¿Por qué deberías crear contenido aunque nadie te vea? Parte II: lo que ocurre antes del prompt

En la primera parte de esta serie escribí sobre algo que me ha sorprendido durante estos primeros seis meses de Apuntes Críticos: cuánto he aprendido creando contenido. Pero sería incompleto contar esa historia sin hablar de una herramienta que ha sido decisiva para hacerlo posible: la inteligencia artificial (IA).

La utilizo prácticamente todos los días. Me ayuda a explorar ideas, ordenar información, ensayar estructuras, revisar argumentos, proponer formulaciones, imaginar recursos visuales y acelerar tareas que, de otra manera, consumirían una cantidad de tiempo que probablemente haría imposible sostener este proyecto con el mismo ritmo.

En ese sentido, la IA ha sido un atajo extraordinario.

Pero un atajo no necesariamente significa llegar al mismo lugar sin pensar; en ocasiones, significa disponer de más tiempo para decidir a dónde queremos llegar.

La IA no sabe automáticamente lo que quiero

Existe una imagen bastante extendida de cómo se trabaja con inteligencia artificial: alguien escribe una instrucción, la máquina produce algo y el usuario simplemente lo publica.

Mi experiencia se parece muy poco a eso.

Detrás de muchos resultados hay una larga conversación. Una propuesta no funciona. Otra simplifica demasiado. Una palabra cambia el sentido. Una imagen transmite algo distinto de lo que buscaba. Una explicación puede ser correcta y, al mismo tiempo, superficial. Una conclusión resulta demasiado categórica.

Entonces empieza la iteración: cambiar, precisar, reformular, introducir un criterio, pedir alternativas, comparar, regresar a una fuente y, algunas veces, desechar todo y comenzar nuevamente.

Por eso he concluido que una parte importante del trabajo con IA exige saber qué pedir y, al mismo tiempo, tener el criterio para saber qué no aceptar.

Lo decisivo muchas veces ocurre antes del prompt

Detrás de cualquier instrucción existe una persona que llega con una historia previa: lecturas, experiencia, conocimientos, prejuicios, categorías conceptuales, intuiciones y criterios para distinguir una buena respuesta de una mediocre.

En mi caso, cuando utilizo IA para trabajar sobre política, no llego vacío a la conversación. Detrás hay más de 15 años estudiando, leyendo, trabajando y pensando sobre fenómenos políticos.

Eso, por supuesto, no garantiza que tenga razón, pero sí cambia profundamente las preguntas que puedo formular, los errores que soy capaz de detectar y las alternativas que puedo pedir.

Dos personas pueden utilizar exactamente la misma herramienta y obtener resultados radicalmente distintos.

Hoy basta recorrer unas cuantas páginas en redes sociales para advertirlo. Cada vez más utilizan IA para producir textos, imágenes, videos o explicaciones y, sin embargo, la diferencia de calidad puede ser enorme. Algunas producen contenido genérico, predecible o superficial; otras consiguen piezas con contexto, criterio y una voz reconocible.

La diferencia radica tanto en la herramienta como en quien la dirige. Y esto va mucho más allá de conocer algún “prompt mágico”. La clave puede estar en advertir una distinción que otra persona desconoce, detectar un concepto mal utilizado, saber que una afirmación necesita otra fuente o reconocer que una simplificación está deformando aquello que intentamos explicar.

En otras palabras, la calidad de lo que podemos pedirle a una herramienta depende también de las preguntas, conocimientos y criterios que somos capaces de llevar hasta ella.

Y muchas de esas cosas existen antes de escribir una sola palabra en el cuadro de texto.

Tener IA no equivale a tener criterio

Quizá uno de los grandes errores de este momento sea confundir acceso con dominio. Tener herramientas extraordinariamente poderosas al alcance de más personas no se traduce automáticamente en un buen uso.

La IA puede generar respuestas convincentes pero equivocadas, explicaciones elegantes y superficiales o imágenes espectaculares que comunican justo lo contrario de nuestra intención original.

Ese espejismo puede resultar convincente a primera vista, pero suele desmoronarse cuando se somete a una revisión informada y crítica.

Frente a estos escenarios emerge el criterio como una cualidad que la tecnología vuelve todavía más importante: saber evaluar, comparar, desconfiar cuando corresponde y reconocer cuándo falta algo.

Lejos de volver obsoleto el conocimiento previo, la inteligencia artificial puede elevar su valor. Porque cuando producir una respuesta se vuelve sencillo, juzgar su pertinencia y calidad se convierte en una habilidad central.

La IA puede ahorrarnos trabajo. ¿Qué hacemos con ese ahorro?

Esta es probablemente la idea que más me interesa de toda esta discusión.

La inteligencia artificial puede ahorrarnos una enorme cantidad de trabajo. Pero no está escrito qué haremos con el tiempo, esfuerzo y recursos que libera.

Una ruta fácil es utilizarla para pensar menos: conformarnos con el primer resultado aceptable, copiarlo y seguir adelante.

Pero otra posibilidad es utilizar ese ahorro para desplazar nuestra energía hacia etapas más valiosas del proceso creativo.

Menos tiempo en la ejecución mecánica y más tiempo contrastando fuentes.

Menos tiempo peleando por una primera formulación y más tiempo evaluando alternativas.

Menos esfuerzo en producir algo y más esfuerzo en decidir qué merece producirse y por qué.

En mi experiencia con Apuntes Críticos, la IA no elimina la exigencia: la desplaza.

Hay tareas que ahora puedo resolver en minutos y que antes me habrían tomado horas. Pero esa velocidad también me permite intentar más cosas, revisar más, experimentar, desechar resultados mediocres y elevar mis propios estándares.

La productividad aumenta.

La exigencia también puede hacerlo.

La herramienta también puede enseñarnos

Existe además una paradoja interesante. Nos acercamos a la IA con un conocimiento previo, pero el diálogo con ella también puede ampliarlo.

Una respuesta introduce algo que desconocíamos. Lo investigamos. Descubrimos otra fuente. Aparece una objeción. Reformulamos la pregunta. La nueva respuesta abre otra posibilidad. Volvemos a contrastar.

Y terminamos sabiendo más que cuando comenzamos.

Nuestro conocimiento mejora las preguntas; las preguntas producen nuevas respuestas; las respuestas generan nuevas dudas; y esas dudas nos obligan a seguir aprendiendo.

Por eso tampoco me interesa una defensa ingenua de la inteligencia artificial. Puede generar errores, reforzar prejuicios, hacernos aceptar ideas que no comprendemos y convertirse en una magnífica excusa para la pereza mental.

Pero también puede ocurrir lo contrario: que, utilizada con criterio, se convierta en una herramienta para pensar más, no menos.

Lo que ocurre antes del prompt

Quizá estamos prestando demasiada atención a la capacidad de la inteligencia artificial para producir cosas y demasiado poca a la capacidad humana necesaria para dirigir ese proceso.

El prompt importa.

Pero antes del prompt están las preguntas que aprendimos a formular, las lecturas que nos permiten desconfiar, la experiencia que nos ayuda a distinguir y el criterio para reconocer cuándo algo todavía no funciona.

La inteligencia artificial puede acompañar una enorme parte del trayecto.

Pero todavía hace falta alguien que decida cuál es el destino.

Y quizá ahí aparezca una de las preguntas más importantes de nuestro tiempo:

si una máquina puede producir en segundos muchas de las tareas que durante décadas utilizamos para demostrar que alguien había aprendido, ¿qué deberíamos comenzar a enseñar y evaluar ahora?

De eso quiero hablar en la tercera y última parte de esta serie.