El papel del rol en modelos de IA generativa

Introducción

La incorporación de modelos de inteligencia artificial en las metodologías de trabajo es una realidad que va adquiriendo forma a medida que surgen nuevas herramientas que ayudan a optimizar procesos creativos de manera eficiente. La especialización de estos recursos se desarrolla en paralelo a una creciente demanda de perfiles profesionales destinados a dar respuesta a necesidades específicas en las distintas fases de un proyecto determinado.

Si analizamos esta relación, podemos advertir una corriente que tiende a simplificar casi cualquier actividad mediante una instrucción en la que se solicita al modelo de IA que interprete un rol específico. La definición de este rol varía en función de las características que requiere cada tarea, así como del número de roles necesarios en proyectos multidisciplinares según su envergadura. Por lo tanto, en una tarea compleja, el resultado final se construye mediante la colaboración de diferentes agentes que aportan perspectivas distintas en cada fase de desarrollo, centrándose cada uno en las funciones asociadas a su ámbito profesional.

Interpretación y verificación de resultados fiables

La variabilidad es una característica intrínseca de los modelos generativos que permite obtener múltiples versiones para una misma instrucción o prompt. Esta cualidad creativa permite procesar y ofrecer muchas opciones diferentes en cuanto a resultados con enfoques similares, pero siempre distintos, que se ajustarán, con mayor o menor acierto, a lo que se pretende conseguir.

En este escenario, es el criterio profesional de la persona que interactúa con la herramienta el que va a permitir entender, valorar y, por lo tanto, distinguir qué opción es la más adecuada para alcanzar los objetivos propuestos.

Por lo tanto, definir un rol concreto para cada etapa de desarrollo es una acción a la que debemos prestar especial atención, ya que debemos disponer de la capacidad de analizar, verificar y contrastar cada propuesta siguiendo el mismo criterio del perfil profesional que hemos indicado en el contexto inicial.

Una forma sencilla, pero muy acertada, de definir esta idea es la siguiente: el rol debe definir el perfil profesional de la persona que interactúa con el modelo de IA.

En la actualidad, las herramientas de IA disponibles para el público general son muy eficaces generando resultados cuando se les facilita un rol específico, una tarea determinada, un contexto concreto y una serie de instrucciones precisas que indican variables como el tono, el estilo o el formato de salida, a las que se pueden añadir diferentes limitaciones para ajustar mejor cada respuesta solicitada. La construcción organizada y lógica de toda esta información, en relación con el área de trabajo, se puede diferenciar utilizando dos tipologías de persona usuaria: profesional y no profesional.

La persona usuaria profesional:
Es aquella que reúne las capacidades necesarias para desarrollar una serie de instrucciones dentro de un marco definido, así como analizar, verificar y acreditar cada resultado solicitado. Estos requisitos se acreditan mediante competencias profesionales específicas, que incluyen la suma de experiencias relacionadas con el campo en el cual se desarrolla la actividad. Además, dichas capacidades permiten que el proceso de análisis, modificación y verificación del contenido generado sea fiable.

La persona usuaria no profesional:
Es aquella que no reúne los conocimientos ni las experiencias necesarias para desarrollar una actividad concreta y que, por lo tanto, no puede ofrecer respuestas fiables al no poder verificar los resultados generados por el modelo de IA. En este caso, el contenido final no puede ser validado desde una perspectiva sólida y debidamente acreditada.

El agente crítico

Una propuesta de experimentación interesante para analizar un resultado generado consiste en introducir diferentes roles profesionales con el objetivo de obtener una variedad de visiones críticas desde perspectivas diversas. Este método permite observar reacciones que ayudan a predecir la respuesta del público al que va dirigida la acción. El estudio de estas interpretaciones facilitará la toma de decisiones respecto a posibles modificaciones y ajustes en el contenido generado.

En este caso, hay que ser prudente y no utilizar roles que se alejen demasiado de nuestra área de conocimiento. Del mismo modo, en esta tarea, por sencilla que parezca, no se debe omitir la fase previa de estudio del perfil que define el rol, así como la verificación de la información obtenida.

Que algo sea plausible no significa que sea verdad

Es importante recordar que, actualmente, los modelos de IA son capaces de generar contenido coherente que puede resultar plausible en la mayoría de los casos, pero no tiene por qué ser veraz. Cuando una herramienta de IA ofrece un dato concreto, lo hace como resultado de una serie de procesos lógicos extremadamente complejos.

A pesar de su gran capacidad de análisis y razonamiento, los modelos de IA no son capaces de asegurar la fiabilidad de todas las fuentes que utilizan. Del mismo modo, tampoco pueden garantizar la veracidad de toda la información empleada durante su fase de entrenamiento.

La idea de que lo plausible no tiene por qué ser verdad debe tenerse en cuenta para comprender la necesidad de que todos los resultados sean verificados por una persona con el perfil profesional adecuado para acreditar la información aportada.

Por lo tanto, para garantizar que el proceso se realice de forma adecuada y alineada con los objetivos de cada tarea, el contexto de partida —las instrucciones necesarias para iniciar cualquier interacción con la IA— debe estar a cargo de una persona experta en la materia. De lo contrario, es probable que se produzcan errores que deriven en resultados incorrectos y que, en algunos casos, puedan generar problemas graves de comunicación.

Descripción de conceptos dentro del rol en el ámbito profesional

Para describir correctamente el rol que se debe usar en el prompt inicial, es importante entender los elementos que formarán parte de la estructura que se trasladará al modelo de IA, con el fin de que procese la información dentro de un marco específico.

1. El perfil profesional: Rol general
El perfil profesional general es la profesión a la que se dedica la persona usuaria y depende de la titulación académica y de la experiencia profesional adquirida en su trayectoria laboral. Es la cualidad básica y acreditada que se debe tener para poder ejercer una actividad profesional específica.

2. Las competencias específicas: Rol específico
Las competencias son el conjunto de conocimientos, tanto teóricos como prácticos, que se pueden demostrar y que forman parte del perfil profesional. Las competencias específicas son aquellas que están directamente relacionadas con la tarea o tareas que se van a llevar a cabo utilizando un modelo de IA.

3. Ámbito profesional
Cada proyecto se circunscribe a un marco de actividad concreto. El ámbito profesional sirve para acotar los límites dentro de los cuales se desarrollará el trabajo. Por lo tanto, debe ser específico sin extenderse, ya que su función principal consiste en complementar la definición del rol con información relevante para la posterior interpretación del contexto.

El rol profesional en el contexto inicial: caso práctico

Teniendo en cuenta todas estas consideraciones, el rol debe ajustarse a nuestro ámbito profesional. Por ejemplo, si nuestro perfil es el de creador o creadora de contenidos para redes sociales, debemos detallar la tipología de contenidos que trabajamos, así como el área en la que desarrollamos nuestra actividad. De este modo, seremos más específicos desde el principio y describiremos nuestro rol como: creador o creadora de contenidos visuales para redes sociales en el ámbito de la formación en Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC).

En un análisis sencillo de la estructura de este rol, advertimos que hemos indicado al modelo de IA que debe tener en cuenta las siguientes instrucciones para interpretar el contexto:

1. Rol general: creador o creadora de contenidos
2. Rol específico: contenidos visuales para redes sociales
3. Ámbito profesional: formación en TIC

Es importante tener presente que la naturaleza de los sistemas de IA tiende a rellenar huecos en función de los criterios con los que han sido entrenados. Teniendo en cuenta esta característica, cuanto más detallada sea la información que traslademos al modelo, menor será la disparidad en los resultados, ya que dependerán del enfoque específico con el que se interprete cada tarea.

Si no deseamos que el modelo tome ciertas decisiones respecto a la perspectiva que debe adoptar, debemos describir con detalle el perfil profesional que usará para interpretar el contexto inicial proporcionado. No obstante, conviene tener presente que, aunque no se recomienda una definición demasiado extensa, esta debe dejar claro desde la primera instrucción quiénes somos como profesionales.

Por otro lado, es importante subrayar que el uso de un rol específico no es estrictamente necesario en tareas sencillas en las que se solicita una acción concreta, como la corrección ortográfica de un texto, la traducción de un párrafo a otro idioma, el resumen de un contenido breve o la reformulación de una frase para hacerla más clara.

Roles predefinidos

Actualmente, existe un gran número de plataformas y aplicaciones que ofrecen servicios globales y que se especializan en un área profesional concreta. En estos casos, los modelos de IA actúan como agentes entrenados para responder ajustándose a las características propias de cada sector. Por lo tanto, la definición del rol no será un factor esencial, ya que, en la mayoría de las interacciones, la propia herramienta incorpora formularios previos que permiten introducir información relacionada los conocimientos, la titulación, la categoría profesional, la especialización o el nivel del público objetivo, entre otros.

Los modelos de IA como herramientas colaborativas

La integración de la inteligencia artificial como herramienta colaborativa en los diferentes procesos de trabajo transforma y optimiza la creación de contenidos, pero no sustituye el criterio profesional.

En este sentido, la eficacia de la IA generativa dependerá de una adecuada definición del rol profesional en el contexto inicial, que guiará la interpretación, la generación y la validación de resultados para convertirlos en una fuente fiable de información. Cuanto más precisa y ajustada sea esta definición, menor será la ambigüedad en las respuestas obtenidas.

El equilibrio entre tecnología y conocimiento profesional es la combinación que garantiza resultados fiables, coherentes y alineados con los objetivos de cada tarea.

Luis Miguel Galache
Diseñador gráfico y formador TIC