Muy poderosas, pero aún muy tontas
Tranquilos, ¡no soy anti-IA (risas)! Explicaré mi punto de vista... y creo que esto te ayudará a evolucionar tu intuición sobre cómo aplicar mejor la IA en tu día a día.
Recientemente, vi una entrevista con el profesor Yann LeCun, vicepresidente de Meta y uno de los principales especialistas en inteligencia artificial, en el canal This Is World de YouTube. Él destacó:
"Currently, AI systems, in many ways, are very stupid. We are fooled into thinking they are smart because they can manipulate language very well..." (Profesor Yann LeCun - Meta Vice President)
Esta visión expone la paradoja central: las IA actuales impresionan por la manipulación fluida del lenguaje, pero fallan en el razonamiento jerárquico avanzado, esencial para comprender el mundo real.
1. Limitaciones en el razonamiento jerárquico
La IA generativa actual es primitiva en este aspecto, incapaz de organizar la información en múltiples niveles como el cerebro humano. En lugar de un modelo intuitivo de la realidad, prueba innumerables posibilidades hasta encontrar la mejor respuesta, consumiendo mucha energía y limitándose a tareas específicas. Un razonamiento jerárquico humano, por el contrario, prioriza las acciones en base a experiencias pasadas y proyecciones futuras, garantizando la eficiencia y la precisión.
Para dejar esto más claro, ilustraré qué es una planificación jerárquica.
Imagina la siguiente situación: necesitas salir de casa para llegar a la sala de comisiones de la Cámara de Diputados. Nuestro cerebro es capaz de planificar cada etapa detalladamente, desde pedir un Uber hasta pasar por la seguridad del edificio y encontrar la sala correcta.
Nota la cantidad de microplanificaciones y decisiones involucradas, abarcando desde acciones simples, como cepillarte los dientes, hasta procedimientos delicados, como pasar por la seguridad de la sede legislativa.
La IA actual enfrenta dificultades para jerarquizar estas decisiones, priorizar lo que es esencial y evaluar los impactos de cada elección en el objetivo final. Por ejemplo: puedes posponer el cepillado de dientes (aunque no es recomendable), pero no puedes ignorar la seguridad del edificio, a riesgo de ser detenido (lo que es definitivamente desaconsejable). Delegar esta planificación — que nos parece sencilla — a una IA probablemente resultaría en problemas.
Reconozco que este ejemplo es un tanto exagerado, pero ilustra bien las limitaciones de la IA en la actualidad.
2. Cómo usar la IA de forma inteligente
A pesar de las limitaciones, la IA no es inútil, brilla en tareas lineales y optimizables.
Volviendo al ejemplo anterior: la IA podría analizar tu agenda a las 5 de la mañana y verificar con quién tendrás reuniones durante el día. De forma proactiva, podría recopilar información en Sigalei sobre tus stakeholders y generar un informe resumido de sus actividades en los últimos meses, incluyendo detalles que podrías olvidar, potenciando tus resultados. Esto es posible porque se trata de una tarea con pocas capas jerárquicas, con instrucciones predefinidas y fácilmente manejables.
En otras palabras, para que la IA funcione adecuadamente, necesitas jerarquizar tus acciones y “poner orden en la casa”, para que ella consiga llegar a donde necesita. Para eso, es necesario un sistema, como Sigalei, para disciplinar estos agentes de Inteligencia Artificial.
Conclusión y próximos pasos
Combinando fortalezas como el resumen, la organización y la automatización, las IA impulsan saltos de eficiencia en los equipos, especialmente en relaciones gubernamentales. Para aplicar esto en el día a día, prueba con prompts estructurados y herramientas especializadas, esto maximiza los resultados sin caer en las trampas del “efecto tonto”.
¿Quieres optimizar tu estrategia de IA? ¡Vamos a conversar!
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