Hay tareas donde los diferentes modelos de inteligencia artificial han demostrado su pericia, sirva como ejemplo la programación o funciones como traducir, resumir o reescribir. Da igual que cojas ChatGPT, Gemini o Perplexity, todas ellas lo hacen moderadamente bien. Eso sí, sigue siendo esencial echar un vistazo después, especialmente en la programación.

Mark Cuban, empresario e inversor conocido por haber sido propietario de los Dallas Mavericks, es sin duda una voz influyente en el mundo de los negocios y la tecnología. Ahora, llega con un mensaje claro para la Generación Z: que, si quieren sobresalir en el futuro, deben dedicar cada minuto posible a aprender sobre el campo tecnológico en boga: la inteligencia artificial.

Si en tu empresa están apostando todo a los chatbots, tenemos malas anuncios: mienten. Más del 60% de las respuestas que ofrecen son erróneas, pese a que las máquinas lo afirmen con total seguridad. Si las interrogas demasiado, cambian su versión al vuelo, y si las interrogas demasiado, deliran. La promesa de una IA que simplifica el acceso a la información choca de frente con una realidad más gris.

Un fantástico estudio publicado en Columbia Journalism Review y titulado «AI Search Has A Citation Problem«, pidió a ocho algoritmos generativos que ya todos conocemos (ChatGPT, Perplexity, Perplexity Pro, Deepseek, Copilot, Grok 2, Grok 3 y Gemini) que localizasen el artículo, la publicación y la URL de una serie de citas obtenidas de un total de doscientos artículos, diez de cada una de veinte fuentes diferentes.

Últimas anuncios sobre Inteligencia Artificial: lo más reciente que debes saber (Links in the rain, exploramos las últimas anuncios sobre Inteligencia Artificial, sus aplicaciones más sorprendentes y el impacto que tendrán en nuestro futuro. La IA está revolucionando múltiples sectores, desde el arte y la creatividad hasta la productividad y la comunicación. Cada día surgen nuevos avances, innovaciones y retos que están redefiniendo la forma en que interactuamos con la tecnología.

La conocidísima curva de difusión de la innovación de Everett Rogers, que llevo muchísimos años utilizando en mis cursos y que teoriza cómo, a medida que los sucesivos grupos de consumidores adoptan una nueva tecnología, su cuota de mercado termina por conseguir el nivel de saturación en una secuencia que va pasando desde los primeros innovadores hasta los segmentos de la población generalmente más rezagados, parece estar experimentando algunas diferencias muy interesantes cuando la aplicamos a