La IA está en todas partes: estamos en medio de un cambio tecnológico que es tan grande (y posiblemente mayor que) la llegada de la net en la década de 1990. Aunque ChatGPT apareció hace casi dos años, todavía no nos sentimos preparados: leemos que la IA cambiará todos los trabajos, pero no sabemos qué significa eso ni cómo prepararnos.
Aquí hay algunas concepts sobre cómo prepararse para ese cambio. Lo principal que puede hacer para prepararse para este cambio es comprender lo que la IA puede y no puede hacer y, en explicit, comprender qué puede hacer mejor que la IA. Con frecuencia se cube que la IA no le quitará el trabajo, pero las personas que no la usan perderán sus trabajos frente a las que sí lo hacen. Eso es cierto hasta donde llega (y en el sentido de “culpar a la víctima”), pero la verdad actual 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 usen IA o no. Si simplemente reproduces los resultados de la IA, eres muy reemplazable.
Aprende más rápido. Profundiza más. Ver más lejos.
¿Cómo puede asociarse con la IA para ofrecer mejores resultados que los que usted o la IA podrían obtener por su cuenta? La IA no es mágica. No se trata de una inteligencia sobrehumana, a pesar de los pronunciamientos de algunos multimillonarios que tienen un gran interés en convencerte de que te rindas y dejes que la IA haga todo, o de que te metas en un caparazón porque tienes miedo de lo que la IA puede hacer. Entonces, aquí hay algunas concepts básicas sobre cómo puedes ser mejor que la IA.
Primero, tenga en cuenta que la IA se utiliza mejor como asistente. Puede brindarle un primer borrador rápido de un informe, pero probablemente pueda mejorarlo, incluso si escribir no es uno de sus puntos fuertes. Tener un punto de partida es invaluable. La IA es muy buena para decirte cómo abordar el aprendizaje de algo nuevo. Es muy bueno para resumir libros, podcasts y movies, especialmente si comienza pidiéndole que haga un esquema y luego usa el esquema para centrarse en las partes que son más importantes. Poco después del lanzamiento de ChatGPT, alguien dijo que period como un interno muy entusiasta: puede hacer muchas cosas rápidamente, pero no particularmente bien. GPT (y los otros servicios de IA) han mejorado en los últimos dos años, pero eso sigue siendo cierto.
En segundo lugar, debemos darnos cuenta de que la IA no es muy buena para ser creativa. Puede decirte cómo hacer algo, pero no es bueno para decirte qué hacer. Es bueno para combinar concepts que la gente ya ha tenido, pero no para abrir nuevos caminos.
Entonces, más allá de las concepts abstractas anteriores, ¿qué necesitas saber para utilizar la IA de forma eficaz?
Se trata de escribir indicaciones efectivas. (“Mensajes” implica chat y diálogo, pero lo usamos para cualquier tipo de interacción, incluso (especialmente) si estás escribiendo software program que genera o modifica mensajes). Los buenos mensajes pueden ser muy largos y detallados, cuanto más detallados sean. , mejor. Una IA no es como un asistente humano que se aburre si tienes que explicar lo que quieres con gran detalle; para una IA, es una buena concept.
Tienes que aprender algunas técnicas básicas de indicaciones:
- “Explícamelo como si tuviera cinco años”: Un poco manido y quizás no tan útil como antes. Pero vale la pena tenerlo en cuenta.
- Indicaciones de cadena de pensamiento: pídale a AI que le diga qué pasos tomará para resolver un problema y luego, en una indicación separada, pídale que resuelva el problema (posiblemente trabajando paso a paso). Las indicaciones de la cadena de pensamiento 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: dígale a la IA quién es (“usted es un vendedor experimentado”), qué quiere que haga (“a quién se le ha pedido que escriba un tutorial sobre cómo cerrar tratos”) y quién es usted (“para una nueva contratación en el departamento de ventas”). Estas indicaciones pueden ser muy largas y elaboradas, pero el trabajo further vale la pena en la calidad de la respuesta.
- Mensajes iterados: usar IA no se trata de hacer una pregunta, obtener una respuesta y seguir adelante. Si la respuesta no es exactamente la que desea, modifique el mensaje y mejorelo. Dígale a la IA qué está mal, bríndele más contexto, bríndele más información sobre qué es exactamente lo que quiere. No se impacientará y su primer mensaje rara vez es el mejor.
- Incluir documentos: incluir documentos como parte de su mensaje es una buena manera de proporcionar información que la IA aún no tiene. Puede reducir las alucinaciones. También es una versión muy easy de RAG, una técnica importante para crear aplicaciones de IA.
También debes aprender a verificar cualquier resultado que te brinde la IA. Todos hemos oído hablar de “alucinaciones”: cuando una IA te da resultados que no tienen ninguna base actual. Me gusta diferenciar la “alucinación” de los errores simples (un resultado incorrecto), pero ambas cosas suceden y la distinción es, en el mejor de los casos, técnica. No está claro qué causa las alucinaciones, aunque es más possible que ocurran en situaciones en las que la IA no puede dar una “respuesta” a una pregunta.
Verificar la respuesta de una IA es una disciplina importante que no se ha discutido. A menudo se le llama “pensamiento crítico”, pero eso no es correcto. El pensamiento crítico consiste en investigar el fundamento de las concepts: los supuestos y las nociones preconcebidas detrás de ellas. Verificar una IA es más como verificar datos para alguien que escribe un artículo importante:
- ¿Se puede rastrear cada hecho hasta una fuente documentable?
- ¿Todas las referencias son correctas y, aún más importante, existen realmente?
- ¿Es el resultado de la IA demasiado vago o normal para ser útil?
- ¿Capta la producción de la IA los matices que se esperaría de un autor humano?
Verificar la IA es una prueba extenuante de tus propios conocimientos. La IA podría ayudar. Gemini de Google tiene una opción para verificar su salida; resaltará partes del resultado y proporcionará enlaces que respalden, refuten o proporcionen información (impartial) sobre los hechos que cita. Se puede inducir a ChatGPT a hacer algo comparable. Pero es importante no confiar en la capacidad de una IA para controlarse a sí misma. Todas las IA pueden cometer errores sutiles que son difíciles de detectar; Todas las IA pueden cometer y cometerán errores al comprobar su producción. Este es un trabajo laborioso, pero es muy importante mantener a un humano informado. Si confía demasiado en la IA, eventualmente se equivocará en el momento más embarazoso y peligroso posible.
Finalmente, debes aprender qué información debes y no debes darle a una IA. ¿Cómo utilizará la IA las indicaciones que usted envíe? La mayoría de las IA utilizarán esa información para entrenar versiones futuras del modelo. Para la mayoría de las conversaciones, eso está bien, pero tenga cuidado con la información private o confidencial. Su empleador puede tener una política sobre lo que se puede y lo que no se puede enviar a una IA o sobre qué modelos han sido aprobados para uso empresarial. Algunos de los modelos te permiten controlar si utilizarán tus datos para entrenamiento; asegúrese de saber cuáles son las opciones y de que estén configuradas correctamente.
Este es un comienzo de lo que necesita para aprender a utilizar la IA de forma eficaz. Hay muchos más detalles; vale la pena echar un vistazo pocos cursoscomo los que se encuentran en O’Reilly Academia de IA—Pero este consejo le ayudará a empezar. Más que nada, utilice la IA como asistente, no como muleta. Deja que la IA te ayude a ser creativo, pero asegúrate de que sea tu creatividad. No te limites a repetir como un loro lo que te dijo una IA. Así es como se tiene éxito con la IA.
