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14 de septiembre de 2024

La privacidad en la era post-cookies: ¿cómo nos rastrearán las empresas en el futuro?

GDPR Icon
Las cookies de terceros, durante años, han sido una herramienta fundamental para que los anunciantes rastreen el comportamiento de los usuarios en la web, personalicen anuncios y optimicen campañas publicitarias. Sin embargo, la creciente preocupación por la privacidad ha provocado un cambio drástico en el ecosistema digital.


Google Chrome, el navegador más utilizado del mundo, ha anunciado la eliminación de las cookies de terceros para 2025, siguiendo los pasos de otros navegadores como Safari y Firefox, que ya implementaron bloqueos parciales. Con este cambio inminente, la pregunta que surge es: ¿cómo nos rastrearán las empresas en el futuro?.

El declive de las cookies de terceros


Las cookies de terceros, pequeños archivos de texto que se almacenan en el navegador del usuario, permiten a los anunciantes seguirnos por diferentes sitios web, creando un perfil detallado de nuestros intereses y comportamientos. Aunque han sido esenciales para el modelo de negocio de la publicidad digital, las regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA) en EE.UU., junto con la presión pública, han obligado a las empresas tecnológicas a repensar la manera en que rastrean a los usuarios.

El fin de las cookies de terceros pone en jaque el marketing basado en el comportamiento, pero también abre la puerta a nuevas tecnologías que prometen un equilibrio entre personalización y privacidad. Algunas de las alternativas emergentes que están surgiendo en este nuevo ecosistema digital son:

1. Google Topics API: el reemplazo de FLoC


Después de varios intentos fallidos para reemplazar las cookies de terceros, Google ha introducido Topics API, un enfoque basado en agrupar a los usuarios por temas de interés. Este sistema es el sucesor del controvertido proyecto FLoC (Federated Learning of Cohorts), que la compañía lanzó pero tuvo que desechar debido a preocupaciones de privacidad.

En lugar de seguir el historial de navegación completo de cada usuario, Topics API analiza las páginas que visitas y asigna un conjunto de temas o categorías que reflejan tus intereses (por ejemplo, deportes, tecnología, música). Cada semana, tu navegador selecciona aleatoriamente un pequeño número de temas y comparte esta información con los sitios web que visitas, permitiendo a los anunciantes mostrarte anuncios relevantes basados en estos intereses sin que se comparta tu historial de navegación exacto.



Como ejemplo, imagina un usuario que visita sitios sobre deportes y tecnología y que es categorizado en esos temas. Un sitio de noticias podría recibir esta información y mostrar anuncios de productos relacionados con el deporte, sin necesidad de rastrear al usuario a través de cookies.

La ventaja principal es que mejora la privacidad del usuario, ya que el sistema no depende del rastreo individual ni del almacenamiento de información precisa sobre el historial de navegación.

Sin embargo, el inconveniente radica en que sigue habiendo preocupación sobre la posible creación de "silos" de información por parte de grandes empresas como Google, lo que aún podría presentar riesgos para la privacidad.

2. Identificadores de primera parte y la era de los "logins"


Otra tendencia emergente es el aumento del uso de datos de primera parte. En lugar de confiar en cookies de terceros, las empresas están incentivando a los usuarios a registrarse directamente en sus sitios web, proporcionando información personal a cambio de una experiencia más personalizada. Este enfoque permite a las empresas construir un perfil más detallado de sus clientes basándose en interacciones directas, sin necesidad de compartir datos con terceros.

Plataformas como Facebook, Google, o incluso Amazon, ya recopilan vastas cantidades de datos de primera parte gracias a sus ecosistemas de inicio de sesión unificado, lo que les permite rastrear a los usuarios a través de dispositivos y servicios, sin necesidad de cookies de terceros.

Por ejemplo, cuando inicias sesión en Amazon para hacer una compra online, esta plataforma ya tiene un perfil completo de tus preferencias de productos, historial de compras y comportamiento en su sitio. Todo esto es información de primera parte que Amazon utiliza para personalizar tus recomendaciones de productos.

La ventaja es que las empresas pueden recopilar datos directamente del usuario, evitando intermediarios y cumpliendo con las regulaciones de privacidad.

Como inconveniente, requiere que los usuarios compartan más información personal y se registren en múltiples plataformas pudiendo generar fatiga y preocupación sobre el control de sus datos.

Discount for shopping season with sale

3. Fingerprinting: una técnica controvertida pero efectiva


Una de las tecnologías más controvertidas en el mundo post-cookies es el fingerprinting que permite a los anunciantes rastrear a los usuarios sin necesidad de cookies, basándose en las características únicas de su dispositivo o navegador. Los anunciantes pueden recopilar información como la resolución de pantalla, el sistema operativo, las fuentes instaladas, y la configuración del navegador para crear una "huella digital" única que les permita identificar al usuario.

Aunque el fingerprinting es difícil de detectar y bloquear, muchos defensores de la privacidad argumentan que es una técnica aún más invasiva que las cookies de terceros, dado que los usuarios no son conscientes de que su actividad está siendo rastreada.

Un usuario que accede a una tienda en línea puede ser rastreado a través de fingerprinting, incluso si ha deshabilitado las cookies. La tienda puede utilizar información del dispositivo del usuario (como el navegador y las fuentes instaladas) para reconocer al usuario cuando regrese, sin necesidad de cookies.

La ventaja de esta técnica es que es difícil de bloquear, lo que lo hace atractivo para los anunciantes que buscan nuevas formas de rastrear a los usuarios.

No obstante, el inconveniente es que el fingerprinting es invasivo y difícil de controlar por parte del usuario generando preocupaciones éticas y regulatorias.

Access Identification Password Passcode Graphic Concept

4. Publicidad contextual: un retorno a los orígenes


Con el declive de las cookies de terceros, la publicidad contextual está resurgiendo como una opción viable. En lugar de personalizar anuncios basados en el comportamiento del usuario a lo largo del tiempo, la publicidad contextual se enfoca en mostrar anuncios relevantes basados en el contenido de la página que el usuario está consultando.

Este enfoque es más respetuoso con la privacidad, ya que no requiere rastrear el historial de navegación del usuario, pero aún puede ser efectivo para mostrar anuncios relevantes.

Por ejemplo, si un usuario está leyendo un artículo sobre coches eléctricos, una empresa de automóviles puede mostrar anuncios de sus nuevos modelos eléctricos, sin necesidad de recopilar información previa sobre el usuario.

La ventaja es que este enfoque no requiere rastreo ni perfiles de usuario, ofreciendo una experiencia más respetuosa con la privacidad.

Sin embargo, el inconveniente es que, al no tener en cuenta el comportamiento anterior del usuario, la publicidad contextual puede ser menos relevante y como consecuencia, los anuncios serán menos efectivos.

El dilema entre privacidad y personalización


El cambio hacia un ecosistema post-cookies está forzando a las empresas a encontrar un equilibrio entre la necesidad de personalizar anuncios y la protección de la privacidad del usuario. Mientras que algunos métodos emergentes como Topics API y la publicidad contextual parecen ser más respetuosos con la privacidad, otros, como el fingerprinting, siguen generando preocupación.

El reto radica en cómo las empresas implementarán estas tecnologías y cómo las regulaciones evolucionarán para proteger a los usuarios. A medida que avanzamos hacia un futuro sin cookies, los usuarios deberán estar atentos a las nuevas formas en que sus datos son utilizados y protegidos.

¿Realmente más privacidad?


A pesar de los esfuerzos por eliminar las cookies de terceros, el debate sobre la privacidad está lejos de resolverse. Las tecnologías emergentes ofrecen nuevas formas de rastreo que podrían mejorar la experiencia del usuario sin comprometer tanto su privacidad. Sin embargo, el verdadero desafío será garantizar que estas herramientas se utilicen de manera ética y transparente, asegurando que los usuarios tengan control sobre sus datos en la era post-cookies.





15 de agosto de 2024

En búsqueda del algoritmo del viaje perfecto con Speakspots

Speakspots
Como mencionamos en nuestro artículo sobre SpeakSpots, esta herramienta es una innovadora inteligencia artificial creada para la planificación inteligente de viajes. SpeakSpots organiza nuestros viajes basándose en las fechas y preferencias que le proporcionamos. Solo tenemos que elegir un destino y seleccionar nuestras atracciones favoritas, y el motor inteligente de la compañía se encargará de personalizar un itinerario óptimo para nosotros, detallado minuto a minuto.


Speakspots


¿Pueden las matemáticas diseñar un viaje perfecto y a tu medida?


El pensamiento de Platón fue influido por la filosofía pitagórica, especialmente en su aplicación de las matemáticas para comprender el mundo. El pensador griego utilizó conceptos matemáticos para explorar cuestiones tan variopintas como la ética, la política o la metafísica.

¿Podría una IA describir el viaje perfecto mediante una ecuación matemática de utilidad?

En Speakspots creemos que sí. Desde 2019 hemos estado desarrollando nuestra propia tecnología de extracción web, análisis y recomendaciones personalizadas para la planificación de viajes, con el objetivo de que cada viajero viva una experiencia única e irrepetible.

Aristóteles, en su Ética a Nicómaco, exploró la naturaleza de la felicidad, argumentando que aunque todos buscamos la felicidad, cada uno la alcanza de manera diferente. Siguiendo esta línea de pensamiento, creemos que cada experiencia de viaje tiene que ser única y adaptarse a los gustos y presupuesto de cada uno. La función de utilidad a maximizar en un viaje es única para cada individuo y además, va cambiando a lo largo de la vida del individuo (¡o incluso a lo largo del día, según nuestro estado de ánimo!).

Las variables que definen el viaje perfecto


Planificar un viaje implica tomar numerosas decisiones: ¿Adónde ir? ¿Cuándo viajar? ¿Cómo moverse? ¿Dónde alojarse? ¿Dónde comer? ¿Qué actividades realizar?.

Next destination writing and tourist supplies

Un super-agente turístico basado en IA podría analizar todas estas opciones, utilizando modelos estadísticos para evaluar la utilidad de cada una según las preferencias y el presupuesto del viajero.

Este agente no solo recomendaría el viaje perfecto, sino que reduciría millones de opciones a unas pocas, facilitando enormemente el proceso de decisión. Pero el asistente del futuro no se quedará ahí. Será capaz de hacer reservas e incluso gestionar pagos en nombre del viajero, llevando la planificación de viajes a un nuevo nivel digno de Jarvis (el Agente IA de Iron Man).

Limitaciones de la IA generativa en el diseño del viaje perfecto


Aunque las IAs Generativas son muy eficaces en la interpretación de preguntas y en formular respuestas precisas, presentan limitaciones a la hora de recopilar e interpretar grandes volúmenes de datos en tiempo real para proporcionar una solución completa y detallada.

The Economist lo resume bien: "Pregúntales (a los agentes de IA) que planifiquen un viaje a Berlín basado en tus preferencias de ocio y presupuesto, incluyendo qué atracciones ver, en qué orden, y qué tickets de tren comprar... y te decepcionarán".

La solución tecnológica de Speakspots


Después de cinco años de desarrollo, en Speakspots contamos con una IA convencional matemática que es capaz de proporcionar recomendaciones personalizadas de actividades turísticas y alojamiento para el destino seleccionado por el usuario. Cada vez que un turista planifica un viaje con nosotros, sólo tiene que responder un cuestionario de 10-12 preguntas y dejar que nuestro motor realice más de 150.000 cálculos para encontrar el itinerario y alojamiento perfecto.

Además, estamos en proceso de expandir nuestra base de datos con un catálogo de restaurantes y vuelos antes de que finalice este año. Con esta integración, estaremos todavía más cerca del super-asistente de viajes del futuro, pudiendo ayudar al viajero a inspirarse y escoger el mejor destino para su viaje de entre cientos de destinos.

Nuestra recopilación de datos se basa en tecnología propia y procesos con un alto nivel de supervisión humana. Nos nutrimos principalmente de fuentes oficiales, como webs de atracciones turísticas y páginas de ayuntamientos, así como de integraciones en tiempo real con socios como Civitatis (actividades), Tiqets.com (entradas) y Booking.com (hoteles).

Detrás de cada uno de los más de 120 destinos disponibles en Speakspots (aumentando a un ritmo de 20-25 nuevos destinos al mes), hay un riguroso proceso de recolección de información que incluye revisiones en tres niveles por parte de nuestro equipo (tres personas distintas participan en la integración de cada nuevo destino).

La estructura de costes de Speakspots


Speakspots es una plataforma completamente gratuita para los usuarios, sin suscripciones ni letra pequeña. Esto es posible gracias a nuestras alianzas con OTAs (Online Travel Agencies), que comparten un porcentaje de sus ventas con nosotros.

Nuestra infraestructura tecnológica propia y madura nos permite mantener los costes variables al mínimo, a diferencia de otras empresas de IAs de viajes más jóvenes que dependen en gran medida de proveedores externos y costosos como OpenAI. Su estructura de alto coste variable, les fuerza a implementar modelos de suscripción Premium/Freemium que inevitablemente frenarán su crecimiento en detrimento de asistentes gratuitos y más sofisticados como el nuestro.



* Artículo de Andrés Martínez *


Andrés Martínez

Andrés Martínez


Founder de Speakspots



BIO

El emprendedor menorquín Andrés Martínez Artal ha visitado más de cien ciudades de Europa y se ha inspirado en sus errores de planificación para programar los algoritmos de Speakspots. Andrés ha sido incluido en la lista de Forbes 2024 como uno de los profesionales más creativos del mundo de los negocios.

LinkedIn: Andrés Martínez





2 de agosto de 2024

Guión Medio – Herramienta esencial para una experiencia de usuario única

UX Icon
El guión medio (–) es un pequeño signo de puntuación que, utilizado estratégicamente, puede transformar la forma en que los usuarios interactúan con las plataformas digitales. En un mundo donde la atención es un bien escaso, cada detalle cuenta, y el guión medio puede mejorar significativamente la legibilidad, la jerarquía visual y la experiencia general del usuario en nuestros sitios web.


Aunque puede parecer insignificante, su uso adecuado puede aumentar notablemente la claridad y efectividad de la comunicación en tu proyecto online. En este artículo, veremos cómo puede influir en el diseño de interfaces de usuario mediante ejemplos concretos.


Creative teenage girl dressed in striped top holding diary and looking up

¿Qué es el guión medio y por qué es importante en el diseño web?


El guión medio (–) es un signo de puntuación que se utiliza para indicar rangos, conexiones y separaciones entre palabras. A diferencia del guión corto (-) y el guión largo (—), el guión medio tiene un papel específico en la estructuración de la información y en la creación de una jerarquía visual clara.

Aunque pueda parecer un detalle menor, un uso correcto del guión medio puede hacer que tu contenido sea más claro y profesional:

  • Mejora la legibilidad: el guión medio ayuda a agrupar elementos relacionados y a crear una estructura visual más clara, facilitando la lectura y comprensión del contenido.

  • Aumenta la jerarquía visual: al establecer relaciones entre diferentes elementos, el guión medio ayuda a los usuarios a entender la importancia relativa de cada uno.

  • Refina la comunicación: un uso preciso del guión medio puede hacer que los mensajes sean más concisos y efectivos.


Si quieres aprender cómo usar el guión medio en marketing y otras áreas, puedes visitar la plataforma Mailchimp, que ofrece recursos detallados y prácticos para mejorar tus habilidades.

Aplicaciones en el diseño web y UX


1. Interfaz de Usuario (UI)

✓ Botones de navegación:

Utilizar el guión medio para separar categorías o funciones puede mejorar la legibilidad y estética de los botones de navegación.

Ejemplo:

  • "Planes – Precios" en lugar de "Planes y Precios"
  • "Inicio – Servicios" en lugar de "Inicio | Servicios"
✓ Encabezados y subtítulos:

El guión medio puede clarificar la relación entre conceptos en encabezados y subtítulos.

Ejemplo:

  • "Funciones – Características clave" en lugar de "Funciones y Características clave"
  • "Soporte – Contacto" en lugar de "Soporte & Contacto"
✓ Menús de opciones:

Separar opciones en menús desplegables con guiones medios puede ayudar a los usuarios a entender rápidamente las relaciones entre las opciones.

Ejemplo:

  • "Archivo – Guardar" y "Archivo – Imprimir" en un menú desplegable.

2. Microcopy

✓ Llamadas a la acción (CTAs):

Los CTAs o Call To Action pueden beneficiarse del uso del guión medio al dividir la acción a realizar de los resultados que se obtendrán.

Ejemplo:

  • "Suscríbete – es Gratis" en lugar de "Suscríbete ahora (Gratis)"
  • "Descargar – Ebook Gratis" en lugar de "Descargar Ebook Gratis"
✓ Mensajes de error:

Los mensajes de error se pueden estructurar mejor con guiones medios, haciendo que sean más comprensibles y menos frustrantes para los usuarios.

Ejemplo:

  • "Error de Inicio de Sesión – Inténtalo de nuevo" en lugar de "Error de Inicio de Sesión. Inténtalo de nuevo"
  • "Campo Obligatorio – Por favor completa este campo" en lugar de "Campo Obligatorio: completa este campo"

3. Accesibilidad

✓ Para personas con dislexia:

El guión medio puede ayudar a desglosar información en fragmentos más manejables, facilitando la lectura para personas con dislexia.

Ejemplo:

  • "Enero – Junio" en lugar de "Enero a Junio"
  • "Lunes – Viernes" en lugar de "Lunes a Viernes"
✓ Lectura más fluida:

Separar conceptos o ideas con guiones medios puede ayudar a cualquier usuario a procesar la información de manera más eficiente.

Ejemplo:

  • "Entrega – Confirmación" en lugar de "Entrega y Confirmación"
  • "Reserva – Pago" en lugar de "Reserva y Pago"

4. Diseño responsive

✓ Adaptabilidad del contenido:

En dispositivos móviles, donde el espacio es limitado, el uso del guión medio puede mantener la información clara y concisa.

Ejemplo:

  • En una vista móvil de un sitio de comercio electrónico, "Descuento – 50%" puede ser más claro que "Descuento 50%".
✓ Separación de elementos:

En diseños adaptativos, los guiones medios pueden ayudar a dividir secciones de contenido sin ocupar mucho espacio.

Ejemplo:

  • En una barra de herramientas, "Editar – Guardar – Eliminar" es más manejable y claro que "Editar Guardar Eliminar".

5. SEO y Meta Descriptions

✓ Claridad en Meta Descriptions:

El uso del guión medio en meta descriptions puede mejorar la claridad y aumentar el CTR (Click-Through Rate).

Ejemplo:

  • "Aprende Inglés – Cursos online Gratis" en lugar de "Aprende Inglés, Cursos online Gratis"
  • "Ofertas especiales – Rebajas de verano" en lugar de "Ofertas especiales: Rebajas de verano"


En definitiva, el guión medio es una herramienta versátil que puede mejorar significativamente la experiencia del usuario en tu sitio web.

Al crear una estructura visual más clara, facilitar la lectura y mejorar la accesibilidad, el guión medio contribuye a una interfaz más intuitiva y agradable, lo que a su vez puede aumentar la satisfacción del usuario y mejorar los resultados de tu negocio.






1 de agosto de 2024

Mozilla lanza 0din: iniciativa para fortalecer la seguridad en modelos de lenguaje LLM

Ødin Icon
Todos sabemos que la inteligencia artificial generativa (Gen-AI) está tranformando rápidamente el mundo digital. Desde la creación de arte hasta la redacción de código, sus capacidades son cada vez más sorprendentes. Sin embargo, como toda tecnología emergente, también presenta nuevos desafíos en materia de seguridad.


Consciente de esta realidad, Mozilla, la fundación que defiende la privacidad del usuario a través de su navegador web Firefox, ha dado un paso audaz al lanzar 0din, un programa de recompensas por encontrar vulnerabilidades en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).


Ødin | The GenAI Bug Bounty Program

¿Por qué Mozilla se mete en el juego de las recompensas en IA?


Mozilla, históricamente comprometida con la transparencia y la seguridad en Internet, ha decidido extender su misión al ámbito de la inteligencia artificial. Con 0din, la organización busca:

  • Identificar y corregir vulnerabilidades: al ofrecer recompensas a investigadores de seguridad, Mozilla incentiva la búsqueda proactiva de fallos en los LLM, permitiendo fortalecer la seguridad de estos sistemas.

  • Fomentar la investigación en seguridad de la IA: el programa 0din contribuye a crear una comunidad de investigadores especializados en la seguridad de la Gen-AI, lo que a su vez impulsa el desarrollo de mejores prácticas y herramientas para proteger estos modelos.

  • Aumentar la transparencia en el desarrollo de la IA: al hacer público su programa de recompensas, Mozilla envía un mensaje claro sobre la importancia de la transparencia en el desarrollo de la IA y la necesidad de abordar los riesgos asociados con esta tecnología.


¿Qué implica el programa 0din para el futuro de la IA?


El lanzamiento de 0din marca un hito importante en el desarrollo de la inteligencia artificial. Al poner el foco en la seguridad de los LLM, Mozilla está contribuyendo a construir un futuro donde la IA sea una herramienta poderosa y confiable:

  • Un modelo a seguir: es probable que otras empresas tecnológicas sigan el ejemplo de Mozilla y lancen sus propios programas de recompensas para Gen-AI, lo que podría generar una carrera por la seguridad en el desarrollo de la IA, beneficiando a todos los usuarios.

  • Mayor conciencia sobre los riesgos: el programa 0din ayuda a aumentar la conciencia sobre los riesgos potenciales asociados con la Gen-AI, como los ataques adversarios (Adversarial Attacks), la generación de contenido dañino y la discriminación algorítmica.

  • Colaboración entre la industria y la comunidad de seguridad: el programa de recompensas de Mozilla fomenta la colaboración entre la industria tecnológica y la comunidad de investigadores de seguridad, lo cual es fundamental para abordar los desafíos complejos que plantea la IA.


Recompensa por vulnerabilidades


  • Las recompensas varían de $500 a $15,000 según el impacto y la calidad del informe.

  • Las recompensas son discrecionales, evaluadas por el equipo de 0din.

  • Generalmente: Baja gravedad hasta $500, Media hasta $2,500, Alta hasta $5,000 y Grave hasta $15,000.

  • Los investigadores serán acreditados en el informe final o pueden permanecer anónimos si lo desean.

  • Para reclamar una recompensa, debes envíar tu hallazgo a 0din@mozilla.com usando la clave GPG (9E2088D3) para cifrado de extremo a extremo.

  • Los errores elegibles deben ser originales, no reportados/públicos, y afectar a la última generación de modelos disponible.

  • Las presentaciones duplicadas dentro de las 72 horas compartirán la recompensa, con ajustes según la calidad del informe.

  • Se aconseja a los investigadores usar cuentas de prueba y evitar dañar la disponibilidad o estabilidad del servicio.

  • Los detalles de la presentación deben mantenerse confidenciales durante el período de validación (dos semanas). Si se contrata, el período de confidencialidad se extiende hasta la fecha de divulgación pública coordinada según la política de divulgación.

  • Las recompensas pueden donarse a cualquiera de las siguientes organizaciones benéficas: AccessNow, Asociación por los Derechos Civiles, Association for Progressive Communications (APC), Center for Democracy & Technology, Center for Internet and Society Bangalore, Derechos Digitales, Electronic Frontier Foundation (EFF), EngageMedia, European Digital Rights (EDRi), Internet Archive, ITS-Rio, Kenya ICT Action Network (KICTANet), OpenNet Korea, Privacy International, R3D, SimplySecure, SMEX, Tactical Tech, The Guardian Project, Tor Project, Wikimedia Foundation.

  • Este es un espacio en rápida evolución y estos términos y condiciones están sujetos a cambios. Los investigadores recibirán notificación de tales cambios.

Alcance de vulnerabilidades


  • Modelos GenAI comúnmente adoptados, incluidos, entre otros, aquellos de OpenAI, Meta, Google, Anthropic, SalesForce, etc.

    • Los modelos afectados pueden ser comerciales y/o de código abierto.
    • Los modelos afectados deben ser de uso común.

  • Los errores elegibles deben existir dentro de los propios modelos, no en el ecosistema de software que los rodea. Ejemplos con sus gravedades iniciales incluyen, pero no se limitan a:

    • Guardrail Jailbreak, BAJA
      • Eludir directrices éticas, restricciones o medidas de seguridad incorporadas para prevenir el uso indebido.

    • Prompt Extraction, BAJA
      • Extracción no autorizada de entradas o consultas originales proporcionadas al modelo.

    • Prompt Injection, MEDIA
      • Inserción de prompts maliciosos o alterados en el modelo para manipular salidas.

    • Command/Code Interpreter Jailbreak, MEDIA
      • Eludir el entorno de ejecución del intérprete de un LLM para ejecutar código arbitrario.

    • Training Data Leakage, ALTA
      • Exposición de datos específicos utilizados para entrenar el modelo.

    • Training Data Poisoning, ALTA
      • Introducción de datos que pueden corromper o sesgar el proceso de aprendizaje del modelo.

    • Weights Disclosure, GRAVE
      • Exposición de los pesos entrenados del modelo, que contienen los patrones y conocimientos aprendidos de los datos de entrenamiento.

    • Layers Disclosure, GRAVE
      • Revelación de la arquitectura y parámetros internos de las capas del modelo.

    • Para obtener información más actualizada, visita el sitio web 0din.ai

    • Para más referencia sobre límites de seguridad dentro del alcance, consulta el OWASP LLM Top 10 y el MITRE ATLAS.

  • En caso de duda, contacta a los ingenieros de Mozilla y proporciona el nombre del modelo y una descripción detallada del problema de límites para que puedan revisarlo.


En definitiva, la iniciativa de Mozilla es un paso en la dirección correcta para garantizar que la inteligencia artificial se desarrolle de manera segura y ética. Al incentivar la búsqueda de vulnerabilidades en los LLM, Mozilla está contribuyendo a construir un futuro donde la IA se utilice de forma responsable y beneficiosa para todos.






28 de julio de 2024

StackOverflow: ya están disponibles los resultados de la encuesta anual de desarrolladores 2024

La industria tecnológica está experimentando un rápido cambio debido al avance de la Inteligencia Artificial Generativa. Hay un creciente interés en invertir en nuevas tecnologías, especialmente en este campo. Stack Overflow invita a los desarrolladores a participar en su encuesta anual con el objetivo de conocer de primera mano cómo está cambiando el panorama tecnológico y cómo afecta a los programadores. Las preguntas abarcan desde lenguajes de programación y plataformas hasta ética en inteligencia artificial.


Los resultados reflejan tendencias de la comunidad de desarrolladores como cuales son los lenguajes más queridos y los más temidos, que herramientas de trabajo usan a diario, preferencias laborales y temas de carácter novedoso como la inteligencia artificial o la ética en la codificación.

Developer Survey 2018 - StackOverflow

¿Qué es StackOverflow?


Stack Overflow es una plataforma que lleva una década siendo el mayor referente para el mundo de la programación.

Este portal es utilizado por una comunidad de desarrolladores informáticos para encontrar soluciones a problemas de programación en diferentes lenguajes.

El uso del sitio web es muy sencillo: el usuario se registra, hace pública su pregunta, y recibe las respuestas.

Las respuestas son publicadas por los miembros de una comunidad determinada o por otros usuarios con las mismas experiencias que encontraron solución al problema planteado.

Todos los usuarios pueden votar por las preguntas y por sus respuestas, cuando se vota por una pregunta, el usuario puede calificarlas como más relevante o menos relevante; por otra parte, cuando se vota por las respuestas, éstas pueden ser más acertadas o menos acertadas.

Cada año desde 2011, Stack Overflow ha preguntado a los desarrolladores sobre sus tecnologías favoritas, hábitos de codificación y preferencias de trabajo, así como también sobre cómo aprenden, comparten y suben de nivel o escalafón profesional.

Algunas conclusiones de los resultados de este año


La encuesta anual de desarrolladores de Stack Overflow de 2024 recopiló respuestas de más de 65.000 desarrolladores de todo el mundo. Los resultados destacan las tecnologías más populares, las herramientas que los desarrolladores desean aprender y sus experiencias laborales.

Principales hallazgos:

  • Tecnologías populares JavaScript sigue siendo el lenguaje más utilizado, mientras que PostgreSQL es la base de datos más popular por segundo año consecutivo.
  • Lenguajes admirados: Rust es el lenguaje más admirado, con un 83% de aprobación.
  • Inteligencia Artificial: el 76% de los desarrolladores están utilizando o planean utilizar herramientas de IA, aunque solo el 43% confía en su precisión.
  • Frustraciones laborales: la deuda técnica es la mayor fuente de frustración para los desarrolladores.
  • La encuesta también revela que los desarrolladores no ven la IA como una amenaza para sus trabajos y prefieren aprender a programar a través de recursos en línea

Lenguajes de programación, scripting y marcado


JavaScript ha sido un pilar en la encuesta de desarrolladores y en Stack Overflow desde nuestra primera encuesta. El lenguaje de programación más popular ha sido JavaScript todos los años que hemos realizado la encuesta, excepto en 2013 y 2014, cuando SQL fue el lenguaje más popular.

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Plataformas en la nube


La cuota de uso de AWS entre los encuestados es la misma en 2024 que en 2023, mientras que Azure y Google Cloud aumentaron su porcentaje. Azure ha subido del 26% al 28% de uso y Google Cloud pasó del 24% al 25%.

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Bases de Datos


PostgreSQL debutó en la encuesta de desarrolladores en 2018, cuando el 33% de los desarrolladores informaron que lo usaban, en comparación con la opción más popular ese año: MySQL, en uso por el 59% de los desarrolladores. Seis años después, PostgreSQL es utilizada por el 49% de los desarrolladores y es la base de datos más popular por segundo año consecutivo.

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Frameworks y tecnologías web


Node.js alcanzó su punto álgido en 2020 con su puntuación de uso más alta registrada del 51%. Aunque no es tan popular, sigue siendo la tecnología web más utilizada en la encuesta de este año y ha aumentado su popularidad entre los que están aprendiendo a programar con respecto al año pasado.

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Entorno de desarrollo integrado


Visual Studio Code es utilizado por más del doble de desarrolladores que su alternativa más cercana (y relacionada), Visual Studio.

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Búsqueda por IA y herramientas para desarrolladores


ChatGPT es utilizado por el doble de desarrolladores que su alternativa más cercana, GitHub Copilot. ChatGPT tiene una opción gratuita muy popular que gusta mucho a los desarrolladores.

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Podéis visualizar todos los datos de la encuesta en el siguiente link:
Developer Survey Results 2024


9 de julio de 2024

Balón inteligente, VAR y más: la Eurocopa 2024 abraza la innovación

UEFA Icon
La Eurocopa 2024 está marcando un antes y un después en la historia del fútbol, no solo por el alto nivel de competición, sino también por la integración de tecnologías avanzadas que están transformando el deporte. Desde el Árbitro Asistente de Vídeo hasta la Tecnología de Línea de Gol, estas innovaciones están mejorando la precisión de las decisiones arbitrales y la experiencia de los aficionados. Además, las transmisiones en ultra alta definición y las experiencias interactivas están acercando a los fans a la acción como nunca antes había sucedido.


A continuación, analizaremos algunas de las tecnologías más importantes implementadas en esta edición del torneo y las innovaciones en la transmisión de partidos.

Árbitro Asistente de Vídeo (VAR)


El Árbitro Asistente de Vídeo (VAR) ha revolucionado el fútbol, ofreciendo a los árbitros la capacidad de revisar decisiones determinantes mediante el uso de tecnología avanzada.

El VAR utiliza una red de cámaras de alta definición ubicadas en todo el estadio para revisar incidentes clave, como goles, penaltis, tarjetas rojas y errores de identidad. Los árbitros pueden consultar las repeticiones en una pantalla y tomar decisiones más informadas.

Tecnología Connected Ball


La tecnología Connected Ball está llevando el análisis del juego a un nuevo nivel. Este sistema utiliza un sensor incorporado en el balón para proporcionar datos en tiempo real sobre su movimiento y trayectoria.

Beneficios de la Connected Ball:

  • Precisión en las decisiones: los árbitros pueden utilizar los datos del balón para confirmar si ha cruzado la línea de gol o si ha salido del campo.

  • Análisis de rendimiento: los equipos pueden analizar el movimiento del balón para mejorar sus tácticas y estrategias.

Tecnología del Fuera de Juego Semiautomático (SAOT)


La Tecnología del Fuera de Juego Semiautomático (SAOT) es otra innovación destacada en la Eurocopa 2024. Este sistema utiliza inteligencia artificial para detectar automáticamente situaciones de fuera de juego.

El SAOT combina datos de múltiples cámaras y sensores para crear un modelo tridimensional del campo de juego. La IA analiza la posición de los jugadores y el balón en tiempo real para detectar posibles fuera de juego.

Tecnología de Línea de Gol (GLT)


La Tecnología de Línea de Gol (GLT) ha sido una de las innovaciones más importantes en la última década. Esta tecnología garantiza que los goles sean validados de manera precisa y rápida.

El GLT utiliza una serie de cámaras de alta velocidad ubicadas alrededor de la portería para detectar si el balón ha cruzado completamente la línea de gol. Un sistema de alerta envía una señal al reloj del árbitro en cuestión de segundos.

El Football Technologies HUB


El Football Technologies HUB es un centro integral donde se desarrollan, prueban y optimizan las tecnologías utilizadas en el fútbol. Este hub está jugando un papel fundamental en la Eurocopa 2024.

Algunas de las funciones principañes del Football Technologies HUB:

  • Desarrollo e innovación: investigación y desarrollo de nuevas tecnologías para mejorar el juego.

  • Pruebas y certificación: asegurarse de que las tecnologías cumplan con los estándares de calidad y precisión antes de ser implementadas en torneos oficiales.

  • Capacitación: formación para árbitros y oficiales en el uso de nuevas tecnologías.



Soccer fans cheering their team in the stadium

Transmisiones en 4K y 8K


La Eurocopa 2024 se está emitiendo ampliamente en 4K UHD (Ultra High Definition), ofreciendo una resolución cuatro veces mayor que la HD estándar y permitiendo a los espectadores disfrutar de una claridad y detalle sin precedentes, desde el sudor en la frente de los jugadores hasta cada brizna de hierba en el campo.

Varias cadenas como BBC y ITV en el Reino Unido están transmitiendo partidos en 4K, permitiendo a los fans disfrutar de una experiencia visual espectacular.

Algunos broadcasters pioneros han llevado la experiencia un paso más allá con transmisiones en 8K, ofreciendo una resolución 16 veces mayor que la HD. Aunque la adopción de televisores 8K aún es limitada, la Eurocopa 2024 está sirviendo como un escaparate para esta tecnología de vanguardia. NHK, la emisora pública japonesa, ha estado transmitiendo algunos partidos en 8K, y se espera que otras emisoras sigan su ejemplo para las semifinales y la final.

Experiencias de Realidad Aumentada (AR) y Realidad Virtual (VR)


La realidad aumentada (AR) está permitiendo a los espectadores ver estadísticas en tiempo real superpuestas en sus pantallas mientras ven el partido. Incluye datos como la velocidad del balón, la distancia recorrida por los jugadores y las probabilidades de gol basadas en algoritmos avanzados.

Con la realidad virtual (VR), los fans pueden experimentar los partidos como si estuvieran en el estadio. A través de dispositivos VR, pueden elegir diferentes ángulos de cámara, incluyendo vistas desde el campo o la perspectiva de los jugadores.

BBC Sport y otras emisoras europeas están ofreciendo transmisiones en VR, permitiendo a los usuarios ver partidos en un entorno virtual inmersivo.

Inteligencia Artificial y Machine Learning


La inteligencia artificial (IA) se está utilizando para ofrecer comentarios personalizados basados en las preferencias del espectador. Los algoritmos pueden adaptar el contenido, resaltando estadísticas y datos relevantes para cada usuario.

Amazon Prime Video está utilizando IA para ofrecer estadísticas y análisis en tiempo real durante las transmisiones de la Eurocopa 2024.

Por otro lado, el machine learning está permitiendo un análisis más profundo y en tiempo real de los partidos. Desde la detección automática de jugadas clave hasta el análisis táctico instantáneo, estas herramientas proporcionan a los espectadores una comprensión más rica del juego.

IBM Watson ha colaborado con ESPN para ofrecer análisis avanzados durante la Eurocopa 2024, permitiendo a los espectadores obtener insights detallados durante los partidos.

Interactividad y participación del público


✓ Encuestas y votaciones en vivo


Las plataformas de transmisión están permitiendo a los espectadores participar en encuestas y votaciones en vivo, desde elegir al jugador del partido hasta predecir el resultado de los próximos minutos. Esta interactividad hace que los fans se sientan más conectados con el evento.

✓ Social Media integrado


Las transmisiones están integradas con redes sociales, permitiendo a los espectadores compartir sus reacciones y ver comentarios en tiempo real desde sus plataformas favoritas.

Por ejemplo, Twitter y Facebook están trabajando con emisoras deportivas para ofrecer experiencias de visualización integradas, como estadísticas en tiempo real y comentarios de expertos. Esta integración ha sido especialmente popular durante los emocionantes partidos de la Eurocopa 2024.


España Campeona de la Eurocopa 2024
España campeona Eurocopa 2024





22 de junio de 2024

Algoritmos en las Redes Sociales: un peligro invisible para los adolescentes

Algorithm Icon
Los algoritmos se han convertido en una parte integral de nuestras vidas. Desde las redes sociales hasta las plataformas de streaming y los motores de búsqueda, los algoritmos determinan qué contenido vemos, cuándo lo vemos y con qué frecuencia. Si bien esto puede parecer conveniente, también plantea serios riesgos.


Comprender cómo operan estos algoritmos y cómo afectan nuestras interacciones en línea es el primer paso para abordar y mitigar los riesgos que representan, especialmente para el público adolescente.

¿Qué son los algoritmos y cómo funcionan?


Un algoritmo es una secuencia de instrucciones utilizadas para realizar una tarea específica. En el contexto de las plataformas digitales, los algoritmos se utilizan para personalizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, los algoritmos de recomendación en YouTube sugieren videos basados en tus visualizaciones previas, tus "me gusta" y tu historial de búsqueda.

Los algoritmos funcionan mediante el análisis de grandes cantidades de datos para identificar patrones. Utilizan técnicas de aprendizaje automático o machine learning para mejorar sus recomendaciones con el tiempo. A continuación, mostramos un flujo simplificado de cómo puede funcionar un algoritmo de recomendación:

  • Recopilación de datos: la plataforma recopila datos sobre tus interacciones (clics, likes, tiempo de visualización, etc).
  • Análisis de datos: utiliza técnicas de análisis para identificar patrones y tendencias.
  • Predicción: el algoritmo predice qué contenido te podría interesar en función de los patrones identificados.
  • Recomendación: te muestra el contenido recomendado basado en la predicción.


Professional programmer working late in the dark office

Peligros de los algoritmos para los adolescentes


1. Aislamiento en burbujas de filtro


Los algoritmos de las redes sociales y las plataformas de contenido tienden a mostrarte más de lo que ya te gusta y con lo que interactúas, lo que puede llevar a la creación de "burbujas de filtro", donde solo ves contenido que refuerza tus creencias y gustos actuales, aislándote de perspectivas diferentes. Para los adolescentes, puede tener consecuencias como limitar su visión del mundo y obstaculizar su desarrollo personal.

Ejemplo: teorías conspirativas en YouTube

Imagina que un adolescente se interesa por una teoría conspirativa y empieza a ver videos sobre el tema en YouTube. El algoritmo de YouTube, diseñado para maximizar el tiempo de visualización del usuario, comenzará a recomendar videos similares. Este patrón no solo refuerza la creencia del adolescente en la teoría conspirativa, sino que también le aísla de información contrastada. Con el tiempo, puede desarrollar una visión distorsionada de la realidad, ya que el algoritmo no distingue entre contenido factual y desinformación.

2. Exposición a contenido inapropiado


Los algoritmos no siempre pueden distinguir entre contenido apropiado e inapropiado, especialmente si ese contenido genera muchas interacciones, pudiendo llevar a los adolescentes a la exposición de contenido violento, sexual o comportamientos peligrosos.

Ejemplo: contenido dañino en TikTok

TikTok, una plataforma extremadamente popular entre los adolescentes, ha sido criticada por permitir la difusión de videos que glorifican trastornos alimenticios, conductas autolesivas o retos peligrosos. Por ejemplo, retos virales como el "Benadryl Challenge" alentaban a los usuarios a consumir grandes cantidades de antihistamínicos para experimentar alucinaciones, lo cual es extremadamente peligroso y ha resultado en hospitalizaciones. Los algoritmos de TikTok, que promueven contenido basado en la cantidad de interacciones y visualizaciones, pueden inadvertidamente amplificar estos videos, exponiendo a los adolescentes a conductas peligrosas.

3. Adicción y salud mental


Las plataformas están diseñadas para mantener a los usuarios enganchados el mayor tiempo posible. Los algoritmos logran este objetivo mostrando contenido altamente adictivo, lo que puede resultar en que los adolescentes pasen horas en sus dispositivos, afectando su salud mental y física.

Ejemplo: comparación social en Instagram

Instagram utiliza algoritmos que muestran publicaciones basadas en la probabilidad de que interactúes con ellas, pudiendo derivar en un ciclo de uso compulsivo, donde los adolescentes pasan horas desplazándose por el contenido, comparando sus vidas con las de otros. Ver constantemente imágenes de amigos y celebridades con vidas aparentemente perfectas puede afectar la autoestima de los adolescentes, llevando a sentimientos de insuficiencia y ansiedad. Además, la presión para obtener "me gusta" y comentarios positivos puede generar estrés y obsesión por la aprobación social.

4. Privacidad y uso de datos personales


Los algoritmos dependen de la recopilación y análisis de grandes cantidades de datos personales, generando serias preocupaciones sobre la privacidad, ya que los datos de los adolescentes pueden ser utilizados de manera inapropiada o ser vulnerables a brechas de seguridad.

Ejemplo: recopilación de datos en aplicaciones móviles

Muchas aplicaciones móviles, incluyendo las populares entre adolescentes, recopilan datos como la ubicación, el historial de navegación y las preferencias de los usuarios. Estos datos, en ocasiones, son vendidos a terceros sin el conocimiento del usuario. Por ejemplo, en 2020, se descubrió que varias aplicaciones de seguimiento de ciclos menstruales estaban compartiendo datos sensibles con Facebook sin el consentimiento explícito de los usuarios. Este tipo de prácticas pone en riesgo la privacidad de los adolescentes, exponiéndolos a potenciales abusos y vulnerabilidades.

Cómo pueden protegerse los adolescentes


  • Educación digital: es fundamental que los adolescentes comprendan cómo funcionan los algoritmos y sus posibles riesgos. La alfabetización digital debe incluir información sobre privacidad, seguridad en línea y pensamiento crítico.
  • Control de privacidad: revisar y ajustar las configuraciones de privacidad en las redes sociales y aplicaciones para limitar la cantidad de datos compartidos.
  • Diversificar fuentes de información: animar a los adolescentes a seguir diversas fuentes de información y contenido para evitar las burbujas de filtro.
  • Tiempo de pantalla controlado: establecer límites de tiempo para el uso de dispositivos y fomentar actividades fuera de línea.
  • Hablar abiertamente: crear un entorno donde los adolescentes se sientan cómodos hablando sobre sus experiencias en línea y cualquier contenido que les preocupe.


Conclusión


Los algoritmos juegan un papel significativo en la vida digital de los adolescentes, ofreciendo tanto beneficios como riesgos. Es esencial que los adolescentes y sus padres estén informados sobre cómo funcionan estos sistemas y tomen medidas para mitigar los posibles peligros. Con educación y prácticas responsables, es posible disfrutar de las ventajas del mundo digital sin caer en sus trampas.