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Columna

¿IA generativa para todo?

“Si una tarea puede resolverse de manera más simple, directa y confiable sin recurrir a un modelo generativo, hacerlo también puede ser una decisión más responsable...”.

Tania Lucía Cobos

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Llevo una clase en la que los estudiantes desarrollan, en equipo, un laboratorio de producción y difusión de un medio nativo digital de carácter local. El primer paso consiste en identificar situaciones y acontecimientos de sus barrios para decidir cuáles cubrir. En una ocasión, una estudiante me entregó cuatro propuestas de temas, todas acompañadas de enlaces al periódico local. Al revisarlas, cada enlace conducía al mismo lugar: Error 404. No encontrado. “Alucinaciones”, pensé. Cuando le devolví el trabajo, me dijo con la cabeza baja “Profe, no, no mire eso”. Mi pregunta fue inevitable, ¿por qué recurriste a una IA generativa para preguntarle qué ocurre en el barrio en el que vives todos los días?

En otra ocasión, ahora en la etapa de difusión, otro equipo trabajaba en un medio sobre turismo. Me preguntaron si podían colocar en el cabezote de una red social una fotografía de la Cartagena turística. Claro, pero al revisar detallé la imagen, ¿en qué parte de la Cartagena turística han visto ustedes que se puede caminar sobre las murallas que están en el mar? Se miraron, “Profe, se la pedimos a una IA, haz una foto de la Cartagena turística”, respondieron. Otra pregunta inevitable, ¿por qué recurrieron a una IA generativa cuando con una búsqueda en la web podían haber encontrado miles de fotografías auténticas y de libre uso?

Estos episodios, más allá de que debieron comprobar lo que había producido el modelo para descubrir información fabricada o una representación imprecisa, ilustran un fenómeno creciente, la delegación irreflexiva de tareas. El boom y facilidad de acceso a estas herramientas puede convertirlas en nuestra primera opción, incluso cuando no son las más convenientes. Y allí aparece una distinción importante, obtener un resultado rápidamente no siempre significa resolver una tarea de manera eficiente. Si después debemos verificar, corregir o rechazar lo generado, quizá una búsqueda, una conversación, la observación directa o una cámara habrían sido caminos más simples y confiables.

Este fenómeno evidencia también una urgencia pedagógica y social, educar en el uso crítico y consciente de la IA generativa. En las aulas y en las organizaciones debemos trascender el entusiasmo por la novedad técnica y formar criterio, es decir, aprender a usar estas herramientas no es solo dominar la ingeniería de prompts, sino evaluar cuándo realmente aportan valor y cuándo el contacto directo, la observación, la investigación documental o la simple lógica siguen siendo vías más eficaces y precisas.

A esa decisión habría que sumar otra variable, su costo ambiental. Cada consulta o generación requiere capacidad de cómputo, electricidad y agua para refrigeración. Una interacción aislada puede parecer insignificante, pero millones de usos innecesarios suman. Si una tarea puede resolverse de manera más simple, directa y confiable sin recurrir a un modelo generativo, hacerlo también puede ser una decisión más responsable.

En tiempos de IA generativa, saber usarla bien implica también saber cuándo no usarla.

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