Experimentos en Inteligencia Artificial (IA): opotunidades en la academia y laboratorios universitarios

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un campo exclusivo de la industria tecnológica para convertirse en un motor transversal de innovación en la academia, las bibliotecas y los espacios de trabajo colaborativos. Los grandes laboratorios y empresas tecnológicas están desarrollando experimentos que transforman la manera en que interactuamos con la información y ofrecen oportunidades únicas para la investigación, la enseñanza y la gestión del conocimiento.

Este blog explora las iniciativas de Meta AI, NVIDIA NIM, Allen Institute for AI (Ai2), Copilot Labs de Microsoft y Google Labs, detallando sus herramientas, funciones y potencialidades para entornos académicos. La estructura combina prosa explicativa, listas y cuadros comparativos individuales, con el fin de ofrecer un recurso claro y exhaustivo para investigadores, docentes y profesionales de la información.

Experimentos en inteligencia artificial

🔵 Meta AI

Enlace: https://ai.meta.com/about

Meta AI, anteriormente conocido como FAIR, se ha posicionado como uno de los centros de investigación más influyentes en el campo de la inteligencia artificial. Su enfoque combina el desarrollo de modelos de lenguaje de última generación con avances en visión por computador y multimedia. La filosofía de Meta AI es abrir el acceso a la investigación, compartiendo modelos y resultados que pueden ser aprovechados por la comunidad académica y científica. Además, su compromiso con la responsabilidad en IA —incluyendo transparencia, inclusión y gobernanza— convierte sus iniciativas en un recurso valioso para universidades y bibliotecas que buscan integrar la IA en sus procesos de enseñanza, investigación y gestión del conocimiento.

Herramientas destacadas

• LLaMA 4: modelo de lenguaje abierto de última generación

• SAM 2: segmentación avanzada de imágenes y videos

• DINOv3: aprendizaje auto-supervisado en visión

• V-JEPA 2: predicción en secuencias de video

• Movie Gen: generación de narrativas audiovisuales

• Perception Encoder: mejora en visión por computador

• Perception Language Model (PLM): integración visión-lenguaje

• Meta Locate 3D: robótica y percepción espacial

• Collaborative Reasoner: agentes colaborativos

Herramienta	Función	Uso académico	Implementación en laboratorio
LLaMA 4	Modelo de lenguaje	NLP en cursos y proyectos	Laboratorios de PLN
SAM 2	Segmentación visual	Digitalización de colecciones	Visión por computador
DINOv3	Auto-supervisión	Enseñanza de ML	Entrenamiento con datasets
V-JEPA 2	Predicción en video	Narrativas audiovisuales	Multimedia
Movie Gen	Narrativas inmersivas	Material educativo	Storytelling digital
Perception Encoder	Visión avanzada	Análisis científico	IA aplicada
PLM	Visión-lenguaje	Bibliotecas digitales	Multimodalidad
Meta Locate 3D	Robótica	Ingeniería	Robótica académica
Collaborative Reasoner	Agentes colaborativos	Trabajo en equipo	IA conversacional

🟢 NVIDIA NIM

Enlace: https://developer.nvidia.com/nim

NVIDIA NIM representa la apuesta de NVIDIA por ofrecer microservicios de inferencia optimizados que permiten desplegar modelos de IA de manera eficiente y segura. Su propuesta se centra en la escalabilidad y la integración en entornos productivos, con especial atención a la multimodalidad y al soporte multilingüe. Para la academia y los laboratorios universitarios, NIM abre la posibilidad de experimentar con modelos de gran tamaño sin necesidad de infraestructuras complejas, facilitando la creación de asistentes de investigación, sistemas de búsqueda semántica y proyectos de IA aplicada. Es, en esencia, un puente entre la investigación avanzada y la implementación práctica en espacios de trabajo colaborativos.

Herramientas destacadas

• Nemotron-3 Nano 30B: razonamiento y programación.

• Nemotron Nano 12B v2 VL: comprensión multimodal.

• TensorRT-LLM: inferencia optimizada

• vLLM y SGLang: motores de inferencia

• Blueprint: despliegue en la nube

Herramienta	Función	Uso académico	Implementación en laboratorio
Nemotron-3 Nano 30B	Razonamiento	Asistentes de programación	Ingeniería de software
Nemotron Nano 12B v2 VL	Multimodalidad	Bibliotecas digitales	IA multimodal
TensorRT-LLM	Inferencia	Optimización de modelos	Laboratorios de ML
vLLM / SGLang	Motores	Enseñanza de frameworks	Infraestructura IA
Blueprint	Despliegue	Cloud computing	Laboratorios de IA aplicada

🟣 Allen Institute for AI (Ai2)

Enlace: https://allenai.org

El Allen Institute for AI (Ai2) es un referente en investigación abierta y reproducible. Su misión es impulsar el avance científico mediante el desarrollo de modelos accesibles y plataformas colaborativas. Ai2 se distingue por su énfasis en la transparencia y en la creación de ecosistemas de conocimiento que puedan ser utilizados por investigadores de todo el mundo. Sus herramientas abarcan desde modelos de lenguaje hasta proyectos multimodales y agentes científicos, todos diseñados para fortalecer la investigación interdisciplinaria. Para universidades y bibliotecas, Ai2 ofrece un marco ideal para fomentar la innovación y la validación académica en proyectos de IA.

Herramientas destacadas

• Olmo: modelo abierto de lenguaje

• Molmo 2: multimodalidad abierta

• Asta Agents: agentes para investigación científica

• AstaBench: benchmarks rigurosos

• AI for the Planet: plataformas para datos ambientales

Herramienta	Función	Uso académico	Implementación en laboratorio
Olmo	Lenguaje	NLP abierto	PLN
Molmo 2	Multimodalidad	Ciencia ambiental	Multimodalidad
Asta Agents	Agentes científicos	Investigación	IA aplicada
AstaBench	Benchmarks	Evaluación de modelos	Validación académica
AI for the Planet	Datos ambientales	Clima y agricultura	Ciencia de datos

🟡 Copilot Labs (Microsoft)

Enlace: https://copilot.microsoft.com/labs

Copilot Labs es el espacio experimental de Microsoft para explorar nuevas funciones de Copilot y probar dinámicas innovadoras de interacción con la IA. Su objetivo es ofrecer un entorno flexible donde estudiantes, docentes y profesionales puedan experimentar con capacidades emergentes, desde la creación de audio hasta la generación de modelos 3D. En el ámbito académico, Copilot Labs se convierte en un laboratorio pedagógico que permite explorar cómo la IA puede apoyar la enseñanza, la productividad y la creatividad. Para bibliotecas y workspaces, representa una oportunidad de personalizar experiencias de aprendizaje y de investigación, integrando la IA en procesos cotidianos.

Herramientas destacadas

• Copilot Audio Expressions: creación de audio

• Portraits: interacción con voz y visuales

• Copilot 3D: generación de modelos 3D

• Mico: nueva forma de conversar

• Copilot Actions: automatización de tareas

• Copilot Vision: exploración visual

• Copilot Gaming Experiences: IA en videojuegos

Herramienta	Función	Uso académico	Implementación en laboratorio
Audio Expressions	Audio	Talleres de música	Arte digital
Portraits	Voz/visual	Narrativas	Multimedia
Copilot 3D	Modelado	Ingeniería	Diseño 3D
Mico	Conversación	Pedagogía	IA conversacional
Copilot Actions	Automatización	Productividad	Workspaces
Copilot Vision	Exploración	Bibliotecas	IA visual
Gaming Experiences	Videojuegos	Investigación lúdica	IA aplicada

🔴 Google Labs

Enlace: https://labs.google/

Google Labs es el hogar de los experimentos más creativos y productivos de Google en inteligencia artificial. Su propuesta combina herramientas orientadas a la productividad, la conceptualización y la creación artística, con un enfoque en la accesibilidad y la experimentación. Desde agentes de productividad en Gmail hasta entornos de creación musical, Google Labs ofrece un abanico de posibilidades para transformar la manera en que trabajamos y aprendemos. En universidades, bibliotecas y espacios colaborativos, estas herramientas permiten diseñar experiencias interactivas, fomentar la creatividad y explorar nuevas formas de integrar la IA en proyectos educativos y culturales.

Herramientas destacadas

• CC: agente de productividad en Gmail

• Disco: remix de pestañas

• Pomelli: marketing con IA

• Mixboard: tablero conceptual

• Opal: mini-apps con lenguaje natural

• Music AI Sandbox: creación musical

• Google AI Studio: entorno de experimentación

Herramienta	Función	Uso académico	Implementación en laboratorio
CC	Productividad	Gestión académica	Productividad digital
Disco	Remix apps	Apps educativas	Desarrollo ágil
Pomelli	Marketing	Difusión cultural	Comunicación digital
Mixboard	Conceptualización	Proyectos colaborativos	Ideación
Opal	Mini-apps	Herramientas rápidas	Prototipado
Music AI Sandbox	Música	Talleres	Arte digital
AI Studio	Playground	Experimentación	Laboratorios IA

Conclusión

En conclusión, cada casa tecnológica ofrece un abanico mucho más amplio de herramientas que pueden ser aprovechadas en la academia y los laboratorios universitarios. Desde modelos de lenguaje abiertos hasta plataformas de experimentación multimodal, estas iniciativas permiten transformar bibliotecas, aulas y workspaces en espacios de innovación interactiva.