– Letras bilingües Inglés/Español

Letras y Traducción

[Español]

Para ayudarte a empezar con la IA, tengo cuatro principios rectores con los que me gusta orientar a la gente. El

primer principio es invitar siempre a la IA a la mesa. Úsala para todo lo que legal y

éticamente puedas. Y esto es porque no sabes de lo que es capaz la IA. Y probablemente los creadores

del sistema de IA que usas tampoco saben qué puede hacer por ti, por tu sector, tu trabajo

o tu vida. Tienes que usarla para descubrirlo. Hazle preguntas sobre alguna idea que

tengas. Deja que te ayude a escribir un memorando, con el permiso de los presentes. Haz que

grabe lo que está pasando y te dé su opinión sobre tu desempeño. Pídele que te resuma notas.

Que escriba código. Que analice datos. No sabrás en qué es buena o mala hasta que la uses. Y

puede que descubras cosas realmente sorprendentes que hace muy bien. O puede que te lleves algunas

decepciones. Eso es parte del proceso. Así que tienes que usarla para aprender cómo funciona.

Mi segundo principio es ser el humano al mando. Esta es una idea de los sistemas de control

que dice que siempre debe haber un humano involucrado en la toma de decisiones finales. Creo que eso es

importante. Tenemos que decidir dónde encajamos los humanos en las decisiones cuando dejamos que la IA actúe.

Pero también es un principio muy personal porque la IA ya hace muchas tareas bastante bien. Y

es muy probable que algunas de las tareas de tu trabajo la IA ya las haga mejor

que tú. Parte de lo que debes plantearte es: ¿qué tareas quiero hacer realmente? Muchas

veces, lo que quieres es concentrarte en lo que te hace humano, en las tareas humanas que más te gustan,

y pensar: ¿cómo le delego a la IA las cosas que no quiero hacer para que me ayude? ¿Cómo

consigo el apoyo de la IA en lugar de verla como un posible reemplazo o un competidor?

Y creo que hay un conjunto de preguntas profundas que debemos hacernos sobre qué queremos

hacer realmente con nuestras vidas. ¿En qué queremos enfocarnos de verdad? ¿Dónde está nuestro talento? Y usar

ese talento, creo, es una forma muy poderosa de ver cómo la IA nos empodera a todos.

Mi tercer principio es tratar a la IA como a una persona y decirle qué tipo de persona es. Háblale

como a un empleado, como a un becario, y tendrás gran parte del camino ganado. Y

además de eso, dile qué tipo de persona es. La IA funciona mejor con contexto. Dale un

contexto diciéndole: "Eres un experto en marketing" o "Eres un diseñador de planes de estudio". Eso le da

contexto a la IA para entender qué tipo de preguntas estás haciendo y cómo responderlas. El peligro de tratar a la

IA como a una persona es cometer el pecado capital de los investigadores de IA, que es pretender que una

computadora es un humano. Y hay muchas razones por las que no quieres fingir que una computadora es humana.

No es un humano. No piensa como un humano. Podrías empezar a dejarte convencer más por ella.

Podrías volverte ciego a sus sesgos. Podrías pensar que es más capaz de lo que realmente es.

La IA funciona un poco como

un psíquico. Es muy buena descubriendo qué es lo que quieres escuchar y luego diciéndote exactamente eso.

Por eso es muy fácil perder la perspectiva si empiezas a tratarla como a un ser humano.

Úsala como a un humano, pero ten siempre presente:

"Estoy hablando con una máquina". No hay una mente detrás de esto. No hay emoción ni personalidad.

El cuarto y último principio es asumir que esta es la peor IA que vas a usar en tu vida.

Estamos en medio del progreso tecnológico, no al final. El avance de la IA ha sido

extraordinariamente rápido y es difícil de medir directamente. Hay muchas pruebas e

intentos de medirlo, pero yo tiendo a pensarlo de forma subjetiva. Si piensas en GPT-3,

que era una IA anterior lanzada en 2021, escribía más o menos al nivel de un alumno de sexto de primaria,

lo cual era asombroso. Yo pensaba: "Vaya, no puedo creer que escriba tan bien". Para cuando

salió GPT-3.5, que fue la versión que llegó con ChatGPT a finales de 2022, ya escribía

como un estudiante de segundo año de universidad, y luego GPT-4, que salió en 2023, escribía tan bien

como un estudiante de primer año de doctorado. Es un avance muy rápido. Y sabemos que GPT-5 y otras

tecnologías están en camino. Puede que ya tengas acceso a ellas para cuando veas este video.

Y este es un avance bastante rápido. No sabemos hasta dónde va a llegar. No sabemos qué tan

buenos llegarán a ser estos sistemas. No tenemos el control de qué tan rápido mejoran.

Lo que sí controlamos es cómo decidimos usarlos y cómo decidimos aplicarlos. Como

gerentes y líderes, les toca tomar estas decisiones sobre cómo implementar estos sistemas para

fomentar el desarrollo humano, en lugar de necesariamente reemplazar a las personas o vigilarlas más de cerca.

Como individuos, nos toca decidir cómo ser el humano que usa bien estos sistemas, en lugar de

dejar que los sistemas nos digan qué hacer. Y podemos tomar muchas decisiones de esta manera.

Para ver la clase completa, hazte miembro en bigthink.com/membership.

[Inglés]

To get you started with AI, I have four guiding  principles that I like to start people with. The  

first principle is always invite AI to the  table. Use it for everything you legally and  

ethically can. And that's because we you don't  know what AI can do. And likely the creators  

of the AI system you're using don't know what  it can do for you and your industry, your job,  

your life. You have to use it to figure it  out. Ask it questions if about idea that  

you have. Help it write a memo for you with  the permission of people in the room. Have it  

record what's happening and give you feedback  on your performance. Summarize notes for you.  

Write code. Analyze data. You won't know what  it's good or bad at until you use it. And you  

might find some really surprising insights of  what it can do well. And you might find some  

disappointments. That's part of the process.  So you have to use it to learn how it works.

My second principle is to be the human in  the loop. And this is an idea from control  

systems that you should always have a human  involved in final decision-m I think that's  

important. We have to decide where humans fit in  decision-m when we start letting AI do things.  

But it's also a deeply personal principle because  AI actually does a lot of tasks quite well. And  

there's a good chance that some of the tasks you  do for your job, the AI might already do better  

than you. Part of what you want to think about  is what tasks do I actually want to do? A lot of  

times what you want to do is actually focus on  what makes you human, what human task you like  

the best and think about how do I give the stuff I  don't want to do to the AI to help me with? How do  

I get support from AI rather than thinking about  it as a potential replacement or as a competitor?  

And I think there's a deep set of questions we  need to think about about what do we actually  

want to do with our lives? What do we actually  want to focus on? Where is our talent? And using  

that talent, I think, is a very powerful way  of thinking about how an AI empowers us all.

My third principle is to treat AI like a person  and tell it what kind of person it is. Talk to it  

like a an employee, like an like an intern, and  you'll get a large part of the way there. And  

on top of that, treat tell it what kind of person  it is. So AI works better with context. Give it a  

context by telling it you are an expert marketer.  You are a lesson plan designer. And that gives the  

AI context to understand what kind of questions  you're asking and how. The danger of treating the  

AI like a person is you're committing the cardinal  sin of AI researchers, which is to pretend that a  

computer is a human. And there's a lot of reasons  you don't want to pretend a computer is a human.  

It's not a human. It doesn't think like a human.  You might start to become more persuaded by it.  

You might become blind to its biases. You  might think it's more capable than it is.

AI kind of works a little bit like  a psychic. It's it's really good at  

figuring out what you want to hear from  it and then telling you what you want to  

hear. And so it's very easy to lose track  of that if you start treating like a human  

being. Use it like a human, but also  always keep in the back of your mind,  

I'm talking to a machine. There's no mind  behind this. There's no emotion or personality.

The fourth and final principle is assume this  is the worst AI you're ever going to use.  

We are in the middle of technological progress,  not at the end. The progression of AI has been  

extraordinarily rapid and it's hard to measure  directly. There's a lot of test scores and  

attempts to measure it, but I tend to think of it  kind of subjectively. When you think about GPT3,  

which was a earlier AI and it came out in uh 2021,  it wrote at about the level of a sixth grader,  

which was really amazing. I was like, "Wow, I  can't believe it could write this well." By the  

time GPT 3.5 came out, which was the version of  that came with chat GPT in the end of 2022, that  

wrote about as well as a sophomore in college, and  then GPT4, which came out in 2023, was as about  

as good a writer as a freshman PhD. That's a very  fast progression. And we know that GPT5 and other  

technologies in the timeline. You may already have  access to those by the time you watch this video.  

And this is a pretty fast progression. We don't  know how far it's going to go. We don't know how  

good these systems are going to get. We're not  in control of how fast these systems improve.

We are in control of how we decide to use  them and how we decide to apply them. As  

managers and leaders, you get to make these  choices about how to deploy these systems to  

increase human flourishing rather than necessarily  replacing people or watching them more closely.  

As individuals, we get to decide how to be the  human who uses these systems well rather than  

having the systems tell us what to do. And  we get to make a lot of decisions this way.

To watch the full class, become a  member at bigthink.com/membership.

Vocabulario clave

Vocabulario	Significados
principle /ˈprɪnsəpəl/ B2	noun - principio
ethically /ˈeθɪkli/ C1	adverb - éticamente
permission /pərˈmɪʃən/ B1	noun - permiso
surprising /sərˈpraɪzɪŋ/ A2	adjective - sorprendente
insight /ˈɪnsaɪt/ C1	noun - perspicacia / visión
disappointment /ˌdɪsəˈpɔɪntmənt/ B2	noun - decepción
potential /pəˈtenʃəl/ B2	adjective - potencial noun - potencial
competitor /kəmˈpetɪtər/ B1	noun - competidor
empower /ɪmˈpaʊər/ C1	verb - empoderar
cardinal /ˈkɑːrdɪnəl/ C2	adjective - cardinal / principal
persuade /pərˈsweɪd/ B2	verb - persuadir
bias /ˈbaɪəs/ B2	noun - sesgo / prejuicio
psychic /ˈsaɪkɪk/ C1	noun - vidente / psíquico
extraordinarily /ɪkˈstrɔːrdənərəli/ B2	adverb - extraordinariamente
subjectively /səbˈdʒektɪvli/ C1	adverb - subjetivamente
sophomore /ˈsɑːfəmɔːr/ C1	noun - estudiante de segundo año
freshman /ˈfreʃmən/ B2	noun - estudiante de primer año
deploy /dɪˈplɔɪ/ C1	verb - desplegar / implementar
flourishing /ˈflɜːrɪʃɪŋ/ C1	noun - florecimiento / prosperidad