Mientras nos encontramos en la encrucijada de la Cuarta Revolución Industrial, somos testigos de un cambio de paradigma en la forma en que las ciudades operan y se desarrollan. Esta revolución está impulsada por los tremendos avances en inteligencia artificial (IA) y su capacidad para impulsar Ciudades Inteligentes. Las Smart Cities, la confluencia de la vida urbana y la innovación digital están diseñadas para ser eficientes, sostenibles y cómodas para sus habitantes. Con la IA como motor fundamental, estas ciudades pueden aprovechar los datos para mejorar la vida urbana de varias maneras, desde reducir el consumo de energía y mejorar el transporte hasta mejorar la seguridad pública y los servicios de salud. Optimización del consumo de energía Una de las principales áreas en las que la IA puede tener un impacto indeleble es en la optimización del consumo de energía. La IA puede procesar grandes cantidades de datos de redes inteligentes, analizar patrones de uso de energía y predecir demandas futuras. Este enfoque proactivo puede conducir a una distribución más eficiente de la energía, minimizando el desperdicio y promoviendo la sostenibilidad. Por ejemplo, DeepMind AI de Google ya ha demostrado su destreza al reducir la energía utilizada para enfriar los centros de datos de Google en un 40%. Revolucionando el transporte La IA también puede revolucionar el sector del transporte. A través de sistemas de gestión de tráfico inteligente, la IA puede analizar datos de tráfico en tiempo real para optimizar el flujo de tráfico, reducir la congestión y las emisiones, y así promover ciudades

La ingeniería de prompts es el proceso de diseñar e implementar sistemas que pueden generar prompts en lenguaje natural o prompts que se adaptan a resolver el problema que se plantea con los modelos grandes de AI (LLM). Estos modelos suelen requerir mucha potencia computacional y recursos para entrenarse y ejecutarse. Están diseñados para procesar grandes cantidades de datos y generar salidas complejas, como texto, imágenes o código.  Pero antes que nada, ¿en qué consisten la AI generativa y los LLM? La AI generativa es un término amplio que se refiere a un modelo de IA que produce y devuelve un resultado a partir de una entrada o instrucción dada por un usuario. Estos resultados pueden ser texto, código, sonido, imagen, video. La mayoría de las aplicaciones más populares y prometedoras de la AI generativa usan LLM. Los LLM se entrenan para entender el lenguaje a partir de consumir enormes cantidades de datos basados en texto (se dice que GPT-4 de Open AI se ha entrenado con 300 mil millones de palabras de Internet). Los LLM tienen una capacidad asombrosa para generar, resumir o reescribir textos, pero están lejos de ser perfectos. Aunque el texto es notablemente coloquial, puede ser objetivamente erróneo o basarse en contenidos obsoletos o irrelevantes. La ingeniería de Prompts, que por ratos parece arte, te permite generar voces inéditas o emulación de ya existentes o rostros de personas que se parecen a nosotros, pero no han existido nunca. Eso es lo que hace de la AI generativa algo salido

La inteligencia artificial ha dado pie a una nueva época del conocimiento humano en la que se puede procesar grandes cantidades de datos para ayudar a las personas a cumplir sus objetivos de manera más eficiente. Sin embargo, como cualquier gran descubrimiento, este poder lleva consigo riesgos importantes para la humanidad. Es por eso que el objetivo de este artículo es dar a conocer algunos de estos riesgos y cómo –desde mi perspectiva– pueden ser mitigados. Empecemos por reconocer el innegable éxito de los modelos de LLM (Large Language Models) como ChatGPT o Dall-e y cómo esto se debe principalmente a las inversiones realizadas –como la compra de Open AI– y la facilidad con la que sus resultados se vuelven virales. Entendiendo un poco más la AI, es importante tener presente que los modelos utilizan una cantidad enorme de datos para entrenar a sus algoritmos. De esta manera, los resultados dependen de la data que se suministró para cada entrenamiento, por lo que en realidad no se puede generar contenido 100% original. En otras palabras, un algoritmo LLM es tan bueno como la información utilizada para entrenarlo y nos permiten acelerar el proceso del conocimiento con la eliminación de tareas repetitivas –a pesar de que estos algoritmos de AI no pueden ser creativos por sí mismos y, como tal, no tienen un entendimiento total del resultado de las tareas que completan–. Dentro de los principales riesgos que –como cualquier avance tecnológico– implica, podemos comenzar a destacar la sed de datos por parte