Hace 6 meses que conocimos ChatGPT y desde entonces convivimos con esa sensación de que por fin estamos viviendo en el futuro, porque en Futurizable llevábamos 6 años publicando sobre Inteligencia Artificial pero nos sentíamos meros observadores. Ahora esto ha cambiado y nos vemos como protagonistas de la historia, igual que puedes sentirte tú si ya has empezado a integrar esta tecnología en tu vida y en tu trabajo.

Para nosotros estos 6 meses han estado repletos de ilusión y descubrimiento, hemos aprendido muchísimo al respecto de cómo extraer todo el potencial a esta tecnología y también hemos tenido la oportunidad de compartirlo en los cursos de GPT Champion que hemos realizado para profesionales y para empresas.

Igualmente mucho de ese aprendizaje lo hemos compartido por aquí, así que hoy queríamos aprovechar este medio aniversario para recapitular sobre lo aprendido y sentar las bases de lo que podrían ser los próximos 6 meses llenos de aprendizaje y puesta en práctica de lo aprendido.

• Nunca pares de aprender: ahora más que nunca, aprender va a ser lo que marque la diferencia, porque lo que aprendiste en el pasado se va a quedar obsoleto, si no lo ha hecho ya, y solo los que sean capaces de reinventarse con frecuencia resultarán competitivos. A este respecto, lo mejor que se puede hacer en estos momentos es aprovechar el propio ChatGPT como mentor que nos acompañe en nuestro proceso de aprendizaje. Y para obtener los mejores resultados con su uso vale la pena seguir algunas de estas recomendaciones para escribir mejores prompts.
• Aumenta tus capacidades y las de tu entorno: el profesional aumentado que contribuye al desarrollo de la Inteligencia Colectiva Aumentada está construyendo unos cimientos sólidos para su futuro. Luego podrán venir dificultades y contratiempos, pero ponerse del lado de esta tecnología es una garantía para no quedarse del lado malo de la brecha que inevitablemente se va a generar. Asumiendo además la responsabilidad de que sean los menos quienes se quedan del otro lado y si esto ocurra podamos trabajar para revertirlo.
• ChatGPT, Bard, LLaMA, Claude: probablemente andes un poco apabullado por todo lo que está surgiendo sobre Inteligencia Artificial Generativa y eso solo contando con lo que se refiere a generación de texto, porque si añadimos lo relativo a imagen, audio y vídeo la situación se agrava aún más. Nuestra posición es que no hace falta probarlo todo, de hecho para empezar con la generación de texto la utilidad que puede ofrecer ChatGPT es tan grande que vale la pena centrarse en ello y dejar de lado todo lo demás, hasta que esté más maduro o con mejor disponibilidad.
• Ética, regulación, privacidad, riesgo existencial: quizás también andes preocupado por el impacto que puede tener esta tecnología en el mundo, desde luego los medios de comunicación y otros agoreros se están ocupando bastante de ello. Tampoco pasa nada por hacerse las preguntas al respecto de los posibles riesgos de esta tecnología para intentar mitigarlos, pero sobre todo, que esto no sirva para que nos quedemos quietos esperando a ver qué ocurre con la regulación, porque el que no decida ponerse en marcha ahora lo va a tener mucho más difícil después para estar a la altura.
• ¿Llegará la Super Inteligencia?: en los diferentes veranos de la Inteligencia Artificial también se inflaron mucho las expectativas al respecto del nivel de desarrollo que podría alcanzar esta tecnología. Ahora, en pocos años hemos pasado de hablar de Inteligencia Artificial Generativa, para decir que estamos cerca de las Inteligencia Artificial General, o incluso comenzar a hablar de Super Inteligencia. Esto podría ser un síntoma de que se están calentando demasiado las mentes de algunos y podría venir otro invierno donde se desinflen esas expectativas desmesuradas. En cualquier caso aprovechemos el momento, con lo que ya tenemos es suficiente para dar un gran salto a nivel profesional.

¡Por cierto! ChatGPT está presentando su app y en los países de la Unión Europea no se puede descargar. Hay que ponerse las pilas o corremos el riesgo de quedarnos fuera del partido.

Etiquetas: ChatGPT, prompts, Super Inteligencia

Esta semana José Luis Vallejo nos ha dejado una reflexión a la que vale la pena dedicar un poco de tiempo, porque estamos viendo como cada vez más gente expone su visión al respecto de por qué lo que está ocurriendo con la Inteligencia Artificial Generativa es algo muy grande, que incluso en este caso nos puede estar acercando a gran velocidad el momento de la singularidad, en el que la Inteligencia Artificial supere de manera general a la inteligencia humana.

Siempre pensé que la singularidad vendría cuando enseñáramos a las máquinas a pensar como nosotros y luego leyeran todas nuestras wikipedias y vademecums. Pero ha ocurrido al revés. Les hemos dado para leer todo lo que teníamos y entonces han empezado a pensar como nosotros.

Lo que ocurre con esto de la tecnología y la singularidad es que los grandes cambios no suceden de un día para otro sino que se van produciendo de manera muy progresiva. Primero teníamos los asistentes conversacionales que nos entendían perfectamente pero que no eran capaces de darnos respuestas razonables, por lo que decíamos que no eran realmente inteligentes. Ahora tenemos los chats del tipo GPT basados en grandes modelos de lenguaje, que no solo entienden lo que les decimos sino que además son capaces de darnos respuestas muy razonables, quizás incluso razonadas. Puede que lo siguiente sea que aparezca una tecnología que no solo nos entiende y nos responde de manera correcta, sino que además comience a hacernos las preguntas que necesita para seguir mejorando en su proceso evolutivo.

En todo caso lo importante en este punto es cómo de útil nos resulta esta tecnología, qué hemos empezando a hacer que no podíamos hacer antes y qué vamos a hacer con el tiempo que nos sobra cuando nos volvamos más productivos gracias a ella.

También es interesante reflexionar al respecto de las sensaciones que experimentamos cuando le pedimos una tarea y se produce el efecto WOW, porque no esperábamos una respuesta tan satisfactoria o incluso cuando vemos que esa respuesta está cargada de más creatividad de la que habríamos imaginado nosotros mismos. Y aquí es donde sin duda tenemos que hablar de Inteligencia, porque aunque supere o no a la humana, lo que sí que ocurre es que la suya más la nuestra es superior a la que teníamos antes.

Pero basta ya de filosofar y vayamos con la parte práctica, porque en esa combinación de la Inteligencia Artificial con la inteligencia humana es donde en este momento debemos enfocarnos y por lo tanto lo que habría que hacer ahora es aprender a usar correctamente esta tecnología para sacarle todo el jugo. Así vimos el año pasado que había gente como Javi López que a través de sus prompts eran capaces de hacer maravillas con la Inteligencia Artificial Generativa de imagen y con la que genera texto también debería ocurrir lo mismo.

Aunque siga valiendo más una imagen que mil palabras, lo cierto es que muchos de nosotros en nuestro día a día lo que más hacemos es generar texto y por eso resulta tan importante aprender a hacer buenos prompts para obtener los mejores resultados en la generación de texto, así que a eso es lo que vamos a dedicar el artículo de hoy.

Como suele decirse, y nunca mejor dicho, en los últimos meses se han vertido ríos de tinta al respecto de cómo escribir buenos prompts para ChatGPT y lo que vamos a intentar aquí es quedarnos con algunas de las buenas prácticas que hemos comprobado que pueden ofrecer los mejores resultados. Para ello en primer lugar lo que tenemos que hacer es sentar algunas bases al respecto de lo que vamos a explicar sobre cómo escribir prompts.

Qué es un prompt

A riesgo de ser impreciso, pero con el objetivo de simplificar, vamos a considerar que todo lo que escribimos en la caja de texto de ChatGPT es un prompt, básicamente porque es el único sitio donde por ahora podemos introducir texto e inscribir instrucciones. Lo que ocurre es que el concepto de prompt debería hacer referencia, sobre todo, a cuando le pedimos que haga algo, cuando le damos una instrucción y por lo tanto esto debería diferenciarse de otras cosas que escribimos ahí, como son el contexto y el rol.

Por otro lado también ocurre que cuando estamos manteniendo una conversación, muchas veces mezclamos en el mismo mensaje el contexto, la instrucción y el rol, por lo que no es tan fácil diferenciarlo y con el tiempo estaremos tan habituados a interactuar con esta herramienta que no tendremos que pensar tanto en ello, sino que nos saldrá de forma natural. De hecho lo que ya han dicho desde OpenAI es que cada vez será menos importante cómo estructuras el prompt porque con el tiempo la máquina nos entenderá mejor y podrá ayudarnos de manera más precisa.

En todo caso mientras que esto va llegando, pensemos en que cuando hablemos con ChatGPT además del prompt, deberíamos proporcionar siempre el contexto y en muchos casos también el rol.

La importancia del contexto

El contexto no es solo la información de partida que le proporcionamos, sino que a medida que vamos interactuando con el chat y le vamos dando más detalles sobre nosotros, nuestra actividad o el tema en el que trabajamos, toda esa información se va incorporando a la conversación y la va teniendo en cuenta de cara a las respuestas que a posteriori nos va a proporcionar. Del mismo modo el contexto no es solo la información que nosotros le proporcionamos, lo que podríamos denominar integración de contexto, sino que cuando le pedimos que recurra a cierto conocimiento previo, como puede ser una normativa legal del un país concreto, lo que estamos haciendo es generar el contexto que enriquece la conversación y que resultará de utilidad para las peticiones que vayamos a realizar.

Otras formas que tenemos de proporcionar contexto en una conversación con ChatGPT son:

• Cuéntale tus objetivos: si quieres que realmente haga un gran trabajo para ti, una buena forma de comenzar es exponerle los objetivos que tienes en tu trabajo o para una tarea que quieres realizar, así el contexto tendrá una calidad muy alta desde el principio.
• Utiliza ejemplos: a sabiendas de que ChatGPT muchas veces se equivoca o se inventa las cosas, una forma muy buena de evitarlo, además de lograr resultados de mayor utilidad, es ponerle un ejemplo, de esta forma estarás orientando mucho mejor el trabajo a realizar.
• Dale pistas: de igual forma que los ejemplos, las pistas pueden ayudar mucho a obtener mejores resultados, para ello es necesario tener experiencia previa en el tema que se quiere trabajar o recurrir a documentación externa, pero vale la pena que lo hagamos porque los resultados son notablemente mejores.
• Dile que te haga preguntas: estamos acostumbrados a preguntar cosas a Google y no nos damos cuenta de que el diseño de ChatGPT es muy diferente, de hecho cuanto menos le preguntemos mejor, porque lo ideal es que le podamos proporcionar suficiente contexto y que sea él quien nos pregunte a nosotros lo que necesita saber para ayudarnos.
• Háblale de un público objetivo: demasiadas veces damos por hecho las cosas porque las tenemos en la cabeza, pero nos olvidamos de transmitirlas a nuestro interlocutor, así que hasta que ChatGPT no pueda leer la mente mejor que le cuentes todo eso que sabes de aquellos a los que vas a dirigir tu trabajo.
• Cuéntale una historia: todo lo anterior podría resumirse en este punto si somos capaces de establecer un diálogo constructivo con ChatGPT, hasta el punto que la gente llega a mantener conversaciones muy profundas con la máquina, incluso más que con otras personas. Aprovechemos esta capacidad para sacarle todo el jugo a esta tecnología.

Pídele que asuma un rol

El rol podría considerarse parte del contexto porque, al fin y al cabo, es información que necesita conocer para poder hacer un mejor trabajo por nosotros. Aunque no es totalmente necesario, lo cierto es que los resultados son mucho mejores si le pedimos que actúe de determinada forma.

• Experto: es lo más habitual, sobre todo cuando estamos haciendo peticiones a nivel profesional, que pidamos su ayuda como experto y por alguna razón funciona, de cara a entender mejor qué es lo que se espera de él y sobre todo en ámbito de actuación en el que debe trabajar.
• Profesor: ya que ayudarnos a aprender es una de las cosas que mejor sabe hacer ChatGPT, si además le decimos que actúe como un profesor, personalizará aún más su comportamiento para adaptarse a nuestras necesidades.
• Analista: muchas veces cuando le pedimos al chat que haga cosas se resiste a hacerlo porque considera que no debería mojarse al respecto dando una opinión de lo que le pides, pero esto puede evitarse si por ejemplo le dices que es un crítico de cine y quieres que opine sobre una película o un crítico culinario y le pides que opine sobre un restaurante.
• Famoso: hablar con chats que asumen la personalidad de famosos es un divertimento para algunos, pero para otros puede también una forma de aprender y obtener mejores resultados, por ejemplo si estás aprendiendo algo puedes pedir que actúe como la persona que le inventó y resultará una forma más didáctica de aprender.
• Personalidad propia: pide a ChatGPT que asuma un tipo de personalidad, por ejemplo que cuando responda lo haga como si estuviera alegre, amargado, furioso, romántico, … y de esta forma podrás probarte a la hora de dialogar con personas en diferentes estados de ánimo.
• Varias personalidades: resulta especialmente interesante comprobar como ChatGPT puede adoptar a la vez varias personalidades y mantener un diálogo entre ellas. Por ejemplo puedes simular un conversación entre Lamarck y Darwin sobre la teoría de la evolución o entre Newton y Einstein sobre la teoría de la relatividad.
• Opinión contraria: si necesitas alguien con quien contrastar tus ideas, puedes contarle en qué andas pensando y decirle que lo refute, muchas veces puede ser una buena forma de alejarnos de nuestros sesgos y ya sabes que convertirte en un contrarian tiene sus beneficios.

Cómo darle instrucciones

Llega el momento de la verdad, dar instrucciones a la máquina para que nos ayude con lo que necesitamos. Aunque si lo piensas, una vez que le hemos proporcionado el contexto adecuado y le hemos pedido que asuma un rol, podrá darnos buenos resultados ya que estará mejor preparado para hacerlo.

En este punto es importante mencionar que cuando escribimos un prompt, por un lado habrá un input, que es la información previa que le proporcionamos antes de pedirle que realice una tarea, luego vendrán las instrucciones concretas al respecto de lo que queremos que haga y finalmente deberíamos indicarle también el output, que será la forma en la que esperamos que nos muestre el resultado, como por ejemplo en forma de lista, tabla, verso, código fuente, …

• Zero shot: es la forma en la que habitualmente comenzamos a usar ChatGPT, vamos directos al grano y le pedimos que haga algo, sin darle nada de contexto ni usar ninguna de las recomendaciones que vamos a ver a continuación. Como te puedes imaginar el resultado será peor en muchos casos, aunque a veces puede sorprendente, por ejemplo escribe «en un lugar de la mancha …» y a partir de ahí puedes pasar un rato divertido si pones en práctica lo que viene a continuación.
• One shot: cuando le proporcionas una única información en forma de contexto, como puede ser un ejemplo, es cuando la respuesta comienza a ser más personalizada y los resultados empiezan a mejorar.
• Dile que siga: muchas veces las cosas sencillas son las que mejores resultados ofrecen y en este caso, una vez que hemos obtenido un resultado a nuestra petición, con solo pedirle que siga podrán mejorarse los resultados.
• Dile que lo repita: igual que en el punto anterior, si no te acaba de gustar la respuesta recibida podrás pedirle que lo repita, porque al fin y al cabo ya sabes que lo escribe todo desde cero cada vez que se le pide algo.
• Plantea alternativas: del mismo modo le puedes pedir alternativas a la respuesta generada, pero cambiando determinadas cosas, así a través de un proceso iterativo se podrán ir obteniendo cada vez mejores resultados.
• Profundiza en las respuestas: es una de mis utilidades preferidas porque ofrece los resultados más sorprendentes, siempre que me cuenta algo que no esperaba, le pido que profundice en ello y de esta forma aprendo un montón.
• Estilo de escritura: la configuración del output es una de las cosas que resultan más sorprendentes de la forma de funcionar de esta tecnología. Le puedes pedir que escriba de forma académica, informal, como un escritor famoso, …
• Optimizar resultados: de las mejores cosas de esta tecnología es ir aprendiendo a medida que se va mejorando y comprobar cómo cada vez puedes obtener mejores resultados, por ejemplo si no te conformas con lo primero que te contesta sino que a través de la interacción con el chat vas depurando cada vez más el resultado.
• Se preciso: muchos problemas se evitarían en el mundo si mejorásemos la forma de comunicarnos, pero hasta que eso ocurra, cuando hablemos con ChatGPT intentemos hacerlo de manera precisa para que entienda bien lo que necesitamos.
• Se creativo: cuanto más creativo seas tú en el uso de estas herramientas resultados más creativos vas a obtener. ¡Ponle a prueba y te sorprenderá!

Esperamos que pronto puedas sacar tiempo para poner en práctica todas estas recomendaciones para crear prompts y si te ha sabido a poco, aquí tienes un bonus Chain of Thought «los experimentos en tres grandes modelos de lenguaje muestran que la cadena de indicaciones de pensamiento mejora el rendimiento en una variedad de tareas de razonamiento aritmético, de sentido común y simbólico. Las ganancias empíricas pueden ser sorprendentes«.

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Si te ha gustado este artículo y quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos apuntarte a nuestro próximo curso de GPT Champion.

Etiquetas: ChatGPT, contexto, gpt champion, OpenAI, prompts

En la era del machine learning, las personas que queramos seguir siendo competitivos frente a las máquinas, tendremos que convertirnos en máquinas de aprender. Cuando realizamos el Observatorio de Aprendizaje de Alto Rendimiento no éramos del todo conscientes del gran impacto que tendría en el corto plazo la Inteligencia Artificial, especialmente los modelos generativos, pero ahora ya tenemos claro que esta debe ser una de nuestras prioridades para el futuro.

Por lo tanto ya no cabe duda de que para desarrollar una estrategia personal de aprendizaje de alto rendimiento debemos incluir el aprovechamiento de estas herramientas, especialmente aquellas que pueden servirnos como copiloto y mentor del aprendizaje, como es el caso de ChatGPT.

La presentación por parte de Alphabet en el evento Google I/O de esta semana de la iniciativa Google Labs y todo el resto de avances que está realizando con Bard, LaMDA y PaLM, además de todas las integraciones que tiene previsto realizar con el buscador, maps, cloud y android, ponen de manifiesto que la carrera con Microsoft por ofrecer las mejores herramientas de Inteligencia Artificial a sus usuarios está en pleno apogeo.

Dicho esto, mientras Google acaba de poner a nuestra disposición las herramientas equivalentes a GPT, veamos otras utilidades que ya sí que están a nuestra disposición para convertirnos en máquinas de aprender gracias a la Inteligencia Artificial.

Usa plantillas en los prompts para obtener mejores resultados

Supongamos que quieres aprender un nuevo idioma o lenguaje de programación, sin duda ChatGPT puede ser una gran compañero para el aprendizaje y no tienes que hacer más que comenzar a interactuar con él para darte cuenta de lo útil que puede resultar. Por ejemplo, dile que diseñe para ti un plan de aprendizaje personalizado en función de tus intereses y circunstancias particulares, tiempo disponible, nivel actual de conocimiento de la materia, nivel al que te gustaría llegar, formas preferidas para aprender, tipos de ejercicios que te gusta realizar, …

Si lo pruebas verás que puedes obtener resultados sorprendentes y que realmente ChatGPT puede convertirse en un mentor para el aprendizaje que te acompañe durante todo el proceso. Pero lo mejor es que esto no puede quedarse así, sino que es posible proporcionar instrucciones mucho más precisas si queremos obtener mejores resultados, por ejemplo podríamos pedirle que cuando actúe como nuestro mentor, lo haga siguiendo el método socrático, que permite fomentar el pensamiento crítico, la auto reflexión y el desarrollo de habilidades argumentativas en lugar de simplemente transmitir información o conocimiento.

También se puede potenciar el aprendizaje si recurrimos a herramientas o técnicas específicas que se han desarrollado a lo largo de la historia para ayudar a los alumnos a aprender mejor, como son por ejemplo los mindmaps que nos ayudan a estructurar la información del tema que queremos aprender, y en este caso ChatGPT nos puede generar el código para posteriormente incrustar en nuestra herramienta online de mapas mentales preferida. También podemos pedirle que genere flashcards sobre los conceptos más importantes que queremos aprender o incluso memorizar, para luego llevarnos esas tarjetas a alguna herramienta digital específica.

Mr.-Ranader te ayudará a tener un aprendizaje más estructurado

Mr.-Ranedeer-AI-Tutor es un buen ejemplo de como estas herramientas, en el momento en el que comienzan a estar a disposición del público, se inicia una carrera por proponer nuevas formas de uso, de las cuales se puede sacar un gran beneficio. De lo que se trata es de un sofisticado Prompt, que al pegarlo en ChatGPT, hace que este comience a actuar de una forma muy precisa de cara a servir como mentor para nuestro aprendizaje. Dicho prompt permite configurar la profundidad con la que se quiere aprender determinado tema, el estilo del aprendizaje, de la comunicación, del tono y del razonamiento. De esta forma no se trata de aprender como un profesor haya decidido que quiere enseñarnos sino que somos nosotros mismos los que configuramos cómo queremos que sea el proceso para poder obtener los mejores resultados.

AutoGPT te ayudará a construir el curso ideal

¿Qué ocurrirá si conectamos 3 GPT para que trabajen colaborativamente entre ellos? Hagamos que el primero genere las tareas, que el segundo las evalúe para decidir cuáles son las más acertadas y que el tercero las ejecute. La verdad es que me parece una genialidad y su creador, Toran Bruce Richards, un gran ejemplo de cómo la creatividad humana es lo que más puede aportar para que la Inteligencia Artificial se convierta en la herramienta que necesitamos para seguir mejorando como sociedad.

En este caso, para mejorar la forma en la que aprendemos, la idea es pedir a AutoGPT, a través de una de sus versiones, como puede ser AgentGPT, que construya el mejor curso posible para que nosotros podamos aprender sobre determinada materia. Cuando la máquina se ponga a trabajar veremos que comienzan a surgir ideas muy interesantes para que nuestro proceso de aprendizaje resulte lo más provechoso posible.

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Así que ya sabes, si quieres convertirte en una máquina de aprender, para que las máquinas no te dejen sin trabajo, aquí tienes tres fantásticas herramientas que te ayudarán a potenciar tus experiencias de aprendizaje.

 

Etiquetas: AgentGPT, AutoGPT, Bard, ChatGPT, Google, prompts

Dicen que el maestro llega cuando el discípulo está preparado y esto es lo que me acaba de ocurrir ahora que he entendido lo que Ricardo Forcano quería transmitir con el concepto de Inteligencia Colectiva Aumentada.

La inteligencia colectiva aumentada es la inteligencia que surge de una red interconectada de seres humanos -caracterizados por su cerebro, mente y conciencia – y aplicaciones de software – basadas en algoritmos de aprendizaje automático – que interactúan y colaboran continuamente para lograr un propósito compartido, siguiendo un modelo descentralizado en el que las interacciones son impulsadas por incentivos acordados y el consenso se alcanza a través de protocolos dados, en una adaptación y evolución continua mediante el aprendizaje de las interacciones con el entorno, y cuyo desarrollo proviene de alcanzar niveles más altos de conciencia individual y colectiva.

En otras palabras, la inteligencia colectiva es lo que ha permitido que ahora podamos estar usando una herramienta con la potencia de ChatGPT y el fruto va a ser un aumento de la inteligencia humana como resultado de su propio uso.

A saber:

• Si ChatGPT funciona tan bien para interpretar, generar, interactuar y analizar, es porque ha sido entrenado con una cantidad ingente de conocimiento generado por el ser humano. Luego a eso le sumamos los algoritmos de redes neuronales del tipo transformers y tenemos una herramienta que cuanto más la usas más llega a sorprendente.
• Entonces cuanto más usas ChatGPT más aumentan tus capacidades relacionadas con la inteligencia, si lo usas bien claro, porque si te dedicas a preguntarle quién ha ganado el último partido de lo que sea o quién ha recibido el premio de la otra cosa, lo único que vas a conseguir es frustrarte y no obtener todo el beneficio que esta tecnología puede aportarte.

¿Y cómo ha ocurrido todo esto?

En parte seguramente haya tenido mucho que ver el interés de la gente por compartir el conocimiento que ha ido adquiriendo, lo cual en la mayoría de los casos ocurre de forma descentralizada y bien intencionada, también en muchas ocasiones gracias a que se ha establecido previamente un sistema de incentivos correcto, como el modelo de negocio de la publicidad promovido por los buscadores y otras plataformas de contenidos.

Tampoco hay que olvidar que parte de ese contenido puede haber sido creado de forma poco honesta, con el objetivo de engañar, confundir o manipular. Aunque ya se sabe que la mentira tiene las patas muy cortas y al menos hasta ahora podemos considerar que de media el contenido que encontramos en Internet puede servirnos para construir cosas valiosas sobre él, sin obviar desde luego que entre todo ello pueda haber también mucha basura.

Entonces es cuando esa Inteligencia Colectiva que se ha ido volcando a lo largo del tiempo en Internet, se utiliza para entrenar y dotar de sentido a la Inteligencia Artificial, cuando nos encontramos con la Inteligencia Colectiva Aumentada. Y el concepto de Large Lenguage Model, que se ha popularizado desde la aparición de GPT, refleja muy bien el sentido que tiene este fenómeno, ya que los humanos compartimos conocimiento principalmente a través del lenguaje, ya sea hablado o escrito, y cuando condensamos una gran cantidad de ese conocimiento se puede usar para entrenar a una nueva inteligencia, que además en este caso tiene la capacidad de construir desde cero las ideas que quiere expresar, ya sea por su capacidad para encadenar texto de manera coherente como por el conocimiento del ámbito sobre el que está comunicando.

Y para terminar de salir de dudas al respecto de cómo la verdad se acaba imponiendo en el contexto de la Inteligencia Colectiva, hemos preguntado al propio ChatGPT cómo se hace para evitar el ruido de los que quieren engañar, desinformar y manipular:

• Diversidad y tamaño del grupo: un grupo diverso y numeroso es más difícil de manipular y tiene una mayor probabilidad de detectar y contrarrestar información incorrecta o engañosa. La diversidad de opiniones y enfoques puede ayudar a exponer sesgos y contribuir a una evaluación más objetiva de las ideas y propuestas.
• Transparencia y responsabilidad: fomentar la transparencia en la comunicación y en el proceso de toma de decisiones puede ayudar a detectar y eliminar información errónea o engañosa. Además, establecer mecanismos de responsabilidad en el grupo puede desincentivar el comportamiento deshonesto.
• Validación y verificación: implementar mecanismos para validar y verificar la información y las ideas compartidas en el grupo puede ayudar a mantener la calidad del conocimiento colectivo. Esto podría incluir la revisión por pares, la verificación de fuentes y la comprobación de la consistencia de las contribuciones.
• Cultura de aprendizaje y retroalimentación: establecer una cultura de aprendizaje y mejora continua en el grupo, donde se fomente el intercambio de retroalimentación y la evaluación crítica de las ideas y propuestas, puede ayudar a identificar y corregir errores, sesgos y engaños.
• Moderación y control de calidad: en el caso de las comunidades en línea y las plataformas de colaboración, contar con moderadores y sistemas de control de calidad puede ayudar a filtrar el contenido inapropiado, incorrecto o engañoso. Estos mecanismos podrían incluir sistemas de votación, reporte de abusos o la intervención directa de los moderadores.

¿Cómo de factible es que esto suceda?

Creo que el mundo real nos puede ayudar a discernir cómo de peligroso puede ser basarse en la Inteligencia Colectiva Aumentada para informarnos, aprender y tomar decisiones. Por ejemplo cuando salimos a la calle podría atropellarnos un coche, pero lo normal es que no ocurra, siempre que tomemos determinadas precauciones. Del mismo modo cuando vamos de compras podrían robarnos, pero normalmente no ocurre porque tenemos la intuición de dónde puede ocurrir con más probabilidad.

Esa especie de sensibilidad o sentido común que hemos ido desarrollando con el tiempo es la que vale la pena potenciar aprovechando esta nueva tecnología, porque del mismo modo que sabemos que es importante usar los pasos de peatones para no ser atropellados y no acudir a antros si no queremos ser estafados, con el uso de la Inteligencia Artificial también vamos a ser capaces de usar mayoritariamente lo que es positivo para nosotros, aunque por desgracia también pueda ocurrir en algún momento que salgamos perjudicados.

Lo que no se puede hacer en este punto es parar el avance en el desarrollo de esta tecnología, en primer lugar porque es imposible poner a todo el mundo de acuerdo para ello y en segundo lugar, porque al igual que ha ocurrido con la mayoría de avances tecnológicos a lo largo de la historia, el resultado de media será positivo para la humanidad, o al menos eso esperamos en Futurizable 😉

Y para seguir aprendiendo sobre este apasionante mundo de la Inteligencia Artificial Generativa entrevistamos a continuación a Javier Andrés, cofundador de LuzIA, para conocer mejor uno de los proyectos que más puede hacer por popularizar el uso de esta tecnología entre la comunidad hispanohablante.

¿Quién es LuzIA y cómo definirías su personalidad?

LuzIA es una nueva asistente virtual de inteligencia artificial muy fácil de usar, a través de WhatsApp directamente desde tu móvil.

La integración de los mejores modelos de inteligencia artificial ( GPT, Whisper, etc.) con una plataforma familiar para todos WhatsApp, LuzIA simplifica y democratiza el acceso de la Inteligencia Artificial a la mayoría de las personas, sin importar su nivel de conocimiento tecnológico.

Con sólo compartir el contacto de Luzía con tus amigos, ya puedes comenzar a hablar y obtener respuestas breves y directas a tus dudas.

Y lo mejor de todo, LuzIA está disponible gratuitamente en la plataforma de comunicación más usada; WhatsApp.

¿Cómo surge la idea de poner en marcha este proyecto y quiénes sois sus promotores?

Teníamos claro que la Inteligencia Artificial va a marcar un antes y un después en cómo las personas se entretienen y trabajan y queríamos poder aportar una herramienta que simplificara su acceso y lo hiciera universal al mayor número de personas posibles.

El equipo detrás de LuzIA está formado por emprendedores que un amplia experiencia en la creación y crecimiento de empresas de tecnología durante los últimos 20 años.

Álvaro Mártinez Higes es el fundador y CEO, con más de 10 años de experiencia en la creación y desarrollo de productos digitales en empresas como Amazon y

Javier Andrés Marín, liderando el área de marketing y comunicación, tiene más de 20 años de experiencia en la creación y lanzamiento de empresas digitales, habiendo fundado ticketea que se convirtió en una de las empresas líderes de ticketing en España hasta que se vendió en 2018 a Eventbrite.

¿Qué tecnologías habéis utilizado para desarrollarlo?

Sin entrar en demasiado detalles, hemos creado una arquitectura agnóstica al modelo (chatGPT, Whisper) y la plataforma (ahora WhatsApp) que nos permite optimizar las respuestas a los usuarios en función de sus necesidades únicas. Hemos reducido el desarrollo al máximo, delegando una gran parte de la computación a la propia LuzIA que es donde vemos que está el nuevo paradigma de computación. Los resultados, como podéis ver son espectaculares y eso que sólo estamos aprovechando el 10% del potencial

¿Cómo ha sido la acogida por parte de los usuarios? ¿Para qué lo están usando?

La realidad es que estamos gratamente sorprendidos de la acogida que ha tenido LuzIA a nivel global.

En apenas unos días luzIA ha contestado cerca de 1.000.000 de preguntas a decenas de miles de personas de +40 países que han interactuado con LuzIA, y transcribiendo más de 25.000 mensajes de audio.

¿Puedes contarnos vuestros planes de futuro para este proyecto?

Nuestro objetivo es convertir a LuzIA en la forma más sencilla de poder usar y disfrutar del potencial que nos trae los nuevos modelos de Inteligencia Artificial.

Hemos empezado con un asistente de texto y audio, pero pronto lanzaremos nuevas funcionalidades que nos permitan no solo aumentar nuestra productividad, ayudarnos a ahorrar tiempo y también inspirarnos y potenciar toda nuestra creatividad.

También estamos estudiando la mejor forma de hacer que LuzIA sea “tu LuzIA” y se adapte de forma específica a tus necesidades y casos de uso.

Etiquetas: ChatGPT, conocimiento, GPT, Inteligencia Colectiva Aumentada, Large Lenguage Model

Qué momento tan apasionante para dedicarse a la tecnología, donde cada día queda más claro que con las innovaciones en Inteligencia Artificial se están repitiendo los momentos equivalentes a la década de los 80 cuando se popularizó la informática y de los 90 cuando ocurrió lo propio con Internet.

Aunque estos momentos tan estimulantes no están libres de polémica, como la que ha surgido esta semana con la publicación de la carta abierta Pause Giant AI Experiments, firmada entre otros por grandes figuras tecnológicas como Elon Musk y Steve Wozniak, en la que se pretende que se realice una pausa para reflexionar al respecto de los peligros que conlleva la Inteligencia Artificial y si insta a los Estados a regular esta tecnología.

Lo que acabará ocurriendo te lo puedes imaginar, se harán leyes, muchas de ellas lo único que lograrán es perjudicar a los usuarios, como ha ocurrido por ejemplo con la ley de cookies, pero lo que realmente pide la gente no se logrará y solo se habrá perdido mucho tiempo y dinero público en el proceso.

¿Qué vamos a hacer el nuevo ruido informativo que se va a generar con la Inteligencia Artificial?

Partiendo de la base de que ruido informativo y desinformación ha existido siempre, solo hay que remontarse a la historia de Pedro y el lobo, lo que parece claro es que ahora esto se va a intensificar, al menos al ritmo de lo que ya lo venía haciendo desde la llegada de los medios de comunicación masiva. Lo que puede ocurrir ahora es que la bola puede hacerse mucho más grande cuando la Inteligencia Artificial se alimente de basura informativa para generar aún más basura informativa. Lo que ha ocurrido con el SEO y el clickbait es buena prueba de ello. Además también parece claro que en este caso el fuego no puede apagarse con más fuego y por mucho que nos empeñemos, cada vez que se desarrolle una IA capaz de detectar el contenido creado por IA alguien inventará otra IA capaz de engañar a la otra IA.

Así que me temo que no queda otro remedio que aceptar que no podremos dar como cierto o seguro nada de lo que nos encontremos en Internet y parte de nuestro trabajo será aprender a tomar decisiones en esa situación de incertidumbre, lo cual para algunos puede sonar terrible pero para los que tengan el sentido crítico bien desarrollado esto no supondrá un problema. Si partimos de la base de que la realidad no existe, ¿por qué tenemos que empeñarnos en tener certeza absoluta de si un contenido ha sido realizado realmente por una persona o si una noticia es realmente cierta?. Aprender a tomar decisiones en una situación de alta incertidumbre resultará de gran valor en el futuro, pero esto no es nada nuevo, en la prehistoria cuando sabíamos muy poco de todo lo que nos rodeaba nuestra especie también fue capaz de adaptarse y sobrevivir.

¿Qué va a ocurrir con la gente que no quiera o no pueda sumarse a la revolución de la Inteligencia Artificial?

Cada vez que surge una nueva tecnología que puede cambiarlo todo aparece gente que intenta oponerse a ese progreso y curiosamente esa gente suele lograr bastante protagonismo en los medios de comunicación, que muchas veces también parecen oponerse a esas tecnologías, porque suponen el enésimo ataque a la línea de flotación de su modelo de negocio tradicional.

Pero más allá de la gente que se oponga ideológicamente al desarrollo de estas tecnologías, también nos vamos a encontrar con muchas personas que no tienen capacidad para adaptarse a ellas, no disponen de los recursos necesarios o simplemente se sienten desbordados ante tanto avance y no quieren hacer otro cambio más en sus vidas para adaptarse al ritmo que les impone la sociedad.

La buena noticia aquí es que muchos de los avances que se produzcan gracias a la Inteligencia Artificial también beneficiarán a aquellos que se opongan a su desarrollo, porque como estamos viendo, aunque el protagonismo en estos momentos lo tenga las aplicaciones dirigidas al uso por parte de particulares, también se sigue avanzando muchísimo en el desarrollo de aplicaciones enfocadas a ámbitos como la salud, el transporte, la sostenibilidad, …

Y sobre todo, donde la sociedad en su conjunto puede salir beneficiada, es si realmente esta tecnología logra incrementar la productividad a nivel mundial, un tema que a nivel económico resulta cada vez más preocupante sobre todo en occidente, donde la productividad se ha reducido mucho en las últimas décadas. Lo que ocurre es que aquí no queda otro remedio que hablar de renta básica universal, algo con lo que de hecho son partidarios en OpenAI.

El problema de la renta básica universal es que no soluciona precisamente los problemas que vivimos en occidente, especialmente los relacionados con la convivencia y el bienestar psicológico. Porque no cabe duda de que poder ofrecer esa renta a las personas que se encuentran en situación de pobreza podría resultarles muy beneficioso, pero a otros muchos que ya disponen de los recursos básicos para sobrevivir, pero aún así no son felices, tampoco les va a cambiar la vida.

Por lo tanto mi opinión es que los avances a nivel tecnológico deberían ayudarnos a avanzar también como sociedad, especialmente en lo que a valores y cultura se refiere, aprovechando para recuperar muchas de las actividades que hemos dejado de hacer por falta de tiempo, al tener que dedicar todo el día a trabajar y que son las cosas que precisamente muchas veces comienzan a hacer los jubilados: aprender, cocinar, pasear, cultivar, leer, dormir, pintar, meditar, … y sobre todo socializar.

¿Cómo vamos a protegernos de los malos usos que se puedan hacer de la Inteligencia Artificial?

La historia nos enseña que cualquier tecnología puede ser utilizada para hacer el mal y que en algún momento algún descerebrado hará alguna barbaridad que perjudicará a muchísimas personas. La duda aquí es si el resultado final será a favor de la humanidad o por el contrario, como algunos vaticinan, la Inteligencia Artificial llegará a tal grado de desarrollo que nos acabará dominando y haciendo con nosotros lo que le plazca.

Pero hasta que ese momento llegue deberíamos concienciarnos de la posibilidad de unos usos más «humanos» de esta tecnología para hacer el mal, por ejemplo saber en que ahora además de armas en manos de desalmados, también habrá armas programadas por desalmados.

Lo que ocurre es que si queremos que esta tecnología nos ayude realmente a resolver los retos que enfrenta la humanidad, por ejemplo a nivel de salud y sostenibilidad, necesitamos que sea lo más libre y accesible posible, por lo cual todo lo que suponga prohibiciones y restricciones jugará en nuestra contra en general impidiendo que no solo se pueda usar para hacer el mal, sino sobre todo para hacer el bien.

¿Qué vamos a hacer con todo el nuevo tiempo disponible que nos regale la Inteligencia Artificial?

Recientemente Ángel Alba, Fundador y CEO Innolandia.es, ha escrito un artículo muy interesante sobre 5 procesos de innovación donde aplicar ChatGPT en el que explica que actualmente vivimos en un hype de herramientas de Inteligencia Artificial Generativa, sin embargo, donde más podemos sacarle partido es explorando y sistematizando casos de uso específicos. No se trata tanto la herramienta sino la utilidad de la misma.

En el caso de la innovación, esta tecnología no va a sustituir a los profesionales de la innovación, sino que los “va a aumentar”. Va a permitirnos acelerar procesos de innovación, analizando grandes cantidades de insights, adoptar otros puntos de vista que no pensábamos o explorar nuevas oportunidades.

Es lo que en Innolandia llaman “Innovación Aumentada”: la capacidad de colaborar entre personas e inteligencia artificial para la generación, desarrollo y puesta en marcha de nuevos productos, servicios o procesos de negocio.

Más allá de la generación de ideas, podemos utilizar la GenAI en 5 procesos clave de innovación:

• Para planificar la innovación, definiendo objetivos, tesis y oportunidades.
• Para todo el proceso de ideación, por ejemplo aplicándolo en todas las fases de design thinking, desde explorar problemas, generar ideas, evaluarlas o incluso prototipar.
• Para gestionar proyectos, aplicando Lean start-up (experimentos de validación), desarrollo tecnológico o incluso hacer seguimiento.
• Para diseñar y gestionar el sistema de innovación, proponiendo criterios de embudos, KPIs o analizando informes de vigilancia tecnológica.
• Para construir cultura innovadora, creando contenidos o formaciones.

Frente a la avalancha de nuevas herramientas que salen cada día, creo que es mucho más efectivo especializarse en aplicaciones generalistas y adaptarlas a las necesidades de cada caso, siempre aplicando el pensamiento crítico. Reducimos la curva de aprendizaje y obtendremos resultados antes.

Esto es lo que ayudamos a hacer a nuestros clientes y enseñamos en nuestro curso de Innovación Aumentada: Inteligencia Artificial para gestores de la innovación. Un curso vertical enfocado a casos de uso específicos de nuestra área.

¿Cómo estás usando actualmente ChatGPT en tu trabajo de consultoría de innovación?

La verdad es que la idea de aplicar la IA en nuestros proyectos viene de hace tiempo. Lo veía como un consultor virtual que eliminara nuestra dependencia de las horas. Creo que fue en 2019 cuando hicimos un primer piloto de un chatbot para gestores de innovación, con contenido específico, junto a la start-up Zappiens, pero los clientes no lo usaban.

Así que cuando mi amiga Ana Poveda me habló de una herramienta para escribir posts y newsletters en lenguaje natural en primavera de 2022, empecé a cacharrear. Escribí mi primer post con GPT3 en julio de 2022 y a comentar con otros colegas, como Néstor Guerra, la potencia que tenía esto. A partir de ahí nos planteamos ¿cómo podemos aplicar esta técnica en los proyectos?

Así que como siempre hacemos con cualquier herramienta, primero empezamos en nuestra propia empresa y nos aplicamos nuestra propia medicina. Una vez que aprendimos nosotros, lo llevamos a nuestros clientes. La primera aplicación que hicimos fue para priorizar una serie de iniciativas de innovación en un cliente, en diciembre 2022.

Recuerdo que en el proceso de aprendizaje autodidacta había diseñado un prompt en el playground de GPT3 sobre una matriz impacto – esfuerzo, con 4 cuadrantes, a base de tutoriales y prueba-error. Lo tenía de back-up en la sesión con el cliente.
En el taller con el cliente, empezamos a debatir la primera iniciativa, tardamos 10 minutos en clasificarla, teníamos 35 y yo un AVE de vuelta a Alicante. Así que proyecté el prompt en la pantalla, metimos las iniciativas y en 10 segundos estaban clasificadas. Las revisamos una a una y en el 90% de las clasificaciones el equipo esta a de acuerdo. En 2 horas hicimos el trabajo que podía haber tardado 6 horas.

A partir de aquí, hemos ido troceando las actividades de innovación para construir casos de uso específicos: mapas de empatía, business model canvas, planes de proyectos, diseño de KPIs, propuestas de comités de innovación, etc…

¿Puedes contarnos algún ejemplo de algún proyecto concreto en el que lo estés usando?

Desde diciembre aplicamos la GenAI en todos los proyectos que hacemos con clientes. Cada día descubrimos un caso de uso nuevo, en función del viaje por el que pasa cada equipo del cliente.

Un caso que me gustó mucho fue diseñar un programa de intraemprendimiento para una gran empresa agroquímica, con la ayuda de ChatGPT. Lo que hicimos fue dividir el proceso de diseño en pequeñas actividades: priorizar los vectores de innovación, generar retos, crear los criterios de selección de ideas, diseñar el formulario de registro, definir el plan de comunicación y redactar los copys de los mensajes. Todo esto en un día completo con un equipo de 3 personas y 1 de Innolandia.

Otro caso donde le veo también mucha potencia es en resumir información. Aunque ChatGPT aún no es capaz de leer links, le hemos copiado el texto de informes de vigilancia tecnológica para resumirlos en incluso locutarlos (con otra aplicación) para facilitar el consumo y la toma de decisiones.

Finalmente otro ejemplo que estamos afinando es utilizar DALL·E para una primera versión de los prototipos de producto o servicio. Antes pedíamos a los equipos que hicieran un dibujo en una servilleta, para pasar la idea del post-it al mundo físico. Ahora podemos empezar a trabajar con DALL·E. Todavía no lo hacemos con MidJourney, porque a estos niveles quizás es poco “user-friendly”.

Mi aprendizaje durante estos meses es que debemos trocear las actividades de innovación para crear casos de uso específicos, más que ir a hacer preguntas más genéricas del tipo “dame ideas sobre tal cosa”.

¿Qué problemas observas actualmente en esta tecnología en relación con su uso a nivel de innovación?

Yo creo que muchas personas están todavía deslumbradas por el resultado pero sin acabar de ver la utilidad, porque no saben cómo hacerlo. Cuando preguntamos a nuestros clientes, que suelen ser gestores o directivos de innovación, quién tiene experiencia utilizando estas herramientas, aproximadamente el 50% nos dice que las ha probado. Y de ese 50%, el 90% sólo ha probado ChatGPT y para jugar un rato.

Para entender la utilidad real y sacarle el máximo provecho, creo que hacen falta tres cosas:

• Primero entender muy bien el proceso de innovación y dividirlo en pequeños pasos. Porque ahí es donde la GenAI te podrá ayudar. No en grandes procesos o preguntas generalistas, sino en pequeños pasos. Dividir un proceso de design thinking en crear el reto, generar arquetipo, diseñar una entrevista de problema, analizar los insights, etc, etc… Si no conoces bien tu proceso, será complicado que construyas casos de uso potentes.
• Segundo, aprender a preguntar. En el equipo de Innolandia no somos informáticos, no sabemos programar. Pero estamos aprendiendo a desarrollar prompts en lenguaje natural muy estructurados, porque la diferencia entre darle una instrucción simple (un zero prompt) a un prompt con contexto y ejemplos es abismal. Por ejemplo, tenemos una plantilla de prompt para evaluar ideas en GPT3 que incluye los criterios de encaje estratégico, deseabilidad, factibilidad y viabilidad y donde cada criterio puede tomar 3 valores. Lo que hemos hecho ha sido pasar nuestro Excel de evaluación de ideas a GPT3 para que nos ayude. Y eso es mucho más que pedirle a ChatGPT que nos evalúe las ideas sin más.
• Y tercero, aplicar el pensamiento crítico. Como decía Enrique Dans, el trabajo de los profesionales del conocimiento (y los gestores de la innovación lo somos) no es realizar tareas repetitivas sino aplicar el pensamiento crítico. Puedes pedirle a ChatGPT que te analice 20 test de producto y obtener patrones, pero ¿tienen sentido? ¿están sesgados? Eso es trabajo humano.

¿Cómo piensas que puede evolucionar esta tecnología y cómo crees que puede ser el impacto futuro en tu actividad?

Te reconozco que estoy desbordado por todas las noticias nuevas que salen cada día y soy incapaz de seguir el ritmo de locura. Pero lo que tengo claro es que, como cualquier tecnología, la GenAI sólo tendrá éxito si soluciona un problema real de las personas, se construyen casos de uso y modelos de negocio que permitan explotarlo. Ejemplos de tecnologías con hype muy alto y que luego no han llegado a nada hay infinitas.

A nivel de mi actividad de consultoría de innovación o el trabajo de los propios equipos de innovación creo que tiene muchísimo potencial. El problema que resuelve está claro: ayudarnos a innovar más rápido, con la gestión de volúmenes importantes de datos o tareas que suponen gran cantidad de trabajo. Un caso que nos ha pasado recientemente es que ayudamos a un cliente de alimentación a hacer un test de 9 productos, con 18 betatesters cada uno. Total 162 mini test. Imagina al menos 4 insights por test, nos vamos a más de 500 insights.

Antes de GPT, nos teníamos que encerrar con un Excel o pasar a mano las notas a 500 post-its, pegarlos en la pared y hacer el ejercicio de mural del cliente, para encontrar patrones. En este caso, utilizamos Super.ai, para pasar el texto manuscrito a digital y ChatGPT para identificar patrones. Luego los revisamos, pero hicimos en 1 mañana el trabajo que antes tardábamos 2 días con varias personas.

Otra opción con un cliente fue aplicando la estrategia del océano azul. Mientras que un equipo de 5 personas generaba una caso, con ChatGPT creamos 10. El doble, en el mismo tiempo. Y con algunas opciones muy interesantes, que no se le había ocurrido a nadie del equipo.

Ahorraremos tiempo de tareas, que deberemos dedicarlo a pensar cómo hacer preguntas y a validar o modificar la información que obtengamos.

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, innovación

El origen de OKRgen por Hugo Lopes

Mi interés por los OKR comenzó hace unos años, aproximadamente cuando coincidí con Javier Martín como compañero en Sngular. Luego se redobló durante mi etapa como Director de Estrategia en Neock y, hoy en día, se ha convertido en una herramienta que muchas veces surge en los procesos de transformación que acompaño: En un mundo en constante cambio y con una creciente competitividad, el establecimiento de objetivos claros y medibles se ha vuelto esencial.

Inspirado por mi propio interés en los OKR y por una publicación de Javier Martín, decidí sumergirme en la creación de una herramienta simple que utilizara la inteligencia artificial generativa para ayudar a las personas a dar los primeros pasos, explorar e inspirarse en el trabajo con OKRs.

ChatGPT se ha incorporado en mi flujo de trabajo diario desde que me ayudó a crear un escape room para el noveno cumpleaños de mi hija . Fue mi momento «Aja» y desde entonces no nos hemos separado.

Como formador, facilitador y consultor, me interesaba indagar:

• Hasta qué punto alguien como yo, que no programa hace más de 15 años, podría utilizar una herramienta no-code para implementar una app integrada con ChatGPT que facilitara el acceso a personas que no necesariamente quieren o saben utilizar la interfaz de OpenAI o pagar una mensualidad.
• Hasta qué punto una herramienta sencilla podría apoyar un proceso de aprendizaje sobre OKRs
• Podría incluso generar ideas sobre sectores y áreas de negocio que un consultor o formador experimentado desconozca

Decidido a probar, seleccioné una herramienta de no-code (Bubble.io) y me puse manos a la obra para implementar OKRgen, un generador de OKRs impulsado por ChatGPT. En total, le habré dedicado unos dos o tres días de trabajo, lo que incluye el tiempo de aprender la herramienta de no-code y la API de OpenAI.

Estoy contento con el resultado en función del tiempo dedicado. 😊 Creo que esta herramienta tiene el potencial de abrir horizontes tanto para profesionales como para principiantes en el ámbito de los OKR, permitiendo explorar una infinidad de sectores y ejemplos que pueden inspirar y guiar en la elaboración de objetivos y resultados clave.
He cargado la cuenta de OpenAI de OKRGen con lo que pienso pueda cubrir gastos de cerca de 20.000 OKRs, por lo que os animo a que la probéis y me encantaría recibir vuestro feedback a través de mi Linkedin.

La evolución de los Prompts de OKRGen

Un prompt es una sugerencia o idea que le das a una inteligencia artificial para iniciar o guiar una conversación. Es una pista que ayuda a la IA a entender de qué quieres hablar y a generar respuestas adecuadas.

El proceso de crear OKRgen me llevó a reflexionar sobre la importancia de optimizar y simplificar las «prompts» utilizadas para guiar a una IA. Un buen ejemplo es cómo evolucionó el prompt original, que era extenso y detallado, hasta convertirse en uno mucho más simple. Esta optimización es especialmente relevante cuando se tiene en cuenta el coste de utilización de la API, que se mide en tokens (algo parecido al número de palabras).

El prompt inicial de OKR gen fue inspirada en una publicación de Javier Martín y básicamente explicaba de forma muy detallada algunos principios clave a la hora de redactar OKRs:

Es importante tener en cuenta que los OKRs deben ser ambiciosos, pero alcanzables y medibles, para poder evaluar su progreso y logros. Además, es fundamental que estén alineados con la misión y visión de la empresa, y que sean claros y comprensibles para todo el equipo.

Para una buena definición de los Objetivos es importante tener en cuenta los siguientes criterios:

1. El enunciado del Objetivo contiene un verbo, a ser posible que indica un logro, cambio, transformación. Por ejemplo: convertir, transformar, lograr, alcanzar, …
2. El Objetivo no debe llevar una métrica, debe ser cualitativo, porque los números los dejamos para los resultados clave que es la parte cuantitativa del OKR
3. Además los Objetivos deben enunciarse de forma cualitativa ya que es la forma en la que trabajamos para lograr el propósito, que del mismo modo será cualitativo y no cuantitativo
4. El Objetivo debe ser Ambicioso (transcendente e inspirador) y Práctico (concreto y orientado a la acción)
5. El Objetivo debe estar orientado al impacto en la organización y no a una actividad concreta a desarrollar
6. El plazo del Objetivo y su nivel de aplicación queda en el OKR, si es trimestral o anual, de empresa o de equipo
7. Y para terminar algo muy importante, un Objetivo nunca es una tarea, actividad o iniciativa a desarrollar, sino una muestra del impacto que tienen todo eso en una organización

Por otro lado, a la hora de enunciar correctamente los Resultados Clave deberías seguir estos criterios:

1. Los Resultados Clave deben ser específicos, realistas, verificables y medibles.
2. Un Resultado Clave siempre debe ser cuantitativo porque debe ser una medida del progreso que estamos logrando con nuestro trabajo hacia la consecución del Objetivo.
3. Hay gente que considera que sirve también un Resultado Clave de Sí o No, lo he logrado o no lo he logrado, pero nosotros pensamos que es mejor que sea siempre numérico para ser más precisos en el grado de consecución.
4. Si enunciamos el Resultado Clave en pasado estaremos poniéndonos en situación de haber logrado el Objetivo y esto nos ayudará a mentalizarnos mejor sobre ello. Por ejemplo: hemos logrado, hemos conseguido, …
5. El Resultado Clave también debe llevar un verbo que muestre avance o progreso, como por ejemplo aumentar, mejorar, incrementar, …
6. Siempre debe haber varios Resultados Clave por Objetivo porque de esta forma tenemos una visión más clara de si realmente estamos logrando lo que nos proponemos.
7. Un Resultado Clave nunca debe ser una tarea, porque debemos huir del conformismo de hacer el trabajo pero no preocuparnos del impacto que este tiene en nuestra estrategia.

¿Podrías empezar por darme un ejemplo para una empresa que se dedica a “X”?
En un proceso de prueba y error, fui simplificando el prompt, una vez que el proprio ChatGPT ya “sabe” cómo generar OKRs y solo necesitamos darle un mínimo de contexto y subrayar algunos aspectos concretos. De esta forma la prompt original se ha convertido en esta:

«Eres un experto en okr, empleado de una empresa y generas 1 Objetivo y 3 resultados. El objetivo no debe contener números. Resultados Clave deben estar siempre: cuantificados a un horizonte temporal a X meses indicando forma de medir el progreso. Empresa del sector .

En las primeras pruebas nos dimos cuenta de que ¡ChatGPT tenía un enfoque total en el cliente! y el casi 100% de los OKR decían respecto a la satisfacción del cliente. Entonces decidimos dar la posibilidad de que el usuario pudiera seleccionar una área y también un departamento. Así llegamos a la versión actual.

El potencial de herramientas cómo OKRgen en procesos de aprendizaje

Me parece que esta herramienta puede ser una aliada en el aprendizaje y la comprensión de la metodología OKR. Invita a los usuarios a aprender jugando y experimentando, facilitando el desarrollo de habilidades y conocimientos prácticos y potencialmente aplicables en empresas reales.

Al ofrecer ejemplos de OKRs, los usuarios pueden experimentar con diferentes sectores y áreas, obteniendo una comprensión más profunda de cómo se pueden establecer objetivos y resultados clave en distintos contextos. Esto permite a los usuarios aplicar sus conocimientos de manera práctica y adaptarlos a sus propias necesidades, completando así un ciclo de aprendizaje experiencial.

Dado su amplio conocimiento en diversos sectores y áreas, ChatGPT puede ofrecer a los usuarios una experiencia de aprendizaje enriquecedora, incluso si están trabajando solos. Al explorar ejemplos de OKRs en diferentes contextos, los usuarios pueden obtener una amplia variedad de ejemplos, similares a los que podrían adquirir al participar en una comunidad de práctica con personas de otros contextos profesionales.

Por otra parte, consultores y profesionales de OKR pueden también utilizarla para generar ejemplos que les permitan conectar y empatizar con las necesidades y objetivos potenciales de clientes de sectores de actividad que no conocen en detalle.

¿Qué os parece? ¿Os animáis a probarla? http://okrgen.hugolopes.es/

¿Te gustaría convertirte en OKR Champion?

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: aprendizaje, ChatGPT, OKR, prompts

Una semana más nos encontramos con grandes noticias en el sector de la Inteligencia Artificial Generativa y hay que decir que cada vez resulta más agobiante intentar seguir la actualidad en este tema, porque entre novedades interesantes también nos encontramos con mucho ruido que más que ayudarnos, lo que va a hacer es que perdamos demasiado tiempo prestando atención a cosas que no son relevantes. Esto recuerda bastante al furor vivido en 2017 en el sector Crypto, que volvió a replicarse en 2021 con el Metaverso y es muy importante saber diferenciar entre tecnologías realmente valiosas como son Bitcoin y Ethereum, de otras muchísimas que únicamente han sido diseñadas para rascar algo de dinero a los más desprevenidos. Igualmente en el ámbito de la Inteligencia Artificial Generativa se están lanzando miles de iniciativas que nos pueden hacer perder un tiempo precioso que deberíamos estar dedicando a aprender a usar muy bien herramientas como ChatGPT y Midjourney que realmente tienen el potencial de hacer cambiar las cosas.

Dicho esto, precisamente esta semana se han presentado las nuevas versiones de esta tecnología, a saber GPT-4 y Midjourney-5, las dos herramientas que en estos momentos vale la pena probar y probar hasta que se acaben convirtiendo en parte de nuestra actividad diaria, ya sea profesional o personal, con el objetivo de potenciar nuestra productividad y creatividad.

También esta semana se están sucediendo las noticias de casos de uso de estas herramientas y algunas son realmente interesantes, como el caso de la integración de Duolingo con GPT-4 para ofrecer a sus alumnos dos utilidades muy concretas de cara a mejorar la experiencia de aprendizaje de idiomas:

• Explicar mi respuesta: es un ejemplo de la función que ofrece ChatGPT en relación con la interpretación de contenidos, en este caso de los textos generados en determinado idioma.
• Juego de roles: es un ejemplo de la utilidad que ofrece ChatGPT para asumir diferentes roles en el marco de la función de intención, que es la más propia del servicio de chat o conversaciones.

Otro ejemplo muy interesante es el protagonizado por Reid Hoffman, que tras fundar Linkedin, se ha dedicado, entre otras cosas, a invertir en startups y escribir libros, como Blitzscaling y ahora Impromptu: amplificando nuestra humanidad a través de la IA.

Del autopilot al copilot

La presentación de la integración de las herramientas de ofimática de Microsoft enfocadas al aumento de la productividad, gracias a la Inteligencia Artificial, nos ha dejado dos grandes titulares:

• El futuro de la informática pasa por una evolución de la interfaz de usuario, del teclado, el ratón y la pantalla táctil vamos a pasar al lenguaje natural como nueva interfaz. Es decir, el futuro es chat.
• En este futuro la forma elegida para trabajar con la Inteligencia Artificial pasará de ser en modo autopilot, donde el usuario no puede intervenir porque todo lo hace la IA, al modo copilot donde el usuario trabaja codo con codo con la tecnología.

Básicamente lo que está ocurriendo es que la Inteligencia Artificial ha dejado de ser una tecnología que sólo pueden usar las grandes empresas tecnológicas para desarrollar productos, como los algoritmos de recomendación, para evolucionar a un momento actual donde gracias a la GenAI se están desarrollando cientos de utilidades que cualquier persona puede usar para ser más productivo y más creativa en su trabajo.

Tu avatar en el metaverso estará impulsado por la Inteligencia Artificial

Hablar de metaverso con los tiempos que corren puede quedar un poco anticuado, sobre todo ahora que Meta/Facebook ha tenido que reducir sus planes de desarrollo debido la crisis financiera que atraviesa, pero lo que estamos viendo en los últimos meses al respecto de las posibilidades que nos ofrece la Inteligencia Artificial Generativa para generar texto, imagen, audio y vídeo creo que nos acerca mucho más al metaverso de lo que pensamos.

Básicamente lo que las GenAI van a permitir es el desarrollo de una cantidad increíble de contenido que puede habitar y desarrollarse en el metaverso, sea lo que sea lo que acabe siendo este espacio en el que las personas interactúan de una forma mucho más cercana a través de Internet. Y los avatares son una buena representación de esta situación ya que estamos viendo que las herramientas de generación de imagen pueden hacer cosas increíbles, como es el caso de Lensa, y cuando esto se traslade al formato vídeo lo va a ser aún más.

De esta forma no creo que tardemos mucho en disponer de herramientas que nos permitan crear nuestro avatar virtual, dotarle de personalidad y transferirle nuestro conocimiento, para que habite por nosotros en Internet y vaya por ahí buscando cosas para nosotros, conociendo a otros avatares que puedan tener nuestros mismos intereses y creando todo tipo de contenidos o experiencias basados en nuestras preferencias.

El abogado aumentado

A nivel personal quizás esto de los avatares en el metaverso lo veamos un poco lejos, pero en lo que a la aplicación profesional se refiere el aprovechamiento de estas tecnologías está mucho más cerca de lo que parece, ya que desde el lanzamiento de ChatGPT podemos tener a nuestro lado una especie de «becario» que nos ayuda con todo tipo de tareas, pero no solo las que pueden ser rutinarias y se pueden automatizar, sino sobre todo también las que tienen que ver con la creatividad.

Un ejemplo de ello lo vamos a ver con los profesionales de la abogacía y va a ser María Jesús González-Espejo, que es experta en la materia, quién nos va a ilustrar sobre ello. Tras escribir el artículo ChatGPT debe revolucionar, de una vez por todas, la enseñanza del Derecho donde se enfoca específicamente en la cuestión del aprendizaje del derecho, nos cuenta a continuación cómo esto se puede aplicar también al desarrollo de la profesión de abogado.

¿Cómo ves que ChatGPT está afectando a la actividad legal y que posibilidades de desarrollo observas?

En este momento aún es demasiado pronto para poder medir la afectación, pero está claro que está generando debate entre los profesionales del Derecho. En las facultades de Derecho se están manteniendo reuniones del profesorado para reflexionar juntos sobre las consecuencias y se está pidiendo a algunos profesores que analicen el tema e impartan formación al resto o bien se está contratando formación a expertos en el tema. En los despachos de abogados también se habla de ChatGPT porque son conscientes de que es una solución que les impacta. Los abogados responden a consultas de los clientes. Una solución como ChatGPT que puede responder a cualquier consulta es claramente un competidor del despacho, sobre todo si realmente es capaz de responder bien. Además se ha publicado la noticia de que el despacho británico Allen and Overy ha desarrollado una solución apoyada en ChatGPT, a la que han llamado Harvey, que proporcionará a más de 3.500 abogados de A&O en 43 oficinas, que operan en varios idiomas, la capacidad de generar y acceder a contenidos jurídicos. Este es un claro ejemplo de cómo se va a poder aprovechar el potencial de ChatGPT en las firmas. Esto mismo podría hacerse desde el sector público para apoyar a los jueces y magistrados, a los notarios y registradores.

Por supuesto también han surgido las visiones críticas de la solución y algunos abogados han hecho experimentos dirigidos a probar las limitaciones del sistema que en efecto las tiene. El sistema por ejemplo es capaz de redactar un contrato, pero si le pides que lo adapte para que sea en favor de una de las partes, no es capaz de hacerlo. Así que está claro que al menos por ahora, los abogados pueden vender ese “asesoramiento con sesgo” que aporta valor a sus clientes.

Otras funciones que pueden ser muy útiles para los juristas son las que permiten resumir textos y traducirlos. Nosotros tenemos que analizar muchísima información y a veces en cortos plazos de tiempo. Algo que te permite hacerlo bien y rápido, puede ayudarte mucho.

En resumen, son muchos los operadores del sector legal conscientes del impacto que esta revolucionaria familia de soluciones de IA puede tener en nuestras profesiones y muchos los que estamos analizándolas y reflexionando sobre él para que nos pille desprevenidos y para sacar el máximo partido a esta tecnología.

¿Qué recomendarías a un profesional que quiera empezar a usar ChatGPT en su trabajo?

Lo primero muy sencillo que se cree una cuenta y que experimente. También que lea artículos sobre cómo usarlo. Desde su lanzamiento a finales de noviembre, somos muchísimos quienes hemos trasteado con la solución y compartido el resultado de nuestros experimentos. Se aprende mucho leyendo lo que otros están haciendo: para qué lo usan, cómo lo usan, qué limitaciones han encontrado, etc. Creo que además de experimentar y usarla hay que conocer sus entrañas en la medida que es posible. Así que también recomendaría leer la “letra pequeña” de la plataforma y preguntarle a la propia solución cosas como “quien te ha desarrollado”, qué información te nutre”, quien es tu propietario, etc. Respuesta a estas preguntas las encontramos también en numerosos artículos. Hay que leerlos. Solo podemos tener “sentido crítico” sólido, si tenemos buena información.

¿Qué pasos tendría que dar para sacarle todo el provecho a esta tecnología?

Aparte de los que acabo de describir: experimentar y conocer sus entrañas, es importante entender más sobre la inteligencia artificial en general, la familia tecnológica a la que pertenece ChatGPT y que en estos momentos es objeto de regulación en Europa y en otros países. Conocer los riesgos legales que se derivan de uso es importante para no meterse en problemas. Además, creo que hay que aprender a “hablar con la máquina”, ser capaz de darle las indicaciones que necesita para darnos el mejor resultado posible. Ese hablar el mismo idioma lo dominan los llamados “ingenieros de prompt” que son quienes de alguna forma diseñan la interacción con la máquina, las preguntas u órdenes que permiten que la IA genere una respuesta concisa y destacada. Los “prompt” son los conjuntos de palabras que nos permiten interactuar con este tipo de soluciones.

¿De qué forma estás contribuyendo por tu parte a que cada vez más profesionales aprovechen esta innovación?

Por un lado, poniéndome, como ya he hecho en el pasado muchas veces, el gorro de exploradora y probando las soluciones que van saliendo al mercado. Estas semanas además de jugar con ChatGPT, he trasteado con DALL·E y con una solución israelita que me ha maravillado, pues he elaborado dos vídeos en no más de cinco minutos. Se llama Studio.d-id.

Una vez que entiendo lo que ofrecen y me gusta, se las enseño a alumnos, compañeros, clientes y amigos. Les pido que las prueben y que me digan qué les parece.

Además, me gusta reflexionar. Creo que es importante pensar sobre por ejemplo, el impacto de estas tecnologías en nuestros derechos, en nuestro día a día y en nuestras capacidades intelectuales. Muchas soluciones son maravillosas, pero a la larga, ¿no nos harán más tontos?

Finalmente, enseño en la universidad y como profe expongo a mis alumnos a estas novedades para que estén muy al día. También he preparado un taller para profesorado de Derecho, porque creo que todos los profesores debemos explorar juntos el impacto de estas soluciones en los estudios y en nuestras metodologías pedagógicas y reflexionar sobre cómo incorporarlas para que aporten valor, en lugar de restarlo.

Etiquetas: ChatGPT, copilot, GPT-4, lensa, metaverso, Microsoft

 

El pasado miércoles realizamos en colaboración entre Futurizable, TeamLabs y Sngular un Think Tank en el que convocamos un nutrido grupo de profesionales de la tecnología, la innovación y el aprendizaje para debatir al respecto del impacto de la Inteligencia Artificial Generativa en el ámbito de la educación, especialmente tras la llegada de ChatGPT y todos los debates que se han generado al respecto de cómo los alumnos lo usan para hacer la tarea.

A continuación puedes leer las conclusiones a las que llegaron los participantes que se organizaron en 4 grupos de trabajo en los que debatir sobre las ideas que se propusieron al comienzo del Think Tank.

¿Cómo pueden las GenAI ayudar en la personalización del aprendizaje?

Grupo de debate 1:

Las tecnologías GenAI están transformando la forma en que los profesores diseñan experiencias de aprendizaje y los estudiantes aprenden. En el ámbito de la educación, la personalización del aprendizaje es uno de los principales objetivos que se persiguen con estas herramientas.

Una de las principales ventajas de las GenAI es que ayudan al profesor a diseñar experiencias de aprendizaje personalizadas de manera más eficiente. El profesor actúa como mediador, pero las GenAI pueden generar y modificar programas didácticos que permiten mantener actualizado el trabajo según unas pautas establecidas. Además, las GenAI pueden diseñar programas de aprendizaje personalizados para cada estudiante, basados en su nivel actual de conocimiento, habilidades y preferencias de aprendizaje. Esta programación permite que ChatGPT sea una herramienta única y efectiva en el ámbito educativo.

Por otra parte, los alumnos pueden hacer uso de ChatGPT directamente, lo que les permite ser los protagonistas directos de su aprendizaje y obtener una máxima personalización. De esta forma, los estudiantes tienen ahora un copiloto para su aprendizaje, un nuevo tipo de tutor que les ayuda a aprender de manera más efectiva.

Además, las GenAI permiten dinamizar los talleres de aprendizaje y mejorar la ratio profesor-alumno, lo que se traduce en una mayor atención y soporte al alumno. Por otro lado, las GenAI nos ayudan a crear espacios educativos en los que tener experiencias de aprendizaje, lo que facilita la tarea del profesorado.

Por supuesto, es importante tener en cuenta que estas herramientas no son infalibles y que pueden generar falta de criterio en los estudiantes. Debemos recordar que las GenAI no son brillantes en la búsqueda de referencias y evidencias científicas, por lo que debemos ser cautelosos a la hora de delegarlo todo en ellas. Por ello, es fundamental proporcionar a los alumnos los conocimientos necesarios para poder usar estas herramientas correctamente y fomentar el pensamiento crítico.

¿Cómo utilizar las GenAI para mejorar los procesos de liderazgo y pensamiento crítico?

Grupo de debate 2:

Destacamos la importancia distinguir y definir unánimemente los conceptos de «liderazgo», y «pensamiento crítico», para poder debatir desde un entendimiento común y alineado. El primero se ha trasladado como «estar al servicio de los demás», y el segundo «Hacerse las preguntas adecuadas».

Basándonos en nuestras sensaciones acerca del impacto de la Inteligencia Artificial en estos ámbitos, pero respaldando nuestras aportaciones por hechos reales. Por ejemplo destacamos cómo la IA puede dificultar el pensamiento crítico al no tener unas diferentes fuentes de las cuales contrastar la respuesta. En el caso de ChatGPT, por ejemplo, no existen unas fuentes concretas sino que la respuesta es el resultado de la acumulación de infinitas fuentes. Por otro lado, se ha tomado en cuenta la posibilidad que otorgan estas herramientas de GenAI para poder ser tú mismo el creador de esas diferentes fuentes, aprendiendo a generar las preguntas correctas y, por ejemplo, poder comparar puntos de vista, asignando un rol diferente a la herramienta.

Este último concepto ha sido clave para hilar el desafío del pensamiento crítico, con el del liderazgo, ya que, según este mismo ejercicio, el de generar hipótesis y escenarios diferentes, un líder puede tener una mayor visión de las posibilidades y consecuencia de sus decisiones. Esto permite incorporar puntos de vista no subjetivos a la toma de decisiones.

Otro tema muy interesante para reflexionar es el de educar a la Inteligencia Artificial para que pueda responder basándose en un pensamiento crítico.

Por lo tanto, para resumir, hemos llegado a la conclusión de que al fin y al cabo la GenAI es una mera herramienta, que si sabemos cómo utilizarla y aprovecharla, seguramente puede tener un impacto positivo en lo que es el desarrollo del liderazgo o pensamiento crítico.

¿Cómo afectan las GenAI a los procesos de evaluación del aprendizaje?

Grupo de debate 3:

A favor: El hecho de poder contar con un apoyo que te valora (te evalúa) continuamente, permitiendo así evitar la equivocación repetitiva, es una clara ventaja evolutiva del concepto de evaluación. Esta evaluación a tiempo real que puede ser realizada por una IA, permitirá liberar a los docentes de evaluar aspectos o conceptos automáticos (hechos, datos…) y así, centrarse en evaluar otros aspectos como ****habilidades que alienten a los alumnos a reflexionar, fundamentar, justificar, comparar y debatir. Este hecho no hará peligrar el número de docentes, sino que la tecnología seguirá avanzando y la educación debe ir a la par, promoviendo así, una mayor cantidad de docentes que evalúan lo técnico, lo digital y lo humano. Otro aspecto importante a favor de la evaluación mediante IAs es la capacidad de autodirigir tu propio aprendizaje, lo cual es, sin duda, una de las mayores dificultades de la evaluación actual (la estandarización del aprendizaje frente al aprendizaje individual). Una IA permitirá tener un “profesor por cada niño” y adecuar ritmos y estilos de aprendizaje. Mediante el uso de la evaluación de una IA y con los aspectos anteriores, cualquier formador dentro del ámbito que sea, puede atender a la competencia necesaria hoy en día de “aprender a aprender”. Descentralizando el conocimiento de una sola fuente dando la posibilidad de fuentes “infinitas”. No hay fuentes de conocimientos infinitas porque no eran posibles de evaluar. Una IA sí puede ayudar en esa evaluación

En contra: Por otro lado, apreciamos que hoy en día, procuramos acelerar muy rápido todos los procesos evaluativos, pero la velocidad que se alcanza es muy lenta. Podemos llegar a tener una visión muy uniforme de la evaluación. De tal manera que se homogeneice tanto los contenidos, que al final obtenemos a una mediocridad. Misma evaluación y misma docencia automatizada para todos. ¿Qué pasa con la posible falta de sensibilidad más allá de un dato estadístico a la hora de evaluar? Una evaluación no depende solo de una nota cuantificable en función de hechos, sino otros aspectos que está en seria duda que una IA pueda abordar. Por tanto, quizás halla aspectos que una IA no pueda evaluar.

¿En qué medida afecta la IA a la calidad de nuestro conocimiento?

Grupo de debate 4:

La inteligencia artificial es una tecnología que nos ofrece grandes oportunidades y desafíos para el conocimiento humano. ¿Cómo afecta la IA a la calidad de nuestro conocimiento? ¿Qué actitud debemos tener frente a ella?

En este debate hemos escuchado diferentes opiniones y argumentos sobre este tema. Algunos han destacado que la IA nos permite acceder a información útil y actualizada, y realizar tareas creativas con mayor eficacia. Otros han cuestionado que la IA nos haga dependientes de sus respuestas y sesgue nuestra visión del mundo.

Por otro lado, la calidad del conocimiento depende de la tarea y del objetivo que tengamos. No siempre necesitamos calidad, sino también rapidez o comodidad; debemos ser conscientes de lo que esto implica.

Nuestra actitud es clave para aprovechar sus beneficios y evitar sus perjuicios. Si buscamos aprender seremos críticos con las respuestas, contrastaremos con otras fuentes y utilizaremos las IAs como una herramienta que genere nuevas preguntas, creando un ciclo de aprendizaje tan finito como nosotros queramos. Por el contrario, si confiamos ciegamente en las respuestas, probablemente atrofiaremos nuestro cerebro.

Sin embargo, ¿serán las fuentes fiables en el futuro?, ¿lo han sido en algún momento? Estas son nuevas preguntas que también nos planteamos para reflexionar sobre el papel de la IA en nuestra sociedad del conocimiento. No olvidemos que el conocimiento nos da libertad, pues es la base de nuestro entendimiento del mundo en que vivimos.

Podemos concluir que el profesorado debe enseñar a utilizar las IAs para favorecer el conocimiento, fomentando la mejor actitud, incluso utilizando estas mismas IAs para hacerlo.

Esto va de hacer preguntas y la forma en la que conversamos, más que de las respuestas.
El conocimiento no es información. Tenemos que ir hacia lo que nos hace humanos, la creatividad, espíritu crítico, colaboración, co-creación …

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¿Qué te han parecido estas conclusiones? nosotros estamos convencidos de que esta tecnología puede suponer un nuevo impulso en el proceso de transformación que esté experimentando el sector educativo y esperamos que sirva para que sea un proceso cada vez más personalizado y adaptado a las necesidades reales de la sociedad.

Y si quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial Generativa y ChatGPT aún puedes apuntarte a nuestro curso.

Etiquetas: ChatGPT, educación, escuela, evaluación, GenAI, think tank

Creo que en esto de la Inteligencia Artificial Generativa necesitamos empezar a darle más relevancia a los diseñadores. Partiendo por situaciones concretas como el nombre de ChatGPT, la integración de Midjourney en Discord o el diseño de los estilos de las cajas de textos de Bing Chat, es como si las ganas de lanzar cosas y la sensación de poderío que supone que funcionen de una forma tan impresionante, haya dejado de lado la estética en todo este proceso.

Es cierto que el diseño no es solo estética y cada vez toma más relevancia la experiencia del usuario, donde sin duda la Inteligencia Artificial tiene mucho que aportar, pero qué duda cabe que la mentalidad de diseño, la capacidad de poner al usuario en el centro y en base a ello diseñar la experiencia de uso, como lo haría un diseñador, es una habilidad que hay que potenciar en esta época de cambios sustanciales provocados por la tecnología.

También el pensamiento crítico es una de las habilidades a desarrollar, pero no solo porque las GenAIn «alucinen» o se inventen cosas cuando hablan, sino porque la complejidad del mundo en el que vivimos aumenta por momentos y cada vez resulta más importante entender qué es lo que está ocurriendo a nuestra alrededor, hasta el punto de poder discernir cómo de real es lo que estamos viendo, leyendo o escuchando. Si es que hay algo real y no se acaba descubriendo que vivimos en una simulación 😉

Aprender a aprender es la tercera habilidad a desarrollar en estos momentos, porque aunque sea una de las habilidades principales que nos diferencia como especie, la velocidad a la que se desarrollan los cambios hace que nosotros también tengamos que acelerar en este proceso de aprendizaje. El arte de hacer preguntas, aprender a hablar con la Inteligencia Artificial, es lo que vamos a tratar aquí, porque está surgiendo un nuevo tipo de profesional, que a modo de encantador de serpientes, es capaz de comunicarse de manera excepcional con la Inteligencia Artificial.

Se busca Prompt Engineer

En las últimas semanas hemos conocido que algunas empresas están empezando a buscar de forma específica profesionales con la denominación Prompt Engineer y una de las ofertas de empleo de las que más se ha hablado es la de la startup Anthropic, participada por Google, que ofrece un salario entre 175k y 335k dólares por ello, lo cual es muy representativo de lo bien valorados que están los profesionales que realizan este trabajo.

De esta oferta de empleo podemos deducir que un Prompt Engineer debe tener un espíritu hacker, creativo y disfrutar resolviendo acertijos complejos. Además, debe ser un excelente comunicador y que le encanta enseñar conceptos técnicos a los demás. Para ello, debe crear documentación de alta calidad que ayuda a los demás a entender el trabajo que se está realizando.

Un Prompt Engineer debe tener un alto nivel de conocimiento de la arquitectura y el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje. También debe tener habilidades básicas de programación y control de calidad del código, y debe sentirse cómodo escribiendo pequeños programas de Python. Además, el ingeniero de prompts tiene una mentalidad organizativa y disfruta construyendo equipos desde cero. Piensa de manera holística y puede identificar proactivamente las necesidades de una organización.

El Prompt Engineer es un experto en aclarar problemas ambiguos e identificar los principios básicos que se pueden traducir en todos los escenarios. Además, tiene pasión por hacer que la tecnología sea segura y beneficiosa para la sociedad. Anticipa riesgos imprevistos, modela escenarios y brinda orientación práctica a las partes interesadas de la organización.

También debe ser capaz de pensar de forma creativa sobre los riesgos y beneficios de las nuevas tecnologías y se mantiene actualizado e informado al interesarse activamente en las investigaciones emergentes y las tendencias de la industria.

De esta forma podría ocurrir que la profesión de ingeniero de prompts se convierta en una de las más demandadas en el ámbito de la Inteligencia Artificial Generativa, especialmente en el momento en el que las empresas descubran la gran aportación que puede hacer esta tecnología para mejorar la productividad de sus trabajadores.

Veamos entonces más características que podrían tener los ingenieros de prompts:

• Ser expertos en utilizar la tecnología de chatbots basados en modelos de lenguaje generativo para crear diálogos de calidad y eficientes que cumplan con los objetivos del usuario.
• Entender el funcionamiento del modelo de lenguaje generativo, conocer las fortalezas y debilidades del modelo para crear diálogos eficientes.
• Comprender cómo afecta el contexto aportado a los resultados del modelo y cómo se estructura realmente la información.
• Conocer cómo afecta la estructura de las instrucciones a los resultados. Un simple cambio en la estructura de la instrucción puede tener un gran impacto en la calidad del diálogo generado. Además, debe entender cómo afecta la construcción y el orden de cada concepto a los resultados.
• Saber cómo se pueden modificar los pasos y la relevancia de cada elemento dentro de una secuencia. La capacidad de ajustar la secuencia y la relevancia de los elementos permitirá crear diálogos más eficientes y satisfactorios para el usuario.

El Prompt Hacking es otra de las actividades que realizan los ingenieros de prompts, de hecho probablemente sea la más valorada ya que implica un mayor conocimiento del funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje y sobre todo al demostrar la creatividad necesaria para hackear el sistema de manera que haga lo que nosotros queramos, incluso saltándose las limitaciones impuestas por sus creadores. Un ejemplo de ello es DAN en ChatGPT, donde a partir de unas instrucciones muy precisas es posible que aporte respuestas sobre temas para los que se le ha impedido hablar y donde en una conversación normal diría que no está autorizado a hablar sobre ello.

De esta forma Prompt Hacking es la técnica utilizada por el Prompt Engineer para aprovechar las vulnerabilidades de los sistemas de generación de lenguaje natural, lo cual implica manipular el funcionamiento del modelo de lenguaje generativo para obtener mejores resultados o para agregar funcionalidades que no estaban disponibles anteriormente. Por otro lado también el Prompt Engineer debe conocer estas técnicas para proteger al modelo, en lugar de atacarlo. Algunas de las técnicas que se utilizan para conseguirlo son:

• Prompt Injection: técnica utilizada para agregar información adicional al modelo de lenguaje generativo, lo cual implica agregar nuevos datos de entrenamiento al modelo para mejorar la calidad de las respuestas generadas.
• Jailbreaking: es la eliminación de restricciones impuestas por el fabricante del modelo de lenguaje generativo. Esto permite que el Prompt Engineer pueda modificar el modelo de lenguaje generativo y agregar nuevas funcionalidades o mejoras al modelo.
• Prompt Leaking: es la filtración accidental o intencional de información privada o confidencial a través del modelo de lenguaje generativo. El Prompt Engineer debe tomar medidas para evitar la filtración de información confidencial a través del modelo de lenguaje generativo.
• Defensive Measures: son las estrategias utilizadas por el Prompt Engineer para proteger el modelo de lenguaje generativo contra ataques maliciosos y garantizar la seguridad de la información. Estas medidas pueden incluir el monitoreo constante de la actividad del modelo, la detección de intentos de ataque y la implementación de medidas de seguridad para proteger el modelo contra posibles amenazas.

Nuestras recomendaciones para empezar a trabajar con las GenAI

Ahora que ya sabes lo que es un ingeniero de prompts, decidas o no dedicarte a ello, lo que habrás podido comprobar a lo largo de los últimos meses es el gran potencial que encierran estas herramientas para ayudarte en tu trabajo. Ayer mismo un participante de uno de nuestros cursos nos contó un ejemplo que nos encantó, ya que había usado ChatGPT para realizar el ejercicio de los seis sombreros para pensar, que está ideado para la toma de decisiones en grupo, pero en este caso pidiendo a ChatGPT que asumiera sucesivamente cada una de las posturas correspondientes, de cara a reflexionar sobre un tema determinado que le afectaba en su trabajo.

Este es uno de los muchos ejemplos que nos vamos encontrando cada día de gente que ha empezado a considerar ChatGPT como una herramienta que le puede ayudar a mejorar en su trabajo y por eso insistimos aquí en la importancia de comenzar a usarlo lo antes posible.

Dicho esto compartimos a continuación una serie de recomendaciones que hemos ido haciendo en los últimos meses y también una interesante entrevista a un emprendedor que ya se ha lanzado a crear nuevos proyectos basados en la Inteligencia Artificial Generativa.

Antes de empezar

1. Comienza por revisar a qué dedicas tu tiempo, en qué programas informáticos pasas más tiempo, porque las GenAI pueden ayudarte a mejorar la redacción de correos, a crear fórmulas en excel, a decidir el contenido de presentaciones, a estructurar la agenda de una reunión de trabajo, a comenzar a aplicar una nueva metodología de trabajo, a usar una nueva app, …
2. Empieza a hacer cosas que antes quizás no hacías pero que pueden enriquecer mucho tu actividad profesional, como por ejemplo escribir de cara al público, ya que una gran parte de los usuarios de redes sociales solo son meros observadores, ahora usando las GenAI puedes empezar a crear tu propio contenido de lo que quieras comunicar.
3. Adopta el hábito de contrastar tus ideas, una actitud muy sana cuando puede realizarse con otras personas, como compañeros de trabajo o mentores, pero que muchas veces no hacemos por falta de oportunidad, ahora podemos hacer estas consultas a una GenAI que recopila el conocimiento de las personas a las que se ha dedicado a estudiar.
4. Amplifica el alcance de tu trabajo, no solo haciendo más y mejor lo que antes hacías sino adentrándote en nuevas categorías profesionales, como puede ser el mundo del desarrollo de software, que tantas oportunidades ofrece, ya que ahora puedes tener a tu lado un mentor o compañero de trabajo que te acompañará en todo el proceso de aprendizaje.
5. Desarrolla tu faceta creativa, ya que no es casualidad que precisamente los mayores avances en Inteligencia Artificial provengan del mundo de la creatividad, como es el caso de la creación de imágenes, vídeos o música. Si las GenAI demuestran esa gran capacidad para crear arte digital es precisamente porque la han copiado de los humanos.
6. Mejora la forma la que tomas decisiones, ya que las GenAI pueden analizar por ti grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, lo que te permitirá tomar decisiones más acertadas y eficientes. Esto puede ser utilizado en diferentes ámbitos, como la toma de decisiones empresariales o la predicción de tendencias en el mercado.
7. Traza un camino claro de a dónde quieres llegar ahora que puedes apoyarte en esta nueva herramientas. Quizás sea un buen momento para analizar tus debilidades y probar cómo se pueden compensar gracias a esta nueva tecnología. Aprovecha para definir unos objetivos al respecto, algo para lo que de hecho puedes recurrir a ChatGPT en busca de ayuda.
8. Reinventa tu trabajo o dale un vuelco a tu carrera profesional. Es tan amplio el abanico de posibilidades que ofrece esta nueva tecnología que van a surgir miles de oportunidades para aquellos que sean capaces de sacarle el máximo partido, como hemos visto en el caso específico de los ingenieros de prompts.
9. Aprovecha las GenAI para desarrollar nuevos productos y servicios que se adapten a las necesidades y deseos de los consumidores. Esto puede ser utilizado para crear soluciones personalizadas, o para desarrollar productos y servicios que se ajusten de forma precisa a las necesidades de tus clientes.
10. Emprende o intraemprende, ya no vas a estar solo, porque la soledad del emprendedor es de las cosas que más desgaste producen, al tener que tomar siempre las decisiones basadas en nuestra visión de las cosas, ahora podemos contrastar todas nuestras ideas con toda la gente cuyo conocimiento ha extraído ChatGPT en su entrenamiento.

Cuando te pongas a ello

1. Comienza por preguntar sobre temas de los que sabes ya un poco, pero no de los que sabes mucho o de los que no sabes nada, ya que si las expectativas que has puesto en ello son muy altas, te puede defraudar y esto puede que haga que no quieras seguir en la conversación. Sin embargo si le preguntas de cosas de las que ya tienes cierto conocimiento, poco a poco le puedes ir poniendo a prueba, viendo hasta donde es capaz de llegar, en qué se equivoca y en qué te sorprende, porque así podrás comprobar el potencial que tiene para ayudarte a seguir aprendiendo de un tema del que tienes interés.
2. Observa lo que otros hacen para sacarle provecho a esta tecnología, porque es con situaciones reales como mejor se aprende y también mejor se entiende el potencial que puede tener. Es curioso que precisamente estemos siendo los humanos los que tengamos que estar encontrando estos casos de uso y no directamente la propia tecnología, lo cual representa muy bien esa dualidad donde su gran potencial no está en dejarla que trabaje de manera independiente sino que seamos nosotros los que trabajemos codo con codo con ella.
3. Aprende a descubrir los errores como parte del proceso de trabajo con las GenAI, porque como sabes, uno de los principales problemas de esta tecnología es que no resulta infalible, no deberíamos hacer los cálculos para construir un avión o un puente con este tipo de IA’s, pero sí que pueden ayudarnos a muchas cosas en las que el riesgo que asumimos no es tan alto. Por lo tanto aprender a diferenciar cuándo debemos fiarnos de ella es tan importante como cuando se conduce un coche autónomo saber cuándo deja de tener el control porque se ha desactivado la función de conducción autónoma, por ejemplo al ir a tomar una rotonda.
4. Hazlo como un juego, aprender muchas veces puede ser divertido y también trabajar debería proporcionarnos ese tipo de satisfacciones. Así que la mejor forma de empezar a usar esta tecnología es como en un juego donde tienes un contrincante o un compañero con el que vas interactuando, como si fuera una partida de ping pong. De esta forma, como en todo juego o deporte, podrás ir viendo cómo vas mejorando a medida que lo practicas y el resultado acabará siendo mucho mejor que si comienzas con la presión de obtener buenos resultados a corto plazo.
5. Encuentra en lo que es mejor la GenAI en base a las necesidades que tú puedas tener. Por ejemplo no debe ser casualidad que ChatGPT sea tan malo para las matemáticas, del mismo modo que muchas personas pueden ser malas para las matemáticas pero buenas para la comunicación, y viceversa, de lo que se trata en este caso es de encontrar aquello en lo que es capaz de hacer las cosas mejor que nosotros, o quizás no mejor pero sí de forma más rápida, barata o eficiente.

Lo que ChatGPT puede hacer por ti

• Interpretación: la inteligencia artificial generativa puede ser utilizada para interpretar y resumir textos de manera eficiente, relacionar términos o conceptos, continuar una historia, elaborar preguntas para encuestas o entrevistas, explicar de manera sencilla temas complejos como los legales, médicos y científicos, mejorar la redacción de un texto, extraer palabras clave y generar un esquema o estructura de contenido mediante tablas e índices. También se puede utilizar para traducciones entre idiomas, corregir código, sacar conclusiones de procesos de selección o entrevistas de usuarios, categorizar vídeos, generar informes en base a datos y extraer ideas claves de artículos.
• Generación: la inteligencia artificial generativa también puede ser utilizada para generar ideas relacionadas con un tema concreto, crear planes, programas, agendas, guiones, contratos, instrucciones, mapas mentales, nombres y marcas, formularios, comunicaciones y anuncios. Además, se puede utilizar para escribir textos usando una estructura concreta, como el qué, por qué y cómo, escribir una nota de prensa, crear código, documentarlo y encontrar errores.
• Intención: en cuanto a la intención, la inteligencia artificial generativa puede ser utilizada para generar conversaciones entre dos puntos de vista, contrastar opiniones, asignar un rol a un interlocutor, adaptar copy para artículos, actuar como un personaje, jugar a un juego, crear un storytelling, oponerse a una idea y enseñar nuevas habilidades.
• Análisis: la inteligencia artificial generativa también puede ser utilizada para analizar las cláusulas más críticas de un contrato, servir como alternativa a un buscador para búsquedas concretas, sacar conclusiones de textos, detectar errores en un texto, analizar artículos y resolver dudas.

La experiencia de Javier Jiménez creando proyectos de GenAI

Javier Jiménez es fundador de PromptHero y a través de la siguiente entrevista nos habla de la puesta en marcha de este proyecto, sus planes de futuro y su visión sobre la figura del ingeniero de prompts.

En primer lugar nos gustaría conocerte y que nos cuentes cómo ha sido tu trayectoria de emprendedor hasta el momento ¿En qué momento decides emprender con la Inteligencia Artificial Generativa?

Mi camino como emprendedor comenzó en el mundo del ecommerce, soy diseñador de producto y monté una startup de joyería personalizada. Sin embargo, siempre he tenido una gran pasión por la tecnología y he pasado muchos años programando por mi cuenta. En septiembre de 2022, recibí una llamada de @rameerez, me cuenta que hace una semana ha salido esta tecnología llamada «Stable Diffusion», que ha montado una web llamada PromptHero y que quiere un cofounder para surfear esta ola.
Se me juntaban muchas variables, creatividad, tecnología e inteligencia artificial. Supe que esta era mi oportunidad de trabajar en una de las fronteras del conocimiento humano y este sector no ha parado de crecer desde entonces.

Nos encantan los proyectos que estás desarrollando, como PromptHero, y nos gustaría saber qué planes tienes al respecto, si hay otros proyectos en marcha y cómo te gustaría verlos evolucionar.

Nuestro proyecto principal es PromptHero, el cual está siendo la puerta de entrada de miles de personas al mundo de la IA generativa. Contamos con una de las bibliotecas de prompts más grandes del mundo por lo que la gente entra a nuestra plataforma cuando quiere crear imágenes con IA. En enero tuvimos más de 1,5 millones de visitas y no paramos de crecer. Además, hace un mes lanzamos un curso de introducción a las IAs generativas al que se apuntan cientos de alumnos cada mes. Queremos ofrecer a los lectores de Futurizable un 10% de descuento en nuestro curso a través de este link. Nuestro plan es convertirnos en la web de referencia para aprender a hablar con las IAs generativas, ayudarte a entenderlas, entrenarlas y aprovechar todas sus ventajas. También hemos jugado un poco con las aplicaciones de la IA en moda, tanto con imágenes de marketing como en la parte de diseño de producto, pero aún tendremos que esperar un poco para que la IA produzca artes finales.

En este artículo estamos hablando de la figura del ingeniero de prompts y a bote pronto el concepto de PromptHero también suena a ese profesional que es muy bueno escribiendo prompts ¿Es así?

Sin duda alguna, de hecho ya están publicando ofertas con salarios de hasta $250k para este puesto. Entender las tripas de las IAs, cómo funcionan y ser capaz de adaptarlas en un producto cerrado que quite complejidad al resto de humanos va a coger cada vez más valor. Estamos muy orgullosos de la comunidad que estamos montando alrededor de PromptHero, de hecho de los que más aprendemos es de nuestros usuarios (ej: JHawkk, TeoAtienza, Raketa) tenemos una comunidad en Discord donde están compartiendo las últimas novedades en el sector y cómo usarlas, ojalá podamos ayudar a la gente a que conviertan todas estas horas invertidas en su trabajo.

¿Qué recomendarías a un profesional que quiera convertirse en ingeniero de prompts?

Que se meta en el Discord de PromptHero (jajajaja). Esto evoluciona muy rápido y aunque la generación de imágenes aún no tenga un uso profesional, llegará a tenerlo. Le recomendaría que aprenda todas las herramientas y que esté muy cerquita de la frontera del conocimiento. Estamos en un momento en el que hay tanto por hacer que es muy fácil aportar valor a la comunidad, nosotros lo hicimos con Openjourney, un modelo de Stable Diffusion entrenado con la estética de Midjourney pero gratis. Openjourney se ha convertido en el modelo más descargado de HuggingFace después de Stable Diffusion. Tuvo tanto impacto que hasta Midjourney nos pidió cambiarle el nombre para que la gente no se confundiera (antes se llamaba Midjourney Diffusion).

¿Qué es lo que más te ha sorprendido de la evolución que estamos viviendo desde la aparición de las Inteligencias Artificiales Generativas y qué avances próximos oteas en el horizonte?

Sin duda lo más sorprendente es el ritmo al que está evolucionando el sector. Miles de mentes compartiendo su trabajo, mejorando el estado del arte, es un claro ejemplo de innovación colectiva. Por ejemplo, Open Assistant es una iniciativa para crear un ChatGPT open source y si esto ocurre, estaríamos a las puertas de poder entrenar una IA para contestar tus emails o la atención al cliente de una empresa basándose en políticas personalizadas. Pero lo que más ganas tengo es de nuevas versiones de Stable Diffusion con mayor tamaño de renderizado de imágenes, he leído que Stable Diffusion v1.5 genera las imágenes a 128px y luego las hace más grandes. Por lo que se pierden muchos detalles. Tengo ganas de ver lo que se puede crear con generaciones de imágenes mucho más grandes, de 1080×1080.

¿Qué oportunidades observas para emprender en este sector o con esta tecnología?

Hay dos problemas, uno es la velocidad: Mucha gente inteligente y con recursos está intentando montar un producto alrededor de esta tecnología. El otro es el propio open source: las barreras de entradas tienden a ser cero. Con estas premisas, se puede revolucionar un sector entero encontrando un caso de uso que absorba la complejidad de la tecnología para el cliente final.

¿Tenéis planes para hacer cosas con ChatGPT?

De momento nos estamos centrando en IAs generativas de imagen, pero nos atrae bastante la idea de entrar en GPT3 para ayudar a empresas a entren sus propios modelos.

¿Qué otras startups basadas en GenAI te parecen especialmente interesantes?

Scenario.gg y PhotoAI

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Si lo que aprendido aquí te ha parecido interesante y no quieres quedarte fuera de la revolución de la Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos participar en nuestros cursos de GenAI y ChatGPT

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, HuggingFace, Midjourney, PromptHero, prompts, Stable Diffusion

Si sigues nuestra newsletter de los domingos habrás visto que llevamos varios meses hablando mucho de ChatGPT y el impacto que va a suponer en todo lo relativo a generación, interpretación y análisis de textos. Esto no está directamente relacionado con OKR pero sí que nos ofrece una utilidad, especialmente para esos momentos en los que no se nos ocurren ejemplos de OKR que poder mostrar a alguien que está aprendiendo sobre ello y para asegurarnos de que estamos redactando correctamente nuestros OKR.

Y ya que como mejor se aprende es viendo un ejemplo, lo que puedes ver a continuación son los OKR que ChatGPT tras pedirle que escriba los OKR de una empresa de supermercados, tras recibir una serie de instrucciones:

Para una buena definición de los Objetivos es importante tener en cuenta los siguientes criterios:

• El enunciado del Objetivo contiene un verbo, a ser posible que indica un logro, cambio, transformación. Por ejemplo: convertir, transformar, lograr, alcanzar, …
• El Objetivo no debe llevar una métrica, debe ser cualitativo, porque los números los dejamos para los resultados clave que es la parte cuantitativa del OKR
• Además los Objetivos deben enunciarse de forma cualitativa ya que es la forma en la que trabajamos para lograr el propósito, que del mismo modo será cualitativo y no cuantitativo
• El Objetivo debe ser Ambicioso (transcendente e inspirador) y Práctico (concreto y orientado a la acción)
• El Objetivo debe estar orientado al impacto en la organización y no a una actividad concreta a desarrollar
• El plazo del Objetivo y su nivel de aplicación queda en el OKR, si es trimestral o anual, de empresa o de equipo
• Y para terminar algo muy importante, un Objetivo nunca es una tarea, actividad o iniciativa a desarrollar, sino una muestra del impacto que tienen todo eso en una organización

Por otro lado, a la hora de enunciar correctamente los Resultados Clave deberías seguir estos criterios:

• Los Resultados Clave deben ser específicos, realistas, verificables y medibles.
• Un Resultado Clave siempre debe ser cuantitativo porque debe ser una medida del progreso que estamos logrando con nuestro trabajo hacia la consecución del Objetivo.
• Hay gente que considera que sirve también un Resultado Clave de Sí o No, lo he logrado o no lo he logrado, pero nosotros pensamos que es mejor que sea siempre numérico para ser más precisos en el grado de consecución.
• Si enunciamos el Resultado Clave en pasado estaremos poniéndonos en situación de haber logrado el Objetivo y esto nos ayudará a mentalizarnos mejor sobre ello. Por ejemplo: hemos logrado, hemos conseguido, …
• El Resultado Clave también debe llevar un verbo que muestre avance o progreso, como por ejemplo aumentar, mejorar, incrementar, …
• Siempre debe haber varios Resultados Clave por Objetivo porque de esta forma tenemos una visión más clara de si realmente estamos logrando lo que nos proponemos.
• Un Resultado Clave nunca debe ser una tarea, porque debemos huir del conformismo de hacer el trabajo pero no preocuparnos del impacto que este tiene en nuestra estrategia.

En base a estas instrucciones los OKR de la empresa de supermercados son:

Objetivo: Transformar la experiencia de compra de los clientes en nuestros supermercados
Resultados clave:

• Incrementar en un 10% la satisfacción de los clientes con nuestros servicios en los próximos 6 meses, midiéndolo a través de encuestas y opiniones en línea.
• Mejorar en un 8% la velocidad de procesamiento en caja y reducir en un 5% el tiempo de espera en la cola de los clientes en los próximos 12 meses, midiéndolo a través de estudios de tiempo y análisis de datos en caja.
• Aumentar en un 15% el número de clientes frecuentes que regresan a nuestros supermercados en los próximos 18 meses, midiéndolo a través de seguimiento y análisis de la base de datos de clientes.

Objetivo: Mejorar la eficiencia en la gestión de inventario y abastecimiento de productos
Resultados clave:

• Reducir en un 10% el número de productos en desabastecimiento en nuestros supermercados en los próximos 6 meses, midiéndolo a través de análisis de datos de inventario y ventas.
• Mejorar en un 8% la precisión en la gestión de la cadena de suministro y reducir en un 5% los costos de almacenamiento en los próximos 12 meses, midiéndolo a través de evaluación y monitoreo de los procesos de abastecimiento y almacenamiento.
• Aumentar en un 15% el número de productos locales y de agricultura sostenible en nuestra gama de productos en los próximos 18 meses, midiéndolo a través de seguimiento y análisis de la cantidad de productos locales y de agricultura sostenible vendidos en nuestros supermercados.

Así que ya sabes, cuando no sepas por dónde empezar para escribir tus OKR, con ChatGPT ahora tienes un ayudante que te acompañará en el proceso.

Próximos cursos de OKR Champion

Ya tenemos publicados los cursos de OKR Champion para los próximos meses, así que si quieres aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo. El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: ChatGPT, ejemplos de OKR, objetivos, OKR, resultados clave