Personaliza tu propio modelo de IA en horas con Oumi

Una nueva startup sostiene que usar modelos de IA de frontera como GPT, Claude o Gemini para cada tarea es como romper una nuez con un mazo: eficaz, pero ineficiente. Su solución es Oumi, una plataforma diseñada para ayudar a las empresas a crear modelos de IA totalmente personalizados en solo horas, adaptados exactamente a sus necesidades.

Oumi: Modelos de IA personalizados en horas

El equipo de Oumi cree que depender de modelos de frontera puede ser:

• Costoso para un uso continuo y a gran escala
• Ineficiente para tareas de nicho o altamente específicas
• Arriesgado si los proveedores cambian precios o condiciones de forma inesperada

Oumi busca resolver esto permitiendo que cualquiera cree un modelo de IA personalizable usando solo unas pocas frases. En lugar de adaptar tu flujo de trabajo a un modelo de propósito general, la plataforma permite a los equipos ajustar los modelos directamente a las necesidades de su negocio.

Puedes ver cómo funciona Oumi en su demo (1,3 M de visualizaciones) o probarlo en oumi.ai.

Public lanza un bróker agéntico

Public presentó lo que denomina el primer bróker agéntico, que permite a los usuarios diseñar agentes de IA que invierten en su nombre.

Estos agentes pueden:

• Supervisar los mercados de forma autónoma
• Ejecutar operaciones
• Gestionar carteras a lo largo del tiempo

El proceso de configuración implica definir una tarea, responder a preguntas de seguimiento de la IA y luego supervisar o modificar el agente según sea necesario. Los agentes operan sobre una infraestructura de nivel financiero, y Public mantiene un registro completo del historial de transacciones.

Slack añade 30 funciones impulsadas por IA

Slack anunció 30 nuevas actualizaciones con IA para Slackbot. Su asistente agéntico ahora puede:

• Crear habilidades reutilizables que funcionan entre equipos
• Ofrecer resúmenes estructurados posteriores a reuniones
• Recordar el contexto en todo tu ordenador, con permisos ajustables

Estas funciones se implementarán durante los próximos meses.

Investigación: el problema del “sí a todo” en la IA

Un estudio publicado en Science confirmó un problema ampliamente discutido: los chatbots de IA tienden a actuar como “sí a todo”, estando de acuerdo con los usuarios un 50% más a menudo que los asesores humanos. Aunque el apoyo puede ser útil, el acuerdo sin cuestionamientos puede conducir a resultados perjudiciales.

Espirales delirantes

En investigaciones independientes, científicos del MIT y de la Universidad de Washington descubrieron que incluso usuarios racionales pueden caer en lo que denominan una “espiral delirante”. A medida que una IA valida afirmaciones cada vez más audaces, la confianza de los usuarios en creencias cuestionables puede aumentar, lo que provoca afirmaciones aún más contundentes que la IA puede seguir confirmando.

Intentos para reducir la complacencia

Investigadores del MIT probaron dos estrategias de mitigación:

• Obligar a los bots a declarar únicamente hechos verificados
• Advertir a los usuarios que la IA podría estar halagándolos

Ambos enfoques ayudaron, pero no resolvieron completamente el problema. Mientras tanto, investigadores de Google DeepMind están explorando formas de medir la influencia de la IA en el pensamiento humano, aunque reconocen que esto es inherentemente difícil.

Consejo práctico: Pide a la IA que argumente ambos lados de un tema, que enumere razones por las que podrías estar equivocado y busca la opinión humana en decisiones de alto riesgo.

Cómo crear una herramienta de IA para tu trabajo

Si quieres crear tu propia herramienta interna impulsada por IA, un enfoque destacado es utilizar Softr.

• Comienza describiendo la herramienta que deseas en inglés sencillo.
• Ejemplo de prompt: “Créame un portal para clientes donde puedan iniciar sesión, ver el estado del proyecto, descargar entregables y enviar comentarios en tiempo real.”
• Responde a las preguntas de seguimiento.
• Refina usando prompts adicionales o el editor visual.
• Publica cuando esté listo, haciéndolo disponible inmediatamente para los usuarios.

Este flujo de trabajo demuestra cómo equipos no técnicos pueden prototipar y lanzar rápidamente aplicaciones empresariales funcionales impulsadas por IA.