En la era actual, la tecnología se ha entrelazado tan profundamente en nuestras vidas que no podemos evitar sentir su influencia en casi todos los aspectos. Sin embargo, uno de los desarrollos tecnológicos más destacados y debatidos de los últimos años es la Inteligencia Artificial (IA), una fuerza que va a remodelar el mercado laboral. En este artículo, exploraremos cómo la IA está transformando el panorama laboral y cómo los individuos pueden prepararse para aprovechar las oportunidades que se presentan.

La IA: Fomentadora de Empleo

A pesar de las preocupaciones iniciales, algunas investigaciones actuales apuntan a un hecho alentador: la IA no está simplemente destruyendo empleos, sino que está generando nuevos. Con el avance tecnológico, están surgiendo carreras que antes ni siquiera existían, y las profesiones tradicionales están experimentando cambios profundos para adaptarse a este nuevo entorno laboral.

Preparación para el Futuro Laboral

La clave para prosperar en la era de la IA no es temer la disrupción, sino prepararse para abrazarla. En lugar de preguntarnos hacia dónde se dirigen las oportunidades laborales, debemos enfocarnos en cómo mejorar nuestras habilidades dentro de nuestras profesiones actuales para capitalizar las oportunidades que la IA está creando. La adaptabilidad y el aprendizaje continuo se convierten en competencias esenciales en este proceso.

IA como Aliada para la Eficiencia

En lugar de reemplazar a los trabajadores humanos, la IA actúa como una herramienta para mejorar la eficiencia y la productividad en el lugar de trabajo. Las tareas repetitivas y monótonas pueden ser automatizadas, liberando tiempo para que los profesionales se concentren en actividades de mayor valor agregado que requieren habilidades humanas únicas, como el pensamiento crítico, la creatividad y la toma de decisiones.

Habilidades Técnicas y Habilidades Interpersonales: Un Tándem Fundamental

Los empleos en el campo de la IA demandan una combinación única de habilidades técnicas y habilidades interpersonales. Aunque la capacidad de programación y el conocimiento de herramientas tecnológicas son esenciales, no podemos subestimar la importancia de habilidades como la inteligencia emocional, el pensamiento crítico y la adaptabilidad. La sinergia de estas habilidades permite a los profesionales abordar desafíos complejos y colaborar eficazmente en equipos multidisciplinarios.

Profesiones Emergentes en el Mundo de la IA

El auge de la IA ha dado origen a roles laborales innovadores. Ingenieros de prompts, investigadores de IA, expertos en procesamiento de lenguaje natural y especialistas en automatización robótica de procesos (RPA) son solo algunas de las nuevas profesiones que han surgido. Cada una de estas áreas requiere conocimientos técnicos específicos, al tiempo que valora la creatividad y el pensamiento estratégico.

Desafíos Éticos y Legales en el Universo de la IA

A medida que la IA se integra en nuestra vida cotidiana, surgen preguntas éticas y legales cruciales. Profesionales expertos en ética y derecho con conocimientos en IA se vuelven esenciales para asegurar una implementación transparente y responsable de esta tecnología. Estos expertos deben navegar hábilmente entre el derecho comercial y el derecho penal, abordando cuestiones como la privacidad y la propiedad intelectual.

En resumen, la Inteligencia Artificial está abriendo un abanico de oportunidades en el mercado laboral. En lugar de resistirse al cambio, debemos abrazarlo y prepararnos para enfrentar los desafíos y oportunidades que trae consigo. La combinación de habilidades técnicas y habilidades interpersonales, junto con una mentalidad de aprendizaje constante, será la clave para prosperar en este nuevo entorno laboral impulsado por la IA. Al estar conscientes de los cambios y tomar medidas proactivas en nuestra preparación, estaremos listos para aprovechar las oportunidades y contribuir de manera positiva al futuro del trabajo en la era de la IA.

Pero no debemos olvidar que el impacto de la IA en el entorno laboral cambiará significativamente las relaciones laborales y planteará varios desafíos y riesgos para los trabajadores en un futuro cercano. Por un lado, la creciente autonomía de las máquinas alterará la dinámica entre empleados y empleadores, lo que podría llevar a una redefinición inminente de roles y responsabilidades. Por otro lado, la IA presentará riesgos estructurales, físicos y psicosociales para los trabajadores, especialmente si no se abordan adecuadamente las cuestiones éticas. Además, el uso de IA en la toma de decisiones aumentará los niveles de estrés y ansiedad entre los empleados, especialmente si se utilizan para reestructuraciones. La IA ofrecerá oportunidades para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones, pero también planteará serios desafíos éticos y de bienestar para los trabajadores en el corto plazo.

La prestigiosa revista 'Time', reconocida por su habitual compilación anual de las personalidades más destacadas a nivel mundial, ha desvelado su selección para el año 2023.

En esta ocasión, la edición más reciente pone un especial énfasis en resaltar a las figuras más prominentes en el dominio de la inteligencia artificial, reflejando así la ascendente relevancia que este sector ostenta en el panorama global.

La Inteligencia Artificial (IA) ha sido un foco de discusión candente durante años, polarizando opiniones que oscilan entre considerarla una revolución benéfica hasta manifestar una profunda inquietud por su proliferación.  El artículo que nos ocupa despliega un panorama de los 100 individuos más influyentes en el universo de la Inteligencia Artificial para el año 2023, agrupados en cuatro categorías distintivas: Líderes, Innovadores, Formadores y Pensadores. En la categoría de "Líderes" encontramos a los CEO y fundadores de destacadas empresas tecnológicas, así como a figuras de renombre en el ámbito gubernamental. Por su parte, la sección de "Innovadores" congrega a investigadores, ingenieros y mentes visionarias que han dado vida a revolucionarios conceptos y tecnologías en el campo de la IA. Los "Formadores" son aquellos periodistas, escritores y activistas que poseen la capacidad de influir en opiniones y políticas relacionadas con la IA. Finalmente, los "Pensadores" son aquellos filósofos, científicos y líderes espirituales que se dedican a sondear las profundidades filosóficas y éticas de la IA.

Entre los nombres que resplandecen en esta lista se encuentran personalidades de la talla de Elon Musk, Reid Hoffman, y Dario y Daniela Amodei. Asimismo, figuran individuos de gran relevancia como Sam Altman, Demis Hassabis y Robin Li, quienes desempeñan roles significativos en organizaciones líderes como OpenAI, Google DeepMind y Baidu, respectivamente.

La lista se enriquece con la presencia de mentes brillantes como Geoffrey Hinton y Fei-Fei Li, innovadores de la estirpe de Holly Herndon y Ted Chiang, y formadores influyentes como Anna Eshoo y Tristan Harris. Estos individuos están marcando la pauta en la configuración del futuro de la IA, gracias a su labor, liderazgo e influencia significativa en el sector.

Breve biografía de algunas de las personas mencionadas

• Reid Hoffman: Empresario, capitalista de riesgo y autor. Co-fundador de LinkedIn, una red social empresarial líder. También es socio en la firma de capital de riesgo Greylock Partners.
• Dario Amodei: Científico de la computación e investigador en el campo de la inteligencia artificial. Ha trabajado en OpenAI, donde lideró esfuerzos en áreas como la seguridad de la IA.
• Sam Altman: Empresario y capitalista de riesgo. Es el co-presidente de OpenAI y anteriormente fue presidente de Y Combinator, una de las aceleradoras de startups más prominentes.
• Demis Hassabis: Cofundador y CEO de DeepMind Technologies, una empresa de IA subsidiaria de Google. Es conocido por su trabajo en neurociencia y sistemas de inteligencia artificial.
• Robin Li: Co-fundador y CEO de Baidu, el motor de búsqueda líder en China. Ha sido una figura clave en el desarrollo de tecnologías de búsqueda y publicidad en línea en China.
• Geoffrey Hinton: Científico cognitivo y experto en inteligencia artificial, especialmente conocido por su trabajo en redes neuronales. Actualmente es vicepresidente y científico de ingeniería en Google.
• Fei-Fei Li: Científica de la computación, profesora en Stanford y co-directora del Stanford Human-Centered AI Institute. Es conocida por su trabajo en visión por computadora y aprendizaje automático.
• Ted Chiang: Autor de ciencia ficción, conocido por sus obras reflexivas y filosóficas que a menudo exploran las implicaciones éticas y sociales de la tecnología y la inteligencia artificial.
• Anna Eshoo: Política estadounidense, miembro de la Cámara de Representantes de EE.UU. por California. Ha trabajado en varias iniciativas relacionadas con la tecnología y la política de telecomunicaciones.
• Tristan Harris: Ex-diseñador de productos de Google, co-fundador del Center for Humane Technology. Es conocido por su crítica a la influencia de la tecnología en la sociedad y su abogacía por un diseño tecnológico más ético.

Desde su lanzamiento en noviembre de 2022, ChatGPT ha generado diversas reacciones en la comunidad. El fenómeno de reacciones diversas ante nuevas tecnologías no es nuevo. Esto recuerda al ciclo de expectativas de tecnologías emergentes, que consta de cinco etapas:

1. Lanzamiento: La tecnología es presentada al público.
2. Pico de Expectativas Sobredimensionadas: Las expectativas sobre las capacidades y beneficios de la tecnología alcanzan su punto máximo.
3. Abismo de Desilusión: A medida que se experimenta con la tecnología, las limitaciones y desafíos se hacen evidentes, resultando en cierta desilusión.
4. Rampa de Consolidación: A medida que se superan los desafíos y se comprenden mejor las aplicaciones reales, la tecnología comienza a consolidarse y aportar valor.
5. Meseta de Productividad: La tecnología se integra de manera efectiva en diversos ámbitos, alcanzando su máximo potencial de utilidad y productividad.

Para consolidar el uso efectivo de ChatGPT y tecnologías similares, es esencial que los usuarios aprendan a utilizarlas correctamente. Esto implica dar instrucciones claras y precisas, utilizando los comandos adecuados, conocidos como "prompts". Al usar instrucciones apropiadas, los usuarios pueden obtener resultados precisos y relevantes, lo que contribuye a aprovechar al máximo estas herramientas de Generative AI.

Este proceso de consolidación es crucial para evitar caer en el abismo de desilusión y alcanzar la meseta de productividad. En última instancia, la comprensión de cómo utilizar estas tecnologías de manera efectiva se convierte en un factor determinante para su éxito y aceptación en diversos campos y aplicaciones. Los "prompts" son una de las claves que contribuye a aprovechar estas herramientas. En este artículo, exploraremos el uso de algunos prompts en ChatGPT y cómo las instrucciones precisas pueden marcar la diferencia en la calidad de los resultados.

Un "prompt"  en el contexto de la inteligencia artificial, se refiere a una instrucción o solicitud dada a un modelo de lenguaje para que realice una tarea específica. Estos prompts son esenciales para la interacción con sistemas de inteligencia artificial basados en lenguaje, como GPT-3, ya que proporcionan la información inicial que guía la generación de texto o respuestas por parte del modelo.

Por ejemplo, cuando realizas una pregunta o solicitas información en este chat, el texto que escribes es un prompt que le indica al modelo qué tipo de respuesta esperas. El modelo utiliza ese prompt para comprender tu solicitud y generar una respuesta coherente en función de los datos y conocimientos con los que ha sido entrenado.

Los prompts pueden variar en longitud y complejidad, desde una sola palabra o frase hasta párrafos completos, dependiendo de la tarea que se quiera realizar y de cómo se desee estructurar la interacción con el modelo.

¿Qué es un Prompt?

Un prompt es una instrucción que le das a ChatGPT para generar respuestas específicas. Por ejemplo, puedes pedir a ChatGPT que escriba un cuento, que asuma el rol de un guionista profesional para una película, o que genere código en un lenguaje de programación específico.

Por ejemplo un prompt para pedir una lista de......... más utilizadas podría ser:

"Por favor, escribe una lista de las principales ....... que son ampliamente utilizadas en la actualidad, junto con una breve descripción de cada una."

El Poder de los Comandos "Escribe" y "Actúa".

Dos de los comandos más poderosos son "escribe" y "actúa". Supongamos que deseas crear un cuento sobre un bosque encantado. Con el comando "escribe", puedes solicitar: "Escribe un cuento sobre un bosque encantado lleno de criaturas mágicas y aventuras". El resultado podría ser una narración evocadora que cumple con tu solicitud.

Al añadir "actúa" antes del prompt, asignas un rol específico a ChatGPT para respuestas aún más enfocadas. Por ejemplo, puedes decir: "Actúa como un historiador medieval y describe la batalla de ....". Esto podría llevar a una respuesta que se asemeja a un relato auténtico de la época, con detalles históricos y matices únicos.

Desatando la Creatividad con "Crea".

Con el comando "crea", ChatGPT genera código en diversos lenguajes, desde HTML hasta JavaScript. Describe lo que deseas crear, y obtendrás el código correspondiente. Imagina la eficiencia que esto aporta a tus proyectos.

Organiza y Compila con "Haz una Lista con".

El comando "haz una lista con" es útil. Especifica lo que deseas, y ChatGPT proporciona un listado organizado. Esta función es perfecta para recopilar información clara y estructurada.

Estructura tus Datos con "Haz una Tabla con".

¿Quieres ir más allá en la organización? El comando "haz una tabla con" genera tablas con encabezados y contenido. Ya sea para comparar datos o presentar información ordenada, esta función estructura tus datos de manera atractiva.

La Importancia de Instrucciones Claras

Como explicaba en un post anterior al que dejo enlace aquí, el secreto para obtener resultados de calidad está en instrucciones precisas. La IA trabaja según las indicaciones que das. Por eso, da instrucciones claras. Si deseas una lista detallada de películas de emprendimiento o un código específico para una página web, sé preciso en tus indicaciones.

Conclusiones.

Los promps son como varitas mágicas que desatan el potencial creativo de ChatGPT. Ya sea escribiendo, actuando, creando código, haciendo listas o generando tablas, los comandos permiten interactuar de manera única. Recuerda que unas instrucciones claras y precisas son la clave para respuestas de calidad.

En los últimos años, la humanidad ha sido testigo de un sorprendente florecimiento en el campo de la inteligencia artificial (IA). La veloz evolución en el ámbito de la inteligencia artificial es el resultado de una confluencia de diversas tecnologías. Estas tecnologías convergentes han dado origen a logros que hace poco eran considerados inalcanzables. Ahora, las computadoras pueden desempeñar tareas que antes eran exclusivamente humanas, generando una introspección profunda en ámbitos como el arte, la redacción legal y el futuro de la programación.

Si bien estos avances son emocionantes, también generan cierta aprensión y desconcierto. A medida que las máquinas demuestran su capacidad para superarnos en ciertos campos, surge la pregunta inevitable sobre cómo esto afectará a nuestra sociedad y a nuestra propia identidad. 

La inteligencia artificial es una amalgama de diversas tecnologías, cuya convergencia ha desencadenado una auténtica revolución. Mi objetivo es ofrecerte una comprensión sólida de dónde nos encontramos, especialmente en lo que respecta a ChatGPT, para que puedas tener una visión clara de cómo estas herramientas están dando forma a nuestro mundo.

En el contexto tecnológico, ChatGPT representa una forma de inteligencia artificial basada en un modelo generativo. Su función principal consiste en predecir palabras y completar frases en un texto. Imagina su funcionamiento como una versión avanzada y precisa de la función de autocompletado en los dispositivos móviles. No obstante, lo que distingue a ChatGPT es su capacidad para ofrecer respuestas coherentes y contextualmente relevantes que a menudo sorprenden por su nivel de comprensión.

La sensación de que ChatGPT comprende y responde con profundidad es notable, especialmente al utilizarlo por primera vez. A menudo, parece haber adquirido cierta conciencia propia, llevando a pensar que ha generado contenido a partir de fuentes existentes en la web. Sin embargo, su funcionamiento se basa en las redes neuronales, una tecnología fundamental en este proceso.

Las redes neuronales. 

En contraste con la programación tradicional, donde cada paso se instruye explícitamente a la máquina (como cuando utilizas una calculadora), una red neuronal se adapta para aprender tareas mediante el aprendizaje automático o machine learning. Por ejemplo, su capacidad para reconocer números escritos a mano sería extremadamente compleja de programar paso a paso debido a las variaciones en la escritura. Las redes neuronales desempeñan un papel esencial en este enfoque, permitiendo a ChatGPT desarrollar respuestas aparentemente autónomas y generar ideas coherentes a partir de datos procesados. No obstante, es fundamental comprender que este proceso no implica un verdadero entendimiento o análisis humano, sino más bien un procesamiento avanzado de patrones en los datos.

El concepto es simple, aunque su implementación es compleja. La idea consiste en instruir a una máquina para llevar a cabo tareas que no sabemos cómo explicar de manera precisa. Para lograrlo, utilizamos ejemplos y entrenamos una red neuronal, que aprenderá dónde dirigir su atención en los datos, qué operaciones realizar y cómo extraer conclusiones relevantes. Aunque proporcionamos una estrategia, es la máquina quien analiza una gran cantidad de casos y datos para entender cómo actuar en cada situación. En esencia, la red neuronal extrae conclusiones y descubre patrones, a veces incluso identificando detalles que podríamos haber pasado por alto. A este proceso se le llama entrenamiento y es clave para el desarrollo de la inteligencia artificial.

Sin embargo, nos enfrentamos un desafío adicional: las computadoras solo comprenden números y no entienden los conceptos detrás de las palabras. Cuando escribimos "HOLA", el ordenador interpreta los números asociados a cada letra. "HOLA" para un ordenador es esta secuencia de números: 72 79 76 65. Si deseamos que una inteligencia artificial nos entienda y se comunique con nosotros, debemos considerar que la red neuronal trabaja con números, no con frases ni palabras.

Los tokens.

Para abordar este problema, configuramos la red neuronal para reconocer patrones numéricos en los datos. Al analizar numerosas secuencias, la red identifica patrones que se repiten, indicando la presencia de ciertos términos. Estos patrones recurrentes, llamados tokens, se transforman en números únicos para representar palabras. Este proceso, denominado tokenización, permite que la red neuronal trabaje con términos y conceptos. 

No obstante, aunque la máquina conoce los tokens, nunca comprenderá su significado real ni podrá relacionarlos con objetos del mundo, como lo hacemos nosotros. Sin embargo, puede identificar relaciones entre tokens, como la conexión entre "chica" y "vestido". Esto se logra a través del embedding, una técnica que asigna conexiones a los tokens y sus relaciones. Un token puede tener 300 marcadores que serían como 300 dimensiones distintas que permiten relacionarlos dentro de la red neuronal.

El embedding.

ChatGPT lo lleva a otro nivel porque directamente coge secuencias de varios tokens o sea frases enteras y también las organiza dentro del espacio con sus respectivas relaciones y con más de 1.000 marcadores. Recuerda conjuntos de tokens, como frases, y los organiza en un espacio crearando un sistema complejo de etiquetado 

Para simplificar aún más, se eliminan palabras como “el”, “la”, "esto", "eso", "quizás", así como mayúsculas y signos de puntuación, en un proceso llamado lematización que agiliza el proceso pues aportan muy poco valor a la frase en la fase de entrenamiento agilizándolo mucho.

El sampling.

Además, ChatGPT utiliza una técnica llamada sampling, que permite que el sistema explore ligeramente su espacio de embedding. Esto resulta en respuestas creativas y coherentes, ya que el sistema se desplaza hacia frases cercanas pero distintas en su espacio. La generación de historias coherentes pero únicas es posible debido a las combinaciones de patrones que el sistema ha aprendido durante su fase de entrenamiento.

Ideas principales finales.

1. ChatGPT es una forma de IA basada en un modelo generativo que predice palabras y completa frases.
2. Su funcionamiento se basa en redes neuronales y el aprendizaje automático en contraste con la programación tradicional.
3. Las redes neuronales aprenden tareas mediante ejemplos y entrenamiento, no con instrucciones explícitas.
4. La tokenización convierte números en entidades con propiedades para que las máquinas las clasifiquen. Son las palabras de la máquina.
5. El embedding asigna conexiones a tokens para identificar relaciones entre la palabras que usa la máquina. También se utilizan en conjuntos de token, las frases de la máquina. 

ChatGPT se basa en técnicas como tokenización, embedding y sampling para generar respuestas coherentes aparentando ser inteligente. Así es como ChatGPT crea historias que parecen coherentes, pero en realidad son una combinación y cálculos de otras historias que ha procesado durante su fase de entrenamiento. Todo lo que escribe, proviene de esa fase de entrenamiento, un proceso que explicaré en detalle en futuros artículos.