IA 101

Reconocé sistemas que recomiendan, clasifican, predicen y generan. Las categorías pueden combinarse en una misma aplicación.

Vamos a hacer: Ubicá tres ejemplos cotidianos y probá una tarea pequeña en el chat.

Te llevás: Tu mapa inicial y un primer borrador.

Entendé qué es un LLM: preentrenamiento, ajuste y generación de tokens según el contexto. Separá modelo, app y búsqueda; lo aprendido en entrenamiento no garantiza conocer una noticia reciente.

Vamos a hacer: Compará un pedido vago con uno que incluye objetivo, contexto y formato.

Te llevás: Una guía reutilizable y una explicación propia de cómo obtuviste la respuesta.

Los tokens son piezas de información, no una equivalencia fija con palabras. Diferenciá entrada, salida, ventana de contexto y memoria de la aplicación.

Vamos a hacer: Observá la división de frases en español y prepará un contexto breve para una tarea extensa.

Te llevás: Un paquete de contexto y una lista de revisión para dividir tareas.

Elegí según calidad, modalidad, velocidad, privacidad y acceso. Separá suscripción, uso de API y créditos de generación; leé las unidades de cobro.

Vamos a hacer: Compará dos opciones y calculá un ejemplo con tarifas ficticias, sin contratar nada.

Te llevás: Una ficha de elección y un presupuesto hipotético. Los precios vigentes se consultan en fuentes fechadas.

Explorá multimodalidad y el paso del chat a proyectos y superficies como Work o Cowork. Las funciones dependen de la herramienta y el acceso.

Vamos a hacer: Transformá un documento de ejemplo en un entregable e identificá sus fuentes.

Te llevás: Una pieza revisable y un mapa para elegir la siguiente electiva.

Detectá alucinaciones, sesgos y problemas de datos; revisá fuentes, cálculos y privacidad. Diferenciá modelo, agente, automatización, conector y API; un agente puede elegir herramientas dentro de límites.

Vamos a hacer: Corregí un resultado con errores y completá tu tarea; probá la receta con una variación.

Te llevás: Tu receta verificada, con controles y una decisión que sigue siendo tuya.

Ubicá gobiernos, empresas, investigación, chips y sociedad civil. Estudiá Estados Unidos, China y otros actores; distinguí AGI, demostraciones y pronósticos.

Vamos a hacer: Separá en una noticia qué se demostró, quién lo afirma y qué sigue abierto.

Te llevás: Un mapa de actores y una tarjeta para leer novedades. Contexto complementario a la práctica.

Conectá IA con chips, centros de datos y electricidad. Revisá alcance, unidades y fuentes antes de aceptar afirmaciones ambientales.

Vamos a hacer: Analizá una afirmación sobre impacto y formulá una pregunta relevante para tu trabajo.

Te llevás: Una lista de revisión de contexto e impacto. No bloquea tu primera tarea.