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cómo Luzia se ha convertido en el mayor éxito IA producido por España

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La aparición de ChatGPT en noviembre de 2022 desató toda una revolución y entre quienes lograron aprovechar la oportunidad estuvieron los responsables de Luzia. Este chatbot, creado en España, se convirtió muy pronto en un fenómeno viral.

Lo logró gracias a su capacidad para transcribir audios de voz de WhatsApp. De repente podíamos “reenviarle” a nuestro contacto de Luzia en WhatsApp cualquier mensaje de voz, lo que llevaba a que el chatbot convirtiera ese mensaje de audio en uno de texto.

La función logró hacer que Luzia se convirtiera en un servicio realmente notable muy rápido. De hecho, fue la startup de IA de más rápido crecimiento en Europa, al alcanzar un millón de usuarios de forma más rápida de lo que lo hicieron Instagram, Spotify y Dropbox. Hoy en día Luzia cuenta con 60 millones de usuarios en todo el mundo, y está presente en 60 países.

El proyecto ha logrado captar más de 30 millones de euros de financiación, y aunque la función de transcripción sigue siendo parte importante de sus opciones, Luzia —que sigue siendo gratuita— compite con otros chatbots multimodales: permite entre otras cosas traducir y resumir textos, resolver cálculos complejos, generar imágenes o conversar sobre cuestiones de todo tipo —incluidas las personales— de forma empática.

Captura De Pantalla 2025 01 15 A Las 16 09 01
Captura De Pantalla 2025 01 15 A Las 16 09 01

Luzia está disponible como app gratuita para móviles iOS y Android, pero también está disponible en WhatsApp con funciones más limitadas. Por ejemplo, en la versión para WhatsApp no es posible generar imágenes y el número de avatares o “Luzias” es limitado.

La transcripción de voz en WhatsApp de Luzia trajo una cosa: viralidad

Lo cierto es que desde su lanzamiento han pasado muchas cosas en el ámbito de la IA y de las propuestas que los fabricantes nos están haciendo llegar, y era un buen momento para saber cuál es el estado actual y el futuro de Luzia. Para ello hemos podido hablar con Álvaro Higes, CEO de Luzia.

Higes
Higes

La función más conocida y viral de Luzia fue sin duda la transcripción de audios en WhatsApp, pero ahora esta aplicación de mensajería de Meta ofrece precisamente esa opción de forma nativa, pudiendo activarse fácilmente desde los ajustes de WhatsApp.

Eso, nos comentaba Higes, no supone un problema para Luzia. En su opinión la función de transcripción les permitió ganar notoriedad y viralidad, y en cualquier caso seguirán ofreciéndola porque según él “la de WhatsApp estará mejor integrada, pero Luzia es mejor, sobre todo en multiidioma”.

En sus inicios este chatbot se basaba en las APIs de OpenAI para conversar y contestar preguntas, y en la de Whisper para la transcripción de audio. Las cosas han cambiado, y ahora el panorama es mucho más diverso para Luzia.

Para Higes “los modelos son commodities para los usuarios, son casi indistinguibles, así que lo que hemos hecho mucho es mejorar eficiencia pero también mejorar producto”. Lo que hacen, explicaba, es usar más proveedores y elegir uno u otro según la complejidad.

Ese uso de modelos diversos también se aplica en las “personalidades” de Luzia, avatares virtuales configurados para ser especialmente adecuados en ciertos escenarios.

Best
Best

Esa opción se une a la gamificación que aplican en Luzia y que está inspirada en la que por ejemplo se utiliza en Duolingo. Como nos explicaba Higes, muchos usuarios utilizan por primera vez la IA y tienen ese “efecto wow”, pero luego no saben qué podían hacer con estas herramientas. La gamificación ayuda en eso y hace que utilizar y sobre todo descubrir nuevas opciones de IA sea más útil y divertido.

Un modelo de negocio por definir

Había otra cuestión inevitable que formaba parte de la conversación: ¿cuál es el modelo de negocio de Luzia? La plataforma sigue pudiendo usarse de forma gratuita a pesar de que usar esas APIs de distintos proveedores de IA no es barato.

Luzia Horizontal Copia
Luzia Horizontal Copia

De hecho, los costes se pueden multiplicar rápidamente si tenemos en cuenta que Luzia cuenta ya con los citados 60 millones de usuarios. Son muchas peticiones que imponen un gasto, así que, ¿cómo logran asumirlo todo?

La respuesta es sencilla. Esos 30 millones de euros que captó en las rondas de inversión son los que están permitiendo dar este servicio sin que eso de momento suponga un coste para los usuarios. Como explicaba Higes, “a día de hoy gastamos dinero de las rondas, pero tenemos una estrategia de futuro”.

Un potencial modelo de negocio “quizás sean los anuncios y los enlaces patrocinados”

Para él “es difícil cobrar por algo que no sabes cómo se va a usar”, y nos contó cómo en el inicio “la tentación era poner un paywall y cobrar por acceso”. Eso, apunta, les hubiera permitido tener ingresos iniciales, “pero hubiéramos muerto pronto”, algo que sí ocurrió con otros competidores, afirma. “Gracias al Venture Capital podemos entender el perfil del usuario, cómo se usan estas funciones, qué valorse genera”.

Luzia
Luzia

Las formas de obtener ingresos no están aún del todo definidas, pero confesó que una solución “quizás sean los anuncios y los enlaces patrocinados en el futuro”, como ocurre con los buscadores. Indicó que ya habían hecho pequeños experimentos al respecto, y ciertamente parece inevitable que más temprano que tarde la publicidad llegue a estos servicios: Perplexity es un buen ejemplo de ello.

Según Higes, con los usuarios finales “va a ser muy difícil monetizar vía muro de pago”, como hacen los servicios premium (ChatGPT Plus, Copilot Pro, etc), y para él “estamos como en los principios de internet”, cuando todo, incluido el modelo de negocio, estaba aún por definirse.

Retos de futuro para Luzia y para la IA

Aprovechamos para preguntarle a Higes por su visión de las grandes tendencias en el segmento de la IA y la situación de los modelos actuales. Así, le preguntamos qué opinaba de esa posible “desaceleración” que estamos viviendo. Para él sigue habiendo margen de mejora y aunque las diferencias de rendimiento sean más bajas, “hay muchas otras formas de escalar el rendimiento de los modelos, que van a seguir mejorando”.

Luzia
Luzia

Sobre los modelos que “razonan” como o1 u o3 nos confesó que “me encuentro usando o1 menos de lo que esperaba“. Para Higes “los modelos actuales [ChatGPT, Claude, Gemini] son buenos para el 90% de los casos de uso”. Mientras, o1 y o3 pueden ser geniales para generar datos sintéticos —que se pueden usar para entrenar a futuros modelos— y también para subir el listón.

En cuanto a los agentes de IA, Higes creía que van a ser cruciales para “desbloquear la inversión empresarial”, aunque el riesgo está en el error compuesto: si ChatGPT nos da una respuesta errónea podemos darnos cuenta, pero un agente encadena procesos y peticiones, así que puede actuar sobre una respuesta errónea propia y hacer que el error acumulado vaya creciendo y haciéndose mayor. Por eso, explica Higes, los agentes de momento “serán útiles en casos seguros”, y la atención al cliente es uno de los escenarios en los que tendrán sentido.

Recurrir a modelos locales que se ejecutan por ejemplo en el móvil es especialmente interesante porque, como apuntaba Higes, “ahí la energía la paga el usuario”

Los modelos que se ejecutan en local también irán ganando relevancia. Para Higes Apple está haciendo un buen trabajo que aporta privacidad y escalabilidad: para consultas pequeñas plantea su modelo local, y para peticiones más complejas puedes recurrir a su IA en la nube o a la de proveedores como OpenAI.

Poder recurrir a modelos locales que se ejecutan por ejemplo en el móvil es especialmente interesante porque, como apuntaba Higes, “ahí la energía la paga el usuario“. Y es cierto: en lugar de recurrir a los costosos centros de datos en los que se procesan todas las peticiones de ChatGPT, Gemini o Claude, poder ejecutar al menos parte de ellas en nuestros dispositivos va a aliviar mucho la carga y la demanda de esos recursos.

El CEO de Luzia tamibén nos habló de algunas de las ideas que están barajando para los próximos meses. Así, indicó que seguirán usando modelos diversos, incluyendo modelos Open Source.

Tiene claro que las respuestas serán cada vez mejores y asegura que experimentarán con nuevas interfaces de uso. Aquí destacó el proyecto Canvas de OpenAI, que nos permite trabajar sobre documentos de forma colaborativa con la IA y plantea una alternativa al modo conversacional puro tradicional de los chatbots como ChatGPT o Luzia.

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Adobe se presenta como defensora de los creadores en la era de la IA. Una demanda alega que usó libros con derechos de autor

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Adobe ha construido parte de su estrategia en inteligencia artificial sobre una bandera muy reconocible: proteger a los creadores en un momento de cambio profundo. Mientras otras tecnológicas acumulaban críticas por el origen de sus datos, la compañía se presentaba como una alternativa responsable. Esa posición se enfrenta ahora a una demanda que pone el foco en el entrenamiento de uno de sus modelos y en el uso de obras con derechos de autor. El caso no es una anomalía, sino un reflejo de una pregunta que la industria todavía no ha logrado responder con claridad.

La demanda se presentó el martes en el Tribunal Federal del Distrito Norte de California y adopta la forma de una acción colectiva propuesta. Una autora llamada Elizabeth Lyon acusa a Adobe de haber utilizado libros protegidos por derechos de autor, incluidos los suyos, para entrenar modelos de IA de la compañía, con SlimLM como elemento central del caso, sin contar con permiso. Según la documentación judicial, esas obras habrían formado parte del proceso de entrenamiento de sistemas diseñados para responder a instrucciones humanas. Lyon afirma actuar en nombre de otros titulares de derechos que se encontrarían en una situación similar.

El gran debate sobre los datos que entrenan a la IA

Para entender por qué este tipo de litigios se repite cada vez con más frecuencia, conviene detenerse un momento en cómo funciona la inteligencia artificial actual. Más allá de las aplicaciones visibles, desde chatbots hasta generadores de imágenes, existen modelos subyacentes que actúan como el núcleo del sistema y aprenden a partir de enormes volúmenes de datos. En términos generales, disponer de más datos puede mejorar el rendimiento, aunque no es el único factor. El problema aparece cuando surge la pregunta clave sobre el origen de esa información y las condiciones bajo las que se ha utilizado.

El modelo señalado en la demanda no es Firefly, el sistema creativo más conocido de Adobe, sino SlimLM, una familia de modelos de lenguaje de menor tamaño pensada para tareas concretas. Estos modelos están diseñados para asistir a los usuarios en funciones relacionadas con documentos, especialmente en dispositivos móviles. No se trata de una IA orientada a la generación creativa a gran escala, sino de un sistema que opera en segundo plano. Esa diferencia es relevante porque muestra que el debate sobre los datos de entrenamiento no se limita a las aplicaciones más visibles.

Según la demanda, el conflicto no estaría en SlimLM como producto final, sino en los datos empleados durante su fase de entrenamiento. Adobe ha explicado que estos modelos se preentrenaron con SlimPajama-627B, un conjunto de datos de código abierto publicado por Cerebras en junio de 2023. El escrito judicial sostiene que SlimPajama deriva de RedPajama, otro dataset ampliamente utilizado en la industria, y que este a su vez incorpora Books3, una colección masiva de libros protegidos por derechos de autor. Esa cadena es la que, según la demandante, habría permitido la inclusión de obras sin autorización.

Acrobat
Acrobat

Hasta ahora, la narrativa pública de Adobe sobre inteligencia artificial se ha articulado principalmente alrededor de Firefly, un producto claramente identificado con el respeto a los creadores y el uso de contenidos con licencia. La empresa ha defendido que estos modelos se entrenaron con contenido con licencia, como Adobe Stock, y material de dominio público, y ha acompañado ese mensaje con programas de compensación para colaboradores de Adobe Stock. La demanda, sin embargo, no se dirige a ese frente visible, sino, como decimos, a SlimLM, un modelo más discreto, integrado en tareas de asistencia y sin una presencia comercial directa. Esa separación resulta clave para entender el alcance real del caso.

El procedimiento contra Adobe se enmarca en un contexto más amplio de litigios en Estados Unidos relacionados con el entrenamiento de modelos de IA. En los últimos años, autores y otros titulares de derechos han llevado a los tribunales a empresas tecnológicas como OpenAIo Anthropic, con demandas que alegan el uso de obras protegidas sin autorización. Algunos de estos procesos siguen abiertos y otros han terminado en acuerdos millonarios. Ese escenario explica por qué cada nuevo caso se interpreta como un paso más en la delimitación legal del uso de datos en la inteligencia artificial.

Por ahora, el caso se encuentra en una fase inicial y deja abiertas muchas incógnitas. La demandante solicita una compensación económica no especificada y plantea la acción en nombre de otros posibles afectados, mientras que Adobe no respondió a la solicitud de comentarios de Reuters. Será el proceso judicial el que determine si la demanda prospera, se archiva o deriva en un acuerdo. Más allá de su desenlace concreto, el litigio vuelve a poner el foco en una cuestión que sigue sin resolverse del todo: cómo equilibrar el avance de la IA con los derechos de quienes crean los contenidos de los que aprende.

Imágenes | Rubaitul Azad | Adobe

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Kevin Spacey regresará a la televisión con una miniserie de comedia italiana que se estrenará este diciembre

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Escrito en ENTRETENIMIENTO el

EFE.- El actor estadounidense Kevin Spacey regresará a la pantalla pequeña el próximo 26 de diciembre con la serie ”Minimarket”, una comedia italiana que se estrenará en el servicio de streaming por la televisión pública RAI.

Esta será su primera serie en televisión desde su salida de la famosa ”House of Cards” en 2017, cuando fue despedido a raíz de las acusaciones de abuso sexual que surgieron en su contra.

El actor de 66 años de edad y ganador de dos Premios Óscar por ”American Beauty” (1999) y ”The Usual Suspects” (1995), era uno de los actores más respetados de Hollywood hasta que llegó la primera acusación contra él.

El actor fue posteriormente absuelto de nueve cargos de delitos sexuales en el Reino Unido y obtuvo una victoria en una demanda civil en Estados Unidos relacionada con una insinuación sexual no deseada ocurrida en 1986.

En la nueva serie, ”Minimarket”, Kevin Spacey interpretará a un mentor poco convencional de Manlio Viganò (Filippo Laganà), un joven que trabaja en una pequeña tienda de comestibles en Roma y sueña con convertirse en una estrella de televisión.

El personaje del veterano actor es su amigo imaginario y mentor, que aparece como una presencia inquebrantable, ejerciendo como la “conciencia artística” del joven.

La relación entre ambos tiene un tono cómico: mientras que Spacey aporta su vasta experiencia de los sets de Hollywood, el ingenuo Manlio no es consciente de que está siendo guiado por un ganador del Óscar.

La serie, de diez episodios y que mezcla humor con momentos surrealistas, se estrenará en RaiPlay el 26 de diciembre con los primeros cinco episodios, y la segunda parte de la temporada llegará hasta el 9 de enero.

Desde el estallido del escándalo por las acusaciones de abusos de Kevin Spacey ha participado en pocos proyectos, pero ha rodado tres películas en los últimos años: ”1780” (2025), ”Gore” que finalmente se canceló y ”The Awakening”, que se estrenará en los próximos meses.

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Un adolescente descubrió el virus ‘Málaga’ y acabó fundando VirusTotal. El enigma que queda es el mismo desde 1992: quién lo programó

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Bernardo Quintero (@bquintero) tenía 14 años y su primer PC, un Amstrad PC-1512, acababa de llegar a casa. Era 1987, y el cofundador de VirusTotal quedó entusiasmado por aquella máquina que le permitía explotar su curiosidad informática. Su pasatiempo acabó siendo intentar burlar los sistemas de protección anticopia de algunos juegos, y en esas estaba un día cuando repente ocurrió algo.

Una bolita blanca se movía por su pantalla. Por sí sola. Sin que él hubiera hecho nada.

Pronto descubrió que aquello era un virus informático. Uno que acabó estudiando para saber cómo poder detectarlo y eliminarlo. Lo consiguió, y durante los tres años siguientes acabó mejorando su primer antivirus, una herramienta que permitía reconocer y erradicar siete virus distintos con los que se había encontrado. 

No parecía que aquel proyecto fuera a ir mucho más allá, y Quintero comenzó sus estudios de Informática en la Escuela Universitaria Politécnica de Málaga. En una de las primeras clases, un profesor preguntó si alguien quería subir nota con algún proyecto de programación en Pascal. Él se apuntó, y al hablar con el profesor, éste le preguntó si había hecho algún proyecto anterior.

“Bueno, sí”, contestó. “Un programa de contabilidad, utilidades de disco, un antivirus…”. El profesor le cortó. “¿Has dicho antivirus?”. Al contestar afirmativamente, el profesor le pidió que le acompañara a su despacho. Allí le mostró cómo todo el departamento de informática había sido infectado por un virus que los antivirus no reconocían. 

Virus
Virus

Fragmento del código en Turbo Pascal 5.5 del antivirus que desarrolló Bernardo Quintero para eliminar el virus “Málaga-2610” (1992). Fuente: Bernardo Quintero.

Quintero pronto detectó dónde podía estar el problema y se fue a casa con un disco infectado para trabajar en un antivirus. Le costó más de lo que pensaba, pero tras unas horas logró saber cómo detectarlo y borrarlo. Aquello le sirvió para aprobar la asignatura, pero además acabó siendo la semilla definitiva del proyecto profesional que acabaría con la fundación de Virus Total. 

Infectado
Infectado

Lo cuenta todo con más detalle en su novela, ‘Infectado‘, que publicó a principos de año y en la que narra esos comienzos y cómo eso acabó llevándole a crear VirusTotal, la empresa malagueña que luego acabaría siendo comprada por Google. 

Aquel virus de su facultad se llamaba “Málaga”, y Quintero pasó años sin volver a prestarle demasiada atención. Entonces, hace tres años, este experto publicó un mensaje en Twitter (X) para intentar resolver el misterio de quién lo habría creado. 

Ya entonces descubrió que según varias fuentes el virus se había creado en la Escuela Politécnica de Informática. El objetivo, contaba entonces, no era sacar a la luz el nombre, sino charlar con esa persona y recordar aquellos tiempos. No consiguió desvelar el misterio, y aquel misterio quedó de nuevo sin resolver.

Pero Bernardo Quintero nunca se olvidó de aquello y volvió a la carga con un nuevo intento hace unos días. Tras publicar primero un mensaje en X, al día siguiente publicó un resumen de aquella historia en LinkedIn, y pidió ayuda en esa publicación para intentar resolver el misterio de una vez.

Nos pusimos en contacto con él, y nos contaba cómo mientras que en el pasado se había enfocado en descubrir cómo infectaba y en crear la herramienta de desinfección, nunca trató de saber quién había creado el virus “Málaga”. Pero nos decía que “ahora, al verlo con nuevos ojos, he visto un par de detalles interesantes y he descubierto la motivación”. 

De hecho, añade que gracias a esos mensajes en X y LinkedIn “me han llegado historias de varias personas que estudiaron esos años en la Politécnica de Málaga y que creen conocer al autor”. De esos candidatos, explica, “he descartado a 3 o 4, pero hay uno que casa muy bien con los nuevos datos que tengo”. 

El misterio parece estar cerca de resolverse. “Solo me falta despejar una incógnita para confirmar al autor. Y si se confirma, hay una bonita y triste historia que merecerá la pena ser contada”. Todo apunta por tanto a que al fin se sabrá quién fue el autor de aquel virus, y Quintero ha prometido contar más detalles estos días. Estaremos atentos.

Imagen | Mika Baumeister

En Xataka | El ordenador con más malware del mundo: así es MICE, el reto de Bernardo Quintero y VirusTotal

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