Aspero mundo

El Marco: por qué la IA solo funciona cuando tú defines dónde puede pensar La IA no se equivoca porque sea estúpida, sino porque hace justo lo que fue diseñada para hacer: predecir palabras. Si no le marcas un marco claro, rellena huecos. Y cuando rellena huecos sin límites, alucina. La diferencia entre jugar con IA y usarla en serio es precisamente eso: el marco que decide dónde puede pensar. Las redes están llenas de ejemplos de gente ridiculizando a la IA. La escena es siempre la misma: alguien pide algo vago, la IA completa los huecos, y el usuario dice que "la IA es tonta". El problema no es la IA. El problema es que no existe ningún marco que limite su pensamiento. Cuando no hay marco, la IA improvisa. Y cuando improvisa, alucina. 1. La razón de fondo: la alucinación no es un fallo, es su naturaleza Un modelo de lenguaje no "entiende": predice la siguiente palabra. Esa e...

Por qué usuarios, empresas y consultoras fallan… y cómo evitarlo. Las redes se han llenado de capturas ridiculizando a la IA, pero casi nunca se mira el origen del desastre: cómo se ha usado. No es que la IA sea “tonta”, es que se la trata como un buscador milagroso en vez de como lo que es: una máquina de predicción que necesita un marco preciso para no inventar. Las redes están llenas de capturas ridiculizando a la IA. Es un deporte: esperar a que diga una tontería para demostrar que "no sirve". La mayoría de esa gente comete el mismo error: usar una IA como si fuera Google. Y una IA no es un buscador. No funciona así. No está diseñada para eso. Cuando la tratas como un buscador, falla. Y cuando falla, parece tonta. Pero el problema no es la IA: es la metodología humana. El caso que todos temen Una consultora de transformación digital recibe un encargo de una as...

Diseño cognitivo aplicado a IA La IA no falla porque el modelo sea “malo”. Falla porque no tenemos una disciplina clara que defina cómo debe razonar. Este artículo explica por qué necesitamos diseñar la arquitectura cognitiva de la IA —una actividad que ya existe, pero que todavía no tiene nombre— y por qué esa disciplina será esencial en educación, empresa e investigación. Imagina que tu equipo lleva meses refinando un asistente de IA. Funciona perfectamente en las demos. Los prompts están pulidos. Los flujos parecen sólidos. Hasta que, en producción, alguien formula una pregunta aparentemente inocente… y el sistema inventa datos con absoluta seguridad. No es un problema del modelo. Es un problema de cómo razonamos con él . El mercado cree que la IA se controla con prompts, trucos o buenos ejemplos. Pero cuando la IA importa —cuando hay consecuencias, auditorías, decisiones, responsabilidad— todos descubren lo mismo: no existe un nombre claro para la disciplina...