Laboral: 71% de la población mundial nunca ha usado IA, apenas el 1% paga alguna suscripción de IA y sólo el 0,14% usa IA para escribir código

Klaus María dijo:

Esta es una de las cosas más revolucionarias que mucha gente todavía no ha pillado: hoy puedes crear apps, webs y productos SaaS completos sin tener ni idea de programación. Ni línea de comandos, ni FTP, ni nada.



Es más que eso. El salto de verdad llega cuando lo usas como asistente personal o como secretaria: le pasas un email y le dices “contéstalo educadamente diciendo que no me interesa”, le das cuatro ideas y le pides “redáctame un correo con esto”, o le encargas que investigue algo por ti. Es bastante más que un buscador.

Yo hace años que no escribo un email, ni un informe, ni preparo gráficos. Apenas abro Excel. Para alguien que trabaja con el ordenador a diario, esto puede recortar la carga de trabajo un 80%.

Este mismo texto.

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pepeleches dijo:

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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Viva Bankia manque pierda dijo:

Yo soy de esos, nunca he usado la IA; cuando sirva para algo interesante a nivel particular, me avisas, estaré encantado de hacerlo...
Un saludo y cuidaos...

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Scarjetas dijo:

-Sirve para miles de cosas...te pongo un ejemplo. Gemini tiene un modo live, puedes activarlo en el campo y enseñarle setas y la IA, te dice que variedad es, al igual que con hierbas y plantas. En alguna ocasion se puede confundir, pero cada dia que pasa, lo hace menos, la ultima vez que lo usé para eso y para buscar una manola funcionó de lujo.
-otro ejemplo, abres el capo del coche y le enseñas el motor y le metes el pdf del libro taller y no es que te lo repare, pero te dice que hacer paso por paso...

En mi curro la utilizo tb, para averias fuertes y ya he conseguido reparar 3 osmosis medicas, que tenian fallos que sin la IA, los hubiera descubierto, pero hubiera tenido que ir varias veces...para mi, la IA, no va a quitar trabajos, los va a transformar en hiperproductivos y ayudara a conciliar, que es lo que se necesita de verdad.

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pepeleches dijo:

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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pepeleches dijo:

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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pepeleches dijo:

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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derepen dijo:

(imagen visible para usuarios registrados)(imagen visible para usuarios registrados)

​

NO tiene o no tenía? Porq 1 millón de tokens de contexto es mucho

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Klaus María dijo:

Ya pero ¿qué porcentaje de los trabajos son problemas sencillos o webs y qué porcentaje son problemas difíciles? Hay miles de tareas, funciones y trabajos que podrían automatizarse y nunca se ha hecho por el coste. De hecho es alucinante en la empresa y aun más en la administración la enorme cantidad de tareas sencillas que se siguen haciendo a mano.



Ahí entra el analista humano. Eres tú y un ejército de agentes desarroladores. No digo que sea la panacea, pero es la panacea, al menos comparado con un equipo de desarroladores.



Vuelvo a lo mismo, no todas las tareas son tan complejas. A veces simplemente necesitas un plugin para adaptar Wordpress o PrestaShop a tu proyecto y eso es desarrollar un par de funciones en un entorno muy bien documentado. Por poner ejemplos chorras.



De momento están solucionando los Problemas del Milenio uno tras otro... al paso que van Perelman será el único humano que haya resuelto uno.

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Klaus María dijo:

Ya pero ¿qué porcentaje de los trabajos son problemas sencillos o webs y qué porcentaje son problemas difíciles? Hay miles de tareas, funciones y trabajos que podrían automatizarse y nunca se ha hecho por el coste. De hecho es alucinante en la empresa y aun más en la administración la enorme cantidad de tareas sencillas que se siguen haciendo a mano.



Ahí entra el analista humano. Eres tú y un ejército de agentes desarroladores. No digo que sea la panacea, pero es la panacea, al menos comparado con un equipo de desarroladores.



Vuelvo a lo mismo, no todas las tareas son tan complejas. A veces simplemente necesitas un plugin para adaptar Wordpress o PrestaShop a tu proyecto y eso es desarrollar un par de funciones en un entorno muy bien documentado. Por poner ejemplos chorras.



De momento están solucionando los Problemas del Milenio uno tras otro... al paso que van Perelman será el único humano que haya resuelto uno.

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kremito dijo:

Si miramos el dedo vemos los LLM haciendo maravillas, si miramos la luna vemos megacentros de datos siendo entrenados por millones de mentes humanas, pensamos que el producto es lo que se puede calcular con estos modelos pero los datos en si tendran muchisimo mas valor, y ese es el producto por el que se esta invirtiendo, digamos que la ia va por un lado incluyendo desarrollos de otros tipos de inteligencia, pero el negocio de los datos y la informacion, ese es otro negocio distinto, ahí quizas las inversiones que se estan haciendo es donde pueden ir dirigidas, y los clientes de esos datos seran megacorporaciones y gobiernos.

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pepeleches dijo:

¿Crees que en un millón de tokens te da para describir con absoluta precisión TODO lo necesario de un software complejo con todo detalle y tener espacio suficiente como para trabajar?

Para hacer un programa complejo, para dirigir una empresa, para tareas complejas y multidisciplinares, se necesita un espacio tendente a infinito. Los humanos minusvaloramos la capacidad tanto de almacenamiento como de proceso que tenemos.

Si a la IA tienes que comprender un problema muy complejo, explota. No es capaz de trabajar con tanta información externa a la vez de forma coherente.

Porque además, no toda la ventana está libre; en el contexto entra también toda la orquestación, que cada vez es más pesada.

Pero es que cuando envías al transformer cadenas gigantescas de tokens, las respuestas pierden calidad.

Es como si tuvieras 40 años y para responder a una pregunta tuvieras que repasar toda tu vida segundo por segundo. Y el problema es que o lo haces así, o pierden el sentido.

Ahora imagina, por ejemplo, lo que significaría una AGI. Absurdo....

Si la IA pudiera funcionar guardando datos en una BBDD claro que podría hacer cosas increíblemente complejas fuera de su entrenamiento. Pero la ventana de contexto o el RAG son cuellos de botella letales para su crecimiento.

Y...bastante insalvables. Aunque tuvieras 10 millones te parecería parecido, pero a otra escala. Pero es que la necesidad de proceso igual se multiplica x100...

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Caballero de la Tenaza dijo:

Te entiendo, pero insisto, la domótica no ha resuelto ninguno de los problemas de los hogares. Te pondré un ejemplo, a un compañero de trabajo se le quedaron las persianas abiertas y no podía cerrarlas, toda la jornada temiendo que se le metieran en casa y al final tuvo que cerrarlas por el método analógico: ir a su casa y darle al manubrio. Lo mismo para los coches, el freno eléctrico o las lavadoras, ¡que no necesitamos tanto programa para lavar las sábanas ni un freno eléctrico para estacionar un coche!. Hacer complicadas las cosas sencillas.

Que sin duda la IA transformará muchas profesiones, tal como ahora los buscadores nos permiten acceder a información que antes implicaba horas de investigación en bibliotecas.

Los trabajos automatizables de oficina serán sin duda los más afectados, los delineantes o los contables no desaparecieron sino que con la llegada de los ordenadores, aumentaron su productividad se necesitaron menos, igual que en los bancos.

Curiosamente, creo, los trabajos menos cualificados serán los menos afectados, está muy lejos el taxi autónomo sin conductor, la infraestructura para que eso funcione debe tener un costo monstruoso o la limpieza pública o cualquier actividad que trate con personas.

Puede pasar cualquier cosa, desde una masa crónica de desempleados a un reparto del trabajo disponible que nos convierta en pobres con tiempo libre. Una masa sin posibilidad de consumo y una élite que acapare la riqueza, más o menos lo que estamos viviendo pero elevado exponencialmente.

Si el incremento de la productividad por la IA no reparte sus beneficios entre capital y trabajo asistiremos a lo que ya estamos empezando a ver desidia y falta de interés.

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Lado oscuro dijo:

Dos mil millones de personas viven sin electricidad

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pepeleches dijo:

Eso en teoría funcionaría. Pero se produce caos; cuando aumenta el ritmo de producción, y la producción está hecha principalmente por IA, se multiplica el número de errores.

Y entonces...necesitas humanos que revisen un código que no han hecho ellos y esta tarea de revisión se alarga enormemente. Y a veces incluso se necesita reescirtura.

No se parece en nada hacer una APP con dos pantallas y siete elementos de configuración que una aplicación de 500 pantallas con una BBDD de cientos y cientos de tablas con unos flujos o dependencias brutales que son imposibles de explicar a la IA.

Porque ahí está el problema: el analista se lo "puede dejar a cigot". Pero la IA no tiene capacidad de imaginar lo que afecta lo que está programando al conjunto, ni conocer bien los elementos ya desarrollados que tiene que usar, ni conocer bien todos los patrones de software o gráficos, ni....ni....

Y eso es una limitación que no es nada previsible que pueda saltarse en pocos años.

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pepeleches dijo:

¿Crees que en un millón de tokens te da para describir con absoluta precisión TODO lo necesario de un software complejo con todo detalle y tener espacio suficiente como para trabajar?

Para hacer un programa complejo, para dirigir una empresa, para tareas complejas y multidisciplinares, se necesita un espacio tendente a infinito. Los humanos minusvaloramos la capacidad tanto de almacenamiento como de proceso que tenemos.

Si a la IA tienes que comprender un problema muy complejo, explota. No es capaz de trabajar con tanta información externa a la vez de forma coherente.

Porque además, no toda la ventana está libre; en el contexto entra también toda la orquestación, que cada vez es más pesada.

Pero es que cuando envías al transformer cadenas gigantescas de tokens, las respuestas pierden calidad.

Es como si tuvieras 40 años y para responder a una pregunta tuvieras que repasar toda tu vida segundo por segundo. Y el problema es que o lo haces así, o pierden el sentido.

Ahora imagina, por ejemplo, lo que significaría una AGI. Absurdo....

Si la IA pudiera funcionar guardando datos en una BBDD claro que podría hacer cosas increíblemente complejas fuera de su entrenamiento. Pero la ventana de contexto o el RAG son cuellos de botella letales para su crecimiento.

Y...bastante insalvables. Aunque tuvieras 10 millones te parecería parecido, pero a otra escala. Pero es que la necesidad de proceso igual se multiplica x100...

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pepeleches dijo:

Sí, totalmente de acuerdo en eso. Para ciertas tareas hace falta muy poco.

Es más, la IA ahí te abre la posibilidad de poder gestionar tareas sencillas sin tener que aprender a programar nada en absoluto. Eso sí, tienes que manejar medianamente la IA

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pepeleches dijo:

Estás hablando desde una perspectiva que creo... bastante irreal. La gente piensa que las IAs se autoentrenan con todos los datos de USO y "aprenden".

No, no funciona así en absoluto. Si fuera así... ya estaríamos camino de la AGI.

El entrenamiento de una IA es extremadamente complejo y necesita intervención humana sí o sí. Cada token tiene miles de valores provenientes del entrenamiento, y se debe DECIDIR perfectamente la curación de los datos con los que se les alimenta porque si no te puedes cargar entrenamientos anteriores.

Porque cuando a la IA le das nuevos textos, no funcionan (en absoluto) como una BBDD donde almacenan más cosas. Lo que hacen es recalcular los datos de los embeddings de atrás hacia adelante para hacer más probable esa respuesta.

Eso quiere decir que si le metes textos sin filtrar, probablemente estés destrozando su capacidad de contestar coherentemente.

Y no solo eso, una vez que la IA se "traga" los textos perfectamente seleccionados, hace falta una capa gigante de trabajo humano para que aprenda el comportamiento.

Es una de las "engañifas" que suelen hacer constantemente los medios al hablar de la IA. Llaman "entrenamiento" a cualquier cosa y me temo que no tiene nada que ver...

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pepeleches dijo:

Uf...generalizar así es un poco "gore"

La IA ha mejorado mucho para hacer programación tipo "script". Dame una solución a un problema concreto. O cosas tipo web donde el problema no es difícil.

Pero no hace (ni hará si no se cambia el paradigma...) es poder hacer una aplicación "de verdad". Que tenga una lista de requisitos gigantes, estructuras, flujos, capas.

Es capaz de hacerte un poema, pero no un libro por decirlo de alguna forma.

Y me temo que esa capacidad no está al alcance del LLM. Habría que multiplicar por muchísimo la ventana de contexto (miles, millones de veces...) simplemente para que tuviera la capacidad de poder entender un problema muy complejo en su conjunto, y no ver solo partes parciales.

Y el problema es que, aunque van aumentando, el consumo de recursos no es lineal, es aritmético o incluso geométrico. La única solución de que pueda tener todo el contexto es enviarlo en cada pregunta entero al Transformer.

De hecho, en la empresa donde trabajo se usa la IA para programar, pero de forma muy muy acotada. Porque se multiplican los fallos y las incoherencias (es un software bastante complejo).

El gran problema es que mucha gente "se lanza" a utilizar la IA pensando que subiéndole un archivo al proyecto o adjuntándolo al chat tiene suficiente información. Y no, el manejo del RAG por la IA es excelente...pero es limitadísimo.

Simplemente, no tiene capacidad de entender un problema muy complejo.

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APRENDIZ DE BRUJO. dijo:

Si la estoy entrenando por qué debo pagar 20 euros?

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APRENDIZ DE BRUJO. dijo:

Si la estoy entrenando por qué debo pagar 20 euros?

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Marcus Halberstam dijo:

Desconozco el caso de otras IAs, pero en el contrato de los planes de pago de Claude se indica que tus datos no sé usarán para entrenar modelos u otros fines.

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Klaus María dijo:

No la estás entrenando. La IA no aprende de ti. Si aprendiese de sus usuarios ya tendríamos AGI. Una vez entrenada con un dataset el LLM es estático.



No me fío ni de Open AI ni de Anthropic, menos de Musk, pero no tengo muy claro la utilidad para entrenamiento de mi trabajo... o sí.

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noc555 dijo:

Un consejo, guardaros algo. No se lo expliques todo a la AI, sino sabrá más que tú.

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pepeleches dijo:

Estás hablando desde una perspectiva que creo... bastante irreal. La gente piensa que las IAs se autoentrenan con todos los datos de USO y "aprenden".

No, no funciona así en absoluto. Si fuera así... ya estaríamos camino de la AGI.

El entrenamiento de una IA es extremadamente complejo y necesita intervención humana sí o sí. Cada token tiene miles de valores provenientes del entrenamiento, y se debe DECIDIR perfectamente la curación de los datos con los que se les alimenta porque si no te puedes cargar entrenamientos anteriores.

Porque cuando a la IA le das nuevos textos, no funcionan (en absoluto) como una BBDD donde almacenan más cosas. Lo que hacen es recalcular los datos de los embeddings de atrás hacia adelante para hacer más probable esa respuesta.

Eso quiere decir que si le metes textos sin filtrar, probablemente estés destrozando su capacidad de contestar coherentemente.

Y no solo eso, una vez que la IA se "traga" los textos perfectamente seleccionados, hace falta una capa gigante de trabajo humano para que aprenda el comportamiento.

Es una de las "engañifas" que suelen hacer constantemente los medios al hablar de la IA. Llaman "entrenamiento" a cualquier cosa y me temo que no tiene nada que ver...

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