Manual de urgencia para evitar el uso estúpido de la IA

La inteligencia artificial admite usos inteligentes o usos estúpidos. Si quieres ahorrarte estupideces, me parece que este artículo te interesa.

Vayamos por partes. Hay una especie de carrera para ver quién consigue el uso más inteligente de los modelos de IA. Los objetivos suelen ser mejorar la eficiencia, reducir costes y ganar una ventaja competitiva.

Una aspiración razonable para cualquiera que esté en plena carrera, a estas alturas, es ser capaz de mantener un par de días de ventaja. En sentido literal. Más tiempo es difícil, porque la tecnología avanza muy rápido y hay muchos equipos alrededor del mundo trabajando simultáneamente y haciéndolo muy bien. Pero como en todas las carreras, ya hay algunos coches en boxes, otros con ruedas pinchadas, otros directamente estrellados, y un grupito que se mantienen vivos y con opciones.

"Una aspiración razonable para cualquiera que esté en plena carrera, a estas alturas, es ser capaz de mantener un par de días de ventaja"

Aquellos que van por delante no son pollos sin cabeza. Han aprendido rápido cuatro lecciones y se las han aplicado. Primera lección, la ausencia de adecuación: el contenido generado por la IA no tiene, de entrada, el tono específico o el estilo de la organización, haciendo difícil mantener una voz de marca consistente. Segunda lección, la complejidad del prompting: conseguir resultados prácticos requiere prompts extensos, lo cual puede hacer perder más tiempo del que se pretende ganar. Tercera lección, el riesgo de alucinaciones: si se quieren evitar tanto inexactitudes como contenido fabricado es necesario aumentar el perímetro de conocimiento de la IA con material suplementario que no está incluido en el modelo. Y cuarta lección, la multiplicación de modelos: hemos estado un tiempo pensando que GPT era sinónimo de IA, y la realidad es que van saliendo competidores que no solo modifican el paisaje y aconsejan una comparativa, sino que implican también otro tipo de tratamiento.

Además, globalmente, aquellos que van por delante han advertido algunas consecuencias del uso de la IA que no son deseables. Citaré las principales. La primera es muy obvia: si no hay control editorial sobre la manera como los trabajadores van generando textos, hay un riesgo real de diluir la voz de la marca. Si, encima, no hay control en la información que se comparte, los departamentos legales entran en pánico porque aún desconocen las implicaciones técnicas que esto tiene. La segunda, ampliamente verificada, es que hay enormes posibilidades de que el uso de la IA por parte de los trabajadores sea ineficiente, hecho que repercuta en una caída de la productividad. La tercera, especialmente difícil en organizaciones grandes, es que las exigencias de conocimientos técnicos -habilidades de redacción y adecuación a la interfaz chat- son una barrera real para la adopción de la herramienta por parte de muchos trabajadores. Por último, las actualizaciones constantes de modelos pueden sobrecargar y frustrar a los trabajadores.

"Hemos estado un tiempo pensando que GPT era sinónimo de IA, y la realidad es que van saliendo competidores que no solo modifican el paisaje y aconsejan una comparativa, sino que implican también otro tipo de tratamiento"

El camino para avanzar en esta carrera debe pasar, necesariamente, por acertar dónde poner el foco. A mi entender, la base de cualquier integración inteligente -no estúpida- de la IA debe tener, como objetivo fundamental, garantizar 3 pilares: la consistencia de la voz de marca, la eficiencia y la adaptabilidad a los avances tecnológicos

La consistencia de la voz de marca pasará por el dominio en las técnicas de refinamiento de modelos: no olvidemos que la P de GPT responde a Pre-entrenado. El modelo debe ser entrenado del todo si queremos que hable nuestro lenguaje específico.

"El camino para avanzar en esta carrera debe pasar, necesariamente, por acertar dónde poner el foco.

La eficiencia pasará por facilitar interfaces más prácticas y menos versátiles que la de un cuadro de diálogo como es ahora el chatbot. ¿Qué fue, si no, la aparición de las ventanas de Mac o de Windows respecto a la pantalla de MS-Dos, un cambio que permitió la adopción masiva de soluciones que ya estaban al alcance de los usuarios más expertos? Una interfaz que debe permanecer estable, aunque el modelo de lenguaje que se esté utilizando cambie.

La adaptabilidad a los avances tecnológicos pasa por el acompañamiento por parte de equipos especializados que permitan entender tanto las prestaciones técnicas como las posibilidades de aplicabilidad.

"La eficiencia pasará por facilitar interfaces más prácticas y menos versátiles que la de un cuadro de diálogo como es ahora el chatbot"

Con esto, no aseguro que la adaptación sea la mejor, pero sí que puedes llegar a mantener un par de días de ventaja respecto al competidor. Y que minimizarás la posibilidad de un uso estúpido.