Llevo unos meses usando a diario las herramientas de IA generativa que han llegado en el último año, y he pasado por las fases previsibles: deslumbramiento, decepción y, ahora, algo parecido a un uso razonable.
En el camino he ido apuntando lo que separa una sesión productiva de una pérdida de tiempo. Y casi nunca tiene que ver con la herramienta.
El espejismo de la respuesta
Estas herramientas siempre responden. Esa es su característica más útil y también la más peligrosa. Un buscador que no encuentra nada te devuelve una página vacía, y esa página vacía es información: has preguntado mal, o eso no existe. Un modelo generativo nunca te devuelve una página vacía. Ante una pregunta imprecisa produce una respuesta imprecisa con exactamente el mismo tono de seguridad que ante una pregunta buena.
De modo que el sistema no te avisa cuando fallas. Y aquí aparece un efecto curioso: cuanto menos sabes de un tema, más te impresiona la respuesta, porque no tienes con qué contrastarla. He visto a gente quedar fascinada con textos que a un experto en la materia le habrían parecido una sucesión de obviedades bien redactadas.
Lo que he aprendido preguntando mal
La primera lección es que el contexto vale más que la instrucción. Pedir "escríbeme un informe sobre digitalización" da un texto genérico. Explicar para quién es, qué sabe ya esa persona, qué decisión tiene que tomar y qué extensión tolera cambia el resultado por completo. La diferencia no está en la fórmula mágica, está en la cantidad de realidad que has trasladado.
La segunda: hay que decir qué no quieres. Estas herramientas tienen un estilo por defecto —entusiasta, estructurado en listas, con conclusiones que suenan a folleto— y si no lo acotas, aparece siempre.
La tercera, y la más importante: si no sabes qué quieres, la máquina no lo va a averiguar por ti. Muchas sesiones improductivas empiezan con una petición vaga porque el problema todavía no está pensado. Y ahí la herramienta no ayuda: produce algo plausible que ocupa el hueco del pensamiento que no hiciste.
La competencia real
Todo esto me ha llevado a una conclusión que me parece más interesante que cualquier truco: la habilidad que estas herramientas premian es la de formular problemas con precisión.
Es una habilidad antigua. Es la que distingue a un buen consultor cuando escucha a un cliente, a un buen médico en una anamnesis, a un buen periodista en una entrevista. Consiste en saber qué es relevante, qué falta por concretar y qué pregunta hay que hacer para que la respuesta sea útil.
Lo llamativo es que ahora se ha vuelto medible. Dos personas con la misma herramienta obtienen resultados radicalmente distintos, y la diferencia no es técnica: es de claridad mental.
Lo que me preocupa
Que confundamos esto con un asunto de herramientas. Ya empiezan a aparecer cursos de "ingeniería de instrucciones" con listas de fórmulas para pegar. Sospecho que esas fórmulas caducarán rápido, porque los modelos mejoran precisamente en entender peticiones mal formuladas.
Lo que no caduca es lo otro: saber de qué hablas, tener criterio para juzgar la respuesta y ser capaz de detectar cuándo un texto correcto es una tontería.
Y ahí está la paradoja que me ronda. Estas herramientas parecen sustituir el conocimiento y en realidad lo exigen más que nunca, porque el que no sabe no puede evaluar lo que recibe. Quien no domina la materia no distingue una respuesta buena de una que solo lo parece.
De momento, mi conclusión práctica es esta: cuando el resultado no me sirve, el problema casi siempre está en la pregunta. Y arreglar la pregunta suele obligarme a entender mejor el problema, que es exactamente el trabajo que estaba intentando delegar.