🤖Agentes GPT-4 invaden tu Office con Copilot 365

Del 23 al 28 de Abril

La IA se pone más práctica y transparente: esta semana Microsoft mete agentes que hacen tu trabajo en Word y Excel; OpenAI libera una API de generación de imágenes integrada en tus apps favoritas; y Perplexity te deja hablarle a tu iPhone para redactar correos. Pa’ que no te quedes atrás.

• 🤖 Microsoft Copilot Agents: Microsoft integra los agentes Researcher y Analyst a Word, Excel, Outlook y Teams para investigar datos y generar análisis con razonamiento en un par de clics.

• 🎨 OpenAI Image Generation API: ahora puedes generar y editar imágenes dentro de Adobe, Figma o Canva con textos y estilos al instante.

• 📱 Perplexity iOS Assistant: un asistente de voz que redacta correos, reserva rides y hasta agenda reuniones, saltándose a Siri. Sólo hablas y listo.

• 📰 ChatGPT mejora con The Washington Post: se integra con más de 160 medios para que tus consultas tengan data fresca y confiable. Adiós respuestas desfasadas.

Microsoft 365 Copilot: agentes que trabajan por ti

Microsoft ha integrado dos agentes inteligentes en 365 Copilot: Researcher y Analyst. El primero busca, filtra y recopila información en Word y Outlook para que dejes de navegar pestañas; el segundo analiza datos en Excel y Teams, generando gráficos y resúmenes sin que muevas un dedo.

¿Para quién sirve? Emprendedores y gerentes dominicanos que necesitan ahorrarse horas de investigación y elaboración de reportes. Estos agentes usan los modelos de razonamiento de OpenAI, así que entienden tu contexto y piden aclaraciones si es necesario.

Cómo empezar:

• Entra a tu cuenta de Microsoft 365 con Copilot incluido.

• Activa Researcher o Analyst desde el panel lateral.

• Describe tu tarea en lenguaje natural.

En cuestión de segundos tendrás insights listos para presentar, delegando labores repetitivas a la IA.

Generación de imágenes nativa en tus herramientas

La nueva Image Generation API de OpenAI permite crear, retocar y estilizar imágenes directamente dentro de Adobe, Figma, Canva y otras plataformas sin cambiar de ventana. Ya no necesitas pipelines externos ni scripts largos: sólo texto.

¿Qué aporta?

• Control fino de estilo, color y composición.

• Edición en el momento: pide “agrégale un logo azul” y la IA lo hace.

• Integración directa en tu flujo de diseño.

Para usarla sólo añades la API key de OpenAI a tu plugin favorito y llamas al endpoint con un prompt. En menos de un segundo tendrás bocetos listos, listos para afinar con tu toque humano.

Perplexity iOS Assistant: tu nueva voz en el móvil

Perplexity lanzó un asistente de voz para iOS que supera a Siri en tareas prácticas: redactar emails, reservar un ride o enviar mensajes de WhatsApp. Funciona con comandos naturales y aprovecha su motor de búsqueda integrado para dar respuestas al vuelo.

Ventajas:

• Multitarea: abre apps y completa formularios por ti.

• Contexto continuo: recuerda lo que hablaste antes.

• Privacidad: procesa todo localmente y cifra tus datos.

Instálalo desde la App Store, conéctalo a tu cuenta de Perplexity y dale permiso de micrófono. Luego, dile “Redáctame un correo al cliente sobre el informe de ventas” y observa cómo lo escribe sin que toques el teclado.

Para programadores

La 'MRI' de Claude: interpretabilidad a lo grande

Anthropic está desarrollando lo que su CEO llama la "MRI" de la IA: un sistema que mapea 30 millones de características dentro de Claude para entender cómo y por qué el modelo toma decisiones. Utilizan técnicas de análisis de activaciones y algoritmos de clustering para agrupar patrones semánticos, y luego asignan etiquetas humanas a cada grupo.

¿Para qué sirve?

• Transparencia: identifica dónde y cómo surgen sesgos.

• Optimización: afinan las rutas de razonamiento del modelo.

• Depuración: detectan fallos o malas interpretaciones.

El proceso consiste en:

1. Extraer vectores de activación de cada capa.

2. Reducir dimensionalidad con métodos como t-SNE.

3. Clusterizar y anotar manualmente conjuntos de neuronas.

4. Retroalimentar el modelo con correcciones de sesgo o fallos.

Esto abre la puerta a IA más justa y confiable, y marca un hito en IA explicable.

FNet y FFT: turbo para entrenar transformers

Dos técnicas de investigación prometen reducir en hasta un 80 % el tiempo de entrenamiento de transformers:

• FNet: reemplaza la atención (self-attention) por transformadas de Fourier sobre secuencias, simplificando el cálculo.

• FFT: utiliza Fast Fourier Transform en capas intermedias para mezclar información de tokens de forma más rápida.

¿Cómo funcionan? FNet aplica FFT directamente a la secuencia de embeddings, capturando dependencias globales sin necesidad de pesos de atención. FFT, por su parte, integra componentes de frecuencia en la arquitectura, permitiendo un flujo de datos continuo.

Beneficios:

• Menos parámetros y cálculo.

• Velocidad de entrenamiento en GPU y CPU.

• Ideal para IA en el borde, donde los recursos son limitados.

¿Quieres probarlas? Revisa los repositorios oficiales de cada proyecto y usa los ejemplos para reemplazar tus capas de atención en PyTorch o TensorFlow.

Tiny Agents de Hugging Face: tu primer bot en minutos

Con Tiny Agents de Hugging Face creas agentes con mínimo código e integras herramientas bajo el protocolo MCP.

Instalación y ejemplo:

pip install tiny-agents

from tiny_agents import Agent 
agent = Agent(
  model='gpt-4o',
  tools=['search','calculator']
) 
res = agent.run('Investiga el tamaño del mercado de la venta de libros en RD') 
print(res) 

Esto inicia un agente que puede buscar online, procesar números y devolver resultados estructurados. Ideal pa’ prototipos rápidos o para extender tu backend sin levantar un microservicio completo.

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