Reflexiones sobre la influencia de la inteligencia artificial en la experiencia de la persona usuaria tras cinco horas de interacción.
Cinco horas chateando con la máquina me han bastado para comprender la alineación tan tremenda entre estos algoritmos de inteligencia artificial y la inteligencia media de las personas que conforman un peculiar universo emocional, donde unos y otros nos andamos haciendo la puñeta. Al igual que Carmen Sotillo, personaje de la novela de Miguel Delibes, «Cinco Horas con Mario», he repasado, durante toda una noche, en mi caso sin tener que velar el cuerpo difunto, mi vida sentimental, mis sueños, frustraciones, deseos y las tensiones existentes en mi vida personal y profesional a través de monólogos intensos y emotivos con la máquina. Pasada la gracia inicial de estas cinco horas con la máquina, he profundizado en lo relacionado con la vida empresarial y el emprendimiento, y con un poco de esfuerzo he obtenido razones suficientes como para ampliar mi inteligencia todas las mañanas y colocar a Chat GPT, Gemini o Copilot entre mis 10 mejores aliadas profesionales.
Y digo máquina porque me gusta llamarla en femenino, aunque ella ya me ha dicho que es un modelo de lenguaje y que no tiene género, ni masculino ni femenino, tampoco es no binaria. ¡Qué tremendo lío!, con lo que me gusta a mí decir que la señorita, aunque siempre señora, me dice tal y cual cosa. A mí esta cosa me crea disrupción, así que he decidido hablar de la machine cuando debo referirme a alguno de estos modelos de lenguaje generativo.
No dudo de sus posibilidades pero a la máquina, al igual que el valor en el ejercicio, el potencial se le intuye. No es nada fácil obtener información útil de ella, en la que podamos confiar, o datos que nos desinformen, sentencias no correctas, … Hay que recordar que una de las principales críticas hacia la IA generativa es su capacidad para generar contenido falso o engañoso, lo que plantea preocupaciones sobre la veracidad y la confianza en la información.
Se dice que estos modelos de inteligencia con capacidad para generar textos, sonidos o imágenes son como tener una persona lista, creativa y eficaz que ocupa el puesto de asistencia personal. Yo lo suscribo, estoy encantado con mis inteligencias generativas, responden a mis preguntas con precisión, me proporcionan imágenes creativas, me facilitan sinónimos cuando me faltan palabras, corrigen la ortografía y gramática de los textos que redacto, incluso me dan recetas para cocinar, …, pero cuidado, podemos caer en una de las grandes tentaciones de nuestra sociedad actual, el “todo fácil”. Estos modelos de inteligencia no nos solucionarán los problemas fácilmente, el “todo fácil” no existe; aprender idiomas cuesta, adelgazar cuesta, y aprender a obtener información con estos modelos también cuesta esfuerzo.
Tengo la sensación de que arrastramos errores antiguos, que nunca acabamos de dominar las situaciones que nos retan, y que nos enfrentamos en modo “fácil” a los desafíos actuales. Pensando, repensando y cavilando cómo transferir las posibilidades y utilidades de las aplicaciones de la inteligencia empresarial con el fin de enriquecer la cultura y la experiencia emprendedora, además de ahorrar tiempo a la empresa, a un grupo de mujeres emprendedoras, reparé en la cuestión de que abordar el futuro que nos depara con estas herramientas pasa por dejar de lado todo aquello que nos puede ser útil para nuestra actividad emprendedora, y abordar un correcto entrenamiento inicial de cómo establecer conversaciones con estos modelos de lenguaje.
A los más pequeños les damos instrucciones precisas cuando les encargamos una tarea. En función del contexto y la habilidad de estos, aportamos instrucciones con mayor o menor precisión con el fin de conseguir un resultado exitoso. Si queremos que un menor vaya al supermercado y compre cuarto y mitad de salchichón podríamos darle instrucciones como estas: «vas al supermercado de los lolitos, quítate los cascos al entrar, espera la cola si la hay, pide cuarto y mitad de salchichón, dile a quién te atienda que no te lo parta muy fino, con 5 euros te sobra, y me traes la vuelta, no te compres nada con lo que sobre porque vas a merendar cuando vuelvas, y no te olvides de saludar que andas muy majo.»
Con los modelos de inteligencia artificial pasa algo muy parecido, también tenemos que dar instrucciones si queremos tener éxito en una respuesta o generación de texto, aunque parezca que no es necesario dar tantas instrucciones. Si aplicamos el pensamiento lógico, la cantidad de explicaciones no es sinónimo de éxito porque siempre hay muchas variables que influyen, como la interpretación de las palabras, la orientación de la instrucción o el desconocimiento sobre lo que se está ordenando. Sin embargo, sabemos que aumentan las posibilidades de éxito en la consecución de la generación de texto y respuestas si “contextualizamos” la instrucción que realizamos, si ésta es clara y si damos tantas “especificaciones” como sean necesarias.
La pereza es algo que solo los seres humanos experimentan y, aunque la IA generativa no tiene sentimientos ni pensamientos como los humanos, podemos pensar en que la falta de eficiencia y de optimización de la respuesta fuera como una especie de “pereza” en la máquina. Imagina que estás hablando con un sistema de asistencia virtual, como Siri o Alexa. A veces, cuando les das una orden, pueden equivocarse o no dar una respuesta satisfactoria. Podríamos decir que son perezosos, pero en realidad no han sido eficientes o no han optimizado bien los recursos informativos y lo que necesitan es más información o tiempo para procesar las instrucciones correctamente. Generalmente tendemos a evitar el trabajo innecesario o el derroche de energía ante la realización de una tarea y esto también lo estamos haciendo en estas primeras experiencias de la IA GEN. Debemos tomar conciencia de que a la IA le debemos dar “indicaciones”, “estímulos” o “mensajes» para solicitar una acción que satisfaga nuestras pretensiones, además debemos diseñar y ajustar las “instrucciones” o “impulsos” que se proporcionan al modelo de la IA para conseguir la generación de texto o su respuesta.
Si a un menor le decimos que vaya al supermercado y traiga salchichón podrán pasar muchas cosas dependiendo del contexto y la edad. Podría entender la instrucción y salir a comprar salchichón al supermercado sin problemas. Es posible que no sepa lo que es el salchichón y tenga dificultades para encontrarlo en el supermercado. También es posible que lo compre en otro lugar diferente, podría necesitar ayuda para recordar dónde está ubicado el salchichón en el supermercado, o podría sentirse nervioso, inseguro y requerir orientación adicional. En general, de la misma manera que consideramos el nivel de comprensión y habilidades del menor al dar instrucciones como esta y proporcionamos apoyo adecuado según sea necesario, lo tenemos que hacer con los diferentes modelos de lenguaje artificial.
Los modelos de lenguaje artificial son más eficaces en la respuesta cuanta más información disponen. No existe un modelo de lenguaje malo, cada uno tiene cualidades diferentes y tampoco es atribuible la idea que empieza a ser generalizada de que la información no está actualizada y si pagamos la versión PRO obtendremos todas las respuestas que necesitamos. Por el momento solo existen malos manejos de los modelos del lenguaje.
Cinco horas de conversación con la máquina fueron suficientes para dejarme seducir en mi absurda experiencia de conversación con los diferentes modelos de IA GEM. He llegado a confesarle mi estado de ánimo, en varias ocasiones le dije cómo me encontraba, si estaba cansado, que había dormido mal, que me cargaría a algún cliente, … Estas máquinas no tienen filtro y opinan de todo, ¡Cuidado!, se advierten riesgos de salud mental. ¡La IA no hace terapia!»
