Es el caso de un video filmado en la década de 1950 al que llegué vía YouTube. Muestra labores que perdieron la relevancia que tuvieron, tales como la fabricación de zuecos de madera, el ensamblaje de escaleras o el tallado de aparejos para animales de carga.

La razón para esa pérdida tiene que ver con el cambio industrial: muchas de las actividades que les dieron origen dejaron de practicarse.

El rol de las máquinas

Hay un momento de la grabación que me pareció especialmente interesante y se refiere al papel que jugaron las herramientas mecánicas en la primera de las labores exhibidas: la elaboración de calzado de madera.

Hay una frase del narrador muy reveladora, ya que aclara que la máquina encargada de copiar un zueco a partir de un molde previo no sustituye la actividad del artesano. Por el contrario, se destaca que sirve para amplificar su destreza y capacidad técnica durante el proceso de modelado.

No dejo de pensar en el trabajo que estamos haciendo por estos días para entender cómo las nuevas máquinas, representadas por los algoritmos de la inteligencia artificial generativa, están tomando papeles cada vez más importantes en la industria de los contenidos y el desarrollo de software donde habitualmente me desempeño.

Muchas veces se la ve como la reemplazante y no como la habilitante de nuevas faenas y procesos, en los que aumenta la capacidad de quienes están haciendo los diferentes tipos de trabajo. En los últimos meses, por citar un solo ejemplo, he visto cómo muchos puestos de empleo en el ámbito de la UIX (diseño de experiencia de usuario) se han esfumado porque se asume que una máquina lo hará mejor.

Vana esperanza, digo yo. Será un camino corto ya que pronto se verá que los ahorros en tiempo se verán afectados por la falta de resultados originados en investigación de baja calidad y poca adherencia a las necesidades de las personas que las nuevas interfaces —realizadas muy rápido por estos algoritmos— no van a lograr satisfacer.

Un ejemplo notable con IA

En este sentido, recuerdo a Ben Affleck, el actor. Fue incluido en un reportaje de la revista Time que buscó a las 100 personas más influyentes en inteligencia artificial.

La razón es que creó una empresa dedicada a la industria del cine que usa la IA no para reemplazar actores, voces o tomas. Por el contrario, lo que hace es apoyar el trabajo de la producción mediante la entrega de aportes en temas; su forma de hacerlo consiste en aprender de las filmaciones realizadas para apoyar mejoras en iluminación, ajustar los fondos y corregir errores de continuidad. Es decir, aquellas tareas que más tiempo demandan y en las cuales aumenta la capacidad de las personas que participan, para hacer mejor su labor.

La empresa en la que invirtió tiempo y conocimientos fue comprada finalmente por Netflix y es una buena demostración de cómo y dónde usar creativamente las nuevas máquinas para aportar allí donde son efectivamente más necesarias.

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La columna de esta semana detalla la relación entre diseño e inteligencia artificial (IA) y plantea la existencia de cuatro roles, que se muestran con una imagen muy concreta acerca de un auto y las tareas que se desarrollan en torno a ese espacio.

Arriba o abajo del auto

Su planteamiento es que uno puede diseñar arriba o abajo del vehículo. Así uno diseña productos con IA si es el que construye el auto; puede diseñar con IA si cumple el rol del chofer que usa esta plataforma para definir hacia dónde ir; puede diseñar la IA si la tarea es la del programador que define qué modelo usar y cómo aplicarlo. Por último, se diseña para la IA cuando se crea la infraestructura sobre la que se desempeña la plataforma.

La necesidad de contexto

Todo esto suena muy bien pero me faltó algo.

Dado que he estado usando este tipo de plataformas de manera intensiva a lo largo del último año y medio, puedo plantear que hay una tarea que siempre he llevado a cabo en el inicio de los proyectos, que no la vi reflejada ni en el auto de NNGroup ni abajo de este.

Se refiere a la importancia de ofrecer contexto. Aunque puede pasar desapercibida, me parece que es crucial para lograr que los resultados que la IA consigue estén dentro de los márgenes que se esperan y no ocurra que se gasten tokens de manera incesante sin llegar a un resultado.

El contexto debe entenderse como un conjunto de elementos a través de los cuales la gente que hace contenidos marca la diferencia. Su tarea consiste en ofrecer explicaciones variadas: cuál es el contexto en el que debe entregarse la respuesta; cómo es la empresa en que se elaboran las tareas para las que se busca esa respuesta; cuál es la voz y el tono que deben tener… incluso, cuáles son y qué significan las siglas que incluyen los documentos que se le suministran a la IA para elaborar sus documentos.

El contexto es el arma secreta que podemos usar para resignificar la carrera de quienes producimos contenidos, ya que somos las mejores personas para entender y explicar qué va con qué y dónde.

Sin eso, la IA se transforma en un auto que puede llegar lejos pero a destinos que no le importan ni le sirven a nadie.

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La IA no llegó a hacer el trabajo por nosotros, llegó para potenciarnos.

En su publicación, Nico explica que usa la IA para “analizar su contenido, buscar lo que funciona y lo que no, los patrones que más se repiten, conectores, ganchos exitosos, cierres que vuelan la cabeza, etc.”. Con esa información construyó un mecanismo que le permite utilizar Claude para la creación de contenidos a partir de sus ideas y así generar lo que va a publicar.

Cambios en las profesiones

Me interesa el método de Nico porque llega justo después de dos conversaciones que tuve esta semana acerca de la irrupción de la inteligencia artificial generativa en diferentes profesiones.

En una abordamos el cambio que estaba haciendo sobre la ingeniería de software y en la otra, la forma en que afectó el trabajo del diseñador de productos digitales.

En ambos casos vimos cómo esta nueva herramienta redefinió lo que cada persona tiene que hacer debido a que las tareas anteriores que se hacían en cada caso ya no tienen tanto sentido: gracias al uso de las nuevas herramientas que provee la IA permite hacer mucho más y en ciclos más rápidos y llegar a resultados tangibles y con mayor valor.

A tanto ha alcanzado el impacto que en el caso del software incluso han aparecido nuevos cargos, como el forward-deployed engineer que combina las capacidades de conocer bien el negocio, levantar los requerimientos de un proyecto, entender los datos a usar, desarrollar la aplicación, probarla y adaptarla al entorno de una organización. Es decir, abordar los proyectos de punta a cabo gracias a la IA.

Futuro con valor

Como se puede adivinar, la conclusión en ambas conversaciones fue que ya no se puede ver el futuro de esas dos carreras sin incluir la IA como parte del método de trabajo normal de cada día. Ya no es un lujo considerar su uso, sino que se transforma en una obligación y se hace tan relevante, que las personas que están en esos trabajos tienen que literalmente saltar encima de esas tecnologías antes de que avancen tanto que no sea posible entrar en ellas con bajo costo.

Para esto se requiere valor, con las dos acepciones. Por un lado, entender que se debe buscar dónde está el valor (como en tamaño del aporte) que cada profesional entrega en su trabajo y eso apoyarlo con IA. Y, por otro, se requiere valor (como en valentía) para entender que ya no basta con lo que uno sabía y defender ese espacio pretendiendo que es suficiente, sino que también declarar que hay que saber y aprender más, y dar el paso para conseguirlo.

El encargo, en ambos casos, está en el lado de uno y sólo queda cumplir con la tarea personal que corresponda (por no decir, hacer lo que sea necesario) y avanzar en un mundo que usará estas herramientas nuevas para lo que se deba crear.

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Mientras trabajaba en la columna de esta semana llegó un mail de Substack, la plataforma que uso para enviar mi newsletter que me hizo cambiar de rumbo.

Escrito por su cofundador y CEO, Chris Best (a quien no tenía el gusto de conocer), el newsletter traía un anuncio: acaban de cerrar un acuerdo con Pangram, una aplicación para identificar textos escritos con inteligencia artificial, para discriminar si una redacción fue generada por una máquina o una persona.

Por lo anterior, si abres este texto desde la app de Substack podrás saber si este texto viene de mi puño y letra —por así decirlo, aunque use la raya como signo— o bien lo produce algún software sin mi participación.

Las máquinas avanzan

Soy de la generación que estaba en el colegio cuando llegaron las calculadoras y los profesores tuvieron que decidir si se podían emplear en clases. La respuesta fue que no. Participé del tiempo en que hubo que utilizar las grabadoras de audio para las entrevistas de prensa y luego pasar horas pasando el resultado al texto (descasettear, se le llamaba, ya que se usaban cassettes para la operación). Como periodista también, fui de los que apoyó el uso de computadores, por las ventajas que tenía sobre la máquina de escribir. Y ahora, en el rol de profesor he estado a favor de la inteligencia artificial generativa para la creación de contenidos —para mejorar la redacción, aunque no para escribir desde cero— y la revisión de lo que ya se ha desarrollado.

Mi punto es que cuando las máquinas avanzan hay que darles espacio; no son una amenaza sino que un aporte al que hay que buscarles el espacio.

Dicho eso, maticemos

Como lo planteé hace unas semanas hay espacios en que las máquinas son un aporte en la creación de contenidos y por lo tanto, es adecuada su presencia. Un par de buenos ejemplos son el sitio de Sismología en Chile, que toma la información de sensores y los representa en un espacio que muestra cuándo y dónde se produjo un movimiento telúrico y el referido a la información meteorológica con datos frescos para el momento en que se consulta. Incluso, hay que destacar momentos de alto nivel, como la recreación de un gol de Pelé del que sólo había una foto, hecho por la gente de DeepMind y Google.

Hay otros en que son un desastre. Por ejemplo cuando inventa respuestas que no tienen sentido, como se ha visto en varios ejemplos (como el de la imagen).

Como plantea Chris en su newsletter, el problema es cuando el contenido no guarda relación con la expectativa que se ofrece:

El problema fundamental no es que la gente utilice la IA, ni la calidad de sus resultados. No todo lo que se crea con IA es basura, y no toda la basura se crea con IA. El problema surge cuando hay un desajuste entre las expectativas del lector y la realidad, especialmente cuando, sin darse cuenta, presta atención a algo en lo que no hay ningún pensamiento humano detrás.

Incluso inventa la palabra Claudefishing —lo que más parece un intento de poner a otro al frente del problema— para definir el acto de crear contenidos desde cero usando inteligencia artificial sin alma. 

¿Dónde está el problema?

En fin, hay mucho paño que cortar aquí, en particular cuando se trata de enfrentar el problema real de Substack (y del resto de la Internet): no hay cómo detener la creación de contenido sintético ni establecer límites a la manera de desarrollar proyectos basados en información generada por personas, con o sin apoyo de máquinas.

Esta plataforma, al igual que cualquier otro espacio de contenidos, tendrá la misma dificultad para decidir qué es bueno o malo, o si tiene la calidad adecuada para ser mostrado y divulgado. Por eso ahora nos propone el uso de Pangram para la tarea (aunque por ahí existen varios otros como GPT Zero, Copyleaks, Revise o Winston) y deja en manos de quien lee decidir lo que cree.

Como creadores de contenido, que es mi perspectiva, creo que la diferencia que podemos hacer no reside en la forma de crear —es decir, con o sin software— sino que en la confianza que generamos en la audiencia a lo largo del tiempo. Nuestra ventaja está en la historia que contamos y en la experiencia que transferimos al que participa de la actividad que desplegamos. Es decir, en la manera en que entregamos humanidad mediante el relato. Todo lo demás, como esta revisión anunciada, probablemente sólo sea ruido y no aporte mucho en la tarea de separar lo real de lo sintético. 

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Sin embargo, esta vez pasó algo diferente: llegué al momento en que explico algunos temas relativos a la forma en que se cumplen las diferentes técnicas de publicación y me encontré diciendo algo inesperado (lo pensaba, pero no lo había formulado hasta ese momento):

…no me gusta, pero publicamos para que el algoritmo se dé cuenta

Y a continuación lo desarrollé de esta forma: escribes primero para el algoritmo, luego para las personas. Aunque en realidad, siempre lo haces para ellas pero como tienes la obligación de pasar el filtro del software que te ayuda a alcanzar a la audiencia que te sigue en las redes sociales, hay que cumplir lo que este pide para llegar a quienes te van a leer.

Es decir, cumplir con lo que requiere la programación que esté activa en la red social porque es el peaje que hay que pagar en el viaje hacia las personas a las que deseas llegar.

Algoritmos opacos

El problema es que en realidad no sabemos cómo funciona ese algoritmo. Si se toma el caso de Instagram, su jefe máximo, Adam Mosseri ha explicado en varias ocasiones lo que su aplicación toma en cuenta (y lo que no) para decidir qué le muestra a cada usuario.

Por ejemplo, en el año 2021 informó que Instagram trabajaba con señales. Así le llaman a lo que Instagram va registrando cada vez que haces o dejas de hacer algo: cuánto tiempo permaneces mirando, si agrandas la foto para verla mejor, si tocas la foto de perfil. Es decir, toda la interacción que produces en la pantalla queda registrada como metadatos A eso lo denominan una señal que queda en tu perfil y condiciona lo que vas a ver a continuación. Dos años después se preocupó de informar que cada área de la aplicación tiene un mecanismo diferente.

El problema es que lo cambian con alguna frecuencia, sin avisarle a nadie. Solo cuando los creadores de contenidos se dan cuenta, lo informan a través de las guías acerca de cómo funciona el algoritmo para el año actual. Por ejemplo, esta es la de 2026 de Hootsuite y la de Buffer, dos sitios dedicados a la optimización de la presencia en esa plataforma.

Esa opacidad incluso ha llevado a investigadores a elaborar papers en los que cuestionan lo que plantea la empresa dueña del algoritmo.

La reacción de Europa

A tanto ha llegado la preocupación por este tema que, tan cerca como la semana pasada, los reguladores de la Unión Europea le impusieron un límite a Meta para que deje de obligar a todas las personas usuarias a someterse al algoritmo.

El objetivo es terminar con el “diseño adictivo” representado por el scroll infinito, la reproducción automática de videos, las notificaciones y el contenido altamente personalizado. Las multas por no cumplir con esta petición son de verdad altas.

Trabaja para el algoritmo

Ante eso, desde acá, el sur del mundo, sólo quedamos como espectadores de esta confrontación Y por eso sólo queda esperar, mirar y producir contenidos para que el algoritmo las tome en cuenta (o pagar para que eso ocurra).

Por estos días, es la única forma de llegar a quienes necesitas con tus mensajes. Aunque no necesariamente sea la mejor forma que debería adoptar el contenido que necesitas divulgar.

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“Construye para una persona, no para una estadística”.

He estado pensando en esa frase por algunas semanas luego de escuchar y ver la conversación que, a comienzos de junio, Nicolás Orellana tuvo con Ian Lee, fundador de Nexor, una startup de inteligencia artificial. Lo presenta como el primer chileno en recibir la prestigiosa beca Thiel Fellowship y, además, como participante en Y Combinator, la aceleradora de nuevos emprendimientos por excelencia.

Ian explica la frase de esta manera, al recordar el consejo de un amigo:

Construye para una persona, no para una estadística, no para la estadística de las empresas (que) pierden tantas ventas porque no usan IA (inteligencia artificial). Construye para un tipo de persona, la personalidad de esa persona que va a usar tu producto, y con eso armas un producto que se diferencia de todo el resto.

¿Por qué me resonó tanto la frase? Pues, porque estamos terminando el semestre de clases y durante las últimas semanas he repetido la pregunta a mis alumnas y alumnos: ¿eso que ofreces, es lo que quiere la audiencia de tu producto? ¿Es lo que espera recibir con el objetivo de hacer algo a partir de allí?

El problema de la empatía

En otra clase acerca de contenidos digitales que estoy impartiendo en el marco de un diplomado del mismo tema, le pregunté a las personas que asisten acerca de cuáles eran los principales obstáculos que tienen a la hora de crear contenidos. Les di a elegir entre conocer a la audiencia, convencer al cliente acerca del mejor mensaje a entregar, tener tiempo para hacer todo lo que se necesita e incluso, elegir qué herramienta de IA era la más adecuada.

Más de la mitad de quienes respondieron eligieron la primera opción: conocer a la audiencia.

A raíz de varias experiencias y años de práctica he llegado al convencimiento de que muchas publicaciones se hacen por cumplir o para conseguir estadísticas vanidosas, esas que sirven para mostrar que hay movimiento, pero que no logran mover la aguja del negocio (cualquiera que sea).

¿Dónde está la clave?

Entonces, creo que lo relevante para construir lo que sea que hagamos consiste en entender muy bien a quien lo va a utilizar, para que le ayude a resolver el problema que tenga. El problema radica en que aunque conocer a quien va a usar un producto suena muy natural, no es fácil llegar a ese resultado.

Sin embargo, en la misma entrevista de Nico e Ian se entrega un atajo para lograrlo. Consiste en conseguir un cliente y resolver su problema.

Y esa es la clave (por no decir la trampa). Cuando logras entender la complejidad de un negocio y te enfocas en atender a la experiencia de uso y resolverla, has encontrado la clave y el camino se abre solo. Lo que sigue es buscar quién más tiene la misma dificultad y venderle la solución perfecta para esa problemática.

Una lección más de este semestre: entender a quién le estás hablando antes de construir lo que quieres decirle.

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Comienzo por la encíclica Magnifica Humanitas del Papa León XIV que, entre otros aspectos habla mucho de inteligencia artificial (IA).

Tuve la oportunidad de leerla, en particular lo referido a la nueva tecnología (entre los números 92 a 108), y me parece interesante que se haya puesto el énfasis en la mirada que esa autoridad le genera al tema. En particular al hecho de que estemos frente a una nueva brecha digital generada por la tecnología:

…en muchos casos, en el contexto digital, el control de las plataformas, las infraestructuras, los datos y la capacidad de cálculo no es prerrogativa de los estados, sino de grandes actores económicos y tecnológicos que, de hecho, determinan las condiciones de acceso, las reglas de visibilidad y las mismas posibilidades de participación

Hay varios otros temas en el texto que me parece adecuado darles una reflexión más larga, así que seguiré leyendo con tiempo y calma. Si quieres una mirada inmediata, es un aporte revisar lo que escribe Alejandro Barros del tema.

¿Se escribió con IA?

Quiero detenerme sin embargo en una mirada que está haciendo mucho ruido y se refiere a que hay evidencia de que el texto fue escrito con IA. Es interesante que se destaque el punto respecto de un documento que se presenta crítico a esa tecnología, ya que es una contradicción evidente.

Una de las razones para decirlo es que en el texto se usa un signo tipográfico específico, conocido como raya (em-dash, en inglés) que es característico de los modelos grandes de lenguaje. Aunque no es una pista suficiente, ya se da por hecho de que su aparición es un signo de culpabilidad concreto.

En defensa de la raya

Creo necesario detenerme en ese punto no para defender la encíclica sino que el signo usado. Me parece correcto dejar evidencia de algo que no es bien sabido pero que representa un dato de la causa: hay cuatro signos diferentes —incluso cinco, si me apuran (no hay que olvidar el signo igual)— basados en líneas horizontales. La raya, la raya simple, el guión y el signo menos.

Todos ellos se escriben diferentes e incluso se generan con un código distinto a la hora de representarlos en lenguajes como el HTML. La mejor explicación que he visto al respecto es la de Luis Monge Malo (ver el número 4 de su lista), seguida por la del sitio Typewolf, del que viene la imagen que se ve a continuación:

Pero esto no termina allí porque hay sitios como el del Manual de Estilo del Gobierno de Australia que explica qué signo usar en cada ocasión, o la propia RAE con la explicación completa acerca de los casos de uso de la raya.

Cierro este texto coincidiendo con Enrique Dans —gran autor en temas de tecnología en español— acerca de que no voy a poner faltas de ortografía para demostrar que aquí escribe un humano y anuncio que seguiré usando signos específicos (como la raya) cuando haya esa necesidad. Porque para eso están.

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Entre ellos nos llamó la atención que pese a que son muy digitales, ya que todo lo pueden hacer con el celular, no tenían manejo del computador. De hecho, ignoraban las actividades más típicas de organización de información como crear carpetas y ordenar los archivos dentro de ellas. Lo mismo pasaba con su uso de herramientas basadas en la nube, no entendían los conceptos de subir información o compartirla para que otros pudieran accederla. El método habitual para trabajar con los archivos consistía en buscarlos cada vez que los necesitaban, por lo que había que generar una camino largo para que adoptaran las prácticas requeridas para organizar la información que iban consiguiendo.

Prácticas antiguas

Es claro que el buscador deja obsoletas algunas prácticas antiguas, porque ya no es necesario tener copias locales de documentos y otros similares si es posible llegar a ellos sólo con el sistema de un prompt que encuentra lo que uno escribe.

¿Deberíamos entonces dejar de enseñar ciertas acciones como la de ordenar? Mi punto es que si no logras estructurar un espacio de información y sus relaciones —porque no puedes organizarla físicamente—, lo más probable es que tampoco podrás presentar ni explicar el proceso que lleva de un estado a otro. Ordenar, finalmente genera un camino que permite entender las partes y el todo.

Cuando cambia el buscador

Lo anterior vale la pena tenerlo en cuenta ante el hecho clave de nuestra forma de entender el mundo está ligado a la forma en que funciona el buscador que usamos para acceder a la información. Hasta hace poco, Google ofrecía un listado de enlaces y, por lo mismo, era el mecanismo que llevaba a que muchos generadores de contenidos se preocuparan de seguir sus reglas de posicionamiento para lograr que las personas llegaran a sus espacios a partir de los resultados que ofrecía.

Con la aparición de los resultados basados en inteligencia artificial llegamos a lo que se conoce como Google Zero: ya no se hace click en ningún enlace porque el buscador genera una respuesta y ofrece algunos enlaces. La caída en el tráfico afectó a todos en la industria de los contenidos.

Google lo cambia todo

Y lo que anunció Google en la última conferencia I/O realizada en mayo pasado lo complica todo aún más. Liz Reid, la ingeniera que dirige el área de búsqueda, anunció que se adaptará la caja para que escribas la cantidad que necesites de texto, lo que llevará a resultados que se adapten a lo que narres en ese espacio. Las respuestas serán generadas por Gemini. Vale decir, ya no habrá contenidos de otros sitios que ayuden como respuesta, sino que lo que surja como respuesta será lo que esa empresa prepare para ti.

Más allá de las ventajas efectivas que pueda tener ese tipo de resultados, no dejo de pensar en sus efectos en las habilidades de las personas en los próximos años. Ya no habrá una versión de los hechos a la que uno llegue y a partir de la cual deba sacar conclusiones, sino que tendremos tantas versiones de la realidad como el tipo de preguntas que hayamos hecho. ¿Se imaginan el impacto que esto tendrá en todos nosotros?

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Llego a este concepto luego de leer un interesante artículo (de autor anónimo, pero que reconoce tener más de dos décadas trabajando en temas de ingeniería) que se refiere a la manera en que está cambiando la actividad en las empresas por el uso de la IA, pero para peor.

Las personas son un problema

Partamos por la idea de que hay una gran presión por construir agentes. En la versión de Gemini se trata de:

Entidades que los usuarios pueden utilizar para que perciban su ambiente, tomen decisiones y realicen acciones para conseguir determinados objetivos.

Mientras que OpenAI los explica con esta frase:

Un sistema de inteligencia artificial que tiene instrucciones (lo que debería hacer), límites (lo que no debe hacer) y a tener acceso a herramientas (lo que puede hacer) para realizar actividades en nombre de la persona usuaria.

Frente a esto, el texto que comentamos plantea que los sistemas basados en agentes que se están desarrollando desde hace algunos meses gracias a la última oleada de versiones de modelos de lenguaje (por ejemplo, Claude, Gemini y OpenAI), se construyen porque se considera que las personas retrasan las tareas y hay que evitar su participación. Lo describe de esta manera:

La generación actual de sistemas basados en agentes se basa en la premisa de que el ser humano es el cuello de botella: que el proceso funciona más rápido y con mayor fluidez sin el incómodo retraso que supone que alguien lea lo que está a punto de suceder y decida si debe ocurrir.

Por lo mismo, desde su punto de vista, esto es un error ya que prescindir de las personas “es el abandono del único mecanismo con el que cuenta el sistema para autocorregirse“.

Construir agentes

Todo lo anterior llega justo a tiempo del trabajo que he estado realizando en estos meses para aprender a crear agentes. Mi duda siempre era la de cuánta autonomía tenía que ofrecer y actuar con respeto ante la idea de que uno de ellos pudiera reemplazar a una persona real.

Hasta ahora lo veía como un error pero del tipo moral, es decir, ¿cómo voy a construir algo que le quite el trabajo a alguien? Sin embargo, tras leer ese artículo y mirar lo que se está haciendo en torno a los contenidos, por ejemplo en lo referido a la revalorización de los archivos escrito por Alvaro Liuzzi, me doy cuenta de que el límite tiene que mirarse de otra manera.

Tal como planteé hace unas semanas, un algoritmo será siempre más rápido en las tareas no humanas, tales como trabajar sobre cientos o miles de objetos de información para revisar, ordenar, clasificar y resumir en pocos minutos, es decir, lo que a una persona le tomaría días o semanas.

Por lo tanto, creo que tengo claro que la tarea es crear estas entidades para ofrecer herramientas que faciliten la acción de las personas, en el sentido de apoyar y aumentar su capacidad de toma de decisiones, nunca para tomar su lugar. Por allí está la tarea que corresponde hacer.

La entrada La persona humana en el ciclo de la Inteligencia Artificial se publicó primero en Usando.Info.

No hay quien no muestre preocupación debido a que hay noticias alarmantes acerca de las decisiones que toman grandes compañías para usar la IA en lugar de personas para hacer ciertas tareas. Si los que están a la vanguardia toman esas resoluciones, ¿qué queda para los demás?

También por el hecho de que hay noticias que dicen que efectivamente se han logrado rendimientos impresionantes, como los que muestra un estudio anual de la U. de Stanford (ver imagen). Aunque el mismo estudio explica que los modelos más relevantes aún fallan la mitad de las veces en decir la hora al ver un reloj con manecillas.

Las respuestas que he dado ante la preocupación de quienes van a mis clases han variado con el tiempo pero creo que siempre las he enfocado en dos líneas. Por un lado, hay que aprender a usar las nuevas herramientas. Entender sus capacidades y límites, para incorporarlas en el flujo de trabajo habitual, de manera de ahorrar tiempo y mejorar el desempeño en ciertas tareas. ¿Cuáles? Las que son repetitivas y se pueden resumir en una instrucción (es decir, un prompt).

Por otro lado, quienes se sientan amenazados deben enfatizar en sus propias capacidades y en aquello que hacen mejor, es decir, en lo que una máquina siempre fallará porque no tiene toda la información. Y que, en el caso de que llegue a tenerla, tampoco llegará lejos porque nosotros ofrecemos una mezcla de análisis de contexto, experiencia y creatividad que nos permite crear a partir de lo que vemos. No replicamos como lo hace una máquina basada en IA, sino que imaginamos los nuevos escenarios y ofrecemos respuestas a lo que aún no aparece pero que alcanzamos a vislumbrar porque esa es nuestra gran habilidad.

La lección de la librería

Esta idea la vi reforzada hace unos días al leer un texto muy interesante escrito por Ryan Holiday, un escritor que tiene una librería desde hace 5 años en Bastrop, Texas, una ciudad de 7 mil personas.

Dado que tiene un newsletter muy exitoso en el que recomienda qué leer, hace unos días publicó un texto de lo que ha aprendido en ese tiempo. Muy interesante, por cierto, para considerar algunas lecciones valiosas para cualquier negocio.

Pero, volviendo al tema de este texto, lo que me gustó apareció cuando vi en esa lista un tema referido a cómo enfrentar el embate de quienes copian su receta e intentan hacer algo similar, dado que su negocio funciona muy bien. El consejo es: haz cosas que sólo tú puedes hacer.

Al referirse a la IA, indica esto:

With AI tools making it easier and easier to copy and replicate and reproduce, it’s more important than ever to find and focus on the things only you can do.

Es decir, en mi traducción: Con las herramientas de inteligencia artificial haciendo cada vez más fácil copiar y replicar y reproducir, es más importante que nunca encontrar y enfocarse en las cosas que sólo tú puedes hacer.

Simple y directo este consejo no habla de esperar y ver sino que de justo lo contrario, avanzar en la actividad de revisar y entender nuestras habilidades, ordenarlas, sistematizarlas y hacerlas trabajar de un modo superior cada vez. Queda en nuestras manos lograr esa meta.

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