La IA está en todas partes: nos encontramos en medio de un cambio tecnológico tan grande (y posiblemente más grande) que la llegada de la web en los años 90. Aunque ChatGPT apareció hace casi dos años, todavía nos sentimos poco preparados: leemos que la IA cambiará todos los trabajos y no sabemos qué significa eso ni cómo prepararnos. A continuación, se ofrecen algunas ideas sobre cómo prepararse para ese cambio. En primer lugar, comprenda lo que la IA puede y no puede hacer, y en particular, comprenda qué puede hacer usted mejor que la IA. Se dice con frecuencia que la IA no le quitará su trabajo, pero las personas que no la utilicen perderán su trabajo a manos de quienes sí lo hagan. Eso es cierto hasta cierto punto (y en un sentido de “culpar a la víctima”), pero la verdad real es que las personas que no pueden agregar valor a lo que la IA puede hacer son las que están en peligro, ya sea que la utilicen o no. Si simplemente reproduce los resultados de la IA, es muy reemplazable. Aprenda más rápido. Investigue más a fondo. Vea más lejos. ¿Cómo se puede colaborar con la IA para obtener mejores resultados que los que uno mismo o la IA podrían obtener por sí solos? La IA no es magia. No es una inteligencia sobrehumana, a pesar de los pronunciamientos de unos cuantos multimillonarios que tienen un interés personal en convencerte de que te rindas y dejes que la IA haga todo, o de que te encierres en un caparazón porque te da miedo lo que la IA puede hacer. Por tanto, aquí tienes algunas ideas básicas sobre cómo puedes ser mejor que la IA. En primer lugar, date cuenta de que la IA funciona mejor como asistente. Puede darte un primer borrador rápido de un informe, pero probablemente puedas mejorar ese informe, incluso si escribir no es uno de tus puntos fuertes. Tener un punto de partida es invaluable. Es muy buena para decirte cómo abordar el aprendizaje de algo nuevo. Es muy buena para resumir libros, podcasts y vídeos, especialmente si empiezas pidiéndole que haga un esquema y utilizas el esquema para centrarte en las partes más importantes. Poco después de que se lanzara ChatGPT, alguien dijo que era como un pasante muy entusiasta: puede hacer muchas cosas rápido, pero no especialmente bien. GPT (y los demás servicios de IA) han mejorado en los últimos dos años, pero eso sigue siendo cierto. En segundo lugar, hay que tener en cuenta que la IA no es muy buena para ser creativa. Puede decirnos cómo hacer algo, pero no es buena para decirnos qué hacer. Es buena para combinar ideas que la gente ya ha tenido, pero no para abrir nuevos caminos. Por tanto, más allá de las ideas abstractas anteriores, ¿qué hay que saber para utilizar la IA de forma eficaz? Para utilizar la IA de forma eficaz hay que escribir indicaciones eficaces («Indicaciones» implica charlas y diálogos, pero lo utilizamos para cualquier tipo de interacción, incluso (especialmente) si se está escribiendo un software que genera o modifica indicaciones). Las buenas indicaciones pueden ser muy largas y detalladas: cuanto más detalladas, mejor. Una IA no es como un asistente humano que se aburrirá si hay que explicarle lo que se quiere con gran detalle; para una IA, eso es una buena idea. Debes aprender algunas técnicas básicas de indicaciones: «Explícamelo como si tuviera cinco años»: un poco trillado y tal vez no tan útil como solía ser. Pero vale la pena tenerlo en cuenta. Indicaciones en cadena de pensamientos: pedirle a la IA que te diga qué pasos dará para resolver un problema y luego, en una indicación separada, pedirle que resuelva el problema (posiblemente trabajando paso a paso). Las indicaciones en cadena de pensamientos a menudo incluyen algunos ejemplos de problemas, procedimientos y soluciones que se realizan correctamente, lo que le da a la IA un modelo para emular. Indicaciones estructuradas: Dile a la IA quién es («eres un vendedor experimentado»), qué quieres que haga («a quién le han pedido que escriba un tutorial sobre cómo cerrar tratos») y quién eres («para un nuevo empleado en el departamento de ventas»). Estas indicaciones pueden ser muy largas y elaboradas, pero el trabajo adicional vale la pena en la calidad de la respuesta. Indicaciones iteradas: usar la IA no se trata de hacer una pregunta, obtener una respuesta y seguir adelante. Si la respuesta no es exactamente la que quieres, modifica el mensaje, mejóralo. Dile qué está mal, dale más contexto, dale más información sobre lo que quieres exactamente. No se impacientará, y tu primer mensaje rara vez es el mejor. Incluye documentos: puedes incluir documentos como parte de un mensaje. Esta es una buena manera de proporcionar información que la IA no tiene ya. Puede reducir la alucinación. También es una versión muy simple de RAG, una técnica importante para crear aplicaciones de IA. Tienes que aprender a comprobar cualquier resultado que te dé la IA. Todos hemos oído hablar de la «alucinación»: cuando una IA te da un resultado que no tiene base en los hechos. Me gusta diferenciar la «alucinación» de los errores simples (un resultado incorrecto), pero ambos ocurren, y la distinción es, en el mejor de los casos, técnica. No está claro qué causa la alucinación, aunque es más probable que ocurra en situaciones en las que la IA no puede dar una «respuesta» a una pregunta. Comprobar la respuesta de una IA es una disciplina importante que no se ha discutido. A menudo se lo llama «pensamiento crítico», pero no es así. El pensamiento crítico consiste en investigar el fundamento de las ideas: las suposiciones y las nociones preconcebidas que hay detrás de ellas. Comprobar una IA es más como ser un verificador de datos para alguien que escribe un artículo importante: ¿se puede rastrear cada hecho hasta una fuente documentable? ¿Es correcta cada referencia y, lo que es más importante, existe? ¿El resultado de la IA es demasiado vago o general para ser útil? ¿El resultado de la IA captura los matices que esperaría de un autor humano? Comprobar la IA es una prueba extenuante de su propio conocimiento. La IA podría ayudar. Gemini de Google tiene una opción para comprobar su resultado; resaltará partes del resultado y proporcionará enlaces que respalden, refuten o proporcionen información (neutral) sobre los hechos que cita. Se puede inducir a ChatGPT a hacer algo similar. Pero es importante no confiar en la capacidad de una IA para comprobarse a sí misma. Todas las IA pueden cometer errores sutiles que son difíciles de detectar; Todas las IA pueden cometer errores al comprobar sus resultados, y lo harán. Es un trabajo laborioso, pero es muy importante mantener a un humano informado. Si confías demasiado en la IA, acabará equivocándose en el momento más embarazoso y peligroso posible. Tienes que aprender qué información debes y no debes dar a una IA. ¿Cómo utilizará la IA las indicaciones que envíes? La mayoría de las IA utilizarán esa información para entrenar futuras versiones del modelo. Para la mayoría de las conversaciones, eso está bien, pero ten cuidado con la información personal o confidencial. Tu empleador puede tener una política sobre lo que se puede y no se puede enviar a una IA o sobre qué modelos han sido aprobados para su uso por parte de la empresa. Algunos de los modelos te permiten controlar si utilizarán tus datos para el entrenamiento; asegúrate de saber cuáles son las opciones y de que estén configuradas correctamente. Ese es un comienzo de lo que necesitas aprender para utilizar la IA de forma eficaz. Hay muchos más detalles (vale la pena realizar algunos cursos, como nuestra Academia de IA), pero estos consejos te ayudarán a empezar. Más que nada, utilice la IA como asistente, no como muleta. Deje que la IA le ayude a ser creativo, pero asegúrese de que sea su creatividad. No repita como un loro lo que le dijo una IA. Así es como se logra el éxito con la IA.
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