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ChatGPT Pulse: el nuevo asistente de inteligencia artificial que se adelanta a la rutina

Mientras los usuarios descansan, el modelo generativo de IA se adelanta a los preparativos y desarrolla tarjetas personalizadas con recomendaciones y resúmenes diarios. 

OpenAI lanzó una nueva modalidad de su reconocido modelo generativo de inteligencia artificial (IA), ChatGPT. En su nueva versión, Pulse, mientras el usuario descansa, el sistema trabaja estudiando los comportamientos, las consultas y los últimos movimientos del chat para poder entregar tarjetas personalizadas que contienen sugerencias y sumarios de información. Sería una suerte de “asistente virtual”. 

Inteligencia artificial: cómo funciona ChatGPT Pulse

La empresa de Sam Altman está probando transformar la manera en que los usuarios reciben información personalizada. En lugar de preguntar y reaccionar, Pulse busca anticipar y entregar cada mañana una serie de tarjetas visuales con actualizaciones relevantes, basadas en los intereses y necesidades del usuario.

Esta nueva modalidad se alimenta de una investigación que el sistema realiza de manera asincrónica, utilizando conversaciones previas del chat, la memoria activa de ChatGPT y, si el usuario lo permite, también puede conectarse a aplicaciones como Gmail o Google Calendar.

La empresa de Sam Altman está probando transformar la manera en que los usuarios reciben información personalizada.

De momento, Pulse está en su fase de prueba y se está ofreciendo únicamente a usuarios Pro de ChatGPT en dispositivos móviles, tanto en iOS como Android, como suelen hacer con sus nuevos lanzamientos. No está disponible en la versión web ni para planes gratuitos, aunque OpenAI ya adelantó que su idea es expandir el acceso una vez que el producto se estabilice. 

El requisito fundamental para que Pulse funcione es tener la memoria activa, ya que el modelo necesita recordar conversaciones y preferencias pasadas para poder anticiparse con cierta relevancia. La combinación de estos chats previos, junto con el feedback directo del usuario y la información opcional proveniente de las aplicaciones conectadas, resulta en un reporte personalizado.

Las inquietudes y polémicas detrás de esta nueva función

Este proceso pasa por filtros de seguridad de contenido, diseñados para evitar que se muestren materiales que violen las políticas de uso. Pulse está pensado como un consumo acotado y puntual, en donde el usuario recibe propuestas esenciales y específicas, sin  convertirse en una dinámica interminable de preguntas.

Sin embargo, la llegada de esta herramienta también abre interrogantes y riesgos importantes. Uno de los principales tiene que ver con la privacidad, ya que Pulse demanda más acceso a datos personales para funcionar con precisión. Aunque la empresa asegura que la información no se usa para entrenar el modelo de otros usuarios, sigue existiendo una preocupación legítima sobre el manejo y la protección de esos datos. 

El requisito fundamental para que Pulse funcione es tener la memoria activa, ya que el modelo necesita recordar conversaciones y preferencias pasadas para poder anticiparse con cierta relevancia.

También está el riesgo de caer en una burbuja informativa: al priorizar lo que el sistema considera relevante, puede terminar reforzando intereses ya existentes y limitar la exposición a perspectivas distintas.

Además, al tratarse de un modelo generativo, Pulse no está exento de errores, sesgos o incluso de inventar información, lo que puede convertirse en un problema si el usuario lo toma como fuente confiable sin contrastar. A esto se suma el riesgo de dependencia: si la inteligencia artificial se encarga de seleccionar y filtrar la información cada día, la persona puede perder parte de su iniciativa para investigar, cuestionar o contrastar por sí misma. 

También hay escenarios de riesgo vinculados al uso indebido: un ataque que logre manipular la información entregada por Pulse podría convertirla en una herramienta de propaganda o desinformación muy efectiva. Finalmente, están los retos técnicos y de escalabilidad, ya que personalizar la investigación para millones de usuarios implica un costo computacional enorme y plantea el desafío de mantener tiempos de respuesta razonables y una protección estricta de los datos de cada perfil.

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