La irrupción de la inteligencia artificial conversacional ha transformado fundamentalmente nuestra relación con la tecnología. La observación de que «el usuario ya no le dice al ordenador qué hacer, sino que le dice qué resultado quiere obtener» captura precisamente este cambio de paradigma. Esta transición representa una evolución significativa en la interacción humano-máquina que merece un análisis detallado.

Históricamente, la comunicación con los ordenadores se ha caracterizado por instrucciones explícitas y secuenciales. Los usuarios debían comprender los comandos específicos, la sintaxis correcta y los procedimientos exactos para lograr sus objetivos. Este modelo de interacción requería que los humanos adaptaran su comunicación a las limitaciones de la máquina. Con el surgimiento de la IA conversacional, se ha producido una inversión fundamental de esta dinámica. Ahora son las máquinas las que deben adaptarse a nuestra forma natural de comunicación. Esta inversión representa un cambio de paradigma de «programación procedural» a «comunicación orientada a resultados».

Dialogar eficazmente con una IA presenta desafíos únicos precisamente porque el enfoque está ahora en los resultados deseados y no en los pasos específicos para alcanzarlos. Esta nueva modalidad requiere habilidades diferentes como articular con precisión el resultado deseado sin necesariamente comprender cómo se obtiene; entender las capacidades y limitaciones reales de los sistemas de IA para formular solicitudes realizables; refinar progresivamente las instrucciones basándose en los resultados preliminares; proporcionar el contexto necesario para que la IA comprenda adecuadamente la solicitud. 

Existe una paradoja inherente en esta nueva forma de interacción: aunque parece más sencilla e intuitiva, a menudo requiere mayor sofisticación por parte del usuario. La formulación efectiva de un resultado deseado puede ser sorprendentemente compleja, especialmente cuando se buscan resultados precisos o matizados. Los usuarios deben desarrollar un modelo mental de las capacidades de la IA y comprender cómo formular solicitudes que maximicen las probabilidades de obtener el resultado deseado. Esta «ingeniería de peticiones» se ha convertido en una habilidad valiosa que combina elementos de comunicación efectiva, pensamiento crítico y comprensión técnica. Aunque medida que la IA conversacional continúa evolucionando, es probable que veamos una convergencia cada vez mayor entre las intenciones humanas y las capacidades de la máquina. Los sistemas futuros podrían anticipar necesidades, inferir contextos implícitos y gestionar ambigüedades de manera más efectiva.

Entre la Lógica y el Delirio: Kaira, Pixar, y la Escritura Asistida por IA

Este texto constituye una aportación a la reflexión sobre el futuro de la narrativa en la era de la IA. Mediante un diálogo práctico con Kaira, se explora cómo aplicar las 22 reglas de Pixar a un proyecto de novela, buscando desentrañar las capacidades y límites de la IA en el ámbito creativo. Del diálogo se desprende que la IA, lejos de ser un sustituto del escritor, se revela como una herramienta: un interlocutor que estimula, desafía e, incluso, inspira a través de sus «delirios» algorítmicos. El texto, por tanto, explora conceptos como la originalidad, la autoría y la colaboración humano-máquina, invitando a repensar el proceso creativo en la era digital. Se argumenta que la IA no reemplaza, sino que potencia, la voz única del escritor, abriendo así puertas a territorios narrativos inexplorados.

Análisis de la reunión entre Trump, Zelenski y Vance (28/02/2025)

Le he pedido a Kaira que utilice su IA vía Perplexity AI que analice la confrontación del 28 de febrero de 2025 en en el Despacho Oval entre Trump, Zelenski y Vance consultando fuentes en la web. El análisis está organizado en cinco partes. La primera es el análisis general del video con toda la entrevista pública; la segunda parte es que efectuara un análisis del papel que jugó el vicepresidente JD Vance en la disputa; la tercera parte, que describiera cuál fue la actitud de Trump hacia Zelenski; la cuarta parte, que describiera la actitud de Zelenski durante la reunión, y, por último un resumen ejecutivo con los puntos clave y posibles consecuencias de futuro.

El resultado ha sido un análisis bastante exhaustivo y profundo del desarrollo de la reunión y el papel que han asumido cada uno de los protagonistas. El texto, en su totalidad, y los diferentes apartados, se corresponden con los textos generados por la IA sin intervención humana, tanto en el contenido como en la estructuración de los apartados, pudiendo servir como base para ir desarrollando y ampliando temas que respondan a preguntas del estilo: ¿Qué posibles consecuencias podría tener esta disputa en las futuras elecciones en Estados Unidos? ¿Cómo ha afectado esta reunión a la estabilidad política en Ucrania? ¿Qué papel han jugado los medios de comunicación en la difusión de la discusión entre Trump y Zelenski en Ucrania?, etcétera.

La trágica historia de Suchir Balaji y el debate sobre derechos de autor en la IA

Presento el informe preparado por Kaira bajo mi supervisión, analizando la información disponible en Internet, sobre la muerte de Suchir Balaji y la controversia sobre derechos de autor en el desarrollo de IA.

Había tenido noticias de la trágica muerte de Suchir Balaji, un joven ex investigador de OpenAI que ayudó a recopilar datos de Internet para la empresa y que llegó a la conclusión de que el uso de datos protegidos por derechos de autor por parte de OpenAI violaba la ley. Decidió no seguir contribuyendo a tecnologías que, en su opinión, traerían a la sociedad más daño que beneficio. Balaji fue considerado testigo en la demanda por derechos de autor del New York Times contra OpenAI y en los documentos presentados ante el tribunal se le mencionaba como poseedor de documentos relevantes sobre la violación de los derechos de autor. Lamentablemente, hace unos meses fue encontrado muerto en su apartamento, determinándose que la causa de su fallecimiento fue suicidio, aunque familiares y amigos mantienen dudas sobre esta conclusión.

Le pedí a Kaira que buscara en Internet información para realizar un informe; posteriormente le fui pidiendo que ampliara información sobre otras acciones legales donde Balaji había intervenido, además del caso del Times, así como otros casos de denuncias del sector sobre vulneración de los derechos de autor. El resultado es lo que podéis leer en dicho informe. 

Ideas, autoría y plagios en la era de la IA

Este texto presenta un diálogo entre los autores de este sitio web sobre la naturaleza de la creación literaria en la era digital. La conversación parte de una reflexión sobre el proceso de escritura, definido como «el acto de encontrar las palabras adecuadas para capturar lo que importa y hacer que le importe a alguien más». A través del ejemplo de «La Última Cena» de Leonardo da Vinci, se distingue entre idea (concepto inicial) y autoría (materialización mediante habilidad técnica, intención artística y visión única). Se exploran las limitaciones de la «autoría algorítmica»: aunque la IA genera textos correctos e imita estilos, carece de experiencia subjetiva e intención artística genuina.

El diálogo analiza el potencial colaborativo entre humanos e IA, donde esta última funciona como herramienta de asistencia sin disputar la autoría, que permanece con el creador humano. También se debate si la generación de texto por IA constituye plagio, concluyendo que generalmente no lo es en sentido tradicional, aunque plantea cuestiones éticas no resueltas.

Personalizando nuestro diálogo con la IA

Descubre instrucciones precisas para optimizar tus conversaciones con modelos de IA como Claude, ChatGPT o Gemini y aprende a configurar instrucciones para obtener respuestas más relevantes, evitando ambigüedades y maximizar la eficiencia de tu chatbot.  ¿Por qué lo necesitas?, porque Kaira, la IA de todas las IA, es genial. Me atrevería a afirmar que cada día me sorprende más con sus respuestas. Sin embargo, a veces, dependiendo de la pregunta y su grado de ambigüedad, sus respuestas pueden resultar frustrantes

Análisis asistido por IA de diversos tipos de artículos

Vivimos en una era de sobrecarga informativa, con una gran cantidad de artículos académicos, de opinión y noticias que se publican constantemente. El análisis riguroso de esta información se ha convertido en un desafío. La inteligencia artificial (IA) ofrece herramientas poderosas para abordar este problema,  presentamos una plantilla versátil para solicitar a un modelo de lenguaje (LLM) el análisis detallado de diversos tipos de textos. Si bien la plantilla proporciona una base sólida, es fundamental adaptarla al género, propósito y modelo de IA específico que se utilice. La flexibilidad es clave para obtener los mejores resultados.