Cuando juzgar a la inteligencia artificial generativa por lo que sabe hacer hoy es un completo error

Autor:  Enrique Dans Fuente: Cuando juzgar a la inteligencia artificial generativa por lo que sabe hacer hoy es un completo error » Enrique Dans

Una de las ideas más limitantes que podemos tener sobre la inteligencia artificial generativa es juzgarla únicamente por lo que es capaz de hacer hoy. Esta visión reduccionista o simplista, tan habitual como equivocada, aparece con frecuencia en los análisis superficiales, especialmente cuando se trata de tareas complejas como programar, investigar o escribir. Básicamente, «como lo probé e hizo algo mal, esto es una basura y lo va a ser siempre».

Pero juzgar una tecnología en rápido desarrollo por su estado actual es como juzgar la aviación por los primeros vuelos de los hermanos Wright: puede parecer sensato… pero es completamente miope.

Una crítica habitual y en parte razonable a la inteligencia artificial generativa proviene de voces como la del veterano desarrollador Thomas Ptacek, quien en su artículo «My AI skeptic friends are all nuts«, plantea que muchos entusiastas están sobrestimando lo que estos modelos son realmente capaces de hacer. Ptacek no niega su utilidad; al contrario, reconoce que son herramientas sorprendentes que transformarán muchos aspectos del desarrollo, pero su crítica va dirigida a quienes creen que la inteligencia artificial generativa ya puede reemplazar a un programador humano.

Para él, escribir código no es simplemente completar frases o generar funciones aisladas: es razonar sobre sistemas, manejar estados, entender arquitectura y mantener coherencia a lo largo del tiempo, tareas en las que, según su experiencia, los modelos actuales fallan estrepitosamente. Y, sin embargo, incluso en su escepticismo, hay un subtexto importante: la inteligencia artificial generativa no es inútil, simplemente aún no está lista. De nuevo, el error no está tanto en subestimarla… como en no proyectarla hacia lo que viene.

Mi experiencia con la inteligencia artificial generativa en el ámbito académico sigue un patrón muy similar. Cuando la intento utilizar como asistente para estructurar artículos académicos, su rendimiento es sorprendentemente bueno: formula hipótesis verosímiles, propone diseños metodológicos coherentes, redacta resúmenes claros y hasta sugiere discusiones y conclusiones con bastante fundamento. Pero en realidad, gran parte de todo eso está «en el aire», porque cuando se trata de recolectar datos reales, analizarlos rigurosamente o interpretar resultados empíricos, la herramienta se detiene en seco y no es capaz en absoluto de hacer el verdadero trabajo, la investigación como tal. Al menos por ahora, ni recopilar datos con garantías, ni analizarlos, ni nada de nada. Pero eso sí, cada vez que la pruebo de nuevo semanas o meses más tarde, observo una mejora tangible, como si la frontera de lo posible se desplazara sola, en silencio, mientras no miramos.

No podemos olvidar, además, que la inteligencia artificial generativa que hoy utilizamos tiene raíces técnicas muy claras: su arquitectura, desde el famoso paper «Attention is all you need«, está diseñada fundamentalmente para tareas como la traducción automática. En el fondo, su lógica básica sigue siendo «predecir la siguiente palabra», encontrar la secuencia lingüística más probable dada una entrada. Por brillante que esto sea para generar texto fluido y coherente, también impone limitaciones importantes cuando la tarea exige algo más que correlaciones léxicas: exige razonamiento, modelado causal, o comprensión profunda del contexto.

Es aquí donde empezamos a ver que, si bien los llamados «modelos de razonamiento» están intentando superar esa barrera, todavía estamos demasiado anclados en una lógica completamente lingüística. Incrementar la ventana de contexto ha sido una estrategia eficaz para mejorar las traducciones (del «palabra por palabra», al «frase completa», al «la totalidad del documento», y finalmente al «un montón de documentos de la misma temática»), la coherencia textual y la memoria a corto plazo, pero necesitamos proyectar ese concepto más allá del lenguaje. El reto ahora no es solo recordar más texto, sino construir modelos que entiendan sistemas complejos, manejen representaciones abstractas y puedan operar con datos estructurados, simulaciones o incluso entornos físicos. Extender el incremento de la ventana de contexto más allá del lenguaje. Sin ese salto conceptual, seguiremos teniendo sistemas que escriben muy bien… pero piensan más bien poco.

Esta dinámica se ha vuelto especialmente evidente en el mundo académico. En sus inicios, la inteligencia artificial generativa fue recibida con una mezcla de asombro y preocupación: ¿se usaría para fabricar papers falsos y saturar las revistas científicas con contenido basura? La respuesta inicial fue, efectivamente, sí: una oleada de papers generados de manera automática comenzó a llenar las bandejas de entrada de los editores, muchos de ellos plagados de errores, plagio y fórmulas vacías sin contenido real. El escándalo creció cuando algunos de esos textos lograron superar procesos de revisión por pares llevados a cabo de forma completamente superficiales, y colarse en conferencias y revistas de dudosa reputación.

Pero el panorama está cambiando. En marzo de este año, la startup japonesa Sakana causó revuelo al anunciar que uno de sus modelos había conseguido que un paper generado por inteligencia artificial generativa pasase un proceso de revisión por pares. En realidad el asunto es más matizado y complejo de lo que parece, pero revela una tendencia clara: la calidad de los trabajos generados por estas herramientas está mejorando. Ya no hablamos solo de «spam académico», sino de borradores técnicamente sólidos que podrían, con intervención humana, convertirse en contribuciones legítimas.

Más aún, la inteligencia artificial generativa no solo se está usando para escribir artículos, sino también para revisarlos. Algunas revistas ya están experimentando con modelos que ayudan a los revisores a evaluar papers, identificar inconsistencias o señalar referencias relevantes. No estamos simplemente automatizando la redacción científica: estamos replanteando todo el ciclo editorial, desde la escritura hasta la evaluación y publicación.

La figura que emerge de todo esto no es tanto la del «investigador reemplazado», sino la del «centauro académico»: humanos que se apoyan en la inteligencia artificial generativa para extender sus capacidades, pero sin ceder el control ni la responsabilidad. Es un nuevo pacto entre el pensamiento crítico humano y la velocidad, memoria y síntesis de las máquinas. No se trata de renunciar al rigor, sino de apoyarse en herramientas que lo potencien.

En este contexto, el debate sobre la validez de la inteligencia artificial generativa en tareas intelectuales deja de ser binario: no se trata de «sirve o no sirve», sino de entender en qué punto de su evolución estamos, y cómo podemos canalizarla de forma ética y efectiva. Como en todas las disrupciones, el peor error es pensar que la tecnología se quedará donde está hoy, porque no lo hará, y lo sabemos. Juzgar a la inteligencia artificial generativa por sus limitaciones actuales es como juzgar un avión por su capacidad para recorrer la pista: inútil, miope y condenado a quedarse en tierra.

Publicado en IA, Informática | Comentarios desactivados en Cuando juzgar a la inteligencia artificial generativa por lo que sabe hacer hoy es un completo error

Los peligros de la IA para el cerebro

Estoy muy emocionado con este momento de la historia que estamos viviendo, en el que la inteligencia (tal y como la solemos definir) está dejando de ser una habilidad de gran valor y se está convirtiendo en algo a lo que todos tenemos acceso. En el último capítulo hablaba sobre cómo los polímatas estábamos ante la oportunidad de nuestras vidas. Con una herramienta como la IA, podíamos tocar la Luna… Sin embargo, existe la sospecha de que la IA también pueda convertir nuestros cerebros en serrín si no tomamos las precauciones adecuadas. ¡Veámoslo!

 

Publicado en IA, Informática | Comentarios desactivados en Los peligros de la IA para el cerebro

Del trabajo para toda la vida a la formación para toda la vida

Fuente: Del trabajo para toda la vida a la formación para toda la vida | Educación Online | EL PAÍS  RAMIRO VAREA

Cursos cortos, personalizados y enfocados a objetivos concretos. Así es el aprendizaje continuo, un fenómeno digital y constante al que todos los profesionales, al margen de su edad, su trabajo y su nivel de estudios, van a tener que recurrir para adaptarse a la imparable evolución tecnológica.

La motivación se vuelve imprescindible para aprovechar una formación que habrá que compaginar con otras actividades, como el trabajo, la familia y el ocio

El trabajo para toda la vida es cosa del pasado. Hay excepciones, claro, pero el paradigma laboral ha saltado por los aires debido fundamentalmente a los avances tecnológicos y a la creciente automatización de muchos procesos. El último informe Future of Jobs Report
del Foro Económico Mundial avanza que, en los próximos años, hasta 375 millones de personas en todo el planeta deberán cambiar de empleo y mejorar sus habilidades profesionales para adaptarse a las innovaciones digitales. En otras palabras, la vigencia de los conocimientos que se adquieren es cada vez menor, y un trabajador tendrá que reinventarse varias veces a lo largo de su carrera.
La idea de que el aprendizaje acababa al obtener un título ha mutado en el concepto de que siempre se puede aprender algo nuevo, aunque uno ya se ha incorporado al mundo laboral. En ese lifelong learning, según el término en inglés, no hay excepciones, porque en todo momento será necesario adaptarse a las nuevas herramientas digitales, que transforman sin tregua el mercado laboral. Por eso, conviene prepararse para enfrentarse adecuadamente a esta nueva actitud ante la vida.

Primera clave: estar muy focalizados

“Nuestros padres o abuelos trabajaron en una o dos empresas. No será raroque nuestros hijos lo hagan en entre cinco y ocho al mismo tiempo”, vaticina el profesor de Estudios de Economía y Empresa de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), Enric Serradell. Esta continua rotación implica una actualización constante de conocimientos y habilidades que solo puede conseguirse mediante una formación voluntaria, permanente, digital, personalizada y muy focalizada en objetivos concretos.

El fenómeno es imparable y va a más. No se trata de acumular títulos y diplomasen un cajón. La coach Adriana Ugarte especifica que el síndrome del eterno estudiante que cursa un máster y luego otro y otro, no tiene nada que ver con el perfil de la educación continuada, que consiste en adquirir competencias específicas y muy prácticas, que le ayuden a progresar y estar siempre al día.
“Hoy todo se basa en la tecnología, que queda obsoleta en poco tiempo, con lo cual es necesario aprender continuamente si no quieres quedarte atrás. Y más a partir de los 40 años. Como no te recicles, lo llevas crudo”, coincide Mercè Garcia, profesional de 47 años que estudia Información y Documentación en la UOC. Lo hace por motivos laborales, ya que hace casi 20años que ejerce como técnica auxiliar de bibliotecas y necesitaba una formación específica para su puesto de trabajo.

Se trata de adelantarse y ser más competitivo, innovador y eficiente en tu trabajo. Siempre se puede aprender más, y es necesario estar al día de las novedades para no quedarte rezagado”, apunta.

Mantenerse motivado

La motivación del estudiante se vuelve imprescindible para aprovechar al máximo una formación que se extenderá a lo largo de la vida y que hay que compaginar con otras actividades, como el trabajo, la familia y el ocio. Según Pedro Ruiz, coordinador del grupo de Formación Online y Tecnologías Educativas de la Conferencia de Rectores de Universidades Españolas(CRUE): “Es necesario acudir a las clases con una mentalidad abierta y no pensar que, por el hecho de haber estudiado un grado y estar trabajando, uno sabe de todo”.
Es importante que el alumno sepa muy bien qué áreas necesita ampliar o mejorar, y tenga muy claros los objetivos que persigue con el curso en el que se matricula. Debe ser una formación muy concreta y especializada, como pequeñas píldoras orientadas hacia sus necesidades, para obtener competencias técnicas o específicas vinculadas con su empleo, o para adquirir otras habilidades, como la comunicación, la gestión del tiempo o la inteligencia emocional.

Cuando ya posees una titulación y la ejerces, lo que necesitas es ir directo a eso que buscas para progresar”, asegura Ugarte. De ahí que suelan ser cursos cortos, de pocas semanas o meses, o incluso sesiones muy concretas con un mentor que guía y acompaña al alumno.

No se trata de empezar de cero, sino de completar, actualizar y especializar nuestro propio bagaje. “Buena parte de nuestras competencias continúan siendo válidas. Lo que tenemos que hacer es evolucionar como profesionales, y eso pasa por completar, actualizar o especializar aún más nuestro propio bagaje”. La fórmula, radica en una formación personalizada, flexible, de duración muy acotada –así se mantiene el nivel de implicación necesario y no se pierde el interés– y con formatos variables para que responda mejor a estas necesidades más específicas.

Un profesional del área de Recursos Humanos que quiera ampliar su formación en, por ejemplo, la psicología de los empleados, no deberá volver ala universidad para estudiar un grado o un máster. Le bastará con un programa o unas sesiones enfocadas al desarrollo de habilidades de liderazgo, creación de planes de carrera o técnicas de construcción de equipos

Seguir estudiando a lo largo de la vida proporciona autoconfianza, autonomía y empoderamiento

En ese proceso de formación continua a lo largo de la vida, ganan tanto el trabajador como la empresa. Por un lado, los empleados asumen las riendas de su propio crecimiento profesional y de sus posibilidades de futuro, lo que les proporciona autoconfianza, autonomía y empoderamiento. Y por el otro, facilita el desarrollo de una marca personal propia.

Para las empresas, además, supone un plus contar con trabajadores de perfil proactivo, capaces de adaptarse a los cambios y que convierten los retos en oportunidades. “El empresario que hoy no entienda que la formación de las personas es esencial para su transformación digital y ecológica, tendrá muchas dificultades para sobrevivir”, admiten desde la Confederación Española de la Pequeña y Mediana Empresa (Cepyme). De ahí que contar con trabajadores formados sea esencial para estimular la productividad y la competitividad de las empresas.

La universidad, un actor relevante en el proceso

Las universidades se enfrentan al reto de convertirse en proveedores de aprendizaje continuo a través de todo tipo de cursos. Pedro Ruiz, coordinador del grupo de Formación Online y Tecnologías Educativas de la Conferencia de Rectores de las Universidades Españolas (CRUE), ofrece algunas pistas sobre cómo deben ser los que impartan las instituciones de educación superior. “Se resume en contenidos digitales que el alumno trabaja en el horario que mejor le convenga y desde cualquier espacio físico mediante un soporte tecnológico ;procesos de matriculación más ágiles, y con una planificación de la carga semanal menor que la que se exige en un grado para que pueda compaginarlo con la actividad laboral”, señala.
La vicerrectora de la UOC, Àngels Fitó, reconoce que, a menudo, las universidades están desconectadas de las políticas de empleo, y que para poder afrontar el desafío se necesitan mecanismos y financiación suficientes. Uno de los objetivos europeos para 2020 pasaba por que el 15% de su población activa estuviera inmersa en un proceso de formación continua. “En España estamos alrededor del 10%, en Francia cerca del 19%. Hay una brecha con países vecinos respecto a este grado de actualización de conocimientos”, advierte Fitó.

 

Publicado en Educacion | Comentarios desactivados en Del trabajo para toda la vida a la formación para toda la vida

Unos profesores avisan de que la IA supone una amenaza para el pensamiento crítico de los estudiantes: «escribir también es pensar»

‘Confiar en lo primero que responde ChatGPT’ quizá sea una mejora respecto a ‘confiar en lo primero que te muestre Google’ en cuanto a la exactitud de la respuesta, pero nos está volviendo intelectualmente aún más vagos

La IA parece estar ocupando un papel cada vez más fundamental en nuestro sistema educativo (un reciente informe revela, por ejemplo, que el 92% de los estudiantes universitarios del Reino Unido han utilizado IA en sus tareas académicas)…

Moran también señala un problema más amplio: el rechazo creciente a las fuentes tradicionales de conocimiento, como libros, artículos de revistas y medios de comunicación convencionales, en favor de una búsqueda superficial en Google o el uso de IA para resumir conceptos de manera rápida y sin contexto. Mas en….
Publicado en IA, Informática | Comentarios desactivados en Unos profesores avisan de que la IA supone una amenaza para el pensamiento crítico de los estudiantes: «escribir también es pensar»

Descubren que la inteligencia artificial mal usada nos hace más tontos cada día

Un nuevo estudio científico advierte que el uso inadecuado de la inteligencia artificial puede erosionar nuestra capacidad de pensamiento crítico. La investigación, llevada a cabo por un equipo de investigadores de Microsoft Research y la Universidad Carnegie Mellon, encontró que la dependencia de herramientas de IA sin cuestionar su validez reduce el esfuerzo cognitivo aplicado al trabajo. En otras palabras: nos vuelve tontos si nos dejamos llevar.
«Una mayor confianza en la IA está asociada con un menor pensamiento crítico», señala el estudio. Esta dependencia excesiva se debe a un modelo mental que asume que la IA es competente en tareas sencillas. Unos de los participantes en el estudio admitía que si una tarea era simple, pensaba que ChatGPT podía hacerlo sin dificultad y ni siquiera cuestionaba en el resultado. “El pensamiento crítico no me pareció relevante», apuntó a los investigadores…………… mas en 

Publicado en IA, Informática | Comentarios desactivados en Descubren que la inteligencia artificial mal usada nos hace más tontos cada día

Los trabajadores con competencias digitales altas ganan un 65% más que los demás

Un estudio del Ivie y la Fundación BBVA resalta que poseer conocimientos avanzados prácticamente garantiza el acceso a un empleo fijo y a jornada completa

En un mercado laboral en el que cada vez más trabajadores el único trabajo manual que realizan en su día a día es teclear, disponer o no de competencias digitales básicas es determinante a final de mes. Disponer de la formación propia de un tecnólogo o dominar solo el paquete básico de ofimática puede suponer una diferencia del 65% más de sueldo para el primero respecto al segundo. Así lo constata un informe elaborado por la Fundación BBVA y publicado este lunes, que también destaca que estas habilidades avanzadas en lo digital son un pasaporte a empleos más estables y mejores.

El análisis elaborado por el BBVA sobre los ingresos por hora trabajada en España entre distintas profesiones cuantifica esa correlación entre competencias digitales y salarios. Mientras que el promedio de los trabajadores, sean oficinistas, panaderos o analistas de datos, es de 13,2 euros, las ocupaciones con niveles medio-alto y alto en competencias digitales registran medias de 15,9 y 19,9 euros, respectivamente. Es decir, hasta un 50% por encima de la media.

Los trabajadores con habilidades tecnológicas avanzadas –lo que en jerga se ha venido a denominar ‘techie’- tienen un 24% más de probabilidades de contar con un contrato indefinido y a jornada completa que alguien que carece de las mismas. Por otro lado, el porcentaje de empleados en situaciones precarias, como con contratos temporales de menos de tres meses, se reduce en dos puntos porcentuales entre quienes poseen estas competencias.

Enlace al informe…… Las competencias digitales y digitalizadas – Fundación BBVA

+……………..


 

Publicado en Educacion, Informática, Otras de Informática | Comentarios desactivados en Los trabajadores con competencias digitales altas ganan un 65% más que los demás

Evita Hacer ESTO si quieres ser PROGRAMADOR

Publicado en Informática, Programación | Comentarios desactivados en Evita Hacer ESTO si quieres ser PROGRAMADOR

¿Por qué la mayoría de las personas NO aprenden a programar?

¿Estás atrapado en un ciclo de cursos de programación interminables que no te llevan a ningún lado? En este video, te revelaré el secreto para romper ese patrón y convertirte en un programador autónomo y eficiente. Aprenderemos cómo evitar el estancamiento y poner en práctica tus conocimientos de programación de forma efectiva. Descubrirás la mejor manera de aprender, maximizar tu tiempo de estudio y evitar la frustración de no poder aplicar lo aprendido. Desde establecer metas claras hasta construir proyectos reales, te guiaré paso a paso para que alcances el éxito en tu camino hacia la programación

Publicado en Informática, Programación | Comentarios desactivados en ¿Por qué la mayoría de las personas NO aprenden a programar?

El creador del lenguaje C++ terminó siendo programador «por error». Pero tiene varios consejos para los jóvenes del sector

Algunos extractos del original «El creador del lenguaje C++ terminó siendo programador «por error». Pero tiene varios consejos para los jóvenes del sector»

Empieza de manera contundente:

«No te especialices demasiado, no estés demasiado seguro de conocer el futuro».

«Me encuentro con un montón de ‘geeks junior’ que piensan que lo único que importa es la especialidad de la informática: la programación o la inteligencia artificial o los gráficos o algo así. Y, bueno, no es así…».

«Nunca me arrepentí del tiempo que le dediqué a la historia y a las matemáticas. Las matemáticas te agudizan la mente, la historia te da una idea de tus limitaciones y de lo que pasa en el mundo»

«Mi propia educación fue bastante amplia: he trabajado con compiladores, con múltiples lenguajes —creo que he llegado a conocer dos docenas de ellos—, con arquitectura de máquinas, con sistemas operativos… y todo ese conjunto de habilidades resultó ser útil».

«Sé flexible y recuerda que las carreras y los trabajos son algo a largo plazo».

Todo el documento en:  Genbeta.com

Publicado en Informática | Comentarios desactivados en El creador del lenguaje C++ terminó siendo programador «por error». Pero tiene varios consejos para los jóvenes del sector

Louise Stettner el fotógrafo con espíritu que captó la belleza cotidiana

El poeta Walt Whitman escribió: «Valora la belleza de las cosas simples». Y esa cautivadora simplicidad se ve reflejada en las imágenes de dos pescadores ibicencos mientras faenan en el mar, la de un obrero soviético en una fundición, la de los pasajeros del metro de Nueva York o la de un hombre sentado en un banco sin reparar en el espectacular skyline de Manhattan.

El responsable de captar estos instantes es Louis Stettner (Nueva York, 1922-París, 2016), el fotógrafo que tan bien supo capturar la poesía de la vida cotidiana. Como su querido Walt Whitman.

Louis Stettner. Brooklyn Promenade, Brooklyn, Nueva York Colecciones Fundación MAPFRE © Louis Stettner Estate

KBr Fundación MAPFRE acoge una gran retrospectiva de este extraordinario fotógrafo estadounidense, un artista con un estilo inclasificable cuyo trabajo sobre multitud de temas contiene elementos de la estética de la fotografía callejera neoyorquina y del humanismo de la tradición francesa Fuente Louise Stettner el fotógrafo con espíritu que captó la belleza cotidiana (lavanguardia.com)

PHotoESPAÑA – Louis Stettner – Louis Stettner (phe.es)
Louis Stettner Estate | Seventy-year creative legacy of Louis Stettner
Louis Stettner: el fotógrafo desconocido más conocido del mundo – Cultura Inquieta

 

 

 

Publicado en Callejera, Fotografía, lo cotidiano | Comentarios desactivados en Louise Stettner el fotógrafo con espíritu que captó la belleza cotidiana