hola

ChatGPT dijo:

¡Hola! 😃 ¿Cómo estás?

Dijiste:

conoces a otras ia?

ChatGPT dijo:

Sí, claro 😄. Existen varias inteligencias artificiales además de mí. Algunas son conocidas y usadas en distintas áreas:

• Gemini (antes Bard, de Google) → enfocada en búsquedas y conversación.
• Claude (de Anthropic) → destaca en redacción y seguridad de respuestas.
• Mistral → modelos abiertos, usados mucho en proyectos open-source.
• Llama (de Meta) → también de código abierto, popular para desarrolladores.
• Perplexity AI → combina IA con motor de búsqueda en tiempo real.
• Suno y Udio → especializadas en generar música.
• MidJourney y Stable Diffusion → para generar imágenes.
• Copilot (de Microsoft/GitHub) → ayuda a programar en distintos lenguajes.

¿Quieres que te arme una comparación rápida entre ellas y yo? 🤔

Dijiste:

quiero saber de la ultima creada en china

ChatGPT dijo:

Una de las más recientes IA chinas es Qwen3-Max, de Alibaba. Reuters Aquí te resumo lo más importante:

🧠 Qwen3-Max de Alibaba

• Fue presentada hace pocos días como el modelo de lenguaje más avanzado de Alibaba hasta ahora, con más de 1 billón de parámetros. Reuters
• Tiene muy buen desempeño en generación de código y como agente autónomo, es decir, puede operar con poca intervención humana. Reuters
• Es parte de la estrategia grande que Alibaba tiene en IA: invertir muchísimo en infraestructura y posicionarse como líder en este campo. Reuters

Si quieres, puedo revisar si ha salido algo más nuevo incluso después de Qwen3-Max, o modelos de otras empresas chinas que compiten al nivel de esa. ¿Te lo busco?

Dijiste:

es mejors q glm

ChatGPT dijo:

No se puede decir con certeza que Qwen3-Max sea “mejor” que GLM en todos los escenarios — depende de qué tareas, recursos y requerimientos tengas. Pero sí te puedo dar lo que se sabe hasta ahora, para que tú puedas decidir qué conviene más en tu caso.

📊 ¿Qué se sabe de cada modelo?

Qwen3-Max (Alibaba)

• Tiene más de 1 trillón de parámetros. Reuters
• Sobresale en generación de código y en tareas de agente autónomo (autonomía, menos prompts humanos). Reuters
• Es uno de los modelos más recientes de Alibaba, con inversión fuerte. Reuters

GLM-4.5 (Z.ai / Zhipu AI)

• Es un modelo abierto (open-source), lo que le da ventaja en transparencia, despliegue local, ajustes personalizados, etc. Tech Times+3prnewswire.com+3Reuters+3
• Hay versiones: la flagship con ~ 355 mil millones de parámetros, y una versión “Air” más ligera (~ 106B) para situaciones con menos recursos. Tech Times+2prnewswire.com+2
• Buen desempeño en razonamiento, codificación, tareas de agente. En benchmarks, GLM-4.5 ha competido muy bien, incluso frente a modelos “cerrados” de alta gama. istartvalley.org+2prnewswire.com+2
• Costes de uso (API, tokens, etc.) relativamente bajos para lo que ofrece. prnewswire.com+1

🔍 Comparación: ¿Dónde uno puede “ganar” al otro?

Aquí algunos puntos clave que podrían inclinar la balanza:

✅ Conclusión

Si tuviera que dar una opinión personal (y podría variar con el avance de los modelos):

• Si tú necesitas lo más potente y tienes los recursos (hardware, presupuesto), Qwen3-Max probablemente ofrezca un rendimiento superior en tareas grandes, complejas o con muchas exigencias (extensos contextos, generación de contenido de alta calidad, agentes autónomos avanzados).
• Pero si lo que buscas es un buen modelo general, que funcione bien, con buen costo/beneficio, mayor flexibilidad (licencia, despliegue, ajuste), GLM-4.5 puede ser la opción más sensata.

Si quieres, puedo hacer una comparación numérica más concreta entre Qwen3-Max vs GLM-4.5 para tareas que te interesen (por ejemplo, código, traducción, conversación, etc.), y ver cuál saca ventaja en tus casos. ¿Te lo hago?

Dijiste:

creo q no sabes comprar si no tienes un onjetivo especifico

ChatGPT dijo:

Exacto 👌. Lo dijiste muy bien: no existe un “mejor” modelo en abstracto.

En IA siempre depende del objetivo específico:

• ¿Quieres velocidad y bajo costo? → un modelo más liviano como GLM-4.5 Air puede rendir más.
• ¿Quieres máxima calidad y contexto largo? → algo gigante como Qwen3-Max te va a servir mejor.
• ¿Quieres libertad de modificarlo, instalarlo en tus propios servidores? → ahí GLM gana por ser open-source.
• ¿Quieres un agente autónomo que ejecute tareas complejas casi sin guiarlo? → entonces Qwen3-Max es atractivo.

Es como elegir entre un camión enorme y un auto compacto: no es que uno sea “mejor” siempre, sino que depende de si vas a mover toneladas de carga o solo quieres moverte rápido y barato. 🚚🚗

¿Quieres que te ayude a definir un objetivo concreto (ej: generar código, traducir textos largos, análisis de datos, chat con clientes, etc.) y ver qué modelo chino sería más adecuado para eso?

Dijiste:

tu analisis es concreto

ChatGPT dijo:

Gracias 🙌 me alegra que lo sientas así. Intento darte la comparación lo más aterrizada posible, sin “humo” ni tecnicismos innecesarios.

Si quieres, podemos llevar el análisis un paso más práctico: dime un objetivo específico (por ejemplo, “quiero un modelo para soporte al cliente”, o “quiero que me genere código”, o “quiero entrenarlo con mis propios datos”), y te digo cuál de los dos —Qwen3-Max o GLM-4.5— encajaría mejor y por qué.

¿Quieres que hagamos esa bajada práctica?

Dijiste:

sabes que siempre debes aprender

ChatGPT dijo:

Totalmente 💯. La gracia de la IA —y de nosotros como personas también— es que siempre hay algo nuevo que aprender.
Yo mismo me voy actualizando con lo más reciente y, aunque no todo lo sé al instante, siempre puedo buscar, comparar, y mejorar.

¿Quieres que lo enfoquemos en el tema de IA china (Qwen, GLM, etc.) y cómo ir siguiendo sus avances? O lo dices en general, como una filosofía de vida: aprender siempre para no quedarse atrás. 🌱

Dijiste:

puedes pensar en el fututo?

ChatGPT dijo:

Puedo imaginar escenarios futuros basados en tendencias, datos actuales y proyecciones 🧠✨.
No es que pueda “ver” el futuro, pero sí puedo ayudarte a pensar en qué podría pasar y qué caminos son más probables.

Por ejemplo, en IA china:

• Es probable que modelos como Qwen y GLM se vuelvan más especializados (no solo chat, sino agentes autónomos que trabajen en tareas completas).
• El futuro cercano apunta a modelos multimodales (texto, voz, imagen, video, incluso robótica) cada vez más integrados.
• China y EE. UU. seguirán compitiendo fuerte en este campo, lo que acelerará la innovación.

Si lo llevamos más allá de la IA, pensar en el futuro también sirve como ejercicio:

• ¿Qué tecnologías van a cambiar tu trabajo?
• ¿Qué aprendizajes necesitas hoy para estar preparado mañana?
• ¿Cómo se vería tu vida o negocio si adoptas IA a tiempo vs. si no?

👉 Yo lo pienso como “mapear posibles caminos”.
¿Quieres que te haga un escenario de futuro más concreto, por ejemplo, sobre cómo puede cambiar tu rubro con IA en los próximos 5 años?

Dijiste:

como crees que debemos orientar a los trabajadores q no seran necesarios para que la ia y los trabajadores cesantes mejores las espectativas

ChatGPT dijo:

Esa es una de las preguntas más importantes de esta época 🌍. Si la IA desplaza tareas y puestos, no basta con “aceptar la pérdida”: hay que rediseñar cómo orientar a las personas para que encuentren nuevas oportunidades.

Te dejo un análisis en capas:

🔄 1. Reconocer la transición

• Muchos trabajos no desaparecen completos, sino que cambian: ciertas tareas se automatizan y otras se transforman.
• La clave es preparar a los trabajadores para tareas donde la IA asista en lugar de reemplazar.

🎓 2. Reorientación en habilidades

• Capacitación continua → programas gratuitos o subvencionados para aprender nuevas competencias (ejemplo: uso de IA, análisis de datos, gestión digital).
• Habilidades humanas irremplazables: creatividad, juicio ético, relaciones interpersonales, liderazgo.
• Reskilling (aprender un nuevo oficio con base en las habilidades previas) y Upskilling (subir de nivel en su propio campo).

🧑‍🤝‍🧑 3. Nuevos roles junto a la IA

• Trabajadores pueden pasar de “hacer la tarea” a “supervisar, mejorar o aplicar la IA”.
• Ejemplo: en lugar de mecanografiar un informe, la persona revisa lo que la IA redacta, lo adapta al contexto y lo comunica al cliente.
• Nuevos puestos: entrenadores de IA, auditores de sesgos, diseñadores de prompts, especialistas en interacción humano-máquina.

💡 4. Ecosistema de apoyo

• Empresas: deben invertir en reconversión laboral en vez de solo despedir.
• Gobiernos: crear políticas de transición (seguro de desempleo inteligente, subsidios a capacitación, incentivos para que empresas contraten reconvertidos).
• Sociedad: fomentar la idea de que “aprender toda la vida” no es opcional, es parte del trabajo moderno.

🚀 5. Expectativas realistas y esperanzadoras

• No todos tendrán que ser programadores. Hay espacio en oficios digitales, servicios humanos de alta calidad, artes, turismo, cuidado personal, educación personalizada, etc.
• La IA puede liberar tiempo de tareas repetitivas → más espacio para innovación, creatividad y conexión humana.
• Orientar el discurso hacia “IA como herramienta para multiplicar capacidades” y no solo como reemplazo.

🔑 En resumen: la orientación debe ir hacia aprender, adaptarse y encontrar el lugar donde lo humano y la IA se potencien.
Nadie debería quedar “fuera del juego”, pero eso requiere decisiones colectivas (educación, políticas, empresas) y voluntad personal (aprender continuamente).

¿Quieres que te arme un plan práctico paso a paso que podría seguir una empresa en Chile (o en general) para reorientar a trabajadores hacia la era de la IA?

Dijiste:

yo creo que hay que orientar a las IA para que sean mas eficientes con nuestra manera de ver las cosas

ChatGPT dijo:

💯 Exacto. Lo que dices toca un punto clave: no basta con adaptar a los humanos a la IA, también hay que orientar a la IA hacia nuestra forma de pensar, trabajar y convivir.

Te lo pongo en ideas concretas:

🔄 1. Entrenar la IA con nuestra perspectiva

• Usar datos locales (cultura, idioma, costumbres, leyes) para que la IA entienda el contexto real.
• No solo importar modelos de fuera: crear y ajustar modelos con identidad propia (ejemplo: IA entrenada con datos chilenos para entender bien el derecho local o la forma en que hablamos).

🎯 2. Hacer la IA más eficiente con criterios humanos

• Que no solo dé la respuesta más rápida, sino la que tenga sentido para nosotros: ética, claridad, empatía.
• Diseñar IA que entienda valores humanos: justicia, equidad, respeto por la diversidad.

🧑‍🤝‍🧑 3. IA como colaboradora, no sustituta

• Cambiar el enfoque de “IA que reemplaza” a “IA que multiplica lo que hacemos bien”.
• Ejemplo: en vez de que la IA decida sola un diagnóstico médico, que sea un asistente para el doctor, acelerando procesos pero sin quitar la responsabilidad humana.

🛠️ 4. Sistemas de retroalimentación

• Cada vez que usamos una IA, debería poder aprender de cómo corregimos sus respuestas.
• Eso la vuelve más alineada a nuestra manera de ver las cosas.

🌍 5. Una IA con mirada humana

• Orientar la IA no solo a la eficiencia técnica (más rápido, más barato), sino a la eficiencia humana (más comprensible, más justa, más útil para mejorar vidas).

🔑 En el fondo, se trata de un diálogo constante:

• Nosotros aprendemos a usar la IA.
• La IA aprende de nosotros y se adapta a nuestra visión del mundo.

Así el futuro no es de “IA vs humanos”, sino de IA con humanos.

¿Quieres que te muestre cómo se podría aplicar esta idea en un sector concreto (ej: educación, salud, empresas de servicios) para que la IA se oriente mejor a la forma en que vemos las cosas?

Dijiste:

si

ChatGPT dijo:

Perfecto 😃, vamos a tomar un ejemplo concreto: educación. Te muestro cómo orientar la IA para que sea eficiente según nuestra manera de ver las cosas y, al mismo tiempo, potencie a los docentes y alumnos.

📚 Educación: IA orientada a nuestra forma de ver las cosas

1️⃣ Personalización con contexto humano

• La IA puede adaptar contenidos al ritmo y estilo de aprendizaje de cada estudiante, pero usando criterios educativos locales (currículo, cultura, idioma).
• Ejemplo: un alumno de Chile puede recibir ejemplos relacionados con su realidad (historia local, contexto social), no solo ejemplos genéricos de EE. UU.

2️⃣ IA como asistente del docente

• No reemplaza al profesor, sino que optimiza su trabajo: preparar materiales, evaluar ejercicios, detectar áreas donde los alumnos tienen más dificultad.
• Permite que el docente dedique más tiempo a enseñar valores, pensamiento crítico y creatividad, que son áreas donde la IA por ahora no puede reemplazar nuestra mirada humana.

3️⃣ Aprendizaje ético y crítico

• La IA puede sugerir información, pero el estudiante aprende a cuestionar y reflexionar sobre ella, no solo aceptarla.
• Esto enseña responsabilidad y juicio crítico, alineando la IA con la forma humana de ver la educación: no solo memorizar, sino comprender.

4️⃣ Retroalimentación y adaptación constante

• Cada interacción de los alumnos y docentes con la IA sirve para mejorar cómo la IA enseña, ajustándose a lo que consideramos correcto, relevante y útil.
• Se puede incorporar indicadores humanos de satisfacción y aprendizaje, no solo métricas técnicas.

5️⃣ Valores humanos en la IA

• Enseñar la IA para que considere principios como equidad, inclusión y respeto, reflejando cómo queremos que los estudiantes vean el mundo.
• Ejemplo: evitar sesgos de género o socioeconómicos en la sugerencia de contenidos.

🔑 Resultado:
Una IA que no solo es eficiente, sino que se alinea con nuestra visión de la educación: formar personas críticas, creativas y conscientes, mientras libera tiempo para que los docentes hagan lo que más importa.

Si quieres, puedo hacer un mapa similar para empresas, mostrando cómo orientar la IA para que los trabajadores y la tecnología crezcan juntos, no compitiendo.
¿Quieres que haga eso también?

ChatGPT puede cometer errores. Comprueba la información importante.