AWS anunció su supercomputadora “Ultracluser” con chips Trainium, diseñada para competir con Nvidia en IA. Anthropic y Apple la usarán, destacando la inversión de Amazon en infraestructura de inteligencia artificial.
Amazon Web Services (AWS), la división de computación en la nube de Amazon, presentó su nueva supercomputadora de inteligencia artificial denominada “Ultracluser”, construida con los chips Trainium desarrollados por la propia compañía. Este lanzamiento es parte de su ambicioso Proyecto Rainier, que estará listo en 2025 y promete competir con las GPUs de alta demanda de Nvidia.
La supercomputadora ya ha captado el interés de importantes aliados como Anthropic, una startup de IA valorada en 18 mil millones de dólares, que utilizará esta tecnología para entrenar sus modelos. Además, AWS y Anthropic trabajan conjuntamente para mejorar el rendimiento de los chips Trainium tras una inversión de 8 mil millones de dólares.
AWS también colabora con Nvidia en el Proyecto Ceiba, una supercomputadora que integrará más de 20,000 GPUs Nvidia Blackwell, ampliando su alcance en el mercado de IA. En paralelo, Amazon planea lanzar un Ultraserver que incorporará sus chips Trainium, mientras Apple también los adoptará para sus sistemas de inteligencia artificial.
El anuncio refuerza el compromiso de Amazon en el campo de la inteligencia artificial, respaldado por una inversión proyectada de 100 mil millones de dólares en infraestructura tecnológica en la próxima década. Según Matt Garman, director ejecutivo de AWS, “los clientes apreciarían tener múltiples opciones” en un mercado dominado por Nvidia.
Con estos movimientos, Amazon busca consolidarse como un actor clave en el creciente mercado de IA generativa, compitiendo directamente con gigantes como Nvidia y OpenAI.
La inteligencia artificial se ha vuelto esencial para empresas competitivas. Su implementación permite innovación, eficiencia y mejor servicio al cliente. Integrar IA estratégicamente impulsa crecimiento, reducción de costos y colaboración.
En un entorno empresarial cada vez más competitivo, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta crucial para las empresas que desean prosperar, no solo sobrevivir. La implementación efectiva de la IA puede transformar la eficiencia operativa, potenciar la innovación en productos y servicios, y mejorar la calidad del servicio al cliente. Integrar esta tecnología en la estrategia empresarial es esencial para mantener la competitividad en el mercado actual.
Las empresas que han adoptado IA están comenzando a observar beneficios tangibles, incluyendo reducciones de costos y aumentos en los ingresos en áreas clave. Según un estudio de McKinsey (2024), el 65 % de las organizaciones ya utiliza IA en al menos una función empresarial, lo que ha generado crecimientos de más del 5 % en sus ingresos.
Para facilitar una integración efectiva, Rafael Benavides, director de Estrategia y Planeamiento de Konecta Perú, ofrece cinco claves fundamentales para maximizar el impacto de la IA en las empresas:
Estructura un modelo basado en innovación Coordina con las diferentes áreas para identificar cómo la IA puede mejorar las funciones operativas y establece una hoja de ruta que asegure una implementación transversal en la organización.
Estímulo del cambio Fomenta la innovación en la organización impulsando nuevas ideas y herramientas alineadas con los objetivos estratégicos. Aprovechando la creatividad del talento, se generan oportunidades de crecimiento y mejora continua.
Fomento de la co-creación de soluciones basadas en IA Involucra a equipos diversos en proyectos de IA, facilitando sesiones de brainstorming para explorar nuevas maneras de aplicar esta tecnología en diferentes áreas.
Sistema de retroalimentación en tiempo real Utiliza IA para analizar la percepción de los cambios en tiempo real, lo que permite mejorar la toma de decisiones y ajustar las estrategias de forma oportuna.
Integración de IA en la toma de decisiones colaborativas Implementa IA para analizar datos y facilitar la toma de decisiones en equipo, asegurando que los colaboradores se sientan parte del proceso y se fomente una cultura de colaboración.
Estas claves permiten a las empresas aprovechar al máximo las ventajas competitivas que ofrece la inteligencia artificial, asegurando que su implementación no solo sea efectiva, sino que genere un impacto significativo en el rendimiento y crecimiento empresarial.
Este viernes, un cambio importante ocurrió en el mercado tecnológico cuando una empresa superó a Apple en valor, destacando el impacto de la inteligencia artificial en la industria.
Nvidia logró destronar a Apple como la empresa más valiosa del mundo, impulsada por un aumento histórico en el precio de sus acciones. Este crecimiento se debe a la creciente demanda de sus innovadores chips de inteligencia artificial, destinados a la supercomputación. Según datos de LSEG, la valoración de Nvidia alcanzó brevemente los 3.53 billones de dólares, mientras que la de Apple se mantuvo en 3.52 billones.
Nvidia ya había alcanzado el título de empresa más valiosa en junio, pero posteriormente fue superada por Microsoft y Apple. Durante varios meses, las capitalizaciones de mercado de estas tres gigantes tecnológicas han estado muy equilibradas, con Microsoft en 3.20 billones de dólares.
Desde el inicio de octubre, las acciones de Nvidia han experimentado un incremento de aproximadamente 18%, impulsadas por el anuncio de OpenAI sobre una ronda de financiación de 6,600 millones de dólares. Nvidia suministra los chips necesarios para entrenar modelos de inteligencia artificial avanzados, como el GPT-4 de OpenAI.
Russ Mould, director de inversiones de AJ Bell, señala que “la adopción de la inteligencia artificial en diversas empresas está en aumento, y la demanda de chips de Nvidia se mantiene sólida”. Además, Mould menciona que, si se evita una crisis económica significativa en Estados Unidos, es probable que las empresas continúen invirtiendo en capacidades de IA, lo que beneficiaría a Nvidia.
Las acciones de Nvidia alcanzaron un máximo histórico el martes, apoyadas por un repunte previo, cuando TSMC, el principal fabricante de chips por contrato en el mundo, reportó un aumento del 54% en sus ganancias trimestrales, gracias a la creciente demanda de semiconductores para aplicaciones de inteligencia artificial.
La atención ahora se dirige a la presentación de resultados del tercer trimestre de Nvidia, programada para noviembre. En agosto, la compañía pronosticó ingresos de 32,500 millones de dólares, lo que representaría un leve incremento del 2% en comparación con las expectativas actuales de los analistas, que se sitúan en 32,900 millones de dólares.
El próximo mes se lanzarán nuevas herramientas de inteligencia artificial que permitirán a las empresas crear copilotos inteligentes personalizados, adaptados a sus necesidades específicas, sin requerir amplios conocimientos de programación ni mucha intervención humana.
Microsoft busca hacer que sus sistemas de inteligencia artificial sean más personalizables y útiles para las empresas. Para ello, lanzará el próximo mes nuevas herramientas que permitirán crear copilotos inteligentes, diseñados específicamente para cubrir las necesidades y objetivos de distintas áreas dentro de las compañías.
En su evento AI Tour en Londres, el CEO Satya Nadella explicó que estos agentes autónomos requieren mínima intervención humana para operar, diferenciándose significativamente de los chatbots tradicionales.
Para desarrollar estos copilotos, será necesario usar Copilot Studio, una plataforma especializada que permite construir asistentes inteligentes sin requerir amplios conocimientos en programación. Una de sus principales ventajas es su capacidad para adaptarse a las demandas específicas de cada empresa.
Funcionamiento de los agentes autónomos de Microsoft
Una característica clave de estos agentes es que actúan como trabajadores virtuales, ejecutando tareas sin necesidad de supervisión humana. Además, Microsoft anunció el lanzamiento de 10 agentes autónomos integrados en Dynamics 365, su conjunto de aplicaciones empresariales, los cuales estarán enfocados en diversas áreas de negocio. En el futuro, se ampliará el soporte a equipos de ventas, finanzas, servicio al cliente y la cadena de suministro.
En una demostración, la consultora McKinsey mostró cómo uno de estos agentes pudo gestionar consultas de clientes, analizando correos electrónicos, revisando historiales y empleando términos del sector, para finalmente derivar la consulta a la persona adecuada, todo sin intervención humana ni conocimientos de programación.
El auge de la IA y su implementación
El lanzamiento de estas herramientas llega en un momento clave para las inversiones en IA, las cuales se valoran en miles de millones de dólares. Sin embargo, algunos analistas expresan dudas sobre el ritmo de adopción de plataformas como Copilot. Según una encuesta de Gartner realizada en agosto, muchas organizaciones aún no han pasado de la etapa piloto en la implementación de Copilot.
Mientras tanto, competidores como Salesforce también están desarrollando sus propias plataformas de IA, intensificando la competencia. Zahra Bahrololoumi, CEO de Salesforce para Reino Unido e Irlanda, criticó a los agentes de Microsoft, argumentando que no están completamente integrados en el contexto de los datos de los clientes.
Swift anuncia pruebas para explorar cómo la inteligencia artificial podría ayudar a combatir el fraude en los pagos transfronterizos.
Swift, la red de comunicación internacional entre bancos, anunció dos pruebas basadas en Inteligencia Artificial (IA) en colaboración con sus miembros, para explorar cómo la tecnología podría ayudar a combatir el fraude en los pagos transfronterizos y ahorrar al sector miles de millones en costos relacionados con el fraude.
De acuerdo con la institución, tan solo en 2023 el fraude costó al sector financiero 485,000 millones de dólares, por lo que la IA tiene un importante papel que desempeñar en la reducción de estos costos y, al mismo tiempo, abordar el problema ayudará significativamente al sector a alcanzar el objetivo del G20 de aumentar la velocidad de los pagos transfronterizos.
“Swift se encuentra en una posición privilegiada para encabezar los esfuerzos del sector contra el fraude debido a su papel como entidad de confianza en el corazón del ecosistema financiero y, por la amplitud y el alcance de los datos que viajan a través de su red”, informó.
“Swift se encuentra en una posición privilegiada para encabezar los esfuerzos del sector contra el fraude debido a su papel como entidad de confianza en el corazón del ecosistema financiero y, por la amplitud y el alcance de los datos que viajan a través de su red”, informó.
Además, la compañía trabajará con los clientes de Control de Pagos para perfeccionar las mejoras, y la prueba utilizará los propios datos de tráfico de los clientes, lo que brindará la posibilidad de ser aplicado en el mundo real.
En un experimento separado, Swift convocó a 10 instituciones financieras líderes para probar cómo se puede utilizar tecnología avanzada de IA para analizar datos compartidos anónimamente de diferentes fuentes, con la finalidad de reforzar el ecosistema financiero mundial.
La capacidad de la IA para compartir datos confidenciales podría cambiar las reglas del juego del sector. Las pruebas podrían conducir a un uso más amplio del intercambio de información en la detección del fraude, aprovechando su éxito en la evaluación de las amenazas a la ciberseguridad.
El grupo, en el que participan bancos líderes de todo el mundo como BNY Mellon, Deutsche Bank, DNB, HSBC, Intesa Sanpaolo y Standard Bank, pondrá a prueba el uso de tecnologías seguras de colaboración de datos y aprendizaje regulado.
Además, aprovechará una infraestructura segura que permitirá a las instituciones financieras intercambiar información relevante con fuertes controles de preservación de la privacidad. El modelo de detección de anomalías de Inteligencia Artificial de Swift podrá recopilar información e identificar posibles patrones de fraude a partir de un conjunto de datos mucho más rico.
La inteligencia artificial está creando nuevos puestos de trabajo y las empresas ya tienen todo el talento técnico disponible, el siguiente paso es contratar perfiles sin formación especializada, pero con habilidades relacionadas a esta tecnología.
La inteligencia artificial (IA) y su impacto en el mundo del trabajo ha creado una paradoja: las personas están preocupadas por la potencial pérdida de empleo; y al mismo tiempo, los jefes temen que no encuentren el talento suficiente para cubrir las vacantes que se están creando con la adopción de esta tecnología.
De acuerdo con el Índice de Tendencias Laborales 2024 de Microsoft y LinkedIn, el 55% de los líderes está preocupado por no encontrar perfiles suficientes para las oportunidades laborales que está creando la IA, mientras que un 45% de los trabajadores afirma tener incertidumbre por el desplazamiento de empleos.
“Si bien la IA y la pérdida de empleo son lo más importante para muchos, los datos ofrecen una visión más matizada: una escasez de talento oculta, empleados ansiosos por un cambio de carrera y enormes oportunidades para aquellos que estén dispuestos a mejorar sus habilidades en IA”, señalan Microsoft y LinkedIn en su reporte.
En medio de esto, la realidad es que el avance de la inteligencia artificial está generando nuevas posiciones a rápida velocidad y hay pocos perfiles especializados disponibles. La investigación evidencia que las empresas ya se apoderaron del talento técnico, y ahora deben voltear a ver a profesionistas con poca experiencia, pero con habilidades que puedan facilitar su inserción.
El 71% de los ejecutivos encuestados muestra apertura a contratar candidatos con baja experiencia, pero con habilidades vinculadas con la inteligencia artificial, prefieren estos perfiles que profesionistas con amplia trayectoria, pero que carece de estas competencias.
Y aunque la fuerza laboral tiene temores por la posible eliminación de puestos de trabajo, está consciente de la importancia de desarrollar nuevas habilidades para mantenerse competitivos en un entorno con mayor digitalización y automatización; una postura con la cual se reconoce que la inteligencia artificial también generará nuevas oportunidades de trabajo.
Los datos de LinkedIn indican que los cursos de aptitudes relacionadas con la IA han tenido un crecimiento de 160% en la demanda de usuarios que no tienen la formación técnica. Gerentes de proyecto, directores generales, arquitectos, diseñadores gráficos, gerentes de cuentas, gerentes de operaciones o especialistas en marketing, son algunos ejemplos de profesionales no técnicos que buscan cada vez más desarrollar competencias relacionadas con inteligencia artificial.
Es probable que el impacto de la IA sea mayor en creación de nuevos empleos que en destrucción de puestos laborales, pero sí es un hecho que muchas de las oportunidades de trabajo aún no se han creado.
“Estas son señales de que la IA podría ser una marea creciente que eleva las habilidades en todos los roles e industrias. Los trabajadores de nivel inicial asumirán proyectos más estratégicos, mientras que habilidades exclusivamente humanas como la gestión, la construcción de relaciones, la negociación y el pensamiento crítico pasarán a primer plano para los empleados de todos los niveles”, se destaca en el informe.
La deuda digital se mantiene
Otro de los hallazgos, es que la deuda digital sigue alta; es decir, la hiperconexión y el exceso de horas destinadas a responder correos electrónicos, mensajes o reuniones virtuales. “El trabajo se ha acelerado más rápido que la capacidad de los empleados para mantenerse al día”, advierten Microsoft y LinkedIn.
En este contexto, el 46% de los trabajadores se siente agotado. Y esto obedece a una saturación digital, la sobrecarga de correos electrónicos se mantiene, el 60% del tiempo se destina a responder estos mensajes y a las reuniones virtuales.
Esta hiperconectividad está rezagando el tiempo destinado a procesos creativos, sólo el 40% del tiempo se destina a la creatividad e innovación. En este escenario, la inteligencia artificial se posiciona como una alternativa para disminuir la carga digital. El 90% de los trabajadores asegura que esta tecnología le ayuda a reducir tiempo y otro 85% menciona que la creatividad es el mayor beneficio de la IA en su trabajo.
Cuatro proyectos pioneros investigan el desarrollo del cerebro, capturan datos brutos con la inteligencia artificial, innovan en ordenadores cuánticos y desarrollan nuevos modelos para cartografiar supernovas.
Desde 2018, las becas Aramont reconocen la innovación científica de vanguardia. Es notoriamente difícil para los investigadores que inician su carrera recibir financiación para proyectos de alto riesgo, y muchos científicos a menudo pierden valiosas oportunidades de impulsar su investigación. La Fundación Benéfica Aramont concede los Premios del Fondo de Becas Aramont a la Investigación Científica Emergente a un grupo cuidadosamente seleccionado de postdoctorales y profesores en los primeros años de su carrera cuyo trabajo es muy prometedor. Los galardonados de este año abordan temas muy variados en sus proyectos financiados, desde la informática cuántica hasta la investigación de la degradación de proteínas en el cerebro.
“Me sigue inspirando el calibre de nuestro grupo de candidatos al programa de becas Aramont, y estoy muy entusiasmado con este conjunto de premiados”, afirma el Vicerrector de Investigación John Shaw. “Estos investigadores han propuesto proyectos que ampliarán los límites de sus campos, y tenemos mucho que aprender del trabajo que se financia”.
Modulación de las funciones cerebrales mediante una nueva vía de degradación de proteínas.
Estímulos sensoriales que activan el desarrollo y la adaptabilidad del cerebro inducen la expresión de un conjunto de genes denominados genes tempranos inmediatos (IEG). Aunque son esenciales para la función cerebral, los mecanismos que controlan la expresión de las proteínas IEG han permanecido esquivos durante más de cuarenta años. Gu descubrió una proteína inducida por estímulos llamada midnolina que se cree que tiene amplias funciones en la fisiología neuronal.
Este descubrimiento puede inspirar nuevas líneas de investigación, como la exploración del funcionamiento mecánico de la midnolina. El trabajo de Gu también ha descubierto que un complejo en el que participa la midnolina es atraído por la cromatina, un componente clave de los cromosomas humanos y animales. Gu estudiará los efectos de la midnolina en la cromatina y sus funciones fisiológicas, para lo cual ha generado un modelo de ratón que se utilizará para investigar su papel en el aprendizaje y la memoria.
Xin Gu Becaria postdoctorado en Neurobiología, Facultad de Medicina de Harvard
Aceleración de la investigación científica con grandes modelos multimodales de IA.
Descubrimientos científicos modernos se basan en conocimientos extraídos de grandes cantidades de datos experimentales complejos y multiformatos, y el procesamiento y análisis de estos datos es un proceso laborioso que podría verse facilitado por la IA. Los grandes modelos lingüísticos (LLM), con sus impresionantes capacidades de agregación y recuperación de conocimientos, resultan especialmente atractivos para esta tarea.
El conocimiento científico de los LLM actuales es anticuado e inalterable y se basa sobre todo en fuentes textuales. El laboratorio de Melis cree que es poco probable que esto baste para impulsar el próximo avance científico. Lo más probable es que los nuevos descubrimientos se realicen a partir de datos experimentales que aún se están analizando o generando en un observatorio, un laboratorio húmedo o un acelerador de partículas.
David Álvarez-Melis Profesor Asistente de Informática, Escuela John A. Paulson de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de Harvard
Permitir que los LLM aprovechen ese tesoro de datos podría ayudar a lograr avances, pero exigiría replantear su forma, función y uso; en concreto, aprovechar las capacidades de “razonamiento” de los LLM y mejorarlas con la capacidad de ingerir y procesar grandes cantidades de datos multiformato “frescos”, como imágenes, gráficos o tablas, de modo que los LLM puedan detectar patrones y sugerir experimentos futuros para acelerar radicalmente el ritmo de la investigación científica.
Un modelo básico para la astrofísica en el dominio del tiempo.
El estudio de la muerte explosiva de las estrellas permite a los astrónomos comprender la física de altas energías, probar los modelos evolutivos de las estrellas y medir la expansión del universo.
Actualmente, se descubren unos 10.000 eventos cósmicos explosivos al año, y el ritmo de los descubrimientos no hará sino acelerarse a medida que en los próximos años vayan apareciendo tecnologías más avanzadas. Los investigadores necesitan nuevas técnicas para clasificar eficazmente estos fenómenos e identificar nuevos fenómenos de física de altas energías. El proyecto de Villar integrará curvas de luz de banda ancha, espectroscopia de alta fidelidad e imágenes en un modelo unificado para el análisis en tiempo real de nuestro cielo nocturno variable.
Victoria Ashley Villar Profesora Adjunta de Astronomía, Facultad de Filosofía y Letras
Su trabajo tiene como objetivo producir el primer modelo astrofísico basado en el dominio del tiempo, un algoritmo que utiliza IA y datos brutos para realizar una serie de tareas, que luego se utilizarán para clasificar nuevos eventos, identificar física novedosa e inferir rápidamente parámetros físicos para fenómenos conocidos en tiempo real.
En el tercer episodio de este especial que realizamos con Meta, conversamos con Rodolfo Vargas,director de Marketing & Growth de TaDa, la aplicación de reparto a domicilio de Grupo Modelo.
El directivo nos platicó cómo gracias a soluciones impulsadas por IA, como Advantage+, han logrado posicionar la app de delivery como una opción relevante de compra de cerveza y otros productos entre los consumidores mexicanos mayores de edad.
También habló de cómo la “cultura de macro emprendimiento” de Grupo Modelo ha permitido que la tecnología sea parte central del crecimiento y sostenibilidad del negocio.
“Tenemos que abrazar la IA para siempre estar en punta de lanza… el siguiente paso se logra abrazando el riesgo y las oportunidades”, fue un poco de lo que Rodolfo compartió.
“Advantage+ permite llegar a muchas personas de una manera rentable (IA de Meta), así como mejoras de adquisiciones, de una forma de estar más presentes, creando una experiencia de usuario por medio de la IA, teniendo un valor agregado y una mejor personalización de contenido y precios.
Meta Platforms anunció el jueves el lanzamiento de un modelo de inteligencia artificial (IA) diseñado para ayudar a escribir código informático, impulsando su avance hacia la nueva tecnología.
Code Llama, que estará disponible de forma gratuita, puede escribir código a partir de instrucciones de texto humanas y también puede utilizarse para completar y depurar código, dijo el gigante de las redes sociales en una entrada de blog.
Desde el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI a finales del año pasado, las empresas y los negocios han acudido en masa al incipiente mercado de la IA generativa para obtener nuevas capacidades y perfeccionar los procesos empresariales.
Programadores en la mira: Meta lanzará modelo de IA para escribir códigos informáticos
Meta, propietaria de Facebook (NASDAQ:META) e Instagram, ha lanzado este año una avalancha de modelos de IA, en su mayoría gratuitos, incluido un modelo de lenguaje de código abierto, llamado Llama, que plantea un serio desafío a los modelos patentados vendidos por OpenAI, respaldada por Microsoft (NASDAQ:MSFT), y Google, de Alphabet (NASDAQ:GOOGL).
El nuevo modelo de IA se basa en el último modelo de lenguaje Llama 2 de Meta y estará disponible en diferentes configuraciones, según la empresa, que se prepara para competir con GitHub Copilot, la herramienta de escritura de código de Microsoft.
Code Llama es compatible con los lenguajes de programación más populares, como Python, Java y C++, y no se recomienda para tareas de texto en general, según Meta.
La plataforma de videoconferencias Zoom se ha visto envuelta en una polémica este lunes por la utilización de datos de sus clientes para entrenar sus herramientas de inteligencia artificial (IA), que se activa de modo voluntario al actualizar sus políticas de uso.
Un análisis detallado de esas políticas publicado por un medio especializado y viralizado en Twitter y foros de internet ha obligado a la empresa a salir a defender su política, a modificar el documento de consentimiento expreso y a asegurar que el usuario puede decidir en todo momento si quiere compartir o no contenido con Zoom para mejorar su IA.
Según los términos de uso, el usuario acepta que Zoom puede recopilar datos para, entre otras cosas, el entrenamiento y ajuste de algoritmos y modelos de inteligencia artificial, como acepta que la empresa tiene licencia perpetua para usar en todo el mundo ese contenido con ese y otros fines.
“Bueno, hora de jubilar @Zoom, que básicamente quiere usarte/abusar de ti para entrenar su IA”, tuiteó Gabriella Coleman, una profesora de la Universidad de Harvard especializada en cuestiones relacionadas con internet.
Su mensaje, que ya había sido compartido hoy más de 2 mil veces, alimentó el debate en la red y llevó a Zoom a publicar una actualización de sus políticas de uso.
“Zoom no usará contenido de clientes de audio, vídeo o chats para entrenar nuestros modelos de inteligencia artificial sin su consentimiento”, señala un párrafo añadido hoy por la empresa.
En un comunicado en su web corporativa, Zoom trató además de explicar los cambios introducidos recientemente a los términos de uso de sus servicios y, en especial, todo lo relativo a las nuevas herramientas de IA.
Zoom ofrece actualmente dos servicios basados en esta tecnología, uno que resume el contenido de reuniones y otro que ayuda a escribir mensajes; según insiste la compañía, son los dueños y administradores de cuentas los que controlan si activarlas o no.
Además, señala, cuando se usan el usuario recibe un “proceso de consentimiento transparente” para autorizar el uso de datos con el fin de entrenar los modelos de IA.
“Tu contenido se usa solamente para mejorar el rendimiento y la precisión de estos servicios de IA. E incluso si eliges compartir tus datos, no se utilizarán para el entrenamiento de ningún modelo de terceros”, añade el texto.
La reciente proliferación de nuevos modelos de inteligencia artificial ha generado en todo el mundo un importante debate sobre las consecuencias que ello puede tener en muchos ámbitos, incluido el de la privacidad y el de los derechos de propiedad intelectual.
