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Con frecuencia creemos que, cuando damos instrucciones, lo hacemos con suficiente claridad y aportando el suficiente nivel de detalles como para que la persona, a la que le delegamos una tarea, la pueda hacer con autonomía y sin diverger demasiado de las expectativas que tenemos cuando damos esas instrucciones.

Solemos descubrir que no hemos logrado lo esperado cuando nos entregan la tarea o resultado que supuestamente encajaba con lo que habíamos pedido. Pocas veces somos conscientes que parte del “problema” lo hemos generado nosotros y que no siempre es por ineptitud de la persona a la que delegamos cosas.

Los chatbots de IAgenerativa son un banco de pruebas excelente para comprobar que, a veces, pedimos las cosas con una imprecisión tan grande, que es imposible que el resultado se parezca a lo que esperamos. Con la ventaja adicional que no tienes que esperar horas o días para descubrir que tus instrucciones no eran demasiado claras.

Yo me doy cuenta que al tercer o cuarto promt realmente estoy en disposición de hacer “el promt” adecuado con toda la informacion necesaria para que la salida se parezca bastante a lo que necesito/espero.

Con mis colegas de trabajo es posible que me pase lo mismo. Pero esas 4 iteraciones consumen dias o semanas para completarse y, en medio, se ha gastado/desperdiciado mucho esfuerzo.

Estoy intentando usar mis conversaciones con chatbots de IA para mejorar mi capacidad de dar instrucciones a humanos y acelerar el proceso de “prototipado rápido de mensajes” para delegación de tareas.

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Casi todo lo que leo sobre ventajas de IA aplicada a la labor de docencia universitaria (bueno a cualquier profesional) es que ahorra tiempo. Por ejemplo, las herramientas de IA podrían a generar material didáctico personalizado, proporcionar retroalimentación automatizada a los estudiantes o incluso ayudarme en la planificación de lecciones. Y todo esto, en mucho menos tiempo del que gasto ahora. Esto me daría la opción de reinvertirlo en una interacción personalizada con mis estudiantes.

No niego que pueda ser así, pero sólo si se cumplen algunas condiciones. Por ejemplo:

1. Qué realmente me interese ir más rápido. A veces lo que necesito es ir más lento y más profundo. Pensar más en para qué quiero hacer o encargar algo y no tanto en tener ese “algo” preparado para distribuir
2. Que no me obceque en que la IA lo acabe todo. Llega un momento que es infinitamente más rápido que yo entre a retocar a mano los últimos detalles, que entrar en un bucle infinito de iteraciones con la IA que muchas veces acaba en propuestas que cada vez son peores con cada iteración (hay un punto en la “elíptica” donde la IA y yo estamos más cerca que nunca… si sigo iterando pierdo el tiempo y “ajuste”). En mi caso cuando lo que obtengo se acerca al 80% de lo deseado ya no itero más y me meto yo a rematarlo. El 80% suelo alcanzarlo con 4-7 iteraciones de promts.
3. Que vaya a reutilizar el promt o el procedimiento. Es como hacerte un “script” con cualquier lenguaje de programación. Si vas a usarlo solo una vez, es muy probable que acabes antes haciéndolo a mano que programándolo y comprobando el código. Pero a partir de un número de repeticiones, la inversión inicial acaba recuperándose
4. Que mis estudiantes quieran una interacción personalizada. Intuyo (no tengo datos recogidos) que cada curso nuevo, mis estudiantes tienden a interactuar mucho menos conmigo. Si ahorro tiempo para poder invertirlo en una interacción que no se va a dar, quizás no tenga un impacto demasiado positivo en mi labor docente

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