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.
Las ambulancias de hoy están dejando de ser solo medios de transporte hacia los centros de atención sanitaria, en cuyo desplazamiento una vida puede estar en juego, para redefinir el concepto de asistencia urgente y convertirse en unidades móviles de atención in situ, capaces de adelantar parte de la asistencia durante el traslado gracias a la tecnología. Con la conectividad 5G, el Internet de las Cosas (IoT) y la telemedicina, las ambulancias han evolucionado hasta convertirse en auténticos quirófanos móviles, entendidos como unidades asistenciales avanzadas y conectadas, capaces de compartir información clínica en tiempo real con los hospitales y adelantar decisiones críticas antes incluso de la llegada del paciente.
Esta transformación, que es posible gracias a la digitalización, resulta de especial importancia durante el verano, en un contexto de creciente presión asistencial. Conectar y equipar con dispositivos IoT las flotas de emergencia se perfila como un elemento estratégico para mejorar la capacidad de respuesta, optimizar los recursos disponibles y, en última instancia, contribuir a salvar vidas.
Un agente de inteligencia artificial supone un nuevo salto en la forma en que las empresas aplican la IA a su operativa diaria. Ya no hablamos solo de herramientas de apoyo capaces de generar textos, responder a preguntas o asistir a los equipos en tareas concretas, sino de sistemas preparados para comprender una solicitud, interpretar el contexto, conectarse con distintas aplicaciones empresariales y ejecutar acciones de forma autónoma o supervisada. problemas reales con una autonomía cada vez mayor.
Este cambio es especialmente relevante para las organizaciones que gestionan grandes volúmenes de consultas, procesos repetitivos o interacciones distribuidas entre diferentes canales. En estos entornos, la IA agéntica permite reducir la saturación operativa, agilizar la atención al cliente y liberar tiempo de los equipos para dedicarlo a tareas más importantes.
Por tanto, la cuestión ya no es si esta tecnología tendrá impacto en las empresas, sino qué impacto tendrá no incorporarla a tiempo. En un mercado donde la rapidez de respuesta, la eficiencia y la experiencia del cliente son factores cada vez más decisivos, contar con agentes de inteligencia artificial puede marcar la diferencia entre escalar operaciones de forma sostenible o seguir creciendo a costa de más recursos, presión interna y costes.
La ciberseguridad ya no es una preocupación exclusiva de las grandes compañías. En la actualidad, las pymes dependen de los sistemas digitales para trabajar, atender a sus clientes, gestionar información confidencial y mantener la continuidad de su actividad. Una vulnerabilidad puede traducirse en pérdidas económicas, interrupciones en la actividad empresarial o daños en la reputación difíciles de revertir.
Por ese motivo, saber cuándo es imprescindible realizar una auditoría de ciberseguridad para las pymes puede marcar la diferencia entre anticiparse a un incidente o tener que afrontar sus consecuencias cuando ya es demasiado tarde.
La Directiva Europea de Transparencia Salarial obligará a las organizaciones a revisar sus políticas de compensación, reforzar sus mecanismos de control y dotar de mayor objetividad a sus procesos de selección y gestión del talento. Su incorporación al marco normativo español ampliará las obligaciones ya existentes en materia de igualdad retributiva y exigirá una mayor transparencia en la definición y comunicación de los salarios. Pero, más allá del cumplimiento legal, este nuevo escenario representa una oportunidad para fortalecer la confianza de los empleados, mejorar el clima laboral y reforzar la reputación corporativa.
La gestión de cobros sigue siendo uno de los grandes desafíos para las pymes españolas. Los retrasos en los pagos tensionan la liquidez, dificultan la planificación financiera y pueden convertir una empresa viable en un negocio con problemas de tesorería. Para afrontar esta situación, contar con un programa de facturación online permite automatizar procesos, reducir errores y tener mayor control sobre el ciclo de cobro.
La próxima gran revolución tecnológica ya está llamando a la puerta y ha dejado de ser una promesa de laboratorio para convertirse en uno de los principales vectores de competencia tecnológica, económica y geopolítica. En 2026, gobiernos y grandes corporaciones están acelerando sus inversiones en computación cuántica con el objetivo de liderar una tecnología que transformará sectores estratégicos durante las próximas décadas. España dispone de una oportunidad real para consolidarse como un referente europeo si logra convertir su capacidad científica en innovación empresarial y desarrollo industrial.
