Post escrito por Juan Sobejano
Santa Teresa de Jesús, en su libro Vida de la Madre Teresa de Jesús (capítulo 33), dice: “andaban los tiempos recios, para describir la época que a ella le tocó vivir.”
Pues bien, estos también son tiempos recios.
Para la sociedad, para la economía, para las empresas, para la innovación…
Son tiempos recios porque son tiempos confusos, de realineamientos estratégicos y nuevas búsquedas de modelos de gestión. Son tiempos de incertidumbre porque son tiempos de ignorancia: ignoramos lo que cambia a tal velocidad que no somos capaces de asimilar.
Son tiempos recios, pero también son tiempos apasionantes, porque las posibilidades se multiplican si somos capaces de actuar correctamente y sin dejarnos llevar por la euforia.
La consultora norteamericana Gartner publica cada año su Hype Cycle, un gráfico donde muestra la evolución de una nueva tectología desde que nace hasta que se instala en el mercado o la sociedad de manera estable.
En verano de 2023, la curva de IA y sus distintas variantes era esta.
En todo lo alto del pico de expectativas. Parece que va a solucionar el mundo.
Hype puro.
Nuestra visión (ya en enero de 2024, lo comentaba Ángel en un webinar con Atlas Tecnológico, es que la burbuja se iba a pinchar.
Y este es el gráfico de Gartner de 2024.
La IA Generativa ha empezado a caer en el valle de la desilusión: no nos sirve para solucionar el mundo y hemos de encontrar las verdaderas utilidades de la IA Generativa.
Esto que hemos comentado es muy normal en cualquier tecnología.
Algunas tardan más que otras, algunas lo hacen con mayor intensidad que otras, pero todas pasan por estas fases. Y es cierto, la IA Generativa está en fase de desilusión, posiblemente inicial, pero desilusión, al fin y al cabo.
Y esto lo hemos visto en Innolandia.
Repetimos: es normal, es lo que pasa a toda nueva tecnología que quiere implantarse. Algunas no llegan a implantarse de manera estable nunca o tardan decenios.
Solo tienes que pensar en el metaverso y todo lo que movió en su momento, ahora durmiendo el sueño de los justos.
No parece que sea el caso de la IA Generativa.
Aquí estamos en fase de acoplamiento, si se nos permite la expresión, y de eso somos muy conscientes en Innolandia.
Por eso este artículo, para reflejar un poco cómo hemos visto este último año y, si se nos permite, hacer un poco de profetas y arriesgarnos a predecir cómo será el futuro, con todas las reservas posibles.
Algunos consejos para navegar en este nuevo tiempo
Dicho esto, es importante que empecemos con una serie de consejos que, por nuestro trabajo diario y estar constantemente en relación con la IA Generativa, la aplicación de la Inteligencia Artificial a la Innovación y el mercado que hay en torno a ella, hemos podido definir.
1.-Controlemos nuestras expectativas:
Estamos viendo cómo muchos clientes nos piden lo que nosotros llamamos “carta a los reyes magos” cuando se acercan a nosotros para que les ayudemos a implantar la IA Generativa en sus empresas, y sobre todo cuando quieren aplicar la Inteligencia Artificial en Innovación.
Tocar un botón y que lo haga todo automáticamente. Eso es lo que se vendió hace un año y pico en algún congreso. Y no, no estamos ahí ni de broma.
Lo primero que tratamos de hacer es ponerles pies a tierra, romper la burbuja en la que están para que sean más realistas en cuanto a las expectativas.
Al final le encuentran el uso adecuado para ellos.
2.-Cuidado con los vendehúmos:
Ya hemos dicho que estamos en una fase peligrosa, en la que todavía muchas empresas piensan que la IA Generativa es la panacea a todos sus problemas.
También lo hemos visto en cómo las empresas quieren implementar la Inteligencia Artificial en Innovación.
Vendrán “profesionales y expertos” a implantar la IA Generativa en sus negocios o en su departamento de innovación prometiendo la solución a todos sus problemas.
Es mentira.
La IA Generativa hay que trabajarla, hay que saber qué necesitamos, cómo gestionarla y no supone que vayamos a trabajar menos. Supone que, si lo hacemos bien, vamos a trabajar mejor y de manera más eficiente.
Repetimos: si lo hacemos bien.
3.-Aprende a navegar en el mar de soluciones tecnológicas:
Hay miles, millones de aplicaciones, páginas y soluciones que aplican la IA.
Para análisis de texto, crear imágenes, vídeos, asistente gramatical, generador de presentaciones, creador de cursos, hasta creadores de canciones.
Hay tantos que es imposible estar al día con todos ellos. Para que te hagas una idea, de las 50 más utilizadas a nivel mundial, la mitad tienen menos de 6 meses de vida.
La ansiedad por saber qué es lo último que ha salido te impide gestionar adecuadamente lo que ya tienes.
Nuestro consejo no solicitado:
Mira qué tipo de herramientas necesitas (texto, video, asistente, generador…), elige las que creas más adecuadas de las que conoces, y luego, poco a poco, sin prisa y sobre todo sin ansiedad, ve revisando lo que encuentras a través de tus fuentes, pruébalo y si lo ves interesante utilízalo.
Nuestra experiencia con la IA Generativa
Queremos hablarte ahora de lo que hemos hecho nosotros, de por qué creemos tener la suficiente experiencia para poder aconsejarte cómo usar la IA Generativa.
Más allá del uso interno que le estamos dando, aplicándola a todos los proyectos que hacemos, nos hemos dedicado a compartir nuestra experiencia con los clientes.
Aquí algunos números:
- Desde que empezamos a trabajar la IA Generativa (diciembre 2022) y hasta julio 2024 hemos trabajado con 814 alumnos en 51 acciones formativas.
- De estas, 32 fueron formación in company (contratada y personalizada para las empresas) y 19 en abierto (diseñadas para que participen alumnos de cualquier empresa y sector).
- De las formaciones in company 11 fueron avanzadas (en las que damos coaching a empresas para mejorar en la implantación de la IA Generativa en sus organizaciones) y 1 aceleradora con una multinacional para implantar en varios departamentos la IA Generativa y la Inteligencia Artificial en Innovación.
Con estos números imaginaréis que hemos tenido y visto de todo, y eso nos ha hecho que nosotros mismos aceleremos nuestra fase de realismo.
Nosotros pinchamos nuestra pompa de jabón antes que nadie. Y eso, creemos, nos hace más útiles para las empresas.
La aceptación de las limitaciones actuales de la IA Generativa, de la aplicación de la Inteligencia artificial en Innovación y, lo que es más importante, de las empresas para implantarla, es fundamental para sacarle el máximo partido.
Y esto se consigue sobre dos patas: realismo y formación.
Realismo para comprender las limitaciones que existen y formación para mejorar nuestras capacidades para sacarle el máximo partido a la IA Generativa y a nuestros procesos de Innovación.
Nos hemos encontrado con alumnos que da igual lo que le dijéramos en los cursos y en nuestras reuniones con ellos, querían que la IA Generativa les hiciera su trabajo básicamente apretando un botón.
Y esto no funciona así.
La IA Generativa requiere de un trabajo previo, serio y concienzudo, pero también de un trabajo y revisión posterior.
Evidentemente, esto implica que no va a hacer el trabajo por nosotros, sino que va a cambiar nuestra forma de trabajar, y en el análisis de esa nueva forma de trabajar debemos ver si nos interesa implementar la IA Generativa en alguno de nuestros procesos.
Debemos ver, también, si nos interesa integrar la Inteligencia Artificial en Innovación.
Hemos trabajado con empresas de todos los sectores: construcción, alimentación, farmacia, industrial…
Cada uno de estos sectores tiene, por supuesto, una casuística distinta, pero la forma de enfrentarse a la IA Generativa por parte de los trabajadores suele ser la misma.
Queremos decir con esto que no hemos encontrado una mayor evolución, conocimiento e implantación en las empresas de construcción, por ejemplo, que en las farmacéuticas.
Estamos todos empezando, y por eso es necesario filtrar muy bien con quienes trabajamos en este tema, esquivando a los ya mencionados vendehúmos o arreglalotodo, que prometen el paraíso y luego nos dejan un infierno de gestión.
Nuestros aprendizajes sobre la IA Generativa
A raíz de la experiencia que hemos mencionado, pudimos detectar una serie de problemas en la forma en que las empresas se enfrentan a la IA Generativa y a la forma en que integran la Inteligencia Artificial en Innovación.
Hasta el punto de que hemos desarrollado una metodología propia para aplicar la IA en las empresas, que se basan en dos grandes conceptos:
- El Metaprompt
Llamamos Metaprompt a un prompt (instrucción que se da a la IA Generativa) en el que se ha trabajado su estructura de modo que permite ser replicado en otros procesos similares para el que se ha creado.
Lo que sería una “plantilla de prompt”.
Por ejemplo, yo puedo tener un Metaprompt que me permita mejorar mi eficiencia a la hora de escribir artículos, o puedo tener uno que mejore el tiempo de análisis de una serie de bases de datos que he de revisar periódicamente.
En Innolandia hemos creado un proceso para diseñar Metaprompts de modo que las empresas salgan de nuestros programas con una herramienta útil que les ayude a mejorar su eficiencia y productividad.
- Los Casos de Uso
Son aquellos procesos que nosotros analizamos para construir sobre ellos un Metaprompt de modo que nos permita ejecutar ese proceso de una manera más eficaz y eficiente.
Y vamos ahora con los aprendizajes:
- Elegir el caso de uso correcto.
Es necesario ser consciente de que no todos los casos de uso son susceptibles de convertirse en metaprompts.
Es decir, la IA Generativa no vale para todo. No podemos aplicar la Inteligencia Artificial en cualquier proceso de Innovación. Y con eso, pichamos el globo de mucha gente.
Las cartas a los reyes magos son habituales, y no podemos perder el tiempo con casos de uso complejos que son extremadamente complicados de sacar adelante.
Por eso nosotros, a la hora de elegir un caso de uso valoramos diferentes variables:
- la complejidad del mismo
- y la frecuencia con la que se repite en nuestro trabajo (si es un proceso que sólo hacemos una vez al año tal vez no sea necesario utilizar la IA generativa).
- Una vez hechas las primeras pruebas con la IA Generativa analizamos también si los resultados tienen la calidad necesaria y el ahorro de tiempo que supone.
Si no se cumplen estos parámetros de manera satisfactoria desechamos directamente el caso de uso.
- Antes de escribir, hay que deconstruir el caso.
Cuando separamos un proceso en partes estamos viendo si en alguna de esas partes se puede aplicar la IA Generativa, ya que muy posiblemente no se pueda aplicar al conjunto del proceso.
Del mismo modo, si hablamos de aplicar la Inteligencia Artificial en Innovación, puede que no en todo el proceso sea aplicable.
Escribir un artículo no es una acción, sino que son varias: elegir el tema, buscar documentación, seleccionar la documentación, leer la documentación, procesar esa documentación leída, escribir una primera versión, revisar, escribir una segunda versión o corregir y publicar.
Pues bien, nos hemos encontrado con un problema: no sabemos deconstruir nuestros procesos.
Y no hablamos de ingeniería de procesos, sino de la simple separación de los distintos pasos que hemos de dar en un caso de uso.
Y esto genera muchas frustraciones, porque al final no trabajamos sobre lo que de verdad va a aceptar y sacar provecho de la IA Generativa, sino sobre un meta-paso que posiblemente se podría dividir mejor.
- No siempre llegamos al Metaprompt (o plantilla).
Es posible que hayamos hecho todo correctamente, y a pesar de ello no terminemos con un Metaprompt operativo.
Esto puede ocurrir por muchas razones: deconstrucciones que se creían correctas y no lo son, el caso de uso no ofrece una calidad adecuada tras el uso de la IA Generativa, problemas de gestión de la empresa que impide la implantación del caso de uso…)
En Innolandia somos conscientes de ello, por eso nuestro objetivo no es sólo que nuestro cliente salga con un Metaprompt operativo, que también, sino sobre todo que aprenda la metodología del Metaprompting
Hay que ser muy claros: lo importante no es el Metaprompt, sino la metodología para llegar al Metaprompt, porque te permitirá replicarla en otros casos.
Lo hemos visto muchas veces. Personas que quizás no han sacado el caso a la primera, pero tenían clara el método y han cogido otro caso por ellas mismas con éxito.
- 4.-Fórmate, fórmate, fórmate. Practica, practica, practica.
Si quieres sacar provecho a la IA Generativa necesitas formarte, saber qué es, cómo usarla, y trabajar con ella.
Este es un campo donde es muy clara la necesidad del learning by doing. Sudar la camiseta.
Hemos encontrado alumnos que no han podido aprovechar adecuadamente nuestro coaching de metaprompting porque no tenían un conocimiento básico de las posibilidades reales de la IA Generativa.
Nuestra opinión es que no valen los cursos teóricos que prometen hacer lo que no es verdad. Ni tampoco los super complejos, que sólo buscan confundirte para que les contrates la implementación.
Lo que realmente hemos visto que funciona es la práctica. Explora y práctica. Eso es lo que hacemos en nuestros cursos y programas de #InnovaciónAumentada.
Por supuesto, nosotros creemos que los nuestros son los mejores (los números nos avalan), pero hay una muy abundante oferta de formación en el mercado.
Sólo elige los que te ayudan a aumentar tus capacidades a través de la práctica y el realismo.
Volviendo a Santa Teresa, estos tiempos recios que nos han tocado vivir hemos empezado a caminarlos en Innolandia desde hace casi dos años.
Nos hemos equivocado, hemos probado cosas, hemos desechado aplicaciones, hemos leído muuuucho y visto muuuuchos vídeos.
Y seguimos mejorando para que lo que llegue profesionales de la innovación como tú sean metodologías propias testadas y validadas primero en nosotros.
Para ayudarte en tu día a día.
