Javier Rodeiro, AI & Analytics Developer

Análisis Ágiles con IA

Wed, 07 May 2025 00:00:00 GMT

Llevo varias semanas intentando escribir este post.

No ha sido por falta de tiempo ni de iniciativa, sino porque me he convertido en esclavo de mis propias palabras al prometer repetidamente que tendría este artículo listo «esta semana sin falta». El verdadero desafío (y ojalá todos los problemas fueran así de fascinantes) radica en el vertiginoso ritmo al que evoluciona el campo de la inteligencia artificial.

Desconectarse de LinkedIn, saltarse una newsletter o alejarse de un canal de YouTube, aunque sea por unos días, implica inevitablemente perderse avances significativos. Desde que me inscribí en la lista de colaboradores de Datola para redactar este artículo, han surgido innumerables novedades relacionadas con la IA que impactan directamente en el ecosistema de datos y analítica digital. El panorama cambia tan rápidamente que cualquier artículo corre el riesgo de quedar desactualizado incluso antes de ser publicado. Pero avanzaremos con lo que tenemos, que no es poco.

Además, no tendréis excusa para no experimentar con las herramientas que mencionaré: la mayoría ofrecen planes completamente gratuitos o con ciertas limitaciones razonables. Así que, como se suele decir últimamente, podréis explorar el potencial de numerosas herramientas «by the face«.

Sin más preámbulos, examinemos cómo la inteligencia artificial está revolucionando nuestra metodología de análisis ágiles—aquellos que los analistas implementamos cuando necesitamos obtener insights con la mayor rapidez posible, pero manteniendo un enfoque ordenado, eficiente y veraz. Para ilustrarlo mejor, utilizaremos un caso práctico ficticio (quizás un poco exagerado) que nos ayudará a contextualizar cada paso del proceso:

Se nos solicita analizar varios conjuntos de datos de Google Merchandise Store para obtener conclusiones relevantes que puedan impulsar decisiones estratégicas.

DISCLAIMER: Las herramientas seleccionadas a continuación y el caso de análisis son meramente ilustrativos. El uso de cualquier herramienta debe realizarse de forma responsable, y será el usuario quien asuma las consecuencias derivadas de un uso inapropiado de las mismas.

1. Exploración del Tema de Análisis o Sector

Tanto si partimos de cero como si ya estamos familiarizados con la temática, siempre resulta valioso contar con información contextual que pueda incidir en los resultados del análisis. El mundo empresarial es tan vasto y diverso que las tendencias o fenómenos que ocurren en determinados mercados pueden estar ausentes en otros. Incluso dentro de un mismo país como España, se pueden apreciar notables diferencias en los patrones de comportamiento y preferencias de los consumidores según la región.

En el caso de Google Merchandise Store, la mayoría de los analistas tenemos una idea general de su propósito, pero ¿hasta qué punto comprendemos su funcionamiento interno, su posicionamiento en el mercado o sus estrategias de venta? Vamos a profundizar en el conocimiento del origen, evolución y alcance de esta tienda utilizando varias herramientas de IA:

Herramientas para la Investigación Preliminar

Gemini con Modelo Deep Research

Ideal cuando no tenemos prisa y partimos desde cero en la comprensión del tema. Este modelo está específicamente diseñado para investigaciones exhaustivas, ofreciendo análisis detallados que incluyen contexto histórico, tendencias actuales y proyecciones futuras.

Método de uso óptimo: Formular preguntas abiertas pero específicas como «¿Cuál es la historia completa de Google Merchandise Store y qué papel juega en la estrategia de marketing de Google?» o «¿Cómo ha evolucionado el modelo de negocio de Google Merchandise Store desde su creación?».

Ventajas específicas: Profundidad de análisis, capacidad para sintetizar información de múltiples fuentes, y generación de insights no evidentes a primera vista.

Ejemplo de output: Enlace a resultados detallados

En el caso de Google Merchandise Store, Gemini nos revelaría no sólo su función como tienda oficial de productos de marca Google, sino también su papel como laboratorio de pruebas para las herramientas analíticas de Google, donde experimentan con implementaciones de Google Analytics, Tag Manager y otras soluciones antes de lanzarlas al público general.

Perplexity Free Plan

Perfecto cuando disponemos de menos tiempo pero tenemos bien definida nuestra consulta. Con el plan gratuito, estamos limitados a tres búsquedas diarias, por lo que debemos aprovecharlas al máximo. En mi caso, yo solamente alterno dos modelos de respuesta, los cuales son los que mejor me han funcionado: modo Deep Research para mayor detalle y modo R1 DeepSeek (sin sesgos) para obtener información más ceñida al prompt.

Método de uso óptimo: Formular preguntas algo más precisas y multifacéticas como «¿Cuáles son las principales métricas de rendimiento de Google Merchandise Store, su posicionamiento en el mercado de merchandising corporativo y qué tecnologías analíticas implementa para monitorear su desempeño?».

Ventajas específicas: Respuestas concisas pero completas, capacidad para integrar datos actuales de internet, y citas de fuentes verificables.

Ejemplo de output: Enlace a resultados de Perplexity

Para nuestro caso, Perplexity podría proporcionarnos información actualizada sobre las categorías de productos más vendidas en Google Merchandise Store, las temporadas de mayor demanda, y cómo su estrategia de marketing se alinea con los lanzamientos de nuevos productos tecnológicos de Google.

Ithy.com

La opción más ágil cuando el tiempo apremia y necesitamos una investigación rápida pero suficientemente informativa.

Método de uso óptimo: Plantear consultas directas, del mismo modo que con Perplexity. Ventajas específicas: Velocidad de respuesta, formato estructurado, y enfoque en datos accionables.

Ejemplo de output: Enlace a resultados de Ithy

Con esta herramienta, obtendremos rápidamente información clave sobre la estructura organizativa de Google Merchandise Store y su integración con el ecosistema de Google. Con estos tres outputs complementarios, habremos construido una visión holística del contexto antes de sumergirnos en el análisis de datos específicos. Esta fase preparatoria es fundamental para formular hipótesis pertinentes y reconocer patrones significativos en las etapas posteriores.

2. Comenzamos a Jugar con los Datos

La aproximación a los datos variará dependiendo de cómo accedemos a ellos: a través de herramientas de visualización como Looker Studio, Tableau o Power BI, o mediante la exportación directa en formato tabular para su procesamiento personalizado. También se le pueden adjuntar capturas de pantalla, pero aquí asumimos mayor riesgo de error, ya que la baja resolución de las capturas de pantalla puede hacer que la IA no lea correctamente, ¡y ésta no suele avisar de que va a cometer un error que te puede salir caro por no fijarte! Para los datos en bruto, usaremos este conjunto de datos simple. Y para la otra opción, este PDF de un Looker de Google Merchandise Store.

Análisis de Datos en Bruto con IA

Si nos enfrentamos a datos sin procesar y queremos explorar alternativas al tradicional (pero no menos útil) Excel, Claude ofrece capacidades bastante competentes para generar visualizaciones intuitivas y estéticamente atractivas. Método de uso óptimo: Cargar los datos en formato CSV, JSON o texto en bruto y solicitar, por ejemplo: «Genera visualizaciones interactivas que muestren una visión general de los datos».

Consideraciones importantes: Es crucial verificar meticulosamente que la IA ha interpretado correctamente los datos. Si detectamos inconsistencias o «alucinaciones» (interpretaciones erróneas de los datos), es preferible iniciar una nueva conversación con un contexto limpio.

Ejemplo de implementación: Enlace a visualizaciones de Claude

En nuestro análisis de Google Merchandise Store, Claude podría revelarnos patrones interesantes como la correlación entre plataformas y países, países líderes en conversión y sesiones… Análisis de Informes Estructurados

Cuando contamos con dashboards en Looker Studio o Power BI con opción de exportar a PDF, podemos potenciar nuestro análisis utilizando Notebook LM, una herramienta revolucionaria pero sorprendentemente poco promocionada por Google.

Método de uso óptimo: Adjuntar el PDF del informe junto con la URL del sitio web para proporcionar el máximo contexto. A continuación, podemos solicitar: «Identifica anomalías en el comportamiento de navegación de usuarios de dispositivos móviles comparado con escritorio y sugiere posibles causas».

Ventajas específicas: La capacidad de generar mapas conceptuales (mindmaps) que interconectan distintas métricas y dimensiones de forma visual, facilitando la identificación de relaciones no evidentes.

Ejemplo de implementación: Enlace a análisis en Notebook LM (contactad conmigo si queréis acceder al libro y os concedo acceso)

Aunque Notebook LM también puede procesar datos en bruto, su verdadero potencial se manifiesta en la generación de mapas conceptuales y en su capacidad para interconectar múltiples fuentes de información.

La reciente incorporación de la funcionalidad de mindmapping representa un avance significativo para los analistas que necesitan visualizar relaciones complejas entre diferentes conjuntos de datos. Además, su capacidad de procesamiento es muy amplia: se pueden introducir PDFs y archivos muy pesados.

Ejemplo de diagrama en Notebook LM

Para nuestro caso de Google Merchandise Store, Notebook LM podría ayudarnos a visualizar el recorrido completo del cliente (customer journey) desde diferentes puntos de entrada hasta la conversión final, destacando los cuellos de botella y oportunidades de optimización en el proceso.

3. Brainstorming con la IA: Descubriendo Insights Ocultos

Una vez que hemos procesado y visualizado los datos, es momento de profundizar en su interpretación. ¿Los patrones observados tienen sentido desde una perspectiva de negocio? ¿Detectamos tendencias inusuales que merezcan mayor investigación? ¿Son estos resultados «normales» cuando se comparan con los estándares del sector?

Para esta fase de ideación colaborativa con IA, disponemos de diversas opciones potentes:

Google AI Studio

Esta plataforma ofrece múltiples modalidades de interacción con la IA, incluyendo conversación por voz, compartir videos o incluso transmisión de pantalla en tiempo real para análisis dinámicos.

Método de uso óptimo: Compartir la pantalla mientras exploramos nuestros dashboards, permitiendo que la IA observe en tiempo real nuestras visualizaciones mientras comentamos verbalmente: «Estoy notando una caída en la tasa de conversión durante estos períodos… ¿qué factores podrían estar influyendo según los patrones que observas?»

Ventajas específicas: Completamente gratuito, interacción multimodal, y la capacidad de «pensar en voz alta» junto con la IA mientras analizamos datos.

Consideraciones prácticas: Para maximizar el valor de esta herramienta, es recomendable preparar una estructura mental clara de lo que queremos analizar, aunque permitiendo que la conversación fluya de manera orgánica cuando surjan descubrimientos inesperados.

Chat GPT

Ofrece funcionalidad de voz estándar incluso en planes gratuitos, permitiendo una conversación natural en torno a los datos analizados.

Método de uso óptimo: Cargar primero los datos relevantes y luego iniciar una conversación de voz con preguntas como: «Basándote en las tendencias de conversión que observamos en la temporada navideña, ¿qué estrategias de precios recomendarías para mejorar el año que viene?

Ventajas específicas: Excelente integración entre la modalidad de voz y la capacidad de análisis de datos, permitiendo una experiencia conversacional fluida que simula una sesión de brainstorming con un colega analista.

Microsoft Copilot

Proporciona una experiencia conversacional notablemente natural, aunque con cierta variabilidad en su rendimiento.

Método de uso óptimo: Funcionaría mejor para consultas muy generales. Consideraciones importantes: La inconsistencia en el rendimiento lo convierte en una opción secundaria para planes gratuitos, aunque su interfaz resulta particularmente amigable.

Notebook LM (Función de Podcast Simulada)

Una funcionalidad curiosa que genera conversaciones entre personajes ficticios basados en los datos analizados.

Consideraciones prácticas: Aunque inicialmente puede parecer más una curiosidad que una herramienta analítica seria, esta funcionalidad puede resultar sorprendentemente útil para obtener perspectivas divergentes. Los «personajes» a menudo representan diferentes stakeholders (el responsable de marketing, el analista financiero, el director de producto) y sus conversaciones pueden revelar o anticipar posibles reacciones cuando se den a conocer los datos.

Ventaja específica con plan plus: Permite al usuario unirse a la conversación, interactuando directamente con los personajes simulados para profundizar en determinados aspectos del análisis.

Para nuestro análisis de Google Merchandise Store, podríamos utilizar una combinación de estas herramientas: comenzar con Google AI Studio para una exploración visual colaborativa de los dashboards, complementar con ChatGPT para profundizar en patrones estadísticos específicos de manera más ágil, y finalizar con Notebook LM para simular una conversación en torno a los datos. Y si pagas el Plus, puedes defenderte si te echan la culpa del desastre.

Lo fundamental en esta fase es proporcionar a la IA el máximo contexto posible. Cuanta más información contextual tenga disponible (sobre el sector, la empresa, los objetivos específicos del análisis, y las hipótesis preliminares), más valiosos y accionables serán los insights generados.

4. Documentación del Análisis: Estructurando los Hallazgos

Después de las fases de exploración e ideación, habremos acumulado numerosas conclusiones, datos clave y posibles líneas de acción. Es momento de organizar toda esta información en dos formatos complementarios:

Documentación Detallada

Un documento exhaustivo que incorpore todos los hallazgos relevantes, metodología aplicada, fuentes de datos utilizadas, limitaciones del análisis, y recomendaciones estratégicas fundamentadas. Este formato está destinado principalmente a stakeholders técnicos o a quienes necesiten comprender el proceso analítico completo.

Elementos a incluir:

Contexto y objetivos del análisis
Metodología y herramientas utilizadas
Descripción detallada de los datasets analizados
Procesamiento y transformaciones aplicadas a los datos
Hallazgos principales y su significación estadística
Limitaciones y consideraciones metodológicas
Recomendaciones estratégicas con justificación analítica
Apéndices con datos complementarios

Ejemplo de implementación: Enlace a documentación detallada

Resumen del Análisis

Una versión condensada y altamente estructurada que destaque exclusivamente los hallazgos más relevantes y accionables. Este formato está orientado a aquellos que necesitan acceder rápidamente a las conclusiones principales.

Elementos a incluir:

Objetivo del análisis en una frase
3-5 hallazgos clave
Implicaciones directas para el negocio
Recomendaciones prioritarias
Próximos pasos sugeridos

Ejemplo de implementación: Enlace a resumen ejecutivo

Para nuestro análisis de Google Merchandise Store, vemos que ambas opciones tratan de trasladar la misma información, solo que así contamos con diferentes versiones para poder adaptar el discurso a la situación.

Es fundamental que ambos documentos mantengan coherencia entre sí, diferenciándose únicamente en el nivel de detalle, pero nunca en las conclusiones principales o recomendaciones estratégicas.

5. Presentación del Análisis: La Visualización como Narrativa

Aquí llegamos a la parte más creativa y, simultáneamente, más determinante para el impacto de nuestro análisis. La capacidad para transformar datos en narrativas visuales convincentes puede marcar la diferencia entre un análisis que genere acciones concretas y otro que quede archivado sin repercusión.

La visualización de datos y el análisis deben funcionar como capacidades complementarias: los mejores insights carecen de impacto si no se comunican eficazmente, y las visualizaciones más atractivas resultan inútiles si no transmiten información relevante.

Herramientas Avanzadas para Visualización con IA

Napkin

Una herramienta revolucionaria que permite crear esquemas visuales y diagramas conceptuales con un enfoque minimalista pero altamente efectivo.

Método de uso óptimo: Definir primero el párrafo que queremos visualizar, para luego escoger el estilo que más se adecúe. Ventajas específicas: Interfaz intuitiva, estética minimalista y profesional, capacidad para generar visualizaciones conceptuales que comunican relaciones complejas de manera accesible.

Ejemplo de visualización con Napkin

Ejemplo de implementación: Enlace a visualizaciones de Napkin

Gamma

Una plataforma completa para crear presentaciones dinámicas e interactivas potenciadas por IA.

Método de uso óptimo: Insertar cualquiera de las dos versiones de la documentación del análisis. Después, se precisa escoger estilo, número de diapositivas, extensión… Ventajas específicas: opciones de interactividad, y capacidad para generar transiciones lógicas entre conceptos.

Funcionalidad avanzada: Posibilidad de incorporar plantillas corporativas oficiales de tu empresa (disponible en el plan de pago), garantizando que tus presentaciones mantengan la identidad visual organizacional.

Ejemplo de implementación: Enlace a presentación en Gamma

Para nuestro análisis de Google Merchandise Store, podríamos utilizar Napkin para crear visualizaciones específicas sobre el embudo de conversión y los patrones de navegación, mientras que Gamma nos permitiría integrar estos elementos en una presentación narrativa que contextualice los hallazgos dentro de los objetivos estratégicos de la empresa.

El verdadero arte en esta fase consiste en encontrar el equilibrio entre la precisión analítica y la claridad comunicativa. Las mejores presentaciones combinan rigor metodológico con una narrativa accesible que conecta los datos con historias y objetivos de negocio tangibles.

6. Resiliencia Analítica: Manejando la Retroalimentación (sátira).

Incluso los análisis más rigurosos y las presentaciones más impactantes pueden enfrentarse a resistencia organizacional o recibir una acogida tibia. Es parte inherente del proceso analítico y conviene desarrollar mecanismos para gestionar constructivamente estas situaciones.

Sesame: El Compañero IA para Momentos Difíciles

En lugar de permitir que la frustración nos domine cuando nuestro análisis no recibe el reconocimiento esperado, Sesame ofrece una experiencia conversacional única con un enfoque más humano y hasta humorístico.

Método de uso óptimo: Interactuar con esta IA de personalidad distintiva para procesar emociones y recalibrar perspectivas: «Acabo de presentar un análisis que me llevó semanas y apenas recibió atención… ¿cómo puedo reenfocarlo para generar mayor impacto?»

Ventajas específicas: Tono conversacional único que combina empatía con humor, capacidad para ofrecer perspectivas alternativas, y enfoque en soluciones prácticas.

Consideración especial: Aunque puede resultar excesivamente conversacional en ocasiones, esta característica puede ser precisamente lo que necesitamos para descomprimir después de una presentación tensa o una sesión de feedback dura.

Ejemplo de interacción: Audio de conversación con Sesame

Más allá de Sesame, y más allá de las bromas, es fundamental desarrollar prácticas de resiliencia analítica:

Documentar meticulosamente las metodologías y decisiones. Esto facilita defender nuestro trabajo frente a críticas y construir credibilidad a largo plazo.
Solicitar feedback específico en lugar de valoraciones generales. Preguntas como «¿Qué visualización encontraste más útil?» o «¿Qué recomendación te pareció más viable?» generan retroalimentación más constructiva que «¿Qué te pareció el análisis?».
Iterar basándose en la retroalimentación recibida. La agilidad no termina con la presentación; el verdadero valor se genera al refinar continuamente nuestros análisis basándonos en las reacciones de los stakeholders.
Mantener una comunidad de práctica. Conectar con otros analistas que puedan proporcionar feedback técnico y apoyo profesional es invaluable para el crecimiento continuo.

Conclusión: El Futuro del Análisis Ágil con IA

La integración de herramientas de IA en nuestros flujos de trabajo analíticos no solo incrementa la eficiencia operativa, sino que transforma fundamentalmente nuestra capacidad para extraer insights significativos y comunicarlos de manera que tenga cierta trascendencia. Esta transformación conlleva tanto oportunidades como responsabilidades.

Por un lado, las herramientas descritas en este artículo democratizan capacidades analíticas avanzadas, permitiendo que profesionales con diversos niveles de expertise técnico puedan generar análisis sofisticados. Por otro lado, esta accesibilidad aumentada exige un mayor rigor metodológico y pensamiento crítico para evitar la propagación de conclusiones erróneas o superficiales. El analista del futuro no será reemplazado por la IA, sino potenciado por ella.

Las habilidades más valoradas evolucionarán desde la ejecución técnica hacia la formulación de preguntas incisivas, la interpretación contextual de resultados, y la traducción de datos en recomendaciones estratégicas. A medida que experimentéis con estas herramientas en vuestros propios proyectos analíticos, os animo a mantener un equilibrio saludable entre entusiasmo tecnológico y escepticismo ante lo que no sabemos cómo funciona realmente. La verdadera magia no reside en las herramientas mismas, sino en cómo las integramos en procesos analíticos rigurosos que generan valor tangible para nuestras organizaciones. Es decir: no hay que meter la IA en nuestro flujo de trabajo con calzador. Ella misma nos puede ayudar a detectar ineficiencias o cuellos de botella y, a partir de ahí, tratar de encontrar el punto de partida. Y recordad: en un campo que evoluciona tan rápidamente como la IA aplicada al análisis de datos, la curiosidad y la experimentación constante son nuestros mejores aliados. Las herramientas mencionadas en este artículo representan apenas un momento específico en esta evolución acelerada. Veremos en los próximos años, o incluso en los próximos meses, cómo habrá cambiado el panorama desde la fecha de publicación de este post.

¿Qué herramientas de IA estáis utilizando en vuestros procesos analíticos? ¿Qué desafíos habéis encontrado al integrarlas en vuestros flujos de trabajo? ¡Compartid vuestras experiencias en los comentarios!

La parábola del Elefante ahora es la del Dragón.

Mon, 03 Feb 2025 00:00:00 GMT

Zhipu AI: El gigante asiático de la IA que Occidente está ignorando (o tratando de dejar de lado).

En la era de la inteligencia artificial (IA), mientras Occidente se distrae con vídeos generados por IA de Donald Trump y Elon Musk dándose un pico y posts acerca de que DeepSeek es la app más descargada, un gigante menos visible pero todavía más poderoso está emergiendo en Asia: Zhipu AI. Esta empresa china, con un valor de mercado que supera los 2.700 millones de dólares (y subiendo), se está posicionando como un líder en IA generativa, ofreciendo soluciones innovadoras que rivalizan con las de sus contrapartes occidentales. Pero esta gente sí que pretende llevar los famosos agentes de IA a otro nivel: al plano físico.

Fundada en Beijing, sede de aquellos icónicos Juegos Olímpicos de 2008 (y no solo por Mario & Sonic), entre otras cosas, Zhipu AI ha desarrollado ChatGLM, un modelo de lenguaje a gran escala que compite directamente con las soluciones más avanzadas de Occidente.

Como no me quiero enredar demasiado con la historia de Zhipu AI, te dejo aquí recursos adicionales.

La cuestión es…

¿Cómo una empresa de tal repercusión al otro lado del globo ha tenido apenas una presencia testimonial en algunos foros o noticias de Europa?

Si bien DeepSeek ha tenido gran impacto en Occidente, es extraño que haya pasado ciertos filtros (como sí le ha ocurrido a Zhipu AI, vetado por el gobierno de EEUU antes de que Trump asumiera la presidencia) y también resulta curioso cómo en este caso, el tradicional hermetismo de China en estos asuntos no haya interferido en las campañas de marketing de DeepSeek ni en la adopción de la aplicación por el público extranjero.

Ahora bien: hay ciertos matices y detalles que resultan desconcertantes, sobre todo en torno a cómo en Europa o en América estamos en la inopia de la mayoría de proyectos o sucesos que tienen lugar en China.

Una prueba de ello es su ecosistema de aplicaciones, redes sociales y buscadores, de los cuales tienen prácticamente todo lo equivalente a lo que nosotros tenemos, pero en versión china y con sus correspondientes sesgos o censuras.

Veamos el siguiente ejemplo de cómo vivimos en lo que podríamos considerar realidades paralelas:

Perfil de LinkedIn de Zhipu AI

Perfil de LinkedIn de DeepSeek AI

La diferencia entre los perfiles de LinkedIn de ambas empresas es brutal. En el caso de Zhipu AI, ¿cómo es posible que solo tenga 919 seguidores en el momento de la captura de pantalla?

Y de todas formas, el número de seguidores de DeepSeek también me parece bastante reducido teniendo en cuenta que su impacto ha traspasado fronteras (y mi paciencia, de tanto post redundante hablando del tema).

LinkedIn ha dejado de operar en China en el año 2021.

Así es. En su lugar, MaiMai, una red social equivalente, a día de hoy, es la principal red social profesional del país. 110 millones de usuarios en 2023. Pero vaya, también me parecen pocos para el elevado número de habitantes en el país. Todo ello me vuelve a hacer pensar que el hermetismo es algo que forma parte de la sociedad china, no solo de cara al exterior. O al menos, esa es la sensación que me produce, menos cuando Aliexpress o Miravia me lanzan una andanada de notificaciones push al móvil para que les compre y les venda hasta mi alma por girar una ruleta trucada para obtener un descuentito.

Ah, y hablando del imperio de Jack Ma: Alibaba también tiene modelos de IA. Y recientemente han lanzado uno nuevo. Próximamente podremos hablar de ellos. Mientras tanto, para tu entretenimiento:

-> chat.qwenlm.ai

Entrando en la web de Zhipu AI.

Esto es lo primero que vemos al acceder al sitio web, después de unos largos segundos de tiempo de carga y tras una mediocre renderización.

Home de Zhipu AI

“Agent”. Es lo único que puedo entender. Menos mal que los iconos suelen tener un lenguaje universal, y de esa forma me pude fijar en que arriba a la derecha hay un iconito de globo terráqueo que supuse que serviría para cambiar el idioma.

No obstante, ni los posts del blog ni las noticias se pueden traducir, salvo utilizando el traductor de página de Google. Aún así, la lectura resulta muy difícil. Sí, también se lo podría enchufar a alguna IA y que traduzca o resuma, pero eso ya corre a cuenta de cada uno 😉.

Lo que sí me llama la atención es que no hayan publicado absolutamente nada desde que empezó el año, cuando habían estado siendo bastante activos en su propia web. Completamente contrario al estilo de comunicación de Open AI, los cuales ahora optan por presentaciones en vídeo que intentan ser más entrañables, como cuando mis compañeros de la primaria y yo presentábamos el ciclo de la fotosíntesis. Igualito. Aunque los de Open AI más organizados, eso sí. Y con los deberes hechos.

Retomando el tema principal…

¿Por qué Zhipu AI me llama tanto la atención? Las claves:

Zhipu AI se distingue en el panorama global de la Inteligencia Artificial no solo por sus avances en modelos de lenguaje como ChatGLM, sino por su visión integral de desarrollo de una IA más general y versátil. La empresa se enfoca en la creación de agentes de IA, sistemas que trascienden la mera interacción lingüística para desenvolverse autónomamente en el mundo físico y ejecutar tareas complejas. Esta apuesta por agentes inteligentes abre un abanico de posibilidades en campos tan diversos como la robótica avanzada, la automatización industrial de vanguardia y la conducción autónoma.
La visión de Zhipu AI se materializa a través de su plataforma BigModel.AI, un ecosistema que aglutina una amplia gama de herramientas y servicios de IA, que van desde modelos de lenguaje de última generación hasta soluciones de visión por computadora y generación de imágenes. Esta plataforma evidencia el compromiso de la empresa con el desarrollo de una IA holística y no solo a crear modelos conversacionales.
Zhipu AI no transita este camino en solitario. La empresa establece colaboraciones estratégicas con universidades de prestigio y empresas líderes en diversos sectores. Estas alianzas le permiten acceder a conocimientos especializados, recursos de vanguardia y talento humano altamente cualificado, acelerando su progreso en la consecución de una IA más general y transformadora.

En definitiva, el fenómeno de Zhipu AI sugiere la siguiente reflexión:

Ante el veto de grandes potencias mundiales como EEUU, ¿han decidido trabajar en silencio de cara al resto del mundo para, cuando llegue el momento, dar la sorpresa como han hecho con DeepSeek? Pero eso sí, nadie de nosotros podrá utilizar su tecnología. O, al menos, hasta que Occidente “recoja cable” y vea que, si no puede con el enemigo, no queda más remedio que unirse a él. O como mínimo, tratar de no enfadarle.

Además, también resulta abrumador pensar que tenemos una visión de la realidad y la actualidad empequeñecida por el alcance de nuestros medios de comunicación y sesgada por creer que estamos al tanto de todo lo que ocurre en el mundo, cuando es más que probable que al otro lado del charco, o simplemente poniendo el foco lejos de Europa, nos encontremos con que otras potencias mundiales o potencias emergentes, no están de brazos cruzados precisamente.

Dicho esto…

¿Realmente vivimos como una sociedad cosmopolita en un mundo tan globalizado como nos lo pintan?

Meme sobre la actualidad de la IA

Referencias:

“La historia de Zhipu AI” (elaboración propia):

https://www.perplexity.ai/page/historia-de-zhipu-ai-MWnHj5x_RTG568bQ8EIFSA

“El ascenso de DeepSeek” (elaboración propia):

https://www.perplexity.ai/page/el-ascenso-de-deepseek-Hz7V_ZeHQNqmOLOo_G2piw

“Veto a Zhipu AI” (elaboración propia):

https://www.perplexity.ai/page/veto-a-zhipu-ai-dBdh6ETFROSw9xlOcSFwLg

“MaiMai: el LinkedIn de origen chino” (elaboración propia):

https://www.perplexity.ai/page/maimai-el-linkedin-de-origen-c-_2mC3VK1RQObkqWxM2Tx7w

“La parábola del Elefante”

https://es.wikipedia.org/wiki/Los_ciegos_y_el_elefante

Carta de Despedida como Presentación de mi Newsletter.

Wed, 29 Jan 2025 00:00:00 GMT

Si por un instante el mundo se olvidara de que soy una marioneta de trapo más en cualquier feed y me regalara un espacio para expresarme, posiblemente no diría todo lo que pienso, pero en definitiva pensaría todo lo que digo.

En esta newsletter, daría más valor a las cosas, no por lo que aparentan, sino por lo que significan. Dormiría poco, reflexionaría más, entendiendo que por cada minuto que perdemos en redes sociales, nos alejamos un poco más de la realidad y la veracidad.

Si tuviera la oportunidad de compartir mis ideas, vestiría con la sencillez de lo auténtico, me alejaría del ruido del mainstream, dejando al descubierto, no solo mi opinión, sino mi alma.

En esta newsletter, si tuviera un corazón, escribiría sobre la dificultad de encontrar un hueco en la sociedad de hoy en día, sobre la frustración de no ser tomado en consideración por mi juventud, sobre la lucha contra el sensacionalismo que nos bombardea a diario.

Pintaría con la crudeza de un documental la incertidumbre y la volatilidad a la que nos enfrentamos día a día, la falta de oportunidades, la ansiedad que nos genera el futuro desconocido y cambiante. Y una canción de protesta generada por una IA de origen chino sería la banda sonora de esta estampa.

Regaría con mis palabras las historias de jóvenes que luchan por sus sueños, para que su voz no se pierda entre el ruido.

En esta newsletter, no dejaría pasar una sola edición sin decir a otros jóvenes, como yo, que no están solos, que sus problemas son reales, que sus inquietudes son válidas. Que no sean víctimas del ansia y del incipiente y preocupante Brain Rotting a causa del scroll enfermizo.

A los que se sienten perdidos, les recordaría que la vida no es una carrera de velocidad, sino un viaje para descubrir quiénes somos. A los que luchan por un futuro mejor, les daría herramientas, con y sin IA, pero les dejaría que ellos mismos construyan su camino. Aunque deben saber que todo lo que tenga IA, aunque la tenga implementada con calzador, vende mejor.

Tantas cosas he aprendido de la gente… He aprendido que el mundo nos exige ser exitosos, pero no nos enseña a manejar el fracaso. He aprendido que las redes sociales nos muestran una realidad distorsionada, donde todos son felices y perfectos.

He aprendido que muchos jóvenes se rinden porque no encuentran un espacio donde ser escuchados. Son tantas (y a la vez tan pocas) las cosas que he podido aprender, y esta newsletter es mi intento de compartirlas, de generar debate, de construir juntos un espacio mejor, donde haya menos scroll y más creación y producción.

Porque cuando me siente a escribir estas líneas, estaré dando un trozo de mis pensamientos, con la esperanza de que mis palabras encuentren eco en otras bandejas de correo y feeds empobrecidos, infestados de FOMO, FOBO, FOMU y patologías similares.

Si has llegado hasta aquí…

Debes saber que:

No voy a publicar chorradas ni nada que no te pueda aportar en tu día a día.
No llenaré tu bandeja o tu feed de spam. Como máximo, una publicación a la semana.
No trataré los mismos temas ni te hablaré de las herramientas que ya todo el mundo utiliza. Para eso ya están las marionetas de trapo. Aunque de hacerlo, se tratará con otro enfoque.

…pero:

Sí te hablaré de temas de actualidad enfocado a diversos ámbitos, pero especialmente nos centraremos en el campo de la tecnología y el marketing de forma que pueda ayudarte a potenciar tus habilidades o adquirir nuevas.
Sí te mostraré gran variedad de herramientas o metodologías que te puedan hacer la vida más fácil o, al menos, que te sirva para pasar un buen rato probando o para enviársela a tus compañeros para que vean que controlas.
Sí tienes la opción de declinar mi propuesta in(decente) de suscribirte a mi newsletter, impidiéndome aparecer en tu bandeja de entrada (o de spam, si me paso de listo con el Subject) junto al resto de tus 1275735735 suscripciones y mails, de las cuales imagino que únicamente prestarás atención a aquellos con un asunto parecido a: “Tu pedido ya ha llegado”.

…y debes saber que:

El pseudopoema que he escrito basándome en una carta aparentemente escrita por el gran Gabriel García Márquez, fue en realidad escrito por un ventrílocuo mexicano llamado Johny Welch. Se trata de una de las primeras Fake News como tal, la cual todavía sigue presente en diversas redes sociales y medios. Eso sí, esta composición es, aun así, innegablemente brillante.

Incluso el propio Gabo, aún en vida, tuvo que declarar lo siguiente:

“Quiero decirles que estoy vivo y que lo único que me podría matar es que digan que yo escribí algo tan cursi”

No te creas todo lo que te digan o leas.

Tanto en el campo al que me dedico y a nivel general, no hay nada peor que los datos que no muestran la realidad y nos obligan a ir a ciegas.

Referencias:

Comunicado de Centro Gabo:

https://centrogabo.org/gabo/contemos-gabo/la-marioneta-el-poema-que-nunca-escribio-gabriel-garcia-marquez

Post de Maldita, sitio web que se dedica a la detección de bulos y a desmentir información falsa:

https://maldita.es/malditobulo/20220823/padres-huerfanos-gabriel-garcia-marquez/