Conversando con la Inteligencia

La inteligencia artificial generativa (IAG) o generative artificial intelligence (GenAI o GAI) es un subcampo de la inteligencia artificial que utiliza modelos generativos para producir texto, imágenes, vídeos, otras formas de datos u otros medios en respuesta a comandos o consultas.

Los sistemas de IA generativa notables incluyen herramientas chatbots como Gemini, ChatGPT, Copilot, Claude, Grok y DeepSeek; modelos de texto a imagen como Stable Diffusion, Midjourney y DALL-E; y modelos de texto a vídeo como Veo y Sora.

Los modelos de IA generativa aprenden los patrones y la estructura de sus datos de entrenamiento de entrada y luego generan nuevos datos que tienen características similares.

Lo que más sorprende de IAG es la capacidad del sistema para participar en conversaciones naturales, generar contenido creativo, ayudar con la codificación y realizar diversas tareas analíticas.

Personalmente he probado varias de esas herramientas, y la que más utilizo es Gemini de Google.

Gemini es un chatbot generativo de inteligencia artificial desarrollado por Google. Basado en el modelo de lenguaje grande (LLM) del mismo nombre, se lanzó en febrero de 2024. Su predecesor, Bard, se lanzó en marzo de 2023 en respuesta al auge de ChatGPT de OpenAI y se basó en los LLM LaMDA (Language Model for Dialogue Applications - Modelo de Lenguaje para Aplicaciones de Diálogo) y PaLM (Pathways Language Model - Modelo de lenguaje Pathways).

Como modelo de lenguaje de Google, el funcionamiento de su IA se basa en dos pilares:

1. Entrenamiento fundamental de la IA: Fue entrenado con un corpus masivo y diverso de texto que incluye libros, artículos enciclopédicos, noticias, trabajos académicos, análisis históricos y económicos, etc.. Esta base de conocimiento le permite comprender y contextualizar todo lo referente a la consulta que se le realice.
2. Búsquedas en tiempo real: Para asegurar que la información sea precisa y relevante, realiza una serie de búsquedas a través de Google Search. Estas búsquedas no se enfocaron en un único artículo, sino en agregar y sintetizar información de múltiples fuentes confiables. A continuación elabora una lista de los temas de búsqueda y los tipos de fuentes consultadas que sirven como base para la construcción del análisis que realiza para dar la respuesta.

La calidad de tu pregunta determina la calidad de la respuesta de la IA Generativa

En el creciente universo de la inteligencia artificial generativa IAG, una regla fundamental se ha vuelto innegable: la calidad de la respuesta que se obtiene está directamente ligada a la calidad de la consulta que se realiza. Lejos de ser un oráculo que adivina nuestros pensamientos, estas herramientas son potentes procesadores de lenguaje que dependen enteramente de las instrucciones que reciben. Por lo tanto, para desbloquear su máximo potencial, es crucial dominar el arte de formular preguntas efectivas.

Interactuar con una IAG es como darle instrucciones a un asistente increíblemente rápido y con acceso a una vasta cantidad de información, pero que carece de intuición o conocimiento previo sobre nuestras intenciones específicas. Una solicitud vaga o ambigua inevitablemente conducirá a una respuesta genérica, superficial o incluso irrelevante.

El Contraste entre una Consulta Vaga y una Específica

Para ilustrar este punto, consideremos la diferencia en los resultados que se obtendrían con las siguientes peticiones:

• Consulta vaga: "Háblame sobre el cambio climático."
• Resultado probable: Un resumen amplio y general sobre qué es el cambio climático, sus causas y efectos más conocidos. La información será correcta pero poco profunda y no adaptada a una necesidad particular.
• Consulta específica y bien construida: "Actúa como un economista especializado en sostenibilidad. Redacta un análisis de 500 palabras sobre el impacto económico del cambio climático en la industria agrícola de América Latina para el año 2030, enfocándote en los cultivos de café y banano. Incluye tres posibles estrategias de mitigación."
• Resultado probable: Un texto detallado, enfocado y mucho más útil. La IAG adoptará el rol solicitado, estructurará la respuesta según los parámetros indicados (extensión, enfoque geográfico e industrial, cultivos específicos) y proporcionará las estrategias de mitigación requeridas.

Claves para mejorar las Consultas y obtener mejores respuestas

Para elevar la calidad de las respuestas de la IAG, es fundamental mejorar la forma en que formulamos nuestras preguntas. A continuación, se presentan algunas prácticas recomendadas:

• Ser específico y detallado: En lugar de preguntas generales, proporcionar detalles precisos. Incluir el formato deseado (un correo electrónico, una lista, un guion, un artículo, etc.), la extensión (número de palabras, párrafos), el público al que se dirige y cualquier otro dato relevante.
• Proporcionar contexto: Ayudar a la IAG a entender el trasfondo de la solicitud. Explicar la situación, el propósito de la información que se busca y cualquier restricción o consideración importante.
• Asigne un rol: Una de las técnicas más efectivas es pedirle a la IAG que "actúe como" un experto en un campo determinado (un médico, un guionista, un consultor de marketing, etc.). Esto ayuda a que el tono, el estilo y el contenido de la respuesta sean mucho más precisos.
• Divide tareas complejas: Si necesita abordar un tema amplio o realizar una tarea multifacética, hay que desglosarla en varias consultas más pequeñas y específicas. Esto permite guiar a la IAG paso a paso y construir sobre las respuestas anteriores.

Para usarla bien hay que entender muy bien que la inteligencia artificial generativa no es una simple caja de respuestas automáticas, sino una herramienta de colaboración que prospera con la claridad y la precisión. Al invertir tiempo en formular consultas bien estructuradas y ricas en contexto, no solo mejoramos la calidad de la respuesta inmediata, sino que también desarrollamos una habilidad crucial para interactuar de manera más efectiva y productiva con la tecnología que está definiendo nuestro futuro.-

___________________

NOTA: Las cookies de este sitio se usan para personalizar el contenido y los anuncios, para ofrecer funciones de medios sociales y para analizar el tráfico. Además, compartimos información sobre el uso que haga del sitio web con nuestros partners de medios sociales, de publicidad y de análisis web. Ver detalles.

IMPORTANTE: Todas las publicaciones son sin fines comerciales ni económicos. Todos los textos de mi autoría tienen ©todos los derechos reservados. Los contenidos en los link (vínculos) de las notas replicadas (reproducidas) y/o citadas son de exclusiva responsabilidad de sus autores. Éste blog ni su autor tienen responsabilidad alguna por contenidos ajenos.