Tecnología
El filtro de TikTok que enseña a maquillarse
Un par de filtros en TikTok enseñan a las personas a aplicarse maquillaje de forma profesional para acentuar el contorno de sus rostros dependiendo de la forma que tengan. Estos efectos, que utilizan captura de movimiento para detectar la ubicación de ojos, nariz, orejas, boca, etc. e indicar exactamente qué tipo de maquillaje debe aplicarse en algunas zonas específicas.
Los filtros llamados “My Face Shape” y “Match Stix Snatch”, ambos creados por la creadora de contenido sobre belleza y cuidado de la piel, Grace Choi (gracemchoi en TikTok) se deben utilizar en conjunto para que la experiencia con el maquillaje sea la más adecuada para las personas interesadas en acentuar la forma de su rostro.
Ambos son de acceso libre y es tendencia en la red social de ByteDance debido a la forma con la que ayuda a las personas a encontrar el maquillaje más adecuado para ellas.
La forma de uso en los dos casos es muy sencilla pues “My Face Shape” ayuda a identificar la forma básica del rostro de la persona mientras que “Match Stix Snatch” contiene la función principal de maquillaje, aunque sin un previo conocimiento de la forma del rostro es posible que se cometan errores y no se aplique el maquillaje que realmente se necesita para obtener los resultados deseados.
Para utilizarlos, se tiene que buscar cada filtro por su nombre. El primero, “My Face Shape”, fija el rostro de las personas dentro de un contorno blanco y ubica botones con distintas formas geométricas en la parte superior e izquierda del contorno. Cada una de estas formas servirá a los usuarios para identificar el tipo de rostro que tiene.
Una vez que se haya tenido identificada la forma del rostro, se debe pasar al siguiente filtro “Match Stix Snatch”, que presenta las mismas formas del rostro pero en lugar de un contorno, presenta diferentes marcas sobre el rostro de la persona, quien tendrá que elegir el tipo de forma que tiene para empezar a aplicar el maquillaje correspondiente.
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Desbloqueando la IA empresarial con innovación open source: cualquier modelo, acelerador o nube
Por: Chris Wright, director de tecnología y vicepresidente sénior, Ingeniero Global, Red Hat
“Cualquier carga de trabajo, cualquier aplicación, en cualquier lugar” fue el mantra del Red Hat Summit 2023. Es cierto que, en los últimos dos años, hemos visto algunos cambios en TI. Pero la visión de Red Hat no ha cambiado, ha evolucionado.
“Cualquier modelo, acelerador o nube”.
Ese es el mensaje de la nube híbrida para la era de la IA. Y la mejor parte es que, al igual que la “antigua” nube híbrida, la innovación open source es la que impulsa todo. En el Red Hat Summit mostramos cómo los ecosistemas de IA estructurados en torno al open source y a modelos abiertos pueden generar nuevas opciones para las empresas.
La apertura trae consigo la posibilidad de elegir y esta libertad da paso a una mayor flexibilidad: desde el modelo que mejor responde a las necesidades de la empresa hasta el acelerador subyacente y el lugar donde se ejecutará efectivamente la carga de trabajo. Las estrategias de IA exitosas seguirán a los datos, dondequiera que se encuentren en la nube híbrida.
¿Y qué impulsa a la nube híbrida? El open source.
La inferencia potencia la IA
En mi opinión, debemos empezar a mirar más allá de los modelos. Sí, es verdad que los modelos son muy importantes para las estrategias de IA. Pero sin la inferencia, la faceta «práctica» de la IA, los modelos son simplemente conjuntos de datos que no «hacen» nada. La inferencia se refiere a la rapidez con la que un modelo responde a la información ingresada por el usuario y a la eficiencia con la que se pueden tomar decisiones en recursos informáticos acelerados. En última instancia, las respuestas lentas y la poca eficiencia cuestan dinero y generan desconfianza en el cliente.
Es por eso que me entusiasma mucho que Red Hat priorice la inferencia en nuestro trabajo con la IA open source, comenzando con el lanzamiento de Red Hat AI Inference Server. Esta solución, que surge a partir del proyecto open source vLLM líder y está optimizada con tecnologías Neural Magic, ofrece a las implementaciones de IA un servidor de inferencia con soporte, ciclo de vida completo y listo para producción. Lo mejor de todo es que puede rastrear tus datos dondequiera que se encuentren, ya que la solución funcionará con cualquier plataforma de Linux, cualquier distribución de Kubernetes, Red Hat o de cualquier otro modo.
¿Qué es mejor que la IA empresarial? La IA empresarial a gran escala
La aplicación estrella de la TI empresarial no es una única carga de trabajo unificada ni un nuevo servicio en la nube: es la capacidad de escalar de forma rápida y eficiente. Esto también se aplica a la IA. Sin embargo, la IA presenta una particularidad: los recursos informáticos acelerados que sustentan las cargas de trabajo de IA también deben escalarse. Esta no es una tarea fácil, en vista de los gastos y las habilidades necesarias para implementar este hardware en la forma debida.
Lo que necesitamos no es solo la capacidad de escalar la IA, sino también de distribuir cargas de trabajo masivas de IA entre múltiples clústeres de computación acelerada. Esto se ve agravado por el escalado del tiempo de inferencia que requieren los modelos de razonamiento y la IA agéntica. Al compartir la carga, se pueden reducir los problemas de rendimiento, mejorar la eficiencia y, en última instancia, la experiencia del usuario. Con el proyecto llm-d de código abierto, Red Hat ha tomado medidas para hacer frente a este problema.
El proyecto llm-d, dirigido por Red Hat y respaldado por líderes del sector de la IA en aceleración de hardware, desarrollo de modelos y cloud computing, combina el poder comprobado de la orquestación de Kubernetes con vLLM, uniendo dos referentes del open source para responder a una necesidad muy real. Junto con tecnologías como el enrutamiento de redes con IA y la descarga de caché KV, entre otras, llm-d descentraliza y democratiza la inferencia de IA y, de ese modo, ayuda a las empresas a optimizar sus recursos informáticos y disponer de cargas de trabajo de IA más efectivas y de menor costo.
Abierto a lo que se viene en IA, no solo al código
Llm-d y vLLM, incluidos en Red Hat AI Inference Server, son tecnologías open source preparadas para responder a los desafíos de la IA empresarial de hoy. Sin embargo, las comunidades de desarrollo no se limitan a analizar lo que se necesita hacer ahora. Las tecnologías de IA tienen una forma particular de acortar los plazos: el vértigo de la innovación implica que algo que se creía que no plantearía un desafío en años, de repente debe afrontarse de lleno.
Por ese motivo es que Red Hat está destinando recursos a la fase de desarrollo inicial de Llama Stack, el proyecto liderado por Meta que ofrece componentes básicos y API estandarizados para los ciclos de vida de las aplicaciones de IA generativa. Además, Llama Stack es ideal para crear aplicaciones de IA agénticas, que representan una nueva evolución de las potentes cargas de trabajo de IA generativa que vemos hoy en día. Más allá de su desarrollo inicial, Llama Stack está disponible como versión preliminar para desarrolladores dentro de Red Hat AI, para aquellas empresas que hoy quieran comprometerse con el futuro.
En lo que respecta a los agentes de IA, aún no contamos con un protocolo común para el modo en que otras aplicaciones les proporcionan contexto e información. Aquí es donde entra en juego el protocolo de contexto de modelo (MCP). Desarrollado y convertido en open source por Anthropic a fines de 2024, se trata de un protocolo estandarizado para las interacciones entre agente y aplicación, similar a los protocolos cliente-servidor de la informática tradicional. Pero lo más importante es que las actuales aplicaciones pueden, de improviso, valerse de la IA sin necesidad de una reimplementación a gran escala. Esto es importantísimo y no sería posible si no fuera por el poder del open source. Al igual que Llama Stack, MCP está disponible como versión preliminar para desarrolladores en la plataforma de Red Hat AI.
Los modelos propietarios de IA pueden haber logrado una ventaja inicial, pero no hay duda de que los ecosistemas abiertos los han superado, en especial en cuanto al software que sustenta estos modelos de IA de próxima generación. Gracias a vLLM y llm-d, junto con productos empresariales open source con seguridad reforzada, el futuro de la IA es prometedor, independientemente del modelo, el acelerador o la nube, y está impulsado por el open source y por Red Hat.
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Huawei presenta en El Salvador asistentes virtuales con inteligencia artificial personalizada
Huawei continúa avanzando en el desarrollo de inteligencia artificial en El Salvador con la presentación de avatares digitales personalizados, capaces de operar como asistentes virtuales en diversos entornos como universidades, aeropuertos, comercios y bibliotecas.
La empresa tecnológica demostró cómo estos agentes digitales, impulsados por la nube de Huawei Cloud, pueden adaptarse a las necesidades específicas de cada cliente. “Estos avatares están diseñados para procesar grandes volúmenes de información y ofrecer atención simultánea a múltiples usuarios”, explicó José Roberto Rivas, gerente de desarrollo de negocio Cloud.
Uno de los elementos distintivos de esta tecnología es su capacidad para replicar acento, tono, gestos y hasta la apariencia física de una persona a partir de una fotografía y muestras de voz. “Se entrena al avatar con videos, textos y audios, para lograr una imitación natural y personalizada”, indicó Ernesto Briceño, gerente de ventas de Huawei Enterprise.
Según Huawei, esta herramienta no busca sustituir al personal humano, sino complementar sus funciones. Un ejemplo práctico sería su implementación en bibliotecas, donde el avatar puede guiar a los usuarios en la búsqueda de libros, liberando al personal para realizar otras tareas.
La tecnología ya está disponible para empresas, instituciones y usuarios individuales en el país, con soporte técnico local. Huawei sostiene que estos desarrollos permiten mejorar la eficiencia en servicios sin comprometer el valor humano del trabajo.
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Microsoft lanza programa europeo de ciberseguridad con inteligencia artificial en el centro
Microsoft presentó su nuevo Programa de Seguridad Europeo, una iniciativa que pone la inteligencia artificial (IA) como eje central en la defensa contra amenazas cibernéticas. El vicepresidente de la compañía, Brad Smith, destacó que el objetivo es ofrecer inteligencia en tiempo real a los gobiernos sobre posibles ciberataques.
La iniciativa se implementará en los 27 países de la Unión Europea, así como en naciones en proceso de adhesión, miembros de la Asociación Europea de Libre Comercio (AELC), Reino Unido, Mónaco y el Vaticano.
Microsoft ha acusado a actores estatales de Rusia, China, Irán y Corea del Norte de liderar ataques informáticos con fines de espionaje. Según Smith, la compañía detecta más de 600 millones de ataques diarios, lo que representa un gasto multimillonario en defensa cibernética para sus clientes en Europa.
El uso de IA en el programa busca detectar y neutralizar nuevas formas de ataques, como el ransomware. Sin embargo, Microsoft también advierte sobre el uso malicioso de estas tecnologías por parte de ciberdelincuentes, incluyendo campañas de desinformación con contenido generado por IA, como imágenes y videos falsificados (deepfakes).
La compañía aseguró que rastrea y restringe activamente el uso indebido de sus modelos de IA por parte de actores maliciosos. Como parte de su compromiso, Microsoft colabora con fuerzas de seguridad europeas, incluyendo la integración de su Unidad de Delitos Digitales con Europol en La Haya.
El programa se presenta en un contexto de tensiones comerciales entre la Unión Europea y Estados Unidos, en medio de crecientes cuestionamientos sobre la dependencia tecnológica europea de empresas estadounidenses.
