Domina la IA Generativa en 2025 con tres habilidades imprescindibles

16 de diciembre de 2024

La Inteligencia Artificial Generativa está transformando la forma en que trabajamos, aprendemos, resolvemos problemas y ejecutamos numerosas tareas. A diferencia de las tecnologías de IA tradicional, diseñadas para analizar datos existentes, la IA Generativa tiene la capacidad de crear contenido nuevo y simular capacidades humanas a partir de patrones aprendidos: escribir artículos, componer música, crear imágenes o programar software.

Pero, ¿qué significa esto para ti? Si eres un diseñador gráfico con la IA Generativa puedes describir verbalmente el logo que tienes en mente y la IA te presentará varias opciones. O si eres un analista de datos puedes pedirle que te resuma informes y te presente las conclusiones más importantes en cuestión de segundos.

Sin embargo, para aprovechar al máximo la IA Generativa necesitas desarrollar las llamadas ‘habilidades de fusión’. Como explican en un reciente pódcast de Harvard Business Review, las habilidades de fusión son formas de relacionarse con modelos LLM que te permiten trabajar mano a mano con la IA para obtener mejores resultados.

Tres habilidades de fusión imprescindibles son:

1. Consulta inteligente: el arte de hacer las preguntas correctas

La consulta inteligente es como aprender a hablar un nuevo idioma, pero en este caso es el idioma de la IA. Se trata de saber cómo pedirle a la IA de forma natural lo que necesitas hacer o resolver. En cierto modo se trata de utilizar el lenguaje como una nueva forma de programación.

Esto te permite realizar tareas complejas con ayuda de la IA sin la necesidad de ser científico de datos. Además, facilita la explicitación del conocimiento tácito, es decir, de aquello que ya conoces pero que no es fácil codificar.

Algunas técnicas para mejorar tus consultas son:

Descomponer los tareas en pasos, que implica dividir una tarea compleja en pasos más pequeños y manejables.

Ejemplo: si estás usando un modelo de IA como apoyo para escribir un informe puedes comenzar pidiendo primero un esquema general y luego desarrollos específicos para cada sección del esquema.
Utilizar prompts que expliquen el proceso detrás de ese resultado para obtener una explicación detallada paso a paso, lo cual es especialmente útil para comprender y verificar el trabajo realizado por la IA.

Ejemplo: en lugar de pedir 'Resuelve esta ecuación' puedes decirle:

Explica paso a paso cómo resolver la ecuación cuadrática (ax² + bx + c = 0) proporcionando los valores de las raíces y detallando cada etapa del cálculo.

Esta forma de preguntar te dará resultados más didácticos y útiles.
Escribir instrucciones específicas en lugar de preguntas abiertas, siendo concreto y directo.

Ejemplo: en vez de preguntar '¿Cómo funciona la energía solar?' pídele:

Explica para un nivel de 1º de bachillerato cómo los paneles solares convierten la luz solar en energía eléctrica y describe los componentes principales necesarios para el proceso.
Estructurar las consultas de manera organizada, exponiendo la pregunta y delimitando con comillas triples, títulos o tags XML la información adicional, como ejemplos o contexto, de manera clara y lógica para facilitar que la IA lo interprete.

Ejemplo: al investigar sobre un tema puedes estructurar la consulta con subtítulos como #Introducción, #Desarrollo, #Ejemplos y #Conclusiones para obtener respuestas más organizadas.

■ Si desarrollas y practicas estas técnicas puedes potenciar significativamente la interacción con modelos de IA Generativa, logrando resultados más precisos y útiles.

Estas técnicas mejoran los resultados de razonamiento y amplían tus capacidades cognitivas.

Estas habilidades te permiten aprovechar mejor las capacidades y el potencial de la IA.

2. Integración de juicio: cuando humano e IA se ponen de acuerdo

La integración de juicio se refiere a la colaboración entre el análisis proporcionado por los modelos de IA y tu evaluación crítica como ser humano. En esencia, es un enfoque híbrido que busca aprovechar al máximo las capacidades de ambos, tuyas y de la IA.

La integración de tu juicio es fundamental cuando se trata de contextos complejos y especializados donde la IA puede generar resultados valiosos pero que requieren interpretación, validación o ajuste por tu parte. Esto asegura que las decisiones tomadas en base a los resultados analíticos de la IA no solo sean técnicamente correctas, sino también culturalmente apropiadas y éticamente viables.

Estrategias:

Intervención humana planeada: Establece puntos específicos donde seas tú u otra persona quien revise y valide los resultados proporcionados por la IA para aprovechar las fortalezas de ambos.
Formación y capacitación: conoce y aprende a interpretar y utilizar las herramientas de IA para mejorar tu juicio y toma de decisiones.
Valoración continua: proporciona comentarios y 'feedback’ a los modelos de IA para refinar y mejorar el sistema (y tu juicio) de manera continua.

Ejemplo: En el campo de la medicina, por ejemplo, la IA puede analizar grandes cantidades de datos clínicos para identificar patrones y sugerir diagnósticos. Sin embargo, como médico, siempre tendrás que evaluar estos resultados en el contexto de tu conocimiento y experiencia antes de tomar una decisión final sobre el tratamiento para tu paciente.

⚠️ La integración de juicio incluye no usar datos privados en modelos de IA públicos o de terceros, sean propietarios o abiertos. De este modo proteges tu privacidad y la seguridad de tu información y datos sensibles, evitando riesgos de exposición.

La implementación y uso de la IA requiere medidas robustas de Ciberseguridad para proteger la información sensible y asegurar la integridad de los datos.

Conocer diferentes modelos de IA Generativa (en la imagen, Claude) te permitirá saber cuál es el que mejor puede ayudarte con una tarea concreta.

3. Aprendizaje recíproco: tú enseñas, la IA aprende, y viceversa

El aprendizaje recíproco es una metodología en la que tú y un sistema de IA Generativa colaboráis de manera continua para mejorar mutuamente vuestras capacidades. Esta interacción no solo enriquece la capacidad de la IA, sino que también potencia tus propias habilidades creando un ciclo continuo de aprendizaje y mejora.

Características clave:

Interacción continua: tu relación con la IA es un proceso continuo de valoración y ajuste, mejorando la precisión y relevancia de las respuestas de la IA.
Contexto crítico: siempre debes aportar conocimiento y contexto específico que la IA puede no conocer; por ejemplo, sobre tus expectativas y propósito de la consulta o sobre tu ámbito o sector, mejorando así la calidad de los resultados generados.
Capacitación mutua: Mientras la IA aprende de las interacciones y ajustes que le proporcionas también tú estás aprendiendo cómo relacionarte con la IA y entender y optimizar sus respuestas.

Para practicar el aprendizaje recíproco puedes:

Proporcionar a la IA información específica y contexto de la consulta para que los resultados sean más pertinentes y útiles.
Informar a la IA si cumple tus espectativas o no y también cuando se equivoca o sobre el nivel de precisión y calidad de sus respuestas, para ayudar al sistema a ajustar sus algoritmos y capacidades.
Practicar de forma continua con la IA, incluso con casos hipotéticos, para tener un mejor conocimiento sobre su funcionamiento, sus capacidades y también sobre sus limitaciones.

Ejemplo: Imagina que eres un profesor utilizando un sistema de IA para crear planes de aprendizaje. Tú le enseñas a la IA acerca de tus estudiantes y de sus necesidades específicas (le proporcionas contexto y casos individuales anonimizados) y la IA te sugiere nuevas formas de exponer las mismas lecciones con la adaptación adecuada, incluso personalizada para cada alumno.

■ Si desarrollas una colaboración eficiente con la IA puedes aumentar tu productividad y también la personalización de sus capacidades, además de fomentar un proceso continuo de mejora y aprendizaje mutuo.

Combinar el punto de vista humano con las capacidades analíticas de la IA puede resultar en soluciones innovadoras y creativas.

La importancia de desarrollar estas habilidades

La IA Generativa es una oportunidad para mejorar nuestras capacidades. Las encuestas muestran que la gran mayoría de los trabajadores son conscientes del valor potencial de trabajar con estos sistemas y están dispuestos a aprender nuevas habilidades para sacarle partido.

Desarrollar continuamente habilidades específicas de colaboración con la IA Generativa te permite aprovechar su potencial.

Como en el ámbito de la IA el ritmo de innovación o evolución tecnológica se está acelerando, desarrollar continuamente habilidades específicas de colaboración con ella te permitirá aprovechar sus capacidades y beneficiarte de las posibilidades que ofrece. Su aprendizaje no es por tanto algo que puedas hacer de forma esporádica, sino constante para interiorizarlo y aplicarlo a lo largo del tiempo.

Conclusión

La IA Generativa, accesible a través de servicios como Copilot Microsoft 365, ChatGPT o Perplexity, entre otros muchos, ha llegado para transformar nuestra forma de aprender y trabajar. Desarrollar habilidades de fusión nos hace más productivos, creativos y preparados para el presente y el futuro.

Como hemos visto, para aprovechar su potencial es imprescindible acostumbrarse a preguntar de forma inteligente a la IA, integrar nuestro juicio y participar de un aprendizaje recíproco y continuo. Es lo que te permiten estas habilidades de fusión. También necesitas adoptar una mentalidad de crecimiento para trabajar en sinergia con la IA Generativa y lograr colaborar con ella de forma eficiente, productiva e innovadora.