Lou Mayé

"De lejos, el mayor peligro de la Inteligencia Artificial está en que las personas concluyen demasiado pronto que ya la comprenden."

La confusión generalizada sobre qué es realmente la y cuál es su alcance real hace que muchas organizaciones:

❶ inviertan en soluciones de cuando en realidad solo están automatizando tareas o usando sistemas de apoyo;

❷ implementen soluciones complejas donde bastarían herramientas tradicionales; y

❸ desperdicien recursos problemas donde su impacto resulta mínimo o inexistente.
En el ecosistema tecnológico abundan definiciones de la , y los proveedores suelen acomodarlas a conveniencia del mercado. Sin embargo, la verdadera se distingue por tres capacidades clave:

❶ aprende de los datos de entrenamiento, no solo los procesa;
❷ se adapta con la experiencia o uso; y
❸ puede aplicar lo aprendido a situaciones nuevas.

Si falta alguno de estos elementos, no se trata de .

❇︎ Algunas definiciones de IA que vale mucho la pena tener siempre en el bolsillo son las de , autora del libro "Atlas of AI"; y & , autores de "AI Snake Oil".
"Creo que el costo de conocer la IA —realmente conocer la IA— es al menos tres noches sin dormir."

La no es una única tecnología, sino un campo científico multidisciplinario que abarca desde la estadística y la informática hasta la lingüística, la filosofía y la neurociencia.

Hablar de IA implica hablar de múltiples enfoques y especialidades: desde el Machine Learning y el Deep Learning hasta el Procesamiento del Lenguaje Natural, los Sistemas Basados en Reglas, la Visión por Computadora y la Optimización.

Por eso, decir que bastan “3 noches sin dormir” para comprender la IA es subestimar dramáticamente la complejidad de este campo. Conocer la IA no es solo entender cómo funcionan los algoritmos o las arquitecturas de red, sino también comprender sus implicaciones éticas, sociales, económicas y políticas.

Uno de los errores más comunes hoy en día es equiparar IA con IA generativa, cuando esta última es solo una fracción del universo de la Inteligencia Artificial.

Tratarlos como sinónimos de IA es no solo un desliz conceptual, sino un riesgo estratégico que puede llevar a decisiones como:

▼ Implementar soluciones inadecuadas para los problemas reales de negocio.
▼ Sobreestimar el potencial de ciertas herramientas mientras se subestima el valor de otras.

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Mucho se habla de IA generativa y de su potencial económico, pero poco se dice de sus resultados reales en las empresas. 🧐

Dos estudios recientes, uno de Gartner y otro de BCG, ofrecen una visión del estado actual de la Inteligencia Artificial Generativa (AI-gen) en las organizaciones y sus desafíos en el camino hacia la madurez.

Los datos muestran que la AI-gen ya no es una opción, sino una necesidad competitiva. En tan solo un año, la experimentación y adopción de esta tecnología ha experimentado un crecimiento exponencial, pasando del 46% en 2023 al 98% en 2024. Sin embargo, hasta ahora solo el 26% de las empresas ha desarrollado las capacidades necesarias para ir más allá de las pruebas de concepto y obtener resultados concretos.

𝗙𝗮𝗰𝘁𝗼𝗿𝗲𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗵𝗮𝗻 𝗶𝗺𝗽𝘂𝗹𝘀𝗮𝗱𝗼 𝗹𝗮 𝗿𝗮́𝗽𝗶𝗱𝗮 𝗮𝗱𝗼𝗽𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗜𝗔-𝗴𝗲𝗻:
→ Avances tecnológicos que han hecho la IA más accesible y efectiva.
→ Casos de uso exitosos que han demostrado su impacto en la eficiencia operativa.
→ La presión competitiva: las empresas que no adopten IA corren el riesgo de quedarse atrás.

𝗗𝗲 𝗹𝗮 𝗲𝘅𝗽𝗲𝗿𝗶𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗮 𝗹𝗮 𝗶𝗺𝗽𝗹𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻 𝗿𝗲𝗮𝗹:
A pesar que la exploración de la IA-gen ha crecido, la madurez en su implementación sigue siendo baja, solo una minoría ha logrado consolidar su uso más allá de pruebas iniciales. Muchas empresas aún se encuentran en una fase de exploración, enfrentando desafíos como:

→ Falta de infraestructura y capacidades técnicas.
→ Problemas en la calidad y gobernanza de datos.
→ Dificultad para medir el retorno de inversión (ROI).

𝗥𝗲𝘁𝗼𝘀 𝗿𝗲𝗹𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮𝗱𝗼𝘀 𝗰𝗼𝗻 𝗹𝗮 𝗴𝗼𝗯𝗲𝗿𝗻𝗮𝗻𝘇𝗮 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗜𝗔:
A medida que la IA-gen se integra en más procesos empresariales, su uso responsable y ético se vuelve más una prioridad estratégica. Para abordar los desafíos que vienen con la IA-gen, las empresas deben desarrollar e implementar marcos de gobernanza robustos. Algunas preguntas clave que ayudarán a las empresas a construir confianza y sostenibilidad en la adopción de la IA son:

→ 𝙏𝙧𝙖𝙣𝙨𝙥𝙖𝙧𝙚𝙣𝙘𝙞𝙖 𝙮 𝙚𝙭𝙥𝙡𝙞𝙘𝙖𝙗𝙞𝙡𝙞𝙙𝙖𝙙: ¿Cómo asegurarse de que las decisiones de la IA sean comprensibles y auditables?
→ 𝙋𝙧𝙞𝙫𝙖𝙘𝙞𝙙𝙖𝙙 𝙮 𝙨𝙚𝙜𝙪𝙧𝙞𝙙𝙖𝙙 𝙙𝙚 𝙙𝙖𝙩𝙤𝙨: ¿Cómo proteger la información sensible en modelos de IA?
→ 𝙍𝙞𝙚𝙨𝙜𝙤 𝙙𝙚 𝙨𝙚𝙨𝙜𝙤 𝙖𝙡𝙜𝙤𝙧𝙞́𝙩𝙢𝙞𝙘𝙤: ¿Cómo garantizar que la IA no refuerce desigualdades o discriminaciones?

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🚨 ¿Sabías que el 66% 𝐝𝐞 𝐥𝐚𝐬 𝐞𝐦𝐩𝐫𝐞𝐬𝐚𝐬 𝐍𝐎 𝐜𝐨𝐧𝐭𝐫𝐚𝐭𝐚𝐫𝐢́𝐚 a alguien sin habilidades en Inteligencia Artificial. (2024 𝘞𝘰𝘳𝘬 𝘛𝘳𝘦𝘯𝘥 𝘐𝘯𝘥𝘦𝘹 𝘈𝘯𝘯𝘶𝘢𝘭 𝘙𝘦𝘱𝘰𝘳𝘵 - 𝘔𝘪𝘤𝘳𝘰𝘴𝘰𝘧𝘵 & 𝘓𝘪𝘯𝘬𝘦𝘥𝘐𝘯). El mercado laboral está cambiando, y las habilidades en IA ya no son opcionales, ¡son esenciales!

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"𝑴𝒖𝒄𝒉𝒂𝒔 𝒆𝒎𝒑𝒓𝒆𝒔𝒂𝒔 𝒉𝒂𝒏 𝒖𝒕𝒊𝒍𝒊𝒛𝒂𝒅𝒐 𝒍𝒂 𝑰𝑨 𝒑𝒂𝒓𝒂 𝒂𝒖𝒕𝒐𝒎𝒂𝒕𝒊𝒛𝒂𝒓 𝒑𝒓𝒐𝒄𝒆𝒔𝒐𝒔, 𝒑𝒆𝒓𝒐 𝒂𝒒𝒖𝒆𝒍𝒍𝒂𝒔 𝒒𝒖𝒆 𝒍𝒂 𝒊𝒎𝒑𝒍𝒆𝒎𝒆𝒏𝒕𝒂𝒏 𝒑𝒓𝒊𝒏𝒄𝒊𝒑𝒂𝒍𝒎𝒆𝒏𝒕𝒆 𝒑𝒂𝒓𝒂 𝒓𝒆𝒆𝒎𝒑𝒍𝒂𝒛𝒂𝒓 𝒆𝒎𝒑𝒍𝒆𝒂𝒅𝒐𝒔 𝒔𝒐𝒍𝒐 𝒐𝒃𝒕𝒆𝒏𝒅𝒓𝒂́𝒏 𝒃𝒆𝒏𝒆𝒇𝒊𝒄𝒊𝒐𝒔 𝒅𝒆 𝒑𝒓𝒐𝒅𝒖𝒄𝒕𝒊𝒗𝒊𝒅𝒂𝒅" H. James Wilson, et al. HRB Guide to AI Basics for Managers. Collaborative intelligence: Humans and AI are joining forces.

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¿Cómo terminé involucrada en temas de ? La respuesta corta es porque la me ayudó a superar los síntomas de niebla mental causados por la fatiga crónica (o ).

La respuesta larga empieza con una frase de Peter Drucker: "𝘓𝘢 𝘮𝘢𝘺𝘰𝘳𝘪́𝘢 𝘥𝘦 𝘭𝘢𝘴 𝘱𝘦𝘳𝘴𝘰𝘯𝘢𝘴 𝘤𝘳𝘦𝘦𝘯 𝘴𝘢𝘣𝘦𝘳 𝘦𝘯 𝘲𝘶𝘦́ 𝘴𝘰𝘯 𝘣𝘶𝘦𝘯𝘢𝘴. 𝘎𝘦𝘯𝘦𝘳𝘢𝘭𝘮𝘦𝘯𝘵𝘦, 𝘦𝘴𝘵𝘢́𝘯 𝘦𝘲𝘶𝘪𝘷𝘰𝘤𝘢𝘥𝘢𝘴. 𝘔𝘢́𝘴 𝘢 𝘮𝘦𝘯𝘶𝘥𝘰, 𝘭𝘢𝘴 𝘱𝘦𝘳𝘴𝘰𝘯𝘢𝘴 𝘴𝘢𝘣𝘦𝘯 𝘦𝘯 𝘲𝘶𝘦́ 𝘯𝘰 𝘴𝘰𝘯 𝘣𝘶𝘦𝘯𝘢𝘴, 𝘺 𝘢𝘶𝘯 𝘢𝘴𝘪́, 𝘩𝘢𝘺 𝘮𝘢́𝘴 𝘱𝘦𝘳𝘴𝘰𝘯𝘢𝘴 𝘦𝘲𝘶𝘪𝘷𝘰𝘤𝘢𝘥𝘢𝘴 𝘲𝘶𝘦 𝘢𝘤𝘦𝘳𝘵𝘢𝘥𝘢𝘴. 𝘚𝘪𝘯 𝘦𝘮𝘣𝘢𝘳𝘨𝘰, 𝘶𝘯𝘢 𝘱𝘦𝘳𝘴𝘰𝘯𝘢 𝘴𝘰𝘭𝘰 𝘱𝘶𝘦𝘥𝘦 𝘥𝘦𝘴𝘦𝘮𝘱𝘦𝘯̃𝘢𝘳𝘴𝘦 𝘥𝘦𝘴𝘥𝘦 𝘴𝘶𝘴 𝘧𝘰𝘳𝘵𝘢𝘭𝘦𝘻𝘢𝘴. 𝘕𝘰 𝘴𝘦 𝘱𝘶𝘦𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘯𝘴𝘵𝘳𝘶𝘪𝘳 𝘶𝘯 𝘳𝘦𝘯𝘥𝘪𝘮𝘪𝘦𝘯𝘵𝘰 𝘴𝘰𝘣𝘳𝘦 𝘭𝘢𝘴 𝘥𝘦𝘣𝘪𝘭𝘪𝘥𝘢𝘥𝘦𝘴, 𝘺 𝘮𝘶𝘤𝘩𝘰 𝘮𝘦𝘯𝘰𝘴 𝘴𝘰𝘣𝘳𝘦 𝘢𝘭𝘨𝘰 𝘲𝘶𝘦 𝘯𝘰 𝘴𝘦 𝘴𝘢𝘣𝘦 𝘩𝘢𝘤𝘦𝘳 𝘦𝘯 𝘢𝘣𝘴𝘰𝘭𝘶𝘵𝘰."

Aunque no siempre he sido una buena estudiante, siempre he sido una nerd. Tengo la curiosidad de un gato y, si pudiera, viviría en una biblioteca. No tanto por los libros, sino por el placer de estar sola y en silencio. Pero la vida es esto otro lleno de ruido, interacciones y movimiento incesante... en donde me cuesta sentir que quepo.

Por mucho tiempo, me esforcé por encajar, imitando y escondiendo mis miedos y mis manías (principalmente mis manías). No era algo que hiciera conscientemente, más bien me vine a enterar que lo hacía después de leer mucho sobre mi condición. Pero, entre más lo intentaba más ridícula e incompetente me sentía.

Y pues, después de mucho luchar contra mí misma, terminé completamente agotada: física, mental y emocionalmente. Las personas se piensan que el burnout es algo que se soluciona con unas vacaciones largas, y no es cierto. No, si persistes en los malos hábitos. A mí me ha tomado varios años (no meses) recuperar mi vitalidad y sentirme menos como una anciana de 90 años.

Durante este tiempo he aprendido mucho de mí. Creo que muy pocas personas tienen esa fortuna de encontrarse en un punto tan oscuro de su ego que la única posibilidad real que tienen para sobrevivir es enfrentarlo. Y no lo digo con ínfulas de he***na. Ha sido un proceso realmente doloroso que no debió haber sido así. Lo positivo es que hoy entiendo que mis rasgos de personalidad tienen un propósito. Uno de esos rasgos es la introversión y otro la hiper-hashtag (ambos súper fastidiosos si no los entiendes). Luego, he tenido que hacer las paces también con diagnósticos como , y el . Blablabla

¿Y qué tiene esto que ver la IA?
Uno de los mejores libros que he leído es #𝘘𝘶𝘪𝘦𝘵 de Susan Cain. Con este libro aprendí a disfrutar ser hashtag y a sacarle provecho. En este proceso, la IA me resultado muy útil, ayudándome a estimular mi creatividad y darle cohesión a mis ideas. Por eso, resueno totalmente con este meme 😎

¿Alguien más resuena con este meme?

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¿𝗤𝘂𝗲́ 𝗲𝘀 𝗹𝗮 𝗜𝗻𝘁𝗲𝗹𝗶𝗴𝗲𝗻𝗰𝗶𝗮 𝗔𝗿𝘁𝗶𝗳𝗶𝗰𝗶𝗮𝗹 𝗚𝗲𝗻𝗲𝗿𝗮𝘁𝗶𝘃𝗮 (𝗜𝗔-𝗴𝗲𝗻)?

La Inteligencia Artificial ( ) ha evolucionado mucho en la última década, y uno de sus desarrollos más fascinantes es la IA-gen. ¿𝙎𝙖𝙗𝙚𝙨 𝙦𝙪𝙚́ 𝙚𝙨 𝙮 𝙥𝙤𝙧𝙦𝙪𝙚́ 𝙚𝙨 𝙞𝙢𝙥𝙤𝙧𝙩𝙖𝙣𝙩𝙚?

La IA-gen es una rama de la que utiliza modelos de Aprendizaje Profundo ( ), como las Rdes Neuronales Generativas Antagónicas ( ) y los Transformers, para producir contenido nuevo basado en patrones y estructuras aprendidas durante su entrenamiento, pero sin ser una simple copia.

A diferencia de la IA tradicional, que se enfoca en analizar y procesar datos existentes, esta tecnología tiene la capacidad de generar 𝘁𝗲𝘅𝘁𝗼𝘀 (artículos, contenido creativo, estrategias de marketing), 𝗶𝗺𝗮́𝗴𝗲𝗻𝗲𝘀 (arte digital, gráficos para videojuegos y películas), 𝗮𝘂𝗱𝗶𝗼 (música, voces sintéticas), 𝘃𝗶𝗱𝗲𝗼𝘀 (secuencias animadas o realistas), 𝗱𝗶𝘀𝗲𝗻̃𝗼𝘀/𝘀𝗶𝗺𝘂𝗹𝗮𝗰𝗶𝗼𝗻𝗲𝘀 (modelos 3D, prototipos, entornos virtuales) y 𝗰𝗼́𝗱𝗶𝗴𝗼 𝗱𝗲 𝗽𝗿𝗼𝗴𝗿𝗮𝗺𝗮𝗰𝗶𝗼́𝗻.

¿𝐏𝐨𝐫𝐪𝐮𝐞́ 𝐞𝐬 𝐢𝐦𝐩𝐨𝐫𝐭𝐚𝐧𝐭𝐞 𝐥𝐚 𝐈𝐀-𝐠𝐞𝐧?

La -gen no es solo otra herramienta tecnológica; es un catalizador que está redefiniendo cómo trabajamos, creamos y colaboramos. Según el IBM Institute for Business Value: "𝘈 𝘥𝘪𝘧𝘦𝘳𝘦𝘯𝘤𝘪𝘢 𝘥𝘦 𝘭𝘢𝘴 𝘯𝘶𝘦𝘷𝘢𝘴 𝘵𝘦𝘤𝘯𝘰𝘭𝘰𝘨𝘪́𝘢𝘴 𝘲𝘶𝘦 𝘴𝘦 𝘤𝘦𝘯𝘵𝘳𝘢𝘯 𝘶́𝘯𝘪𝘤𝘢𝘮𝘦𝘯𝘵𝘦 𝘦𝘯 𝘭𝘢𝘴 𝘤𝘢𝘱𝘢𝘤𝘪𝘥𝘢𝘥𝘦𝘴 𝘥𝘦 𝘭𝘢𝘴 𝘮𝘢́𝘲𝘶𝘪𝘯𝘢𝘴, 𝘭𝘢 𝘐𝘈 𝘨𝘦𝘯𝘦𝘳𝘢𝘵𝘪𝘷𝘢 𝘢𝘮𝘱𝘭𝘪𝘧𝘪𝘤𝘢 𝘭𝘢𝘴 𝘩𝘢𝘣𝘪𝘭𝘪𝘥𝘢𝘥𝘦𝘴 𝘩𝘶𝘮𝘢𝘯𝘢𝘴. 𝘖𝘱𝘵𝘪𝘮𝘪𝘻𝘢 𝘦𝘭 𝘵𝘳𝘢𝘣𝘢𝘫𝘰 𝘤𝘳𝘦𝘢𝘵𝘪𝘷𝘰, 𝘥𝘦𝘴𝘥𝘦 𝘭𝘢 𝘤𝘳𝘦𝘢𝘤𝘪𝘰́𝘯 𝘥𝘦 𝘤𝘰𝘯𝘵𝘦𝘯𝘪𝘥𝘰 𝘩𝘢𝘴𝘵𝘢 𝘦𝘭 𝘥𝘪𝘴𝘦𝘯̃𝘰 𝘥𝘦 𝘦𝘹𝘱𝘦𝘳𝘪𝘦𝘯𝘤𝘪𝘢𝘴, 𝘺 𝘢𝘶𝘵𝘰𝘮𝘢𝘵𝘪𝘻𝘢 𝘭𝘢𝘴 𝘵𝘢𝘳𝘦𝘢𝘴 𝘳𝘦𝘱𝘦𝘵𝘪𝘵𝘪𝘷𝘢𝘴, 𝘥𝘦𝘴𝘥𝘦 𝘦𝘭 𝘢𝘯𝘢́𝘭𝘪𝘴𝘪𝘴 𝘥𝘦 𝘥𝘢𝘵𝘰𝘴 𝘩𝘢𝘴𝘵𝘢 𝘦𝘭 𝘥𝘦𝘴𝘢𝘳𝘳𝘰𝘭𝘭𝘰 𝘥𝘦 𝘤𝘰́𝘥𝘪𝘨𝘰."

A pesar de su potencial para potenciar las habilidades humanas, su desarrollo y aplicación traen consigo desafíos éticos difíciles de ignorar. Desde acusaciones sobre el uso de contenido protegido sin autorización para entrenar estos modelos, hasta los sesgos inherentes en los datos utilizados, que pueden perpetuar o incluso amplificar desigualdades sociales y culturales, esta tecnología enfrenta cuestionamientos serios. Además, su capacidad para generar contenido hiperrealista plantea riesgos como la producción de deepfakes, la manipulación mediática y la difusión de información falsa a gran escala.

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Los Modelos de Lenguaje (LLMs) como , o están en boca de todos. Y el entusiasmo es comprensible: prometen cambiar la forma en que trabajamos, creamos y buscamos información. 𝐏𝐞𝐫𝐨, ¿𝐫𝐞𝐚𝐥𝐦𝐞𝐧𝐭𝐞 𝐬𝐢𝐫𝐯𝐞𝐧 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐭𝐨𝐝𝐨? 𝐋𝐚 𝐫𝐞𝐬𝐩𝐮𝐞𝐬𝐭𝐚 𝐞𝐬 𝐧𝐨. Hoy quiero hablarles de su verdadero potencial y sus límites, para usarlos con criterio.

🏋️ 𝔽𝕠𝕣𝕥𝕒𝕝𝕖𝕫𝕒𝕤 𝕕𝕖 𝕝𝕠𝕤 𝕃𝕃𝕄𝕤:

1⃣ 𝑪𝒓𝒆𝒂𝒄𝒊𝒐́𝒏 𝒅𝒆 𝑪𝒐𝒏𝒕𝒆𝒏𝒊𝒅𝒐.

↳ Generación automática de texto y código de programación.

↳ Creación de contenidos de imagen, audio y video a partir de entradas de texto.

↳ Otros tipos de contenido, como gráficos y más.

2⃣ 𝑩𝒖́𝒔𝒒𝒖𝒆𝒅𝒂 𝒂𝒗𝒂𝒏𝒛𝒂𝒅𝒂 𝒅𝒆 𝒊𝒏𝒇𝒐𝒓𝒎𝒂𝒄𝒊𝒐́𝒏.

↳ Sistemas de preguntas y respuestas basadas en bases de datos o conocimiento previo.

↳ Optimización de las búsquedas de información dentro de grandes organizaciones.

↳ Gestión del conocimiento: Ayudar a estructurar, organizar y acceder a información clave dentro de una empresa.

3⃣ 𝑰𝒏𝒕𝒆𝒓𝒇𝒂𝒛 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒗𝒆𝒓𝒔𝒂𝒄𝒊𝒐́𝒏 𝒂𝒖𝒕𝒐𝒎𝒂́𝒕𝒊𝒄𝒂.

↳ Asistentes virtuales, como que interactúan de manera fluida con los usuarios.

↳ Resumen de textos largos o traducción automática de contenido.

↳ Interfaz de lenguaje natural para interactuar con sistemas complejos mediante lenguaje natural.

🤕 𝕃𝕚𝕞𝕚𝕥𝕒𝕔𝕚𝕠𝕟𝕖𝕤 𝕕𝕖 𝕝𝕠𝕤 𝕃𝕃𝕄𝕤:

1⃣ 𝑭𝒂𝒍𝒕𝒂 𝒅𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒇𝒊𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅: Los a menudo produce resultados inconsistentes o con errores, donde ciertas partes son confiables pero otras no.

2⃣ 𝑨𝒍𝒖𝒄𝒊𝒏𝒂𝒄𝒊𝒐𝒏𝒆𝒔: Los , en ocasiones, puede “inventar” información o generar respuestas que no tienen base en datos reales.

3⃣ 𝑹𝒂𝒛𝒐𝒏𝒂𝒎𝒊𝒆𝒏𝒕𝒐 𝒍𝒊𝒎𝒊𝒕𝒂𝒅𝒐: Los pueden generar respuestas que parecen complejas, pero carecen de verdadera comprensión de los conceptos subyacentes.

4⃣ 𝑽𝒖𝒍𝒏𝒆𝒓𝒂𝒃𝒊𝒍𝒊𝒅𝒂𝒅 𝒂 𝒍𝒐𝒔 𝒑𝒓𝒐𝒎𝒑𝒕𝒔: Los no tienen la capacidad de detectar automáticamente si un prompt contiene información incorrecta o sesgada.

✅ 𝕃𝕒 𝕔𝕝𝕒𝕧𝕖 𝕖𝕤:

→𝑼́𝒔𝒂𝒓𝒍𝒐𝒔 𝒄𝒐𝒎𝒐 𝒂𝒔𝒊𝒔𝒕𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔, 𝒏𝒐 𝒄𝒐𝒎𝒐 𝒂𝒖𝒕𝒐𝒓𝒆𝒔. Los LLMs no reemplazan la creatividad e ingenio humana.

→𝑺𝒊𝒆𝒎𝒑𝒓𝒆 𝒄𝒐𝒏𝒕𝒓𝒂𝒔𝒕𝒂𝒓 𝒄𝒐𝒏 𝒇𝒖𝒆𝒏𝒕𝒆𝒔 𝒑𝒓𝒊𝒎𝒂𝒓𝒊𝒂𝒔 𝒚 𝒂𝒄𝒕𝒖𝒂𝒍𝒊𝒛𝒂𝒅𝒂𝒔. No los cites como si fueran expertos o enciclopedias.

→𝑨𝒖𝒕𝒐𝒎𝒂𝒕𝒊𝒛𝒂𝒓 𝒍𝒐 𝒑𝒓𝒆𝒅𝒆𝒄𝒊𝒃𝒍𝒆, 𝒑𝒆𝒓𝒐 𝒔𝒖𝒑𝒆𝒓𝒗𝒊𝒔𝒂𝒓 𝒍𝒐 𝒆𝒔𝒆𝒏𝒄𝒊𝒂𝒍. Diseña mecanismos de control humano para garantizar precisión y calidad.

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🔥 𝟏𝟖 𝐯𝐞𝐫𝐛𝐨𝐬 𝐞𝐬𝐞𝐧𝐜𝐢𝐚𝐥𝐞𝐬 𝐩𝐚𝐫𝐚 𝐜𝐫𝐞𝐚𝐫 𝐩𝐫𝐨𝐦𝐩𝐭𝐬 𝐞𝐟𝐢𝐜𝐚𝐜𝐞𝐬 🔥

¿Quieres obtener resultados más precisos de los Modelos de Lenguaje? Aquí tienes una lista de 18 verbos que te ayudarán a crear prompts efectivos y obtener mejores resultados.

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👇 Descarga el e-book: "Manual de prompts. De Principiante a Experto en ChatGPT". Link en comentarios.