“La inteligencia artificial: más cerca de lo que crees”
En un mundo cada vez más tecnológico, la inteligencia artificial ha dejado de ser una fantasía de la ciencia ficción para convertirse en una realidad cotidiana. Aunque la imagen que suele venir a la mente al pensar en IA es la de un robot humanoide y superpoderoso, la verdad es que las aplicaciones de IA con las que convivimos a diario son muy diferentes. Desde el traductor de Google hasta los correos que llegan al buzón de “no deseados”, pasando por la publicidad personalizada en Facebook o las recomendaciones de Netflix, todas estas herramientas utilizan algún tipo de IA. Estas aplicaciones se basan en un conjunto gigantesco de datos, con el que las IA aprenden a hacer predicciones precisas. Sin embargo, aún queda mucho camino por recorrer en el mundo de la IA. Aunque ya se notan avances significativos, estamos apenas dando los primeros pasos en esta revolución, y las grandes empresas tecnológicas están trabajando en cómo almacenar más datos en menos espacio. En el 2022, dos aplicaciones en particular generaron gran revuelo en el mundo de la IA: DALL-E y ChatGPT, ambas desarrolladas por OpenAI. DALL-E es un programa que crea imágenes a partir de descripciones textuales, mientras que ChatGPT es un modelo de lenguaje avanzado. Ambos son ejemplos de lo avanzado que se ha vuelto el campo de la IA y lo cerca que estamos de ver sus aplicaciones en nuestra vida cotidiana. También es importante mencionar los desafíos éticos y legales que plantea la IA. A medida que esta tecnología se vuelve más avanzada, se plantean preguntas sobre su impacto en la privacidad, la seguridad y el empleo. También hay preocupaciones sobre cómo se está utilizando la IA, especialmente en el ámbito militar y de vigilancia. Es importante que se tomen medidas para asegurar que la IA se desarrolla y se utiliza de manera responsable. Esto incluye la regulación adecuada, la transparencia en el uso de datos y la creación de un marco ético para el desarrollo y uso de la IA. En resumen, la inteligencia artificial es una tecnología cada vez más presente en nuestra vida cotidiana y promete cambiar significativamente la manera en que vivimos y trabajamos. Sin embargo, también es importante abordar los desafíos éticos y legales que plantea la IA y asegurar que se desarrolla y utiliza de manera responsable. ¡No pierdas la oportunidad de estar a la vanguardia en el campo de la inteligencia artificial! Visita freelance69.com.co para obtener las últimas noticias, consejos y herramientas para emprendedores en tecnología e IA. Descubre cómo puedes aprovechar al máximo las oportunidades que ofrece la IA en tu negocio y emprendimiento. ¡No te quedes atrás en esta revolución tecnológica y visita freelance69.com.co hoy mismo! Aquí te dejamos el link de ChatGPT https://chat.openai.com/chat @diegorojax Founder / Full stack Marketer Diseñador , especialista en tecnología, desarrollador y Marketer de pila completa, apasionado en crear marcas, construir equipos, y buscar proyectos de valor. Fundador de Freelance 69 About Me
Entra al juego con las pruebas A y B
¿Qué son las pruebas A/B? La prueba A/B (también conocida como prueba dividida o prueba de cubo ) es un método para comparar dos versiones de una página web o aplicación entre sí para determinar cuál funciona mejor. Las pruebas A/B son esencialmente un experimento en el que se muestran aleatoriamente a los usuarios dos o más variantes de una página, y se utiliza un análisis estadístico para determinar qué variación funciona mejor para un objetivo de conversión determinado. Ejecutar una prueba A/B que compara directamente una variación con una experiencia actual le permite hacer preguntas enfocadas sobre los cambios en su sitio web o aplicación y luego recopilar datos sobre el impacto de ese cambio. Las pruebas eliminan las conjeturas de la optimización del sitio web y permiten tomar decisiones basadas en datos que cambian las conversaciones comerciales de “pensamos” a “sabemos”. Al medir el impacto que tienen los cambios en sus métricas, puede asegurarse de que cada cambio produzca resultados positivos. Cómo funcionan las pruebas A/B En una prueba A/B, toma una página web o una pantalla de aplicación y la modifica para crear una segunda versión de la misma página. Este cambio puede ser tan simple como un solo título, botón o ser un rediseño completo de la página. Luego, a la mitad de su tráfico se le muestra la versión original de la página (conocida como el control) ya la otra mitad se le muestra la versión modificada de la página (la variación). A medida que los visitantes reciben el control o la variación, su compromiso con cada experiencia se mide y recopila en un tablero y se analiza a través de un motor estadístico. Luego puede determinar si cambiar la experiencia tuvo un efecto positivo, negativo o neutral en el comportamiento del visitante. Por qué deberías hacer una prueba A/B Las pruebas A/B permiten a las personas, los equipos y las empresas realizar cambios cuidadosos en sus experiencias de usuario mientras recopilan datos sobre los resultados. Esto les permite construir hipótesis y aprender por qué ciertos elementos de sus experiencias afectan el comportamiento del usuario. De otra manera, se puede demostrar que están equivocados: su opinión sobre la mejor experiencia para un objetivo determinado puede demostrarse incorrecta a través de una prueba A/B. Más que simplemente responder una pregunta única o resolver un desacuerdo, las pruebas A/B se pueden usar para mejorar continuamente una experiencia determinada o mejorar un solo objetivo como la tasa de conversión a lo largo del tiempo. Una empresa de tecnología B2B puede querer mejorar la calidad y el volumen de sus oportunidades de venta desde las páginas de destino de la campaña. Para lograr ese objetivo, el equipo probaría los cambios de prueba A/B en el título, las imágenes visuales, los campos de formulario, la llamada a la acción y el diseño general de la página. Probar un cambio a la vez les ayuda a identificar qué cambios tuvieron un efecto en el comportamiento de los visitantes y cuáles no. Con el tiempo, pueden combinar el efecto de múltiples cambios ganadores de los experimentos para demostrar la mejora medible de una nueva experiencia sobre la anterior. Este método de introducir cambios en la experiencia de un usuario también permite optimizar la experiencia para obtener un resultado deseado y puede hacer que los pasos cruciales en una campaña de marketing sean más efectivos. Al probar el texto del anuncio, los especialistas en marketing pueden saber qué versiones atraen más clics. Al probar la siguiente página de destino, pueden saber qué diseño convierte mejor a los visitantes en clientes. El gasto total en una campaña de marketing en realidad puede reducirse si los elementos de cada paso funcionan de la manera más eficiente posible para adquirir nuevos clientes. Los desarrolladores y diseñadores de productos también pueden utilizar las pruebas A/B para demostrar el impacto de las nuevas características o los cambios en la experiencia de un usuario. La incorporación del producto, la participación del usuario, los modales y las experiencias en el producto se pueden optimizar con las pruebas A/B, siempre que los objetivos estén claramente definidos y tenga una hipótesis clara. Proceso de prueba A/B El siguiente es un marco de prueba A/B que puede usar para comenzar a ejecutar pruebas: Si tu variación es ganadora, ¡felicidades! Vea si puede aplicar los aprendizajes del experimento en otras páginas de su sitio y continúe iterando en el experimento para mejorar sus resultados. Si su experimento genera un resultado negativo o ningún resultado, no se preocupe. Utilice el experimento como una experiencia de aprendizaje y genere nuevas hipótesis que pueda probar. Cualquiera que sea el resultado de su experimento, use su experiencia para informar pruebas futuras e itere continuamente para optimizar la experiencia de su aplicación o sitio. Pruebas A/B y SEO Google permite y fomenta las pruebas A/B y ha declarado que realizar una prueba A/B o multivariante no representa un riesgo inherente para el rango de búsqueda de su sitio web. Sin embargo, es posible poner en peligro su rango de búsqueda al abusar de una herramienta de prueba A/B con fines como el encubrimiento. Google ha articulado algunas prácticas recomendadas para garantizar que esto no suceda: Una empresa de medios podría querer aumentar el número de lectores, aumentar la cantidad de tiempo que los lectores pasan en su sitio y amplificar sus artículos con el intercambio social. Para lograr estos objetivos, podrían probar variaciones en: Una empresa de viajes puede querer aumentar la cantidad de reservas exitosas que se completan en su sitio web o aplicación móvil, o puede querer aumentar los ingresos de las compras complementarias. Para mejorar estas métricas, pueden probar variaciones de: Una empresa de comercio electrónico podría querer aumentar la cantidad de pagos completados, el valor promedio de los pedidos o aumentar las ventas navideñas. Para lograr esto, pueden realizar pruebas A/B: Una empresa de tecnología podría querer aumentar la cantidad de clientes potenciales de alta calidad para su equipo de ventas, aumentar la cantidad de usuarios de prueba gratuitos o atraer a un tipo específico de comprador. Podrían probar: freelance 69 Design Marketing Branding SEO Code Crypto Motivación Startups Negocios Tu sitio web debe ser una herramienta