LA PLATAFORMA DE APRENDIZAJE GENERATIVAAvanza más rápido con una plataforma de aprendizaje impulsada por IA

La respuesta realmente depende de cómo comparte esos datos.

Entonces, por ejemplo, OpenAI es muy sincero en cuanto a que si estás usando la versión gratuita de ChatGPT y estás copiando y pegando tus datos en su búfer, por así decirlo, entonces entrenarán a OpenAI usando esos datos. Por lo tanto, no desea compartir datos de propiedad importantes con una versión gratuita de ChatGPT.

Dicho esto, también son sinceros en cuanto a que si estás usando la versión empresarial de ChatGPT o si estás compartiendo datos a través de sus API, no se usan para capacitación, no se almacenan en ningún lugar, solo son transitorios y serán destruidos.

En CYPHER Learning, interactuamos con las IA a través de estas API y solo lo hacemos cuando el proveedor y el propietario de la API dicen que estos datos son completamente privados. Entonces, si está utilizando un sistema como la plataforma CYPHER, que utiliza API, no debe preocuparse de que sus datos privados se compartan con nadie.

Lo primero es que la precisión de la IA está aumentando rápidamente. Todos hemos oído hablar del llamado efecto de alucinación, en el que a veces se equivoca en la respuesta o simplemente se inventa una respuesta, lo que suena muy convincente, pero en realidad es incorrecto. Que por cierto es lo que también hacemos los humanos. Entonces, reconozcamos también el hecho de que esto es algo que no es exclusivo de las IA: en realidad es un concepto general con cualquier fuente de información. Dicho esto, GPT 3.5, por ejemplo, lo hace con más frecuencia que GPT 4 y OpenAI ha declarado públicamente que cree que las iteraciones futuras serán cada vez más precisas. Entonces, lo primero es que creo que la tasa de error de la IA disminuirá drásticamente durante el próximo año.

La segunda cosa es, seamos realistas, no queremos ser tontos. El hecho de que una IA te lo dé no significa que sea perfecto. En términos generales, aplicará el mismo tipo de pensamiento crítico y verificación cruzada con información de una IA, que también aplicaría ya sea que provenga de la web o de otro ser humano. Básicamente, póngase su sombrero de pensamiento crítico.

En la plataforma CYPHER Learning, cuando creamos contenido educativo usando AI 360 con Copilot, somos muy honestos y directos y decimos que las IA a veces cometen errores, hay que revisar la información. Así que no estamos tratando de venderle a nadie que todo lo que haces usando una IA es perfecto.

Sin embargo, estamos haciendo algunas cosas para reducir la probabilidad de una alucinación y también para facilitar que los revisores humanos encuentren posibles errores.

Entonces, algo llamado verificación cruzada de IA, que saldrá bastante pronto de CYPHER Learning, usará más de una IA y usará una IA para verificar previamente la precisión de la información que sale de la otra IA. Una vez más, eso no garantiza que será 100% exacto, pero tenderá a minimizarlo.

Por eso creo que, en términos generales, las IA son como cualquier otra fuente de información. Tienes que tener cuidado, tienes que comprobarlos, pero se volverán cada vez más precisos con bastante rapidez.

El 99% de las veces, no, pero el 1% de las veces, tal vez.

Un pequeño repaso sobre cómo funcionan realmente las IA. Las IA no copian y pegan todo el contenido de Internet en su cerebro digital y luego lo regurgitan. Lo que hacen es revisar grandes cantidades de contenido, extraer la esencia de ese contenido y luego codificarlo en términos de números.

Por lo tanto, es casi seguro que la IA nunca podría encontrar exactamente lo que lee en primer lugar porque no es así como almacena la información. Y al igual que un ser humano, genera información nueva a partir de todo lo que ve. Y cualquiera que haya usado algo como ChatGPT sabe que cada vez que le haces una pregunta, te da una respuesta ligeramente diferente. Y ese es un ejemplo de cómo no se trata de copiar y pegar.

Una de las cosas que OpenAI y Microsoft han hecho es anunciar algo llamado "Copyright Shield", que subraya su confianza y compromiso para proteger la producción de IA contra cualquier tipo de problemas de derechos de autor. Entonces, si estás usando uno de sus productos y alguien te persigue y te dice que has violado un derecho de autor, entonces Microsoft u OpenAI acudirán en tu defensa legal, lo cual es una gran medida. Por lo general, puede utilizar el resultado con confianza, sabiendo que no está copiando y pegando desde ninguna fuente en particular. Y eso cubre el 99% de los casos.

El 1% de los casos que creo que vale la pena reconocer es que hay algunos creadores de contenido, especialmente artistas, que han pasado años creando una identidad muy, muy específica y única. Picasso es un ejemplo obvio del pasado, pero actualmente hay gente que hace lo mismo. Y si una IA de generación de imágenes aprendiera todo sobre Picasso y luego comenzara a generar 100.000 Picassos utilizando su identidad específica y elaborada, entonces es casi seguro que sería un caso de violación de derechos de autor.

Así que hay muy, muy pocos casos verticales en los que hay que tener cuidado, pero en el 99% de ellos, como mínimo, no hay que preocuparse en absoluto.

A veces, si les das un alto grado de autonomía. Si tienes un agente en la caja, le das acceso limitado a diversos datos confidenciales, no le das acceso a tu billetera, entonces ¿cuál es el riesgo? Realmente no hay mucho riesgo. Es como la IA regular. Pero si dices "Te voy a dar mi número de tarjeta de crédito, mi código de seguridad, mi número de licencia de conducir" y le das toda esa información y lo dejas actuar, entonces sí, obviamente hay preocupaciones de seguridad; una de ellas es que podría vaciar mi cuenta bancaria. Así que, obviamente, nos enfocamos en el tipo de agente en el que no le das mucha información personal y no puede hacer cosas irreversibles en tu nombre.

Por "ético", realmente nos referimos a no usarla para fines destructivos o maliciosos. Ahora, el enfoque más obvio para esto es utilizar salvaguardias, lo que supone que tienes un lugar central donde puedes aplicar estas salvaguardias en todo el uso de la IA dentro de la empresa. Por ejemplo, en un próximo agente de aprendizaje, un administrador puede ingresar y poner una salvaguardia que no permita que las personas aprendan sobre temas no directamente relacionados con su título de trabajo. Esa es una simple. O en el caso de K-20, no querrías que aprendieran a fabricar bombas y armas, por ejemplo. Así que, obviamente, pondrías una salvaguardia para eso. Entonces, diría que, obviamente, puedes tener estándares dentro de tu empresa. Puedes tener capacitación en RRHH sobre cómo usar la IA de manera ética. Pero desde una perspectiva técnica pura, tener un producto que permita poner salvaguardias, creo que es una necesidad.

Creo que hay algunas cosas sobre eso. Obviamente, si estás creando cursos, te gustaría tener un humano involucrado. Un experto humano puede asegurarse de que estas cosas no sean obviamente falsas.

La segunda cosa, que es algo que hemos implementado, es una tecnología de verificación cruzada de IA. Y lo que hace es que, además de un humano, usará otra IA diferente para revisar tu contenido. Entonces, si es un video, escuchará el video y se asegurará de que el video no esté diciendo falsedades evidentes. Esas son dos cosas que puedes hacer, pero ciertamente es una preocupación, especialmente fuera del área del aprendizaje, porque los humanos necesitan poder confiar en la verdad factual para tomar buenas decisiones.

Creo que hay algunas áreas de su negocio que podrían aprovechar inmediatamente la IA y no introduce ningún riesgo existencial para su negocio. Y hay otras áreas, especialmente una sujeta a altos grados de regulación gubernamental, en las que quizás sea necesario tener cuidado.

Pero la otra cosa es que debes recordar que tus competidores podrían no dudar en ciertas áreas clave y cuanto más tardes en aplicar la IA, más y más desventaja tendrás.

Por ejemplo, con el aprendizaje electrónico, si está creando cursos 100 veces más rápido que sus competidores y a una décima parte del costo, ¿eso le dará una ventaja estratégica?

Si usted es una organización de capacitación o una organización de TI, la respuesta es casi segura: sí, estaría en desventaja.

Ahora, debo admitir que tengo un ligero sesgo porque uso ChatGPT Enterprise durante al menos una hora al día, lo cual es bastante. Una de las cosas que realmente me gusta de ChatGPT recientemente es una nueva función que aprende sobre ti y actualiza su memoria de ti, y luego se asegura de que esa memoria actualizada se tenga en cuenta en cada interacción. Entonces, por ejemplo, si le digo a ChatGPT: 'Oye, ¿puedes ser un poco más conciso?', verás que actualiza mi memoria y ahora las interacciones son más concisas. De manera similar, si digo que me gusta la astronomía, tal vez encuentre relevante eso y luego le diga a la IA cada vez que interactúe con ella: 'Por cierto, a Graham le gusta la astronomía'. Así que creo que es una característica bastante genial. No he visto eso en ningún otro IA hasta ahora.

También tengo la impresión de que ChatGPT en este momento probablemente sea el más superior o esté entre los dos mejores en términos de precisión y disfrute de la interacción con él. Ciertamente, acierta mucho cuando hablo con él y pronto saldrá ChatGPT 5.0 en un futuro no muy lejano. Así que eso elevará el listón de nuevo. También creo que tiene una integración extremadamente buena con herramientas. Entonces, si quieres hacer algún análisis financiero, puedes subir automáticamente una hoja de cálculo y automáticamente te generará una nueva hoja de cálculo. Creo que esa es otra área en la que realmente sobresale. Soy un fan, pero, ya sabes, el mundo está cambiando rápidamente, tal vez en seis meses, tendré un favorito diferente.

Creo que hay bastantes en diferentes categorías. La primera que mencionaré es que no es en tiempo real, y lo que quiero decir con eso es que no tiene acceso a lo que sucedió hace cinco minutos, hace media hora o incluso hace una semana. Y estoy seguro de que eso está por venir. Así que la forma en que funciona ahora es que hacen un gran esfuerzo de entrenamiento donde analiza enormes cantidades de datos en un momento específico en el tiempo. Y luego eso es con lo que comienza la nueva versión de su modelo. Pero no se actualiza diariamente de forma incremental, pero casi garantizo que lo será. Así que será uno donde muy pronto sabrá hasta la última semana, y luego será el último día, y en cierto punto, será hasta el último segundo. Así que esa es una limitación.

Otra limitación tiene que ver con su profundidad de razonamiento. Ahora, uso ChatGPT todo el tiempo y tengo que decir que creo que su razonamiento es mejor que el de la mayoría de los humanos. No veo a los humanos como las máquinas de razonamiento definitivas. Así que es realmente, realmente bueno, pero hay algunas ocasiones en las que no es tan bueno como un humano, especialmente cuando le das problemas de lógica realmente complicados. Pero eso se está abordando bastante rápido. Así que ChatGPT 5.0, el énfasis va a ser elevar el listón en sus habilidades de razonamiento. Mi suposición es que ChatGPT 5.0 será entonces mejor que el 98% de los humanos. Y en ChatGPT 6.0, será el 99% de los humanos. Siempre habrá humanos que sean mejores que ChatGPT en algo en el futuro previsible. Pero no creo que la falta de habilidades de razonamiento sea más que una debilidad a corto plazo.

Creo que otra debilidad es la forma en que maneja los datos propietarios. Así que ahora mismo, ChatGPT está entrenado en un enorme corpus de información pública. Pero si tienes un montón de datos privados, no hay forma en este momento de decir, "Por cierto, para los fines de nuestra interacción, aquí tienes cinco gigabytes de información adicional y quiero que indexe esto al mismo nivel de profundidad que indexa todo lo demás". Así que ChatGPT 4.0 tiene la capacidad de recordar archivos que puedes cargar. Tiene la capacidad de indexarlos de manera similar a una base de datos de vectores, pero no los ingiere al nivel de profundidad del conocimiento público. Pero creo que será un avance cuando puedas darle un montón de tu información y su cerebro se vuelva más grande y diferente cuando esté hablando contigo en comparación con otra persona. Así que esas son las tres principales limitaciones que puedo ver en este momento.

La respuesta es definitivamente sí. La razón es la siguiente: tomemos el ejemplo de construir un curso moderno y sofisticado. Ahora, en una IA gestionada, básicamente solo tienes que llenar los espacios en blanco de lo que necesitas en el curso, incluyendo sugerencias y ciertos detalles especiales que necesites. Y, bajo el capó, usará la misma tecnología que Open ChatGPT, pero lo hace súper rápido. Cada mensaje se ingiere cuidadosamente y, no solo eso, sino que realmente construye el curso en nuestra plataforma en minutos. Si intentaras hacer lo mismo en ChatGPT, esa misma tarea exacta podría tomarte horas, porque tendrías que obtener cuidadosamente los mensajes, revisar todas las respuestas con cuidado y luego copiar y pegar manualmente cada cosa en nuestra plataforma. Así que la respuesta es inequívocamente sí.

La respuesta es que no realmente, pero más o menos. Lo que quiero decir con eso es que CYPHER Copilot es algo de CYPHER Learning, que está completamente enfocado en hacer la vida de educadores y aprendices más agradable y eficiente. En ese sentido, es un producto completamente separado de Microsoft Copilot. Hay muchos copilotos, está Github Copilot, está Fubar Copilot. Así que copiloto es solo un término que usamos para enfatizar el hecho de que el humano está a cargo, es como tu psíquico. La forma en que son un poco similares es que ambas utilizan la tecnología de OpenAI detrás de escena.

Microsoft licenció la tecnología de OpenAI. Entonces, Microsoft Copilot utiliza la API de OpenAI detrás de escena. CYPHER Copilot utiliza mucha IA, así que no solo utiliza una IA para generar texto, utiliza varias. Utiliza IA de imágenes y muy pronto tendrá IA de video. Tiene IA de voz, pero una de las IA que utilizamos resulta ser el modelo de lenguaje grande de OpenAI. Así que tienen ese pequeño, poco en común. Pero aparte de eso, son realmente bastante diferentes.

Actualmente utilizamos 5 IA diferentes y durante el próximo mes, aproximadamente, eso aumentará a 7 u 8 IA.

La idea general es que elegimos las IA en función de en qué son mejores, qué tan rápidas son y cuánto cuestan. Entonces usamos una IA, por ejemplo, para la síntesis de imágenes, otra IA para la voz en off, otra IA para la transcripción de videos, otra IA para la generación de contenido.

Pero lo bueno de nuestro sistema es que nada de esta complejidad surge al usuario. Simplemente haga clic en la casilla de verificación, quiero sintetizar imágenes. Y al ocultar esto al usuario, nos da la flexibilidad de reemplazar estas IA en cualquier momento cuando haya algo mejor disponible.

Obviamente, nos comprometemos con nuestros clientes finales a que todos sus datos privados sean completamente privados. Así que no lo compartiremos con nadie. Nos esforzamos mucho para que nuestros sistemas funcionen de manera muy rápida y confiable. Pero aparte de eso, realmente no hay necesidad de que nadie sepa qué IA estamos usando detrás de escena.

Un mensaje de IA es básicamente algo que le dices a una IA y, dependiendo de cómo hagas la pregunta, es posible que obtengas un tipo diferente de respuesta. Dentro de nuestro equipo de ingeniería, ahora tenemos mucha experiencia sobre cómo hacer la pregunta exactamente de la manera correcta para obtener la mejor respuesta.

No necesita saber nada sobre las indicaciones de IA cuando utiliza la plataforma CYPHER porque empaquetamos las IA y le ocultamos todos los detalles desagradables. Todo lo que necesita hacer es marcar algunas casillas, seleccionar algunas opciones del menú y decir Ir.

Otra pregunta es, ¿por qué no puedo hacer exactamente lo que estás haciendo usando indicaciones de IA? Y la respuesta es que realmente podría hacerlo, siempre y cuando no le importe trabajar unas 100 veces más lento de lo que la plataforma CYPHER Learning puede hacer por usted. Entonces, para darle una idea, cuando crea un curso en nuestra plataforma, activamos un mínimo de 200 mensajes, muchos de los cuales operan en paralelo a una velocidad sobrehumana. Luego tomamos los resultados de todas esas indicaciones y, a través de una estrecha integración, generaremos los módulos, las páginas, las evaluaciones, los cuestionarios y los glosarios a una velocidad sobrehumana.

Si intentaras hacer esto con ChatGPT, lo que hacemos en 10 minutos probablemente te llevaría entre 10 y 20 horas y cada vez que quieras repetirlo, tendrías que dedicar otras 10 a 20 horas a hacerlo.

Entonces sí, podrías hacerlo. Pero no creo que sea un buen uso de tu tiempo.

En general, lo que hacemos es intentar que la inteligencia artificial sea extremadamente accesible para cualquier persona en la industria educativa. Está empaquetada, tiene barreras de protección y realmente no puedes hacer nada extravagante con ella. Así que la hemos hecho lo más segura posible. No podemos obligar a nadie a usar inteligencia artificial en contra de su voluntad. Pero cualquiera que quiera usarla descubrirá que es muy, muy amigable con las políticas globales.

AI 360 es la etiqueta que damos a nuestra tecnología, que ayudará a todas las partes interesadas en el proceso educativo. Y nuestra primera oferta como parte de AI 360 fue CYPHER Copilot, que es increíblemente bueno para construir clases sofisticadas y modernas, listas para habilidades, en menos de cinco minutos ahora, porque sigue haciéndose más rápido. Y esa característica en particular tiene AI Crosscheck automático para precisión, síntesis de voz, síntesis de imágenes, generación de contenido - lo que sea, está ahí.

Pero estamos trabajando en algunas cosas bastante sorprendentes. Aún no las hemos lanzado, lo cual no está relacionado con el desarrollo de cursos. Es otra parte del paraguas AI 360. Y en general, diría que lo que nos hace únicos es la velocidad a la que nos movemos y la amplitud de partes interesadas a las que estamos ayudando con la IA.

Si nos fijamos en cómo la gente suele utilizar las plataformas de aprendizaje, es para iniciar sesión y luego realizar un curso tradicional que normalmente se divide en módulos y secciones. Si tienes suerte, está gamificado y, si tienes mucha suerte, también realizará un seguimiento de tus competencias. Y esa es un área obvia en la que la IA puede ayudar.

Específicamente, la IA puede permitir que un instructor, profesor o docente cree automáticamente cursos increíblemente sofisticados en tan solo 10 minutos. No harán el 100% del trabajo, pero sí al menos el 80%. Pero esa es una respuesta bastante sencilla.

Creo que hay una respuesta mucho más interesante que va más allá de la forma en que la gente ha aprendido tradicionalmente utilizando las plataformas. Entonces, por ejemplo, muchas personas tienen algo que quieren aprender en este momento, algo que es muy importante, de misión crítica, no tienen el tiempo o la inclinación para intentar hurgar y encontrar un curso en su máquina de discos de cursos y tomarlo.

Entonces, una de las cosas interesantes que puede hacer la IA es que puedes usar IA generativa. Para que pueda aprender algo allí mismo, a pedido, en un formato consumible fácil de usar, sin tener que realizar un curso. Y esto es algo que considero una especie de aprendizaje instantáneo o aprendizaje justo a tiempo, si se prefiere.

Creo que lo más profundo que va a ocurrir también es que estas plataformas muy pronto tendrán agentes personales. Un agente personal funcionará las 24 horas del día, los 7 días de la semana en segundo plano, tratando de encontrar formas de ayudarlo a lograr sus objetivos de aprendizaje. Podrían estar recomendandotú contenido, es posible que noten automáticamente artículos de noticias útiles y los resuman para usted, es posible que lo sigan automáticamente una semana después de que haya consumido algún material y le brinden un pequeño repaso. Esto es algo que creo que va a revolucionar la forma en que funcionan las plataformas de aprendizaje. Así que estad atentos y veamos si todo esto se hace realidad.

La respuesta corta es no, ¿por qué siento esto? Yo solía ser profesor. Yo era educador. Solía ​​enseñar Ciencias de la Computación en la Universidad de Texas en Dallas. A la gente le gustaron mucho mis clases y una de las razones es la energía, el entusiasmo y las anécdotas que traje al salón de clases, lo que hizo que todos se entusiasmaran mucho con el aprendizaje yponer en el estado de ánimo adecuado. Y obviamente entregué los materiales básicos, pero hice mucho más. Hice muchos proyectos prácticos realmente interesantes: construyamos un simulador de red neuronal. Por eso siempre recibí excelentes críticas y la gente realmente disfrutó de mis clases y todavía hoy me envían correos electrónicos al azar.

Entonces, ¿la IA no habría hecho eso? No me parece. Sin embargo, si hubiera ido a una conferencia y todo lo que hubiera dicho fuera "Ok, todos, pasen a la página 15. Ahora leamos todos juntos", sí, probablemente podría haber sido reemplazado por una IA si fuera tan malo y tan aburrido.

Pero me gusta pensar que la mayoría de los educadores en realidad hacen mucho más. Y lo más importante que puedes hacer es inspirar y motivar a tus alumnos.

En primer lugar, la inteligencia artificial no genera todo el curso. La IA está destinada a generar aproximadamente el 80% del curso, el núcleo que francamente nadie quiere pasar su tiempo haciendo, para que un instructor pueda dedicar el 20% adicional añadiendo su propio estilo, sus propias anécdotas, haciéndolo suyo. Si todos los cursos son iguales, eso significa que las personas no están haciendo su trabajo y simplemente están presionando un botón y luego simplemente están enseñándolo, lo cual no es en absoluto nuestra filosofía.

La segunda cosa es que si vas a construir cursos utilizando IA, entonces también deseas que esos cursos sean modernos y atractivos, lo que significa que te gustaría que adoptaran un enfoque orientado a competencias para que todos los materiales estén etiquetados de vuelta a las cosas que están enseñando y evaluando. Te gustaría que estuvieran gamificados. Idealmente, te gustaría cosas como locuciones digitales para hacerlos atractivos. Lo que hemos hecho en nuestra herramienta de construcción de cursos, Copilot, es incorporar todo eso directamente en la herramienta para ahorrar a las personas mucho tiempo y dinero.

Diría que lo último, honestamente, que brinda a las universidades la mayor ventaja competitiva son los tipos de instructores que contratan. Hay instructores mediocres que solo enseñarán siguiendo el libro y hay instructores realmente dotados que saben cómo hacer que cualquier tema sea animado, divertido y memorable. Quieres contratar a ese tipo de personas, la mejor plataforma que puedas ofrecerles, la mejor integración de IA que les puedas dar, eso los hará felices y luego pueden pasar más tiempo haciendo lo que mejor saben hacer, que es inspirar a sus estudiantes.

Puede que sepas o no que solía ser profesor, y específicamente, solía enseñar ciencias de la computación en UT Dallas. Recuerdo claramente que mis vacaciones de verano estaban llenas de toneladas de preparación de cursos. Tenía que construir un nuevo curso con bastante regularidad y mi verano era el momento en que lo construía, y ¡zas! ahí se iba mi verano. Diría que lo más importante que puedes hacer con una IA es ayudarla a crear tus nuevos cursos para el próximo semestre. Ahora, obviamente, CYPHER Learning tiene una herramienta increíble para ayudarte a construir cursos atractivos en 10 minutos o menos. Pero probablemente podrías hacer algo similar con ChatGPT, podría llevarte mucho más tiempo pero aún así será mucho más rápido que empezar desde cero.

Definitivamente usar CYPHER Learning, pero además de lo obvio, diría que hay diferentes maneras de usar la IA. Hay formas que son bastante superficiales. Creas una clase tradicional, pero tal vez solo etiquetas algunos videos usando IA y luego terminas. Eso es uso superficial.

Y luego está el uso profundo de la IA, donde empiezas a auto-generar parte del contenido usando IA, usas IA Crosscheck para asegurar que sea preciso, donde etiquetas casi todo con las diferentes habilidades, y donde construyes mapas de habilidades dinámicamente usando IA. 

Hay mucho más que puedes hacer con la IA y en CYPHER Learning, nos enfocamos en el uso profundo de la IA. Así que si quieres conocer nuestra plataforma, encontrarás que hacemos mucho con inteligencia artificial.

Si lo piensas, una de las principales cosas que quieres hacer en RRHH o L&D es ayudar a las personas a evolucionar en sus carreras, ayudarles a hacer mejor su trabajo, asegurarte de que se mantengan al día con las últimas tecnologías, etc. Y a medida que el mundo avanza más rápido, es cada vez más importante que las personas aprendan cosas. Pero no aprendes cosas al azar, aprendes habilidades muy específicas que son relevantes para tu trabajo.

En el entorno ideal, lo que te gustaría poder hacer es que alguien, que podría ser tu gerente, tus compañeros o un agente de IA, te diga: "Hola Graham, para hacer mejor tu trabajo, deberías mejorar en las habilidades ABC y D", y yo diría: "Genial, por favor ayúdame a hacerlo". Idealmente, analizaría las habilidades que tienes, todos los materiales disponibles, incluyendo potencialmente expertos humanos que podrían ayudarte - cohortes - mapearía esas cosas y luego te ayudaría en el camino.

Pero, ese proceso de coincidencia no es trivial, porque un departamento podría llamar a una habilidad particular X, un departamento diferente la llama Y, y un proveedor educativo la llama Z. ¿Cómo sabes que estas tres cosas son realmente la misma cosa? 

Es posible hacer esto sin IA, pero requeriría un conjunto de conexiones bastante frágiles uno a muchos. Mientras que una IA puede adaptarse y es mucho más fluida en su comprensión. Y una IA puede decir: por supuesto, X, Y y Z son lo mismo - voy a reunir todas esas cosas.

Por lo tanto, la IA tiene el potencial de romper muchas de las barreras para entender habilidades, mapeándolas y luego ayudando a las personas a mejorar en las habilidades que necesitan para su trabajo.

Una de las cosas que estamos haciendo es facilitar mucho la creación de contenido educativo fresco y moderno y asociarlo con habilidades detalladas. A lo que me refiero con habilidades detalladas es, por ejemplo, si construyes un curso sobre marketing digital, no quieres decir que el curso es solo marketing. Quieres decir, aquí está SEO, aquí está PPC, y aquí está gestión de marca.

Así que cada evaluación, cada pregunta de cuestionario, cada video, todo está mapeado a esas habilidades. Luego, al hacer esto, si alguien toma un curso y pasa por él, podrás determinar su comprensión de todas esas habilidades. Al etiquetar esas cosas, las personas que tienen deficiencias en una habilidad, que quieren mejorar en una habilidad, pueden encontrar esos materiales muy fácilmente. Y hemos encontrado que sin usar IA, es una carga mucho mayor para el personal de L&D crear materiales listos para habilidades.

Ahora, estamos haciendo cosas aún más interesantes al generar dinámicamente contenido personalizado basado en tus requisitos de habilidad, más sobre eso más adelante. Así que manténgase atentos.

Diría que Sí y No. Creo que es muy bueno que las personas aprendan lo suficiente sobre una IA para darse cuenta de que cometen errores, que debes ser persistente y conversacional con ellos para llegar a donde quieres estar. Creo que eso es bueno.

Pero creo que pasar tiempo capacitándote en cómo convertirte en tu propio ingeniero de prompts es principalmente una pérdida de tiempo. Por ejemplo, si quieres construir cursos en unos pocos minutos, vas a nuestra plataforma, no tienes que saber nada sobre ingeniería de prompts. Solo dices, construye un curso sobre esto, completa los espacios y luego dar click en avanzar.

Así que creemos que cada vez más la IA se empaquetará y se gestionará, por lo que no tendrás que saber mucho sobre IA. Pero debes darte cuenta de que no es perfecta y todavía estás en control.

Depende. Te daré un caso obvio de trampa. Caso número uno: tienes a un niño en la escuela. Recibe una pregunta de tarea. La pone en ChatGPT, la copia y pega, y no usa su cerebro. Obviamente es hacer trampa. El segundo caso: le pido a un ingeniero un informe diario y, en lugar de escribir lo que hizo, usa ChatGPT, obviamente es hacer trampa.

Sin embargo, algunos otros ejemplos: digamos que estás en K-20, trabajando en un trabajo de fin de semestre y es realmente complicado, y quieres revisarlo con IA al final para mejorar tu estilo de escritura, etc. No es hacer trampa. Eso es usar una IA para complementar lo que tu cerebro ya ha hecho en su mayoría. Eres un desarrollador y estás trabajando en una parte complicada de ingeniería y hay una pieza de código particular que quieres hacer. Es un código bastante básico, pero no quieres gastar el tiempo en hacerlo. Usas una IA para hacer eso, no es hacer trampa. Así que hay un par de ejemplos donde, definitivamente es hacer trampa, definitivamente no lo es.

Creo que la IA ciertamente va a mejorar cada vez más. Lo que significa que un ser humano que sepa cómo trabajar junto con una IA podrá multiplicar enormemente sus poderes productivos. Pero también significa que los humanos que no sepan cómo usar una IA gradualmente quedarán atrás en sus carreras elegidas. Así que creo que las IA, y especialmente con la llegada de la tecnología de agentes, definitivamente van a mejorar, serán cada vez más productivas cuando trabajen junto con un humano que sepa cómo utilizarlas.

Diría que, en general, sí. Hay algunas razones que me vienen a la mente. En primer lugar, estas IA están mejorando, lo que significa que las personas van a tener que mantenerse cada vez más en contacto con habilidades modernas. Y si estás en un lugar de trabajo que, obviamente, eventualmente será completamente reemplazado por IA, necesitas pensar en cómo tomar tus habilidades y aplicarlas a una industria completamente abierta para los trabajadores humanos. Así que esa sería una razón obvia.

La segunda razón, que no es tan obvia, es que algunos negocios están demasiado entusiastas y demasiado decididos a usar la IA, y tu jefe podría decirte "sí, usa una IA para eso", mientras que tú, como trabajador experimentado, podrías decir "aún no está listo para eso, por favor no lo hagas". Entonces, creo que otra cosa es que la gente a veces tiene que oponerse y tal vez alertar a la alta dirección si ven que la IA se está utilizando de maneras que no son apropiadas, al menos en este momento.

En general creo que tiene mucho sentido. No creo que haya nada raro ahí. Para darle una idea del tipo de cosas en las que están pensando, una de ellas es la privacidad. Entonces, si va a utilizar una IA, debe estar seguro de que no tomará todos sus datos y los compartirá con otras personas. Entonces eso tiene sentido.

Otra cosa está relacionada con la seguridad nacional. El gobierno va a trabajar con proveedores clave como OpenAI y Microsoft para tratar de hacer que sea lo más difícil posible el uso de una IA avanzada para propósitos nefastos, como construir un agente biológico o hacer estallar un reactor nuclear.

Otra cosa que es muy importante es que no hay duda de que las IA se utilizarán cada vez más para calcular algorítmicamente diversos resultados que pueden afectar su sustento. Entonces, por ejemplo, usted podría estar solicitando crédito, podría estar solicitando vivienda y queremos asegurarnos de que las IA no discriminen directa o indirectamente a ningún público en particular, colocándolos así en desventaja.

Y el último está relacionado con el empleo. Es bastante obvio que la IA desplazará una gran cantidad de empleos en las próximas décadas, pero lo ideal es que las personas en esos empleos en particular puedan realizar la transición a través de un proceso de mejora de habilidades a otros empleos. Y una de las cosas que el gobierno de Estados Unidos quiere hacer es tratar de asegurarse de que eso no suceda demasiado abruptamente, para darle a las personas en esos empleos suficiente tiempo para hacer la transición a otros empleos.

Entonces, en general, considero que la Declaración de Derechos de la IA de EE. UU. es muy sensata y no veo ningún problema particular en ella.

Diría que la respuesta es sí, pero con reservas.

Supongamos que la IA tiene acceso a tus resultados: si eres ingeniero, qué tipo de código escribes; si eres escritor creativo, el texto que escribes. Ciertamente, se puede evaluar eso, no creo que haya magia involucrada en eso. Pero hay una gran cantidad de cosas que haces durante el día que realmente ayudan a tu organización, ya sea que seas agradable de estar cerca, tengas una gran actitud, tengas un buen espíritu de equipo, te enfrentes al desafío cuando llegan los momentos difíciles. Todas esas son cosas a las que la IA probablemente no tendrá acceso directo. Tal vez alguien podría escribirlo, pero a menos que estemos rodeados de cámaras de seguridad, no te verán a las 10 p.m. arreglando ese error realmente difícil para un cliente importante.

Así que creo que sí, podrán evaluar los resultados con el tiempo, pero creo que hay mucho más en la evaluación que simplemente evaluar tus resultados.

Voy a utilizar algunos ejemplos, uno de las escuelas y universidades, pero también se aplica igualmente bien a las empresas.

Lo que la mayoría de la gente no habla tanto en este momento son los agentes personales. Lo que quiero decir con un agente personal es algo que sabe mucho sobre ti, que te está ayudando, que está disponible las 24 horas del día, y que se ajusta continuamente a tus metas y tus interacciones con el agente.

Digamos que estás interesado en un tema en particular y hablas con tu agente y le dices: "Oye, ¿puedes decirme un poco más sobre X?" Entonces el agente sabe ahora que estás interesado en X. Tiene acceso a todo internet, sabe que puede empezar a encontrar muchos temas interesantes relacionados una vez que haya interactuado contigo. Si tiene la sensación de que no entendiste del todo, podría decir: "Oye, déjame explicarlo de otra manera". Y una semana después, podría decir: "Solo quiero hacer una pequeña prueba rápida para ver si recuerdas". Lo cual, por cierto, hago todas estas cosas para mis hijos, así que soy como su agente personal, por así decirlo.

Puedes comparar eso con lo que ves en un entorno de aprendizaje tradicional donde pasas de un maestro en un año a otro maestro, luego cambias de escuela o en el mundo del desarrollo y aprendizaje, aprendes en esta organización, luego te mudas a una organización diferente en el mismo negocio, luego te unes a un negocio diferente. Está cambiando constantemente.

Pero con el agente personal, no importará porque es tuyo. No informa a la empresa en sí. La otra cosa es que tendrá acceso a tanta información por ahí en internet en tiempo real. Así que si hay un tema nuevo o material relacionado nuevo, puede informarte en 10 minutos. Intenta hacer eso en la escuela.

Creo que la nueva generación de IA, mis hijos por ejemplo, ya están empezando a interactuar con la IA y lo están disfrutando. Creo que van a esperar esta forma de personalización e interacción detallada. Siempre está el peligro de que si van a su escuela, universidad o negocio y no está algo al día, van a sentir que están en la edad media en este lugar y simplemente voy a volver a mi confiable agente personal.

Eso es lo que creo que va a ser bastante importante en el mundo de la educación.

Realmente depende de cómo lo estén utilizando. Si enseñas la clase de la misma manera que siempre lo hiciste, haces las mismas preguntas, y los estudiantes pueden simplemente recurrir a ChatGPT para encontrar rápidamente una respuesta, entonces sí, probablemente hará que los estudiantes perezosos sean aún más perezosos, por así decirlo. Eso puede traer problemas si estás enseñando de la misma manera mientras las personas están usando IA, estarás haciéndoles un mal servicio.

Lo que necesitas hacer es crear un conjunto mucho más complejo de tareas para que hagan que los haga pensar profundamente en cómo usar una IA. ¿Cómo me junto con ella para lograr un nivel de rendimiento mucho más alto? En esas situaciones, los estudiantes realmente tienen que pensar creativamente en cómo interactuar con la IA, ya sea cómo la promp, cómo la depuro para asegurarme de que sea cierto porque si solo copio y pego algo y está obviamente mal, hará que el estudiante se vea mal.

Hay muchas cosas que tienen que hacer, pero como dije, creo que la responsabilidad principal recaerá en el profesor o instructor para elevar el nivel de lo que se espera para que no permita que las personas se vuelvan mentalmente perezosas.

Una de las cosas que muchas veces no se menciona es el hecho de que durante el día interactúas con muchas personas diferentes, ya sea hablando con un escritor creativo que está tratando de sacar provecho de tu experiencia sobre cómo abordar un tema en particular, si por casualidad trabajas en servicios médicos podría ser personas que trabajan en la sala de emergencias, por ejemplo, o un neurocirujano. Puedo pensar en montones de personas con las que interactúas donde la forma en que interactúan contigo es crucial para ambos resultados.

Si voy a una sala de emergencias y hay un médico que no es empático, es grosero y no se da cuenta de que estoy en un gran dolor y necesito prioridad, obviamente estaré muy insatisfecho. Mientras que he tenido algunas interacciones muy positivas con el personal médico donde te hacen sentir muy cómodo, entienden de dónde vienes, te dan prioridad cuando es necesario y es una parte enorme de ser un profesional exitoso y creo que las habilidades blandas siempre han sido bastante importantes.

Creo que ahora la gente está empezando a decir: "Oye, ¿cuál es la diferencia entre yo y alguna IA?" Una de las primeras cosas que mencionarán es el aspecto de las habilidades blandas. Creo que va a haber muchas personas en todo el mundo que estarán bastante motivadas para mejorar sus habilidades blandas. Curiosamente, el software impulsado por IA podría ser una de las formas en que puedes acelerar tu capacidad de tener habilidades blandas muy buenas.

Sé que en CYPHER estamos haciendo mucho trabajo con organizaciones y escuelas para utilizar el aprendizaje basado en competencias para medir las habilidades blandas y dirigir áreas específicas de fortalezas y debilidades.

Creo que sí, definitivamente están relacionados y creo que habrá mucho más énfasis en las habilidades blandas como resultado del resurgimiento de la IA.

Entonces, la pregunta de hoy es: "Sé que CYPHER Copilot hace un trabajo increíble al permitirme construir clases atractivas y modernas en minutos. Sin embargo, ¿ves un momento en el que Copilot también ayudará a un estudiante a reconocer su talento, a aprender cosas mucho más rápido de lo que están confundidos y, de lo contrario, ayudarlos en su viaje educativo?"

¡La respuesta es absolutamente sí! A lo que te refieres se conoce en cierta medida como un agente. CYPHER Learning está dedicado a desarrollar nuestra funcionalidad de Copilot para incluir exactamente este tipo de cosas.

Hablando en términos generales, un agente es algo que operará de manera autónoma en tu nombre. Entonces, no es algo que tengas que preguntar y luego responda. Básicamente, puedes decir: "Oye, quiero aprender sobre todo tipo de temas" y luego funcionará como una pequeña ardilla las 24 horas del día, los 7 días de la semana, buscando pepitas de información, sirviéndolas, haciendo sugerencias. Realmente creemos que los agentes son el futuro de la IA, y muchas otras personas también lo creen, esto no es solo mi opinión personal. Estamos en la industria de la educación, así que estamos trabajando muy duro para llevar el poder de los agentes personales a los educadores. Y eso se aplicaría tanto a los estudiantes, ¿cómo ayudas a un estudiante en su viaje educativo? Pero también a los educadores, que quieren crear materiales atractivos y un agente también puede trabajar en tu nombre.

Recientemente, Turnitin anunció que podrían reducir significativamente su equipo de ingeniería y reemplazar a varios ingenieros con IA. Tengo algunas reflexiones al respecto.

En primer lugar, dejemos completamente fuera de consideración la IA. La mejor manera de construir software de manera eficiente es tener equipos pequeños de personas realmente experimentadas que creen marcos reutilizables y utilicen las herramientas más avanzadas, para que un pequeño número de personas pueda hacer mucho. Estos son equipos de ingeniería de alto rendimiento, y ese es el tipo de equipo que tenemos aquí en CYPHER Learning.

Ciertamente, hay equipos de ingeniería que no han adoptado las mejores prácticas de software más recientes, donde tienen ingenieros menos talentosos que construyen muchas cosas mediocres que podrían hacerse de manera mucho más eficiente. Y creo que si tienes una organización de ingeniería así, entonces es ciertamente posible que puedas reducir algo el tamaño aprovechando la IA. Pero realmente pienso que en este caso la IA es como una distracción. Creo que normalmente reducirías un equipo de ingeniería de todos modos, si tu equipo es tan fácilmente reemplazable por la IA.

En CYPHER Learning no hay forma alguna de que pueda reemplazar a alguien en nuestro equipo de ingeniería con IA porque son simplemente demasiado buenos, pero utilizan la IA a diario para hacer su propia productividad más eficiente.

Creo que casi cualquier trabajo en el mercado laboral puede beneficiarse de la IA a menos que sea hacer hamburguesas en tu In-N-Out local. Pero creo que es muy importante que las personas que ingresan al mercado laboral estén bien versadas en cómo usar la IA desde el principio. Como sé en CYPHER Learning, prácticamente esperamos que la mayoría de las personas en este punto estén usando IA para ser más productivas. Y me preocuparía bastante si hubiera un empleado en casi cualquier posición que no estuviera usando IA. Así que no quieres ser ese estudiante graduado desconcertado que consigue un nuevo trabajo y todos los demás están usando IA a tu alrededor y no estás realmente seguro de qué se trata. Diría que definitivamente te hará más productivo, pero no quieres ser esa persona que no sabe cómo usar una IA.

Hay un par de cosas. En primer lugar, veamos la palabra "asegurar". Hay muchos productos, cursos por ahí que te enseñarán cosas genéricas como marketing o ventas. Pero la mayoría de las empresas que quieren asegurarse de que alguien tenga esa capacitación, quieren algún grado de trazabilidad hasta habilidades individuales. Así que dentro del marketing, por ejemplo, podría haber 30 o 40 habilidades diferentes que quieres asegurarte de que alguien realmente comprenda y haya dominado, no simplemente tomar un curso y tal vez no entender nada. Diría que adoptar una metodología de capacitación basada en habilidades donde todo el contenido, educación, material, pruebas y evaluaciones estén vinculados a habilidades es una forma realmente importante de asegurarse de que lo tengan.

Ahora, en términos de hacer esto rápidamente, en CYPHER Learning tenemos una tecnología de copiloto: CYPHER Copilot, que permite al personal de L&D crear estos cursos en unos 10 minutos que están completamente vinculados a habilidades. De lo contrario, es un trabajo algo laborioso. Pero quiero hacerles saber a todos que hay herramientas impulsadas por IA en este momento que pueden crear estos cursos realmente atractivos que están vinculados a habilidades. También diré que próximamente, creo que comenzarás a ver directamente al alumno en el mercado, donde alguien que no tiene acceso a un curso o no está inclinado a hacerlo puede interactuar con una IA, aprender esas nuevas habilidades, pero tenerlas una vez más vinculadas a habilidades de manera que su aprendizaje y comprensión estén realmente asegurados. Así que estén atentos, próximamente de CYPHER Learning.

Mi punto de vista es que en este momento, hay un conjunto completo de IA con capacidades algo similares. Ya sea ChatGPT 4.0 o Anthropic Claude, hay Gemini de Google. Pero todos están en la misma categoría, no hay nada que sea un avance masivo o un gran paso adelante. Creo que todos en la industria de la IA esperan un avance bastante pronto. Ha habido varias filtraciones sobre un ChatGPT 5.0, una nueva versión de Google Gemini, etc. Creo que pronto los verás volverse más precisos, con menos alucinaciones y un razonamiento mucho mejor y más poderoso.

Leí en algún lugar que hay un tipo que es experto en electrónica y una de las cosas que hace para saber qué tan buena es una IA, es diseñar un dispositivo electrónico complicado con todas las resistencias, capacitores y todo. Aparentemente, este tipo tropezó con una versión temprana de la próxima versión de ChatGPT y dijo que hicieron un trabajo increíble y que ninguna otra IA había hecho eso antes. Así que creo que pronto verás un cambio bastante grande, verás que los precios siguen bajando en lo básico. Verás una síntesis de video mucho más poderosa, una síntesis de imagen mucho más poderosa. Creo que todas estas cosas van a suceder en los próximos 6 a 9 meses. Pero luego creo que la ola más grande será hacia los agentes de IA, que fue el tema de una publicación anterior en LinkedIn de un servidor.

Sí. Normalmente, puedes pensar en un espectro. Por un lado, tienes un agente en una caja donde el agente puede hacer cosas por ti, pero no necesariamente puede gastar tu dinero o reservar un vuelo, frente a agentes muy autónomos donde les das la libertad de abrir tu billetera y comprar cosas. Ahora, creemos que el agente en la caja, al menos por el momento, será mucho más popular y común. Ese es el tipo de agente en el que estamos trabajando actualmente.

Un copiloto es algo con lo que típicamente colaboras en una tarea. Es literalmente como si tú estuvieras volando el avión y tu copiloto estuviera a tu lado. Por ejemplo, si estás utilizando la plataforma CYPHER para construir un curso, lo llamamos copiloto porque estás construyendo el curso con la ayuda de una IA.

Los agentes, por otro lado, son típicamente un poco más autónomos. Puedes darles una tarea y puede que tarden una hora, un día, una semana en completar esa tarea. Y aunque probablemente se pondrán en contacto contigo para informarte sobre lo que está sucediendo, son mucho más autónomos que un copiloto.

En CYPHER, en realidad estamos trabajando en la tecnología de agentes mientras hablamos. Así que mantenganse atentos para más información.

Una IA con estado es particularmente importante cuando se habla de agentes, porque en el caso de un agente, se te da una misión. Puede ser reservar unas maravillosas vacaciones en Barbados o algo así y va a conocer todos los pasos necesarios. Pasará del paso uno al paso dos al paso tres. Siempre sabe dónde está respecto a su objetivo. Tú estarás al tanto. Así que eres parte del objetivo del agente con estado.

En cambio, para un copiloto, típicamente no hay mucho estado. Es un trabajo corto y cuando terminas, terminas. Por eso el estado es muy importante, especialmente con respecto a los agentes de IA.

Tengo que decir que no creo que la industria tecnológica esté evolucionando rápidamente. Quiero decir, sabemos quiénes son nuestros competidores y parecen moverse bastante lentamente, para ser honesto contigo. La forma en que innovamos no se basa en cuán rápido innovan los demás.

Estamos muy apasionados por hacia dónde creemos que va el futuro y lo estamos construyendo tan rápido como podemos, independientemente de cómo lo hagan los demás. Pero tenemos que decir que, al mirar a nuestro alrededor, parece que muchas empresas se están moviendo realmente lentamente en este momento.

La IA está avanzando tan rápido que "reciente" podría ser ayer para lo que sé, pero diré que ha habido muchos avances en la generación de videos. Así que pronto verás videos en tiempo real enseñándote casi cualquier cosa, sin que tengas que ir a YouTube, por ejemplo. Podrían ser personalizados, podrían incluso hacerse con tu voz o tu rostro, será bastante sorprendente. 

El aspecto de razonamiento está mejorando cada vez más. Probablemente hayas oído hablar del Proyecto Strawberry. Y esperamos ver más avances allí. Un razonamiento avanzado significa que los agentes de IA pueden volverse más inteligentes. Por lo tanto, podrán asistirte de manera más profunda, para ayudarte a aprender lo que quieras aprender. 

También creo que el rendimiento en relación con el precio es increíble. Sabes, la semana pasada bajamos los precios de Copilot alrededor del 30% y está aumentando la velocidad. Su soporte multilingüe está aumentando. Así que los precios seguirán bajando, lo que hace que esto sea más accesible para todos nuestros clientes.

Ahora, básicamente, está siendo muy, muy útil en casi todas las industrias, según lo que puedo ver. Pero una área en particular sería el descubrimiento de medicamentos. Sabes, el descubrimiento de medicamentos ha sido tradicionalmente un problema de prueba y error. Y gracias a innovaciones como AlphaFold en los laboratorios de investigación de Google y otras cosas que OpenAI está haciendo, están usando la IA para acelerar cada vez más el descubrimiento de medicamentos y hacerlo un enfoque mucho más dirigido en lugar de un enfoque de prueba y error. Así que aquí hay un ejemplo donde creo que la IA puede hacer un trabajo increíble y sería realmente, realmente difícil para los seres humanos ser tan sofisticados en términos de descubrimiento de medicamentos sin usar IA.

Diría que el mayor malentendido es que la gente supone que siempre tendrá alucinaciones y cometerá errores. Ahora, siempre es posible cometer un error. Pero estas IA están mejorando cada vez más, son más reflexivas y limpian sus respuestas. Y si has estado siguiendo OpenAI, ayer lanzaron el modelo o1, que en la versión profesional de este modelo puede pensar hasta un minuto antes de darte la respuesta. Así que creo que no pasará mucho tiempo hasta que las IA cometan muchos menos errores que antes. Nunca llegará a cero, pero será mucho, mucho más precisa que incluso un experto humano.

¿Cuál es mi mayor predicción para la IA en 2025? Y son tres palabras: agentes, agentes, agentes.

Y lo que quiero decir con eso, te daré un ejemplo de la industria del aprendizaje, que es donde está CYPHER. En el pasado, las personas no eran necesariamente tan buenas en el aprendizaje autodirigido. No sabían qué necesitaban realmente, no sabían cómo estudiar adecuadamente. Los gerentes podrían tener dificultades para hacer un seguimiento de lo que están haciendo sus aprendices y hacer recomendaciones. Pero la IA es bastante buena en esto. Si sabe lo que quieres de tu carrera, si sabe en qué eres bueno, en qué necesitas ayuda, entonces puede crear un camino de aprendizaje personalizado para ti, puede generar contenido personalizado solo para ti. Si eres un gerente, puede realizar un seguimiento automáticamente de lo que está sucediendo con todos tus trabajadores, cómo están haciendo las cosas y dónde necesitan ayuda. Y todo esto puede hacerlo proactivamente un agente de IA.

Estamos trabajando arduamente en la tecnología de agentes. Tenemos el primer agente de aprendizaje que saldrá muy pronto, pero gran parte de lo que estamos haciendo en 2025 es aplicar la IA proactiva en forma de agentes a todos los grupos interesados que utilizan la plataforma CYPHER.