Hola! Bienvenida a este libro 🌸
Este es distinto a mis otros libros y quiero decírtelo de una vez, porque si buscabas otra cosa prefiero que lo sepas ahora.
Mis otros seis libros son para quien quiere dedicarse a esto. SQL y Estadística arman a un analista. Python y Git son la herramienta. Machine learning y Deep learning son para quien va a construir modelos con sus manos. Todos piden terminal, y todos asumen que quieres cambiar de oficio.
Este no. Este es para ti si ya tienes un oficio y la IA se te metió en el trabajo sin pedirte permiso 🙂
Para quién es
Para ti si te pasa alguna de estas:
- En tu chamba hablan de IA todo el día y asientes sin tener claro de qué hablan.
- Te toca decidir si contratar algo de IA y no sabes qué preguntar para no quedar mal.
- Usas ChatGPT y funciona, pero no tienes idea de qué está pasando por dentro.
- Te da algo de miedo el tema y prefieres entenderlo a que te agarre desprevenida.
- Quieres proponer algo de IA en tu empresa y no sabes por dónde se empieza.
No necesitas saber programar. No necesitas matemática. No hay una sola fórmula en todo el libro, y eso no es porque te lo esté simplificando: es que el mecanismo se entiende igual de bien sin ellas, y con fórmulas la mitad de la gente cierra la pestaña 🐣
Qué vas a poder hacer al terminar
Sentarte en una reunión donde se habla de IA y entender qué se está diciendo. Distinguir en tres preguntas si algo es IA de verdad o es software con etiqueta. Saber qué pedirle a un proveedor y qué respuestas son señal de alarma. Y decidir con criterio propio si algo de esto tiene sentido para lo que tú haces.
El índice
Se leen en orden. Cada uno se apoya en el anterior y ninguno pasa de veinte minutos.
- Qué es la IA y qué no, aunque todos le digan distinto
- Cómo aprende una máquina, sin una sola fórmula
- Los tres que sí vas a ver: predecir, clasificar, generar
- Qué es un modelo de lenguaje y por qué a veces inventa
- Por qué a ti te contesta mal y a tu compañero bien
- Qué puede y qué no puede hacer hoy, con casos de acá
- Tus datos: qué le estás dando sin darte cuenta
- Los errores y sesgos que sí te van a tocar
- Cómo se ve la IA metida dentro de una empresa
- Qué le pides a tu empresa y cómo lo presentas sin que te digan que no
- Por dónde sigues según lo que haces
Las seis preguntas, para que te las lleves de una vez
Estas salen de los capítulos y son lo más útil del libro entero. Cópialas y tenlas a mano la próxima vez que alguien te ofrezca algo con la palabra IA pegada, seas tú quien compra o quien tiene que opinar 📋
1. ¿De dónde saca su criterio? ¿Alguien lo programó o lo aprendió de datos? 2. Si lo aprendió, ¿de qué datos exactamente? ¿De cuándo son? 3. Ya sé que acierta. ¿Acierta mirando qué? 4. ¿Sobre qué datos midieron eso? ¿Datos que el modelo no había visto nunca? 5. ¿Qué pasa cuando se equivoca? ¿Quién se da cuenta y en cuánto tiempo? 6. ¿A dónde van los datos que le doy? ¿Se quedan en algún lado?
Ninguna es técnica. Las seis se pueden hacer sin saber nada de programación, y las seis son incómodas para quien está vendiendo humo. Si alguien no te sabe contestar la 2 y la 4, no hace falta que sigas preguntando 🙂
Una cosa que no vas a encontrar acá
Tutoriales de herramientas. No te voy a enseñar a escribir prompts ni a usar una app concreta, porque eso caduca en meses y porque ya lo tengo en otro sitio: está en la guía de prompts que funcionan.
Lo de acá es el mecanismo, que es lo único que te va a seguir sirviendo cuando la herramienta de moda de este año sea la que nadie usa el próximo 🔍
Si después quieres seguir
Depende de qué te haya pasado leyendo, y no hay una respuesta buena para todos:
- Si lo que quieres es usar esto en tu trabajo desde mañana, sin programar, ahí va el Full Day IA: son ocho horas en un día.
- Si lo que te dio fue ganas de construirlo tú, el camino empieza en Python desde cero y sigue por Machine learning desde cero. Todos son gratis.
- Si mientras leías pensabas "esto lo necesita mi equipo", eso es otra conversación y se arma a medida: capacitación in company.
Pero eso es después. Primero lee, que es gratis y no tiene letra chica 🐥
La trampa
Una empresa peruana contrata un modelo para predecir qué trabajador va a renunciar. Funciona, lo presentan al directorio, y alguien pregunta por qué el modelo marca casi siempre a la misma área.
Lo que el modelo aprendio a mirar: antigüedad, sueldo, área, jefe directo, ... Lo que había pasado en esa área los dos años anteriores: un jefe que hizo renunciar a medio equipo ese jefe ya no trabaja ahí
Qué está mal
El modelo no predecía renuncias: había aprendido a reconocer el área de un jefe que ya no está 😐
Y acertaba, porque en esos datos la señal era real. El problema es que la causa se fue y el modelo se quedó, así que ahora marca gente que no se va a ir y la empresa toma decisiones con eso.
Lo pongo antes del capítulo 1 porque resume el libro entero: estos sistemas aprenden lo que pasaba, no lo que debería pasar. Entender eso te sirve más que saberte los nombres de las herramientas.
Comprueba que se entendió
Comprueba que lo tienes
En tu trabajo alguien propone "meter IA" para responder los correos de clientes. ¿Cuál es la primera pregunta que conviene hacer?
- ¿Qué herramienta vamos a usar?
- ¿Tenemos guardados los correos anteriores y cómo se respondieron?
- ¿Cuánto nos va a costar la licencia?
- ¿Quién lo va a presentar al directorio?
Preguntas frecuentes
¿Necesito saber programar para entender este libro?
No, y no hay una sola línea de código en todo el libro. Tampoco hay fórmulas. El mecanismo de la IA se entiende igual de bien sin ellas, y con fórmulas la mitad de la gente cierra la pestaña antes del capítulo 2.
¿Qué diferencia hay con los otros libros de este sitio?
Los otros seis son para quien quiere dedicarse a esto y todos piden terminal. Este es para quien ya tiene un oficio y necesita entender IA para hacerlo. Si al terminar te dan ganas de construir, el camino técnico empieza en Python desde cero.
¿Me sirve si ya uso ChatGPT todos los días?
Sí, y probablemente más de lo que crees. Usar la herramienta y entender qué está pasando por dentro son dos cosas distintas: lo segundo es lo que te permite saber cuándo confiar en la respuesta y cuándo no. Si lo que quieres es mejorar cómo le escribes, eso está en la guía de prompts.
¿Es gratis de verdad o hay que registrarse?
Es gratis y está abierto. No hay registro, no hay correo, no hay letra chica: se lee acá mismo desde el navegador y no hace falta crear ninguna cuenta. Lo digo porque la pregunta llega seguido y con razón, que en internet "gratis" muchas veces significa gratis hasta el capítulo 3. Acá no: los once capítulos están abiertos, igual que los otros seis libros del sitio.
¿Sirve si quiero proponer algo de IA en mi empresa?
Es justo para eso que están los capítulos 9 y 10. El 9 explica cómo se ve un proyecto de IA por dentro de una empresa y por qué se caen los que se caen, y el 10 es qué pedir y cómo presentarlo. Si después quieres armar algo con tu equipo completo, eso se ve caso por caso en capacitación in company.
Nos vemos en el capítulo 1. Que tengas un hermoso día! 🌟
Los 11 capítulos
Se leen en orden. Cada uno supone el anterior.
- 1 Qué es la IA y qué no, aunque todos le digan distinto Cuatro personas usan la palabra en la misma reunión y ninguna habla de lo mismo. Vamos a ordenarla.
- 2 Cómo aprende una máquina, sin una sola fórmula Lo que pasa por dentro cuando algo "entrena". Con una historia de propinas, no con matemática.
- 3 Los tres que sí vas a ver: predecir, clasificar, generar Tres familias, tres preguntas distintas. Confundirlas es el error que más plata cuesta al arrancar un proyecto.
- 4 Qué es un modelo de lenguaje y por qué a veces inventa Adivina la palabra que sigue. Suena a poco, y explica todo lo que hace bien y todo lo que hace mal.
- 5 Por qué a ti te contesta mal y a tu compañero bien No es suerte y no es que él sepa un truco secreto. Son tres cosas concretas, y las tres se arreglan.
- 6 Qué puede y qué no puede hacer hoy, con casos de acá Sin promesas de folleto y sin agorerías. Lo que ya funciona, lo que todavía no, y cómo distinguirlo tú misma.
- 7 Tus datos: qué le estás dando sin darte cuenta La caja de texto se siente como una herramienta tuya. No lo es, y conviene saberlo antes de pegar el siguiente documento.
- 8 Los errores y sesgos que sí te van a tocar No los del futuro ni los de las películas. Los de esta semana, en tu trabajo, y qué hacer con ellos.
- 9 Cómo se ve la IA metida dentro de una empresa Por qué se caen los proyectos que se caen. Casi nunca es la tecnología, y casi siempre se podía saber antes.
- 10 Qué le pides a tu empresa y cómo lo presentas sin que te digan que no El proyecto no se cae en la parte técnica. Se cae en la reunión donde se decide, y eso sí lo puedes preparar.
- 11 Por dónde sigues según lo que haces Tres caminos distintos y ninguno es mejor que otro. Depende de qué te pasó mientras leías.
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