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Fundamentos de la Inteligencia Artificial
El término Inteligencia Artificial fue acuñado en 1956 por John McCarthy, quien la definió como «la ciencia y el ingenio de hacer máquinas inteligentes». Hoy entendemos la IA como el desarrollo de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían inteligencia humana. Algunas ramas destacadas son el Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y los Large Language Models (LLM), como GPT. Sigue leyendo: profundiza en cómo funcionan las fases de entrenamiento e inferencia y descubre un ejemplo real de IA aplicada a la educación en nuestro artículo
Ecosistema de los LLMs
Bienvenido al vibrante ecosistema de los Large Language Models (LLM), esos modelos de lenguaje que están revolucionando la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Aunque ChatGPT es el más conocido, existe un universo entero de alternativas, especializaciones y nuevas propuestas que merece la pena conocer. ¿Conoces todos estos modelos? ¿La mitad? ¿Ninguno?
Uso de LLMs en Local
Los Large Language Models (LLMs) han transformado la manera en la que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, la mayoría de estos servicios dependen de la nube, lo que implica costes, limitaciones y, sobre todo, falta de privacidad. La buena noticia es que existen opciones para jecutar potentes LLMs directamente en tu ordenador, sin depender de servidores externos, garantizando tu privacidad. En esta serie de artículos te enseñará cómo hacerlo paso a paso, empezando con una sencilla y versátil herramienta: LM Studio.
Descubre cómo empezar a usar modelos de lenguaje de forma local en tu ordenador. Aprende qué es un LLM, sus ventajas frente a la nube y cómo instalar y utilizar LM Studio, incluyendo un caso práctico con los nuevos modelos open-source de OpenAI.
Descubre cómo usar Ollama, la herramienta más sencilla para ejecutar modelos de lenguaje en local desde la terminal. Instalación rápida, comandos básicos y API lista para integrar.
Descubre cómo instalar y usar Open WebUI desde Pinokio para ejecutar LLMs en local con máxima flexibilidad, extensiones y control avanzado.
Explora GPT4All, la aplicación de escritorio que permite usar modelos de lenguaje en local con privacidad total, integración de documentos y facilidad de uso.
Descubre Page Assist, la extensión de navegador que conecta con Ollama para chatear, resumir páginas y analizar documentos con IA local, directamente en tu web.
Explora Google AI Edge Gallery, la app experimental que permite ejecutar modelos de IA generativa de forma local en tu móvil, sin internet y con total privacidad.
Descubre MSTY, la plataforma que unifica el uso de LLMs locales y en la nube con una interfaz intuitiva, privacidad total y funciones avanzadas como Split Chats y Knowledge Stacks.
IA Generativa - Imágenes
Bienvenido al fascinante mundo de la IA Generativa aplicada al mundo audiovisual, una tecnología que está transformando el arte, el diseño y la creatividad digital. Desde herramientas sencillas hasta entornos avanzados, la generación de imágenes, sonidos y videos mediante IA ofrece infinitas posibilidades, y cada día surgen nuevas aplicaciones que merece la pena conocer. ¿Conoces ya estas herramientas? ¿Has probado alguna? ¿O estás a punto de descubrir este universo creativo?
Generación de imágenes con IA en Local
Explora nuestra serie de artículos dedicados a instalar y usar aplicaciones de IA generativa en tu propio equipo, sin depender de servicios externos:
Introducción, instalación sencilla y primeros prompts desde Google Colab.
Gestor que automatiza la instalación de entornos IA y organiza tus herramientas.
Interfaz ligera y fácil de usar para modelos como Stable Diffusion o FLUX.
Entorno avanzado basado en nodos para personalizar al máximo tus creaciones.
Serie ComfyUI - flujos de trabajo
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ComfyUI (IV): Intercambio de caras usando ComfyUI (Próximamente)
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ComfyUI (V): Generar imágenes a partir de prompts en archivo de texto (Próximamente)
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ComfyUI (VI): Extraer prompts de imágenes a un archivo de texto (Próximamente)
Flujos de trabajo con Inteligencia Artificial
En esta seccion veremos diferentes formas de trabajar usando la inteligencia artificial. Para ello mostraremos diversos flujos de trabajo que usan inteligencia artificial, su funcionamiento y sus posibles aplicaciones.
En este artículo te mostramos un flujo de trabajo práctico para crear un cuento con IA. Para ilustrarlo, usaremos un ejemplo real: la adaptación futurista de El Quijote, que transformamos en la historia de Quijot-9, un androide soñador en un mundo distópico. Usaremos ChatGPT y Gemini y su herramienta Storybook
Google NotebookLM (https://notebooklm.google/) es una herramienta de inteligencia artificial diseñada para trabajar directamente sobre tus documentos y fuentes, ayudándote a: Hacer preguntas sobre el contenido. Generar resúmenes, mapas mentales y quizzes. Crear podcasts o vídeos explicativos. Preparar material para estudiar o presentar. Lo más interesante de NotebookLM es su capacidad de interactuar y generar contenido a partir de fuentes específicas que tú subes: artículos, PDFs, informes o apuntes.
En este artículo vamos a ver, paso a paso, un método práctico para escribir un microrrelato —o incluso un libro entero— colaborando con la IA, construyendo la historia entre los dos de forma estructurada, creativa y guiada.
Una investigación en profundidad es algo más que recopilar información: implica marcar un objetivo, reunir fuentes fiables, contrastar datos, generar análisis técnico y sintetizar resultados de manera clara y estructurada. En un artículo anterior realizamos este tipo de investigaciones asistidas por IA usando ChatGPT. En este caso vamos a hacerlo usando Google NotebookLM, ya que desde hace unos días esta herramienta ha incorporado entre sus características, la función Deep Research, que permite realizar investigaciones completas dentro de un mismo entorno, y lo más interesante: transformarlas con un clic en presentaciones, podcasts, infografías o vídeos.
La inteligencia artificial suele presentarse como algo lleno de “efecto wow”: imágenes hiperrealistas, textos casi humanos o chatbots que parecen sacados de ciencia ficción. Pero muchas veces lo que realmente necesitamos son cosas más simples: herramientas que nos resuelvan problemas del día a día y que se conviertan en aliados creativos. Hoy vamos a mostrar un flujo de trabajo sencillo y potente para crear una presentación en tres pasos, combinando ChatGPT, Kimi y PowerPoint.
Cuando hablamos de una investigación en profundidad, no nos referimos solo a “buscar en Google”. Hablamos de un proceso estructurado: definir una pregunta, reunir fuentes, contrastar información, analizar y sintetizar resultados de forma trazable. ChatGPT puede ayudarnos a recorrer todas esas etapas, y lo hace de dos formas: como asistente guiado paso a paso o con su nueva función automática “Investigación en profundidad” (Deep Research).
Aprende como crear un video de presentación de una empresa usando IA. Flujo de trabajo: 2 avatares conversando (o alternando) en este caso en diferentes idiomas. Guion generado y pulido con ChatGPT. Clips creados en HeyGen Música de fondo creada en Suno Montaje final en OpenShot
Agentes con Inteligencia Artificial
¿Qué puedo hacer con un agente de Inteligencia Artificial?
La inteligencia artificial ya no es cosa del futuro: hoy está en nuestro día a día, ayudándonos a trabajar mejor y a ser más productivos. Una de las herramientas que más valor está aportando en este sentido es Microsoft Copilot, que no solo responde a nuestras preguntas, sino que también nos permite crear Agentes personalizados. Estos Agentes son asistentes diseñados para tareas muy concretas: desde generar actas de reuniones, hasta analizar contratos o gestionar listas de tareas. En este artículo vamos a ver qué es un Agente, para qué sirve y cómo puedes crear uno en Copilot paso a paso.
Historia e historias de la IA
Historia e historias de la IA es una colección de artículos donde mezclamos curiosidad, historia y tecnología. Aquí encontrarás desde los primeros autómatas hasta los modelos actuales, pasando por leyendas, inventores y artefactos que marcaron el camino.
En este artículo repasamos los principales hitos de este fascinante camino, desde las primeras ideas hasta la explosión de la IA generativa
Serie Historia e historias de la IA: I. Los orígenes: mitos, combinatoria y autómatas antiguos
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El Golem - la primera idea de vida artificial (Siglo XVI) (Proximamente)
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Ramon Llull y el Ars Magna – Las primeras máquinas de pensar (Siglo XIII) (Próximamente)
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Autómatas mecánicos del mundo antiguo (Grecia, Alejandría, relojes de agua...) (Próximamente)
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Los autómatas europeos de la Ilustración – Jaquet-Droz y Maillardet (Siglo XVIII) (Próximamente)
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El Turco Mecánico – El fraude que revolucionó la idea de máquina pensante (1770) (Próximamente)
Serie Historia e historias de la IA: II. La era de la computación: máquinas que calculan y razonan
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Ada Lovelace – El primer algoritmo de la historia (1843) (Proximamente)
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Charles Babbage – La Máquina Analítica (1837) (Proximamente)
Serie Historia e historias de la IA: III. Primeras IA y los inicios de la robótica moderna
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El Experimento de Turing y la pregunta “¿pueden pensar las máquinas?” (1950) (Proximamente)
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Primeros chatbots: ELIZA y PARRY (1966–1972) (Proximamente)
Serie Historia e historias de la IA: IV. La IA contemporánea: del cálculo a la creatividad
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Deep Blue vs Kasparov (1997) (Proximamente)
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Aibo – Primer robot doméstico emocional (1999) (Proximamente)
Serie Historia e historias de la IA: V. La era moderna de la IA: modelos, datos y redes neuronales
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De Word2Vec a los Transformers – El inicio del lenguaje vectorial (2013–2017) (Proximamente)
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El surgimiento de los LLM – GPT, y la explosión de la IA generativa (2018–2024) (Proximamente)