CO-INTELLIGENCE
La síntesis perfecta: cómo la inteligencia artificial y la humana se unen para revolucionar el futuro.
Esta publicación es la primera de una serie sobre inteligencia artificial (AI), su implicación y aplicación actual. Se plantean elementos fundamentales más allá de los tópicos y su relación con el pensamiento crítico y la toma de decisiones, temas que serán los ejes fundamentales de las próximas publicaciones.
Una fuente actual muy interesante sobre la AI es Ethan Mollick, profesor en Wharton, experto en innovación y emprendimiento, conocido por sus trabajos sobre el impacto de la inteligencia artificial. En “Co-Intelligence: Living and Working with AI”1, el autor destaca las oportunidades que surgen del trabajo conjunto entre esta nueva tecnología y la creatividad humana, y cómo esta colaboración puede llevar a soluciones innovadoras y beneficiosas para la humanidad (recuerda: la tecnología solo es útil cuando se utiliza). La inteligencia artificial no es solo una herramienta, sino una forma de inteligencia que puede ser utilizada para innovar y crecer, tanto las personas como las organizaciones.
Me interesó su lectura por la aproximación práctica, simple y de un no-tecnólogo sobre la AI, sobre todo por los buenos fundamentos sobre los que construye su relato.
«We live in a world with AIs, and that means we need to understand how to work with them.»
Desde mi perspectiva personal, con la mayor deferencia hacia el autor y su creación, me quedo con siete conceptos que me resultan relevantes:
1. LLM: es el acrónimo de Large Language Models o modelos de lenguaje de gran tamaño, como los que ofrece ChatGPT de OpenAI o Llama 3 de Meta. Son modelos de redes neuronales profundas entrenadas en cantidades ingentes de datos de texto; diseñados para comprender, generar y responder a texto de tipo humano. No almacenan textos, solamente elementos y sus relaciones. Es la tecnología base que posibilita la etapa actual de la AI; sus algoritmos, calidad de fuentes y respuestas, transparencia y responsabilidad marcará a corto plazo el desarrollo global de la AI generativa y de uso masivo, tal y como la conocemos. Hay multitud de empresas (e intereses) creando modelos LLM para una gran variedad de usos, por otra parte, no cualquier empresa o departamento de IT puede realizar o competir con los modelos punteros de LLM. Claude, Mistral, Llama, Stable, Hermes son nombres que se incorporan a lo cotidiano.
«Whatever AI (LLM) you are using right now is going to be the worse AI you will ever use.»
2. Human in the loop: utiliza la AI para tener experiencia de uso concreto y de forma amplia, conoce sus limitaciones, potencialidades y en lo que es útil, pero también participa en sus "alucinaciones” (un resultado que no existe en realidad y es inherente a cualquier LLM), en sus falsas respuestas y saber guiar el proceso para dar contexto y adaptar las preguntas para que la AI aporte contenido relevante. Es en este punto donde la AI toma el rol de una co-inteligencia colaborativa y la persona un rol participativo y crítico, proporcionando retroalimentación y correcciones cuando sea necesario, mejorando conjuntamente el resultado. Para poder hacer esto bien es necesario que la persona tenga experiencia personal y conocimientos previos. Es paradójico que en la era de la AI la experiencia humana es clave.
«Humans are far from obsolete, at lest for now.»
3. AI_Persona: cuando utilicemos la AI, tratarla como si fuese humana (en muchos aspectos se comporta como tal). Definiendo quién es (identidad, perfil y rol); estableciendo su contexto, sus limitaciones y su objetivo. Si fuese necesario, cambiando y adaptando todo de forma dinámica, la versatilidad es casi infinita. Todo ello nos prepara para entablar una "conversación” o múltiples conversaciones y que de ello vayamos construyendo algo interesante.
«…“treat it like a person” principle of AI, can significantly improve your understanding of how and when to use AI in a practical sense.»
4. AI_Inconsistente: los LLMs son “máquinas de conexiones”, construyen respuestas usando sus patrones e interconexiones de forma dinámica, teniendo en cuenta la pregunta. No almacenan textos, por lo tanto, no son útiles en contextos donde se necesiten citas y textos precisos. Confiar en exceso o no prestar atención a las respuestas es contraproducente.
«AI cannot easily be used for mission-critical tasks requiring precision or accuracy.»
5. AI_Colaborativa: los LLMs son "máquinas de conexiones", muchas más que cualquier persona independiente o conjunto de personas; esto implica “thinking out of the box”, innovación, creatividad y opciones en conceptos, ideas e interpretaciones. Tenemos, entre otros, un creativo, un escritor, un analista, un formador y un coach a golpe de “prompts”.
«... living with increasingly powerful alien co-intelligences.»
6. Centaur: es un enfoque de co-inteligencia donde las tareas entre la persona y la AI tienen una línea clara y definida. Una relación de información puntual. Un ejemplo es un resumen de textos.
7. Cyborg: es un enfoque de co-inteligencia donde las tareas entre las personas y la AI se entrelazan, se delegan tareas, los roles son dinámicos y existe un tándem con un objetivo común. Una relación de coautoría. Una dinámica de “cadena de pensamiento” para lograr solventar un problema, generar algunas ideas y un largo etcétera. Trabajar de forma natural con la AI es una nueva oportunidad laboral. Un ejemplo es estructurar un relato o establecer conversaciones.
«Using AI as a co-intelligence is where AI is the most valuable. Figure out a way to do yourself if you can.»
Lo que nos depara el futuro cercano es una incógnita que ni la AI puede desvelar, pero que será apasionante, no te quepa la menor duda.
Si eres una persona interesada en entender mejor la AI actual y su impacto en nuestra vida y trabajo, y que buscas una guía práctica y accesible para colaborar con la AI de manera efectiva, este libro y sus ideas son interesantes para ti.
Ahora, nos despedimos con la promesa de regresar la próxima semana con más descubrimientos, reseñas y opiniones.
Saludos y que tengas un buen día.
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Mollick, Ethan. Co-Intelligence: Living and Working with AI. Estados Unidos: Penguin Publishing Group, 2024.