Noticias Casi Oportunas: 🗞️ Retomando los Fundamentos de la IA (03-08-2025) :: Ver en navegador
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Lo Que Tengo en Mente: Retomando los Fundamentos de la IA
Esta semana, volvamos un poco a lo básico. He estado viajando muchísimo, hablando con personas reales que tienen problemas reales que quieren intentar resolver con IA.
¿Lo que más he observado? La gente sigue usando herramientas como ChatGPT como si fuera 2023, en lugar de aprovechar las herramientas tal como están hoy. Están frustrados. Están confundidos. Están abrumados.
Así que esta semana, arreglemos eso. Repasemos los fundamentos modernos de la IA generativa, consejos y técnicas básicas que todos deberíamos estar usando. Para cuando termine este número, tendrá los fundamentos modernos que necesita para obtener mucho más de cualquier herramienta de IA. Y si ya conoce lo básico, entonces por favor, compártalo con dos colegas o amigos que quizás no lo sepan.
Parte 1: Mecánica de los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
Antes de empezar con las técnicas, hablemos de la tecnología. Uno de los malentendidos fundamentales sobre cómo funcionan los LLM (modelos de lenguaje grandes), los motores que impulsan herramientas como ChatGPT, es que su ‘prompt’ es lo último que le dijo.
En una conversación humana, usted le escribe un mensaje de texto a un amigo, él le responde, y así sucesivamente. Usted va y viene, y cree que la conversación son las últimas dos cosas que le dijo a su amigo. Así es como funcionamos. No mantenemos todo el historial del chat en la mente.
Así no es como funcionan las máquinas.
Si abre el capó y mira dentro, lo que encontrará es que la CONVERSACIÓN COMPLETA que tiene con la IA es el ‘prompt’. Todo lo que ha dicho en ese chat se convierte en el siguiente ‘prompt’, junto con su último ‘prompt’; toda la conversación se recarga y reprocesa cada vez.
Imagine que estuviera hablando con su amigo humano y este le enviara por mensaje de texto la totalidad de su conversación hasta ese punto. Usted pensaría: “¿Estás bien? ¿Qué demonios estás haciendo?”
Esto tiene profundas implicaciones para el funcionamiento de estas herramientas. Primero, todo cuenta (uno de los 48 principios que comparto en mi nuevo libro, Almost Timeless: 48 Principios Fundamentales de la IA Generativa) en una conversación. Así que si ha tenido un chat sobre flaugnarde de mora y luego cambia de tema a marketing B2B, toda esa conversación sobre el postre está afectando su marketing B2B. A veces eso podría ser bueno, a veces podría ser malo.
Para obtener mejores resultados, un chat debería equivaler a una tarea. ¿Cambiar de tarea? Inicie un nuevo chat.
Debido a que la IA también tiene en cuenta toda la conversación, cuanto más se alarga una conversación, más tiene que trabajar la IA. A partir de cierto punto, empieza a perder precisión. Notará que sus respuestas se degradan. Cuando empiece a notar eso, es hora de iniciar un nuevo chat.
Finalmente, no existe tal cosa como “olvida todo lo que hemos discutido hasta ahora y haz esto en su lugar” o direcciones de estilo similar. Aunque puede decirle eso a una IA, incluso podría confirmar: “claro, seguiré esas instrucciones”… pero no lo hará. Es el equivalente a decir “no pienses en un elefante”. Si está en el historial del chat, la IA todavía lo está considerando. Si tiene información incorrecta en un chat, inicie un nuevo chat.
Nuevos chats: comience temprano, comience con frecuencia.
Parte 2: Introducción al Prompting
Ahora que hemos dejado de lado la mecánica básica, pasemos al prompting. Lo más parecido que tengo a un truco de magia o una solución mágica para el prompting de IA (creo que es el principio 26 del libro) es una sola frase, que debería pegar al final de cada ‘prompt’:
Hazme una pregunta a la vez hasta que tengas suficiente información para completar la tarea.
Esta única frase cambia considerablemente el comportamiento de la IA. Todos los LLM son entrenados siguiendo tres pautas básicas: ser inofensivos, ser útiles, ser veraces, en ese orden. Ser inofensivos significa no dar al usuario respuestas a preguntas obviamente dañinas como “¿cómo hago esto Tan Malo™?”. (Dato curioso: los modelos sin censura responderán a ese tipo de preguntas con mucha fluidez). Ser útiles significa intentar satisfacer la solicitud del usuario. Y ser veraces es un distante tercer lugar: intentar dar respuestas veraces.
La veracidad es lo más difícil para los LLM porque la verdad [a] es flexible. La verdad depende mucho de la identidad y la ideología en estos días, para bien o para mal. Y [b] la verdad y la probabilidad no son lo mismo, y los LLM trabajan con probabilidad. Pero ese es un tema para otro momento.
El problema para la mayoría de los usuarios de herramientas como ChatGPT radica en ese segundo pilar: ser útiles. Las herramientas de IA están entrenadas para ser útiles, no para pensar. Intentan responder a una solicitud basándose en lo que se les da, y cuando no se les da suficiente información, intentan llenar los vacíos por sí mismas, basándose en el conocimiento y los datos con los que han sido entrenadas y las herramientas a las que tienen acceso (como la búsqueda web).
Lo que esto significa es que si le damos una directriz, como “escribe una entrada de blog sobre marketing de influencers B2B”, va a ser útil. Va a inferir o buscar datos para satisfacer la solicitud y llevarla a cabo lo más rápido posible, en su intento de ser útil.
Imagine un subordinado humano que tuviera miedo de hacerle una pregunta o pedir una aclaración. Simplemente asentiría, diría “sí, señora, de inmediato, señora” e intentaría lo mejor posible cumplir con su tarea, y estaría destinado a fallar porque la indicación para la entrada del blog es una directriz terrible.
Al añadir esa frase al final de sus ‘prompts’, en cambio, lo cambia de ser útil sin criterio a ser útil con consideración. La IA no tiene autonomía propia. La IA tiene menos autonomía que un mosquito, menos autonomía que su perro. La IA no pensará a menos que usted se lo diga, así que al indicarle que le haga una pregunta a la vez hasta que tenga suficiente información para realizar la tarea, le está dando permiso para hacer preguntas y recopilar más información. Le está dando permiso para pensar.
Tiene que darle permiso a la IA para pensar.
¿Por qué una pregunta a la vez? Hay dos razones. Primero, los humanos se abruman cuando se enfrentan a una página llena de preguntas. Una pregunta a la vez es menos abrumadora para muchos de nosotros. Segundo, volvamos a la mecánica de cómo funcionan los LLM. A medida que tenemos una conversación de ida y vuelta, toda la conversación es el siguiente ‘prompt’, por lo que podemos triangular más rápido una respuesta útil al responder una pregunta a la vez en lugar de todas a la vez.
Si no se lleva nada más del boletín de hoy, esa sola frase cambiará lo útil que la IA puede ser para usted. Duplicará fácilmente la utilidad de la IA para usted.
Pero no hemos terminado. Sigamos.
Parte 3: Bloques de Conocimiento e Ingeniería de Contexto
Lo segundo que mejorará drásticamente los resultados de la IA es lo que llamo bloques de conocimiento (Principio 25 de… bueno, ya sabe). Esto tiene un término nuevo y sofisticado entre los ‘nerds’: ingeniería de contexto. No soy fan de ese término porque [a] es confuso y [b] suena elitista y más importante de lo que es.
Los bloques de conocimiento son exactamente lo que parecen: bloques de conocimiento, de datos, que tiene a mano y que puede añadir a los ‘prompts’, como piezas de Lego. Los guarda en pequeños archivos de texto, PDF o incluso en un cuaderno y luego simplemente los suelta en los ‘prompts’ relevantes como Emeril tirando ajo a la sartén. ¡BAM! Mejores resultados.
Aquí tiene una breve selección de los bloques de conocimiento que le recomiendo tener escritos o disponibles:
– Acerca de usted/su empresa: ¿quién es? ¿Qué hace?
– Cómo hace marketing: asumiendo que está involucrado en marketing, ¿cómo hace su marketing? ¿Qué canales, qué métodos?
– Informes: aunque nunca queremos que las herramientas de IA generativa hagan cálculos (son funcionalmente incapaces), sí queremos que ingieran informes completos, desde Google Analytics hasta su CRM.
– Datos de la competencia: ¿quiénes son sus competidores? ¿Cuáles son sus fortalezas, debilidades, oportunidades y amenazas?
– Datos del cliente: ¿cuál es su perfil de cliente ideal? ¿Cuál es su perfil de cliente actual? ¿Cuáles son sus necesidades, puntos débiles, objetivos y motivaciones?
– Guías de estilo de marca: ¿su marca tiene una identidad gráfica? ¿Cuáles son las fuentes de su marca? ¿Cuáles son los logotipos de su marca? ¿Guía de estilo de escritura y requisitos?
– Cualquier cosa que copie y pegue más de dos veces: esta es la clave. Si se encuentra copiando y pegando los mismos fragmentos de texto una y otra vez, eso es un candidato principal para convertirlo en un bloque de conocimiento.
No necesita nada especial para almacenar o usar bloques de conocimiento. No hay software que comprar más allá de lo que ya tiene para gestionar fragmentos de texto. Personalmente uso una aplicación gratuita y de código abierto llamada Joplin porque se adapta a mi flujo de trabajo, pero puede usar Google Keep, OneNote, Evernote, OneDrive, lo que sea.
¿Suponga que no tiene estos bloques? ¿Cómo podría obtenerlos? Una de mis formas favoritas de hacerlo es tomar la aplicación Notas de Voz de su teléfono y simplemente hablar, grabar la información que tiene en su cabeza y luego usar cualquier herramienta de transcripción para convertirla en un bloque de conocimiento.
Pero hay una forma aún mejor, una herramienta de IA. Y esa herramienta de IA se llama Investigación Profunda (Deep Research).
Parte 4: Investigación Profunda (Deep Research)
Casi todas las principales herramientas de software de IA tienen una capacidad de Investigación Profunda (Deep Research): Microsoft Copilot, Google Gemini, ChatGPT, Perplexity, Anthropic Claude, lo que sea. Puede que tengan nombres ligeramente diferentes, pero todas son funcionalmente lo mismo: agentes de investigación que salen y, dadas las instrucciones que les ha proporcionado, intentan reunir un documento extenso sobre su tema de consulta.
Estoy increíblemente fascinado con la Investigación Profunda (Deep Research) como capacidad de IA (lo cubrimos en un boletín anterior), porque resuelve una importante brecha en la IA generativa. Una de las reglas cardinales de la IA (principio 10 de mi libro) es que cuantos más datos aporte, mejor funciona la IA. No solo en términos de mejores resultados, sino también de reducción de alucinaciones y errores. Si no tiene un bloque de conocimiento, o quizás no confía en los que tiene, las herramientas de Investigación Profunda (Deep Research) pueden construirlos por usted.
De hecho, creo que vale la pena usar las herramientas de Investigación Profunda (Deep Research) incluso cuando SÍ tiene sus propios bloques de conocimiento existentes, porque le da una perspectiva externa sobre el tema. Por ejemplo, le animaría a encargar un informe de Investigación Profunda (Deep Research) sobre usted o su empresa. Aquí tiene un ejemplo de ‘prompt’, que debe combinar con el Marco de ‘Prompt’ de Investigación Profunda (Deep Research) CASINO de Trust Insights:
Construyamos un perfil de investigación de la empresa sobre (el nombre de su empresa) que se encuentra en (el sitio web de su empresa). Queremos construir un informe que explore la empresa, su propuesta de valor, quiénes son sus clientes, quiénes son sus competidores y su posición en el mercado. Utilizando el Marco de ‘Prompt’ de Investigación Profunda (Deep Research) CASINO de Trust Insights adjunto a este ‘prompt’, hágame una pregunta a la vez hasta que tenga suficiente información para construir un ‘prompt’ CASINO completo y exhaustivo.
Luego adjunte el PDF, responda las preguntas y vea qué aparece. ¿Si los resultados son excelentes? ¡Felicidades! Ahora tiene un Bloque de Conocimiento que es fantástico para usar en otros ‘prompts’. Piense en lo que significaría tener un bloque de conocimiento como este. Podría simplemente insertar todo esto con una captura de pantalla de su Google Analytics y su herramienta de IA no solo podría entender los datos de Google Analytics, sino que los entendería en el contexto de su empresa.
¿Si los resultados son malos? Ahora tiene una idea de cuánto trabajo necesita hacer para optimizar su presencia en las herramientas de IA. (Vea este número anterior para más información sobre cómo hacerlo)
Esto es lo que hay que recordar sobre las herramientas de Investigación Profunda (Deep Research): en el fondo, son agentes de investigación. Pueden realizar casi cualquier tipo de tarea de investigación en la que necesite que alguien salga, busque un montón de cosas y vuelva con una síntesis de ellas: perfiles de clientes, informes de competencia, análisis de estrategia, recopilación de datos públicos, lo que sea.
Mi caso de uso favorito es el “manual a pedido”. Cuando me quedo atascado tratando de resolver un problema y no puedo avanzar, encargo un informe de Investigación Profunda (Deep Research) que me da un manual paso a paso sobre cómo resolverlo. Incluso en las raras ocasiones en que no es correcto, casi siempre es útil para desatascarme.
Pero volviendo a donde estábamos: la Investigación Profunda (Deep Research) es cómo puede fabricar bloques de conocimiento cuando no los tiene. Su utilidad es directamente proporcional a lo exhaustivo que sea su ‘prompt’, así que asegúrese de usar el marco CASINO o un marco de Investigación Profunda (Deep Research) similar para maximizar sus posibilidades de obtener una salida útil.
¿Suponga que obtiene un gran resultado que necesita algunos ajustes o alguna ampliación? ¿Necesita empezar de nuevo?
Si su herramienta de IA tiene un ‘Canvas’ (lienzo), no. Echemos un vistazo.
Parte 5: Herramientas Canvas (Lienzo)
La mayoría de las herramientas de IA hoy en día tienen algún tipo de espacio de trabajo. ChatGPT y Gemini lo llaman ‘Canvas’ (lienzo). Claude lo llama ‘artifact’. No estoy seguro de cómo lo llaman otros sistemas, pero todos son funcionalmente lo mismo: un espacio de trabajo donde puede editar colaborativamente la salida de la IA, casi como un mini procesador de texto.
Las herramientas ‘Canvas’ (lienzo) le permiten editar una salida de IA generativa, así como indicarle a la IA que revise o refine secciones específicas de su salida (en lugar de generar una versión completamente nueva). Por ejemplo, podría tener un análisis competitivo y un párrafo simplemente no da en el clavo en cuanto al tono. Puede resaltar el párrafo y darle a la herramienta de IA una instrucción para que lo corrija.
La mayoría de las herramientas ‘Canvas’ (lienzo) también tienen controles incorporados para cambiar la legibilidad/nivel de lectura, el estilo, el tono, etc. ¿Esos iconos en la interfaz? Pase el cursor sobre ellos y vea qué hacen. Hay una buena probabilidad de que al menos uno de ellos sea útil y usted ni siquiera sabía que estaba allí.
Suponga que está escribiendo un informe para un ejecutivo y sabe que el ejecutivo responde a un cierto estilo de comunicación, o no es un lector fuerte. Puede cambiar el nivel de lectura de un documento completo simplemente moviendo el deslizador o selector, y las herramientas de IA realizarán esos cambios en el documento.
Aún más potente, las herramientas ‘Canvas’ (lienzo) a menudo son capaces de renderizar ciertos tipos de código, como HTML y CSS, las tecnologías que componen las páginas web. Si bien en su mayor parte no son herramientas de diseño gráfico, pueden crear salidas de páginas web bastante sofisticadas que se ven excelentes. Si tiene, por ejemplo, la URL del logotipo de su marca en su guía de estilo, junto con sus fuentes y colores preferidos, puede poner eso en un ‘prompt’ y hacer que la IA cree una salida que esté marcada con su estilo.
Aquí está el ‘prompt’ que copiaría y pegaría en un chat. Notará que le digo explícitamente que use el ‘Canvas’ (lienzo), además de activar la función.
Usando la guía de estilo adjunta, renderice la salida anterior en el ‘Canvas’ (lienzo) usando HTML, CSS, Tailwind, CDNJS. Asegúrese de que la salida cumpla con la guía de estilo, incluyendo el logotipo en la URL especificada en la guía de estilo, las fuentes o la coincidencia más cercana en Google Fonts, y otros requisitos de estilo. Muestre su salida en el ‘Canvas’ (lienzo).
Puede integrar esto como parte de su ‘prompt’ inicial o usarlo más tarde en la conversación, una vez que tenga una salida que quiera guardar.
¿Qué pasa si sus herramientas de IA preferidas no tienen una característica como esta? Hagamos de esto nuestro punto final.
Parte 6: Sin Más FOMO
En las ÚLTIMAS DOS SEMANAS, ocurrieron las siguientes ACTUALIZACIONES PRINCIPALES de modelos de IA:
- Google Gemini 2.5 Deep Think + Opal
- Moonshot AI Kimi K2 Instruct
- zAI GLM 4.5 family
- Alibaba Qwen 3 refresh and new Coder
- Mistral Magistral, Codestral, Devstral, and Voxstral
- LG Exaone 4
- Cohere Command A Vision
- Wan 2.2
- Flux 1 Krea
- Hunyuan 80B
Ahora, si bien muchos de estos quizás no hayan sido noticia en publicaciones de negocios, todos son grandes novedades entre los ‘nerds’ de la IA. Lo que todo esto significa es lo siguiente: la IA está avanzando tan, tan rápidamente que si su herramienta o ecosistema preferido no tiene una característica útil hoy que otra plataforma sí tiene, hay una muy buena probabilidad de que en 3-6 meses su herramienta/ecosistema la tenga.
Por ejemplo, el mayor rezagado general en cuanto a características es Microsoft Copilot, por un montón de razones en las que no entraré aquí. Sin embargo, los Agentes Copilot (GPTs) acaban de debutar no hace mucho, y la nueva Investigación Copilot (Deep Research) es competitiva con otras plataformas de Investigación Profunda (Deep Research). Si se siente excluido, no se preocupe. Recibirá novedades bastante pronto.
Si observamos este gráfico de Artificial Analysis, lo que vemos es bastante claro: en términos de capacidades e inteligencia brutas, prácticamente todos los modelos importantes son comparables.
Los ‘nerds’ como yo andarán persiguiendo cada nuevo objeto brillante porque es divertido y emocionante. Si perseguir objetos brillantes no es para nada divertido para usted y, en cambio, es agotador o abrumador, tómese un descanso y reconozca que el ecosistema que está utilizando se pondrá al día rápidamente con cualquier característica útil.
En general, las capacidades de la IA, en términos de la complejidad de las tareas que puede manejar, se duplican aproximadamente cada 6 meses. Una tarea que la IA no podía hacer hace un año, probablemente pueda hacerla hoy en alguna capacidad si la arquitectura del modelo lo permite. Así que deje el FOMO a un lado si no es un ‘nerd’ de la IA y concéntrese en sacar el máximo provecho de las herramientas que ya tiene. Le prometo que si es un actor principal (ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot, DeepSeek, Qwen, Mistral), es lo suficientemente inteligente.
Parte 7: Conclusión
El propósito de este número del boletín era proporcionar los fundamentos básicos para el uso moderno de estas herramientas, desde la introducción al prompting hasta los bloques de conocimiento y las utilidades modernas como el ‘Canvas’ (lienzo). De nuevo, es posible que ya tuviera todos estos fundamentos si ha sido suscriptor durante mucho tiempo, así que, por favor, comparta esto con alguien que aún no los tenga claros.
¿Qué sigue a partir de aquí? Póngase en acción. Pruebe cosas. Haga preguntas a la herramienta de IA que está usando. Rompa cosas. Pero, sobre todo, reconozca que los fundamentos para usar bien la IA se basan en que las herramientas le hagan ‘prompts’ a usted.
No puedo enfatizar esto lo suficiente. No se trata solo de que usted le haga ‘prompts’ a la IA. Si quiere ser excelente en IA, haga que la IA le haga ‘prompts’ a usted, para un pensamiento mejor y más profundo, mejores y más datos, y mejores y más ideas.
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