El criterio humano en la inteligencia artificial

Hace dos semanas participé en un taller de inteligencia artificial (IA) de prompting básico y fine-tuning, brindado por el experto Fernando Casas. Él padrinó magistralmente a quienes participamos en el encuentro con esta tecnología, desde la capacidad de las máquinas para realizar tareas de análisis, predicción y toma de decisiones que realiza normalmente la inteligencia humana.

Detrás de esta tecnología se encuentra el aprendizaje automático (machine learning), una técnica que permite a los sistemas aprender a partir de datos sin una programación explícita. Esto propicia una IA generativa capaz de crear contenido nuevo –como textos, imágenes o código– mediante modelos de representación matemática. Dichos modelos requieren ser alimentados con datos históricos para “aprender” patrones y, una vez entrenados, lograr hacer predicciones o resultados precisos.

Pero los datos históricos parten del conocimiento y experiencias del usuario de la tecnología, es decir, de un criterio humano, del pensamiento de un ser que contiene un bagaje propio de conocimientos básicos o no. Por ello, jamás se le podría preguntar a una máquina qué es lo que se le debe cuestionar para construir conocimiento. Del ser humano surge cada prompt que da instrucciones a la IA generativa.

La IA es una gran oportunidad para fortalecer estrategias, reforzar líneas de acción, vaticinar posibles escenarios, crear proyectos en un horizonte de tiempo, esquematizar estructuralmente programas de trabajo, entre otras muchas funciones, pero requiere del manejo del ser humano.

Entonces, el aprendizaje convencional seguirá siendo una condición no negociable para el manejo de la IA. Desde la formación académica y la educación no formal hasta la influencia de mentores, las lecturas y las experiencias de vida, todo suma para construir una “línea base” de conocimientos, de la que partirá la generación de contenido, insisto, fundamentado en datos históricos que el usuario aporte, fortaleciendo el aprendizaje de un modelo en el marco de algoritmos específicos para crear resultados útiles. La calidad de estos datos determinará la de los resultados.

Hay una serie de componentes y herramientas de la IA que requieren de conocimiento previo: agentes y asistentes, etiquetas, el modelo RAG, el fine-tuning y los que vayan surgiendo. Esto puede dar la impresión de que se trata de algo complejo en extremo empatarse con la IA. Sin embargo, confluir con la inteligencia artificial es mucho más fácil de lo que se cree.

Los “paquetes” de IA tienen un costo por su uso; hay que elegir uno. Los precios varían y el liderazgo de estos paquetes es cambiante. En algún momento, ChatGPT fue el más solicitado; ahora existen Claude, Gemini y Copilot, entre otros.

La cuestión es cómo hacerse acompañar de la IA desde la inteligencia humana, sin dejar de preocuparnos por el uso no correcto de esta tecnología y habilitador estratégico. Aunque se prevé una gobernanza ética, cabe preguntar si la IA será auxiliar para cometer ilícitos, actos de corrupción y suplantación. Al menos existen personas que tienen la noción de la ética, la cual existe desde el ser humano para el ser humano; por ello la importancia del criterio de los usuarios de la IA, que llegó avasallante para quedarse.