Latest / Exitocompartido Inteligencia para los Negocios / NVIDIA Hugging Face y la nueva guerra de los agentes de IA
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- Simon Davila: Bueno, por acá estamos éxito compartido. Como siempre, un gusto. Mi nombre es Simón Dávila y esto es una presentación de Wise, tus pagos donde sea y de oficina tuya más que un CRM. Detalles abajo en la descripción y les digo que hoy les voy a presentar a bueno, Nvidia Nvidia nuevamente. dando de qué hablar y en este tema de hogging face y la nueva generación de los agentes y analizar un poco ese tema. La noticia enorme en vida. Adquirió hogging face por 12.93 millones y Jensen Juan dice que la plataforma. continuará siendo abierta, interoperable y también exigiendo el hardware de Nvidia. Y esto tiene que ver también con que Nvidia ya no quiere solamente vender el motor de la inteligencia artificial, sino también quiere irse más cerca de lo que esa IA puede completar. NVIDIA compra a HoganFace y tiene que ver esa compra con 18 millones de desarrolladores, investigadores, creadores que ya utilizan esta plataforma. 3 millones de modelos, 500 mil datasets y un millón de aplicaciones en la plataforma. Más de 200 mil. compañías están hoy mismo utilizando Hoganface. Ahora, Nvidia está comprando esta empresa de IA o está comprando una comunidad de desarrolladores. ¿Qué opinas tú sobre eso? Déjalo en los comentarios y vamos a analizarlo bien porque esto es una parte de la inteligencia para los negocios de nuestro podcast de éxito compartido y hasta ahora Podíamos pensar sobre un ecosistema planteado de la siguiente manera. Envidia. Está produciendo los chips, produce con esos chips. Dan como resultado la infraestructura. Después vienen los modelos y luego las aplicaciones. Este es como el flujo de trabajo. Ha sido el flujo de trabajo hasta. hoy, pero con hogging face ya cambia el panorama. Estamos hablando de modelos. Luego desarrolladores, agentes, aplicaciones y luego empresas. Por eso esta adquisición puede darle a Nvidia algo incluso más estratégico que ingresos inmediatos en este caso. una posición dentro del flujo de desarrollo de la próxima generación de aplicaciones de IA. Reuters, la gente de Reuters plantea en esta adquisición que se extiende la estrategia de NVIDIA más allá de los chips, hacia la infraestructura, el software y el ecosistema de los desarrolladores. Así es que... Vale la pena preguntarse ¿Qué vale más dentro de 10 años? Fabricar el hardware que ejecuta la IA o controlar el ecosistema donde se construyen los agentes de IA? Déjanos en los comentarios ¿Qué vale más? ¿El software o el ecosistema? ¿Donde... se realiza todo donde está donde está la candela se desarrolla todo ahora el chat gpt tradicional como como diferenciando vamos a irnos a diferenciar en la gente de un chat gpt o un clot de un agente y es donde se propone con un agente, se propone el objetivo y es lo que está pasando en muchos desarrollos actualmente. Vamos hacia el objetivo, el agente analiza, se planifica, se utilizan las herramientas que el agente tiene a su disposición, que el usuario le facilitó. el acceso a esas herramientas, ese agente ejecuta las acciones y revisa los resultados. Y así va, nuevamente trabajando y viendo si ese objetivo se cumplió y si el sistema está trabajando correctamente. Por ejemplo, se analiza la venta de mi empresa revisando el inventario, identificando los productos. problemas de margen y prepararnos con una estrategia para la próxima semana, para el próximo mes, para el próximo año. Entonces, ese agente podría estar involucrado en tareas como el sistema administrativo, que es lo que estamos desarrollando actualmente en el todo, en uno de oficina tuya, consulta a base de datos, análisis de venta, inventario. margenes, anomalías, reportes de sistema, reportes fiscales administrativos para tomar las decisiones, generar un reporte. Una gente que está incrustado en su sistema administrativo es vital hoy en día para que usted pueda competir con los grandes o con los que están en la competencia dentro de su rango de mercado. Así entonces, la IA deja de ser solamente una herramienta de productividad y empieza a convertirse en una fuerza de trabajo digital. Entonces, ahí es donde se va la gente de NVIDIA construyendo alrededor de esa idea, de ese principio. En marzo presentó su NVIDIA Agent Toolkit incluyendo Open Shell, un run-time open source para agentes autónomos y self-evolven, o sea, ya metiéndose en todas las herramientas a vidas y por haber para ir hacia lo que es la producción y las utilidades más críticas. con inteligencia artificial y no solamente lo que es el hardware, que es lo que ha sido históricamente lo que se ha planteado con Nvidia. ¿Y qué pasa con los agentes de código abierto? Esto es importante porque empresas como Cisco están ya trabajando con sistemas que no están conectados con gran plataforma de... o modelo de lenguaje de inteligencia artificial, sino ya con sus propios agentes y sus propios servidores y sus propios datos. Lo que cambia el paradigma de mostrar todos los datos a un modelo de lenguaje que usted no sabe qué va a hacer con esos datos. Entonces. Cuál es el mejor modelo de inteligencia artificial de a quien controla la gente? Ahora, entonces pasamos estos nuevos modelos. que son privados, que trabajan con datos de cada empresa. Y entonces, los agentes, en este caso, pueden trabajar en la nube dentro de nuestra empresa, nuestro propio servidor, nuestras computadoras, así. Los datos tienen mayor privacidad. Y Nvidia está empujando precisamente hacia agentes que pueden ejecutarse localmente. Está apuntando hacia allá. Y hoy mismo anunció Per, una herramienta open source que permite conectar computadoras o dispositivos con capacidad de cómputo para crear una especie de infraestructura personal de IA. Así es que se abre la conversación. empresarial de manera amplia con esto necesitaría una empresa pagar constantemente por APIs y por esos tokens que son insaciables en una compañía mediano grande tal vez no en algunos casos podría tener un modelo open source y una gente también open source más un servidor propio y los datos propios y privados de cada empresa. Entonces esto nos cambia la ecuación. Incrustando o haciendo la relación entre lo que es el costo, la privacidad y la dependencia tecnológica, los costos. Muy importante esto. Ahora eso cambia. cambia muchísimo y a la gente, los agentes de código aquí podemos llevarlo a algo muy cercano de aquellos que tienen proyectos y están construyendo software actualmente y los llamados coding agents, el cloud code, el codex, el lovable, escribeme el código y estamos evolucionando desde escribeme código hacia aquí tienes el proyecto entiende cómo funciona encuentra el problema modifica los archivos ejecuta las pruebas en mi propia computadora con mis mismos servidores mis mismos datos diferencia hacia lo que hemos estado trabajando cloud code y los modelos de trabajo compartido co-work Entonces allí va a haber un cambio y se construye la aplicación. Significa que ya diferenciando el programador del futuro, cuál va a ser, cuál podría ser el tiempo escribiendo código línea por línea y mucho más tiempo, no diseñando ahora ese programador average o que ya está entendiendo los cambios, diseña sistemas, dando instrucciones, verifica resultados y toma las decisiones. Y ahí es donde entra NVIDIA, ya promoviendo los agentes capaces de funcionar como trabajadores digitales especializados. Y en mayo de este año realizó... ya se fue hacia la parte de las compañías comparando qué es lo que está pasando compañías como Kenden, Siemens y Synopsics están utilizando sus herramientas para construir agentes y Cisco también estaba entre esa en ese grupo para construir los agentes que realizan procesos de ingeniería y simulación agentes propios con datos propios y el programador en este caso no desaparece. Existen retos de ciberseguridad, existen retos de privacidad y existe el reto de conocernos como humanos. Y allí es donde viene la gente, el programador o el especialista. Pero el programador que solamente sabe escribir código, olvídese. eso murió y el gran riesgo el open source que está participando actualmente en vídeo. Tenemos una pregunta, sigue siendo open, va a cambiar, Nvidia agarra a Hoganface y continuará siendo abierta y diagnóstica respecto del hardware. Pero la pregunta es esta, si Nvidia controla una de las plataformas más importantes del ecosistema Open Source de IA, ¿qué ocurre si algún día decide favorecer su propio hardware, entonces aparece la atención de que Nvidia necesita el ecosistema abierto, lo necesita, sigue estando, lo quiere mantener abierto, pero al mismo tiempo Nvidia tiene mucho, pero mucho que ganar si el ecosistema utiliza Nvidia. Entonces Esos serán temas a observar en los próximos años, cómo se desenvuelve estos ecosistemas respecto a hardware y respecto al control de estos sistemas. Y ya estamos entrando a una etapa en donde una empresa no solamente tendrá empleados humanos utilizando software, también tendrá agentes digitales. los hay y esto no es futuro, esto está andando. Ya se está viendo que muchas de las empresas, bueno, las grandes corporaciones Google, Facebook, Microsoft, están reduciendo sus nóminas y es el paradigma de la inmigración en los Estados Unidos, porque toda esa gente que está saliendo de esos puestos de trabajo, entonces tienen que buscar otras salidas. Y se está viendo un bloqueo. Qué vamos a hacer con el mercado de trabajo? Y es una de las preguntas que se hace el gobierno. Qué hacemos con el mercado de trabajo? Qué hacemos con la gran deuda que tienen los Estados Unidos actualmente? Eso es otro tema. Pero tiene que ver con este paradigma de los empleados digitales que están viniendo. Uber en estos días dijo que había ya sacado mucho de sus white color los empleados administrativos porque ya está adaptando. los nuevos sistemas hacia los nuevos paradigmas para ser más competitivos porque si no... estamos en lo mismo. Falta de competitividad si las empresas no se adaptan a lo que está pasando. Entonces. No necesariamente despedir a todo el mundo, pero significa que una empresa de cinco personas, por ejemplo, puede hacer cosas que anteriormente requerían 20. Entender una gente que. que sea analista financiero, asistente administrativo, programador, vendedor, investigador, soporte técnico, analista de inventario. Entonces, aquí la próxima revolución empresarial quizá no sea tener más empleados, sino saber construir una empresa donde los humanos y los agentes de IA trabajen de la mano y sean una conexión para traer oportunidades a las empresas. Y Nvidia compró Hogging Face, es la noticia esencial y lo que nos llevó a hacer este podcast hoy. Y la verdadera adquisición puede ser una posición privilegiada en el futuro del ecosistema de los agentes de día. Y el gran cambio que debemos vigilar no solamente chat GPT contra Gemini y contra Cloud, pero es algo que va hacia el Cloud AI versus local AI. o sea la nube de IA y la IA local luego los modelos cerrados contra los modelos abiertos los copilotos contra los agentes autónomos el software tradicional versus el software que viene creado por inteligencia artificial. ¿Quién tendrá el control del trabajador digital en una empresa que desarrolla el modelo, la empresa que controla el hardware o la empresa que construye el agente? Déjalo en los comentarios. ¿Quién tiene el control? Muchísimas gracias, mi nombre es Simón Dávila y nos vemos en el próximo capítulo de Éxito Compartido Inteligencia para los Negocios. Gracias Weiss y oficina tuya por apoyarnos en este proyecto de podcast.