Teachable Machine 2.0 hace que la AI sea más fácil para todos
Por Editorial Vodafone Business
Las personas están usando AI para explorar todo tipo de ideas: identificar las causas del mal tráfico en Los Ángeles, mejorar las tasas de reciclaje en Singapur e incluso experimentar con el baile. Comenzar con tus propios proyectos de aprendizaje automático puede parecer intimidante, pero Teachable Machine es una herramienta basada en la web que lo hace rápido, fácil y accesible para todos.
La primera versión de Teachable Machine permitía que cualquiera enseñase a su ordenador a reconocer imágenes usando una cámara web. Para muchas personas, era la primera vez que experimentaban lo que supone programar un modelo propio de aprendizaje automático: enseñar a la computadora cómo reconocer patrones en los datos (imágenes, en este caso) y asignar nuevos datos a las categorías.
Desde entonces, hemos escuchado de muchas personas que quieren llevar sus modelos de Teachable Machine un paso más allá y usarlos en sus propios proyectos. Teachable Machine 2.0 permite programar un modelo propio de aprendizaje automático con solo hacer clic en un botón, no requiere codificación, y se puede exportar a sitios web, aplicaciones, máquinas físicas y otras plataformas. Teachable Machine 2.0 también puede reconocer sonidos y posturas, como si estás de pie o sentado.
Colaboramos con educadores, artistas, estudiantes y creadores de todo tipo para descubrir cómo hacer que la herramienta sea útil para todos ellos. Por ejemplo, el investigador de educación Blakeley H. Payne y sus compañeros de equipo han estado utilizando Teachable Machine como parte del plan de estudios de código abierto que enseña a los estudiantes de secundaria sobre IA a través de una experiencia práctica de aprendizaje.
«Los padres, especialmente de las niñas, a menudo me dicen que sus hijos están nerviosos por aprender sobre la IA porque nunca han codificado antes«, dijo Blakeley. «Me encanta usar Teachable Machine en el aula porque permite a estos estudiantes ser diseñadores de tecnología sin temor a que “nunca había hecho esto«».
Pero no es solo para enseñar. Steve Saling es un experto en tecnología de accesibilidad que lo utilizó para explorar la mejora de la comunicación para las personas con problemas del habla. Yining Shi ha estado utilizando Teachable Machine con sus estudiantes en el Programa de Telecomunicaciones Interactivas en NYU para explorar su potencial para el diseño de juegos. Y en Google, lo hemos estado utilizando para que las máquinas de clasificación física sean más fáciles de construir para cualquiera. Así es como funciona todo:
Teachable Machine: Recopilar ejemplos
Puede usar Teachable Machine para reconocer imágenes, sonidos o posturas. Sube tus propios archivos de imagen o captúralos en vivo con un micrófono o una cámara web. Estos ejemplos permanecen en el dispositivo y nunca abandonan tuordenador a menos que elijas guardar el proyecto en Google Drive.
Programa tu modelo
Con un clic, Teachable Machine programará un modelo basado en los ejemplos que hayas proporcionado. Toda la programación se desarrolla en el navegador, por lo que quedará en el ordenador.
Probar y ajustar
Juega con tu modelo online para ver cómo funciona. ¿No es de tu agrado? Entonces, ajusta los ejemplos y comprueba cómo funciona.
Usa tu modelo
El modelo que has creado funciona con Tensorflow.js, una biblioteca de código abierto para el aprendizaje automático de Google. Puedes exportarlo para usarlo en sitios web, aplicaciones y otras plataformas. También puedes guardar tu proyecto en Google Drive para que puedas continuar donde lo dejaste.
Nuestro objetivo es construir una sociedad centrada en el progreso socioeconómico. Creemos que la tecnología y la conectividad pueden ayudar a mejorar la vida de millones de personas y empresas. Tenemos el compromiso de hacerlo reduciendo nuestro impacto ambiental y construyendo una sociedad digital inclusiva que respeta nuestro planeta.
El Punto de Información Único (PIU) está llamado a convertirse en una de las principales herramientas para conectar mejor las infraestructuras, acelerar los proyectos y facilitar el despliegue de redes de alta capacidad que serán clave para la economía digital de los próximos años. La iniciativa responde a un nuevo marco regulatorio europeo que busca facilitar y hacer más eficiente el despliegue de estas redes.
Nuestro país ha desplegado una de las infraestructuras de conectividad más avanzadas de Europa. La extensión de la fibra óptica y el rápido crecimiento de las redes 5G han situado a España en una posición privilegiada. Ahora, el reto de la conectividad ya no consiste únicamente en construir más redes, sino en desplegarlas de forma más rápida, eficiente y sostenible. Para lograrlo será esencial el Punto de Información Único PIU, una plataforma digital destinada a centralizar información sobre infraestructuras físicas, obras civiles, permisos y procedimientos administrativos relacionados con el despliegue de redes de comunicaciones electrónicas.
Su objetivo es sencillo, aunque su impacto puede ser complejo: que antes de abrir una zanja para desplegar una nueva red, sea posible saber qué infraestructuras ya existen y si pueden utilizarse. Vamos a profundizar un poco en cómo puede condicionar el desarrollo de las infraestructuras críticas en los próximos años.
El Black Friday 2026 volverá a poner a prueba la capacidad logística de muchas pymes españolas. El fuerte incremento de pedidos en un corto periodo de tiempo puede saturar las rutas de reparto, aumentar los costes operativos y convertir cualquier incidencia en un problema para cumplir los plazos de entrega.
Prepararse con antelación permite dimensionar mejor los recursos, anticipar posibles cuellos de botella y escalar la gestión de flotas durante el Black Friday sin aumentar innecesariamente la estructura fija de costes. La tecnología y la conectividad IoT pueden desempeñar un papel importante para ganar visibilidad y capacidad de reacción durante los momentos de mayor demanda.
En 2027, la digitalización de los negocios será un factor clave para mantener la competitividad de las pequeñas y medianas empresas. La evolución de la inteligencia artificial, la automatización y las nuevas exigencias en materia de datos están acelerando un cambio que obliga a revisar procesos, herramientas y modelos de trabajo.
Pero avanzar no consiste únicamente en incorporar nuevas tecnologías. También implica saber identificar qué soluciones responden realmente a las necesidades de cada negocio y encontrar referencias, conocimiento y acompañamiento que ayuden a convertir la innovación en mejoras concretas.
Este verano he vivido dos experiencias en Estados Unidos que me han hecho reflexionar sobre algo mucho más profundo que la tecnología. Me han hecho pensar sobre cómo las decisiones regulatorias y los modelos de inversión acaban determinando el progreso de los países.
Ambas ocurrieron en dos eventos multitudinarios: la final de la Copa del Mundo de fútbol en Nueva Jersey y un concierto de Karol G en Las Vegas.
Cualquiera que haya asistido a un gran evento en España conoce la situación. Decenas de miles de personas intentando utilizar el móvil al mismo tiempo: los mensajes tardan en salir, las aplicaciones dejan de responder. A veces incluso realizar una simple llamada de voz se convierte en una misión imposible.
Sin embargo, en Estados Unidos la experiencia fue radicalmente distinta.
Pude navegar con normalidad, realizar videollamadas con España, compartir vídeos en tiempo real y hacer streaming en directo desde mi asiento. Todo ello rodeado por decenas de miles de personas haciendo exactamente lo mismo.
La diferencia no era el terminal. Tampoco las aplicaciones. La diferencia estaba en la red.
Durante años, Europa lideró el desarrollo de las telecomunicaciones. Fuimos referencia mundial en despliegues móviles y en innovación regulatoria. En la era del 2G, el 3G e incluso gran parte del ciclo del 4G, nuestras redes eran admiradas en todo el mundo. Pero algo cambió… Mientras Estados Unidos consolidaba un modelo basado en pocos operadores con gran capacidad inversora, Europa avanzó hacia una fragmentación creciente. Más operadores, más competencia y una presión constante sobre los precios que tiene en España a su ejemplo más evidente.
El resultado es que los consumidores europeos disfrutamos de algunas de las tarifas más económicas del mundo. Pero esa ventaja tiene un coste que rara vez aparece en el debate público: menores márgenes, menor rentabilidad y, en consecuencia, menor capacidad de inversión. Y en telecomunicaciones, cuando se deja de invertir, se deja de avanzar.
La pregunta es tan sencilla cómo incómoda:
¿Estamos sacrificando el futuro por pagar unos euros menos al mes?
Porque las redes de nueva generación no son un fin en sí mismas. Son la infraestructura sobre la que se construye la siguiente ola de innovación.
Y aquí aparece mi segunda experiencia.
Durante una estancia en San Francisco utilicé varias veces los taxis autónomos de Waymo. No hablo de una demostración tecnológica ni de un piloto experimental, hablo de casi mil vehículos sin conductor circulando por la ciudad, recogiendo pasajeros y operando con absoluta naturalidad como parte del día a día de miles de personas.
Lo sorprendente no fue que funcionaran. Lo sorprendente fue darme cuenta de que el futuro ya había llegado y en mi país estábamos muy lejos de él.
Mientras en muchos lugares de Europa seguimos debatiendo cuándo será posible el coche autónomo, en algunas ciudades estadounidenses ya es una realidad cotidiana.
Por supuesto, detrás de este avance hay inteligencia artificial, capacidades de computación y enormes volúmenes de datos pero también hay algo mucho menos visible: infraestructuras digitales de primer nivel.
La movilidad autónoma, las ciudades inteligentes, la industria conectada, la telemedicina avanzada o la automatización masiva requieren de redes ultrarrápidas con baja latencia y una cobertura prácticamente perfecta.
Y eso sólo es posible en un entorno de inversión constante por parte de los operadores y esa inversión sólo puede producirse de forma sostenida cuando existen modelos económicos que la permitan.
El entorno actual convierte esas inversiones simplemente en gastos.
Europa ha optado históricamente por un enfoque regulatorio basado en el garantismo, la protección del consumidor y el fomento de la competencia. Son objetivos legítimos y han generado enormes beneficios para los ciudadanos.
Sin embargo, también debemos preguntarnos si el equilibrio actual sigue siendo el adecuado para competir en un mundo donde Estados Unidos acelera y China invierte a una velocidad difícil de igualar.
Porque el verdadero debate ya no es únicamente quién ofrece la tarifa más barata. El verdadero debate es si tenemos el entorno para facilitar la construcción de las infraestructuras que permitirán desarrollar las empresas, los empleos y los servicios de la próxima década.
Las redes de telecomunicaciones ya no son sólo una herramienta de comunicación. Son la carretera por la que circula la economía digital.
Y cuando una región deja de liderar la construcción de carreteras, tarde o temprano también deja de liderar el tráfico.
Europa fue pionera y marcó el camino pero hoy corre el riesgo de conformarse con gestionar el presente mientras otros están construyendo el futuro.
Y la pregunta que debemos hacernos es tan simple como trascendental:
¿Queremos seguir siendo consumidores de la innovación o volver a ser quienes la hacen posible?
Otro día hablaremos de China y Japón. Porque, si la comparación con Estados Unidos ya resulta incómoda, la fotografía global puede ser todavía más preocupante para la vieja Europa. Sirva de adelanto de mi opinión este artículo de mi compañero Jesús Suso cuyas palabras hago mías:
En Internet no solo interactúan personas. De hecho, gran parte del tráfico lo generan bots automatizados, cuya presencia ya supera a la de los usuarios humanos. Con la irrupción de la Inteligencia Artificial, esta tendencia se está acelerando, lo que supone también un incremento de los ataques de bots impulsados por IA.
Más de cinco años después de que la pandemia impulsara el teletrabajo, el debate sobre la vuelta a la oficina sigue abierto. Sin embargo, el trabajo híbrido ha dejado de ser una solución provisional para convertirse en un modelo estable en muchas grandes empresas españolas. Mientras algunas organizaciones aumentan la presencialidad, otras mantienen fórmulas que combinan oficina y trabajo a distancia como parte de su estrategia para atraer y retener talento.
Pero esta evolución también plantea un importante desafío tecnológico. Cuando empleados, aplicaciones y datos se distribuyen entre sedes corporativas, hogares y entornos en la nube, las redes empresariales deben ser capaces de mantener el rendimiento, la seguridad y la visibilidad, independientemente del lugar desde el que se conecte cada usuario. Preparar la infraestructura para esta nueva realidad se convierte así en una prioridad para los equipos de IT.
