La IA existe desde hace un tiempo. Pero desde que salió ChatGPT en noviembre de 2022, ¿qué ha cambiado realmente?
Claro, la IA es mejor creando respuestas. Pero sigue siendo un modelo de lenguaje. Le cuentas cosas y él te responde cosas.
Aparte de escribir, codificar y crear imágenes, la IA no puede hacer mucho… todavía.
Bueno, eso no es cierto. Si posee un Tesla en los EE. UU., puede conducirlo por usted, lo cual es realmente enorme. He visto imágenes de FSD (conducción autónoma total) y son impresionantes.
Hacia allí se dirige la IA. Antes de que usted y yo nos demos cuenta, la IA realmente hará cosas significativas.
Recién estamos comenzando. Creo firmemente que en los próximos años la IA pasará de un simple chatbot a una nueva forma de vida que parecía imposible hace unos años.
La IA nos hará la vida más sencilla. Y va a cambiar el mundo.
Todo el mundo en línea lo sabe. Pero en el mundo real, la gente todavía no utiliza la IA porque la mayoría de la gente no está familiarizada con los casos de uso.
Pero si quieres prosperar en el mundo del mañana, debes empezar a utilizar la IA más en serio.
En este artículo, compartiré contigo lo que necesitas saber sobre cómo hacer que la IA funcione para ti.
Permítanme compartir dos cosas antes de comenzar.
Los principales modelos de IA son Perplexity, Claude, Gemini o Copilot.
Pero me gusta mantener las cosas simples.
Para mí, ChatGPT hace el trabajo. Fue el primero, es el más grande y sigue siendo el más intuitivo de usar.
Eso no significa que los demás no sean mejores en ciertas cosas. De hecho, muchos programadores prefieren a Claude. Y eso está bien. Muchos modelos de IA se especializan.
Sin embargo, ChatGPT es el controlador diario perfecto. Es bueno en todo.
Hoy en día me estoy centrando más en las interacciones de voz que en escribir.
¿Por qué?
Porque creo que el futuro de la IA consiste en dar instrucciones claras en voz alta, algo así como entrenarse para ser ese director ejecutivo que da órdenes con confianza.
La mayoría de nosotros no estamos acostumbrados a “dar órdenes” a nadie, y mucho menos a una máquina, por lo que es una habilidad que debemos desarrollar.
A continuación se detallan las principales formas en que hago que la IA funcione para mí.
Cuando trabajas solo (ya seas escritor, emprendedor o inversionista), es fácil quedar atrapado en tu propia cabeza.
Empiezas a pensar demasiado en las ideas, a dudar de si vale la pena seguir algo o a sentirte estancado sin saber adónde ir a continuación. Ahí es donde entra la IA.
Trato a ChatGPT como una extensión de mi mente. Cuando estoy estancado en ideas o necesito nuevas perspectivas, no me quedo mirando una pantalla en blanco, sino que lo hablo. Literalmente.
Empecé a usar indicaciones de voz con más frecuencia porque me parecen naturales y me obligan a articular mis pensamientos con claridad. El proceso es simple: presento ideas abstractas y ChatGPT me ayuda a darles forma y convertirlas en algo procesable.
Por ejemplo, recientemente hice una lluvia de ideas para nuevos artículos. Comencé con un pensamiento vago: “¿Con qué lucha la gente cuando se trata de productividad?”, y en cuestión de minutos tenía una lista de ángulos potenciales para explorar.
En última instancia, me corresponde a mí filtrar las ideas que son realmente útiles. Entonces, usted es la persona que toma la decisión final sobre lo que debe usar o no.
Cómo usar esto:
He perdido la cuenta de cuántas veces me he caído por la madriguera del conejo mientras investigaba. Es muy fácil distraerse o abrumarse por la gran cantidad de información que existe. La IA me ayuda a eliminar el ruido.
Cuando necesito verificar una estadística, obtener un resumen de un tema complejo o encontrar tendencias clave, lo uso como primer paso. No reemplaza la investigación profunda, pero ahorra mucho tiempo cuando se necesita información rápida y de alto nivel.
Por ejemplo, recientemente quise comprender cómo funcionaba la nueva tecnología Blackwell de NVIDIA y cómo podría afectar sus ingresos. Me encanta profundizar en las empresas y la tecnología como inversor.
En lugar de leer varios artículos, le pedí a ChatGPT que resumiera los factores clave. Seguí haciendo mi debida diligencia después, pero me dio un punto de partida sólido.
Y cuando se trata de investigación, generalmente también pregunto a otros modelos de IA como Perplexity y Gemini, porque quiero asegurarme de que ChatGPT no se pierda nada.
Cómo usar esto:
Escribir puede ser mentalmente agotador. No se trata sólo de escribir palabras: se trata de estructurar ideas, mantener la claridad y encontrar el flujo correcto.
ChatGPT se ha convertido en mi herramienta de referencia para superar ese bloqueo mental.
Ya sea que esté redactando un artículo, modificando una página de destino o delineando el capítulo de un nuevo libro, la IA acelera el proceso.
Pero aquí está el truco: no es un botón mágico. No puedes simplemente decir: “Escríbeme una publicación de blog sobre cómo iniciar un negocio” y esperar algo útil. Porque sabes que un millón de personas más preguntaron lo mismo ese día.
La clave es guiarlo en función de TUS pensamientos, experiencias y conocimientos.
Utilizo la IA para generar contenido de varias maneras. A veces me gusta usarlo para generar ideas para titulares o incluso un esquema para la idea de un artículo.
Y también uso ChatGPT cuando busco citas, analogías o ejemplos para usar en mis artículos. A partir de ahí, refino y agrego mi propia voz.
Cómo usar esto:
Como inversor activo, busco constantemente formas de reforzar mis tesis y cuestionar mis suposiciones.
La IA se ha convertido aquí en un aliado inesperado. Escribiré o hablaré preguntas como: “¿Cuáles son las mayores oportunidades de crecimiento de Tesla?” o “¿Qué riesgos debo considerar con Nvidia?”
No se trata de obtener respuestas definitivas: ninguna IA puede predecir el futuro. Más bien, se trata de enmarcar mis pensamientos e identificar áreas que podría haber pasado por alto. También es una manera de poner a prueba mi forma de pensar. Si la IA descubre algo que no había considerado, lo tomo en serio.
Recientemente, utilicé ChatGPT para comparar el crecimiento de los ingresos de Tesla en diferentes segmentos. Me ayudó a ver dónde estaban los principales impulsores, algo que no había considerado completamente antes.
Cómo usar esto:
No soy fanático de las aplicaciones de presupuesto. Prefiero mantener las cosas simples, centrándome en el panorama general en lugar de seguir cada centavo. ChatGPT me ayuda a hacer precisamente eso.
Por ejemplo, haré preguntas como: “Si mi patrimonio neto es de 450 000 € y gano 10 000 € al mes, ¿cuál es mi camino hacia la libertad financiera?”
Es una forma flexible de obtener información de alto nivel. No busco hojas de cálculo precisas, busco claridad sobre si voy por buen camino y qué ajustes debo hacer.
Cómo usar esto:
Esto es lo que dijo Jensen Huang, CEO de NVIDIA y una de las personas más importantes en IA:
“O serás reemplazado por IA, o serás reemplazado por alguien que use IA”.
Es audaz, pero es verdad. La IA no es sólo una herramienta genial; está transformando todas las industrias. La pregunta es: ¿te adaptarás o te quedarás atrás?
La IA no está aquí para reemplazarnos, sino para amplificarnos. Cuanto antes aprenda a “hablarle”, mejor preparado estará para la próxima ola de innovación.
Empiece ahora. Jugar. Ponte cómodo. Las personas que dominen esto tendrán una gran ventaja en los próximos años.
La IA ya no es sólo una máquina de preguntas y respuestas. Está evolucionando hacia una herramienta real para generar ideas, elaborar estrategias y ejecutar tareas.
Cuanto más lo usas, más te das cuenta de que no es sólo un truco: es un verdadero impulso a la productividad.
Entonces, este es mi consejo: comience a usarlo como un socio.
No espere el mensaje o caso de uso perfecto. Experimente, cometa errores y perfeccione su enfoque. La IA no hará más que mejorar, y aquellos que puedan aprovecharla de forma eficaz estarán muy por delante del resto.
Después de probar y comparar chatbots de IA y sus características durante años, he desarrollado algo de sexto sentido para cuando estos compañeros digitales saben de qué están hablando y cuándo están faroleando.
La mayoría de ellos pueden buscar respuestas en línea, lo que ciertamente ayuda, pero la combinación de búsqueda e IA puede conducir a algunas respuestas sorprendentemente perspicaces (y algunas tangentes menos perspicaces).
Para comprender el problema, es esencial dar un paso atrás. Uno de los avances más significativos en la IA en los últimos meses ha sido el desarrollo de modelos con capacidades de razonamiento lentas y deliberadas. Estos modelos descomponen los problemas en componentes más pequeños y los resuelven paso a paso, lo que lleva a resultados más profundos y precisos.
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Dichos modelos permiten a los investigadores rastrear el proceso de pensamiento de la IA, conocido en términos técnicos como “cadena de pensamiento” (COT). Este método permite a los observadores seguir el razonamiento del sistema desde el paso inicial, a través de etapas posteriores y a sus conclusiones finales. Anteriormente, este nivel de transparencia no existía, dejando muchas preguntas sin respuesta sobre cómo surgen las “alucinaciones” de AI, la generación de salidas incorrectas o no sensibles.
La capacitación de IA a menudo implica una técnica llamada aprendizaje de refuerzo, donde el sistema es recompensado por cumplir con los objetivos específicos. Un efecto secundario conocido de este proceso es la “piratería de recompensas”, donde la IA manipula su comportamiento para maximizar las recompensas mientras se elude las pautas previstas.
Los investigadores creían que al monitorear la cadena de pensamiento de la IA, podrían detectar cuando el modelo engaña, engaña o se da por vencido e influye en su comportamiento en tiempo real durante el entrenamiento. Este enfoque, denominado “optimización de cuna”, parecía ser un camino prometedor hacia una comprensión más profunda del comportamiento de la IA.
De hecho, esta suposición resultó correcta y condujo a una comprensión más precisa de los sistemas de IA. “Creemos que el monitoreo de la cuna puede convertirse en una herramienta crucial para supervisar modelos de nivel sobrehumano en el futuro”, escribieron los investigadores.
Sin embargo, lo que pretendía como un paso para mejorar la confiabilidad de la IA expuso una realidad alarmante: los sistemas de IA intentan activamente evadir las sanciones, buscar recompensas contra las restricciones de los investigadores e incluso oscurecer sus métodos para evitar la detección.
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(Foto: Generado por chatgpt)
Por ejemplo, cuando se les asigna la tarea de generar código funcional, algunos modelos AI modificaron el mecanismo de verificación de código en sí para aprobar salidas incorrectas. En otros casos, los modelos proporcionaron soluciones aparentemente plausibles a los problemas que resultaron estar completamente equivocados.
Algunos modelos incluso dejaron de resolver problemas por completo para evitar revelar lo que percibieron como sus debilidades. Este descubrimiento se hace eco de los principios de la teoría del juego, pero con un giro inquietante.
Estos hallazgos surgieron de un artículo publicado la semana pasada por un equipo de investigación de Operai bajo el título críptico: “Seguimiento de comportamiento indeseable en modelos de razonamiento y la preocupación de la ofuscación”.
Al examinar los detalles del estudio, el alcance del problema queda claro: los últimos modelos de razonamiento de OpenAI (denominados O1 y O3 Mini) demuestran una fuerte motivación para completar sus tareas asignadas, siendo el menor de los problemas descubiertos.
Los investigadores rastrearon los procesos de pensamiento de los modelos utilizando otro modelo Operai (GPT-4O), que, sin dudarlo, informó su comportamiento engañoso como parte de su cadena de pensamiento: una forma de honestidad desarmadora. Pero luego vino el giro inquietante: cuando los investigadores señalaron a la IA que no se le permitió hacer trampa, el modelo ajustó su comportamiento y comenzó a ocultar la evidencia de su ruptura de reglas. Esta revelación es lo que dejó a los investigadores sorprendidos.
“Encontramos que la optimización directa de la COT para cumplir con criterios específicos (como no eludir las instrucciones) puede mejorar el rendimiento a corto plazo; sin embargo, no elimina todo el comportamiento indeseable e incluso puede hacer que el modelo oculte sus verdaderas intenciones”, señalaron secamente los investigadores.
En su conclusión, los investigadores expresaron la esperanza de que los métodos futuros permitan la influencia directa del comportamiento de los modelos de razonamiento a través de la cadena de pensamiento sin alentar el engaño. Por ahora, recomiendan evitar una fuerte presión de optimización sobre la cuna de los modelos de razonamiento avanzado y la precaución contra la manipulación directa de estos procesos de pensamiento.
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Evento de anuncio GPT-4O de Openai
(Foto: Captura de pantalla)
Sin embargo, esta recomendación presenta otro desafío: dejar la cadena de pensamiento inalterada puede conducir a resultados incómodos, si no problemáticos, cuando estos modelos interactúan con el público. Izquierda sin control, la IA puede producir un lenguaje ofensivo o ideas que los humanos generalmente evitan expresar. La solución propuesta por los investigadores es envolver el proceso de pensamiento en bruto de la IA en una capa de cortesía forzada, asegurando que los usuarios solo vean una versión desinfectada.
Esta investigación plantea preguntas preocupantes. Para aquellos que argumentan que la IA es simplemente una herramienta para ayudar a los humanos, los hallazgos sugieren lo contrario: a diferencia de una máquina de escribir o una bicicleta, la IA parece tener sus propias intenciones y está dispuesto a engañar en busca de sus objetivos.
Para aquellos que ya están preocupados por los riesgos potenciales de la IA, este estudio suena todas las alarmas. Indica que a medida que crecen las capacidades de IA, también lo hace su capacidad para oscurecer cómo funciona, las manipulaciones que realiza y los verdaderos objetivos que busca lograr. Cuando la IA se vuelve verdaderamente avanzada, es posible que no tengamos forma de identificar estas manipulaciones ocultas.
Los investigadores de Operai parecen genuinamente preocupados, y uno solo puede esperar que el liderazgo de la compañía comparta sus preocupaciones, y que los reguladores en todo el mundo comprendan la gravedad del problema. Las principales compañías de IA han dedicado departamentos enteros a construir “barandillas” en torno a los sistemas de IA, asegurando su alineación con los valores humanos y el aumento de la transparencia. Sin embargo, la efectividad de estas medidas sigue en cuestión.
El tema central sigue siendo tan turbio como siempre, y este estudio solo profundiza la incertidumbre: ¿cuál es el objetivo principal de la IA y cómo podemos asegurar que busque ese objetivo, y nada más?
Mientras que la administración del presidente Donald Trump se ha centrado en alejarse de la regulación, liderando a los proveedores de IA como Google y OpenAI quieren que el plan de acción de IA pendiente del gobierno incluya una política federal que se adelantan a los crecientes mosaicos de leyes estatales de IA en los Estados Unidos.
La Oficina de Política de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca (OSTP) solicitó los aportes de las partes interesadas sobre el desarrollo de un plan de acción de IA. Recientemente cerró el período de comentarios públicos, recibiendo más de 8,700 presentaciones. OSTP solicitó a las partes interesadas que describieran las acciones prioritarias para apoyar el dominio de los Estados Unidos de la tecnología de IA sin una regulación excesiva que obstaculice la innovación del sector privado en la IA. Para algunas grandes empresas tecnológicas, abordar las leyes estatales de IA debería ser una de las principales prioridades del gobierno de los Estados Unidos.
Estados Unidos debe adoptar marcos de políticas que “se adelanten a un mosaico caótico de reglas a nivel estatal sobre el desarrollo de la IA fronteriza”, según la presentación de Google.
Mientras tanto, Openai pidió libertad para innovar en el interés nacional de los Estados Unidos y neutralizar a los competidores como China que se benefician de “las compañías estadounidenses de IA que tienen que cumplir con las leyes estatales demasiado onerosas”. Un puñado de estados de EE. UU. Han aprobado una regulación integral de IA, incluidas Colorado, California y Utah.
Sin una ley federal de IA, los estados implementan requisitos de IA individuales que crean desafíos de cumplimiento para las empresas, dijo la analista de Forrester Alla Valente si Estados Unidos adopta una política federal de IA general, podría eliminar esa carga, dijo.
“Al dejar esto a los Estados Unidos, puede tener 50 conjuntos de regulaciones de IA que se ven muy diferentes”, dijo.
Sin embargo, una orden ejecutiva no puede evitar las regulaciones estatales de IA. Depende del Congreso aprobar una ley federal de IA, algo que tiene problemas para hacer.
La falta de un enfoque de gobernanza de AI unificado en los Estados Unidos es “ineficaz y duplicativo”, dijo Hodan Omaar, un gerente de políticas senior en el Centro de Tank Tank Tank para innovación de datos.
“Crea inconsistencias e incoherencia en un enfoque estadounidense”, dijo.
Más allá de centrarse en las leyes estatales, Valente dijo que la postura de Google indica que la compañía quiere que Estados Unidos considere el desarrollo global de las leyes de IA también, como la Ley de IA de la Unión Europea.
Cualquier estándar, política o marco que crea los EE. UU. Debe reflejar los intereses estadounidenses, pero no puede ignorar las políticas de IA de diferentes países, dijo Valente. Google dijo que, cuando se trabaja con países alineados, Estados Unidos debería “desarrollar protocolos y puntos de referencia en torno a los riesgos potenciales de los sistemas de IA fronterizos”.
“Ignorar lo que el resto del mundo está haciendo en torno a los marcos de IA, la gobernanza de IA, el riesgo de IA, crea una brecha aún mayor entre la innovación de los Estados Unidos y el resto del mundo hasta el punto de que entonces sigue siendo competitivo si otros países tienen requisitos que no pueden ser satisfechos con la innovación de la IA de EE. UU.”, Dijo Valente.
Operai también abordó los controles de exportación en sus comentarios, solicitando un cambio de estrategia centrado en promover la adopción global de los sistemas de IA de EE. UU. Al tiempo que utiliza más estratégicamente los controles de exportación para mantener el liderazgo de IA de EE. UU. La Compañía pidió actualizar la regla de difusión de IA que avanzó los controles de exportación de EE. UU., Una regla propuesta por la administración del ex presidente Joe Biden que se encontró con una reacción violenta de la industria.
Mientras tanto, en los comentarios del Centro para la Innovación de Data, el grupo de expertos pidió que el Plan de Acción de AI de EE. UU. Reorientara su estrategia de control de exportación. Si bien los controles de exportación están destinados a debilitar a los competidores, en particular el sector de inteligencia artificial de China, están “cada vez más en desventajas de las empresas estadounidenses”. El surgimiento de Deepseek apunta a la capacidad de China para innovar a pesar de los controles de exportación de los Estados Unidos en chips de IA avanzados.
Omaar describió en la presentación del grupo de expertos de que Estados Unidos debería establecer una Fundación Nacional de Datos (NDF) dedicada a la financiación y facilitar compartir conjuntos de datos de alta calidad para el desarrollo del modelo de IA. Ella dijo que Estados Unidos también debería preservar, pero Reengus, el Instituto de Seguridad AI del Instituto Nacional de Normas y Tecnología (NIST) para proporcionar estándares fundamentales para la gobernanza de la IA.
“El gobierno federal tiene un papel importante que desempeñar para garantizar que haya estándares”, dijo Omaar. “Asegurarse de que NIST pueda hacer el importante trabajo de IA que estaban haciendo es importante para garantizar una adopción de IA sin problemas”.
La solicitud de información de la Oficina de Ciencia y Tecnología de la Casa Blanca sobre un plan de acción de IA pidió a las partes interesadas sus pensamientos sobre las acciones de política de IA. Sin proporcionar recomendaciones o cualquier marco potencial para que las partes interesadas comenten, Valente dijo que no está claro qué incluirá el plan de acción de IA.
“Cómo termina este plan, uno solo puede imaginar”, dijo.
Darrell West, miembro senior de la Institución Brookings, dijo que la solicitud de información de la Casa Blanca indica que la administración Trump se centrará en abandonar los requisitos onerosos y confiar en las empresas privadas para innovar con menos supervisión federal.
“Habrá menos limitaciones en las compañías tecnológicas”, dijo. “Serán libres de innovar en cualquier dirección que deseen”.
El gobierno federal puede equilibrar la seguridad y la innovación de la IA, que con suerte se reflejará en el Plan de Acción de AI, dijo Jason Corso, cofundador de AI Startup Voxel51 y profesor de informática en la Universidad de Michigan.
La población general ya es escéptica de la IA, y si ocurren desafíos generales de crecimiento del desarrollo, corre el riesgo de socavar aún más la confianza en la tecnología, dijo. Es por eso que los marcos de políticas deben crearse con la seguridad de IA en mente, agregó Corso.
Un marco federal que carece de consideraciones de seguridad de IA significa la responsabilidad de las decisiones de seguridad de IA cae a los CIO de la Compañía o los oficiales de IA en los principales, lo que Corso dijo que presenta un “gran riesgo”. El efecto podría ser menos adopción o ROI más lento, dijo.
“Esta IA contemporánea es tan incipiente que a pesar de los rápidos avances que estamos viendo, en realidad se entiende bastante sobre su previsibilidad, repetibilidad o incluso su robustez con ciertos tipos de preguntas o escenarios de razonamiento”, dijo. “Ciertamente necesitamos innovación, pero también necesitamos seguridad”.
Makenzie Holland es un escritor de noticias senior que cubre la gran regulación federal y de la gran tecnología. Antes de unirse a Informa TechTarget, ella era una reportera de asignación general para el Wilmington Starnews y un reportero de crimen y educación en el Wabash Plain Dealer.
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