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Escuela en la era de la IA: hay que enseñar criterio práctico, no solo conocimiento
La IA ya explica conocimiento muy bien. La escuela debe enseñar a aplicar conceptos prácticos.
Columna
Escribo sobre IA, trabajo y aprendizaje a partir de lo que he vivido como ingeniero e investigador.
No hay resultados coincidentes.
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¿Qué habría que comprobar para reducir el riesgo de AMOC? Un experimento mental sobre IA e infraestructura espacial
La hipótesis de que una sombrilla espacial reduciría el riesgo de AMOC no está demostrada. Este ensayo pregunta qué habría que observar y probar primero.
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Cómo puede ayudar la IA a los estudiantes que hacen muchas preguntas
Para quien necesita ver la estructura completa antes de avanzar, la IA puede conectar las preguntas con una comprensión que también sirva para resolver problemas.
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¿Ninguna empresa ha ganado dinero con IA? La pregunta llega demasiado pronto
La IA todavía no ha entrado a fondo en el trabajo de campo.
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Siete artículos para una Constitución de la IA, reconstruidos a partir de comentarios del profesor Joungho Kim
Electricidad, memoria, vida útil, impuestos y copias. Si la IA va a competir con los humanos, ¿qué habría que limitar?
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Repasar la burbuja puntocom y compararla con la burbuja de la IA
La tecnología puede acertar y las empresas pueden equivocarse. Esa fue la lección cara de la burbuja puntocom.
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7 capacidades laborales para la era de la IA: EQ, confianza y reputación marcan la diferencia final
Cuanto más externaliza la IA la inteligencia, más valen las personas que se hacen cargo hasta el final y con las que otros quieren trabajar.
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El avance de la IA no es demasiado rápido: aún no resolvimos el calentamiento global, la calvicie, el envejecimiento ni las bases lunares
Antes de decir que la IA va demasiado rápido, conviene preguntar qué problemas la humanidad todavía no ha resuelto de verdad. Si aún no podemos construir una base lunar, no necesitamos herramientas más lentas, sino la capacidad de instalar, operar y corregir respuestas en el mundo real.