Reto21Dias IA generativa. Resumen día 3

En el tercer día de mi desafío con la inteligencia artificial generativa, he pasado de la lectura a la acción, y he comenzado a experimentar con la creación de bots personales a través de la plataforma POE. Mi objetivo es crear soluciones que respondan a los dos casos de uso específicos que me planteé.

La creación de estos bots no requiere programación en el sentido tradicional. En lugar de eso, se basa en el establecimiento de un ‘prompt’ que el sistema recuerda cada vez que interactúa con el bot. Sin embargo, aún no estoy seguro de si es posible alimentar estos bots con textos, PDFs o páginas web personales, ya que la documentación no especifica cómo hacerlo. He contactado con los desarrolladores de la plataforma para obtener más claridad sobre esto.

He encontrado información útil en developer.poe.com, aunque llegar a esa fuente de información no fue tan sencillo como esperaba inicialmente. También encontré también un blog útil que explicaba varios aspectos de la creación de bots.

Mis experimentos se centraron en dos áreas: las respuestas contextualizadas por un ‘prompt’ y la clasificación. En el primer caso, comparé las respuestas de mi bot personal con las del bot genérico. Encontré que mi bot proporcionaba respuestas ligeramente más específicas, aunque aún necesito realizar más pruebas para confirmar esto.

En el segundo caso, utilicé el ‘prompt’ para guiar la clasificación de texto del bot. Alimenté al bot con un texto y me devolvió una tabla con la clasificación. Probé esto a pequeña escala con 50 resúmenes que había clasificado manualmente y encontré que el bot replicaba de manera razonable mi clasificación. Me gustó que el bot no solo clasificara el texto, sino que también proporcionara una explicación de sus decisiones si se lo pedía.

Comparé los resultados obtenidos con chat GPT-4 y Claude, ajustando la ‘temperatura’ en ambos casos. Encontré que chat GPT-4 parecía funcionar mejor, aunque esto puede deberse a diferencias en la forma en que cada plataforma interpreta la ‘temperatura’. Además, chat GPT-4 presenta los resultados en forma de tabla, que es más fácil de leer que la presentación separada por tabuladores de Claude.

En el futuro, planeo repetir estos experimentos con un mayor número de casos y comparar los resultados de ambas plataformas. También me interesa explorar las capacidades de Azure y planeo tomar algunos cursos de Microsoft para familiarizarme más con esta plataforma. Mientras tanto, continuaré perfeccionando mis prototipos y experimentando con ellos para ver cómo se desempeñan en diferentes situaciones.
#Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias SIMIO. Resumen del dia 1

En mi primer día abordando este reto, dediqué tiempo a definir el caso de uso y a profundizar en mi entendimiento de Simio a través de una guía para principiantes disponible en su página web. Estos son los puntos clave que pude resumir de mi estudio y las metas que me he trazado para las próximas semanas. En esencia, trabajar con Simio implica modelar el flujo de ‘entidades’, un término que se utiliza dentro del contexto de Simio para referirse a cualquier objeto que se mueve dentro de un sistema, ya sea un paciente, un usuario, una pieza o un ítem. Este movimiento está limitado por los ‘recursos’, que pueden ser máquinas, puntos de atención al cliente, puntos de control, caminos, rutas, distancias, o incluso profesionales que te atienden en un proceso. La lectura también destacó los beneficios y usos de la simulación de eventos discretos. Entre estos, destacan la posibilidad de llevar a cabo pruebas en un entorno controlado sin afectar el entorno real, la capacidad de visualizar las cosas y usar estas visualizaciones como herramientas de comunicación, y la utilidad para la mejora continua de procesos. Un punto crítico que se mencionó es que cuanto más complejo se vuelve un sistema, menos intuitivo es comprender cómo funciona. Cambiar pequeñas cosas puede tener un impacto significativo, a veces de maneras que podrían no ser evidentes inicialmente. Por ejemplo, la inclusión de variabilidad o elementos aleatorios puede generar cambios drásticos en determinados indicadores, como el tiempo de espera. Además de leer y aprender, también creé mi primer modelo en Simio, que incorpora dos eventos aleatorios: el tiempo entre llegadas y los tiempos de atención. Mis metas para los próximos 21 días incluyen aprender a almacenar los valores de las distribuciones como parámetros, lo que permitiría crear experimentos de manera más fácil, sin tener que cambiar el modelo. También me gustaría aprender a guardar en una variable los resultados que me interesan, que no son necesariamente los que aparecen en los informes estándar de Simio. Además, deseo poder mostrar estas variables de resultado en una gráfica, para ver cómo evolucionan a lo largo del tiempo. Finalmente, me gustaría personalizar la apariencia de las entidades o recursos utilizando iconos 3D.

#Reto21dias #SIMIO

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Reto21dias SIMIO. Descripción del objetivo

Durante los próximos 21 días, me embarcaré en un reto que consiste en dedicar 21 horas a explorar y entender el uso de Simio, una herramienta de software de simulación para desarrollar gemelos digitales. Mis metas para este periodo son principalmente aprender a utilizar Simio, una herramienta de simulación de eventos discretos, y crear tres laboratorios virtuales que simulan un proceso con eventos discretos. Mi plan consiste en replicar el mismo proceso de simulación utilizando tres herramientas diferentes: Simio, R y Python. Con las bibliotecas disponibles para R y Python, busco analizar y comparar las ventajas y desventajas de cada herramienta. Una limitación clave que enfrento es la falta de una necesidad específica para simular un proyecto o proceso en particular. Aunque esto me proporciona cierto grado de libertad, también reduce mi compromiso con el proyecto. Anticipo que las 21 horas que tengo planeado dedicar a este reto, posiblemente solo me permitirán completar la parte relativa a Simio. Sin embargo, esto es algo que se confirmará con el tiempo.

#Reto21dias #SIMIO

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Reto21Dias IA generativa. Resumen dia 2

En el segundo día, continué trabajando en los casos de uso que había planteado en el primer día. Comparé mis casos de uso con los presentados en la charla del Microsoft Innovation Summit el 5 de julio. Durante este proceso, revisé mis notas y encontré similitudes y diferencias respecto a lo que se había discutido en la conferencia.

Los casos de uso que planteé se centran en el entrenamiento de un modelo de inteligencia artificial (AI) para realizar múltiples tareas, sin necesidad de alterar el entrenamiento del motor de lenguaje natural. Durante la conferencia, se expusieron varios ejemplos de aplicaciones de AI que siguen un esquema similar. Entre ellos, el Copilot de Microsoft, que permite la creación de texto basado en un contexto determinado, o la creación de ofertas para clientes basadas en un catálogo de productos y un roadmap empresarial.
Estos ejemplos, y otros similares, demuestran que la IA generativa basada en texto puede desempeñar diversas funciones, muchas de las cuales se alinean con los casos de uso que planteé.
Entre los ejemplos que se mostraron durante la conferencia, destaco lo siguientes:
Repsol ha desarrollado un bot de gestión documental que encuentra respuestas en una base de conocimientos compuesta por documentos en Word y PDF.
Técnicas Reunidas ha desarrollado una plataforma que le permite encontrar el documento relevante a una pregunta y luego proporcionar información relevante dentro de ese documento.
Además, durante la conferencia se mostraron ejemplos de clasificación de texto basados en características o temas específicos, una tarea que también forma parte de mis casos de uso. Un ejemplo de National Netherlands involucra la transcripción automática de llamadas de teléfono y la clasificación automática de correos electrónicos.
En resumen, mi segundo día de trabajo me permitió confirmar que los casos de uso que planteé son viables, ya que existen ejemplos de empresas que están implementando estrategias similares. Sin embargo, una pregunta que aún queda por responder es cuánto costaría desarrollar estas soluciones, teniendo en cuenta que los proyectos que se mostraron durante la conferencia fueron realizados con la ayuda de consultoras, que suelen tener precios elevados.
A pesar de algunas dificultades, como no poder registrarme exitosamente en Azure, estoy satisfecho con el progreso que logré durante el segundo día. En los días siguientes, planeo continuar investigando y profundizando en los temas que identifiqué durante este día.

#Reto21dias #IAgenerativa

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Reto21dias IA generativa. Descripción de casos de uso

Os presento un proyecto de 21 horas en 21 días para explorar cómo funciona la inteligencia artificial generativa utilizando modelos de lenguaje. Voy a probar varios casos de uso utilizando plataformas como Chat GPT, Claude, y Llama, dentro del contexto de poe.com.

El primer caso de uso es alimentar un chat con un contexto dado y poder interrogar al bot dentro de ese contexto. Voy a probar diferentes tipos de documentos para ver cuánto contexto puede manejar cada plataforma.

El segundo caso de uso es clasificar documentos en diferentes tipos utilizando el modelo de lenguaje natural por defecto de la plataforma. Quiero probar cuántos textos son necesarios para alimentar el contexto para que la clasificación sea fiable y si es posible obtener la probabilidad de pertenencia a cada uno de los tipos. Una variante de este caso es identificar los criterios que diferencian un tipo de otro utilizando un conjunto de documentos y que sea la plataforma la que los identifique en función de los temas que tocan esos documentos. La salida esperada es la probabilidad de que un nuevo texto sea de un tipo u otro (por ejemplo, interesa o no interesa).

Por último, quiero comparar cómo funciona Chat GPT4 respecto a Poe.com a la hora de resolver estos casos de uso y ver cuál de las dos plataformas encaja mejor.

En el futuro, fuera de este reto de 21 horas, quiero programar directamente con Python utilizando las APIs de Chat GPT o de Anthropic (Claude) directamente para pasarle los parámetros y que sean procesados.

#Reto21dias  #IAgenerativa

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¿Cómo vamos de entusiasmo en nuestras organizaciones?

Source: Global Indicator: Employee Engagement – Gallup

Los datos provienen de la engagement survey. La encuesta se pasa periódicamente y según la página web de Gallup, han recogido más de 2.7 millones de respuestas de personas que trabajan en más de 100.000 equipo en organizaciones más de 50 actividades económicas a lo largo de todo el mundo. La información que he encontrado sobre la “Gallup World Poll” (https://www.gallup.com/178667/gallup-world-poll-work.aspx) indica que el muestreo es aleatorio (por rutas estratificadas) entre personas mayores de 15 años que trabajan al menos ciertas horas para un empleador. Se realiza la entrevista de forma telefónica o cuestionario web autoadministrado en los países desarrollados y de manera presencial en los países emergentes. A entrevista dura unos 30 minutos y les preguntan muchas cosas además del Q12. Encada país se recogen entre 500 y 1000 respuestas (menos en Rusia y China que se recogen 2000). En esta ruta puedes encontrar detalles sobre la administración en cada país (https://www.gallup.com/services/177797/country-data-set-details.aspx)

Su instrumento de medida es el Q12. Que mide la percepción de empleados/as respecto a 12 ítems (yo prefiero medir el engagement con otra herramienta, y creo que esta mide un mezcladillo de cosas, no solo engagement. Pero no me voy a poner quisquilloso con esto). El engagement podríamos definirlo de forma rápida como la implicación y el entusiasmo de una persona empleada acerca de su trabajo y de la organización para la que trabaja.

Gallup clasifica a las personas empleadas en tres categorías usando una formula propia (y no compartida) que pondera los diferentes elementos y la adapta a diferentes circunstancias (de modo que no se puede reproducir sumando las personas que responden “totalmente de acuerdo” y “de acuerdo” a cada ítem). Estas tres categorías son:

  • Implicadas (tienen sus necesidades básicas cubiertas, tienen oportunidad de contribuir y sentido de pertenencia en la organización y encuentran oportunidades de aprender y crecer). Estas personas están muy motivadas y muestran entusiasmo. Son motores de rendimiento e innovación y ayudan a que la organización mejore y se desarrolle.
  • No Implicadas (están psicológicamente desapegados de su trabajo y de su organización). Son personas que dedican tiempo, pero no energía o pasión a su trabajo
  • Activamente desconectados (estas personas no solo están descontentas, sino que están resentidos. Sienten que sus necesidades no están siendo satisfechas y expresan su infelicidad abiertamente). Es muy probable que estas personas destrocen cada día (consciente o inconscientemente) el trabajo y el esfuerzo que realizan sus compañeros/as más comprometidos

La evolución global del indicador de engagement muestra que en los años recientes se ha estancado (o reducido el número de personas implicadas, y, al mismo tiempo ha crecido el de activamente desconectadas).

Mi reflexión. Si llegamos a un punto de equilibrio donde hay la misma cantidad de personas desconectado como implicadas, la resultante es cero… unas destrozan y anulan el esfuerzo de las otras. De modo que, poco a poco, las implicadas dejarán de estarlo porque verán que su esfuerzo no vale para nada… Quizás la única solución es mimar todo lo que puedas a las personas implicadas que tengas y ver si hay algo que puedes hacer con las desconectadas, o para evitar que las no implicadas se vayan al lado oscuro en masa.

 

Insisto en que no estoy seguro de que el Q12 mida exactamente engagement, o que solo engagment. Pero mida lo que mida, Europa es el lugar de mundo con menos de eso en 2021 (según los datos de Gallup).

Y si nos fijamos en los datos de satisfacción (solo he encontrado los datos de USA), se aprecia una gran bajada en las personas “extremadamente satisfechas con la organización para la que trabajan” en los últimos años. No obstante, hay que tener en cuenta que la gráfica está truncada y el “salto” da la impresión de ser más grande de lo que sería en realidad si el eje de ordenadas empezara en cero.

¿Estará pasando algo parecido en Europa? ¿Y en España?

¿Crees que sería interesante que analizáramos estos datos de Europa y desglosado por actividad económica, tipo de ocupación y sector público vs privado?

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Trabajo remoto y equipos de trabajo. Revisitando a los clásicos

En esta entrada quiero reflexionar sobre los aspectos de trabajo remoto que pueden condicionar el trabajo en equipo. 

Pero no quiero tomar referencias del pasado cercano en contexto COVID y confinamiento, que añaden un sesgo importante a cualquier análisis de la experiencia e impiden considerarlo como un “experimento”. Ese periodo fue una situación de emergencia, donde personas y equipos trataban de sobrevivir en un contexto no planificado, no dotado adecuadamente y donde una gran cantidad de factores estresantes se daban cita concurrente. Solo por poner a algunos ejemplos: el miedo a morir, o a perder el puesto de trabajo, o a perder a seres queridos; el solape de personas y actividades en un solo lugar (el hogar) y en el mismo tiempo (cosa que para muchas personas no había ocurrido antes y no sabían muy bien cómo gestionar).

En lugar de eso, voy a revisar algunos artículos clásicos y pioneros (por su antigüedad), que se centraron en el trabajo remoto y ver si, en primer lugar, alguna de esas cosas, podrían seguir estando vigentes y, en segundo lugar, analizar en qué medida pueden afectar al trabajo en equipo remoto.

En este viaje al pasado me voy a centrar en estos trabajos:

  • Pratt, J. H. (1984). Home teleworking – a study of its pioneers. Technological Forecasting and Social Change, 25(1), 1-14. https://doi.org/10.1016/0040-1625(84)90076-3
  • Salomon, I., & Salomon, M. (1984). Telecommuting – the employees perspective. Technological Forecasting and Social Change, 25(1), 15-28. https://doi.org/10.1016/0040-1625(84)90077-5

Este video forma parte del curso MOOC Edx Trabajando en equipo en entornos presenciales, remotos e híbridos: Enlace a inscripción 

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Interesantes como dinámicas para reflexión en clase HRM o Mamagement

The paradoxes and contradictions of work | by Ted Bauer | Jul, 2022 | Medium:

The busy paradox
Being busy is not being productive. Never has been, never will be.

The attention to detail paradox
A lot of times, an executive will say Susie has a “tremendous attention to detail.” Then you think that’s curious, because your name is Ted and Susie has called you Todd for six months.

The employment-happiness paradox
In western societies, when unemployment drops (more people working), general societal happiness goes down. That seems telling.

The engagement paradox
People want to be “engaged” in their work, but it’s not tracked or recorded in any tangible way, so it becomes another ignored thing.

What the fuck is even going on at most companies? – The Context Of Things:

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TFG/TFM cómo citar (en trabajos final de grado o máster)

Me gustaría añadir información específica sobre como citar a la información disponible en estas otras dos entradas de blog sobre escritura de TFG/TFM:

https://jamg.blogs.upv.es/2021/08/06/3104/

 

http://jpgarcia.webs.upv.es/?page_id=34

El caso es que las personas a las que les dirijo TFG y TFM no saben como resolver las citaciones. Por lo visto durante los 4 años de estudio del grado nunca han tenido que citar o atribuir la originalidad de lo que escribían, o si lo han hecho (y mal), nadie les ha corregido los errores.

Esta es una duda recibida recientemente:

En el caso de que me haya basado en un texto, pero sin copiarlo literalmente (por ejemplo acortando frases y cambiando palabras) ¿debo citarlo en su totalidad? ¿Debería simplemente cortar partes utilizando: (…) y no cambiar las palabras?

Si tengo un capitulo que se basa en los manuales de los productos de mi empresa, sin embargo la redacción la he realizado yo. ¿Cómo debería citarlo en ese caso?

Y esta es mi respuesta

Si usas textual, lo pones entre comillas, si cortas cosas pones […] para indicar que había más texto en el original. Un ligero cambio de palabras no añade nada y parece que estés intentando maquillar para evitar un plagio.

A.- Te pongo un ejemplo de como yo lo citaría:

En tu correo dices “Gracias por el feedback Juan, ya me encuentro en proceso de corregirlo y enviarte más material […] En el caso de que me haya basado en un texto, pero sin copiarlo literalmente (por ejemplo acortando frases y cambiando palabras) ¿debo citarlo en su totalidad? ¿Debería simplemente cortar partes utilizando: (…) y no cambiar las palabras?” (Pérez, 2022)

B.- Y esto no me parecería correcto (porque parece que sea tuyo el texto y no lo es):

Pérez (2022) indica que ya estoy en proceso de corregirlo y enviarte más material me he basado en un texto, pero sin copiarlo literalmente (por ejemplo acortando frases y cambiando palabras) sería conveniente  citarlo en su totalidad? Debería simplemente cortar partes utilizando: (…) y no cambiar las palabras?

C.-Y esto me parecería correcto.

Algunos estudiantes (Pérez, 2022) encuentran dificultades a la hora de identificar qué se considera plagio o no y cómo evitarlo a la hora de reutilizar definiciones o textos donde apenas hacen modificaciones.

Respecto a lo que comentas del capitulo 3, para mi sería como C y, si todo sale de un documento, para no ser muy redundante en la cita lo que te sugiero es algo de este estilo:

A lo largo de este capítulo [apartado, sección, o lo que corresponda] voy a resumir contenidos que provienen de los documentos internos de la empresa (MyEmpresa, 2022a) no voy a citarlos específicamente en cada párrafo sino aquí de manera global.

Repetiría las citas en cualquier tabla o figura basada en los documentos de la empresa Fuente: MyEmpresa (2022a)

Si hay varios informes y documentos (MyEmpresa, 2022a) , entonces los citas cada vez que corresponda (MyEmpresa, 2018) y no pones la introducción al capítulo o partado (MyEmpresa, 2022b) .

PD: los a y b se usan para diferenciar dos ítems que tienen misma autoría y mismo año (es la única forma de identificar cual es cual en la lista de referencias)

 

Referencias

MyEmpresa (2018) Manual de usuario maquina sdrT (DUR89722). Fecha de acceso: 2022/06/06

MyEmpresa (2022a) Manual de gestión de procesos (DCT6722). Fecha de acceso: 2022/06/06

MyEmpresa (2022b) Pagina WEB (www.miempresa.com). Fecha de acceso: 2022/06/04

Perez, Anonimizado (2022) Consulta por correo. Fecha de acceso: 2022/06/06

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Curso MOOC EDX Liderazgo y Comunicación en Equipos híbridos y remotos

#MOOC #remotework #liderazgo #teamwork #remoto #trabajoenequipo

En este programa de capacitación profesional incorporamos los siguientes cursos:

1) Trabajando en equipo en entornos presenciales, remotos e híbridos: Enlace a inscripción (disponible desde diciembre 2022-)
2) Liderazgo de equipos remotos: Enlace a inscripción (disponible desde noviembre 2022 -inicio curso marzo 2023-)
3) Habilidades de Comunicación interpersonal adaptada a equipos remotos: Enlace a inscripción (disponible desde noviembre 2022 -inicio curso mayo 2023-)

(versiones en inglés a partir de noviembre 2023)

Las competencias transversales (soft skills) son esenciales en prácticamente todos los puestos de trabajo actuales y complementan a las competencias técnicas (hard skills) para construir un perfil exitoso de las personas que abanderan/representan el talento de una organización.
Para este programa hemos seleccionado un conjunto de tres competencias transversales cruciales (Trabajar en equipo, Influir positivamente en el comportamiento de las personas del equipo y comunicarse de manera efectiva con ellas).
Este programa proporciona habilidades para trabajar en equipo en un entorno remoto, algo que ya es habitual en todas las instituciones y empresas y que cada vez lo será más.

Se sabe mucho sobre cómo usar estas competencias en entornos presenciales (y edX tiene ya moocs de esto). Sin embargo , existe un hueco en formación sobre cómo adaptar los comportamientos esenciales en cada competencia cuando el equipo trabaja remotamente.

Videos de presentación del programa: https://www.youtube.com/playlist?list=PL6kQim6ljTJvBTOz50HAlhxYRELxuK6L0

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