Lanzamiento 2026
 

Cómo elegir el software de IA adecuado para su proyecto

Existen múltiples herramientas de IA para video, negocios, seguridad, imágenes, automatización, ventas, atención al cliente, bots, etc., y debe elegir basándose en diversos criterios y utilizando medidas de calidad y precisión. Para elegir el software de IA adecuado para su proyecto, debe considerar la preparación de datos, las actualizaciones de modelos, los ajustes, la escalabilidad, la integración, el soporte personalizado y la transparencia en los precios. Entre estas herramientas se incluyen Jasper.ai, Dante AI, GPT Excel, HubSpot, Apollo.io, ClickUp, Doodle, Image-Gen, Indy, Bubble, Semrush, SIRI, Google Assistant, Amazon Alexa, Shutterstock, Adobe Premiere Pro, DALL-E, Firefly, Grammarly, Namelix, Hiver, Zapier, etc.

Herramientas de IA seleccionadas

Adobe Firefly: Es un software generado por Adobe para generar imágenes, editar fotos existentes, aplicar estilos artísticos, crear contenido para redes sociales, folletos y más utilizando descripciones de texto.. Visita el sitio web >>>

Character.ai: Es un servicio de chatbot con modelo de lenguaje neuronal que puede generar respuestas de texto similares a las humanas y participar en conversaciones contextuales. Visita el sitio web >>>

ChatGPT: Desarrollado por OpenAI Inc. de San Francisco, ChatGPT genera actualmente el 82,14 % del tráfico de IA en ordenadores de escritorio y registra más de 5,24 billiones de visitas al mes, según Semrush Analytics. ChatGPT se caracteriza por una interacción conversacional avanzada que permite la creación de textos coherentes, el mantenimiento de conversaciones y el acceso a información actualizada. Las visitas a nivel mundial superan los 542 millones de usuarios al mes. Visita el sitio web >>>

Claude: Desarrollado por Anthropic, uno de los chatbots más utilizados. Si te centras en la seguridad y la ética de la IA, Claude te proporcionará interlocutores eficaces. Visita el sitio web >>>

Copilot: Microsoft Copilot es un chatbot generativo de inteligencia artificial desarrollado por Microsoft. Se basa en la serie GPT-4 de grandes modelos de lenguaje. Además de la aplicación de chat para consultas, Copilot también puede integrarse en soluciones de ofimática para facilitar los procesos. Visita el sitio web >>>

Copy.ai: Una herramienta para crear contenido, generar pipeline, ejecutar campañas y cerrar acuerdos para blogs, redes sociales y comercio electrónico. Visita el sitio web >>>

DALE-E2, DALE-E3: Son programas informáticos desarrollados por OpenAI que pueden crear imágenes a partir de descripciones de texto basadas en aprendizaje automático. Visita el sitio web >>>

Deepseek: La startup china Deepseek presentó su chatbot R1 a finales de enero, lo que marcó una entrada espectacular en el panorama global de la IA y provocó el desplome de las valoraciones bursátiles de varios gigantes estadounidenses, como el fabricante de chips Nvidia. Sin embargo, su empresa acusó a «empresas chinas y otras» de copiar modelos de IA desarrollados por empresas estadounidenses. Visita el sitio web >>>

Gemini: (anteriormente Bard): Desarrollado por Google, es el segundo chatbot más popular. Se caracteriza por su enfoque en la democratización de la información y su integración con funciones de búsqueda y compatibilidad con texto, imágenes y audio. Visita el sitio web >>>

Grammarly: Grammarly, el socio de escritura impulsado por IA, ofrece correcciones gramaticales en tiempo real y sugerencias de estilo para ayudarte a encontrar las palabras correctas para escribir ese correo electrónico complicado, transmitir tu mensaje y avanzar en tu trabajo. Visita el sitio web >>>

Grok: Grok es un asistente de IA gratuito diseñado por xAI para maximizar la veracidad y la objetividad. Grok ofrece búsqueda en tiempo real, generación de imágenes, análisis de tendencias y mucho más. Visita el sitio web >>>

MidJourney: Creado y alojado por el laboratorio de investigación independiente Midjourney, Inc., con sede en San Francisco, MidJourney es una herramienta de generación de imágenes muy popular gracias a su calidad artística, que permite a los usuarios generar imágenes a partir de descripciones en lenguaje natural. Similar a DALL-E de OpenAI o Stable Diffusion de Stability AI. Visita el sitio web >>>

Murf.ai: Con voces de IA diversas y realistas y compatibilidad con varios idiomas, Murf simplifica la creación de locuciones profesionales para tus proyectos creativos. Da vida a tus ideas al instante y enriquece tu contenido con audio realista que cautiva a tu audiencia en podcasts o atención al cliente. Visita el sitio web >>>

Perplexity AI: Es un motor de búsqueda conversacional que utiliza grandes modelos de lenguaje (LLM) para responder consultas. Perplexity AI Inc. tiene su sede en San Francisco, California. Con el respaldo de Amazon y Nvidia, fabricante líder de chips de IA, Perplexity lanzó una plataforma de compras a mediados de noviembre de 2024 para generar clientes potenciales. Visita el sitio web >>>

QuillBot: Herramienta de edición y reescritura que utiliza IA para mejorar el estilo y la gramática. QuillBot impulsa la productividad sin sacrificar la autenticidad. Visita el sitio web >>>

Rankscale: Rankscale es una herramienta GEO (optimización de motores generativos) pionera diseñada para analizar, rastrear y optimizar la presencia de la marca en los motores de búsqueda de IA. Visita el sitio web >>>

scrunch: El cliente actual prefiere respuestas, no enlaces. Optimizar palabras clave y backlinks ya no es suficiente. La IA evalúa y muestra el contenido de forma diferente. Visita el sitio web >>>

Synthesia: Este modelo de Synthesia Ltd. en Londres tiene una gran capacidad para generar vídeos educativos. Puedes usarlo para crear avatares reales y presentarlos en 140 idiomas. Visita el sitio web >>>

Runway: Se especializa en la generación de video y permite a los usuarios crear contenido audiovisual con IA. Explora infinitas variaciones de todo lo que creas. Cambia la ubicación, ajusta la iluminación y reinterpreta un personaje. Runway conecta el concepto con la ejecución. Visita el sitio web >>>

Esta lista se ampliará próximamente y se complementará con casos de uso prácticos.

Herramientas de IA seleccionadas para la industria de la salud

Ada Health: Ada, de Ada Health, es un chatbot con IA que ofrece servicios de diagnóstico de autoservicio a los pacientes. Formula preguntas a los usuarios sobre su salud y genera una evaluación personalizada. La herramienta también puede dirigir a los usuarios a servicios de atención médica relevantes. Visita el sitio web >>>

Merative: El objetivo de Merative es impulsar un progreso real al priorizar a las personas en la atención sanitaria y social. Ya seas paciente, gestor de programas, radiólogo o investigador, nuestro objetivo es el mismo: poner la información en manos de quienes la necesitan. Visita el sitio web >>>

Moxi: La digitalización en medicina es un tema muy amplio. Descubra qué implica y qué opinamos en MOXI sobre este cambio. Visita el sitio web >>>

Storyline AI: Storyline AI, herramienta de telesalud y plataforma de análisis de datos, ayuda a los profesionales sanitarios a conectar con sus pacientes y a formular planes de atención personalizados. La aplicación recopila datos de los pacientes y los analiza automáticamente para predecir riesgos y recomendar tratamientos. También permite a los profesionales sanitarios comunicarse con sus pacientes mediante video en directo, chat, correo electrónico y mensajes de texto. Visita el sitio web >>>

Esta lista se ampliará próximamente y se complementará con casos de uso prácticos.

Criterios de selección

• Precisión y calidad de las respuestas.
• Desempeño en tareas específicas.
• Integración con sistemas existentes.
• Consideraciones éticas y de sesgo.
• Flexibilidad y personalización.

Evaluar la precisión y la calidad

• Relevancia del contenido generado.
• Coherencia y fluidez.
• Precisión factual.
• Seguridad y mitigación de riesgos.
• Robustez ante variaciones.

Descubra el poder de los proyectos de IA

Obtener datos que representen el negocio, servicios o productos: Para desarrollar modelos de aprendizaje automático para un caso de uso específico, los administradores de datos deben obtener datos que sean representativos del negocio y relevantes para un caso de uso.

Recopilación continua de datos: Para garantizar el rendimiento óptimo de las soluciones de IA, los modelos deben alimentarse constantemente con datos internos y externos fiables, relevantes y actualizados. El procesamiento de datos en tiempo real y por lotes actualiza los modelos y permite a los ingenieros de datos corregirlos según sea necesario. Por ejemplo, un modelo entrenado para reconocer motocicletas puede tener dificultades para reconocer triciclos hasta que se le proporcionen imágenes de estos.

Curar, etiquetar y certificar: Utilice descripciones de objetos comerciales y convenciones de nomenclatura para garantizar que los datos estén completamente contextualizados para casos de uso específicos.

Transformar y preparar datos: La transformación y preparación de datos son pasos cruciales para que sean más útiles y relevantes para las aplicaciones de IA. Para garantizar la transparencia, la trazabilidad y el intercambio de la preparación y las transformaciones de datos, los científicos e ingenieros de datos deben colaborar. El trabajo en equipo ayuda a coordinar las transformaciones, ya sea en el flujo de datos o dentro del propio modelo de IA.

Probar y entrenar el modelo: La confianza en las soluciones de IA es fundamental para su adopción y uso exitosos. Para generar confianza, las empresas necesitan probar y entrenar exhaustivamente sus modelos. Las pruebas de IA deben incluir no solo los servicios y modelos de datos, sino también la lógica de negocio, los aspectos de gobernanza y la ética. Es necesario identificar los sesgos y mitigar cualquier riesgo asociado a la solución.

Garantizar la velocidad y la escala de la implementación de la IA: Convertir un producto mínimo viable con una versión limitada en un producto más completo con una versión más amplia es muy difícil, pero el escalamiento es posible cuando todos los científicos de datos, ingenieros de datos y demás partes interesadas coordinan y orquestan sus actividades. Estos son parámetros en los que muchos modelos de bajo coste probablemente fallarán en el futuro.

Desarrollar, integrar e implementar continuamente nuevas capacidades de inteligencia: Para que la IA tenga éxito a largo plazo, es fundamental fomentar una cultura de desarrollo, integración e implementación continuos de nuevas capacidades de inteligencia. Las empresas deben tener la agilidad necesaria para actuar con dinamismo y lograr los resultados deseados.

Supervisar el rendimiento de sus soluciones de IA: Las empresas deben supervisar constantemente el rendimiento de sus soluciones de IA y utilizar técnicas de procesamiento por lotes y en tiempo real para adaptarse rápidamente a las circunstancias cambiantes. De esta forma, se pueden optimizar los procesos de toma de decisiones basados en IA y anticipar las disrupciones del mercado para mantenerse siempre un paso por delante de la competencia.

Desarrollar, integrar e implementar continuamente nuevas capacidades de inteligencia: Para que la IA tenga éxito a largo plazo, es fundamental fomentar una cultura de desarrollo, integración e implementación continuos de nuevas capacidades de inteligencia. Las empresas deben tener la agilidad necesaria para actuar con dinamismo y lograr los resultados deseados.

Resumen

La IA no es perfecta en la investigación, pero es varias veces más rápida.

La IA tampoco es perfecta en cuanto a ingeniería de impulsos, pero es mucho más rápida. El contexto, la relevancia situacional, el contexto lingüístico y las preguntas específicas ayudan con esto.

La IA tampoco es perfecta en cuanto a programación, pero es mucho más rápida. GitHib Copilot, la lógica y las matemáticas ayudan con esto. Sin embargo, aún tienes que pensar y asumir tu propia responsabilidad. En principio, cualquiera puede construir un coche con IA hoy en día, pero eso no lo convertirá en un Carl Benz ;-)

Sin embargo, si no comprende cómo y por qué funciona una herramienta, para qué es más adecuada y para qué no, existen muchas maneras de lograr su objetivo, y a menudo difieren en muchos aspectos. Existen diferentes deseos, requisitos, sistemas de valores y marcos de trabajo, así como requisitos como seguridad, rendimiento, mantenimiento, implementación, etc., que a menudo se olvidan en la codificación transversal o de ambiente.

El mayor valor añadido de la aplicación de los modelos LLM reside actualmente en las áreas de ventas, marketing, atención al cliente y desarrollo de software. En este contexto, conviene analizar los procesos de negocio y aplicar algunas de las 50.000 herramientas disponibles en el mercado. Dependiendo del proceso, esto puede aumentar la productividad hasta en un 300 % o reducir los costes en un 90 %.