Hola, les comparto un resumen de está investigación liderada por el equipo de Microsoft, tiene como objetivo evaluar el impacto del uso de IA Generativa en una de las habilidades blandas más importantes y requeridas a nivel profesional: El Pensamiento Crítico en los "trabajadores del conocimiento." Leo sus comentarios. https://www.linkedin.com/pulse/el-impacto-de-la-ia-generativa-en-pensamiento-cr%25C3%25ADtico-suarez-chalco-obdfe

Hola a todos, les comparto, la Guía Completa de Prompt Enginerring en GPT-5 https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide

Les comparto el link del "Gpt-5 Prompting guide" visto en nuestro podcast en vivo. https://cookbook.openai.com/examples/gpt-5/gpt-5_prompting_guide?fbclid=IwY2xjawMIE3VleHRuA2FlbQIxMABicmlkETF1QzJXdmxQNWtycHQyTldqAR5WaWoHGm2oSJFZ8Yr5Yokf68asl3TDYrEYSNX_mOd1CMzP3qCgF1W2hZbSgg_aem_VB8abPSh9YdT8HRRRdiJAQ

Es un: 1) modelo IA entrenado para hacer flujos de trabajo conectado 2) a herramientas que le dan capacidad de tomar acción en un 3) marco de orquestación que le permite observar, razonar y accionar. 4) Desplegado en Runtime para ser contratado por cualquier entidad (Humano, Aplicación u otro Repliker) Los invito a leer nuestro blog en Conauti https://conauti.com/category/blog/

El desarrollo de productos #IA basada en #agentes es la evolución natural: desde los modelos estadísticos al aprendizaje profundo (*deep learning discriminativo) y, ahora, a los sistemas basados ​​en el razonamiento. Los #agentesIA modernos aprovechan las capacidades **multimodales, el aprendizaje por refuerzo (***reinforcement learning) y las arquitecturas de memoria aumentada para adaptarse a tareas complejas. Esta evolución, no disrupción, marca un cambio desde los modelos predictivos hacia sistemas verdaderamente autónomos capaces de tomar decisiones dinámicas. * DL discriminativo son las tareas de clasificación, predicción o detección de objetos en el que la IA determina la probabilidad de que un objeto o imagen pertenezca a una clase. No genera información. **Multimodal es la capacida de un modelo LLM de consumir data no estructura tipo texto, imagenes, audio y/o video a la misma vez para hacer una tarea. ***RL es una técnica de aprendizaje de máquina basado en el premio y castigo.