Este artículo es parte de una serie sobre el marco SENS-AI: hábitos prácticos para aprender y codificar con AI.in «El marco Sens-AI: enseñando a los desarrolladores a pensar con AI», introduje el concepto del bucle de rehash, ese patrón frustrante donde las herramientas de IA siguen generando variaciones de la misma respuesta incorrecta, sin importar cómo ajuste su indicación. Es uno de los modos de falla más comunes en el desarrollo asistido por AI, y merece una mirada más profunda. La mayoría de los desarrolladores que usan IA en su trabajo de codificación reconocerán un bucle de repetición. La IA genera un código casi correcto: aclare lo suficiente como para que piense que un ajuste más lo arreglará. Por lo tanto, ajusta su solicitud, agregue más detalles, explique el problema de manera diferente. Pero la respuesta es esencialmente la misma solución rota con cambios cosméticos. Diferentes nombres de variables. Operaciones reordenadas. Tal vez un comentario o dos. Pero fundamentalmente, es la misma respuesta incorrecta. Reconociendo cuando estás atascado es frustrante. El modelo parece tan cerca de comprender lo que necesita, pero no puede llegar allí. Cada iteración se ve ligeramente diferente, lo que te hace pensar que estás progresando. Luego prueba el código y falla exactamente de la misma manera, o obtiene los mismos errores, o simplemente reconoce que es una solución que ya ha visto y descarta varias veces. La mayoría de los desarrolladores intentan escapar a través de cambios incrementales, que agrega detalles, reasignando instrucciones, empujando la IA hacia una solución. Estos ajustes normalmente funcionan durante las sesiones de codificación regulares, pero en un bucle de rehacer, conducen al mismo conjunto restringido de respuestas. No puede saber si no hay una solución real, si está haciendo la pregunta incorrecta, o si la IA está alucinando una respuesta parcial y está demasiado segura de que funciona. Cuando está en un bucle de repetición, la IA no está rota. Está haciendo exactamente lo que está diseñado para hacer: generar la respuesta más estadísticamente probable que puede, según los tokens en su aviso y la visión limitada que tiene de la conversación. Una fuente del problema es la ventana de contexto: un límite arquitectónico en cuántos tokens puede procesar el modelo a la vez. Eso incluye su aviso, cualquier código compartido y el resto de la conversación, generalmente unos pocos miles de tokens en total. El modelo utiliza toda esta secuencia para predecir lo que viene a continuación. Una vez que ha probado los patrones que encuentra allí, comienza a dar vueltas. Las variaciones que obtienes: declaraciones ordenadas, variables renombradas, un ajuste aquí o allá, no son nuevas ideas. Son solo el modelo que empuja las cosas en el mismo espacio de probabilidad estrecha. Así que si sigue recibiendo la misma respuesta rota, el problema probablemente no sea que el modelo no sepa cómo ayudar. Es que no lo ha dado lo suficiente como para trabajar. Cuando el modelo se queda sin contexta, la bucle de rehash es una señal de que la IA se quedó sin contexto. El modelo ha agotado la información útil en el contexto que le ha dado. Cuando esté atrapado en un bucle de rehash, trátelo como una señal en lugar de un problema. Averigüe qué contexto le falta y proporcione. Generan sugerencias prediciendo lo que viene a continuación en una secuencia de texto basado en patrones que han visto en conjuntos de datos de entrenamiento masivo. Cuando los solicita, analizan sus aportes y predicen continuaciones probables, pero no tienen una comprensión real de su diseño o requisitos a menos que proporcione explícitamente ese contexto. Cuanto mejor contexto proporcione, más útiles y precisas serán las respuestas de la IA. Pero cuando el contexto está incompleto o está mal enmarcado, las sugerencias de la IA pueden derivarse, repetir variaciones o perder el problema real por completo. Romper la búsqueda de lobressoles se vuelve especialmente importante cuando llega a un bucle de repetición. Debe obtener más información antes de reenginar: leer la documentación, aclarar los requisitos con los compañeros de equipo, pensar en las implicaciones de diseño o incluso comenzar otra sesión para hacer preguntas de investigación desde un ángulo diferente. Comenzar una nueva chat con una IA diferente puede ayudar porque su aviso podría dirigirlo hacia una región diferente de su espacio de información y superficie un nuevo contexto. Un bucle de rehacer le dice que el modelo está atascado tratando de resolver un rompecabezas sin todas las piezas. Sigue reorganizando los que tiene, pero no puede alcanzar la solución correcta hasta que le dé la única pieza que necesita, ese contexto adicional que lo apunta a una parte diferente del modelo que no estaba usando. Esa pieza faltante podría ser una restricción clave, un ejemplo o un objetivo que aún no haya explicado. Por lo general, no necesita darle mucha información adicional para salir del bucle. La IA no necesita una explicación completa; Necesita suficiente contexto nuevo para dirigirlo a una parte de sus datos de entrenamiento que no estaba usando. Cuando reconoce que está en un bucle de rehacer, tratando de empujar la IA y la vibración que su salida suele ser ineficaz, solo lo lleva en círculos. («La codificación de ambientes» significa confiar en la IA para generar algo que se vea plausible y esperando que funcione, sin digerir realmente la salida). En cambio, comience a investigar lo que falta. Pídale a la IA que explique su pensamiento: «¿Qué suposiciones estás haciendo?» o «¿Por qué crees que esto resuelve el problema?» Eso puede revelar un desajuste: tal vez está resolviendo el problema incorrecto por completo, o le falta una restricción que olvidó mencionar. A menudo es especialmente útil abrir un chat con una IA diferente, describir el bucle de rehash tan claramente como puede y preguntar qué contexto adicional podría ayudar. Esto es donde realmente comienza a importar el problema de problemas. Si el modelo sigue rodeando el mismo patrón roto, no es solo un problema inmediato, es una señal de que su encuadre debe cambiar. El marco de problemas lo ayuda a reconocer que el modelo está atascado en el espacio de solución incorrecto. Su encuadre le da a la IA las pistas que necesita para ensamblar patrones a partir de su entrenamiento que realmente coincidan con su intención. Después de investigar el problema real, no solo ajustar las indicaciones, puede transformar las solicitudes vagas en preguntas específicas que alejan la IA de las respuestas predeterminadas y hacia algo útil. El encuentro bueno comienza aclarando la naturaleza del problema que está resolviendo. ¿Qué estás pidiendo exactamente al modelo que genere? ¿Qué información necesita hacer eso? ¿Estás resolviendo el problema correcto en primer lugar? Muchas indicaciones fallidas provienen de un desajuste entre la intención del desarrollador y lo que realmente se le pide al modelo que haga. Al igual que escribir un buen código, la buena solicitud depende de comprender el problema que está resolviendo y estructurando su solicitud en consecuencia. Aprender desde la señal cuando AI sigue rodeando la misma solución, no es una falla, es información. El bucle de rehash le dice algo sobre su comprensión del problema o cómo lo está comunicando. Una respuesta incompleta de la IA a menudo es solo un paso para obtener la respuesta correcta. Estos momentos no son fallas. Son señales para hacer el trabajo adicional, a menudo una pequeña cantidad de investigación específica, lo que le da a la IA la información que necesita para llegar al lugar correcto en su espacio de información masiva. AI no piensa para usted. Si bien puede hacer conexiones sorprendentes recombinando patrones de su entrenamiento, no puede generar una visión realmente nueva por sí sola. Es su contexto el que le ayuda a conectar esos patrones de manera útil. Si estás llegando a los bucles de repetición repetidamente, pregúntate: ¿qué necesita saber la IA para hacer esto bien? ¿Qué contexto o requisitos pueden faltar? Los bucles de rehacer son una de las señales más claras de que es hora de dar un paso atrás de la generación rápida e involucrar su pensamiento crítico. Son frustrantes, pero también son valiosos: le dicen exactamente cuándo la IA ha agotado su contexto actual y necesita su ayuda para avanzar.
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