La Era de los Falsos Profetas de la Inteligencia Artificial

Andrés Felipe Gallego Muñoz

En los últimos años, hemos sido testigos de un fenómeno inquietante en plataformas profesionales como LinkedIn: la proliferación de autodenominados expertos en Inteligencia Artificial (IA). Estas figuras, a menudo desprovistas de una comprensión profunda de la tecnología subyacente, han contribuido a una percepción distorsionada de lo que realmente implica ser un experto en IA.

No cabe duda de que la capacidad de escribir un prompt efectivo y el manejo de herramientas generadas a partir de IA, como Chat GPT, Gemini, Sora, Claude, y Copilot, son habilidades valiosas en el panorama tecnológico actual. Sin embargo, es crucial diferenciar entre saber utilizar una herramienta creada con IA y entender los fundamentos y mecanismos que sustentan estas tecnologías. Aquí radica la gran diferencia entre un usuario competente y un verdadero experto en IA.

Para muchos de estos "profetas" modernos, términos como Scikit-learn, K-means, Pandas, Numpy y TensorFlow son desconocidos. Estos son los pilares sobre los cuales se construyen y se entrenan los modelos de IA, herramientas fundamentales que cualquier verdadero conocedor de IA debe dominar. Estos algoritmos y librerías no solo facilitan la creación de modelos de IA, sino que también proporcionan una comprensión profunda de los procesos matemáticos y estadísticos que los sustentan.

La comprensión superficial de las herramientas generadas por IA puede ser comparada con saber conducir un automóvil sin conocer el funcionamiento del motor. Sí, uno puede llegar del punto A al punto B, pero carecerá del conocimiento necesario para reparar, mejorar o innovar el vehículo. De igual manera, aquellos que solo manejan herramientas generadas por IA sin entender sus bases están limitados en su capacidad para innovar y avanzar en el campo de la IA.

La verdadera maestría en Inteligencia Artificial no radica únicamente en la capacidad de utilizar estas herramientas, sino en comprender cómo y por qué funcionan. Este conocimiento profundo permite a los expertos no solo utilizar las herramientas existentes, sino también crear nuevas soluciones y avanzar en el campo de la IA. Sin este entendimiento, cualquier autodenominado "experto" en IA está simplemente arañando la superficie de un campo vasto y complejo.

Enseñar ingeniería de prompts y cómo crear chatbots es una contribución valiosa. Yo mismo he enseñado estas habilidades, reconociendo su importancia en el ecosistema tecnológico actual. No obstante, es crucial mantener una clara distinción entre enseñar a manejar herramientas creadas por IA y ser un verdadero experto en IA. La primera es una habilidad técnica útil; la segunda, una disciplina profunda y compleja que requiere años de estudio y experiencia.

En este contexto, es fundamental pedir más respeto y reconocimiento para los verdaderos conocedores de la IA. Aquellos que entienden las redes neuronales, los algoritmos y los principios matemáticos y estadísticos sobre los cuales se construye la IA merecen ser reconocidos y respetados. Estos son los verdaderos arquitectos del campo de la IA, cuya labor continúa empujando los límites de lo posible.

En conclusión, mientras que la popularización de las herramientas generadas por IA es bienvenida y necesaria, no debe confundirse con el verdadero conocimiento de la Inteligencia Artificial. Respetemos a aquellos que han dedicado sus vidas a entender y construir estas tecnologías, y mantengamos una clara distinción entre el manejo de herramientas y la verdadera maestría en IA.