Recientemente, el equipo de investigación de Microsoft, en colaboración con investigadores de varias universidades, ha presentado un modelo de IA multimodal llamado "Magma". Este modelo está diseñado para procesar e integrar varios tipos de datos, como imágenes, texto y vídeo, para realizar tareas complejas en entornos digitales y físicos. Con los avances tecnológicos, los agentes de IA multimodales se están utilizando ampliamente en robótica, asistentes virtuales y automatización de interfaces de usuario. Los sistemas de IA anteriores se centraban a menudo en la comprensión de la visión-lenguaje o en la manipulación robótica, lo que dificultaba la combinación de ambos.

Recientemente, el gobierno británico ha introducido una herramienta de inteligencia artificial llamada "Identificación y Priorización de Casos de Inmigración" (IPIC) en la gestión de la inmigración. El objetivo de esta herramienta es mejorar la eficiencia de la aplicación de las leyes de inmigración, pudiendo recomendar la deportación forzosa de inmigrantes, incluyendo adultos y niños. Sin embargo, los grupos de derechos humanos se oponen firmemente, argumentando que esta práctica podría intensificar la opresión de los inmigrantes y hacer que el proceso de toma de decisiones dependa excesivamente de algoritmos. Nota sobre la imagen: Imagen generada por IA, servicio de licencia de imágenes Midjourney después de un año.

Investigadores del Instituto Tecnológico de Georgia han desarrollado la primera red neuronal, llamada RTNet, capaz de simular la percepción y el proceso de toma de decisiones humanas. Esto representa un avance significativo en la comprensión del funcionamiento del cerebro humano por parte de la inteligencia artificial. RTNet puede generar decisiones aleatorias, simulando la distribución del tiempo de respuesta humano, y ajusta su tiempo de pensamiento según la dificultad de la tarea, de forma similar a como los humanos procesan los problemas. Su mecanismo interno incluye una arquitectura Alexnet combinada con una red neuronal bayesiana, utilizando un proceso de acumulación y un umbral para la inferencia. RTNet se destaca por su precisión en la simulación de la toma de decisiones humanas.

Walmart mostró en el evento VB Transform2024 sus últimos avances en IA generativa, centrándose en el uso de la IA para mejorar la experiencia del cliente y la eficiencia operativa. La empresa enfatizó el valor de la supervisión humana en los procesos de toma de decisiones automatizadas para garantizar la precisión de la información y la reputación de la marca, implementando al mismo tiempo mecanismos de monitoreo estratégico y corrección de errores para minimizar riesgos. Su estrategia de IA apunta a construir una base tecnológica flexible que permita la iteración rápida y la experimentación basada en evidencia. La aplicación práctica de la IA por parte de Walmart muestra cómo combinar la innovación tecnológica con la automatización.

ChatGPT logra una precisión del 71,7% en la toma de decisiones médicas clínicas. ChatGPT muestra un rendimiento excepcional en entornos de atención primaria y urgencias. ChatGPT sobresale en tareas de diagnóstico diferencial, pruebas de diagnóstico y gestión clínica.

Investigadores evaluaron el sesgo racial y de género de GPT-4 en la toma de decisiones clínicas. El estudio encontró un sesgo notable en GPT-4. La investigación insta a la evaluación del sesgo en los modelos de lenguaje grandes. Los resultados del estudio se publicaron en la revista The Lancet Digital Health.