Inteligencia Artificial para usuarios nivel inicial versión 2.0

La velocidad con la que ha evolucionado el desarrollo de inteligencia artificial generativa durante el año 2024 ha sido realmente asombroso, y quizás, sin precedentes.
Una tecnología que ha llegado para quedarse y modificar nuestro trabajo y nuestra cultura.
De allí la necesidad de revisar la versión 1 de este manual antes de que cumpla un año de su publicación para ponerlo en línea con los avances realizados durante este año.

Se trata de una versión actualizada y aumentada.
En ella encontrarás...

• He ampliado el capítulo de conceptos de inteligencia artificial para incluir mayor información sobre tipos de IA, formas de entrenamiento, etc. Es muy importante que comprendamos qué herramientas estamos utilizando.
• He agregado un apartado completo dedicado a ingeniería de prompt. Una disciplina imprescindible en el reino de la IA generativa.
• Actualicé el capítulo de ChatGPT para dar lugar a los nuevos modelos anunciados.
• Agregué un capítulo dedicado a Google Gemini.
• El capítulo dedicado a MS Copilot lo he actualizado para alinearlo con las novedades introducidas en cada una de las integraciones con las diferentes aplicaciones de productividad de Microsoft.

Al mismo tiempo he enriquecido la variedad de gráficos que ilustran el capítulo de conceptos y actualicé todas las capturas de pantalla en cada uno de los capítulos dedicados a los diferentes modelos.

Por eso, concluido este trabajo de revisión y actualización, junto a Ediciones EduBooks presento ahora Inteligencia Artificial para Usuarios Nivel Inicial versión 2.0, un nuevo manual práctico pero con una interesante introducción teórica y que es una guía inicial para utilizar herramientas como ChatGPT, Gemini y MS Copilot. Pero creo que, por sobre todo es una ayuda para liberar nuestro potencial creativo e innovador con la ayuda de los asistentes de IA.

El manual apunta a reducir la brecha tecnológica en los usuarios. No es un manual técnico sino para usuarios finales. Al igual que la lectoescritura y la imprenta en su momento, los asistentes de IA representan un cambio de paradigma en la comunicación, y plantean la necesidad de una capacitación efectiva para su incorporación en nuestra cultura y procesos productivos.

“Inteligencia Artificial para Usuarios Nivel Inicial” es una herramienta educativa que facilita la transición hacia estas nuevas formas de comunicación. A través de sus páginas, los lectores podrán:

• Comprender los Conceptos Fundamentales de la inteligencia artificial generativa
• Adquirir una base sólida para un uso habitual consciente y efectivo
• Desarrollar Prompts Efectivos
• Mejorar su interacción con la IA con el propósito de obtener mejores resultados
• Implementar buenas prácticas en el uso diario
• Asegurar un uso responsable y productivo de la IA en diferentes plataformas

Obtener el conocimiento y la habilidad necesarios para implementar los nuevos asistentes es lo que realmente empodera a los usuarios. En este sentido, el manual actúa como un entrenador personal para el uso de asistentes basados en IA, preparando a los usuarios para aprovechar al máximo sus capacidades y evitar quedarse atrás en la era digital.

Invito a los lectores a explorar este recurso, a sumergirse en las sugerencias que ofrece y con él transformar su interacción con la tecnología, abriendo puertas a un futuro de comunicación enriquecida y expansión creativa.

¿A quiénes está dirigido?

Este manual está diseñado para usuarios de todos los niveles que están interesados en explorar y utilizar herramientas que incorporan asistentes de inteligencia artificial. Es ideal para aquellos que buscan integrar estas tecnologías en su vida cotidiana, laboral o profesional, sin la necesidad de poseer conocimientos previos en el campo.

Cubre específicamente con procedimientos detallados la operación de ChatGPT, Gemmini y MS Copilot.

¿Por qué es accesible para todos?

• No se requieren conocimientos previos:
  El contenido del manual se presenta de manera tal que cualquier persona, independientemente de su experiencia previa, pueda comprender y aplicar las herramientas de inteligencia artificial generativa
• Enfoque práctico:
  Con ejemplos claros y directrices paso a paso, los usuarios pueden aprender haciendo, lo cual facilita la adopción de estas tecnologías.
• Aplicabilidad universal:
  Ya sea para uso personal, académico o profesional, el manual ofrece conocimientos aplicables en una variedad de contextos y situaciones.

Con este manual, los usuarios podrán desmitificar la inteligencia artificial y convertirse en participantes activos en esta nueva era de la comunicación digital.

¿Qué tecnologías considera?

Si bien los conceptos generales, las prácticas sugeridas y las notas son aplicables a los diferentes modelos de inteligencia artificial generativa y asistentes disponibles en el momento, el manual se centra específicamente en ChatGPT, Gemini y MS Copilot, este último tanto en sus versiones libres como integradas en MS 365.

¿Es necesario tener conocimientos previos para aprovechar este manual?

No, no se requieren conocimientos previos.

Este manual ha sido diseñado y redactado para ser accesible a cualquier usuario, independientemente de su experiencia previa con la tecnología.

Sin embargo, aquellos usuarios que ya posean un conocimiento de los sistemas operativos Microsoft Windows y Microsoft 365 descubrirán que este manual es una herramienta valiosa que enriquecerá aún más su práctica y uso diario de estas plataformas.

Contenido:

0. Introducción

1. Revisión de conceptos de inteligencia artificial 
    ¿Qué es la inteligencia artificial?
    ¿Cómo aprende la IA?
    Tipos de IA
    Introducción a la ingeniería de prompt
    Mejores prácticas para formular prompts efectivos
    Sistemas IA abiertos vs. cerrados
    Elección del sistema más adecuado

2. Cómo utilizar ChatGPT
    Versiones actuales de GPT
    Implementación de ChatGPT sin licencia
    Utilización de ChatGPT
    Buenas prácticas para la generación del prompt
    Un procedimiento para trabajar con IA
    Sugerencias para el uso de los materiales generados con IA

3. Cómo utilizar Google Gemini
    Versiones actuales de Gemini
    Gemini en Google Workspace
    Implementación de Gemini sin suscripción
    Utilización de Gemini
    Gemini vs. ChatGPT
    Limitaciones de Gemini

4. Cómo utilizar Copilot de Microsoft
    Beneficios de utilizar Copilot
    Cómo acceder a Copilot
      Copilot en Microsoft Windows 11
      Copilot en Microsoft Edge
      Copilot en Bing
    Copilot en Microsoft 365
      Asistente Copilot en MS 365
      Copilot en Word 
      Copilot en Power Point 
      Copilot en Excel
      Copilot en Outlook 
      Copilot en Teams

Páginas: 155
Fecha de publicación: lunes 13 de enero de 2025

Autor: 

Oscar A. Gerometta
AI+ Executive Certified / CCSI / CCNA / CCNP Security / CCNP Enterprise / CCBVP.
Docente y consultor con una trayectoria de 25 años en el área de networking. Autor de los primeros manuales en castellano para la preparación del examen de certificación CCNA los cuales ha mantenido actualizados a lo largo de estos años.

Para la compra:

El manual "Inteligencia Artificial para usuarios nivel inicial" versión 2.0 está disponible solamente en formato e-book y se puede adquirir en línea ingresando al sitio de Ediciones Edubooks.

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Para alternativas de pago u otras consultas diríjase directamente a Ediciones EduBooks por correo electrónico escribiendo a libros.networking@gmail.com

Como siempre, cualquier sugerencia que puedas hacer, será muy bien venida.

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Este post ha sido desarrollado con la asistencia de inteligencia artificial.

Gestión desde la nube (cloud management)

Contenido del temario CCNA 200-301 v1.1
Este material ya se encuentra agregado al curso Network Associate (CCNA 200-301)

La gestión desde la nube, también conocida como cloud management, hace referencia al conjunto de procesos, herramientas y estrategias que permiten planificar, provisionar, monitorear, optimizar y proteger los recursos de red desde un servicio de nube. Abarca una amplia gama de actividades que van desde la gestión de la infraestructura y los servicios de red hasta la seguridad, el cumplimiento de políticas y la optimización de costos.

Componentes clave

• Planificación y aprovisionamiento
  Se definen los requerimientos en la nube, se seleccionan los servicios adecuados, y se establecen los procesos para aprovisionar y gestionar recursos.
• Monitoreo
  Recopila y analiza datos sobre rendimiento, utilización y estado de los recursos para identificar problemas potenciales y optimizar el uso.
• Gestión de seguridad
  Puede implementar medidas de seguridad para proteger los datos y las aplicaciones desde la nube, incluyendo el control de acceso, la detección de intrusiones y la prevención de malware.
• Cumplimiento
  Garantiza que el uso de gestión en la nube adhiera a las regulaciones y políticas internas y externas.

Beneficios

• Aumenta la agilidad y escalabilidad
  
  Permite a la administración de la red aprovisionar rápidamente nuevos recursos y escalar para satisfacer las demandas cambiantes.
• Reducción de costos
  Puede ayudar a las organizaciones a reducir los costos de TI al eliminar la necesidad de comprar y mantener hardware y software local.
• Mayor eficiencia operativa
  Se pueden automatizar tareas y proporcionar una visión centralizada de los recursos en la nube, lo que mejora la eficiencia operativa.
• Mejora de la seguridad
  Facilita la implementación de medidas de seguridad robustas para proteger los datos y las aplicaciones en la nube.

Cisco Meraki y la gestión desde la nube

Es una plataforma de gestión de redes desde la nube que simplifica la administración de redes LAN, WAN, inalámbricas y su seguridad. La plataforma Meraki se basa en la arquitectura de nube Cisco Cloud, que proporciona gestión centralizada, visibilidad y analítica para toda la red.

Las principales características de la gestión desde la nube de Cisco Meraki incluyen:

• Provisionamiento sin contacto
  Los administradores pueden aprovisionar nuevos dispositivos de red de forma rápida y sencilla desde la nube.
• Gestión centralizada
  Ofrece una interfaz única para gestionar todos los dispositivos de red Meraki, independientemente de su ubicación.
• Visibilidad y análisis
  Proporciona información detallada sobre el rendimiento, la utilización y la salud de la red.
• Actualizaciones automáticas
  Garantiza que los dispositivos de red Meraki siempre estén actualizados con la última versión de firmware.

Cisco Meraki es una solución ideal para organizaciones que buscan una plataforma de gestión de redes en la nube simple, escalable y segura.

Proporciona una plataforma de gestión desde la nube que puede ayudar a simplificar la administración de las redes y mejorar su eficiencia operativa.

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Inteligencia artificial para usuarios nivel inicial (presentación)

Esta es la presentación que utilizaré en el webinar de presentación del manual "Inteligencia artificial para usuarios nivel inicial, versión 1.0" en asociación con ULearn el 30 de mayo de 2024.

La presentación utilizada ya ha sido puesta en línea en nuestro repositorio de presentaciones en SlideShare.

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Terraform

Contenido del temario CCNA 200-301 v1.1
Este material ya se encuentra agregado al curso Network Associate (CCNA 200-301)

Terraform es una herramienta para la gestión de infraestructura de nube (cloud) que propone un enfoque declarativo y automatizado, y que simplifica y optimiza los procesos de provisionamiento, administración y control de recursos en la nube.

Se trata de una herramienta de infraestructura como código (IaC) de código abierto que permite definir y gestionar la infraestructura en la nube de manera declarativa (utiliza un lenguaje de configuración denominado HashiCorp Configuration Language - HCL). A diferencia de los enfoques tradicionales basados en scripts, Terraform se centra en definir el estado deseado de la infraestructura, y la herramienta se encarga de automatizar los pasos necesarios para alcanzar ese estado. Esta aproximación declarativa agrega al proceso simplicidad, consistencia y confiabilidad en la gestión de la infraestructura.

Ha sido creado para administrar recursos externos (como infraestructura de nube pública, infraestructura de nube privada, dispositivos de red, etc.) con "proveedores". 

HashiCorp (empresa responsable del desarrollo) mantiene una extensa lista de proveedores oficiales y también puede integrarse con proveedores desarrollados por la comunidad.

Terraform admite varios proveedores de infraestructura en la nube: Amazon Web Services, Cloudflare, Microsoft Azure, IBM Cloud, Serverspace, Google Cloud Platform, DigitalOcean, Oracle Cloud Infrastructure, Yandex Cloud, VMware vSphere y OpenStack.

Beneficios

• Automatización
  Automatiza la creación, modificación y eliminación de recursos en la nube, lo que reduce el riesgo de errores humanos y agiliza los procesos de provisionamiento.
• Consistencia
  Garantiza que la infraestructura se provisione de manera consistente en todos los entornos, lo que minimiza las configuraciones divergentes y facilita la administración.
• Repetibilidad
  Permite replicar la infraestructura de manera rápida y sencilla en diferentes entornos, acelerando el desarrollo, las pruebas y la implementación de aplicaciones.
• Rastreabilidad
  Registra todos cambio realizado en la infraestructura, proporcionando un historial completo y facilitando la auditoría y el seguimiento del estado de la infraestructura.
• Colaboración
  Facilita la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones ya que la infraestructura se define en código y puede ser revisada y aprobada por múltiples personas.

Casos de uso

• Provisionamiento de infraestructura en la nube de manera rápida y eficiente.
• Administración de infraestructuras complejas con múltiples recursos y dependencias.
• Implementación de entornos de desarrollo, pruebas y producción consistentes.
• Automatización de la creación y destrucción de entornos temporales.
• Ejecución de cambios en la infraestructura de manera controlada y segura.

Es una herramienta muy importante para la gestión de infraestructura en la nube, ofreciendo un enfoque declarativo, automatizado y consistente que simplifica y optimiza los procesos de provisionamiento, administración y control de recursos.

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DHCP relay

Contenido del temario CCNA 200-301 v1.1
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Dado que el inicio de la operación del protocolo se realiza sin contar con una dirección de origen y utilizando broadcast como destino, las solicitudes DHCP (discovery) no son de suyo ruteables hacia otras redes o subredes. De aquí que en principio el protocolo supone que el servidor y el cliente DHCP están conectados a la misma red o subred.

Cuando se desea utilizar servidores DHCP que se encuentran alojados en una red o subred diferente de aquella en la que se encuentran las terminales a las que debe servir, se puede utilizar un agente DHCP relay. Un DHCP relay es un dispositivo que recibe las solicitudes de los clientes en formato de broadcast y las reenvía como unicast a la dirección del servidor DHCP.

1. DHCP Discovery.
   El cliente DHCP envía una solicitud en formato de broadcast.
   
   
2. DHCP Relay
   El agente DHCP relay que recibe el broadcast lo retransmite a uno o más servidores DHCP remotos utilizando formato unicast e incluyendo la dirección de la interfaz en la cual recibió la solicitud como opción 82 de la solicitud que se tomará como dirección de gateway.
   
   
3. DHCP Offer
   El servidor utiliza la dirección de gateway que recibe en la solicitud para determinar a qué subred pertenece el host solicitante y asigna entonces una configuración que corresponda esa red o subred.
   El servidor DHCP reserva una dirección IP para el cliente y envía la respuesta en un paquete unicast a la dirección del gateway.
   
   
4. El DHCP relay recibe la respuesta del servidor y la reenvía al cliente.
   
   
5. DHCP Request
   El cliente responde en formato broadcast realizando la solicitud explícita de la configuración ofrecida por el servidor.
   
   
6. El agente DHCP relay interviene nuevamente reenviando la solicitud al servidor DHCP en formato unicast.
   
   
7. DHCP Acknowledgement
   El servidor marca la dirección como utilizada y envía un paquete en formato unicast al DHCP relay confirmando los parámetros.
   
   
8. El relay reenvía la confirmación al cliente.
   Esto completa el proceso.

En estos casos el servidor DHCP responde al DHCP relay y este se ocupa de reenviarlo al cliente DHCP. El servidor DHCP puede estar alojado en cualquier punto de la red, ya que al convertirse los paquetes a unicast, son completamente ruteables.

Configuración de un router como DHCP relay

En dispositivos Cisco IOS el servicio de DHCP relay se habilita en la interfaz de capa 3 más cercana al cliente DHCP (usualmente la que opera como default-gateway de la red o subred).

En la configuración es necesario especificar la dirección IP de uno o más servidores DHCP que han de responder las solicitudes. Si hay varios servidores DHCP en una misma subred se puede especificar directamente la dirección reservada de broadcast de la subred, de este modo responderá cualquiera de los servidores DHCP de esa subred.

Router#configure terminal

Router(config)#interface GigabitEthernet 0/0

La configuración debe realizarse en la interfaz que recibirá las solicitudes DHCP en formato broadcast.

Router(config-if)#ip helper-address 172.16.100.50

El comando permite a la interfaz actuar como proxy para reenviar solicitudes de servicio realizadas sobre UDP. Por defecto reenvía solicitudes DHCP, Time, TACACS, DNS, TFTP y NetBios. 

Las solicitudes son reenviadas en formato unicast a la (o las) dirección IP especificada en el comando.

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