IA en la práctica 2 años después

Por: José Andrés Martínez Silva

Director General de Estudio Elefante 

Si tiene algún comentario o sugerencia agradecemos nos lo haga saber a través del correo info@estudielefante.co 

El próximo 30 de noviembre se celebra el segundo aniversario del lanzamiento de #ChatGPT. Una pregunta válida cuando se aproxima esa fecha puede ser: ¿qué estabas haciendo cuando lanzaron la herramienta? Otra más interesante podría ser: ¿qué pensaste cuando te enteraste? Pero la que quiero abordar en este artículo es: ¿qué has hecho con la herramienta desde entonces?

En Estudio Elefante comprendimos que lo primero que teníamos que hacer era formarnos en el uso de la herramienta, aprender un poco sobre Inteligencia Artificial Generativa, y que la mejor manera de hacerlo, al menos la que más nos gusta, era aprender enseñando a otros.

Comprendimos a continuación que nuestra forma de trabajo iba a cambiar. Nos dimos cuenta rápidamente de que muchas de las tareas que hacíamos a diario las podíamos realizar de una mejor manera incorporando IA. Así comenzamos a revisar nuestros documentos con #GPT-3 y luego con #GPT-3.5, con limitaciones en tamaño y muchos aspectos a cuidar en términos de alucinaciones, pero que nos mostraban un futuro prometedor.

El buscador definitivamente fue reemplazado. Lo que nunca había logrado #Bing, #DuckDuckGo o cualquier otro en el que puedan pensar, lo logró en pocos días Perplexity, y fue así como pasamos de buscar páginas a buscar respuestas. Este cambio trajo resultados verdaderamente notables y nos hizo mucho más eficientes al abordar un problema por primera vez.

Con el paso de las semanas, incluso los primeros meses, comenzaron a aparecer tal cantidad de modelos que era imposible crear una cuenta en todos ellos, y no lo digo metafóricamente. En casos como Claude, era imposible crear una cuenta desde Colombia. Esto nos llevó a considerar la suscripción a POE, sin duda una de las mejores decisiones que hemos tomado. Con POE, pasamos de tener acceso a unas pocas herramientas a contar con un arsenal que hoy honestamente no sabría cuantificar. Ahora podíamos revisar nuestros documentos con Claude (en aquel entonces un poco más fiable que GPT), generar imágenes con diferentes modelos y explorar fácilmente el gran avance tecnológico que estaba ocurriendo frente a nosotros.

Muy poco tiempo después, nuestro trabajo enseñando nos llevó a aprender que podíamos construir nuestros propios agentes y que #POE, al igual que #OpenAI o #Anthropic, ofrecía una forma muy sencilla de hacerlo. Fue ahí cuando dimos el siguiente paso: comenzamos a construir asistentes digitales para apoyar nuestro trabajo y el de nuestros clientes. Creamos nuestro primer lote de botfantes para apoyar a los profesores en procesos evaluativos y de diseño curricular, creamos un asistente para copywriting que continuamos usando (aunque lo hemos actualizado varias veces) y logramos reconocer qué modelo resultaba más conveniente para cada tarea.

En ese momento, comprendimos que para la construcción de rutas formativas, GPT estaba muy por delante de #Claude, pero que #Claude 3 era muy superior a GPT-4 en la generación de textos extensos. Además, descubrimos que su personalidad le permitía reconocer más fácilmente las alucinaciones y aprender de sus fallos para no volver a caer en ellos, al menos no en el mismo documento.

La explosión de modelos para generación de imágenes que vendría después nos permite contar hoy con tantas posibilidades que casi nunca volvimos a usar las imágenes del banco con el que contamos en #Canva. No porque sea malo, sino porque podemos crear exactamente lo que queremos utilizando modelos como #Flux, #Playground o #StableDiffusion.

Y ni que decir de las posibilidades que nos brinda la IA generativa para la creación de videos o podcasts en herramientas como #Fliki, que nos ha permitido reducir el tiempo de elaboración de recursos digitales de gran calidad de horas a minutos. Los avatares virtuales no tardaron en aparecer, y fue así como para la última edición de nuestro bootcamp en IA contábamos con presentadores creados por IA que daban la bienvenida a cada uno de nuestros módulos.

Culturalmente también tuvimos un ajuste: pasamos de contar con herramientas que hacían cosas por nosotros a construir nosotros mismos en POE las herramientas que necesitábamos, a compartir nuestros hallazgos con los demás consultores de la firma e invitarlos a usarlos como base para sus propios desarrollos. Hoy, todos los consultores que se suman a nuestros proyectos reciben, en primer lugar, un entrenamiento en el uso ético y responsable de la IA generativa, y los dotamos de las plataformas necesarias para que puedan hacer su trabajo con capacidades aumentadas.

No voy a mentir: algunas veces las cosas no salen bien. Los experimentos fracasan, los textos que un consultor nos entrega no han sido revisados a conciencia por él y llevan un error garrafal que luego debemos corregir, perdiendo un tiempo valioso. Pero hemos aprendido de esto. Somos más exigentes ahora con nuestros procesos de selección y les exigimos un control de calidad mucho mayor a quienes se suman a Estudio Elefante. La verdad es que cuando recibimos el trabajo de un consultor que se ha apoyado en IA para lograr un resultado que antes le tomaría meses en tan solo un par de semanas, libre de errores, sin alucinaciones y con un excelente nivel de redacción, y cuando ese consultor nos enseña la manera en que logró “extraer oro” de la IA generativa, sentimos que ha valido la pena. Cada uno de los minutos invertidos en aprender, experimentar, fallar, reintentar, enseñar y continuar aprendiendo ha valido la pena, sin lugar a dudas.

Son dos años desde que #OpenAI hizo pública una versión de #GPT que hoy los avergüenza, son dos años desde que recibí el mensaje de nuestros socios de Babel Team que pusiera en marcha la rueda, y son dos años desde que Estudio Elefante reconoció que podía ser más fuerte y mejor gracias a estas capacidades aumentadas. Hoy nuestro reto se enfoca en el desarrollo de sistemas tipo #RAG que ayuden a las organizaciones a explotar su propio conocimiento de una manera más eficiente y con la mayor exactitud posible. Creemos que en esta tecnología reside la manera de cumplir con un verdadero proceso de aprendizaje y gestión del conocimiento en cualquier tipo de organización.

¡Feliz cumpleaños #2, GPT! ¡Gracias por todo lo que pusiste en marcha!