El mayor cuello de botella para la adopción de la IA es una simple pregunta: ¿qué puede hacer esto por mí? Lo difícil es que no sabes lo que no sabes. No sabes qué hace un botón hasta que lo presionas. No sabes qué puede producir una solicitud hasta que la escribes, la ejecutas y la ves funcionar.
Mientras las capacidades permanezcan bloqueadas detrás de una caja de texto en blanco, las posibilidades permanecen invisibles. Ese es un problema de descubrimiento, y es el que todavía nos tiene estancados. Hay soluciones parciales, como plantillas que dan a las personas algo que ejecutar sin necesidad de inventar la solicitud ellos mismos. Sin embargo, la pregunta entonces se convierte en relevancia: ¿estas plantillas realmente se ajustan a tu trabajo?
El contexto también ayuda, ya que un sistema que conoce sobre ti puede sugerirte cosas que te importan en lugar de cosas que importan en general. Alan Kay tiene una metáfora para esto, imaginando a una hormiga en el fondo del Gran Cañón, mirando hacia arriba a un delgado trozo de cielo azul entre dos paredes del cañón, en comparación con alguien que está de pie en el borde y ve todo el plano azul. No es que la hormiga sea menos capaz, solo no puede ver el eje de posibilidad desde donde está parada.
Esta brecha existe entre los usuarios habilidosos de la IA y todos los demás. Una persona de marketing no técnica y alguien fluido en agentes y uso de herramientas pueden tener experiencias muy diferentes con la IA. La persona fluida en agentes puede ver inmediatamente una docena de cosas para automatizar, delegar o reinventar, pero pon la herramienta más inteligente del mundo frente a la persona de marketing, y están mirando a una solicitud en blanco, sin saber qué escribir.
Este es el extraño estado en el que estamos: el sistema podría hacer casi cualquier cosa, pero requiere que el usuario ya sepa qué pedir. Demasiado del trabajo de descubrir qué es posible recae en la persona, cuando debería recaer en el sistema. Esperarías que algo tan avanzado revelara sus propias capacidades — gradualmente, contextualmente, de maneras que se ajusten a tu trabajo real.
Resolver el problema de descubrimiento es crucial para la adopción de la IA. La interfaz necesita empezar a mostrar a los usuarios las posibilidades, en lugar de depender de que ellos las figuren. Al hacer que las capacidades de la IA sean más visibles y accesibles, podemos desbloquear su máximo potencial y hacer que sea más útil para un rango más amplio de personas.
Este artículo fue escrito con la asistencia de IA.
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