Aprovechar la IA para convertirte en un 'profesional aumentado'

Un profesional aumentado utiliza herramientas de IA para mejorar sus resultados, siempre bajo la premisa de que son un complemento a su conocimiento especializado.

Marc Cortés

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Imagina que te pido ayuda para diseñar un programa de innovación estratégica para ejecutivos sénior con un formato en cuatro sesiones de 3 h cada una y tú no sabes de innovación, ¿te atreverías a preparar el programa del curso y presentárselo a la empresa cliente que lo ha pedido? Seguramente te entran dudas, ¿no? Sin embargo, la respuesta podría ser un sí rotundo: podrías usar ChatGPT y pedírselo a él. 

Ahora veámoslo desde el otro lado: ¿Te atreverías a comprar un programa de innovación estratégica para ejecutivos sénior con un formato en cuatro sesiones de 3 h cada una que ha sido creado por alguien sin experiencia en el tema y realizado con GPT4? Probablemente aquí no tienes dudas, la respuesta sería un claro no. 

Seguramente, el motivo es que, por mucho que lo genere un algoritmo de IA, para un tema tan específico quizás quieras la experiencia de alguien que sepa de qué habla

¿Y si el programa lo prepara un experto en la materia que se ha ayudado de GPT4 para perfeccionarlo, incorporar puntos de vista distintos, materiales y casos nuevos que quizás él desconocía? En este caso estamos mezclando la experiencia con el conocimiento, pero, sobre todo, estamos haciendo que esa experiencia supervise el conocimiento generado por la IA para asegurarse que todo es correcto. 

Estamos entrando en el territorio del 'profesional aumentado', es decir, un profesional que utiliza herramientas de IA para mejorar sus resultados, pero siempre bajo la premisa de que esta herramienta es un copiloto, un asistente cualificado. 

¿Se nace o se hace un profesional aumentado?

En una encuesta elaborada hace ya unos meses en Fishbowl, el 43% de los profesionales que respondieron afirmaron usar de forma regular ChatGPT u otras herramientas similares como ayuda en su trabajo. 

Podríamos identificar distintos niveles de profesional aumentado a partir de dos parámetros: 

  • Nivel de conocimiento especializado que tiene de un ámbito concreto 
  • Nivel de uso de la IA (desde acceder a conocimiento hasta tomar decisiones a partir de su resultado) 

La revolución de OpenAI: GPTs

Hace un tiempo, OpenAI dio un paso en la línea de crear profesionales aumentados poniendo en marcha la posibilidad que los usuarios de su servicio plus (con acceso a GPT-4) crearan sus propios GPTs. El proceso es muy sencillo y se puede completar en pocos minutos. 

La idea es poder cargar contenido e instrucciones para que el algoritmo se dedique a una tarea concreta, desde funcionar específicamente para contenido de investigación académica hasta analizar documentos con datos y sacar conclusiones, pasando por tener un tutor personalizado que te enseña cómo programar. 

Recientemente, ChatGPT ha dado el siguiente paso creando la GPT Store, donde podemos comprar asistentes virtuales creados por terceras personas. 

Caminamos hacia un contexto en el que la tecnología nos permite customizar estos “asistentes”, especializando su proceso de aprendizaje para que nos ayude a aprender, crear y tomar decisiones. 

¿Cómo hacerlo?

Actualmente, en mi labor como responsable de digitalización e innovación en Esade Executive Education, estoy ayudando a llevar estos asistentes al aula. De este modo, creamos un concepto de teaching assistant a partir de algoritmos de IA que ayude a los participantes a aprender y solventar procesos de toma de decisiones a partir de contenidos y experiencias relevantes. Será un copiloto para los participantes de determinados programas al que podrán recurrir cuando quieran y desde donde quieran, sin limitaciones de horarios ni de acceso a este conocimiento especializado. 

En el proceso previo de investigación se han revisado multitud de herramientas y empresas que, usando como base el algoritmo de ChatGPT, han creado soluciones que permiten producir estos asistentes, dotarlos de contenido y entrenarlos para que cumplan esta finalidad. Todo ello de forma muy sencilla, sin necesidad de conocimientos tecnológicos y sin picar ni una línea de código. 

De entre las decenas de soluciones analizadas podría destacar tres a partir de su funcionalidad, su relación calidad-precio, su capacidad (fuentes de datos que admiten) y su facilidad de uso: 

En resumen, parece evidente que solo hay un camino: aumentar nuestras capacidades a través del uso de la IA, pero teniendo claro cuál es el recorrido de la transformación. En cualquier caso, el punto de partida ha de ser tener (o trabajar para tenerlo) ese conocimiento especializado

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