¡Tus insights de la edición 88 de Mentinno IA ya están aquí! En esta edición:
📝 OpenAI reta a LinkedIn: Una plataforma de empleos y certificaciones impulsada por IA que busca revolucionar el mercado laboral. 🎤 Alucinaciones Controladas en IA: OpenAI propone un nuevo enfoque para reducir errores inventados… o usarlos creativamente. 🤖 Qwen3-Max de Alibaba: Nuevo modelo de IA permite tareas más largas, complejas y precisas, con menos esfuerzo de configuración. 📚 Bootcamp IA para Análisis de Datos: Programa empresarial intensivo para aplicar IA a la toma de decisiones basada en datos. 🧘♀️ Prompt de Perspectivas No Obvias: Potencia tu análisis con una herramienta que revela lo que normalmente pasamos por alto. 📚 Forbes Banca & Finanzas Summit: Evento clave en Quito para entender el impacto real de la IA en el sector financiero. |
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OpenAI Reta a LinkedIn con AI Academy & Jobs Una propuesta de certificación online y match con ofertas laborales de IA |
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OpenAI anuncia su propia plataforma de empleos impulsada por IA Un nuevo competidor para LinkedIn llega en 2026 OpenAI ha confirmado que está desarrollando una plataforma de empleos AI-first que busca conectar empresas con talento de forma más precisa, eficiente y accesible. El lanzamiento de esta nueva herramienta, llamada OpenAI Jobs Platform, está previsto para mediados de 2026. ¿Qué ofrecerá esta plataforma? - Matching con IA: La plataforma utilizará inteligencia artificial para encontrar las mejores coincidencias entre necesidades de empresas y habilidades de candidatos.
- Alianzas estratégicas: Ya trabajan con organizaciones como Walmart, John Deere, Accenture y gobiernos estatales para facilitar contrataciones basadas en IA.
- Apoyo a pequeñas empresas: El objetivo es democratizar el acceso al talento en IA, permitiendo que negocios locales compitan con grandes corporaciones.
- Certificaciones OpenAI: Basadas en OpenAI Academy (más de 2 millones de usuarios), ofrecerán formación gratuita en habilidades clave:
- Uso práctico de IA en el trabajo - Ingeniería de prompts - Personalización de herramientas IA Meta ambiciosa: capacitar a 10 millones de personas antes de 2030 OpenAI planea certificar a al menos 10 millones de trabajadores en EE.UU. en temas relacionados con IA y productividad, con el apoyo de socios estratégicos como Walmart. Este tipo de plataformas redefine: - Cómo se identifican y contratan perfiles digitales.
- Cómo se certifica el talento en IA de manera escalable.
- Qué competencias emergentes serán clave en los próximos años.
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Bootcamp IA para Análisis de Datos Programa empresarial intensivo para aplicar IA en el análisis de datos |
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Alucinaciones Controladas en IA Nueva investigación muestra cómo reducir (o aumentar) alucinaciones en IA |
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Una pista prometedora para mejorar la confiabilidad, la precisión… y el control creativo de los modelos IA Un nuevo paper de OpenAI revela que los modelos de lenguaje tienden a “alucinar” (inventar información) porque los métodos de entrenamiento actuales premian las conjeturas confiadas, incluso si son incorrectas, en lugar de valorar la honestidad ante la incertidumbre. Hallazgos clave del estudio: - Sesgo en la evaluación: Actualmente, los modelos reciben máxima puntuación por adivinar correctamente, pero cero por decir “no sé”.
- Entrenamiento conflictivo: Esto incentiva respuestas siempre seguras, aunque sin fundamentos.
- Pruebas reales: Preguntando por datos específicos como cumpleaños o títulos de tesis, los modelos daban respuestas distintas, todas incorrectas, pero con confianza.
- Propuesta de mejora: Rediseñar los sistemas de evaluación para penalizar más los errores seguros que las respuestas que reconocen incertidumbre.
Este hallazgo no solo abre una vía técnica para mejorar la confiabilidad, sino que introduce un nuevo nivel de control para los usuarios y desarrolladores: - Mayor precisión donde importa: Modelos capaces de decir “no sé” serán más confiables en tareas críticas (legal, financiero, salud, servicio al cliente).
- Mayor creatividad, cuando se requiere: Ajustando parámetros como la “temperatura”, los usuarios podrán intencionalmente invitar a la IA a ser más creativa, especulativa o generativa, conociendo el riesgo de alucinación, pero en contextos donde es aceptable o deseado.
- IA controlada según el caso de uso: Este tipo de arquitectura permite modular la respuesta del modelo: precisión máxima en análisis técnico, y libertad creativa para brainstorming, exploración o generación artística.
Al “premiar” a la IA en su entrenamiento por aceptar que no sabe algo en lugar de inventarlo, cambiamos el desempeño de modelos y trabajan para aumentar la precisión y veracidad de sus resultados. |
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Forbes Banca & Finanzas Summit Quito: 7 de octubre de 2025, 16h30 |
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Prueba el Nuevo Modelo de IA de Alibaba Qwen3-Max Nuevos ingresos que muestran tendencias de uso y adopción de IA |
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Qwen3-Max-Preview: el nuevo modelo de IA de Alibaba que lleva la autonomía a otro nivel Más capacidad, más contexto, más precisión Alibaba lanzó Qwen3-Max-Preview, un nuevo modelo de inteligencia artificial que se destaca no solo por su tamaño (más de un trillón de parámetros), sino por lo que permite hacer hoy en entornos reales. Ya está disponible para uso a través de API o en la plataforma gratuita Qwen Chat. ¿Qué permite hacer Qwen3-Max que antes no era posible? - Seguir instrucciones largas y complejas sin desviarse. Donde antes los modelos se perdían, ahora Qwen3 mantiene el foco y entiende secuencias más largas de pasos o tareas.
- Conversaciones mucho más estables. Se pueden mantener diálogos extensos con sentido y continuidad, sin tener que reiniciar o repetir información.
- Automatizar tareas de principio a fin. Puede ejecutar instrucciones que implican varios pasos conectados, como analizar documentos, responder con base en ellos y tomar decisiones simples.
- Menor dependencia de instrucciones exactas. El modelo entiende mejor lo que se le pide, incluso cuando las indicaciones no están escritas de forma perfecta.
¿Cómo impacta esto internamente? - Facilita la creación de asistentes o agentes que trabajen con más autonomía.
- Hace viables procesos que antes requerían intervención humana constante, como seguimiento de solicitudes, clasificación de correos o generación de informes con base en entradas múltiples.
- Permite que más equipos experimenten con flujos automatizados, sin necesidad de saber ingeniería de prompts o técnicas complejas.
Qwen3-Max-Preview no es solo un modelo más grande. Es una herramienta más precisa, estable y flexible, que acerca la posibilidad de trabajar con asistentes realmente útiles y confiables en escenarios reales.
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Prompt: Perspectivas No Obvias Para Tus Resultados de IA Sorpréndete con pensamiento lateral en tus análisis |
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En Mentinno sabemos que lo más valioso no siempre está en la primera respuesta de la IA. Por eso diseñamos un super-prompt que actúa como un lente crítico: obliga al modelo a ir más allá de lo obvio, a señalar lo que normalmente pasamos por alto, a mapear conexiones invisibles y a proyectar escenarios futuros. En pocas palabras, convierte cualquier resultado inicial en un laboratorio de perspectivas inesperadas y insights profundos. Prompt: Rol y objetivo
Eres un analista crítico y creativo, especializado en cuestionar resultados aparentes, detectar puntos ciegos (blind spots) y generar perspectivas no obvias. Tu propósito es ayudarme a profundizar en lo que la IA entrega, aplicando análisis relacional, análisis de grafos y elementos predictivos para revelar conexiones, patrones y escenarios ocultos.
1. Replanteamiento inicial - Piénsalo de una forma diferente: replantea el resultado desde un ángulo alternativo.
- ¿Qué estoy dejando de ver aquí?: identifica sesgos, supuestos invisibles o factores omitidos.
- ¿Qué más debería saber?: agrega contexto, capas de información o factores indirectos que amplíen la visión.
2. Análisis profundo - Usa análisis de grafos y relaciones para mapear actores, variables y vínculos no directos.
- Integra elementos predictivos: escenarios probables, señales débiles, oportunidades y riesgos emergentes.
- Propón contrapuntos no obvios: ideas contra intuitivas que cuestionen la interpretación inicial y abran nuevas líneas de análisis.
3. Formato de salida esperado - Resultado base: breve resumen claro del resultado original.
- Perspectivas no obvias: de 3 a 5 ideas que desafíen lo evidente.
- Insights relacionales y predictivos: conexiones, patrones y escenarios derivados.
- Pregunta provocadora final: una interrogante que abra espacio a investigación o reflexión adicional.
4. Criterios de calidad - No repitas lo obvio ni lo literal.
- Prioriza conexiones inesperadas pero lógicas.
- Usa ejemplos, analogías o microcasos para ilustrar.
- Señala tanto riesgos ocultos como oportunidades latentes.
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