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This Fitness Expert Used ChatGPT to Create an AI Workout Program
I’ve never been the type to make internet friends.
I have very little interest in conversing back and forth through a screen (if you’re waiting on a text back from me, don’t). Yet there I was, wrapped up in bed with my iPhone, giving away my life story (and workout history), for free, to a stranger on the internet, like a scene straight out of Catfish.
The interlocutor on the receiving end of my messages wasn’t a swoon-worthy love interest. It was ChatGPT, and I was hiring everyone’s favourite do-everything generative AI (an artificial intelligence programme that produces responses to specific prompts, which in this case means my questions about fitness) as my new personal trainer.
Why? Because I’d been lagging in the gym lately and was craving the structure that comes with a coach. I’ve had coaches in the past, and the accountability is helpful. But as a fitness connoisseur (with a bachelor’s degree in Kinesiology, five years of personal and group training experience, and two years of fitness and health reporting at MH under my belt, if we’re checking resumes), I’ve struggled to find coaches who are up to my standards, but not out of my price range. Too often, I find myself calling bullshit on sloppy programmes.
I’m not alone in this struggle: Plenty of people can’t find fitness trainers at affordable prices. Google “personal trainer near me,” and you’ll likely be quoted prices range anywhere from $50 to more than $300 an hour. Working out three times a week with a high-end trainer could cost more than Manhattan rent.
This all helps explain the interest around AI bots as trainers. For the low low cost of zero dollars and an intimate conversation, you too can have a customized program almost immediately. But will that program actually get you to your fitness goals? I tried out CoachGPT for a month to find out, and walked away with some lessons you can use with your AI trainer, or in any of your other training, too.
Week 1: A Rough Start
To properly tell this story, I should note that I have zero experience with ChatGPT, or any other AI chatbot. All I know about generative AI is this: You can ask it to do anything, and it’ll respond with… something.
This lack of knowledge led me to make a grave mistake on take one: I didn’t log into the system. I had my lovely little onboarding chat with CoachGPT, and I left the page, without screenshotting it. All I remember was something about a plate raise—a strange exercise choice, I thought. When I went to tackle my first workout, I returned to the page to re-familiarise myself with the programming, and it was gone. Our first meeting, carelessly erased—like it meant nothing.
I had to go through the whole process again. I provided information on how much experience I have in the gym, how often and how long I want my workouts to be, what kind of equipment I have available, my injuries, and my fitness goals. Given that information, here’s what it provided as my workout:
There’s one fishy thing about all of this: I provided all the same information in our first discussion as in our second. It asked me the exact same questions. Somehow, the workout that CoachGPT gave me the second time around was different than the first.
That plate raise was gone. Not that I minded, because the original move bothered the trainer in me (there are more effective shoulder exercises out there). The workout changes got wilder, too: The dedicated shoulder and ab day was gone, replaced by a secondary leg day. I also distinctly remember there being only one programmed leg day the first time around. Even computers hate leg day.
I didn’t type the exact same sentences that second time, but the important pieces of information were all the same. How could the programming be that different? Answer: This is a generative AI, not a trainer. It was giving me a workout plan that fit my parameters, not necessarily the optimal plan.
Regardless, I rolled through CoachGPT’s exercises and workouts exactly as they were prescribed. Most of the workouts felt like they did the job. My legs were shot by the end of my first lower-body day; I could barely hold weights on the last few sets of weighted walking lunges. (At the end of the workout? Sadistic, Coach GPT.)
Week 1 Takeaways
I’m a natural optimist, so let’s start with the good. The exercise selection was fine; ChatGPT assigned me compound movements like squats and chest presses with some efficient isolation moves. It doesn’t get too complicated or unnecessarily fancy—a common mistake lousy trainers make to look smart.
The set and rep suggestions, typically 3 sets of 8 to 12 reps, are good for muscle growth, which is the goal I set for myself. It’s exactly what I would program for an advanced trainee looking to build muscle, like myself.
The downsides: I knew immediately that these workouts were going to be way longer than I asked for in the initial query. I was in the gym for nearly an hour and a half for the first leg day—a luxury I can’t afford with my workaholic lifestyle.
Second, the order of the exercises was a bit off. On the first leg day, the leg press is programmed to come second in the lineup. In general, you’re always better off putting machine-driven moves like leg presses after free weight moves. They’re generally safer and easier to bail out of, so it’s better to use fresh legs on bigger free weight compound lifts, where it’s easier to make injury-provoking mistakes (like the Romanian deadlifts that were scheduled directly after).
Did CoachGPT know something I didn’t by programming these early? Not exactly: After I did the leg presses on Day 1, my legs were so tired that I had to back down my other exercises. I could barely load the walking lunges. Third, there were some straight up mistakes. The leg extension, a quad isolation movement, was programmed on a day that’s supposed to be for hamstrings, glutes, and calves? Come on, Coach.
If I wasn’t testing this hardcore, I would have tweaked the programming—which is what you should do if you try this. CoachGPT generally gives good exercise recommendations, so research each (and watch some MH videos) to determine how to use them to your advantage, and where they belong in a session. Think about picking 3 or 4 of ChatGPT’s recommendations for your workout, and don’t be afraid to cut any additional accessory moves. You won’t lose out on gains—especially since CoachGPT programs so many calf exercises. Does ChatGPT have a calf fetish?
Week 2: The Honeymoon Phase
I was dedicated to the cause on Week 1. I stuck around for every minute of my lengthy programmed workouts. Week 2, I was running out of time.
I had to start skipping sets. I asked it which ones I should skip:
Sound advice. I did what it suggested, and still had pretty solid workouts.
You might have also noticed that the bot didn’t specify what equipment to use, or what style to do for a handful of the bigger moves. ‘Squats’ were not limited to back squats, goblet squats, or air squats.
This was actually a great perk, but only because I know my body well. I know I get pain in my right shoulder when I try to barbell bench press, so I swapped it for the more shoulder-friendly dumbbell bench press, instead.
This was also convenient because I was able to remain flexible when equipment wasn’t available and I was on a tight schedule. If the rack wasn’t free, I could swap to goblet squats (and I did).
Week 2 Takeaways
Some level of flexibility in a workout routine can be nice. Things come up, injuries happen, equipment becomes unavailable, or you run short on time and have to cut something from your routine.
Whether you’re dealing with ChatGPT or a real coach (oops, I said it), the programmed moves won’t always work for you. If an exercise hurts or doesn’t feel right, it’s on you to start the conversation. One of the best parts of ChatGPT: It reminded me that the client (in this case, me) always has to start that process.
If I hadn’t asked CoachGPT what to skip, it would’ve never known that I was running low on time in my workouts. The same is true with an IRL coach: how are they supposed to help you change things around if they don’t know you’re struggling?
Of course, having too much flexibility can be a bad thing. If I’m constantly changing up my style of squat, I won’t be able to properly progress movements. Yes, the strength gains you’ll get from a goblet squat will translate into your ability to do a barbell front squat, but there are small nuances that make them different. Those weights are going to be different, too, so changing them around constantly means you won’t really be able to evaluate how that load feels from one week to the next.
The moral of the story is to start conversations with your coach when you’re confused or stuck, then stick with what you’re taught.
Week 3: Losing Steam
I got my choice of squat this week because my equipment was not specified for me by CoachGPT ahead of time.
I know the benefit of both the front squat (strengthen the core and polish form) and the back squat (heavier loads). So, for the first two weeks, I ripped front squats to get myself into the groove. Rolling into Week 3, I felt ready to challenge my loads more, and swapped it for a back squat. Should I have done that after only two weeks of training front squats? Probably not—but, I haaaaaate front squats.
My front squat laziness, of course, was a lack of motivation. And that happened again on back/biceps day, when I ditched bent-over barbell rows for bench-supported rows.
Should I have been a better person and done the hard thing even if I didn’t feel like it? Absolutely. Would a real-life, good coach have forced me to push myself in that instance? Absolutely.
Week 3 Takeaways
Following any kind of online training program takes some level of discipline. An in-person coach is there to push you just as much as they are there to teach you—and that’s the kick in the ass that most people need.
If you don’t have the money for that, there are ways to bridge the gap with CoachGPT. You’ll have to ask for it. If you do, this is what you’ll get:
Semi-helpful for getting into the gym—but not super helpful for when you’re in the gym and dreading your heavy squat set.
I don’t know about you, but that wouldn’t motivate very much. Maybe I’d get some low-load reps in, which is better than nothing. But it certainly wouldn’t be enough for me to really push myself.
What I really wish I’d done was find a partner so we could take on the workouts together. A reliable gym buddy is an extremely underrated tool. You have someone who will keep you accountable for showing up as well as challenge you to push weight. Plus, you have a built in spotter—something CoachGPT will never be able to do.
Week 4: Red Flags Wave
I’ve long dealt with an issue in my right knee. I couldn’t tell you what happened to it, or when it originated, but towards the end of Week 3, that old nagging pain was starting to rear its ugly head on my leg day workouts.
Of course, I consulted my coach about how I should address it. Here’s what it said:
Swapping in hip thrusts straight into glute bridges seems a bit unnecessary to me. If I’m tackling the hip thrusts with the intensity I should be, I shouldn’t have a ton of juice left in me to hit glute bridges directly after.
I did it anyway. To be fair, it did help a bit. I wasn’t feeling my knee as much as I was prior, and was still feeling like I could overload my legs. I took ChatGPT’s bait on recovery tips, too. Here’s what it provided:
Week 4 Takeaways
I find it rather alarming that the bot didn’t mention speaking to a doctor at all. It mentions going to see a physical therapist, but that’s after seven(!) other suggestions on how to first handle it (which included wearing a knee brace, embracing an anti-inflammatory diet, and reintroducing high impact activities—all things you should be discussing with a doctor first).
In the bot’s defence, I never said it was a serious issue. Some information that it spit out probably would have been my first line of defence, too, if something like this happened to me: R.I.C.E. it, and hit the doctor if all else fails.
But, “find a medical professional” should probably be listed number one if you’re a computer. The extra suggestions can be helpful, but they should come second.
The Breakup
One of the hardest parts of having a real-life coach is ending things. Like all relationships, sometimes the partnership just isn’t meant to be. The greatest perk of CoachGPT is I didn’t have to go through the disingenuous “it’s not you, it’s me” breakup conversation.
I need someone who will understand my strengths and weaknesses, and harness them to help push me to be better. I can confidently say I enjoyed my time with the machine and learned a lot—but I’m ready to move back to someone (a real trainer?) who puts a bit more effort in.
But is CoachGPT the cost-effective fitness hack you’ve been looking for? Maybe, if you’re very experienced, extremely self-motivated, and if you understand workouts enough to make your own tweaks.
If you’re not any of those things, maybe save ChatGPT for its intended uses, like pulling research for a paper or project, or drafting a perfect breakup text.
Cori Ritchey, C.S.C.S., is an Associate Health & Fitness Editor at Men’s Health, a certified strength and condition coach, and group fitness instructor. She reports on topics regarding health, nutrition, mental health, fitness, sex, and relationships. You can find more of her work in HealthCentral, Livestrong, Self, and others.
Para la fase de remedios en el juicio antimonopolio de búsqueda de Google, el gigante ha citado a tres de sus mayores rivales: OpenAI, Perplexity AI y Microsoft.
Las citaciones, enviadas en octubre, se hicieron públicas el lunes a través de presentaciones legales de las cuatro empresas. Las revelaciones se produjeron pocas horas después de que el juicio antimonopolio sobre tecnología publicitaria de Google concluyera los argumentos finales de los abogados que representan a Google y el Departamento de Justicia.
Cuando se les pidió comentarios, Google y Microsoft no respondieron de inmediato a Digiday y los portavoces de OpenAI y Perplexity declinaron hacer comentarios. (Las tres empresas también se enfrentan a una serie de otras demandas relacionadas con cuestiones como la infracción de derechos de autor de la IA).
Los nuevos documentos legales también arrojan luz sobre lo que Google espera descubrir y por qué está reuniendo argumentos de sus rivales para convencer al tribunal de que su monopolio de búsqueda no incluye el sector emergente de búsqueda impulsada por IA. Muchos de los materiales que Google solicita se relacionan con los esfuerzos de sus rivales en materia de búsqueda y publicidad.
Aquí hay un breve resumen con algunos ejemplos de lo que las citaciones de Google le piden a cada empresa que proporcione:
- Abierta AI: Datos de uso de ChatGPT, acuerdos de distribución con terceros, acuerdos con Microsoft relacionados con Bing Search API, cualquier acuerdo con Perplexity y tipos de datos utilizados para entrenar modelos de IA. Google también solicita acuerdos de licencia de contenido y actas de la junta directiva relacionadas con los planes de OpenAI para la distribución de búsquedas y cualquier estrategia publicitaria.
- Perplejidad: Descargue totales, datos de usuarios activos, desempeño financiero, acuerdos de licencia de contenido, información sobre datos de entrenamiento del modelo de IA e información sobre la estrategia de monetización de Perplexity, incluidas presentaciones de anunciantes y planes para integrar anuncios en torno a las consultas de los usuarios. Google también solicita cualquier comunicación entre Perplexity y los demandantes en el caso (el Departamento de Justicia y el fiscal general de Colorado) y documentos sobre la visión de Perplexity sobre el panorama de búsqueda competitivo. Google también solicitó acuerdos y comunicaciones relacionados con acuerdos de distribución, incluidos contratos de marketing, preinstalaciones, sindicación y negociación.
- Microsoft: Acuerdos entre Microsoft y otras empresas como OpenAI y Perplexity, documentos sobre los tipos y cantidades de datos utilizados para ayudar a entrenar los modelos de OpenAI y documentos relacionados con el uso de herramientas de IA generativa para impulsar los resultados de búsqueda y los servicios publicitarios. Google también solicitó información sobre acuerdos de licencia de contenido, incluidas “ofertas de contenido exclusivo”, y materiales sobre las formas en que Microsoft proporciona resultados de búsqueda a herramientas de inteligencia artificial de terceros y herramientas de búsqueda como ChatGPT y ChatGPT Search. “Si las nuevas herramientas y tecnologías de inteligencia artificial han proporcionado a Bing un modo novedoso de distribución -y todo indica que así es- Google tiene derecho a presentar esa evidencia”, escribió Google.
Las empresas citadas difieren en sus respuestas legales a las solicitudes. Después de afirmar inicialmente que Perplexity nunca recibió una citación, los abogados de esa compañía dijeron que ahora planean enviar objeciones el próximo mes y comenzar a producir documentos a principios de enero. OpenAI aceptó algunas de las solicitudes, incluidos acuerdos para Bing Search API, uso de ChatGPT y actas de la junta. Sin embargo, los abogados objetaron otras solicitudes, como el desempeño financiero y los datos de capacitación, por ser “extremadamente onerosas” debido a “secretos comerciales fundamentales e información confidencial”. Los abogados de Microsoft dijeron que la compañía proporcionará documentos para todas menos cuatro de las 41 solicitudes, con objeciones relacionadas con acuerdos confidenciales con OpenAI, Perplexity, Inflection y la empresa de inteligencia artificial G42, con sede en los Emiratos Árabes Unidos.
“Microsoft acordó realizar una búsqueda razonable y producir documentos con respecto a cinco de las seis solicitudes identificadas en la Declaración de Google”, escribieron los abogados de Microsoft. “Cuando Microsoft ha indicado que no producirá documentos, lo ha hecho basándose en objeciones de buena fe a la relevancia, la carga y la falta de proporcionalidad. Por mucho que Google quiera incluir a Microsoft como parte de esta Acción, no lo es”.
Incluso si Google se ve obligado a vender Chrome, podrían pasar meses o años de lucha legal antes de que eso suceda. El prolongado proceso podría darle tiempo a Google para crear un nuevo usuario para su última aplicación independiente para Gemini, que compite directamente con empresas como ChatGPT y Perplexity. Sin embargo, algunos ejecutivos de tecnología publicitaria creen que las nuevas empresas deberían tener la oportunidad de competir en la era de la búsqueda de inteligencia artificial.
“Si [Google] es capaz de aferrarse a este estrangulamiento de distribución que tienen sobre la búsqueda, eso les dará tiempo para continuar mejorando Gemini y, con suerte, al menos desde [Google’s] perspectiva: sacar a otros competidores del negocio”, dijo Adam Epstein, director ejecutivo de AdMarketplace.
Podrían pasar años hasta que nuevas empresas como Perplexity y OpenAI ganen participación de mercado, dijo Evelyn Mitchell-Wolf, analista senior de eMarketer. También señaló que a plataformas como Perplexity les tomará un tiempo escalar su negocio publicitario. Por ahora, cree que será demasiado difícil destronar a Google mientras la búsqueda tradicional sea omnipresente y demasiado sencilla. Sin embargo, cree que Google tendría un “escenario de pesadilla” si se viera obligado a vender Chrome.
“Si hablamos de dinámica de mercado y anuncios de búsqueda, no espero que Perplexity gane una escala significativa en el corto plazo, ya que los anunciantes tardarán tiempo en ver resultados”, dijo Mitchell-Wolf. “Tener más opciones para buscar es bueno para los consumidores, pero todavía estamos en un período en el que los efectos subyacentes de la IA en el comportamiento del consumidor aún están por verse porque todavía estamos en el gran impulso de estos importantes actores de la IA”.
La propuesta del Departamento de Justicia para que Google venda Chrome se produjo apenas una semana antes de los argumentos finales en el juicio antimonopolio de la tecnología publicitaria, que tuvo lugar el lunes en un tribunal federal antes de un fallo en los próximos meses.
Si bien la prueba de búsqueda de Google y la prueba de tecnología publicitaria son independientes, sus resultados potenciales siguen siendo objeto de conjeturas en lugar de visiones claras. Sin embargo, los expertos han dicho que el motor de búsqueda dominante de Google ha proporcionado un volante para gran parte de los datos utilizados para la orientación de los anuncios, mientras que su enorme base de usuarios ofrece a los anunciantes una manera de llegar a un gran número de clientes potenciales.
Algunos piensan que la industria está prestando más atención al juicio sobre remedios de búsqueda programado para marzo. Entre los expertos que siguieron ambos juicios se encuentra Ari Paparo, ejecutivo de tecnología publicitaria desde hace mucho tiempo y cofundador de Marketetecture Media, quien dijo que la propuesta del Departamento de Justicia para Chrome iba “mucho más allá de la línea roja en cosas y [Google] No querré que eso suceda”.
“Le he preguntado a varios abogados y ninguno entiende cuál es la fase de reparación de este caso. [ad-tech] cómo será el juicio”, dijo Paparo. “¿Va a ser una audiencia separada? ¿Va a ser una solicitud de documentos? ¿O simplemente se van a largar y escribir un remedio? Nadie sabe cuál será el remedio”.
Se ha filtrado la herramienta de generación de vídeo Sora de OpenAI
La fuga de Sora de OpenAI: las implicaciones de la tecnología, la ética y la promoción
Se ha estado gestando una tormenta en el panorama de la IA luego de la filtración no autorizada del innovador modelo Sora de OpenAI, un generador de texto a video que ha estado causando sensación por su capacidad para crear videos cortos y de alta fidelidad con una estabilidad temporal notable. En el centro de la controversia hay un conflicto multifacético que involucra avances tecnológicos, preocupaciones éticas y defensa artística. La filtración se publicó en Hugging Face y supuestamente fue realizada por personas involucradas en la fase de prueba (usando el nombre de usuario “PR-Puppets”) y plantea preguntas apremiantes sobre la relación entre innovación, trabajo y responsabilidad corporativa. El modelo filtrado, publicado junto con una carta abierta dirigida a los “Señores Supremos de la IA Corporativa”, supuestamente puede producir videoclips de 10 segundos con una resolución de hasta 1080p.
¿Qué es Sora?
Sora representa un salto significativo en las capacidades de IA generativa, funcionando como un modelo de difusión para transformar indicaciones de texto en videos de hasta un minuto. Aprovechando técnicas de varios modelos, Sora ofrece una alineación precisa del texto al visual y una coherencia temporal mejorada. La visión de OpenAI para Sora es ambiciosa y la posiciona como un paso fundamental hacia el logro de la Inteligencia General Artificial (AGI). A pesar de estas aspiraciones, la tecnología no está exenta de limitaciones; Los desafíos para replicar la física compleja y garantizar la seguridad del contenido siguen siendo áreas de mejora.
Como se describe en la plataforma de discusión Hugging Face, Sora es “una muestra fascinante de destreza técnica”. La capacidad del modelo para producir “narrativas visualmente coherentes” en forma de vídeo ha sido elogiada como un logro histórico en la IA generativa.
La filtración y sus supuestas motivaciones
La carta abierta sobre Hugging Face con el modelo Sora filtrado
La filtración del modelo de Sora parece deberse a la insatisfacción entre los evaluadores y contribuyentes, particularmente aquellos en las industrias creativas. Los críticos alegan que OpenAI (actualmente valorada en más de 150 mil millones de dólares) explotó su trabajo al depender de contribuciones no remuneradas o mal compensadas para perfeccionar el modelo. Estos evaluadores, incluidos artistas visuales y cineastas, brindaron valiosos comentarios y aportes creativos, solo para supuestamente verse excluidos del reconocimiento o compensación equitativa.
“No se trataba sólo de trabajo no remunerado: se trataba de respeto”, señaló un colaborador anónimo citado en el comentario de Hugging Face. “OpenAI trató nuestros aportes como materia prima, no como experiencia creativa. No es colaboración; es extracción”.
Este acto de rebelión sirve como protesta contra la mercantilización más amplia de la experiencia creativa en el desarrollo de la IA. La filtración se enmarcó estratégicamente para resaltar el supuesto desprecio de OpenAI por el valor económico del trabajo artístico, haciéndose eco de sentimientos de descontento que ya prevalecen en el discurso ético de la IA.
El grupo declaró que, después de tres horas, “OpenAI cerró temporalmente el acceso temprano de Sora para todos los artistas”.
Complicaciones éticas y legales
La controversia de Sora también reaviva los debates sobre derechos de autor y propiedad intelectual. OpenAI se ha enfrentado anteriormente a un escrutinio por su uso de material protegido por derechos de autor con fines de formación, alegando el uso legítimo como defensa. Aunque OpenAI ha declarado que los datos de entrenamiento de Sora incluyen conjuntos de datos públicos y con licencia, la compañía se ha mostrado reticente a dar detalles específicos, dejando espacio para el escepticismo. Esta opacidad, combinada con demandas en curso de creadores y editores, subraya las tensiones entre el avance tecnológico y los derechos de propiedad intelectual.
Las preocupaciones de seguridad con respecto a los modelos de IA generativa como Sora han llevado a OpenAI a implementar salvaguardas, incluidos clasificadores de detección y mecanismos de aplicación de políticas de contenido. Sin embargo, es posible que tales medidas no sean suficientes para abordar el posible uso indebido del modelo filtrado. Los comentaristas de Hugging Face señalaron que “una filtración de esta magnitud socava los esfuerzos de OpenAI para hacer cumplir las salvaguardias éticas. Pone el poder sin control en manos de cualquiera que tenga acceso”.
Implicaciones más amplias para la IA y las industrias creativas
La filtración de Sora es emblemática de una lucha de poder más amplia en la era de la IA. Por un lado, OpenAI se posiciona como pionero en la intersección de innovación y utilidad, y Sora representa una herramienta para democratizar la creación de videos. Por otro lado, la filtración ha puesto de relieve cuestiones sistémicas, como la infravaloración del trabajo creativo y los dilemas éticos que rodean la dependencia de la IA de la creatividad humana.
Una cita del grupo conocido como “PR-Puppets”
Como afirmó otro colaborador de Hugging Face: “La IA no existe en el vacío. Se construye sobre los hombros de creativos que a menudo no quedan acreditados. La filtración de Sora es una llamada de atención: la innovación sin ética es explotación”.
Para los profesionales creativos, la filtración es un arma de doble filo. Si bien saca a la luz las desigualdades del sistema actual, también corre el riesgo de socavar la confianza en las colaboraciones entre artistas y desarrolladores de tecnología. En el futuro, el incidente exige repensar la forma en que las corporaciones se relacionan con las comunidades creativas, enfatizando la transparencia, la compensación justa y el respeto por la propiedad intelectual.
Un ajuste de cuentas para la IA
Las consecuencias de la filtración de Sora ofrecen lecciones críticas para el futuro de la IA generativa. A medida que la tecnología continúa desdibujando los límites entre la creatividad y la computación, la necesidad de marcos éticos se vuelve cada vez más apremiante. El manejo de la situación por parte de OpenAI probablemente sentará un precedente sobre cómo las organizaciones navegan por la compleja interacción de innovación, ética y promoción.
En última instancia, la controversia de Sora es un microcosmos de los desafíos más amplios que enfrenta la industria de la IA: cómo equilibrar la búsqueda del progreso con el imperativo de honrar y proteger el trabajo humano que lo sustenta. Como concluyó sucintamente un observador en Hugging Face: “Esto es más que una filtración; es un ajuste de cuentas”.
Hace dos años, el 30 de noviembre, ChatGPT irrumpió en escena, generando una fascinación global por la IA generativa y transformándola en una innovación que deben observar tanto los consumidores como los profesionales de la tecnología. Desde entonces, ChatGPT se ha expandido y las ruedas de la regulación de la IA han comenzado a girar.
TechRepublic preguntó a los profesionales de la tecnología cómo ha evolucionado su trabajo con ChatGPT, tanto personalmente como dentro de la industria tecnológica en general.
Nuevas funciones introducidas en 2024
Durante el último año, OpenAI ha:
- Se amplió ChatGPT a nuevos formatos como la búsqueda de ChatGPT y Canvas, el último de los cuales está diseñado, en parte, para ubicarse junto a una aplicación de codificación.
- Presentados GPT-4o y OpenAI o1, nuevos modelos insignia.
- Se asoció con Apple para admitir algunas funciones de la IA integrada de Apple.
- Anunciado ChatGPT recordará conversaciones anteriores.
- Se lanzó la búsqueda ChatGPT, lo que marca la apuesta de OpenAI para reemplazar la Búsqueda de Google como el portal de facto al resto de Internet.
- Implementó el modo de voz avanzado para usuarios seleccionados en octubre, permitiéndoles hablar con la IA en voz alta.
El 3 de octubre, OpenAI lanzó Canvas, lo que marcó un experimento importante en el uso de ChatGPT.
“Hacer que la IA sea más útil y accesible requiere repensar cómo interactuamos con ella”, escribió el equipo de OpenAI en octubre con motivo del anuncio de Canvas. “Canvas es un nuevo enfoque y la primera actualización importante de la interfaz visual de ChatGPT desde su lanzamiento hace dos años”.
Cómo ha mejorado ChatGPT en 2024
Graham Glass, director ejecutivo de la plataforma de creación de cursos de inteligencia artificial Cypher Learning, señaló cómo ChatGPT ofrece acceso a modelos más sofisticados ahora que en 2023.
“En primer lugar, ChatGPT sigue mejorando”, dijo en una entrevista con TechRepublic. “Y se ha vuelto más sofisticado, lo que abre oportunidades adicionales para aprovechar esa tecnología”.
El año pasado, Glass aprovechó ChatGPT para generar ideas sobre diseños y arquitecturas de software. Preguntar a la tecnología sobre las mejores prácticas o compensaciones de diseño le brinda “el corpus de todos los diseños que todos han hecho sobre ese tema en particular”, dijo.
“Se ha vuelto más inteligente”, añadió Curt Raffi, director de productos de Acrolinx, una empresa que utiliza IA para probar contenido para documentos técnicos y otros trabajos de redacción intensa. Señaló el rendimiento mejorado de GPT-4o, así como de OpenAI o1.
Raffi también explicó que la gente se siente más cómoda usando ChatGPT. Trabaja con ingenieros que han mejorado en la activación de ChatGPT de maneras que expresan una lógica empresarial específica.
VER: La primera reunión de la Red Internacional de Institutos de Seguridad de IA, celebrada esta semana, tiene como objetivo gestionar los riesgos de la IA avanzada.
A Glass le gusta que la búsqueda ChatGPT proporcione información actual y la considera un ahorro de tiempo para tareas como comparaciones de productos. También utiliza el modo de voz avanzado para charlar con la IA en voz alta.
En general, las incorporaciones de ChatGPT durante el último año han brindado más opciones para las personas que desean utilizar la IA generativa para trabajos técnicos.
“La forma más significativa en que los asistentes de IA generativa han cambiado la programación y el desarrollo durante el último año es permitir que personas con diferentes niveles de programación participen en el desarrollo de software para ofrecer soluciones a problemas del mundo real”, dijo Houbing Herbert Song, miembro del Instituto. de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, dijo en un correo electrónico a TechRepublic.
¿Qué no puede hacer ChatGPT en 2024?
La IA no es inmune a los errores. Para Glass, codificar con ChatGPT a menudo implica un diálogo de ida y vuelta, incluido “recordarle” a la IA detalles que pudo haber pasado por alto.
“Aunque creo que es mucho más fiable en lo que respecta al diseño [in 2024]todavía comete muchos errores de codificación”, dijo Glass.
Por ejemplo, Glass dijo sobre una tarea reciente que ChatGPT necesitó 10 indicaciones para crear una función en JavaScript correctamente. Esto aún le ahorró tiempo, pero demuestra que ChatGPT aún es limitado. Atribuyó esto en parte a que ChatGPT fue entrenado en un corpus de código finito, aunque enorme.
Filev señaló que ChatGPT se ha vuelto tan confiable que las personas no se dan cuenta fácilmente cuando comete errores.
“Se está volviendo tan bueno que comencé a bajar la guardia, y no sé si eso es algo bueno o malo”, dijo Filev.
Para muchas tareas, comenzó a buscar fuentes físicas en la Búsqueda de Google o Perplexity AI antes de usar ChatGPT. Estos podrían ser mejores lugares para encontrar fuentes confiables, dijo, mientras que ChatGPT es mejor para intercambiar ideas.
Las regulaciones podrían afectar ChatGPT
El año pasado también reveló las limitaciones y la posible regulación de ChatGPT. Raffi dijo que su equipo está abordando cuidadosamente el código generado por IA después de un caso judicial entre los desarrolladores y GitHub Copilot. Los desarrolladores alegaron que GitHub Copilot violó los derechos de propiedad intelectual al utilizar código fuente abierto.
Raffi señaló que el uso comercial de dicho código en los mercados sigue siendo algo incierto, lo que hace que las aplicaciones de IA en la codificación sean un proceso cauteloso y exploratorio.
“Nuestra propiedad intelectual está en nuestro código, y si de repente estuviéramos abiertos o expuestos a demandas, podríamos erosionar el valor de nuestra empresa”, dijo Raffi.
Cómo ChatGPT ha afectado a los desarrolladores que inician su carrera
Durante el año pasado, otro avance clave fue el impacto de ChatGPT en los desarrolladores que inician su carrera.
“Debido a que esto mejora en gran medida la eficiencia para que los desarrolladores se concentren en el diseño y la innovación de orden superior, quizás lo más importante es que el papel de un desarrollador cambia drásticamente de creadores a supervisores de código generado por IA”, dijo Dheerendra Panwar, miembro senior de IEEE, en un correo electrónico a TechRepublic. “Lo que nos lleva a una pregunta muy importante: ¿estamos simplificando el arte de la codificación?”
En algunos casos, es posible que los desarrolladores junior no sean contratados en absoluto, ya que algunas tareas que normalmente se les asignan ahora están a cargo de la IA.
“Estos cambios parecen ser beneficiosos para los programadores senior, ya que amplían su función e importancia”, escribió en un correo electrónico Jen Stave, directora ejecutiva del Instituto de Diseño de Datos Digitales de la Universidad de Harvard. “Debido a que los desarrolladores junior a menudo carecen de la experiencia para detectar problemas como alucinaciones de IA o resultados inexactos, este papel increíblemente importante recae en los programadores senior que ahora necesitan ampliar su responsabilidad para mitigar riesgos como los errores de código inducidos por la IA”.
En otros casos, los desarrolladores junior pueden ser más competentes en ingeniería rápida que los senior.
“Para los programadores jóvenes, la historia es más compleja”, escribió Stave. “La IA generativa reduce su dependencia de la resolución colaborativa de problemas, fomentando un trabajo más autónomo. Si bien esta independencia puede acelerar la productividad, eso puede no ser algo bueno para los humanos que tienden a obtener beneficios para la salud mental de la interacción y colaboración humana”.
Andrew Filev, fundador y director ejecutivo de Zencoder, una startup de herramientas de desarrollo de software de inteligencia artificial, explicó que impulsar ChatGPT puede parecer un conjunto de habilidades distinto. Sin embargo, le recordó cómo el uso de la Búsqueda de Google alguna vez fue una habilidad incluida en los currículums. Quizás 2024 fue el año en que ChatGPT comenzó a afectar la forma en que los profesionales de la tecnología piensan sobre el portal al resto de Internet.
“Se está convirtiendo cada vez más en una parte integral de mi día a día”, dijo Filev sobre ChatGPT. “Me da un impulso de productividad, pero no me define de una forma u otra, ¿verdad?”
La búsqueda ChatGPT y Canvas ofrecen nuevos factores de forma
Los esfuerzos de OpenAI por convertirse en un nuevo portal para el resto de Internet se pueden ver más claramente en la búsqueda de ChatGPT y en Canvas.
Raffi dijo que la búsqueda ChatGPT no se mantuvo muy bien frente a la Búsqueda de Google, carecía de contexto y proporcionaba “resultados bastante malos”. Sin embargo, utiliza Canvas con frecuencia.
“Está cambiando la forma en que pensamos sobre la IA y ChatGPT”, dijo. “Se trata de introducir una capa de aplicación y hacerte pensar en las API de IA como el back-end y más en la lógica empresarial detrás de todo. Resume muchas de las complejidades confusas de muchos editores”.
Dado que Canvas almacena recuerdos, puede hacer referencia a cambios anteriores en el código. Raffi lo llamó una combinación de capa de aplicación, back-end y capa de lógica empresarial.
Habrá muchos cambios en los próximos años.
2024 demostró que la IA no puede hacerlo todo y que la tasa de casos de uso transformadores podría estar desacelerando. Por otro lado, las empresas de inteligencia artificial están entrenando modelos para digerir cada vez más datos, incluida la mejora de los modelos subyacentes a ChatGPT. La forma en que los profesionales interactúan con ChatGPT ha cambiado desde 2023 y probablemente será diferente dentro de un año.
“Sí, habrá cambios”, dijo Filev. Comparó el auge de la IA con el paso de las tarjetas perforadas a la programación de software. “Pero creo que los desarrolladores están acostumbrados a los cambios”.
“La tecnología avanza y nosotros nos mantenemos al día, y creo que nos permite hacer mucho más y mejor”, añadió. “Y ChatGPT es uno de los buenos ejemplos de tecnologías que nos ayudan”.
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