El experimento que se convirtió en Aprendiendo IA

Mi receta personal para entender y seguir el ritmo de una tecnología que no para de cambiar

💬 "Esto va a cambiarlo todo."

Así empieza Germán su historia. Y si llevas tiempo leyendo The Learning Curve, sabes que aquí no solemos hacer muchas colaboraciones. Pero también sabes que, cuando hablamos de inteligencia artificial, siempre lo hacemos desde un enfoque práctico, realista y útil para el día a día.

Por eso esta vez es diferente.

Germán no viene a venderte humo ni a impresionar con tecnicismos. Lleva más de 20 años trabajando en tecnología, y cuando se topó con ChatGPT por primera vez, no lo vio como una simple novedad. Lo vio como el comienzo de algo grande. Desde entonces, se ha dedicado a entender cómo funciona esta tecnología… usándola. A diario. Probando, fallando y escribiendo sobre ello con un estilo claro, divertido y sobre todo, honesto.

En este post invitado, comparte su sistema para mantenerse al día con la IA sin volverse loco, por qué decidió crear su newsletter AprendiendoIA, y qué ha aprendido explicando estos temas en sus propias palabras.

Una historia que, como siempre, va al grano.
Vamos con ella 👇

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¡Daniel! Gracias por invitarme a contar mi aventura aprendiendo IA en The Learning Curve. Espero que les guste.

"Esto va a cambiarlo todo."

Fue lo que pensé cuando tuve mi primera conversación con ChatGPT. No era solo una máquina respondiendo preguntas. Estaba hablando conmigo, de hecho estábamos teniendo una conversación como lo haría una persona.

Llevo tiempo trabajando en tecnología, ya en el 2006 andaba metido en proyectos Web 2.0 (cuando decir “la web” aún era cool y los Blogs eran el último grito de la moda), y he visto pasar muchas "revoluciones tecnológicas". Pero esto se sentía diferente, era algo mucho más grande.

Lo primero que hice fue tratar de entender cómo funcionaba esta cosa.

No partía de cero. Tengo más de 20 años trabajando en tecnología, además en 2021, luego de terminar mi MBA, llevé una especialización en Business Analytics donde exploré temas como estadística, Python, machine learning, etc. Tenía una base.

Pero con base y todo, cuando buscaba información sobre IA generativa, solo encontraba dos extremos: videos de 30 segundos que decían "escribe esto y mira qué cool" (sí, estoy hablando de ti, TikTok) o papers académicos que necesitaba 36 horas para entender. Nada en el medio.

Parecía que para entender esta tecnología necesitabas un doctorado en ciencias de la computación.

Así nació AprendiendoIA. Un experimento donde intento entender mejor la IA escribiendo sobre ella en mis propias palabras. Es como cuando te das cuenta que realmente sabes de un tema cuando se lo puedes explicar a alguien más.

Pero, ¿cómo hago para mantenerme al día en un campo que cambia cada 5 minutos? Esa era la pregunta de Daniel, así que voy a responderla.

Mi sistema para mantenerme al día (sin volverme loco)

Mi estrategia es bastante simple: usar las herramientas. Mucho. Todos los días.

Pago por las versiones premium de ChatGPT y Claude, y las uso para todo lo que puedo. No es solo por curiosidad. He descubierto que la mejor forma de entender estas herramientas es usándolas en mi día a día y viendo qué pueden hacer y qué no.

Además trato de mantenerme informado leyendo los anuncios oficiales de OpenAI, Anthropic, Google, Microsoft, etc; y reviso papers de AI en arxiv.org para entender qué está pasando a nivel más técnico. Además busco libros, tomo algunos cursos y trato de seguir las noticias como cualquiera de nosotros.

Un punto de quiebre fue encontrarme con el libro You Look Like a Thing and I Love You de Janelle Shane. Es la lectura más divertida que he encontrado sobre cómo "piensan" las máquinas y, más interesante aún, cómo y por qué se equivocan.

Lo que realmente hace que todo tenga sentido es sentarme una vez por semana a pensar sobre qué voy a escribir en mi Substack. Ese ejercicio me obliga a organizar mis ideas, conectar conceptos y realmente entender lo que estoy aprendiendo. No hay mejor manera de confirmar que entiendes algo, que intentar explicarlo con tus propias palabras.

Los desafíos de aprender (y explicar) IA

En este viaje aprendiendo IA me he topado con varios problemas.

El lenguaje es el mayor obstáculo. Todo suena a [inserte aquí su lengua de ficción favorita] Klingon. Hay tantos términos técnicos y acrónimos que a veces parece que hablan en difícil a propósito.

Por ejemplo, ¿alguna vez has visto los benchmarks de los modelos de lenguaje? (De hecho escribí un post sobre esto porque me volvía loco tratando de entender qué significaban)

Cuando empecé a investigarlos, los acrónimos como MGSM o GPQA sonaban impresionantes. Parecían algo técnico y sofisticado, como de película de ciencia ficcion. Luego me puse a leer y me di cuenta que, por ejemplo, MGSM (Multilingual Grade School Math) básicamente mide si los modelos pueden resolver problemas de matemáticas de primaria. ¿Imagina un modelo de última generación celebrando que saca 90% en matemáticas de niños de 10 años? ¿Estás seguro que quieres que te ayude con la contabilidad? 🤖

Por cosas como esas es que creo que aunque no es necesario ser un experto en cada detalle técnico, entender cómo funcionan estas herramientas hace una gran diferencia. Es como ser piloto de Fórmula 1, no diseñas el auto, pero es imposible que lo aproveches al máximo si no sabes de mecánica o aerodinámica.

Lo que aprendí en el camino

Después de todo este tiempo explorando y explicando IA (¡en realidad son solo 10 meses, pero parece mucho más!), me di cuenta que si a mi –con años de experiencia en tecnología y algo de conocimiento en datos– me costaba entender estos conceptos, ¿cómo sería para personas sin experiencia técnica?

Si algo he aprendido es que mantenerse al día con la IA no se trata de intentar saberlo todo (imposible cuando todo cambia cada semana), sino de encontrar una forma de aprender que puedas mantener en el tiempo. Para mí, eso significa usar estas herramientas todos los días, leer lo que me parece importante, y escribir sobre lo que voy entendiendo.

No me considero un experto, sólo soy alguien que se animó a compartir lo que va aprendiendo. Y tal vez esa sea la mejor forma de enfrentar este campo que cambia tan rápido: seguir aprendiendo, mantener la curiosidad y no tener miedo de equivocarse en público

¡Gracias, de nuevo, Daniel por la invitación a compartir mi historia!

Si te interesó lo que leíste y quieres seguir este viaje conmigo, te invito a suscribirte a AprendiendoIA.

Y si prefieres leer en inglés, también tengo una versión adaptada, My AI Journey.

Germán.