Dejá de escribir prompts: pensá en sistemas de IA

Bueno, es una vez como andan, bueno acá estamos de nuevo en otro episodio de Inteligencia Artificial y esta vez un tema que tiene que ver con la manera de pensar y con la manera de trabajar, como estamos haciendo cosas con Inteligencia Artificial, pero es muy de mentalidad, tiene que ver con que muchas veces cuando estamos haciendo una tarea con Inteligencia Artificial, estamos pensando muy enfocados en la tarea y para eso tenemos un prompt, escribimos, digamos, la tarea de Inteligencia Artificial, Inteligencia Artificial, trabaja, nos da una respuesta y así vamos iterando y eso es lo que creo que en muchos casos sería bueno que podamos cambiar, que dejemos de pensar en prompts y pensemos en algo más grande, en algo que nos haga salir de ser el cuello o teyapo, cuando nosotros hacemos prompts estamos en el medio, nosotros somos los que vamos como decía el otro día, en otro episodio, somos los que vamos empujando el carrito y si nosotros no vamos a dar Inteligencia Artificial, no hace nada, entonces como logramos hacer algo que vaya más allá de la tarea del hoy, esta semana leí algo que me llamó la atención y también he estado que lo ven oviendo en mucha gente con la que estoy trabajando, gente de la comunidad de peneros o con empresas, con las que estoy trabajando, de empezar a pensar en sistemas, en algo que sea más repetible, en procedimientos, no en la tarea que necesito resolver ahora y no pensar tanto en el corto plazo sino pensar en el largo plazo porque ahí es donde vamos a tener los mayores beneficios. Y esto que leí estos días vino de parte de Peter Steinberg, que es el creador del famoso Open Cloud, es algo una herramienta que también la hablamos acá hace un par de meses, que si son muy famosas que después Open AI contra toda esta persona, bueno, el lo que dijo básicamente es, ya no deberías estar escribiéndole prompts a la Inteligencia Artificial, deberías estar diseñando loops, que les escriban los prompts a ellos por voz, los loops son bucles, son interacciones, entonces qué es lo que quiere decir esta persona, es que no seamos nosotros el que escribe el prompt, sino que inventemos sistemas de agentes, que se escriban prompts a ellos mismos, para que puedan avanzar y trabajar por sí solo su gran temas tiempo, sin necesitar de nosotros y que dejemos de ser el cuello botella. Entonces eso es lo que él dice y eso es lo que se hizo muy viral, esto creo que en Twitter lo vieron como 7 millones y medio de personas en dos días y también es algo que creo los ingenieros, de software, los programadores, es algo que quizá los tienen más internalizado, esto de los loops, los bucles y que la gente, por ejemplo, de Anthropic también, lo viene mencionando como sus propios ingenieros empezaron a usar estos bucles para hacer que la Inteligencia Artificial trabaje durante más tiempo, sin estar ellos y que generen más resultado. En realidad, en el caso de ellos lo evaluan por generar más código. A mí que genera más código, realmente no es algo que me interese, porque generar más código sería generar más texto. Yo podía estar generando más código más texto y que es social o que no sirve para nada. Lo que tenemos que ver es que en el caso de Anthropic no es algo que no les sirve para nada, sino que la empresa está creció, habitualmente, en los últimos meses, hasta pasar de ser un laboratorio de Inteligencia Artificial chiquito a superar a UPNIA y generar miles de millones de dólares en negocios, montones de usuarios que empezaban a usar sus servicios de empresas, o sea, en sí lo que importa no es que haya generado más código, sino generaron más impacto y más resultado. Así que eso es el tema de hoy y el problema, digamos que quizás hoy no está tan visible es cómo usar el Inteligencia Artificial hoy en tu trabajo y probablemente lo que muchos me cuentan es que es así. Vos escribís algo, se lo van a hacer Inteligencia Artificial, esperás, le es el resultado y después le eres el resultado, probablemente le pedís correcciones y así vuelves a empezar. ¿Qué pasa hoy? Le escribís una instrucción que te lleva 30 segundos darse la Inteligencia Artificial y la Inteligencia Artificial te puede escribir un pedazo de texto que a vos te lleve 15 o 20 minutos, leerlo. Entonces la parte lenta es la nuestra, no la Inteligencia Artificial. Entonces el problema es que si nosotros tenemos que esperar 20 minutos para leerlo que nos dijo y darles las correcciones, ahí es donde esto se acelentu y somos el cuello botella. Entonces ahí es donde hay que hacer el cambio. Además, si esto lo pensamos que probablemente lo estés haciendo 20 veces a la semana cuando miramos todo ese tiempo en largo plazo, estamos hablando de muchísimo, muchísimo desperdicio, por así decirlo o algo que podría ser optimizable. Entonces está bien. Hay que usar la Inteligencia Artificial, funciona, pero quizás podemos empezar a cambiar la mente para ver de qué manera podemos usarla para no tener que ser nosotros el que está empujando el carrito todo el tiempo. No es que no uses la Inteligencia Artificial, sino que el problema es que hoy todo tenga que pasar por vos que nos tenemos transformando en el cuello botella. Entonces eso es básicamente esto. Pasemos a explicar entonces qué es un loop, que es esto del bucle y por qué esto te interesa. Hay dos formas de trabajar con Inteligencia Artificial. Una forma que se está que decíamos donde volle hace una instrucción, te da una respuesta, volle hace tu indestructión, te da otra respuesta. Entonces vos sos el centro y estás haciendo un ping pong con Inteligencia Artificial. Va y viene, va y viene. ¿Qué pasa? Si nosotros pensamos de otra manera y no pensamos solamente en cómo dar un paso con esta tarea, como avanzar esta tarea, sino que pensamos en el objetivo final. Inteligencia Artificial podría trabajar en ese objetivo y que vos participes solo en la parte de donde realmente sea necesario. O cuando el objetivo esté cumplido para hacer una revisión final o cuando si o si necesite algo para poder avanzar. Entonces vos le haz una meta y la Inteligencia Artificial debería avisar cuando termina. Esa es la diferencia conceptual de Estados maneras de desde pensarlo. Un ejemplo esto podría ser si vos tenés que revisar propuestas comerciales que arma a tu equipo. Vos querías abrir la propuesta quizás seguramente la copias y la pegas en el chat le pedís que la Inteligencia Artificial te da una revisión, le es eso, la corregís a mano y así pasas a la siguiente. Y repetís esto una por una. Otra manera sería que pasa así, le digo a mi equipo que las propuestas las dejen en una carpeta y yo tengo la Inteligencia Artificial que esté escuchando o mirando cuando aparecen nuevos archivos en esa carpeta y entonces cuando hayan unos archivos que los revise que voy a le haya dado los criterios de revisión como tenés que saber si la propuesta está bien o no y que recibas or mail simplemente el resumen de lo que cambió y ahí pasas a que solamente te avise cuando hay un importante para hacer pero no tuviste que ir manualmente y hacer todos estos pasos. Esto es una manera de pensar en sistemas. Hay otra forma también de resolver esto o hay otras formas de conceptos de esto de loop pero esta sería como la forma más fácil de pensar que en la primera voz o ser motor y en la segunda voz diseñaste, el motor voz diseñaste algo que es lo que después se va a repetir automáticamente sin que vos tenías casar nada. Como les decía, Antropik y la empresa Kizokrod publicó un artículo donde dice el cambio que tuvieran sus propios ingenieros y que ahora están pudiendo escribir o que ahora el 80% del código que producen lo hizo la inteligencia artificial sola persiguiendo objetivos es un artículo que Antropik lo publicó ahora en mayo del 2026 y que si lo comparan con trimestre a trimestre con el año 2024, estos 8 veces más de trabajo por trimestre. Y acá es donde les digo que no importa tanto la cantidad de código que tener automatizando si lo que importa son los resultados. Antropik es una compañía que desarrolló muchísimo el producto donde todos los días están haciendo relices y actualizaciones nuevas donde todo el tiempo le están dando más valor a los usuarios y por eso es que creció tanto. No es solamente que puedan escribir código maneado automática esa métrica mí no me cambia nada pero sí miren el valor que están generando y ahí es donde creo yo que está el importante. Los ingenieros claramente su trabajo en Antropik cambió ya no son las personas que tienen que crear el código. Ahora son las personas que tienen que diseñar estos bucles para que la inteligencia artificial pueda trabajar por mucho más tiempo y que pueda cumplir los objetivos y que ellos no tengan que estar todo el tiempo revisando cada cosa que va haciendo la inteligencia artificial. En vez de definir o escribir el código, tienen que definir que lo que quieren lograr. Y ahí es donde aparece muchas cosas del criterio profesional y que esto se puede aplicar no solo a la programación sino cualquier otro ámbito y es que definir el objetivo no es solamente decirle "quiero que hagas esto" "hacelo bien y no te equivocues" eso sería magia, eso no va a pasar. Lo definir el objetivo y definir lo bien sería darle toda la información que requiera la inteligencia artificial para poder trabajar y que pueda también hacerse sus propios controles que pueda tener los criterios de aceptación ¿Cómo vamos a saber si algo está bien hecho o está mal hecho? ¿Cómo vamos a saber si el objetivo lo cumplió o no? Tienen que ser objetivos medibles. Entonces hay mucho que tener que ver con el criterio y con la manera de pedir las cosas y cómo hacer que los objetivos sean verificables y eso aplica a programación o a cualquier otra cosa. Por eso es que quiero hacer este episodio porque no estoy haciendo un episodio para gente que se dedica a la programación sino que te hace un episodio que habla de este tema y de esta manera de pensar en sistemas que aplica cualquier cosa y tengo montones de casos de empresas con las que tú trabajas o gente de la comunidad de piñeros que está empezando a hacer ese cambio de mentalidad y está que no es fácil de ojo y está saliéndose de ser el que copie pega y escribe el prompt y va avanzando de poquito para empezar a pasar a crear sistemas a soluciones que las construyan una vez y las pueden usar de acá en adelante para siempre, como algo repetible y además en muchos casos son sistemas que consuman toques en todo el tiempo porque podemos hacer soluciones programáticas de código que las crea la inteligencia artificial en más en nuestros pedidos pero algunas de que creo ese sistema de aplicación ya está no hay más consumo de toques porque el código no consume toques se ejecuta un código que se escribió una vez y que después va a ser algo repetible todo el tiempo. Esto también lo digo para los detractores de sí, antrópiqui nos dice esto porque para ello los toquen son latis y nosotros tenemos que pagarnos. Claro, tenemos que pagarlos y vamos a usar tokens para cuestiones que tengan que ver con aplicar cierto grado de inteligencia a la tarea. Ahora para cosas repetitivas que tengan que ver con números, con una base de datos, con una análisis de ese estilo, vamos a crearnos los sistemas, las aplicaciones que apliquen una lógica repetitiva y que nos estamos toquen solamente la primera vez que construimos el sistema y después usamos esa aplicación para siempre y esto sin ir más lejos hoy la mañana estuve trabajando con una empresa que venía usando inteligencia artificial para hacer análisis pero claro, cada vez que tenían que hacer esa tarea le pedían inteligencia artificial que analicía los datos. Entonces lo que hicimos ahora fue crear un sistema que lo construimos una vez y que lo van a poder usar de hora para siempre para que analice los datos y les de aérea hasta emprana y le identifique cosas que ellos necesitaban pero que lo creamos una vez y lo vamos a usar para siempre sin tener que consumir token porque es una aplicación escrita en Python que va a ajustar el mismo código todas las veces y eso, lo único que necesitamos tener es un procesador y electricidad nada más. Así que ahí es donde creo que está buena empezar a cambiar y no pensar solo en la tarea del día sino pensar bueno como hago algo repetible que pueda volver a usar de acá adelante y que no tengan que estar todo el tiempo pidiendo la tarea que eso implica que yo estén en medio y si yo creo un sistema que el sistema puede ser una aplicación puede ser un skill con un procedimiento paso a paso que si yo hago algo de ese estilo después lo puedo automatizar que se ejecute automáticamente todos los días a tal hora y que yo no tengan que estar ahí en medio por ejemplo otra empresa con la que estuve trabajando ellos tenían un excel que se nutría de una base de datos SQL todos los días tenían que ir a ese excel abrirlo y ir a la parte de datos y actualizar todos los datos le dan ese botoncito para que se traiga la información nueva y tener toda la información para trabajar que hicimos le pedimos a la inteligencia artificial que les crea un clip que ese clip se ejecute todas las maneras a las ocho de la mañana y quiero que haga es abrir ese excel y ejecutar la actualización de manera automática y eso queda programado todos los días a las ocho de la mañana mientras computadora de esa persona esté prendida se le actualiza el excel y ya no va a tener que hacer eso y el siguiente paso es tener una habilidad que agarre ese excel y busque los patrones numéricos con otro clip que sean las alarmas que le necesitan identificar y que se las pueda mandar por mate y eso lo puedes hacer con codex o con cloudcobork sin necesidad de saber programar las es básicamente pidiendose la inteligencia artificial entonces fíjense como es una manera de pensar diferente no es usar la inteligencia artificial para que me ayude a hacer la tarea de hoy sino como usamos la inteligencia artificial para que me ayude a crear un sistema repetible y que se ejecute automáticamente sin que yo tengo que estar ahí pidiendose lo ahí está esto del pensamiento sistémico ahí es donde yo creo que cambia tu rol profesional por así decirlo donde ya no sos el que lee cada borrador el que filtra cada mail el que lee cada informe o el que arma cada informe sino que pasas a hacer el que define que es lo que tiene que tener un buen borrador el que decía cuáles son los mails que realmente merecen tu atención y cuáles son ruido y el que determina qué informaciones la que realmente importa para ser uniforme ahí es donde cambia y donde usar inteligencia artificial para apalancar tu criterio el que fuiste construyendo en el tiempo y que eso es tu experiencia básicamente y que vos pases a hacer el que le da las instrucciones al sistema para hacerlo que hay que hacer y que no lo tengas que estar haciendo cada vez pensar en eso pensar en diseñar máquinas que no sean las máquinas digamos que tengamos que estar operando sino quizás hasta máquinas que se puedan de alguna manera operar solas así que vayamos a algunos ejemplos claro porque como le digo estas cosas no son cosas técnicas probablemente o cosas que se necesiten saber para amar sino que son cosas que las pueden hacer hoy con clod con codex también está make sápiera hay otras herramientas que realmente son bastante fáciles de aprender tienen su curva aprendizaje pero nos mandar cohetes a el una y una de las cosas que se pueden hacer uno de estos ejemplos sea revisar propuestas comerciales a vos te llega una propuesta esa propuesta que hará en una carpeta compartida y que ahí se pueda realizar una revisión automática donde vos ya tengas definido cuáles son los criterios de cuáles el tono que tiene que tener cuáles la estructura que tiene tener la propuesta quizás hasta puedas tener reglas en cuanto a precios que se pueda revisar la fotografía los puntos que vos revises siempre de una propuesta y que si cumple te lleve un aviso de que la propuesta estaba bien hecha y que cumplía con todo y que si no cumple te mande un borrador con la propuesta original corregida y entonces la diferencia es que vos nunca tuviste que leer un borrador malo ya tuviste un control automático y a vos ya la propuesta que te llega es o que ya cumplió o te llega para realizar una que ya es la propuesta corregida con tus parámetros de lo que vos controlarías ahí digamos vos pasas a hacer el estándar de calidad ya dejaste de ser el corrector por así decirlo otro ejemplo para llevarlo a algo bastante del día a día suponente que sos consultor o vendés un servicio y todos los días hay noticias y esas noticias pueden genero oportunidades de negocio hay algo que puede ser bastante que lleve bastante tiempo que sea tedioso el tener que estar mirando todo el tiempo que noticias salen aumentando distintos portales para ver que noticias salen pues ahí vos podrías definir fuentes desde la cual se tienen que conseguir esas noticias o de dónde llegar esas alertas construir un filtro que tenga tu criterio de qué es lo que realmente tiene que buscar y qué es lo importante y que a la mañana te lleves un resumen que lo leas en tres minutos que te diga cuáles son las noticias que tienen una oportunidad concreta que pueda ser algo importante para vos para tus clientes para tu sector y que te prepare hasta un borrador de mensaje de propuesta que vos le pueda llevar a tus clientes en base eso oficate que esto sería algo que lo puedes automatizar y que quita el estrés el día a día básicamente el no tener que estar corriendo y solamente tener que centrarse en che me llegó esta propuesta de un posible nuevo servicio basado en este cambio que hubo en una regulación y lo único de todo que hacer es ver a qué cliente básicamente se le voy a mandar para ver si le interesa que trabajemos en eso otro ejemplo sería un asistente que te prepare para el día esto lo conté también en otros episodios y que voy a llegar a mañana y que ya tengas identificado cuáles son los incendios que hay que apagar o que hay cosas hay que prestar atención que sea lo más importante o que cosas se pasaron del día anterior que nadie las vio o tienen dos días al trazo tener todo eso bien identificado te hace ir mucho más certero a lo que tenés que hacer te ahorra también en estrés este es un ejemplo perfecto porque también esta semana alguien de la comunidad de pioneros comentó como ellos usan un sistema para ser reme de whatsapp básicamente para recibir los mensajes de elegirientes y potenciales clientes con o con pedidos o con consultas y sean una gente que entra el sistema revisa todo el estado al día siguiente llegan a la mañana y el equipo ya sabe que es lo previzado por donde tienen que empezar que es lo más urgente que es lo que está hace dos días dando vuelta cuantos mensajes o cuantos tickets se abrieron el día anterior cuantos se resolvieron cuantos que han por resolver te simplifica muchísimo sea llegar al trabajo y tener el contexto de todo lo que necesitas y que tenés que priorizar eso creo que es la diferencia entre reaccionar ante algo que sucede y estar organizado ir hacia donde hay que ir la diferencia se ve mal también tiene que ver con el estrés del día a día que tener las cosas muy claras y saber a dónde quiere eso te saca muchísimo muchísimo tres entonces quiero decir y para redondir aprovechen su criterio para poder apalancarse y esta manera de pensar de salir de la tarea el día a día y pensar más en sistemas pensar en cosas repetibles cosas que nos pueden llegar a servir de acá adelante que las hagamos una vez las construyamos una vez y nos pueden servir para siempre creo que ahí donde está el mayor valor como siempre espero que esto les haya gustado creo que es un tema bastante interesante que lo veo mucho en el día a día de hablar con personas de que quizás está mentalidad sistémica todo el mundo no la tiene y creo que está bueno tratar de cambiar el chip empezar a pensar de esta manera como puedan hacer que las cosas sean repetibles y les aseguro que una vez que logran eso el resultado es multiplicador como en el caso de antropic que sean que estaban produciendo ocho veces más en serio que se ahorra mucho muchísimo tiempo y muchísimo estrés y no estará las corridas creo que todo es muy beneficioso así que espero que les haya gustado como siempre pueden dejar como me gusta 5 estrellitas en Spotify si están en Spotify no se olviden de darle el botoncito verde de seguir de yo minuto totalmente gratis y ahora sí nos seguimos escuchando en el próximo episodio donde seguiremos hablando de este hermoso mundo de la inteligencia artificial