

Naturalmente, todo este poder tiene un coste. El modelo completo OpenAI o1 cuesta alrededor de $15 por millón de tokens, lo que es aproximadamente tres veces más caro que GPT for All.

Sin embargo, esta diferencia de precio se justifica por la capacidad del modelo para resolver problemas complejos con mayor precisión. Para quienes busquen soluciones más asequibles, está el One Mini, una versión más económica que también ofrece buenos resultados.

Vale recordar que, por ahora, o1 sólo está disponible para algunos usuarios, ya que aún se encuentra en fase beta. Sin embargo, pronto debería lanzarse a un público más amplio y las integraciones API permitirán a los desarrolladores Sin código Aprovecha todo el poder de esta herramienta.

OpenAI o1: el futuro de la automatización de la IA

Con cada lanzamiento, OpenAI refuerza su posición como líder en el mercado de la inteligencia artificial. OpenAI o1 es una prueba más del compromiso de la empresa de aportar innovaciones que no sólo faciliten la vida de los desarrolladores, sino que también hagan posibles proyectos que antes eran impensables.

Si trabajas con plataformas NoCode o estás interesado en la automatización inteligente, ahora es el momento de empezar a explorar las posibilidades que ofrece One Preview.

En los próximos años, es muy probable que veamos avances aún más impresionantes. Mientras tanto, aprovechemos las innovaciones que ya están disponibles y comencemos a planificar cómo podemos utilizarlas en nuestros proyectos. Si le gustó el contenido y desea saber más sobre el futuro de la IA, asegúrese de consultar nuestro Entrenamiento NoCodeAI!

17 de septiembre de 2024
5 minutos

Donde hay cambio hay oportunidades

HOJA INFORMATIVA