Si tienes vacaciones de verano puede ser una buena oportunidad este tiempo libre para aprender sobre ChatGPT, si es que aún no te has puesto con ello. Por este motivo hemos preparado la Guía de ChatGPT de SNGULAR que te recomendamos descargar.

Se trata de un documento de unas 100 páginas donde hemos recopilado, organizado y actualizado todos los artículos sobre Inteligencia Artificial Generativa publicados durante este año y el año pasado en Futurizable.

Con la publicación de esta guía cerramos una etapa de trabajo en Futurizable y pararemos las publicaciones durante el mes de agosto. Ya en septiembre os contaremos importantes novedades que hemos estado preparando.

Muchas gracias como siempre por todo el apoyo que nos habéis prestado compartiendo los contenidos que realizamos en esta newsletter, nos leemos pronto.

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Emprender en tiempos de Inteligencia Artificial puede ser bastante diferente a como ha sido en las últimas décadas, en el ámbito del emprendimiento digital, y sobre todo para aquellos que decidan hacerlo en solitario, porque si ya con las herramientas NoCode se había facilitado bastante el trabajo, ahora con ChatGPT vamos un paso más allá, para ponernos en una situación bastante similar a la que vivimos con el nacimiento de Internet.

Dos proyectos destacados en este contexto son Lucentum, de Andrés Torrubia, y GPTadvisor, de Salvador Mas:

• Lucentum se presenta como un asistente para profesionales del derecho en España, dirigido a early adopters tecnológicos en el campo legal. Aunque la GenAI en texto es muy prometedora, aún tiene limitaciones y es esencial que los usuarios comprendan sus fortalezas y debilidades para evitar errores. Lucentum se diferencia de ChatGPT al estar completamente integrado en Microsoft Word, permitiendo respuestas en modo diálogo y acceso a actualizaciones del BOE. La aplicación tiene un coste de 49€ al mes por 100 consultas o 199€ por 500. En ella los usuarios deben validar sus respuestas y abstenerse de introducir datos personales o confidenciales. Aunque con sus limitaciones, puede multiplicar la productividad y mejorar los servicios legales de manera considerable.
• GPTadvisor es una startup enfocada en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para el sector de gestión patrimonial (wealth management). La empresa se centra en implementar modelos de Inteligencia Artificial en entidades financieras para agilizar procesos para asesores y clientes. Utilizan tecnologías de empresas como Microsoft y Meta. Entre sus funciones, se encuentra ofrecer asesoramiento sobre productos financieros y recomendaciones personalizadas basadas en el riesgo y regulación actual. GPTadvisor ya trabaja con pilotos en entidades financieras y planea su primera implantación para octubre, destacando su enfoque internacional y la importancia de la IA en la transformación de este sector tan lucrativo.

¿Qué tienen en común ambos proyectos?

Más allá de la tecnología que utilizan y de estar impulsados por veteranos emprendedores españoles, lo que destaca es la especialización en sectores donde las respuestas que proporciona ChatGPT muchas veces pueden ser decepcionantes por la falta de contexto y por la limitación de su entrenamiento hasta 2021. Visto lo cual se han puesto manos a la obra para construir versiones de ChatGPT especializadas en los sectores del derecho y la economía, dirigidas específicamente a abogados e inversores, que no tienen tiempo que perder con tareas rutinarias que podría hacer una máquina de manera más rápida y sencilla.

Visto lo cual podríamos pensar ahora en qué otros sectores o actividades necesitan de una ayuda especializada y sobre todo donde se cuente con abundante información como para entrenar en tiempo real a la máquina que por diseño solo está actualizada hasta 2021.

Y cuando le preguntamos por ello al mismo ChatGPT nos dice que Salud, Educación y Recursos Humanos como los primeros sectores a considerar. Algo que el propio Andrés Torrubia hizo antes de lanzarse a crear Lucentum, como explica en este podcast. El reto, como te puedes imaginar, será seleccionar la documentación especializada que realmente enriquezca la experiencia de uso de este tipo de asistentes basados en Inteligencia Artificial, porque por ejemplo en el caso de Lucentum han comenzado por integrar la normativa legal publicada en el BOE, pero no han decidido aún cómo hacer lo propio con la jurisprudencia que no es de tan fácil integración.

Todo apunta a que los próximos meses presenciaremos el nacimiento de muchos otros proyectos en esta línea, como es el caso del equipo de Luzía, que ha sido uno de los pioneros en España en lanzarse a aprovechar esta tecnología tan prometedora.

Etiquetas: ChatGPT, GPTadvisor, Lucentum, NoCode

Aunque el nombre de esta newsletter puede dar a entender que nos dedicamos a predecir el futuro, realmente lo único que hemos pretendido desde que comenzamos a publicar en 2016 ha sido servir como testigos del presente, en lo que se refiere a las innovaciones tecnológicas que se estaban produciendo, para posteriormente y fruto del aprendizaje obtenido, que cada uno pueda dar los pasos necesarios para desarrollar sus propios proyectos.

En el caso de ChatGPT han sido muchas y variadas las publicaciones que hemos realizado, principalmente porque cada vez que teníamos que publicar suponía haber realizado previamente un trabajo para aprender sobre lo que íbamos a escribir o haber tenido que realizar alguna reflexión al respecto del impacto que iba a tener esta tecnología en nuestras vidas y en nuestros trabajos.

Dicho esto, lo que hoy queríamos plasmar en este artículo son las razones por las que ChatGPT tiene mucho futuro por delante y sobre todo terminar de animar a los que aún no habéis sacado tiempo para usarlo en profundidad, que aprovechéis las vacaciones de verano (si estáis en el hemisferio norte) para darle el impulso definitivo al aprendizaje de esta herramienta, os aseguramos de que no os vais a arrepentir.

Mejora continua: pocas veces en la historia hemos visto una evolución tan rápida de un producto digital y con el añadido de que las nuevas mejoras introducidas son realmente notables. Así desde la aparición de ChatGPT en diciembre hemos visto la introducción de los plugins, la búsqueda en Internet y en breve también será posible disfrutar en la versión de pago del code interpreter que permite ejecutar código sobre el propio chat de manera que podemos pedirle por ejemplo que analice datos, cree gráficos, edite archivos, realice operaciones matemáticas, en base a datos que le hemos proporcionado a través de un archivo. Así que ya vemos cómo ChatGPT no solo sabe programar sino que ejecuta también sus propios programas.

Monopolio: del mismo modo que ha ocurrido antes en los buscadores con Google o las redes sociales con Facebook, ChatGPT podría convertirse en el monopolio de los asistentes virtuales basados en Inteligencia Artificial. Razones para esto puede haber muchas, desde la ventaja de haber sido el primero, aunque realmente no sea así porque igual que Google y Facebook no fueron los primeros en lo que a buscadores y redes sociales se refiere, en el caso de los asistentes basados en Inteligencia Artificial también hemos tenido antes a Siri y Alexa, pero su capacidad para darnos respuestas de utilidad o realizar tareas de manera autónoma era tan baja que claramente ChatGPT los ha ganador por goleada.

Modelo de negocio: cuando tienes a millones de personas y un número incontable de empresas deseando pagar por la versión premium de un servicio que ha demostrado ofrecerles una importante utilidad, te quitas de encima uno de los problemas más importantes que han tenido las empresas de Internet en sus inicios, el modelo de negocio. En este caso, a diferencia de otras empresas que han tenido que basar su negocio en la compleja estructura B2C2B, aquí claramente tanto particulares como empresas están encantados de pagar por el servicio, lo que amplifica enormemente las oportunidades de generar ingresos, sin ni siquiera hablar de la opción de la API y del resto de servicios que pueda ofrecer la empresa además del de GPT.

Nueva categoría: otra de las grandes ventajas de ChatGPT es que ha abierto una nueva categoría de servicio digital y es precisamente por esto por lo que se lo compara tanto con el iPhone, principalmente porque durante años se ha esperado que alguien creara un producto de este tipo y en el momento en el que ha ocurrido la sorpresa ha sido mayúscula. Entonces es cuando comienza la carrera y todo el mundo quiere tener su propio ChatGPT, pero los otros que hemos visto hasta ahora no están a la altura de las circunstancias porque realmente los resultados que ofrece esta tecnología para las tareas que le encomendamos son muy sorprendentes.

Sirva este artículo entonces como un llamamiento a aquellos que aún no usáis ChatGPT de manera intensiva, que aún no os habéis habituado a usarlo como copiloto en todo momento en vuestro trabajo . Las ventajas y oportunidades que ofrece son tantas y valiosas que cuesta ponerlas de manifiesto en un artículo como este. Pero nosotros en SNGULAR estamos convencidos de ello porque hemos visto las caras de sorpresa de los participantes en los cursos que organizamos sobre GenAI y eso despeja toda duda sobre el futuro de ChatGPT.

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, OpenAI, Sngular

El éxito se logra cuando otros no se atreven a hacerlo. Cuando disfrutas haciendo algo que para otros es difícil. Entonces has ganado la partida. Samuel Gil

Si lo pienso un momento se me ocurren muchas cosas que me resultaría tremendamente difíciles de hacer, pero curiosamente muchas de ellas no son las que antes habría considerado, como las que tienen que ver con la ingeniería o la ciencia, sino que ahora comienzo a ver mucho más complicado lo que son capaces de hacer algunos artistas o deportistas, que lo que hacen profesionales altamente cualificados en un mundo donde la tecnología, especialmente la Inteligencia Artificial cada vez va ocupando más espacio en esas actividades.

De hecho, lo que quería tratar en este artículo, está muy relacionado con lo que ya hablamos sobre la maestría, pero en este caso relacionándolo más con la figura del artesano que con la del artista, aunque quizás a veces cueste diferenciarlo, o incluso podríamos llegar a la conclusión de que es lo mismo.

Si lo pensamos por un momento, a lo largo de la historia, algunos tipos de profesionales han logrado dotar a su actividad de un valor perfectamente perceptible por la sociedad, lo cual les ha reportado un éxito considerable por encima de sus competidores.

Por ejemplo, lo que es capaz de hacer un cocinero que pone el precio de su menú por encima de 100 euros, frente a los que se quedan en en entorno de los 10 euros (esto quizás ahora con la inflación haya que repensarlo). O el enólogo que hace lo propio y consigue vender su vino a uno precio 10 veces superior al de la media del mercado.

Si consideramos a un cocinero y a un enólogo como artesanos, entonces no veo mucha dificultad en trasladar esta forma de hacer las cosas a la actividad de un médico, un abogado, un contable, un ingeniero o un arquitecto. Porque el problema aquí es que muchas de las cosas que hacían estos, ahora la Inteligencia Artificial también puede hacerlo, y por lo tanto en muchos casos no tendrá sentido que el trabajo lo siga haciendo un humano que tiene un mayor coste y tarda más tiempo en hacerlo.

Pero lo que tiene que cambiar aquí es la forma en la que estos profesionales hacen su trabajo y así podrán encontrarse entre ese tipo de profesionales que se han convertido en verdaderos artesanos en su especialidad, lo cual será apreciado por sus clientes que estarán dispuestos a pagar mucho más por ello, que lo que pagarán por el trabajo hecho por una máquina.

• El médico que levanta la vista del ordenador para mirar a los ojos al paciente que entra a su consulta, le da la mano y dedica más tiempo a entender qué es lo que le ocurre, de una forma global y no específica, preocupándose más por entender de dónde viene el problema, que a dejar constancia de ello a través de su informe o recetarle la primera medicina que se le ocurra. Ese médico que estudia psicología porque entiende la influencia de la salud mental en la salud física. Y muchas otras cosas que diferencian al médico que lo seguirá siendo muchos años, del que pronto será sustituido por una máquina.
• El arquitecto que realmente es capaz de entender las necesidades de su cliente, lo cual es tremendamente complicado en la mayoría de los casos, sobre todo por los muchos cambios de opinión, en lugar de acabar haciendo lo que es más cómodo para el profesional. El que es capaz de lidiar con todos los imprevistos y circunstancias que se producen en la obra, especialmente las que tienen que ver con los operarios, con los proveedores o con las condiciones del terreno o del clima, que tanto pueden condicionar el desarrollo del trabajo como el resultado final obtenido.

¿Y qué hay de lo mio?

Tengo que reconocer que todo lo que está ocurriendo con la Inteligencia Artificial Generativa me hace replantearme muchas cosas al respecto de mi trabajo. Por un lado veo como positivo que ChatGPT y Midjourney me están ayudando con muchas de mis actividades profesionales y que además hayamos podido poner en marcha nuevas iniciativas de aprendizaje y consultoría sobre la materia en SNGULAR. Pero por otro lado siento que muchas de las cosas que ha estado haciendo hasta ahora no tiene sentido que las haga yo si con el tiempo se van a poder automatizar.

Por lo tanto tengo que empezar a pensar cómo reinventarme, cómo seguir aportando el máximo valor posible con mi trabajo y cómo evitar convertirme en un mero observador de lo que está sucediendo, sino sobre todo encontrar la forma de ser protagonista, de usar mi experiencia para construir sobre ella un nuevo profesional en la era de la Inteligencia Artificial.

Etiquetas: artesanos, artistas, ChatGPT, maestría, Midjourney

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