A eso de 2019, estuve participando en una capacitación sobre redes neuronales, algoritmos genéticos, lógica difusa y algunas cosas más que, al fin y al cabo, estaban encaminadas hacia el aprendizaje de IA. En aquel entonces, no pude participar en todas las clases porque me quedaba lejos, pero entendí muy bien la idea, así que iba a casa intentando hacer un seguimiento.
En Internet todavía no leía gran cosa. Parecía que eso de la Inteligencia Artificial aún estaba muy lejos, y lo que había era, para mí, tan poco accesible como crearme mi propio robot (de los buenos, claro). De hecho, aunque me interesaba, lo abandoné.
Es abril de 2025 y, actualmente, la gente desayuna y cena IA. No podría decirte si eso es bueno o malo, pero sí que resulta un tanto cansador. Como docente universitaria, todavía me emociono cuando veo que alguno de mis estudiantes intenta realizar el análisis de un software sin haberlo tirado a ChatGPT. La diferencia es muy notable. GPT tiene una pequeña característica que no logra enamorarme: es muy genérico. Se siente como ese tipo de personas que memorizan información y luego se acercan a querer tener una conversación solo dictándola.
Por otra parte, automatizar los blogs, las noticias y otras informaciones con IA podría ser interesante para quienes necesitan mejorar su SEO con palabras clave y para ahorrar el hecho de publicar contenidos simples como “5 comidas completas para después de ir al gimnasio”. Podría llegar a ser mejor que lo que escribe una persona cansada y atareada, e incluso mejor que no escribir nada. ¿Pero realmente vale la pena leerlo? Si fuese periodista, por ejemplo, no me venderían ese servicio tan fácilmente.
Le aplicaría aquello que se les dice a las personas inocentes: “Le falta calle”. Mucha gente le pide consejos psicológicos cuando, en realidad, es muy probable que lo que aconseje esté basado en lo “ideal” y no en la vida real. Si pruebas ahora mismo y le dices “¿Qué debo hacer si un miembro de mi equipo me está faltando el respeto?”, te dirá: “Habla con él, aconséjalo sobre cómo ayudarte y luego explícale las consecuencias de lo que causa a los demás”. Pero, en una empresa real, un empleado impulsivo y malintencionado ya conoce bien cómo debe comportarse y no le importa “conversar”, por lo que se deben tomar cartas en el asunto de una forma no sentimental antes de perjudicar a quienes sí lo están haciendo bien.
En la ciencia, las cosas me preocupan un poco más. Trabajo con grupos que deben realizar investigaciones asociadas al último año de carreras tecnológicas. Escribir da miedo y te saca totalmente de la zona de confort, así que siempre noto el uso de IA. No utilizo un detector de IA ni herramientas similares, porque, a simple vista, es posible notar que detrás del escrito no hay una persona con un enfoque claro que esté intentando mover todos sus recursos para encontrar información útil o una solución.
El enfoque es esencial en la investigación. No es lo mismo hacer un software de inventario con enfoque en mejorar la experiencia de usuario que uno con enfoque en seguridad. Incluso dentro de cada uno de esos, la capacidad de análisis es increíblemente grande. Imagínese la cantidad de caminos y relaciones que se pueden hacer solo enfocándose en algo con UX. Se podría asociar con psicología, marketing, el mercado local, el potencial… en fin. Sea cual sea el hilo a seguir, crear algo realmente útil no es fácil. Si intentas pedirle a la IA una investigación, incluso mencionándole los pasos esenciales, te agrega información falsa, contenido no relevante, conceptos conocidos pero poco útiles y conexiones sin fundamento.
Puede ser demasiado genial para algunas cosas y muy básica para otras. Algo similar pasa con el software de reclutamiento, muchas veces se pierden candidatos excelentes porque el programa no puede ver un CV y pensar: “Uh, genial, si hizo contabilidad un año y luego estuvo como asistente de desarrollo de software, es muy probable que me sea de utilidad ayudando con el software de facturación. Además, si trabajó en lugares como mesero, es porque busca oportunidades para mantenerse activo.”, cosa que un humano capacitado hacía hace tiempo atrás.
Ahora bien, la clave no está en dejar de usarla, sino en colaborar para mejorarla y aprender a ser mejores analistas. Cuando vemos (en este caso, algo tan completo como lo que nos da esta herramienta), tenemos más tiempo para preguntarnos: “¿Pero qué le falta?” y ser lo suficientemente profesionales para darle el plus.
Por cierto, al terminar de escribir, le pedí “Oye, déjame el texto tal cual, pero corrígeme si tengo errores ortográficos o se me pasó alguna letra”.
Nos vemos pronto, un abrazo.
-Erika S. Cáceres
