Microsoft ha decidido retirar las API de Bing Search, lo que significa que los desarrolladores que utilizaban estos servicios deberán buscar alternativas. La empresa ha recomendado el uso de Azure AI Agents, una solución que permite a los chatbots interactuar con datos web en tiempo real.

Que son las API de Bing Search y a que se debe esta decisión

El retiro de las API de Bing Search se produce en un contexto de creciente integración de inteligencia artificial en los servicios de Microsoft. La compañía ha estado incrementando los precios de acceso a los datos de Bing en los últimos años, lo que ha llevado a algunos desarrolladores a buscar otras opciones.

Microsoft sugiere que los desarrolladores migren a Azure AI Agents con «Grounding con Bing Search», una tecnología que permite a los agentes de IA acceder a datos en tiempo real desde Bing. Sin embargo, esta transición implica nuevos costos y cambios en la arquitectura de servicio, lo que ha generado preocupación en la comunidad de desarrolladores.

Algunas empresas, como DuckDuckGo, seguirán teniendo acceso a los datos de Bing Search después del retiro de las API, pero los desarrolladores más pequeños podrían verse afectados. La comunidad tecnológica ha expresado inquietudes sobre la falta de alternativas accesibles y el impacto en la innovación. Veremos si el cambio no dificulta a los desarrolladores seguir utilizando esta herramienta.

El retiro de las API de Bing Search marca un cambio estratégico hacia la IA en Microsoft. Aunque la compañía ofrece alternativas, los desarrolladores deberán adaptarse a nuevos modelos de servicio y costos para seguir utilizando datos de búsqueda en sus aplicaciones. Esto, no afecta en gran medida al buscador y es un cambio para desarrolladores únicamente que tendrán que migrar a otro servicio. Parece que el gigante de Redmond elimina duplicidades y simplifica el acceso.

El mundo es un recurso valioso, no importa qué edad tengas o a qué te dediques. Por ello, encontrar maneras de aprovecharlo al máximo puede marcar una gran diferencia en la forma en la que vives. De hecho, muchas personas buscan alternativas para hacer valer su tiempo de modo inteligente, ganando ingresos adicionales sin comprometer su rutina diaria.

Es así como, llegamos al tema de hoy: convertir tu tiempo libre en dinero con encuestas remuneradas. Y es que, aunque estos sondeos no son una opción nueva, son cada vez más populares para generar un extra. ¿La razón? Es una actividad flexible, accesible y sencilla de lograr cierto beneficio económico.

¿Por qué invertir tu tiempo libre en ganar dinero?

Lo cierto es hay diversidad de métodos para aprovechar tu tiempo libre y ganar dinero. Desde vender productos artesanales o dar clases particulares, hasta crear una tienda en línea o recurrir al dropshipping. Sin embargo, gran parte de estas alternativas requieren inversión previa, toda una maquinaria de publicidad y formación profesional. Nada que ver con las encuestas pagadas, y aquí te explicamos por qué vale la pena aprovecharlo.

1. Aprovechas cada momento del día

Muchas personas tienen momentos libres durante el día que no siempre se utilizan de forma productiva. Responder encuestas puede realizarse en cualquier momento, ya sea en el transporte público, mientras esperas una cita o antes de dormir. No necesitas gastar gran parte de tu tiempo.

2. Generas ingresos sin necesidad de experiencia previa

A diferencia de otros métodos para ganar dinero en línea, como el diseño gráfico o la programación, las encuestas remuneradas no requieren conocimientos técnicos ni habilidades especializadas. Esto quiere decir que cualquier persona puede participar y recibir compensaciones por compartir su opinión.

3. Complementas tu economía sin esfuerzo extra

No se trata de sustituir tu empleo, sino de añadir un ingreso adicional sin necesidad de dedicarle horas de trabajo intensas. Es cierto que no ganarás una insana cantidad de dinero, pero este será proporcional al tiempo que inviertes. Con solo unos minutos al día, puedes acumular recompensas que pueden convertirse en dinero en efectivo, tarjetas de regalo o descuentos.

4. No tienes horarios fijos

A diferencia de un trabajo tradicional o un emprendimiento que requiere planificación y constancia, las encuestas pueden responderse en cualquier momento y lugar. Tú decides cuándo y cuánto tiempo invertir.

5. Es una opción accesible para todos

No importa tu ubicación, edad o nivel educativo. Mientras tengas acceso a internet, puedes registrarte en aplicaciones de encuestas y comenzar a ganar dinero.

¿Por qué las encuestas remuneradas son una excelente alternativa?

Las encuestas online han ganado popularidad por muchas razones. Aquí te explicamos por qué tantas personas las eligen como fuente de ingresos extra.

1. Son fáciles de completar

Las encuestas están diseñadas para ser intuitivas y comprensibles. No requieren respuestas extensas ni habilidades especiales, solo honestidad y disposición para participar.

2. Ofrecen múltiples formas de pago

Dependiendo de la aplicación puedes obtener recompensas en dinero, tarjetas de regalo, puntos acumulables o incluso productos gratuitos. En muchos casos tienes la libertar de elegir cuál opción te conviene más.

3. Hay muchas plataformas confiables disponibles

Existen diversas páginas y aplicaciones reconocidas que ofrecen encuestas legítimas y pagos garantizados. Algunas de las más populares incluyen Toluna, Swagbucks, ySense y Pawns.app.

4. Contribuyes al desarrollo de productos y servicios

Las empresas utilizan las respuestas de los usuarios para mejorar sus productos y campañas publicitarias. Participar en encuestas significa tener un impacto en las decisiones de marcas reconocidas.

5. No requiere inversión inicial

A diferencia de otros métodos para generar ingresos en línea, las encuestas remuneradas no exigen inversiones previas. Solo necesitas registrarte y comenzar a responder.

Consejos para maximizar tus ganancias con encuestas online

Si decides aprovechar tu tiempo libre con encuestas remuneradas, aquí tienes algunos consejos para aumentar tus ingresos:

• Sé honesto y preciso al completar tu perfil. De estos detalles dependen el tipo de encuestas y tareas que tendrás disponibles.
• Responde encuestas con regularidad para que puedas acumular más recompensas. En pocas palabras, es conveniente ser constante.
• No te registres de buenas a primeras en cualquier plataforma. Investiga y elige solo aplicaciones y sitios confiables.
• Aprovecha los incentivos en forma de bonos y promociones que algunos programas ofrecen. Por ejemplo, al completar determinadas tareas o registrarte.

Ganar dinero con encuestas remuneradas es una forma inteligente de aprovechar tu tiempo libre. Con la flexibilidad, accesibilidad y facilidad que ofrecen, representan una excelente alternativa para generar ingresos adicionales sin esfuerzo. Si buscas una manera sencilla de monetizar tus ratos libres, esta opción puede ser ideal para ti.

Hace un año, Microsoft presentó los modelos de lenguaje pequeños (SLMs) con el lanzamiento de Phi-3 en Azure AI Foundry, aprovechando la investigación en SLMs para ampliar la gama de modelos y herramientas de IA eficientes disponibles para los clientes. Ya os hemos hablado que estos modelos se encuentran dentro de Windows 11 y se actualizan cada mes.

Ahora se incorporan los siguientes modelos: Phi-4-reasoning, Phi-4-reasoning-plus y Phi-4-mini-reasoning, marcando una nueva era para los modelos de lenguaje pequeños y redefiniendo una vez más lo que es posible con IA pequeña y eficiente.

Phi-4 y sus próximos pasos

Los modelos de razonamiento están entrenados para aprovechar la escalabilidad en tiempo de inferencia para realizar tareas complejas que requieren descomposición en múltiples pasos y reflexión interna. Estos modelos sobresalen en el razonamiento matemático y están emergiendo como la columna vertebral de aplicaciones agenticas con tareas complejas y multifacéticas. Tales capacidades típicamente se encuentran solo en modelos de frontera grandes.

Los modelos de razonamiento Phi suponen una nueva categoría de modelos de lenguaje pequeños. Utilizando destilación, aprendizaje por refuerzo y datos de alta calidad, estos modelos equilibran tamaño y rendimiento. Son lo suficientemente pequeños para entornos de baja latencia, pero mantienen fuertes capacidades de razonamiento que rivalizan con modelos mucho más grandes. Esta combinación permite que incluso dispositivos con recursos limitados realicen tareas de razonamiento complejas de manera eficiente.

Phi-4-reasoning y Phi-4-reasoning-plus

Phi-4-reasoning es un modelo de razonamiento de 14 mil millones de parámetros con pesos abiertos que rivaliza con modelos mucho más grandes en tareas de razonamiento complejas. Entrenado mediante ajuste fino supervisado de Phi-4 en demostraciones de razonamiento cuidadosamente seleccionadas de OpenAI o3-mini, Phi-4-reasoning genera cadenas de razonamiento detalladas que aprovechan eficazmente el cómputo adicional en tiempo de inferencia. El modelo demuestra que la meticulosa curación de datos y los conjuntos de datos sintéticos de alta calidad permiten que los modelos más pequeños compitan con sus contrapartes más grandes.

Phi-4-reasoning-plus se basa en las capacidades de Phi-4-reasoning, entrenado adicionalmente con aprendizaje por refuerzo para utilizar más cómputo en tiempo de inferencia, utilizando 1.5 veces más tokens que Phi-4-reasoning, para ofrecer mayor precisión.

A pesar de su tamaño significativamente menor, ambos modelos logran un mejor rendimiento que OpenAI o1-mini y DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B en la mayoría de los benchmarks. Esto incluye razonamiento matemático y preguntas de nivel de doctorado en ciencias. Ambos modelos están disponibles en Azure AI Foundry y HuggingFace.

Phi-4-mini-reasoning

Phi-4-mini-reasoning está diseñado para satisfacer la demanda de un modelo de razonamiento compacto. Este modelo de lenguaje basado en transformadores está optimizado para el razonamiento matemático, proporcionando resolución de problemas de alta calidad y paso a paso en entornos con computación o latencia restringida. Ajustado con datos sintéticos generados por el modelo Deepseek-R1, Phi-4-mini-reasoning equilibra eficiencia con capacidad de razonamiento avanzada. Es ideal para aplicaciones educativas, tutoría integrada y despliegue ligero en sistemas de borde o móviles, y está entrenado en más de un millón de problemas matemáticos diversos que abarcan múltiples niveles de dificultad, desde la escuela secundaria hasta el nivel de doctorado.

La evolución de Phi en el último año ha empujado continuamente este límite de calidad frente a tamaño. Ha expandido la familia con nuevas características para abordar diversas necesidades. A lo largo de la escala de dispositivos Windows 11, estos modelos están disponibles para ejecutarse localmente en CPUs y GPUs. A medida que Windows trabaja para crear un nuevo tipo de PC, los modelos Phi se han convertido en una parte integral de los Copilot+PCs. En estos la variante Phi Silica está optimizada para NPU. Esta versión altamente eficiente y gestionada por el sistema operativo de Phi está diseñada para ser precargada en memoria. Se encuentra disponible con tiempos de respuesta rápidos y rendimiento eficiente en el consumo de energía. Esto permite invocarlo rápidamente con otras aplicaciones que se ejecutan en tu PC.