Inri Servicios Digitales

01/01/2026

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11/12/2025

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Lanza tu propia app de movilidad tipo Uber con INRI Mobility: apps para usuario y conductor, panel admin y seguimiento en tiempo real.

14/10/2025

https://www.lanacion.com.ar/economia/IA/el-comunicado-de-openai-sobre-el-proyecto-stargate-argentina-nid14102025/

La empresa anunció un acuerdo con la empresa local Sur Energy para desarrollar un megacentro de datos en la Patagonia

28/09/2025

¿ Qué es la Inconsistencia en los modelos de Inteligencia Artificial?:

La inconsistencia es un término usado para manifestar que, la IA no responde siempre de igual manera, aunque la pregunta que se le entregue sea la misma o casi la misma.

Dos ejemplos básicos:

1. Mismo input, diferentes outputs: Le das exactamente la misma pregunta dos veces, pero la IA responde diferente cada vez que le toque hacerlo.

Ejemplo: le pedís que puntúe un ensayo de 0 a 5, y una vez te dice 3/5 de puntuación y la segunda vez te dice 5/5.

2. Input ligeramente diferente, output muy diferente:

Si cambias algo muy pequeño en la pregunta (como poner una letra en mayúscula o un espacio extra), la IA puede darte una respuesta completamente distinta a la dada con anterioridad.

¿Por qué es un problema lo antes descrito?

Porque como humanos, esperamos cierta consistencia en las respuestas. Si le preguntamos algo a una persona, no esperamos que nos de respuestas totalmente diferentes a la misma pregunta. Con la IA, en cambio, sí puede pasar y genera una experiencia rara para el usuario.

Cómo se ha intentado arreglarlo:

Existen técnicas para reducir la inconsistencia, como:

• Cachear la respuesta: guardar la primera respuesta y devolver siempre esa para la misma pregunta.
• Fijar variables del modelo: como la temperatura, top-p, top-k o la seed (semilla) que controla cómo se generan las palabras al azar.

Con esto se logra en la medida de la necesidad, que el modelo sea más estable y se repita más, pero, aunque pongas todas estas configuraciones, nunca será 100% consistente.

Razones de no ser 100% inconsistente:

• Porque el hardware (la computadora o servidor donde corre el modelo) también influye.
• Distintas máquinas pueden manejar los cálculos de manera un poco distinta.

En conclusión, la inconsistencia es que la IA no siempre responde de igual forma, aunque le des la misma pregunta. Esto puede molestar a los usuarios, pero existen formas de reducirlo (aunque nunca se elimina del todo).

23/09/2025

China quiere convertirse en el líder mundial en inteligencia artificial (IA) en 2030. Para lograr este objetivo, Beijing está implementando herramientas de política industrial en toda la pila de tecnología de IA, desde chips hasta aplicaciones. Esta expansión de la política industrial de IA conduce a dos preguntas: ¿Qué está haciendo Beijing para apoyar su industria de IA y funcionará?
La política industrial de IA de China probablemente acelerará el rápido progreso del país en IA, particularmente a través del apoyo a la investigación, el talento, la informática subsidiada y las aplicaciones. Los modelos de IA chinos están cerrando la brecha de rendimiento con los mejores modelos estadounidenses, y la adopción de IA en China está creciendo rápidamente en todos los sectores, desde vehículos eléctricos y robótica hasta atención médica y biotecnología. Aunque la mayor parte de este crecimiento está impulsado por la innovación en las empresas tecnológicas privadas de China, el apoyo estatal ha ayudado a mejorar la competitividad de la industria de inteligencia artificial de China.
Sin embargo, algunos aspectos de la política industrial de IA de China son derrochadores, como la asignación ineficiente de chips de IA a las empresas. Otros obstáculos son difíciles de superar, incluso con un apoyo estatal masivo: los controles de exportación liderados por Estados Unidos sobre chips de IA y el equipo de fabricación de semiconductores necesario para producir dichos chips están limitando la computación disponible para los desarrolladores de IA chinos. El acceso limitado a la informática obliga a las empresas chinas a hacer concesiones entre invertir en avances a corto plazo en el desarrollo de modelos y desarrollar resiliencia a largo plazo ante las sanciones.
En última instancia, a pesar de algunos desperdicios y prioridades contradictorias, la política industrial de inteligencia artificial de China ayudará a las empresas chinas a competir con Estados Unidos. Empresas de inteligencia artificial proporcionando talento y capital a un sector que ya es fuerte. El desarrollo de la IA en China probablemente seguirá estando al menos en un segundo lugar, detrás del de Estados Unidos, ya que dicho desarrollo se beneficia tanto de la competencia del mercado privado como de las inversiones del gobierno chino.
Objetivos y herramientas de la política de inteligencia artificial de Beijing
Los objetivos políticos y el discurso en torno a la IA son diferentes en China que en Estados Unidos. Los líderes chinos quieren que la IA impulse el desarrollo económico y las capacidades militares del país. En Washington, el discurso sobre políticas de IA a veces se enmarca como una “carrera hacia la AGI [inteligencia general artificial]”. Por el contrario, en Beijing, el discurso de la IA es menos abstracto y se centra en aplicaciones económicas e industriales que pueden respaldar los objetivos económicos generales de Beijing.
Para 2030, Beijing aspira a que la IA se convierta en una industria de 100 mil millones de dólares y cree más de un billón de dólares de valor adicional en otras industrias. Este objetivo incluye aprovechar la IA para mejorar sectores tradicionales, como la atención médica, la manufactura y la agricultura. También incluye el aprovechamiento de la IA para impulsar industrias emergentes, en particular hard tech sectores con aplicaciones físicas, como robótica, vehículos autónomos y sistemas no tripulados.
Beijing está utilizando una amplia variedad de herramientas políticas (ver Figura 1). Los fondos de inversión en IA liderados por el Estado están invirtiendo capital en el desarrollo de modelos y aplicaciones de IA, incluido un fondo de IA de 8.200 millones de dólares para empresas emergentes. China está construyendo una Red Nacional de Computación Integrada para agrupar recursos informáticos entre datos públicos y privados centros. Los gobiernos locales, desde Shanghai hasta Shenzhen, han establecido laboratorios de IA respaldados por el estado y zonas piloto de IA para acelerar la investigación en IA y el desarrollo de talentos. Todo este apoyo estatal se suma a decenas de miles de millones de dólares en inversión privada en inteligencia artificial por parte de empresas tecnológicas chinas, como Alibaba y ByteDance. Aún así, dicha inversión está por detrás de las inversiones privadas en los Estados Unidos, como la inversión del Proyecto Stargate de OpenAI de $100–500 mil millones.

17/09/2025

🚀🤖 ¡Hoy el Nuevo Modelo de IA Revolucionario del gigante Asiatico! 🤖🚀

Hoy queremos destacar el DeepSeek-V3.1, el más reciente avance de la startup china DeepSeek, que representa un salto enorme en eficiencia y capacidad en el mundo de la inteligencia artificial.
Reuters

🔍 ¿Qué lo hace especial?

Está optimizado para operar en chips nacionales, prescindiendo de hardware extranjero en gran medida.

Usa precisión FP8, lo que le permite consumir menos memoria y ejecutarse más rápido, manteniendo rendimiento competitivo.
Reuters

Tiene estructura híbrida de inferencia: se puede alternar entre modos más livianos o de alto razonamiento, según lo que se necesite.

🌐 ¿Por qué nos importa?

Este modelo no solo refuerza la autonomía tecnológica de Asia en IA, sino que además permite que más industrias puedan incorporar IA sin depender de infraestructuras costosas. Para empresas, desarrolladores y gobiernos, significa más control, menores costos y mayor adaptación al contexto local.

💡 Pregunta para la comunidad: ¿Cómo creés que este tipo de avances impactará en la vida cotidiana? (educación, salud, empleo, etc.)

15/09/2025

La Inteligencia Artificial ya no es una promesa del futuro: es una realidad que está transformando cada sector.

🔹 En los negocios, la IA impulsa la automatización de procesos, la atención al cliente 24/7 mediante chatbots avanzados y la optimización de campañas publicitarias en tiempo real.
🔹 En la salud, está ayudando a detectar enfermedades, analizando miles de imágenes médicas en segundos(todo ello de acuerdo a la reglamentación vigente).
🔹 En la seguridad, la IA permite identificar patrones sospechosos y prevenir fraudes o delitos con mayor precisión.
🔹 En la creatividad, modelos generativos ya producen textos, imágenes, música e incluso videos que antes eran exclusivos del talento humano.

💡 Sin embargo, también surgen desafíos éticos y de confianza: sesgos en los algoritmos, uso responsable de datos y el impacto en el empleo, como así también, el uso razonable de la energía.

Lo que está claro es que la IA no reemplaza a las personas, sino que amplifica nuestras capacidades intelectuales. Quienes sepan adaptarse e integrarla en sus procesos tendrán una ventaja competitiva enorme en los próximos años definitivamente.