199. Aprende sobre IA
Claves para usar la IA sin caer en la saturación de herramientas
Hola 👋
Las recomendaciones de esta semana.
🛋️ No solo es trabajo ⛱️
Mi Kit de Herramientas de IA
Propósito general: Google Gemini y ChatGPT (prefiero Gemini por su integración con Google Workspace)
Redacción: Claude
Investigación: Perplexity
Casos de uso específico: Midjourney, ImageFX de Google, Eleven Labs, Runway
⏱ Consejo Profesional - Aprende sobre IA
El mundo de la inteligencia artificial puede lucir enorme y lleno de novedades. Es totalmente normal sentirse un poco perdido y abrumado.
Ahora bien, aquí te cuento algunos puntos clave que creo que seguirán siendo importantes con el paso del tiempo:
Principio 1: Empieza por el problema, no por la herramienta
Con la cantidad de herramientas y funciones de IA que salen a diario, es fácil dejarse llevar y probarlas todas. Pero ojo, este enfoque puede hacer que perdamos el foco.
Por ejemplo, cuando OpenAI lanzó los GPT personalizados, muchas personas se pusieron a crearlos ilusionados con la idea de ganar dinero a través de la tienda GPT. Sin embargo, hasta ahora, los avances en este terreno han sido escasos.
Recomendación: La próxima vez que te topes con una herramienta interesante o una actualización nueva, pregúntate estas tres cosas:
¿Qué problema resuelve esta herramienta?
¿Quién la está usando ahora mismo?
¿Dónde encajaría en mi manera de trabajar?
Si las respuestas concuerdas con tus necesidades básicas, lo más seguro es que solo sea una distracción y no un verdadero beneficio.
En resumen: primero elige un problema concreto en el que la IA te pueda echar una mano y luego busca la herramienta que mejor se adapte a lo que necesitas.
Muchas veces, las soluciones de las grandes empresas tecnológicas son más que suficientes para manejar la mayoría de los problemas (por ejemplo, utilizar Google Gemini y Google Sheets para analizar datos en lugar de complicarte con una plataforma de análisis de IA especifica).
Principio 2: Enfócate en mejorar, no en automatizar
Es habitual encontrar noticias que afirman que la IA puede hacerse cargo de casi cualquier tarea y que la IA van a sustituir a los trabajadores humanos en un abrir y cerrar de ojos.
En mi opinión la realidad es muy diferente: todavía estamos a años luz de tener Inteligencias artificiales totalmente autónomas , y los casos de uso automatizados son bastante raros para la mayoría de la gente.
No quiero que me malinterpretes: hay herramientas muy potentes como Make.com y Zapier que permiten crear automatizaciones. Sin embargo, los resultados muchas veces no son los que uno espera.
Recomendación: en vez de pensar en que todo se automatice, piensa en "mejorar" o "aumentar". Por ejemplo:
Cada semana, tengo que reportar a mis superiores los avances de todos los equipos que superviso. Así que he dedicado 30 minutos a crear y probar un flujo que lee y resume estos correos en párrafos breves, destacando solo lo más importante.
Al incluir este mensaje en mi rutina semanal, he bajado bastante el tiempo que le dedico a esta tarea.
¿Podría montar un flujo totalmente automatizado? Claro que sí. Pero lo que tengo ahora es "suficientemente bueno" para lo que necesito en este momento.
Principio 3: Aprendizaje sostenible a través de la constancia
El mundo de la IA está en constante movimiento, y estar al día puede parecer una locura. Pero eso no quiere decir que tengas que dedicar horas cada día a leer sobre IA o probando herramientas nuevas.
Recomendación: La clave para aprender de forma sostenible es ser constante. Tengo un plan diario y semanal para aprender de IA:
Diario: Me he suscrito a un boletín de IA que me mantiene al día con las noticias más interesantes.
Semanal: Dedico media hora a la semana para probar algo nuevo de IA, ya sea dándole un vistazo a un mensaje que guardé o trasteando con un caso de uso o herramienta interesante.
Con solo dedicar un ratito cada semana, podemos estar al día con lo último en IA sin agobios.
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