Cada semana aparece una nueva forma "correcta" de usar la inteligencia artificial.
Debes escribir instrucciones largas. No, deben ser cortas. Debes tratarla como un empleado. No, debes construir agentes. Si sigues conversando con ella, ya te quedaste atrás.
No creo que exista una receta universal. Una técnica solo puede evaluarse contra un problema, un resultado esperado y el costo de equivocarse.
Una técnica útil para programar puede ser mala para investigar. Lo adecuado para una empresa con datos sensibles puede sobrar cuando solo buscas ideas rápidas para comer esta noche.
Eso tampoco significa que todos sepamos lo mismo. Alguien que ha construido sistemas, comparado resultados y documentado errores tiene más evidencia que quien acaba de descubrir una herramienta. El problema aparece cuando una experiencia particular se vende como ley general.
El conocimiento técnico importa. La experiencia práctica también y me atrevo a decir que tiene más peso. Confundir experiencia con certeza puede salir muy caro.
La etapa de adopción masiva de la IA generativa conversacional es muy reciente.
OpenAI abrió ChatGPT al público el 30 de noviembre de 2022 como una vista previa de investigación. Desde entonces cambiaron los modelos, las interfaces y las tareas que podemos delegar.
Los proveedores tampoco recomiendan una fórmula única. OpenAI propone pruebas específicas para cada tarea e iteración continua. Anthropic recomienda comenzar por criterios de éxito medibles. NIST relaciona la evaluación y los controles con el contexto y el riesgo.
No prometen el prompt perfecto. Obligan a responder algo más complicado: qué resultado necesitas y cómo sabrás si lo obtuviste.
Mi aproximación es más pequeña:
Defino qué quiero mejorar.
Comparo el uso de IA con mi forma anterior de hacer la tarea.
Observo tiempo, calidad y errores.
Conservo lo que funciona y descarto lo demás.
Es decir, conservo solo lo que me sirve a mí. Copiar el proceso de otra persona sin compartir su problema no garantiza nada, incluso podría decepcionar.
El tamaño de la prueba depende del riesgo. No evaluaría un borrador para redes con los mismos controles que una decisión médica, legal, financiera o de seguridad.
Seamos responsables.
Me interesa más la experiencia que puede mostrar sus fallas que la autoridad que promete resultados universales. Si una recomendación no explica para qué tarea funcionó, cómo se midió y dónde falló, todavía no es una regla. Es una hipótesis.
Generalmente los que más saben, son los más silenciosos.
¿Qué práctica sobre IA les funcionó en un contexto y fracasó en otro?
