¡Hola a todos y todas!

Bienvenidos a un nuevo episodio semanal, donde exploramos las últimas novedades en tecnología, inteligencia artificial y datos. A continuación dejo la parte escrito del podcast, sin embargo, puedes escuchar el episodio desde Spotify aquí o desde Ivook aquí.

Mistral 3.1

Hoy abrimos con una noticia que ha marcado el pulso del sector desde el 17 de marzo: el lanzamiento del pequeño modelo de lenguaje Mistral 3.1. Un SML con 24 mil millones de parámetros, se posiciona en la vanguardia, ofreciendo un rendimiento comparable – e incluso superior – al de referentes como Gemma 3 y Qwen 2.5 32B. Mistral 3.1 destaca por una ventana de contexto que se extiende a 128 mil tokens, permitiéndole generar hasta 150 tokens por segundo. Su diseño, que apuesta por la eficiencia con un número más reducido de parámetros, facilita su despliegue en infraestructuras de hardware modestas, convirtiéndose en una herramienta ideal para tareas de limpieza de datos.

Canvas en Gemini de Google

Por otra parte, el 18 de marzo, Google desveló Canvas, la nueva joya integrada en su modelo de inteligencia artificial generativa, Gemini.

Canvas es un espacio interactivo que facilita la co-creación, co-edición y co-mejora de documentos y código en tiempo real. Por ejemplo, podemos encargar a la IA que desarrolle una aplicación para gestionar facturas: ella genera el código y la lógica general, mientras nosotros intervenimos en los detalles y otras estructuras, estableciendo un trabajo colaborativo, mano a mano con la inteligencia artificial. Esta herramienta no se limita a la creación de aplicaciones; también resulta útil para cualquier tipo de documento.

Imagina, por ejemplo, que la IA redacta un borrador de una hoja de vida, el cual vamos ajustando de forma colaborativa. Aunque la calidad de Canvas ya es destacable, al integrarse en Gemini se perfila sin duda como un nuevo estándar en el mercado de la inteligencia artificial.

Mapas Mentales en NotebookLM

Siguiendo de la mano con Google; el 19 de marzo, Google añadió un toque innovador a NotebookLM al incorporar la generación automática de mapas mentales. Imagina tener una colección desordenada de apuntes, documentos y videos, y ver cómo NotebookLM, con la sutileza de un narrador experto, transforma ese caos en una estructura visual que revela la esencia de cada idea. Estos mapas mentales actúan como guías, mostrando la jerarquía y la interconexión del contenido de manera clara y organizada, combinando precisión tecnológica con un matiz inspirador que invita a explorar el conocimiento de forma renovada.

Modelos Mini TTS y Transcribe de OpenAI

Pasemos al 20 de marzo con OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT. En esta fecha, han lanzado dos nuevos conjuntos de modelos. Por un lado, tenemos gpt-4o-mini-tts, diseñado para generar voz con un control preciso sobre tono, emoción y velocidad. Por otro, se encuentran gpt-4o-transcribe y gpt-4o-mini-transcribe, que ofrecen una notable mejora en el reconocimiento del lenguaje y reducen significativamente la tasa de errores de palabra en comparación con modelos anteriores como Whisper. Todo esto se integra a través de su API, lo que resulta ideal para la creación de podcasts y la generación de contenido de audio. Además, en el campo del análisis de datos, estos avances nos permiten imaginar dashboards narrados de forma dinámica, una idea que exploraremos en módulos futuros en el curso de análisis de datos con inteligencia artificial.

Claude de Anthropic Búsqueda en Interent

Pasando al día 21 de marzo, me conmueve profundamente una noticia que marca un antes y un después en el uso de uno de mis LLM predilecto: Claude de Anthropic. Calude ha dado un paso estándar al incorporar la opción de navegación web y búsqueda en tiempo real. Esta funcionalidad, disponible inicialmente en vista previa para usuarios de pago en Estados Unidos, se perfila para extenderse a otros en el futuro, abriendo nuevas posibilidades para interactuar y descubrir información en el instante preciso en que se necesita.

FinQuant AI para Finanzas

Transladándonos al 21 de marzo, FinQuant AI, una prometedora startup londinense, ha lanzado su propio modelo de lenguaje LLM, FinQuant. Ajustado especialmente para el análisis financiero, este LLM se convierte en un faro en medio del mar de datos, interpretando la complejidad del mercado y extrayendo insights en tiempo real. Su capacidad para ofrecer análisis y predicciones precisas promete transformar el sector financiero, iluminando el camino hacia decisiones más informadas.

FinQuant AI es una plataforma innovadora que utiliza inteligencia artificial y machine learning para automatizar y optimizar estrategias de trading y gestión de portafolios. Permite a los usuarios, incluso sin experiencia en programación, construir y probar estrategias de inversión mediante bloques predefinidos (como indicadores técnicos, patrones de velas, gestión de riesgo y reglas de entrada/salida). Esto facilita el acceso a técnicas cuantitativas avanzadas y ofrece herramientas para realizar simulaciones robustas (por ejemplo, análisis Monte Carlo y la construcción de la frontera eficiente) que ayudan a identificar la combinación ideal de activos para un portafolio.

Puedes probarlo desde: https://www.finquants.ai/ , También existe un proyecto open source llamado FinQuant, desarrollado en Python, que facilita la gestión, análisis y optimización de portafolios. Este proyecto se encuentra en GitHub

Otras novedades

Por supuesto, hay muchas otras novedades en el mundo de la inteligencia artificial. Por ejemplo, Roblox ha lanzado Cube AI, un modelo capaz de generar personajes 3D a partir de simples prompts. Por otro lado, Piklabs permite manipular objetos dentro de videos, y Gemini Co-drawing convierte figuras de “palitos” en ilustraciones artísticas. Desde China, una universidad ha presentado Video Reframe, una tecnología que permite tomar una escena de un video y recrearla desde distintos ángulos.

Además, Google, a través de Gemini, ahora permite crear podcasts de forma automática gracias a un nuevo Deep Research, sin necesidad de utilizar herramientas como NotebookLM. En el campo de la robótica, también hay avances importantes: Boston Dynamics continúa innovando, mientras que Nvidia presenta a Newton, y se anuncia el desarrollo del robot doméstico Blue, creado en colaboración entre Nvidia, Disney y Google DeepMind. Este último recuerda a un droide de Star Wars y promete ser una revolución en la interacción cotidiana.

Sin embargo, hoy he querido centrarme en lo que realmente puede tener un impacto más directo en el trabajo del analista de datos.

Antes de cerrar este episodio, recuerda que nuestro último libro, Análisis de Datos con Inteligencia Artificial, ya está disponible. Visita https://powerelite.studio/libros/ para más información.

¡Nos escuchamos\leemos en el próximo podcast!

Recomendaciones

Caballero Sierra, Miguel Alberto. (2025). Análisis de Datos con Inteligencia Artificial. Power Elite Studio. Recuperado de https://powerelite.studio/libros/analisis-de-datos-con-inteligencia-artificial/