El “USB-C” de la inteligencia artificial ya está aquí: así cambiará tu forma de trabajar 1o6b1d

¡Ey! ¿Qué tal? ¡Buenos días! Hoy un vídeo un poco raro, desde Madrid, desde cerca del Parque del Manzanares, un sitio bastante soleado, igual hace un poco de aire, no sé si vais a oír quizás algo de aire, espero que no, que con el micrófono logremos reducirlo un poco.

Nada, hoy, esta semana, semana complicada, semana de muchos eventos corporativos y además semana con muchísimas clases, con lo cual no me da la vida como para encima montar el set y grabar y toda la pesca, pero bueno, vamos a intentar este nuevo formato, que es un formato diferente, espero que salga en una sola toma, a ver si lo conseguimos.

Va a ser un vídeo más bien corto hoy, quería hablaros de, sobre todo, el tema principal es hablaros de un nuevo protocolo para temas de inteligencia artificial que se llama M, que es Model Context Protocol, ahora os cuento un poquito de qué va esto, y luego también os voy a hablar, sobre todo, también de un informe que encontré vía José Wittner, de Negocios TV, que fue en este caso un informe de Bank of America, también relacionado con el mundo de la inteligencia artificial y, por último, las novedades que esta semana está lanzando, bueno, en este caso OpenAI, con el lanzamiento del 4.0, con sus nuevas capacidades de generación de imágenes.

Vamos en primer lugar por M, os comentaba que es Model Context Protocol, pero para explicaros lo que es Model Context Protocol, primero os tengo que contar algo de historia, y es que en los tiempos en los que empezó, parece que hace ya muchos años, pero no hace tanto de esto, empezó ChatGPT y los modelos LLM, también con Gemini, con Cloud Antropic y con Yama, por ejemplo, de meta, pues estuvimos viendo cómo estos modelos nos permitían responder, nos daban respuestas a preguntas o incluso generaban contenido, en principio de texto, luego fue pasando a algo más distinto, generando vídeo, generando incluso audio, generando imágenes, que es a lo que más acostumbrados estamos.

Estas prompts que estábamos haciendo a los sistemas LLM, básicamente lo que hacían era devolvernos información sobre sus bases de datos de conocimiento, de entrenamiento, y no tenían mayor contexto.

Esto hacía que el uso de la inteligencia artificial estuviera basado únicamente en esos datos de entrenamiento, con lo cual limitando muchísimo, en este sentido, las capacidades del propio sistema, devolvernos información que pudiera ser interesante para nosotros.

Un poquito más tarde empezaron a conectarse estos sistemas LLM a Internet y empezaron ya, con Perplexity, por ejemplo, a darnos respuestas ya, pero basadas en contenido casi de tiempo real o por lo menos publicado, con fuentes contrastables, actualizadas, porque recordad que las primeras respuestas que nos daba un sistema LLM, un sistema Large Language Model, no estaban muy actualizadas, tenían quizás un decalaje de cerca de un año de lo que había sido el modelo de entrenamiento.

A partir de ahí nacen también otros sistemas, como fueron los sistemas RAC, de los cuales aquí os dejo un vídeo.

Los sistemas RAC nos empezaban a dar las capacidades para poder subir o conectarnos a bases de datos corporativas o de conocimiento propias y podíamos incluso limitar las respuestas que nos daban los sistemas LLM, en ese sentido, y limitarlas al conocimiento que estábamos viendo dentro del sistema RAC.

Esto es algo que se sigue utilizando y utilizando de múltiples maneras, para conectarlo a una web y para que esté siempre actualizado, para subir documentos de todo tipo, y que esos documentos puedan aportar información contextual válida para un .

Empezamos a que los sistemas, en lugar de ser sistemas que nos devuelven datos de entrenamiento, ya nos empiezan a devolver datos, incluso controlados, incluso los que podemos evitar alucinaciones, porque estamos haciendo que estos sistemas se alimenten de información totalmente contrastada, y a partir de aquí, lo que nos encontramos, y esto es algo reciente, con el Model Context Protocol, y esto lo que hace es permitir a los sistemas LLM conectarse mediante un protocolo para recuperar información de cualquier sistema que adopte este protocolo.

Ahora mismo, si yo, por ejemplo, que estoy diseñando en algunos casos,