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IA

Hoy en dia la IA esta muy contaminada de fake news, informacion incorrecta, artículos incompletos o poco precisos. Ademas las ultimas noticias o los textos no oficiales solo se extraen de redes sociales, todo esto para que los motores de IA no te den una respuesta como hacian hace unos meses «No tengo esa información o solo tengo datos hasta Junio del 2024, para que confies en ellas y «vuelvas a usarlas» la IA, cualquier sea la marca comercial, prioriza darte información no aprobada o falsa a decirte que NO tiene esos datos o no lo sabe…

Entonces por qué pasar horas buscando y resumiendo papers oficiales cuando la misma inteligencia artificial puede hacerlo por vos con precisión académica?

Descubre el flujo de trabajo definitivo que está transformando la investigación: una guía paso a paso para obtener datos fiables, cruzar fuentes y generar infografías interactivas en tiempo récord.

En el vasto océano de la información digital, separar el ruido de los datos científicos reales es uno de los mayores desafíos para investigadores, estudiantes y profesionales. Sin embargo, la combinación estratégica de tres potentes herramientas de Inteligencia Artificial —Perplexity, NotebookLM y Gemini— ha creado un ecosistema perfecto para la investigación profunda y verificada.

A continuación, te muestro el método definitivo para exprimir al máximo estas plataformas y llevar tus búsquedas al siguiente nivel.

Fase 1: Búsqueda de alta precisión con Perplexity

Perplexity no es un buscador común, es un motor impulsado por IA diseñado para encontrar información fiable. Para uso académico, la clave está en configurarlo correctamente:

  1. Configura el modelo: Te recomiendo seleccionar Gemini 3 Pro (o el modelo Pro más reciente) y activar la opción «Thinking» (Razonamiento) para una investigación más profunda.

    Filtra las fuentes: Ve al ícono «+», selecciona «Conectores y Fuentes» y elige la opción ACADÉMICO. Importante: saca o deselecciona la opción «WEB» para evitar fuentes no verificadas y asegurar que los resultados provengan exclusivamente de papers y documentos científicos.

    Escribe este Prompt inicial: Utiliza esta instrucción exacta: «Quiero que busques información de artículos científicos sobre [insertar el tema que quieras buscar]».

    Extracción de enlaces: Una vez que la IA te brinde el texto, no te quedes ahí. Ejecuta este segundo prompt: «Quiero que me des todos los enlaces de todas las fuentes que has consultado, para poder copiarlos y pegarlos dentro de NotebookLM. Dame solo los enlaces, NO los títulos».

Fase 2: Análisis y Síntesis cruzada en NotebookLM

Con nuestras fuentes confiables en mano, es hora de procesarlas en el entorno de Google < o en el entorno o motor de tu preferencia, yo hoy prefiero Google > abre en la web la APP NotebookLM, diseñado para analizar grandes volúmenes de texto.

  1. Importación: Crea un nuevo cuaderno, ve a «Fuentes», haz clic en «Sitios Webs» y pega los enlaces obtenidos. (Tip Pro: Si alguna fuente aparece en rojo, significa que hay un error de lectura. Ingresa a esa URL manualmente, guárdala como .PDF y súbela como archivo).

  2. Configura el «Cerebro» del cuaderno: Ve a «Configurar» (el ícono con forma de «vúmetro» arriba a la derecha), define el objetivo como PERSONALIZADO e ingresa este System Prompt para moldear la IA:

    «Actúa como un experto analista de investigación científica y académica. Tu objetivo principal es desglosar y sintetizar el contenido de las fuentes para maximizar mi comprensión. Sigue estas reglas: 1. Prioridad Estructural: Usa esquemas jerárquicos, viñetas y tablas. 2. Rigor y Fidelidad: Basa tus respuestas solo en el material proporcionado. 3. Síntesis Didáctica: Identifica tesis, metodologías y conclusiones. 4. Citas: Indica siempre de qué parte del documento proviene la información.

    3. El cruce de datos: Ahora, pídele a NotebookLM que haga el trabajo pesado con este prompt:

    «Realiza una síntesis transversal de todas las fuentes. Identifica los patrones recurrentes y los puntos de consenso entre los diferentes autores. Asimismo, genera una tabla comparativa (en formato texto) que muestre las diferentes metodologías o enfoques teóricos que utilizan los distintos artículos.» Hasta acá ya sabes y tienes información de como buscar artículos o información certera sin estar contaminada, solo de fuentes confiables.

    Fase 3: Visualización e Infografías con Gemini

    Ya tienes la investigación filtrada y sintetizada en una tabla. El último paso es hacerla visualmente atractiva.

    Preparación del archivo: Copia la tabla generada por NotebookLM, pégala en un nuevo documento de Google Docs y descárgalo como archivo .PDF.

    Generación del código en Gemini IA: Sube ese PDF a Gemini. Asegúrate de tener activada la herramienta CANVAS y selecciona el Modelo PRO (no el rápido). Usa este prompt:

    «En el documento que te proporcioné hay una tabla. Quiero que tomes toda la información y crees una Infografía en HTML interactiva en la cual aparezcan todas las columnas y las filas de la tabla.»

    1. De HTML a PDF: Gemini te devolverá un código HTML interactivo y gráfico. Para convertirlo en un documento funcional, pega ese código en herramientas online como HTML Online Viewer y expórtalo a archivo HTML. Finalmente, usa webs como Sejda (sección Convertir HTML a PDF) para obtener tu infografía en formato final.

Bonus Track: Prompt para limpieza de tablas

Si ya tienes una imagen de una tabla y quieres digitalizarla, usa este prompt en tu IA de confianza : «Actúa como un especialista en gestión de datos. Recrea la tabla de la imagen en formato interactivo. Mantén las columnas y las negritas originales para resaltar métricas críticas, pero elimina los iconos de referencia visual (como números de cita) para dejar el texto limpio y legible.»

En conclusión La investigación académica ya no tiene por qué ser un proceso tedioso y abrumador. Al integrar la búsqueda selectiva de Perplexity, el poder de análisis de NotebookLM y la capacidad de visualización de Gemini, logramos un flujo de trabajo que no solo ahorra horas de lectura y fichaje, sino que eleva la calidad y presentación de nuestros hallazgos. La inteligencia artificial no reemplaza al investigador, pero sin duda, le otorga superpoderes.

Julio I. Moyano Funes

TECNO IN

Documento interno con imágenes

La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo a un ritmo vertiginoso, pero lamentablemente, no siempre para bien. Un nuevo informe ha puesto de manifiesto una preocupante realidad: en 2024, las estafas impulsadas por IA causaron pérdidas asombrosas de $4.6 mil millones en criptomonedas. Esto no es solo una cifra impactante, sino que también marca el comienzo de una nueva era en la sofisticación del crimen digital.

Deepfakes e ingeniería social: Las nuevas herramientas del cibercrimen

Según el Informe de Investigación Antifraude de Bitget, elaborado en colaboración con las firmas de seguridad blockchain SlowMist y Elliptic, las técnicas de deepfake y la ingeniería social se han convertido en las armas predilectas de los estafadores. Atrás quedaron los días de los correos de phishing rudimentarios; ahora, los criminales utilizan IA para crear fraudes mucho más convincentes y difíciles de detectar.

Imagina recibir una videollamada falsa de Zoom con una voz sintética que parece real, o ver videos deepfake de figuras públicas promocionando inversiones completamente fraudulentas. Incluso las ofertas de trabajo se han convertido en trampas, ocultando software malicioso diseñado específicamente para robar tus criptoactivos.

El informe detalla tres categorías principales de fraude que dominan el panorama actual:

  • Suplantación de identidad mediante deepfakes: Donde la IA se utiliza para imitar la apariencia y voz de personas reales.
  • Esquemas elaborados de ingeniería social: Manipulación psicológica para engañar a las víctimas y obtener información o acceso a sus activos.
  • Proyectos Ponzi camuflados: Esquemas piramidales disfrazados de plataformas DeFi (finanzas descentralizadas) o colecciones NFT (tokens no fungibles) legítimas.

«La mayor amenaza para las criptomonedas no es la volatilidad: es el engaño»

Gracy Chen, CEO de Bitget, lo resumió perfectamente: «La mayor amenaza para las criptomonedas hoy no es la volatilidad: es el engaño». Y añadió: «La IA hace que las estafas sean más rápidas, económicas y difíciles de detectar». Esta declaración subraya la urgencia de entender y protegerse contra estas nuevas amenazas.

Los métodos de lavado de dinero también han evolucionado. Los estafadores ahora utilizan puentes cross-chain y herramientas de ofuscación para mover los fondos robados antes de que lleguen a los exchanges, lo que complica enormemente los esfuerzos de recuperación por parte de las autoridades.

Además, plataformas como Telegram y la sección de comentarios en X (anteriormente Twitter) se han convertido en puntos de entrada comunes para ataques de phishing, con redes de fraude coordinadas operando a nivel global.

Esta escalada en la sofisticación de las estafas con IA es un llamado de atención para toda la comunidad cripto. La vigilancia y la educación son más importantes que nunca para proteger nuestros activos en este nuevo panorama digital.

Un futuro donde la inteligencia artificial (IA) opera con autonomía, tomando decisiones y ejecutando tareas sin intervención humana constante, está más cerca de lo que pensamos. El informe «Technology Vision 2025» revela que esta transformación no solo redefine la relación entre humanos y tecnología, sino que también exige una reestructuración profunda de las estrategias empresariales y una reflexión crítica sobre las implicaciones éticas.

La Era de la IA Autónoma: Un Cambio de Paradigma:

El informe destaca la transición hacia una «nueva autonomía» de la IA, donde los sistemas inteligentes actuarán de forma independiente. Este cambio representa un alejamiento de la IA como mera herramienta de automatización hacia un agente capaz de tomar decisiones complejas. «Esta evolución marca un punto de inflexión en nuestra relación con la tecnología», señala el informe, subrayando la necesidad de establecer nuevos niveles de confianza y seguridad en los sistemas de IA.

Agentes de IA: Motor de la Transformación Empresarial:

Las empresas se enfrentan a la imperativa de integrar «agentes de IA» en sus arquitecturas digitales para mantenerse competitivas. La IA generativa, capaz de crear contenido y soluciones de manera autónoma, promete reducir costos y acelerar la innovación. Sin embargo, este avance también plantea desafíos relacionados con la reestructuración de la fuerza laboral y la necesidad de adquirir nuevas habilidades.

Preparación para la Disrupción: Adaptabilidad y Visión Estratégica:

Los líderes empresariales deben anticipar un futuro de «abundancia tecnológica», donde la adaptabilidad y la visión estratégica serán cruciales. La adopción de tecnologías emergentes como la computación cuántica y la blockchain, junto con la IA, será fundamental para la competitividad. No obstante, surge un debate urgente sobre cómo implementar estas tecnologías de manera ética y regulada, evitando la exacerbación de la brecha digital.

La Transformación de la Interacción Humano-Tecnología:

«Technology Vision 2025» prevé un futuro donde la interacción por voz se convertirá en la norma, y los asistentes personales de IA optimizarán la experiencia del consumidor. Este cambio plantea cuestiones importantes sobre la privacidad de los datos personales y la necesidad de proteger la información sensible en un entorno cada vez más conectado.

Desafíos y Consideraciones Éticas:

El informe subraya la importancia de la ciberseguridad ante una IA más poderosa y autónoma. Además, se enfatiza la necesidad de desarrollar marcos éticos sólidos para el uso responsable de la IA, asegurando que sus beneficios se distribuyan equitativamente. Expertos advierten sobre el riesgo de una brecha digital entre quienes adoptan la tecnología y quienes quedan rezagados, lo que exige políticas inclusivas y estrategias de capacitación.

Cierre:

«Technology Vision 2025» nos invita a reflexionar sobre un futuro donde la IA autónoma redefine nuestra forma de vivir y trabajar. La capacidad de adaptación, la innovación responsable y la consideración ética serán determinantes para navegar con éxito en esta nueva era tecnológica.

 

 

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