IA, no es por ti, es por mí

La irrupción de la inteligencia artificial en nuestra vida cotidiana nos ha dado acceso a un sinfín de plataformas que, como si fueran el oráculo de Delfos, parecen tener respuesta para todo. Sin embargo, muchas veces caemos en la trampa de formular preguntas vagas, esperando recibir respuestas precisas, no a lo que realmente hemos preguntado, sino a lo que tenemos en mente. Queremos que la IA descifre nuestras intenciones, como promete Brain2Qwerty, el sistema experimental de Meta que traduce pensamientos en texto. Pero la realidad es otra: cuanto más difusa sea la pregunta, más imprecisa será la respuesta, lo que genera frustración. Esperamos de la IA capacidades casi divinas, como las de la Pitonisa de Delfos, y olvidamos que, al igual que en la Antigua Grecia, la clave sigue estando en hacer la pregunta correcta.

Albert Einstein lo tenía claro: «Si tuviera una hora para resolver un problema, dedicaría 55 minutos a pensar en la pregunta correcta y solo cinco a buscar la respuesta». Su enseñanza sigue vigente: la precisión en la pregunta determina la calidad de la respuesta. En un mundo cada vez más automatizado, no basta con acceder a la información; es clave saber cómo enfocarla para obtener respuestas útiles.

Formular la pregunta adecuada no es sencillo. Un método eficaz es el Método de los 5 Porqués de Toyota, utilizado para llegar a la causa raíz de un problema. En esencia, consiste en preguntar '¿por qué?' hasta cinco veces o más, hasta descubrir el verdadero origen del inconveniente. Aplicado a la IA, este enfoque evita respuestas superficiales y permite obtener información más relevante.

Por ejemplo, si los usuarios se quejan de que un chatbot no resuelve sus dudas, podríamos preguntarnos: ¿Por qué? Porque sus respuestas no son relevantes. ¿Por qué no son relevantes? Porque no entiende bien las preguntas. ¿Por qué no las entiende? Porque los usuarios las formulan de manera ambigua. ¿Por qué hacen preguntas ambiguas? Porque desconocen cómo interactuar con la IA. ¿Por qué lo desconocen? Porque no se les ha dado una guía clara. Así, en lugar de culpar a la tecnología, encontramos que la solución real es mejorar la educación del usuario.

Obtener una respuesta adecuada de la IA no ocurre siempre en el primer intento. Muchas veces requiere ajustar el prompt en cada iteración. Un prompt es simplemente la instrucción que le damos a la IA para que genere una respuesta. Un estudio de IBM indica que aquellos que combinan instrucciones claras con ejemplos concretos aumentan la relevancia de la respuesta en un 40%.

La claridad es clave. No es lo mismo escribir 'genera un resumen' que pedir 'un resumen ejecutivo de 200 palabras sobre los avances en energías renovables en 2024, enfocado en su impacto económico en América Latina'. Además, incluir palabras clave como 'sostenibilidad' o 'inversión en infraestructura' ayuda a la IA a priorizar información útil.

No solo se trata de mejorar respuestas, sino también de evitar sesgos. Los modelos de IA heredan prejuicios de sus datos de entrenamiento. Un prompt mal diseñado puede amplificarlos. Si pedimos 'nombra científicos importantes', es probable que la lista sea mayormente masculina. En cambio, si el prompt se formula como 'nombra científicas pioneras en inteligencia artificial', corregimos este problema. En ámbitos sensibles como la medicina o el derecho, la formulación precisa y ética de las preguntas es básica.

Sócrates ya entendía el poder de las preguntas. Su método, basado en el cuestionamiento constante para descubrir la verdad, sigue siendo una lección fundamental hoy en día. En lugar de aceptar respuestas superficiales, el filósofo griego desafiaba las ideas con preguntas cada vez más precisas, obligando a sus interlocutores a reflexionar y profundizar en su razonamiento. Esa misma actitud es la que debemos adoptar al interactuar con la inteligencia artificial: no conformarnos con la primera respuesta, sino seguir preguntando, reformulando y afinando nuestras consultas hasta llegar a la información más útil y precisa. Ser más como Sócrates no solo nos ayuda a obtener mejores respuestas, sino que nos convierte en pensadores más críticos en un mundo cada vez más dominado por la automatización del conocimiento y la desinformación.