Todavía es una idea descabellada que puedas darle una tarea a un agente de IA y dejar tu computadora por un tiempo y regresar y listo. La capacidad de iniciar la codificación, la construcción de un prototipo, la investigación profunda, el análisis de datos, la generación de un discurso o cualquier otra tarea de trabajo de conocimiento común y luego pasar a algo totalmente diferente sigue siendo muy salvaje. Es probable que estemos subestimando enormemente el verdadero impacto y beneficio en un mundo donde el trabajo útil ya no está ligado directamente al tiempo del ser humano detrás del teclado. Nunca antes habíamos podido desacoplar la producción (valor) de la entrada humana (tiempo) en el trabajo del conocimiento. Supongo que algo así como un pequeño porcentaje de trabajadores del conocimiento en este momento realmente están aprovechando este fenómeno. El mundo del trabajo va a ser muy diferente cuando este sea el comportamiento predeterminado.

Este artículo de OpenAI tiene algunas explicaciones muy convincentes sobre por qué persisten las alucinaciones y qué hacer al respecto. Específicamente en el entrenamiento posterior, deberíamos dejar de penalizar a los modelos por decir que no saben una respuesta y dejar de recompensar las conjeturas demasiado confiadas. Erradicar las alucinaciones sería una de las mayores mejoras de IA para casos de uso corporativo como derecho, finanzas, atención médica y muchos otros campos de alto valor. Esto sería muy importante si podemos seguir haciendo progresos significativos en este ámbito.

La IA es una locura porque debes evitar profundamente ser sentimental con cualquier parte de la arquitectura de tu producto en todo momento. Los modelos se están actualizando a un ritmo tan rápido que debe reevaluar constantemente el andamiaje que ha construido y descubrir qué se puede resolver ahora de una manera mejor o más barata debido a un nuevo avance. Las empresas ganarán o perderán por completo por su capacidad de dejar ir algo en lo que aparentemente se volvieron buenos porque los modelos ahora pueden resolverlo por ellos. Aquí es generalmente donde las startups ganan con el tiempo porque surgen en un período en el que algo es mucho más fácil de resolver de una manera moderna y el titular no se adapta adecuadamente. La clave es asegurarse de tener una arquitectura que le brinde esta flexibilidad, lo que significa crear las abstracciones correctas desde el principio para beneficiarse de estas actualizaciones constantes.