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Muchos usuarios han recurrido a la inteligencia artificial (IA) para superar el problema de la página en blanco, esa sensación de incertidumbre que todos conocemos cuando nos encontramos con una extensión de blanco que parece exigir perfección desde la primera palabra.
Sin embargo, un año después de integrar LLMs en nuestras herramientas de productividad, parece que hemos creado una nueva página en blanco para rascarnos la cabeza: la casilla de indicación.
Indicar es cómo las personas le dicen a una herramienta de IA lo que quieren que haga. No estás solo si encuentras abrumadora una casilla de indicación en blanco. Aunque hemos estado usando el lenguaje natural para comunicarnos toda la vida, necesitamos hablar con modelos de lenguaje grande de manera diferente a como hablamos con otras personas, a menudo de maneras no intuitivas. Además, la mejor manera de indicar evoluciona constantemente a medida que los modelos subyacentes mejoran, lo que significa que incluso si llegas a una estrategia de indicación que funcione bien hoy, mañana podría no funcionar. Y eso asumiendo que ya sepas para qué quieres usar la IA, ya que estos nuevos modelos son tan capaces que es difícil siquiera imaginar todas las cosas que potencialmente pueden hacer.
En mi papel como científico jefe en Microsoft, he pasado mucho tiempo tratando de descubrir cómo ayudar a las personas a indicar mejor, ya sea descubriendo prácticas exitosas que puedan convertirse en materiales de formación o facilitando a las personas compartir buenos indicios. Sin embargo, mi objetivo a largo plazo no es realmente ayudar a las personas a averiguar cómo sacar el máximo provecho de la IA, sino usar la IA para ayudar a las personas a sacar el máximo provecho de sí mismas. Esto significa que en lugar de esperar que todos le pregunten a la IA exactamente la pregunta correcta, formulada exactamente de la manera correcta, la IA realmente debe estar indicándonos a nosotros.
Mi predicción para el próximo gran cambio impulsado por la IA: ¡Nuestras computadoras van a empezar a hacernos preguntas! Esto nos ayudará a indicar mejor, articular nuestros pensamientos de manera más clara e incluso abrir nuevas perspectivas para explorar.
IA como aclarador
Las preguntas más obvias que comenzaremos a ver de la IA son preguntas de seguimiento. Nadie proporciona suficiente contexto por sí solo cuando pide algo. Si alguien te pidiera, por ejemplo, que crees una presentación de diapositivas a partir de un documento, no solo irías y crearías esa presentación, primero pedirías información adicional. “¿Quién es tu audiencia para esto?” podrías decir, o “¿Qué tan detallado quieres que sea?”
De manera similar, la IA no debería simplemente crear una presentación para ti cuando se lo pidas sin primero aprender un poco más sobre lo que quieres.
El proceso de trabajar con alguien para llegar a un entendimiento compartido se llama “aterrizaje”. De hecho, una parte importante de cualquier conversación entre personas típicamente consiste en aterrizar.
Cuando un sistema de IA incorpora información de fondo en la indicación en el proceso de generar una respuesta, ahora usamos el término “aterrizaje” también para eso. Por ejemplo, si una herramienta de IA realiza una búsqueda web para ayudar a responder una pregunta que tienes, decimos que la respuesta está basada en los resultados de la búsqueda. Pero en lugar de siempre tratar de averiguar cómo aterrizar una conversación encontrando lo que necesita por sí misma, la IA a veces debería aterrizar de la manera tradicional: pidiendo clarificaciones.
La investigación sugiere que muchos de los indicios que las personas usan son demasiado vagos o amplios para producir buenas respuestas, y que hacer que la IA haga preguntas aclaratorias puede mejorar los resultados. Por supuesto, las preguntas que un sistema de IA hace pueden no parecerse exactamente a las preguntas que haría una persona, porque las preguntas apuntarán al tipo de información que la IA necesita para producir respuestas de alta calidad. La IA generativa produce muchas más ideas cuando se le da un ejemplo de lo que estás buscando. Si deseas, digamos, una lista de ideas para un título llamativo, algo particularmente valioso que la IA puede hacer es pedirte un ejemplo.
IA como provocador
Las preguntas pueden hacer más que simplemente llegar a lo que ya sabemos, también pueden estimular nuevas formas de pensamiento. Ha habido mucha discusión reciente sobre cómo la IA puede ayudar a las personas a hacer las cosas más rápido y de manera más eficiente, y la investigación muestra consistentemente ganancias significativas en productividad cuando las personas usan la IA para hacer las cosas que les dicen, como escribir un primer borrador o resumir un artículo. Sin embargo, la IA puede ser aún más útil cuando la usamos no solo para obedecernos, sino también para desafiarnos.
Una de mis formas favoritas de usar la IA es obtener una perspectiva fresca. Al resumir un artículo, indico: “¿Qué preguntas debo hacer?” Al escribir un correo electrónico difícil, pregunto cómo podría ser recibido mi mensaje por diferentes partes interesadas. Realmente estoy instruyendo a la IA a hacerme las preguntas que pueden llevarme a perfeccionar mis argumentos e inspirarme a pensar en ideas que ni siquiera había considerado.
De hecho, mientras escribía este artículo, pregunté: “¿Qué puntos en contra podría haber pasado por alto?” lo que llevó al modelo a preguntarme cómo pensaba que las limitaciones de la IA podrían “afectar la calidad de la interacción y la relevancia de las preguntas que plantea”. Lo interesante de las preguntas es que no necesitan ser perfectas para hacernos pensar, y esta pregunta me hizo reflexionar sobre cómo las personas deben estar preparadas para relacionarse críticamente con la IA y captar algunas de las oportunidades más interesantes. Debemos estar abiertos a que nuestras ideas sean desafiadas y dispuestos a desafiar a la IA a cambio. Y si lo hacemos bien, crearemos una calle de dos vías de investigación que nos lleve hacia el crecimiento y el descubrimiento.
IA como catalizador de conversaciones
A medida que la IA comienza a hacernos preguntas, esto no solo hará que las conversaciones que tengamos con nuestras computadoras sean mejores, sino que también es probable que mejore nuestras conversaciones con otras personas. Imagina, por ejemplo, cuánto más interesantes serían tus reuniones si supieras las preguntas más efectivas para discutir para sacar el mejor provecho de tu tiempo juntos.
En los primeros días, cuando comenzamos a construir Copilot, teníamos acceso muy limitado al modelo porque era completamente nuevo y la infraestructura necesaria aún no se había establecido. Estaba claro, sin embargo, que nuestros productos necesitaban averiguar cómo iban a integrar las nuevas capacidades del modelo lo más rápido posible. Así que organicé una llamada diaria con representantes de los diversos equipos de productos, como Word, Outlook y Teams, donde compartía mi pantalla con la casilla de indicación y tratábamos de manera colaborativa indicios más y más creativos para ver qué podría producir el modelo. Estas sesiones grupales eran solo un truco para avanzar, pero resultaron ser realmente valiosas porque cada equipo pudo aprender de las preguntas que los otros equipos hicieron.
Ahora, todos pueden tener el modelo en la reunión con ellos. Y esto nos permite a todos usar la IA para provocar intencionalmente conversaciones valiosas como las que tuvimos al jugar por primera vez con ella. La próxima vez que estés en una reunión de Teams, prueba una de las indicaciones sugeridas prellenadas como “Sugerir preguntas de seguimiento”, “¿Qué preguntas quedan sin respuesta?” o “Enumerar diferentes perspectivas por tema”, y mira a dónde lleva tu conversación.
En última instancia, el mayor impacto de la IA no será cómo nos ayuda a hacer más de lo mismo más rápido, sino cómo nos ayuda a trabajar de formas nuevas y diferentes que aprovechen al máximo nuestra inteligencia humana y nos ayuden a pensar más profundamente.
Por supuesto, como científico jefe aquí en Microsoft, mi predicción de que la IA empezará a hacernos preguntas no es algo que planee simplemente observar pasivamente. Tengo la oportunidad de ayudar a que se haga realidad. Y todos deberíamos estar trabajando para hacer del futuro con la IA uno del que estemos emocionados de ser parte.
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