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AWS announces AWS Workload Credentials Provider

AWS announces AWS Workload Credentials Provider, a lightweight client-side provider that automates deployment of exported certificates from AWS Certificate Manager (ACM) and local caching of secrets from AWS Secrets Manager across AWS and non-AWS workloads.

Previously, customers exporting public or private certificates from ACM had to build custom automation using Amazon EventBridge to detect renewals and deploy the updated certificates. With public certificate lifetimes decreasing per the the Certification Authority Browser Forum (CA/B) mandate, this custom automation can become difficult to maintain at scale. AWS Workload Credentials Provider eliminates this complexity by providing a single provider that helps distribute and automate both secrets and certificates to your workloads. You configure it with your certificate ARN and specify options such as file paths and server reload behavior — the provider then handles certificate export and deployment automatically to prevent expiry related failures. It runs on Windows and Linux and supports Apache and NGINX web servers.

For secrets caching, the provider maintains full backwards compatibility with the AWS Secrets Manager Agent, enabling you to securely cache application secrets locally across AWS and non-AWS workloads through the same unified provider.

AWS Workload Credentials Provider is open source and available on GitHub. You can use it with exportable ACM certificates and Secrets Manager in all AWS Regions. To learn more, visit the AWS Certificate Manager documentation or the AWS Secrets Manager documentation.

 

​AWS announces AWS Workload Credentials Provider, a lightweight client-side provider that automates deployment of exported certificates from AWS Certificate Manager (ACM) and local caching of secrets from AWS Secrets Manager across AWS and non-AWS workloads. Previously, customers exporting public or private certificates from ACM had to build custom automation using Amazon EventBridge to detect renewals and deploy the updated certificates. With public certificate lifetimes decreasing per the the Certification Authority Browser Forum (CA/B) mandate, this custom automation can become difficult to maintain at scale. AWS Workload Credentials Provider eliminates this complexity by providing a single provider that helps distribute and automate both secrets and certificates to your workloads. You configure it with your certificate ARN and specify options such as file paths and server reload behavior — the provider then handles certificate export and deployment automatically to prevent expiry related failures. It runs on Windows and Linux and supports Apache and NGINX web servers. For secrets caching, the provider maintains full backwards compatibility with the AWS Secrets Manager Agent, enabling you to securely cache application secrets locally across AWS and non-AWS workloads through the same unified provider. AWS Workload Credentials Provider is open source and available on GitHub. You can use it with exportable ACM certificates and Secrets Manager in all AWS Regions. To learn more, visit the AWS Certificate Manager documentation or the AWS Secrets Manager documentation.  

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Un sistema simplificado

Un sistema simplificado

Nuestro proceso continuo para construir un sistema de diseño orientado a la IA que apoye el trabajo hoy, mientras nos lleva al mañana.

Icono de cuadrado con esquinas redondeadas que presenta una forma abstracta tipo cinta en un degradado arcoíris, centrada sobre un fondo blanco. La mitad superior muestra un tenue boceto técnico con medidas sobre un fondo de texto desenfocado.

Por: Jon Friedman.

A medida que Copilot evoluciona de manera gradual hacia un socio de pensamiento —una presencia inteligente tejida en su flujo de trabajo—, su columna vertebral se convertirá en el Copilot Design System, un sistema de diseño orientado a la IA que creamos para que resulte intencionado y humano.

Los sistemas de diseño siempre han sido planos vivientes, pero en la era actual de la creación de productos centrada en IA, no se limitan a considerar el diseño de interfaces. Orquestan la coherencia a través de sistemas complejos, codifican cómo moldear el comportamiento de los modelos con una perspectiva centrada en el ser humano e introducen nuevos comportamientos de usuario y modelos mentales basados en la capacidad de la IA para reconocer y apoyar la intención humana.

Desde patrones de orquestación hasta iconografía, la experiencia que construimos tendrá en última instancia componentes que trabajan juntos para amplificar el pensamiento, guiar decisiones y desbloquear la creatividad—de manera fluida, dondequiera que ustedes trabajen. Basada en la retroalimentación de los clientes para crear mejores experiencias, una pregunta fundamental guía la evolución de nuestro sistema: ¿cómo se vería y comportaría un socio reflexivo?

«Las aplicaciones de Microsoft 365 han moldeado el comportamiento organizacional durante décadas, al establecer patrones de diseño y modelos mentales en los que confían miles de millones de personas cada día.«

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El sistema que moldea el sistema

Las aplicaciones de Microsoft 365 han moldeado el comportamiento organizacional durante décadas, al establecer patrones de diseño y modelos mentales en los que confían miles de millones de personas cada día. A través de ese trabajo, hemos aprendido que la productividad no es solo una función de las herramientas; está moldeada por el sistema más amplio en el que la gente piensa y trabaja. Ahora podemos unir estas dimensiones a través de Copilot, para apoyar maneras más enriquecidas de colaboración y creatividad a través de interacciones humano-humano, humano-IA y humano-IA-humano.

La forma en que diseñemos esa colaboración influirá en cómo se desarrolla la productividad en organizaciones grandes y pequeñas, hoy y dentro de diez años. Nuestra filosofía de diseño era construir a la velocidad de la vida, no el bombo de la IA: co-crear con los clientes e integrar la investigación de los usuarios en cada paso del proceso.

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Arquitectura de Copilot en las aplicaciones de Office

A medida que avanzamos hacia un sistema de diseño centrado en la IA, una parte temprana pero esencial de esa historia es cómo Copilot aparece en las aplicaciones de Office. Cuatro elementos arquitectónicos clave conforman en la actualidad el sistema dentro de la app, diseñado para funcionar según la mentalidad humana. La cognición no es un estado fijo. Es un movimiento dinámico entre exploración y enfoque, un objetivo que hace zoom continuo dentro y atrás. Estos dos movimientos—hacia afuera para descubrir, hacia dentro para refinar—se repiten de manera continua, para moldear cómo entendemos y actuamos sobre el mundo. Si la inteligencia no los encuentra en el nivel adecuado de ese ciclo, no se siente como un compañero. Se siente como una interrupción.

Esa información es la base estructural de cómo se comporta Copilot en las aplicaciones de Office. Ve en qué trabajan y entiende el contexto, permitiéndole actuar dentro del entorno dado. Implementamos esto a través de cuatro elementos arquitectónicos que operan en diferentes niveles cognitivos:

El Botón de Acción Dinámica (DAB)

Un Copilot siempre disponible dentro de la app que es adaptativo a nivel contextual y un punto de entrada principal al Chat.

Chat

La interfaz principal de Copilot y el punto de entrada del panel lateral, donde se capturan el razonamiento, las acciones y las salidas.

En el lienzo

Una interfaz ligera que aparece cuando seleccionan texto u objetos, realizan una acción en su lienzo con Copilot, o un punto de entrada contextual para Copilot y Chat.

Acciones de usuario sugeridas (SUAs)

Prompts contextuales, capacidades y funciones que surgen en los momentos adecuados de su flujo de trabajo.

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Un Copiloto, donde sea que trabajen

Una persona con cabello negro y ondulado con una chaqueta gris clara se ve concentrado mientras usa una laptop en un ambiente interior iluminado.

El comportamiento humano es bastante contextual y matizado: cómo se dice o hace algo suele importar tanto como qué. La gente entiende el mundo mientras se mueve de manera  física y mental por él, incluidos los espacios liminales entre momentos más definidos. Las palabras, sentimientos, experiencias y pensamientos asociados fluyen con nosotros, pero la inteligencia sin continuidad puede sentirse como una interrupción en lugar de un compañero de pensamiento. Cambiar de aplicación o superficie puede ser como salir de la corriente. Deberían poder invocar Copilot cada vez que avancen en su trabajo.

La cognición colaborativa se basa en conversaciones pasadas para entender el contexto, reconocer patrones y cambiar de dirección. Eso significa que el mismo Copilot con el que interactuaron en Word debería ser el mismo con el que conversan en Excel. En M365, DAB es su socio de pensamiento de referencia en escritorio, web, iPad y móvil.

En cada superficie dentro de la app, DAB reconoce su contexto local inmediato. Es cómo Copilot sigue de manera constante su línea de pensamiento, para ofrecer sugerencias relevantes y accionables mientras mantiene la conversación continua entre aplicaciones—al adaptar su conciencia cuando cambian de contexto, para no tener que repetir la misma conversación que acaban de tener en otra superficie.

Las palabras, sentimientos, experiencias y pensamientos asociados fluyen con nosotros, pero la inteligencia sin continuidad puede sentirse como una interrupción en lugar de un compañero de pensamiento.

Cuando se selecciona DAB se abre el Chat, la interfaz universal de Copilot. Más que una simple interfaz, el chat es la memoria de su compañero de pensamiento—para registrar todas sus interacciones y sugerencias con Copilot en Microsoft 365 para que puedan aprovechar conocimientos previos, actualizar su estrategia y perfeccionar su visión. Es donde vive la exploración amplia: un espacio para sintetizar, cuestionar y mirar atrás para avanzar.

Cuando el objetivo se estrecha, On-Canvas trae Copilot directo a su espacio de trabajo. Su compañero de pensamiento aparece a través de la interfaz contextual en los momentos de la ejecución, centrándose en el contenido específico que han seleccionado—para pasar del contexto general de la app al contenido preciso de su documento, apoyándolos justo donde trabajan sin interrumpir su flujo.

Para completar el sistema, las Acciones de Usuario Sugeridas se adaptan a DAB, Chat y On-Canvas para ofrecer pasos útiles a nivel contextual en cada punto del espectro cognitivo, ya sea que miren una página en blanco o un borrador que necesita una chispa. Solo surgen cuando tienen un propósito, para ofrecer el empujón que los pone más allá de lo esperado.

Lanzar y atrapar

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Un nuevo patrón: Lanzar y atrapar

El corazón del aspecto dentro de la app de la experiencia es una conciencia mutua del enfoque, el suyo y el de Copilot, y cómo ambos se mantienen alineados. Refuerza el concepto de que Copilot se mueve con su pensamiento, en lugar de actuar como un conjunto de características fragmentadas. Para hacerlo bien, la coherencia debe diseñarse con matices o pierden los contextos de comportamiento de las personas. Requiere una comprensión profunda de cómo las personas piensan, crean significado y desarrollan ideas a medida que avanzan en su trabajo—el punto de partida de nuestra investigación.

Basándonos en estudios de seguimiento del mouse y exploraciones de prototipado a través de un equipo multidisciplinar, diseñamos un mecanismo de trabajo que regula cómo Copilot se mueve de manera fluida entre DAB, On-Canvas y Chat: un conjunto orquestado que llamamos Throw & Catch (Lanzar y Atrapar). Los puntos de entrada del sistema deben comunicarse de manera rutinaria entre sí—para pasar interacciones y razonamientos de manera fluida mientras los dirigen a donde está enfocado Copilot.

Al sincronizar y señalizar el comportamiento activo de un punto de entrada justo mientras el otro se retira, el patrón busca construir confianza y reducir la fricción cognitiva. Sea cual sea la superficie en la que esté activo el Copiloto, su comportamiento se vuelve visible y distintivo. La experiencia de Throw & Catch está diseñada para ser ambiental y sentida de manera ligera, para afirmar que ustedes tienen el control—lo que hace de Copilot una extensión de su pensamiento. Siempre donde estén, a su nivel de concentración.

Un sistema simplificado

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Coherencia que pueden sentir, en cada superficie

Diseñar un compañero de pensamiento es el trabajo silencioso de moldear una experiencia que escuche, responda y se mueva al ritmo del pensamiento de una persona. Dado que ahora la IA puede diseñarse para responder a su intención en lugar de pedirles que se adapten a ella, la oportunidad que tenemos delante es profunda—y la responsabilidad de hacerlo bien es igual de grande. Desde patrones fundamentales como Throw & Catch hasta los elementos arquitectónicos centrales, un profundo conocimiento del comportamiento humano y organizacional guía la creación de cómo se comporta Copilot en las aplicaciones de productividad que les encantan. Con un lenguaje de diseño unificado, interacciones rápidas y agradables, y acceso contextual, Copilot se vuelve más consistente, fácil de descubrir e integrar, crucial para mantener el flujo de los clientes, potenciar el pensamiento y la creatividad humana, y llevar de manera cómoda a los clientes actuales y futuros a la era de la IA.

A medida que continuamos con la evolución del Sistema de Diseño Copilot aquí en Microsoft Design, siempre estamos abiertos a recibir comentarios y sugerencias. Mientras tanto, vamos a compartir nuestro pensamiento, prototipos y avances sobre la marcha.

Conozcan más

Para estar al tanto de Microsoft Design, síganos en Twitter e Instagram, o únanse a nuestro programa Windows u Office Insider. Y si les interesa trabajar con nosotros en Microsoft, acérquense a aka.ms/DesignCareers.

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Amazon OpenSearch Service launches MCP Apps for agentic observability

Amazon OpenSearch Service now supports MCP Apps, bringing observability workflows directly into compatible agentic IDEs such as Claude Desktop and VS Code. With this capability, your AI agent in local environment can investigate incidents using logs, traces, metrics, and alerts stored in OpenSearch domains, collections and Amazon Managed Service for Prometheus. You can easily review and verify the results in interactive MCP App visualizations without leaving your local environment.

Each MCP App tool call returns a dual response, a concise text summary for your agent to reason over and an interactive visualization rendered in the same conversation thread for you to review. You can work alongside your observability agent from firing an alert, perform root cause analysis, exploring distributed traces, service maps, PromQL metric charts, and cross-signal correlations all within a single conversation. Available MCP App tools cover log, metrics and trace investigation, service performance, topology, dynamic visualizations, agent health, cluster health, and instrumentation scoring.

The OpenSearch MCP app experience is available is available in all AWS Regions where Amazon OpenSearch UI is offered. To get started, follow the instructions in OpenSearch Agentic observability with MCP Apps. To learn more about OpenSearch, visit Amazon OpenSearch Service Developer Guide.

 

​Amazon OpenSearch Service now supports MCP Apps, bringing observability workflows directly into compatible agentic IDEs such as Claude Desktop and VS Code. With this capability, your AI agent in local environment can investigate incidents using logs, traces, metrics, and alerts stored in OpenSearch domains, collections and Amazon Managed Service for Prometheus. You can easily review and verify the results in interactive MCP App visualizations without leaving your local environment. Each MCP App tool call returns a dual response, a concise text summary for your agent to reason over and an interactive visualization rendered in the same conversation thread for you to review. You can work alongside your observability agent from firing an alert, perform root cause analysis, exploring distributed traces, service maps, PromQL metric charts, and cross-signal correlations all within a single conversation. Available MCP App tools cover log, metrics and trace investigation, service performance, topology, dynamic visualizations, agent health, cluster health, and instrumentation scoring.
The OpenSearch MCP app experience is available is available in all AWS Regions where Amazon OpenSearch UI is offered. To get started, follow the instructions in OpenSearch Agentic observability with MCP Apps. To learn more about OpenSearch, visit Amazon OpenSearch Service Developer Guide.  

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OpenAI GPT-5.4 and GPT-5.5 models now available in US East (N. Virginia) on Amazon Bedrock

Today, AWS announces the expanded availability of OpenAI’s GPT-5.4 and GPT-5.5 models, which are now available in the US East (N. Virginia) Region on Amazon Bedrock. With GPT-5.4 and GPT-5.5, you can build generative AI applications across reasoning, coding, computer use, document workflows, and long-running agentic tasks.

GPT-5.5 is OpenAI’s most capable model, designed for advanced coding, research, analysis, software operation, document workflows, and long-running agentic tasks. It can understand open-ended goals, use tools, reason across longer workflows, navigate ambiguity, and carry complex tasks through to completion with less orchestration. GPT-5.4 brings frontier reasoning, coding, computer use, long-context workflows, and tool use to production applications that interpret context, interact with tools, operate software environments, and verify outputs across multiple steps. Both models support a 272K-token context window, accept text and image input, and are available through the Responses API with support for server-side and client-side tool calling, projects, and response streaming.

With this launch, GPT-5.4 and GPT-5.5 are now available in additional AWS Regions. To get started, visit the GPT-5.5 and GPT-5.4 model cards in our documentation.

 

​Today, AWS announces the expanded availability of OpenAI’s GPT-5.4 and GPT-5.5 models, which are now available in the US East (N. Virginia) Region on Amazon Bedrock. With GPT-5.4 and GPT-5.5, you can build generative AI applications across reasoning, coding, computer use, document workflows, and long-running agentic tasks. GPT-5.5 is OpenAI’s most capable model, designed for advanced coding, research, analysis, software operation, document workflows, and long-running agentic tasks. It can understand open-ended goals, use tools, reason across longer workflows, navigate ambiguity, and carry complex tasks through to completion with less orchestration. GPT-5.4 brings frontier reasoning, coding, computer use, long-context workflows, and tool use to production applications that interpret context, interact with tools, operate software environments, and verify outputs across multiple steps. Both models support a 272K-token context window, accept text and image input, and are available through the Responses API with support for server-side and client-side tool calling, projects, and response streaming. With this launch, GPT-5.4 and GPT-5.5 are now available in additional AWS Regions. To get started, visit the GPT-5.5 and GPT-5.4 model cards in our documentation.  

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Amazon ECS Managed Daemons now support inter-task visibility and communication

Amazon ECS Managed Daemons now support inter-task visibility and communication, enabling customers to deploy tracing, profiling, and security agents that require access to application processes and shared IPC resources on ECS Managed Instances.

With this launch, you can configure two new settings in ECS daemon definitions: pidMode controls whether the daemon can see all processes on the instance, and ipcMode controls whether the daemon shares an IPC namespace with other containers on the instance. Setting either to «shared» grants the daemon access to the respective namespace; the default of «none» keeps daemons isolated from application containers and other tasks. These settings let you run process-aware and IPC-dependent agents as ECS daemons instead of embedding them as sidecars in application task definitions. ECS places exactly one daemon task per managed instance and starts daemons before application tasks, so platform teams can deploy and update agents independently with consistent coverage across all workloads.

To get started, register a daemon task definition specifying pidMode or ipcMode set to «shared» using the AWS Console, CLI, CloudFormation, or AWS SDKs, then create or update a daemon with associated ECS Managed Instances capacity providers in your clusters. This feature is now available in all AWS Regions at no additional cost. For more details, refer to our documentation.

 

​Amazon ECS Managed Daemons now support inter-task visibility and communication, enabling customers to deploy tracing, profiling, and security agents that require access to application processes and shared IPC resources on ECS Managed Instances. With this launch, you can configure two new settings in ECS daemon definitions: pidMode controls whether the daemon can see all processes on the instance, and ipcMode controls whether the daemon shares an IPC namespace with other containers on the instance. Setting either to «shared» grants the daemon access to the respective namespace; the default of «none» keeps daemons isolated from application containers and other tasks. These settings let you run process-aware and IPC-dependent agents as ECS daemons instead of embedding them as sidecars in application task definitions. ECS places exactly one daemon task per managed instance and starts daemons before application tasks, so platform teams can deploy and update agents independently with consistent coverage across all workloads. To get started, register a daemon task definition specifying pidMode or ipcMode set to «shared» using the AWS Console, CLI, CloudFormation, or AWS SDKs, then create or update a daemon with associated ECS Managed Instances capacity providers in your clusters. This feature is now available in all AWS Regions at no additional cost. For more details, refer to our documentation.  

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Fortalecimiento de la bioseguridad en la era de la IA

Fortalecimiento de la bioseguridad en la era de la IA

Collage digital con un acercamiento a un montaje de laboratorio, donde una pipeta deposita una gota de líquido en una placa de pocillos con muestras que muestran patrones similares al ADN, iluminadas en tonos azules y magenta sobre un fondo de degradado suave.

Por: Eric Horvitz, director científico.

La inteligencia artificial acelera el descubrimiento en las ciencias de la vida. Desde el desarrollo de fármacos hasta la ciencia de materiales, la IA ayuda a los investigadores a avanzar más rápido y resolver problemas que antes se consideraban intratables. Esta convergencia entre la IA y la biología tiene un potencial extraordinario para la salud humana, el crecimiento económico y el liderazgo científico.

Al mismo tiempo, los avances en las tecnologías de IA introducen nuevos riesgos, como toxinas y patógenos rediseñados. A medida que estas herramientas se vuelven más capaces y accesibles, pueden reducir las barreras no solo para el descubrimiento científico, sino también para daños accidentales y un uso deliberado indebido. Por ejemplo, investigaciones recientes han demostrado que herramientas especializadas de IA para el diseño de proteínas pueden utilizarse para reingenierizar toxinas de maneras que preserven funciones dañinas mientras evaden algunas salvaguardas de síntesis existentes. Ese trabajo reveló vulnerabilidades en los sistemas de cribado diseñados para una era tecnológica anterior, y también demostró que esos sistemas pueden fortalecerse mediante acciones coordinadas entre la industria, el gobierno y la comunidad científica.

Las crecientes preocupaciones sobre la bioseguridad no son motivo para frenar la innovación, pero sí para fortalecer nuestras defensas. La historia muestra que las potentes tecnologías de propósito general se vuelven más accesibles—como ocurre con los avances en redes e informática—, una gobernanza eficaz depende de desarrollar salvaguardas técnicas y políticas desde el principio, antes de que el mal uso supere los controles y la supervisión. La convergencia de la IA y la biología presenta un desafío similar: debemos preservar la apertura que impulsa el descubrimiento mientras modernizamos las protecciones para una nueva era de capacidades.

Este blog examina cómo los avances en el ecosistema de la IA-biología remodelan tanto la oportunidad como el riesgo. Explica por qué el cribado de síntesis de ácidos nucleicos ha surgido como un punto de control crítico, y cómo gobierno, industria y comunidad científica pueden trabajar juntos para fortalecer la bioseguridad sin frenar la innovación.

IA y biotecnología en la frontera

Para comprender mejor la trayectoria de las capacidades de IA en las biociencias—y el panorama político y de riesgo asociado—es útil distinguir entre cuatro tipos de avances relacionados. Cada uno importa por sí solo, pero una política eficaz deberá tener en cuenta cómo estos avances interactúan y se refuerzan de manera mutua cada vez más.

  1. Modelos generalistas. Los avances en modelos de IA de propósito general, como ChatGPT, Gemini, Claude y otros, amplían el alcance y la sofisticación de lo que estos sistemas pueden comprender, razonar, planificar y generar a través de los dominios. A medida que se vuelven más potentes, aumentan las capacidades básicas y reducen las barreras para trabajos técnicos sofisticados. 
  2. Herramientas especializadas de diseño biológico.  Los científicos informáticos y biólogos continúan con el desarrollo de bases de código especializadas en IA destinadas a realizar cálculos en apoyo de tareas biológicas cada vez más sofisticadas.  Estas herramientas, por lo general de código abierto y compartidas de manera amplia, incluyen programas que calculan la estructura de proteínas a partir de secuencias de aminoácidos y diseñan proteínas con estructuras y propiedades específicas.   
  3. Automatización de laboratorio. Los avances en visión por ordenador, robótica y flujos de trabajo experimentales aportan nuevas eficiencias al trabajo de laboratorio. Con el tiempo, estos sistemas pueden permitir a los investigadores generar, probar y refinar diseños biológicos a mayor escala y velocidad.   
  4. Sistemas agénticos. Los entornos y tiempos de ejecución de programación agente (incluidas las herramientas de ingeniería basadas en IA cada vez más potentes, por ejemplo, Claude Code) facilitan la combinación de modelos generalistas de IA, bibliotecas especializadas y flujos de trabajo de laboratorio en pipelines coordinados.  Esto puede permitir que actores menos experimentados pasen con más facilidad del diseño computacional a la síntesis en el mundo real, incluso a través de servicios de síntesis de ácidos nucleicos o sistemas de laboratorio automatizados.   

Aunque cada categoría puede analizarse por separado, los desarrollos más importantes surgen de cómo estas capacidades interactúan cada vez más. Las mejoras en los modelos generalistas pueden facilitar el uso de herramientas biológicas especializadas; esas herramientas facilitan la ingeniería biológica; los laboratorios automatizados proporcionan a los no expertos acceso a flujos de trabajo sofisticados de laboratorio; y las herramientas de programación agéntica pueden conectar estos elementos en flujos de trabajo integrados de diseño, análisis y síntesis. Juntos, estos avances forman una «pila de capacidades» convergente, una que puede acelerar la innovación pero conducir a un panorama de políticas y riesgos más complejo.

Por qué importa el cribado de síntesis de ácidos nucleicos

Estos desarrollos dejan claro que una gobernanza eficaz debe centrarse no solo en modelos de frontera, sino también ampliarse para considerar múltiples puntos de control prácticos.

Una de las defensas a corto plazo más efectivas contra el mal uso biológico es el cribado de síntesis de ácidos nucleicos. Los proveedores de ADN sintético se encuentran en un punto crítico de control en el ecosistema biotecnológico. A menudo son el lugar donde los diseños biológicos teóricos se traducen en realidad física. El cribado de pedidos de ADN y la verificación de los clientes ayuda a garantizar que se utilicen herramientas potentes para fines legítimos y no se desvíen hacia el daño.

Sin embargo, hoy en día, la mayoría de los cribados de síntesis de ADN son todavía voluntarios y se aplican de manera desigual. Los estándares varían entre proveedores y no existe un requisito universal de que todas las órdenes se revisen al mismo nivel. A medida que las herramientas de diseño habilitadas por IA se vuelven más potentes, estas carencias se vuelven más relevantes.

El fortalecimiento de la síntesis de ácidos nucleicos es una respuesta pragmática y dirigida. No regula las ideas ni restringe la investigación legítima. En cambio, se centra en el acceso responsable a capacidades sensibles, para reforzar una línea de defensa que ya existe pero que ahora debe modernizarse. La necesidad y viabilidad de dicha modernización quedó demostrada por el Proyecto Paraphrase, liderado por Microsoft. Al probar sistemas de cribado existentes con secuencias biológicas diseñadas por IA, el proyecto mostró tanto dónde podían fallar las salvaguardas como cómo mejorarlas. El esfuerzo siguió un modelo familiar de la ciberseguridad: divulgación responsable, red teaming y despliegue rápido de soluciones. Destaca cómo las herramientas de bioseguridad, al igual que el software, deben evolucionar de manera continua para mantenerse al día con las amenazas cambiantes.

Impulso bipartidista y acción gubernamental duradera

La importancia de la bioseguridad en la era de la IA ha sido reconocida por administraciones y partes. El 5 de mayo de 2025, la Administración Trump emitió una Orden Ejecutiva para Mejorar la Seguridad y Protección de la Investigación Biológica, donde se subraya la importancia del cribado de síntesis de ácidos nucleicos y pidiéndose pide una supervisión más amplia de la bioseguridad. Esa acción se basó en el trabajo iniciado en 2024, cuando la Oficina de Política Científica y Tecnológica de la Casa Blanca estableció un marco federal que enfatizaba el cribado exhaustivo, la verificación del cliente y el desarrollo de normas técnicas en colaboración con la industria.    

Los líderes del Congreso construyen ahora sobre esta base. A principios de este año, los senadores Cotton y Klobuchar presentaron la Ley de Modernización e Innovación en Bioseguridad, conocida como S. 3741. El proyecto de ley refleja un compromiso bipartidista con el fortalecimiento de la bioseguridad estadounidense mientras se mantiene el liderazgo científico y la innovación. Establecería requisitos obligatorios de cribado (que van más allá de los actuales requisitos para la investigación financiada con fondos federales), evaluaciones de conformidad y mecanismos de aplicación, al tiempo que avanzaría en la implementación práctica mediante asistencia técnica y un sandbox de gobernanza biotecnológica para promover esfuerzos exploratorios. El proyecto de ley también ordena a la OSTP realizar una evaluación de 90 días de las autoridades de bioseguridad y desarrollar un plan para consolidar la supervisión y mejorar la eficiencia y la eficacia.

En conjunto, estos esfuerzos reflejan un consenso duradero: salvaguardar la biotecnología en la era de la IA es una prioridad de seguridad nacional.

Innovación responsable en la práctica

Apoyar la innovación mientras se reduce el riesgo requerirá un enfoque equilibrado basado en la supervisión continua de las capacidades emergentes, la inversión en salvaguardas técnicas y el desarrollo reflexivo de políticas.

El cribado de síntesis de ácidos nucleicos no es una solución integral, pero sí esencial. Fortalecerla ahora —mediante legislación bipartidista, regulación reflexiva y colaboración público-privada continua— representaría el tipo de acción equilibrada y duradera que este momento requiere.

La Ley de Modernización e Innovación en Bioseguridad ayudaría a avanzar en ese objetivo al combinar requisitos de cribado más estrictos con herramientas prácticas de implementación y mecanismos de supervisión. Microsoft apoya con firmeza iniciativas como esta que se basan en nuestro trabajo de larga data con investigadores, proveedores de síntesis y otros socios para reforzar las salvaguardas mientras se mantiene la innovación.

Estados Unidos tiene la oportunidad de seguir con su liderazgo a través de combinar innovación con una gestión responsable. Si logramos este equilibrio adecuado, podremos aprovechar los beneficios de la biotecnología habilitada por IA mientras protegemos contra sus riesgos, tanto para esta generación como para la siguiente.

Recursos adicionales:

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Amazon EC2 P6-B200 instances are now available in the AWS GovCloud (US-East) Region

Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P6-B200 instances accelerated by NVIDIA Blackwell GPUs are available in AWS GovCloud (US-East) Region. These instances offer up to 2x performance compared to P5en instances for AI training and inference.

P6-B200 instances feature 8 Blackwell GPUs with 1440 GB of high-bandwidth GPU memory and a 60% increase in GPU memory bandwidth compared to P5en, 5th Generation Intel Xeon processors (Emerald Rapids), and up to 3.2 terabits per second of Elastic Fabric Adapter (EFAv4) networking. P6-B200 instances are powered by the AWS Nitro System, so you can reliably and securely scale AI workloads within Amazon EC2 UltraClusters to tens of thousands of GPUs.

P6-B200 instances are now available in p6-b200.48xlarge size in the following AWS Regions: US West (Oregon), US East (N. Virginia, Ohio), AWS GovCloud (US-West) and AWS GovCloud (US-East) Region. To learn more about P6-B200 instances, visit Amazon EC2 P6 instances.

 

​Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) P6-B200 instances accelerated by NVIDIA Blackwell GPUs are available in AWS GovCloud (US-East) Region. These instances offer up to 2x performance compared to P5en instances for AI training and inference. P6-B200 instances feature 8 Blackwell GPUs with 1440 GB of high-bandwidth GPU memory and a 60% increase in GPU memory bandwidth compared to P5en, 5th Generation Intel Xeon processors (Emerald Rapids), and up to 3.2 terabits per second of Elastic Fabric Adapter (EFAv4) networking. P6-B200 instances are powered by the AWS Nitro System, so you can reliably and securely scale AI workloads within Amazon EC2 UltraClusters to tens of thousands of GPUs. P6-B200 instances are now available in p6-b200.48xlarge size in the following AWS Regions: US West (Oregon), US East (N. Virginia, Ohio), AWS GovCloud (US-West) and AWS GovCloud (US-East) Region. To learn more about P6-B200 instances, visit Amazon EC2 P6 instances.  

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Microsoft y la OEA refuerzan su alianza para reducir riesgos cibernéticos y fortalecer la capacidad institucional digital en América Latina


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Microsoft y la OEA refuerzan su alianza para reducir riesgos cibernéticos y fortalecer la capacidad institucional digital en América Latina

Logos OEA y Microsoft

Ciudad de México – En un momento en que los ciberataques representan uno de los principales riesgos para la estabilidad económica y la confianza digital, Microsoft y la Organización de los Estados Americanos (OEA) anunciaron el fortalecimiento de su colaboración estratégica para impulsar la resiliencia digital en América Latina, con foco en ciberseguridad, capacitación gubernamental y adopción responsable de tecnologías emergentes.

La iniciativa busca reducir vulnerabilidades en los ecosistemas digitales de la región, fortalecer la capacidad de respuesta ante incidentes cibernéticos y apoyar a los gobiernos en la construcción de entornos digitales más seguros, un factor clave para atraer inversión, proteger infraestructuras críticas y sostener el crecimiento económico.

“La resiliencia digital ya no es solo un tema tecnológico: es un componente estratégico para la competitividad y el desarrollo económico”, señaló Steven Masada, Director Global de la Unidad de Crímenes Digitales de Microsoft. “Trabajar junto con la OEA nos permite escalar capacidades institucionales y apoyar a los gobiernos frente a un entorno de riesgos digitales cada vez más sofisticado”.

Ciberseguridad como habilitador económico

En un contexto donde las amenazas digitales son cada vez más complejas, transfronterizas y costosas, la colaboración público‑privada se vuelve esencial para proteger activos digitales, garantizar la continuidad operativa y fortalecer la confianza de ciudadanos y empresas.

Como parte de esta colaboración, Microsoft y la OEA impulsarán acciones orientadas a:

  • Fortalecer las capacidades nacionales y regionales en ciberseguridad, con énfasis en prevención, detección y respuesta a incidentes.
  • Facilitar el intercambio de información sobre amenazas y mejores prácticas, promoviendo una visión regional del riesgo digital.
  • Capacitar a funcionarios públicos y tomadores de decisión, alineando política pública y gestión tecnológica.
  • Promover el uso seguro y responsable de tecnologías emergentes, incluida la Inteligencia Artificial, como motor de productividad y crecimiento.

«Frente a amenazas cibernéticas que ningún país puede enfrentar solo, desde la OEA trabajamos para tender lazos con el sector privado en favor de nuestros Estados miembros», afirmó Ivan Marques, Secretario de Seguridad Multidimensional de la OEA. «Nuestra colaboración con Microsoft contribuirá a fortalecer la inteligencia sobre ciberamenazas y a construir un futuro digital más seguro y resiliente para las Américas», añadió.

Resiliencia digital para el crecimiento sostenible

La resiliencia digital implica no solo prevenir ataques, sino garantizar que las instituciones puedan adaptarse, responder y recuperarse rápidamente, minimizando impactos económicos y operativos.

Con esta alianza, Microsoft y la OEA refuerzan su compromiso con una América Latina más preparada frente a los riesgos digitales, posicionando la ciberseguridad y el uso responsable de la tecnología como habilitadores claves de confianza, inversión y desarrollo sostenible en la región.

Acerca de la OEA

La Organización de los Estados Americanos, fundada en 1948, es el organismo regional más antiguo del mundo, cuyos orígen se remonta a la Primera Conferencia Internacional Americana de 1889. La Organización fue fundada con el objetivo de lograr en sus Estados Miembros, como lo estipula el Artículo 1 de la Carta, «un orden de paz y de justicia, fomentar su solidaridad, robustecer su colaboración y defender su soberanía, su integridad territorial y su independencia». Hoy en día, la OEA reúne a 34 Estados Independientes de las Américas y constituye el principal foro gubernamental político, jurídico y social del Hemisferio. Además, ha otorgado el estatus de Observador Permanente a 70 Estados, así como a la Unión Europea (UE). Para lograr sus más importantes propósitos, la OEA se basa en sus principales pilares que son la democracia, los derechos humanos, la seguridad y el desarrollo.

Acerca de Microsoft

Microsoft (Nasdaq «MSFT» @microsoft) crea plataformas y herramientas impulsadas por la IA para ofrecer soluciones innovadoras que satisfagan las necesidades cambiantes de nuestros clientes. La empresa de tecnología está comprometida con hacer que la IA esté ampliamente disponible, de manera responsable, con la misión de empoderar a cada persona y a cada organización en el planeta para lograr más.

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Amazon EC2 M9g and M9gd general purpose instances are now available

Starting today, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) M9g and M9gd instances, powered by AWS Graviton5 processors, are generally available. AWS Graviton5 processors are the fifth generation of custom-designed AWS processors, delivering the best price performance for general purpose workloads running on Amazon EC2.

​​M9g instances serve a broad range of general-purpose workloads including application servers, microservices, gaming, caching, and containers, while also delivering the performance needed for agentic AI use cases like real-time reasoning, code generation, and multi-step orchestration.  

​​M9gd instances offer local NVMe-based SSD block-level storage for customers that require high-speed, low-latency local storage, such as media processing, batch and log processing, and applications that need access to temporary storage including caches and scratch files.​

​​​M9g and M9gd instances deliver up to 25% better compute performance compared to AWS Graviton4-based M8g and M8gd instances. They are up to 30% faster for databases, up to 35% faster for web applications, and up to 35% faster for machine learning. These instances are built on the sixth-generation AWS Nitro System and are the first to feature the Nitro Isolation Engine, harnessing formal verification to provide mathematical assurance that customer workloads are isolated from each other and AWS operators, pioneering a new standard for mathematically proven cloud security​​

M9g and M9gd instances are available in US East (N. Virginia, Ohio), US West (Oregon), and EU (Frankfurt) regions. M9g and M9gd instances are available for purchase via Savings Plans, On-Demand, Spot instances, Dedicated instances, or Dedicated hosts.

Level up your compute with AWS Graviton and get started today. 

 

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IA, empleo y la próxima generación

IA, empleo y la próxima generación

Collage digital de una persona con gorra roja y camiseta de manga larga azul marino, inclinada hacia adelante mientras trabaja en una mesa en un taller o estudio, con herramientas y materiales visibles al fondo, enmarcado por un borde gráfico azul con textura.

Por: Brad Smith, vicepresidente del consejo y presidente de Microsoft.

En 1838, la invención de la cámara provocó predicciones de que la fotografía haría obsoletos a los artistas. Cuando el célebre pintor francés Paul Delaroche vio por primera vez una fotografía temprana en una placa metálica, declaró «¡A partir de hoy, la pintura ha muerto!» Como razonó, ¿por qué alguien pagaría a un artista para pintar una escena de manera lenta y laboriosa cuando una cámara podría hacer el trabajo con más precisión, rapidez y a menor coste?

Esta pregunta ha resonado en los cambios tecnológicos y ha resurgido con intensidad en las últimas semanas, a medida que estudiantes universitarios se graduaban en campus de todo Estados Unidos. El tema de hoy, por supuesto, no es la fotografía, sino el impacto social de la inteligencia artificial. Y mientras los graduados abucheaban la mención de la IA durante los discursos de graduación, han sido un recordatorio poderoso de varias verdades importantes. Para empezar, la gente insistirá en tener voz en decidir cuándo y cómo se utiliza la IA.

El mensaje estudiantil para los líderes tecnológicos

Las reacciones de los graduados de este año son una poderosa llamada de atención para el sector tecnológico. Esperamos que los líderes de toda nuestra industria escuchen y busquen aprender de esta reacción. Durante el último medio siglo, la generación más joven de personas y trabajadores ha liderado el camino en la adopción de nuevas tecnologías digitales. Un nuevo estudio de Microsoft muestra que esta tendencia es cierta en el caso de la IA. Los condados con grandes ciudades universitarias y poblaciones desproporcionadas entre 18 y 24 años tienen las tasas más altas de adopción de IA en Estados Unidos. Cuando las personas que usan una nueva tecnología se quejan de ella, más vale que nos fijemos.

Quizá no sea de extrañar que los campus universitarios sean de los mejores lugares para conocer de primera mano estas perspectivas emergentes. Durante el fin de semana del Memorial Day en la Universidad de Princeton, no faltó discusión e incluso ejemplos de acción estudiantil. Los estudiantes de último curso llevan mucho tiempo poniéndose «chaquetas de cerveza» para las celebraciones, cada promoción elige su propio diseño único. Sin embargo, este último año surgió una breve controversia hasta que los responsables de clase, en respuesta a una petición estudiantil, rechazaron un diseño popular porque había sido creado con la ayuda de la IA. En su lugar, los graduados llevaban chaquetas etiquetadas tanto como «100 por ciento de algodón» y «100 por ciento humana».

El rechazo de las fibras artificiales y la inteligencia artificial ilustra cómo los gustos humanos moldean la economía de mercado incluso cuando la eficiencia y la productividad avanzan. Las máquinas no compran productos. La gente sí. Los estudiantes y graduados reconocen los beneficios de la IA. Pero quieren mantener la IA en su lugar adecuado. Creen con razón en el papel indispensable de la agencia humana. Quieren que el futuro lo determinen los humanos al decidir el papel de las máquinas, no por las máquinas que decidan el papel de los humanos. Y quieren que estas decisiones reflejen la aportación de una comunidad amplia, en especial de la próxima generación de la fuerza laboral, y no solo de un grupo reducido de élites.

Los graduados de hoy envían otro mensaje poderoso: el Sueño Americano siempre ha representado incluso más que un mejor empleo y mayores oportunidades económicas, aunque eso ha estado en su núcleo. El Sueño Americano se ha fundado sobre la dignidad del trabajo y el papel fundamental que desempeña para dar sentido a la vida. En última instancia, los grandes países se construyen sobre grandes economías y grandes empleos. A quienes trabajan en el sector tecnológico y en apariencia quieren perseguir un futuro en el que los ordenadores sustituyan empleos y la IA sea más capaz que las personas, la siguiente generación ha ofrecido una respuesta convincente: «no tan rápido.»

Las ambiciones de la gente

La buena noticia es que la ambición humana es irreprimible. Han pasado casi 300 años desde el inicio de la primera revolución industrial, y la tecnología ha cambiado muchas veces. Pero hoy en día hay más creatividad humana en juego en el mundo que nunca.

Una visita a un museo de arte demuestra que esto es cierto incluso para el impacto de la cámara en la pintura. La invención de la cámara provocó en un inicio un declive de la pintura de retratos. Pero incluso eso volvió a la acción. Más notable fue la forma en que las fotos precisas impulsaron nuevas formas de expresión artística. Para la década de 1870, el «ojo artificial» de la fotografía llevó a una nueva generación de artistas a retratar la emoción en lugar del detalle. Los artistas impresionistas capturaron los efectos de la luz, el color y la atmósfera de formas que un obturador de cámara no podía. Siguieron nuevos movimientos artísticos —postimpresionismo, fauvismo, cubismo y surrealismo— y continúan hoy en día, para ampliar lo que significa ser artista. Resulta que pocas cosas son tan resilientes como la creatividad humana.

En 1986, insistí en tener un ordenador en mi escritorio antes de aceptar una oferta de trabajo en un despacho de abogados líder en Washington, DC. Durante la mayor parte de los últimos 40 años, he formado parte del sector tecnológico—primero como abogado externo, luego como abogado de Microsoft y, desde 2001, en los puestos directivos de la empresa. Por mucho tiempo he sido un «representante informal de las artes liberales» entre un grupo de ingenieros extraordinarios.

Al seguir a tecnólogos de toda nuestra industria, a menudo me he maravillado de su visión, destreza intelectual y destreza ingenieriza. Pero también he visto a muchas personas perspicaces en el sector repetir dos errores. Primero, suelen sobreestimar la llegada de nuevas tecnologías, en especial el ritmo de su impacto. Y aún más importante, subestiman las capacidades de las personas.

La capacidad humana no es ni fija ni finita. Cada descubrimiento crea una base más sólida que permite a las personas erguirse más y llegar más alto. La gente lo ha demostrado durante milenios. Llegó un día en que la gente descubrió que un caballo podía correr más rápido que un humano. La gente aprendió a montar a caballo.

Verdaderas causas de preocupación

Nada de esto pretende restar importancia a la ansiedad de los graduados de hoy. Tienen razón al plantear preocupaciones y hacer preguntas difíciles, incluidas algunas sobre la IA y su impacto en su futuro. Se enfrentan a múltiples obstáculos al entrar en el mercado laboral. Esto incluye la automatización de tareas por IA en puestos de nivel inicial actuales y, en especialmente en el sector tecnológico, la presión corporativa para reducir plantilla y así ayudar a cubrir los enormes gastos de capital de la IA. También implica otros factores, como la incertidumbre geopolítica, las tensiones comerciales y la corrección por exceso de contratación en los primeros años de la década. Como una tormenta perfecta, el viento sopla desde múltiples direcciones.

Los graduados de hoy han pasado por mucho. Pasaron gran parte de sus años de instituto viviendo una pandemia mientras estudiaban y socializaban en casa a través de una pantalla. Son nativos digitales, con todo lo bueno y malo que han creado las redes sociales, los dispositivos móviles ubicuos y otras tecnologías. Ahora viene la IA, y les preocupa la economía y que los empleos empiecen a desaparecer.

Entonces, ¿qué debería hacer la próxima generación—y todos los demás—respecto a la IA?

IA en contexto

Primero, deberíamos poner la IA en contexto. Nadie tiene una bola de cristal para el futuro, pero todos podemos aprender del pasado. La IA es la última de una lista de tecnologías que transformarán la economía y la sociedad. Se ha convertido en la próxima «tecnología de propósito general», un término que los economistas aplican a tecnologías que, al igual que la electricidad, se aplican en toda la economía. Algunas de estas tecnologías, como la herrería, las herramientas de máquina y la computación digital, han transformado de manera profunda no solo las categorías laborales, sino también el poder económico entre las naciones. Tal vez la IA será una de las tecnologías de propósito general más importantes del próximo cuarto de siglo. Y, como ocurre con las tecnologías de propósito general anteriores, la IA desplazará algunos empleos, incluso mientras crea otros y cambia muchas de las formas en que trabajamos en la actualidad.

Pero la tecnología tarda en difundirse en toda la economía y en todo el mundo. Hay quienes miran el poder de la IA y predicen su enorme difusión en solo unos pocos años. Siempre es posible que esta vez sea diferente, pero el mundo nunca había visto una difusión tecnológica a ese ritmo. La razón no está basada en la tecnología. Son personas. Como han escrito los profesores Arvind Narayanan y Sayash Kapoor, «la difusión está limitada por la velocidad del cambio humano, organizacional e institucional

En contexto histórico, la transformación amplia de la IA en el próximo cuarto de siglo sería en sí misma notable. Ese ritmo de cambio parece reflejarse en los propios datos recientes de Microsoft. Nuestro informe más reciente sobre la difusión de IA estima que el 17,8 por ciento de la población mundial utiliza en la actualidad IA generativa. La tasa en Estados Unidos es superior a la media mundial, pero es todavía solo del 31,3 por ciento. Y como ha demostrado el profesor Narayanan, el impacto de las nuevas tecnologías en un alto porcentaje de trabajos suele ir muy por detrás de este tipo de tasa de uso inicial.

Como aconsejó el legendario entrenador de baloncesto de UCLA, John Wooden, que llevó a sus equipos a 10 campeonatos nacionales hace dos generaciones, debemos «ser rápidos, pero no tener prisa.» En otras palabras, debemos actuar de manera rápida y con decisión, con preparación y propósito. Pero no debemos —ni debemos — precipitarnos de una manera que genere errores o pánico.

La clave es pensar las cosas bien. Una buena forma de empezar es considerar algunas de las ideas que ya han surgido. Para cada uno de nosotros como individuos. Para empresas y organizaciones. Y para la sociedad.

Las implicaciones para los individuos

En los tres años y medio transcurridos desde el lanzamiento de ChatGPT, una primera revelación es profunda pero no sorprendente. La IA suele brillar mejor cuando la utilizamos para fortalecer las capacidades y esfuerzos humanos existentes. En resumen, las personas pueden usar la IA para mejorar.

Veo esto cada día en el trabajo de AI for Good Lab de Microsoft, que colabora con organizaciones sin ánimo de lucro y gobiernos de todo el mundo. Los bomberos en California utilizan la IA para ayudar a detectar incendios forestales más rápido. Los profesionales del derecho en África lo utilizan para ayudar a asesorar a mujeres que no tienen acceso a un abogado. Equipos en Ucrania utilizan IA para ayudar a identificar y eliminar minas terrestres que amenazan a los civiles. Y los conservacionistas de todo el mundo la utilizan para ayudar a los agricultores a desarrollar prácticas agrícolas más productivas y sostenibles.

Hay un patrón claro en estos ejemplos. La gente actúa con ambición. Utilizan la IA no para reemplazar su experiencia en la materia, sino para darle más impacto. Usan su conocimiento, pasión y sentido de propósito para ayudar a resolver problemas que les importan.

Mis colegas Ryan Roslansky y Aneesh Raman se han centrado en estos temas en los últimos años, basándose en su trabajo de larga trayectoria en LinkedIn. De manera reciente publicaron un libro importante sobre el tema, Open to Work: How to Get Ahead in the Age of AI. En mi opinión, es el primer libro que combina una visión sobre hacia dónde va la IA con consejos abiertos y prácticos para las personas.

Cuanto más lo he pensado, dos de sus temas son en especial importantes. El primero es que cada uno de nosotros en la fuerza laboral hoy en día pensemos en nuestro trabajo no como un título, sino como un conjunto de tareas. Su consejo es que escriban una lista de sus tareas y las dividan en tres grupos: el grupo de tareas que puede hacer la IA, el grupo de tareas que ustedes pueden hacer con IA y el grupo de tareas que los humanos deben hacer por sí mismos.

Si casi todo está en el primer grupo, entonces uno debería plantearse buscar otro tipo de trabajo. Pero para la mayoría de la gente, la mayoría de las tareas caen en el segundo grupo. En otras palabras, si consigo que la IA realice las tareas del primer grupo, entonces puedo centrar mi atención en el segundo y tercer grupo y considerar cómo usar la IA como herramienta para ayudarme a ser más productivo e impactante.

Hay una segunda aportación en el libro que es aún más importante. En la era de la IA, quizás haya aún más oportunidades para distinguirnos en función de las habilidades blandas que son solo humanas. Ryan y Aneesh señalan cinco, todos ellos empiezan por la letra C: curiosidad, creatividad, compasión, comunicación y coraje.

Todos estos atributos apuntan a la importancia continua del juicio humano. Mi colega Ryan Nadel acuñó la expresión «cobertura cognitiva«, que significa que incluso cuando la IA automatiza múltiples tareas, las personas deben seguir con la supervisión del trabajo. O como él mismo ha dicho, «La ventaja no irá a la persona que más genere. Irá a la persona que entienda lo que se ha generado.»

Todo esto responde a una de las preguntas que escucho de manera repetida de los estudiantes y sus padres. ¿Qué deberían estudiar las personas para prepararse para el futuro? Llámenme anticuado, pero creo que la gente debería perseguir sus pasiones. Desarrollen experiencia en un campo importante que les fascine. Sigan esforzándose para dominarlo. Al mismo tiempo, desarrollen la fluidez en IA para que puedan usarla y aplicar su experiencia mejor que nunca. Esto no significa que el futuro vaya a ser fácil. Rara vez lo es. Pero es una receta que seguirá preparándolos para el éxito.

El impacto en empresas y organizaciones

Estos conocimientos se aplican tanto a organizaciones como a individuos. Al fin y al cabo, los empleadores deben prosperar para que los empleados prosperen. Y las empresas exitosas, al igual que las personas exitosas, dependen de una experiencia distintiva y a menudo profunda sobre productos, procesos empresariales, ritmos operativos y un profundo conocimiento de los clientes. La IA no debería sustituir esta base; debería fortalecerla y extenderla.

Esto puede aprovechar hacia dónde se dirige la tecnología de IA. Las organizaciones pueden ahora ir más allá de los asistentes basados en chat para formar una red con agentes de IA que ayuden a los empleados a razonar, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo en sus datos y sistemas.

Cada organización puede implementar su propio sistema de IA al incorporar múltiples modelos de IA y acceder a su propio conocimiento empresarial único. Luego puede reforzar la eficacia de este sistema mediante herramientas de IA que proporcionan evaluaciones de su rendimiento y que lo mejoran de manera constante. Como subir una colina, cada organización puede gestionar un sistema de IA que avanza hacia mejores resultados y un mayor rendimiento con el tiempo. En lugar de consumir sólo un modelo de IA de vanguardia, las organizaciones pueden construir su propia «máquina de subir colinas» y participar de manera más plena en todo el ecosistema de IA.

El objetivo es claro: usar la IA para acelerar el aprendizaje en lugar de reemplazarlo. Fortalecer la construcción de nuevas capacidades dentro de una organización, para asegurar al mismo tiempo que la experiencia humana y el juicio sigan como factores clave de diferencia.

Esto apunta a otra necesidad ancestral. Los líderes empresariales y emprendedores individuales deben aprovechar la tecnología más avanzada mientras protegen su experiencia y propiedad intelectual, incluidas patentes, derechos de autor y secretos comerciales. La IA añade una nueva dimensión aquí, lo que ayuda a explicar por qué cada empresa necesita desarrollar sus propias capacidades internas de IA y controlar sus propios datos. Los beneficios de la IA para una empresa serán efímeros si existe un coste oculto que transfiere y entrene el modelo de IA de otra persona a través del conocimiento y la experiencia únicos de la empresa.

Esto emerge como un problema crítico, no solo para las organizaciones sino también para los graduados de hoy, nuestras economías e incluso naciones. La mejor manera de promover un crecimiento económico y de empleo generalizado es asegurarse de que cada sector económico pueda aprovechar el poder de la IA sin renunciar a su experiencia única. La soberanía debe preservarse no solo para los países, sino también para las empresas. Y la privacidad debe protegerse no solo para los individuos, sino también para las organizaciones.

Una conversación pública más amplia

Para individuos y organizaciones por igual, la clave es aprovechar los beneficios de la IA al preservar los valores humanos y las necesidades económicas atemporales. Esto debe convertirse en una parte crítica de la conversación pública.

Dada la magnitud de la transformación de la IA, necesitaremos esfuerzos innovadores y colaborativos que unan a los sectores público y privado para ayudar a preparar a las personas para el éxito en la era de la IA. Esto debería empezar con un reconocimiento sobrio. Las transformaciones tecnológicas, económicas y sociales de las últimas tres décadas han dejado atrás a demasiada gente. Tendremos que probar diferentes enfoques, basados en más responsabilidades compartidas, si queremos mejorar a medida que avancemos.

Incluso en una época de debate público fragmentado, será fundamental encontrar más formas de reunir a más personas para desarrollar soluciones comunes. Esto requiere una gran carpa con una amplia variedad de perspectivas. Necesitamos hacer espacio no solo para las empresas tecnológicas, empleadores y gobiernos, sino también para las organizaciones sin ánimo de lucro, los estudiantes, las religiones del mundo, los líderes sindicales y los propios trabajadores. Como dijo de manera reciente Liz Schuler, presidenta de la AFL-CIO, «¿Quién sabe mejor cómo funcionan los lugares de trabajo y cómo se hace el trabajo que quienes trabajan para ganarse la vida?»

Nuestro papel en Microsoft

Como empresa, estamos comprometidos a desempeñar un papel activo y constructivo en la abordaje de estos problemas. No solo aportamos nuevas tecnologías y formas de trabajar, sino también perspectivas nacidas de la experiencia. Durante más de 50 años, Microsoft ha ayudado a trabajadores y organizaciones a adaptarse a los cambios tecnológicos, ya sea en oficinas, laboratorios, aulas o fábricas. Nuestra misión ha sido crear productos que empoderen a personas y organizaciones para lograr más. Y luego ayudarles a poner esas herramientas en práctica.

Nuestra experiencia nos da determinación e incluso una dosis de optimismo. Recordamos cuando la gente temía que el procesamiento de textos llevara al fin de trabajos para quienes mecanografiaban para ganarse la vida. Pero lo que vino después—el trabajo del conocimiento y nuevas industrias para apoyar la era informática—transformó lo que era el «trabajo». Cuando las hojas de cálculo automatizaban los cálculos, la gente no hacía menos matemáticas. Construyeron modelos financieros más sofisticados. Cuando los correos electrónicos hicieron que la comunicación fuera instantánea, la gente no escribió menos. Se comunicaban con más frecuencia y con más gente. Cuando la tecnología aumenta la oferta, la ambición humana suele generar más demanda. Como humanos, no llegamos a un estancamiento. Nos expandimos.

Esto no es solo filosófico. Es nuestro modelo de negocio. Los trabajadores han sido el alma de Microsoft desde el principio. Si la gente del mundo no tiene trabajo, nosotros tampoco. Y si no hacemos nuestra parte para ayudar a la gente a usar la tecnología para buscar mejores empleos, entonces no hemos hecho el trabajo para el que nacimos.

Atender el llamado de la siguiente generación

Este contexto moldea nuestra reacción ante las recientes ceremonias de graduación. Los estudiantes que se gradúan y que fruncen el ceño o incluso abuchean ante las referencias a la IA nos dicen lo que necesitamos oír, que ha llegado el momento una vez más de subir el listón. Ese ha sido un estribillo frecuente de los estudiantes durante décadas. La clave siempre es canalizar la incertidumbre en pasos con propósito que construyan un futuro mejor. En todo el sector tecnológico y en los negocios, las organizaciones sin ánimo de lucro y el gobierno, podemos hacer justo eso.

Añadiría un segundo mensaje para los graduados de hoy: están en una posición única para tener un impacto positivo. Han vivido desafíos importantes. Aunque pueda parecer injusto que el mercado laboral sea tan incierto, ustedes están hechos para este momento. La tecnología es algo natural para su generación. El cambio constante los ha obligado a adaptarse con rapidez. A medida que la IA transforma nuestra manera de trabajar, no necesitan desaprender décadas de hábitos como algunos de nosotros. Están mejor preparados para avanzar.

La tecnología cambiará, pero pueden mantenerse firmes y hablar en voz alta por valores atemporales. Agencia. Ambición. Dignidad. Todo realizado a través del trabajo y la tecnología que nos da un propósito.

Hagan todo lo posible para ayudar a promover estos valores.

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