5 consejos para aprovechar al máximo la IA

"La inteligencia artificial ya no sorprende tanto". Con esta provocadora frase inició su charla el ingeniero informático Carlos Santana, uno de los divulgadores de esta tecnología en español más populares, en la jornada organizada por Holded bajo el título 'Inteligencia Emprendedora'. Ya no interesan tanto los resultados efectistas de la IA, aseguró, como trasladar todo ese potencial tecnológico al trabajo diario. En otras palabras, ya hemos pasado la fase del asombro y hemos entrado de lleno en la fase de la utilidad.

El divulgador canario, también conocido como Dot CSV por su canal de Youtube, aprovechó la primera parte de su charla para ofrecernos un "minuto y resultado" de esta tecnología, una revolución mayúscula a muchos niveles que avanza a un ritmo mucho mayor del que la mayoría percibe. "Muchos de vosotros habréis conocido este "boom" [de la IA generativa] el 30 de noviembre de 2022 con la salida de ChatGPT", rememoró Santana. ChatGPT, matizó el experto, no fue el origen de la revolución, sino el momento en que esta se hizo accesible y masiva.

En apenas cuatro años, continuó el especialista, hemos pasado de interactuar con simples chatbots conversacionales a trabajar con agentes capaces de actuar de forma autónoma sobre ordenadores y aplicaciones. Ahora, el "Santo Grial" para las grandes compañías del sector es la llamada Inteligencia Artificial General (AGI), una tecnología en fase de investigación en la que los sistemas de IA igualan o superan las capacidades humanas en prácticamente cualquier tarea. A diferencia de la IA moderada o especializada, una hipotética AGI tendría la capacidad de razonar de manera abstracta y aprender de manera autónoma.

Santana compartió una hoja de ruta atribuida a OpenAI que resume el desarrollo de esta tecnología en cinco niveles progresivos, siendo el primero los citados sistemas conversacionales, y el último organizaciones de múltiples agentes colaborando para resolver problemas complejos. "Recuerdo que cuando OpenAI filtró esta tabla, en verano de 2024, ya decían que estábamos a punto de llegar a la AGI cuando en realidad todavía quedaban varios niveles por delante. No me esperaba que fuéramos a transitar tan rápido cada uno de estos niveles", confesó Santana, quien sitúa el estado actual de la tecnología entre los niveles tres y cuatro.

• Nivel 1: Sistemas conversacionales (chatbots).
• Nivel 2: Modelos capaces de razonar antes de responder.
• Nivel 3: Agentes autónomos que ejecutan acciones además de generar texto.
• Nivel 4: Sistemas capaces de producir nuevo conocimiento e innovación.
• Nivel 5: Organizaciones de múltiples agentes colaborando para resolver problemas complejos.

Uno de los saltos decisivos en esta tecnología ha sido la multimodalidad. Para Santanta, esta capacidad de procesar múltiples tipos de información (textos, imágenes, audio, vídeo…) dentro de un mismo sistema convierte a la IA en una herramienta mucho más completa; capaz de comprender contextos más ricos, desenvolverse en escenarios más cercanos a los que afrontan las personas y, en definitiva, ofrecer resultados "mucho más holísticos".

Otro gran cambio llega en 2024, cuando se permitió a los modelos inteligentes que dedicaran más tiempo a "pensar" antes de ofrecer una respuesta. "Con el desbloqueo de los modelos razonadores, permitiendo que el modelo pueda pensar más tiempo, dedicar tiempo de computación cuando el usuario le pregunta, hemos conseguido que los modelos también puedan despegar sus capacidades", subrayó Santana, quien comparó este cambio con un jugador de ajedrez. Un jugador experto que dispone de cinco minutos tomará mejores decisiones que otro obligado a mover en cinco segundos. "Esto ha sido una revolución dentro de la propia revolución —continuó el experto—, porque los modelos de lenguaje en 2024 ya estaban estancándose". Así, recomendó a los asistentes utilizar siempre modelos con capacidad de razonamiento y, siempre que sea posible, las versiones que destinan más recursos computacionales a elaborar las respuestas.

La aparición de los llamados agentes autónomos supone otro paso adelante, acaso más relevante, pues deja de ser una herramienta reactiva que responde a nuestras consultas para actuar por nosotros usando las herramientas que utilizamos. Su ejemplo fue muy ilustrativo: "Si os pregunto cuánto es 328 por 516, tenéis dos opciones. Responder mal si os pido que respondáis rápido, o sacar el móvil de forma disimulada y usar una herramienta. Usar una herramienta es lo que le faltaba a estos modelos. Ahora pueden usar una calculadora, o conectar a una API o a una base de datos, y esto enriquece muchísimo el rendimiento de estos modelos". En otras palabras, la IA también necesitaba aprender a apoyarse en herramientas externas para ampliar sus capacidades.

Lejos de centrarse en demostraciones espectaculares o en vender la última herramienta, Santana compartió una serie de principios y ejemplos de aplicación de la IA en proyectos profesionales y personales.

Modelos cada vez más generales: no aprendas decenas de herramientas, aprovecha los modelos más versátiles

La inteligencia artificial avanza hacia modelos cada vez más generales, y esto significa que son capaces de resolver múltiples tareas desde una única interfaz. Dicho de otra manera, hace apenas unos años era necesario combinar diferentes herramientas digitales para traducir, resumir, generar imágenes o editar vídeos; mientras actualmente existen modelos capaces de realizar todo ese proceso mediante una simple instrucción. Para ilustrar este punto, mostró cómo un único modelo puede traducir automáticamente un vídeo a otro idioma manteniendo la voz e incluso el acento del hablante, o modificar un anuncio cambiando un producto por otro, la ropa del protagonista y la iluminación con un único prompt.

Según el experto, no merece la pena obsesionarse con aprender cada nueva herramienta que aparece en el mercado, pues muchas soluciones especializadas terminan integrándose en modelos generalistas cada vez más completos e intuitivos meses después. "La realidad es que nos movemos cada vez hacia workflows [flujos de trabajo] más sencillos", subrayó el experto.

Pensando en los proyectos de los asistentes convocados por Holded, esta simplificación es interesante porque "permite desbloquear cada vez más capacidades", aseguró. Tareas que antes exigían equipos especializados, múltiples programas o conocimientos técnicos avanzados pueden ejecutarse hoy desde una única plataforma.

La IA abre caminos inesperados: usa la tecnología para descubrir nuevas formas de hacer las cosas

La segunda gran idea de Carlos Santana para los emprendedores niega uno de los grandes topicazos sobre la inteligencia artificial: su principal función es aumentar la productividad. En su opinión, esa visión es demasiado limitada. La verdadera transformación, defendió, llegará cuando las empresas dejen de preguntarse cómo hacer más rápido un proceso existente y empiecen a explorar formas completamente nuevas de resolver un mismo problema.

La IA no solo automatiza tareas, sino que crea posibilidades que antes ni siquiera existían. Esos "caminos inesperados" aparecen, entre otras cosas, por la "multimodalidad" [relacionado con el punto anterior], una capacidad de trabajar al mismo tiempo con texto, audio, imágenes, vídeo y código que permite abordar problemas desde perspectivas totalmente distintas a las tradicionales. En este punto, el experto puso como ejemplo la creación de unas presentaciones: la lógica habitual sería utilizar una herramienta especializada en generar diapositivas, pero ahora es posible —aunque parezca "contraintuitivo", dijo— pedir a un modelo de generación de imágenes que genere primero la presentación con el estilo visual deseado y, a partir de ahí, convertir ese resultado en un PowerPoint editable.

En definitiva, propuso evitar pensar en la IA por categorías ("esta herramienta sirve para imágenes", "esta otra para vídeo" o "esta para programación"). Los modelos actuales son lo suficientemente versátiles como para combinar capacidades y, por eso mismo, recomienda a los emprendedores evitar esquemas tradicionales y adoptar una mentalidad abierta y experimental.

Documéntalo todo: construye tu "segundo cerebro" para que la IA pueda trabajar contigo mañana

La inteligencia artificial sólo será realmente útil si entiende el contexto de tu negocio. A partir de esta premisa, Santana recomienda construir una especie de "segundo cerebro". Es decir, una base de conocimiento donde la organización documente todo aquello que resulta relevante para su funcionamiento.

Puede ser una simple carpeta en la que se podrían ir añadiendo manuales y procedimientos, actas de reuniones, documentos internos, correos electrónicos, facturas, presentaciones, audios, o vídeos. En definitiva, reunir en un mismo repositorio cualquier información o archivo que permita a la IA comprender cómo trabaja la empresa.

Santana comparó la IA con un nuevo empleado brillante. Este trabajador, por muy formado que esté, no aportará realmente valor si no entiende realmente cómo funciona la empresa: sus procesos, sus criterios de decisión, su estilo o la forma en la que se comunican los diferentes equipos. "El objetivo es nutrir a la inteligencia artificial con toda la información que sea útil para nosotros y que queramos que conozca", explicó el ingeniero informático. El beneficio para el emprendedor es enorme, pues el agente de IA tendrá un conocimiento mucho más profundo del negocio y podrá ofrecer respuestas mucho más precisas.

Diseña "feedback loops": la IA necesita saber si lo está haciendo bien o no

"Tenemos a nuestro trabajador, le hemos dado el contexto, le hemos colocado en nuestra empresa y le dejamos que se ponga a trabajar. ¿Qué pasará dentro de un año si volvemos y le preguntamos al trabajador 'qué tal'? Podemos tener un problema", bromeó Santana, quien considera fundamental diseñar mecanismos de evaluación. El divulgador introdujo el concepto de los "feedback loops" o bucles de retroalimentación. Son sistemas que permiten a la IA medir continuamente la calidad de su propio trabajo y corregirlo sin depender en todo momento de la intervención humana. Se trata de ofrecer a la IA una serie de indicadores de éxito que reflejen el resultado buscado, no simplemente una única métrica fácil de optimizar.

Para ilustrar este punto, Santana recurrió al ejemplo del youtuber tecnológico Nate Gentile. Este quería que una IA calibrase automáticamente dos proyectores para que la imagen quedase perfectamente alineada. Al principio, el sistema dependía constantemente de la respuesta humana. La conversación podía ser tediosa, eterna. La solución pasó por colocar una cámara apuntando a la proyección y permitir que la propia IA utilizara esa imagen como sistema de autoevaluación. Gracias a esa retroalimentación visual, el agente fue ajustando los parámetros hasta conseguir el alineamiento sin necesidad de supervisión humana constante.

En conclusión, los agentes autónomos sólo alcanzarán todo su potencial cuando dispongan de mecanismos que les permitan evaluarse por sí mismos. En la práctica, los emprendedores que aprendan a definir buenos indicadores de éxito conseguirán asistentes capaces de mejorar continuamente y trabajar de forma independiente.

Atiende a las "tokenomics": busca el modelo adecuado y el precio de la IA no será desorbitado

La clave no es usar siempre el modelo más potente, sino el más eficiente para cada tarea. A medida que los agentes trabajan de forma autónoma y en paralelo, los costes por el uso de estas tecnologías pueden crecer rápidamente. Su consejo: no es necesario usar los modelos frontera para tareas sencillas.

Así, los emprendedores deberían diseñar sistemas inteligentes también desde el punto de vista económico. Esto implica utilizar modelos pequeños para tareas simples, reservar los modelos avanzados para trabajos de alto valor y aprovechar alternativas de "open source" o código abierto cuando tenga sentido. Así, los emprendedores deberían diseñar sistemas inteligentes también desde el punto de vista económico. Esto implica utilizar modelos pequeños para tareas simples, reservar los modelos avanzados para trabajos de alto valor y aprovechar alternativas de 'open source' o código abierto cuando tenga sentido.

En definitiva, las cinco claves que planteó Santana en "Inteligencia Emprendedora" comparten una idea nuclear: el reto principal ya no consiste en utilizar todas las herramientas de la IA que aparecen en el mercado, sino en entender cómo sacarles el máximo partido. Con este objetivo, recomienda apostar por modelos cada vez más versátiles y multimodales, darles el contexto necesario para que comprendan el negocio y utilizarlos de forma eficiente desde el punto de vista económico.