gabrielmigueliglesias :
No me cabe duda de lo que estás diciendo y ya me había dado cuenta de algo que te voy a describir ahora: No solo debes extraer lo que antes se llamaba conocimiento de sistemas expertos (reunía el know-how de, por ejemplo, 10.000 especialistas y se sistematizaba en un sistema ProLog, por ejemplo, hace 40 años!), sino que debes saber escribir correctamente en tu propia lengua, las especificaciones de lo que necesitas resolver en tu problema particular bajo estudio y tratamiento. De ese modo, potenciarás los sesgos particulares del problema que te ocupa y facilitarás el conocimiento a tu IA, para que aprenda lo básico por el camino más corto. Tienes que asumir a tu ayudante digital, como un estudiante graduado con sólida formación e información general, a quien, en un tiempo récord, deberás impartir los conocimientos básicos del problema y la metodología con los cuales quieres entrenarlo. Pero, cuidado, porque si la metodología (la cual es, en principio, conocimiento mecanizado y por tanto, no es único ni necesariamente óptimo),no llegara a ser la óptima, entonces la IA no siempre estará capacitada para descubrir esa ineficiencia y deberá entrar en un ciclo especial de retro alimentación y aprendizaje, mediante una serie de requerimientos de búsqueda, medición de parámetros de optimización y generación de informes, de modo que al final de un ciclo, el mismo agente de IA, se ha transformado en una entidad que mejoró la calidad del trabajo que realiza. Y si lo ha hecho de manera positiva, es porque tú misma, te has planteado las preguntas correctas y los enfoques realistas, para que tu agente de IA, haya podido explorar y extraer las mejoras tangibles al método utilizado en tus inmersiones en la naturaleza del problema que intentas resolver(le a tu cliente) para tu propia mejora operativa. Esto desde ya, da por tierra con la afirmación de que la IA le va a quitar trabajo a los humanos. En todo caso, se quedará con las tareas que logre emular con eficacia, Pero no reemplazará a los humanos que las entrenan, en el conocimiento de las tareas que deben, necesariamente, aprender, dado que, si tratan de resolver genéricamente, sólo obtienen outputs sin calidad suficiente.
2026-06-02 16:56:15