Escribo esta primera entrega porque los últimos días han sido bastante revolucionarios en mi experiencia usando IA generativa. Así que gracias a que tengo este blog (y puedo escribir de lo que sea), se me ocurrió escribir una serie de pequeños artículos con mis reflexiones, con ganas de que alguien, persona promedio aprendiendo a usar estas herramientas, se sume a la conversación. No desde el lugar de experta, porque no lo soy, sino desde el lugar bastante más interesante de alguien que está aprendiendo algo y todavía no sabe bien qué piensa.
También escribo con la angustia de fondo de todo lo que ya circula en el vox populi sobre la IA: que gasta agua, que consume energía, que deshumaniza, que nos va a dejar sin trabajo, que nos va a volver más tontas, más rápidas, más dependientes, más solas. Y sí, probablemente muchas de esas preguntas importan y merecen otra entrega, o varias, porque tampoco se trata de jugar a que la nube es inmaterial y que lo que aparece como magia en la pantalla no tiene costos en otra parte. Pero este texto no va por ahí todavía. Este texto nace de una experiencia más chiquita, más íntima y quizá por eso más inquietante: la de empezar a construir agentes y darme cuenta de que no estaba aprendiendo solamente a usar una herramienta, sino a mirar de otra manera mi propio trabajo.
Hace un mes, quizá, en mi chamba nos ofrecieron tomar un curso para desarrollar agentes; primero pensé: uffff, un pendiente más. Hoy, con algunas lecciones encima, tengo un poco (o bastante) cambiado el enfoque. No porque de pronto me haya convertido en una evangelizadora de la inteligencia artificial, las diosas me libren, sino porque empecé a entender que construir un agente no es pedirle a una máquina que haga cosas por ti; es sentarte a pensar cómo haces tú esas cosas.
Como casi todo el mundo, empecé usando ChatGPT para preguntarle cosas o pedirle tareas sencillas. Luego, muy fiel a mi formación de investigadora cualitativa, empecé a pedirle que me ayudara a ordenar información: agrupar respuestas, sistematizar hallazgos, encontrar patrones, probar nombres para cosas que yo ya intuía pero todavía no sabía decir. Hasta ahí todo bien; era una herramienta poderosa, sí, pero seguía siendo una herramienta. El brinco vino cuando dejé de preguntarle cosas sueltas y empecé a pensar en flujos, procesos, criterios. Es decir: cuando empecé a enseñarle una forma de trabajar.
Construir un agente no es escribir un prompt bonito, construir un agente se parece más a hacer una lista incómoda de tus propios criterios: qué miras primero, qué descartas, qué te hace desconfiar, cuándo decides que un dato importa, qué tipo de respuesta te sirve y cuál te hace decir “ay no, esto parece hecho por alguien que no entendió nada”. Es intentar convertir en instrucciones una parte de tu oficio; esa parte que una hace casi en automático porque lleva años trabajando, leyendo, fallando, corrigiendo, encontrando mañas.
En mi trabajo hago evaluación institucional, y desde hace tiempo he pensado que me hace falta un brazo cuantitativo; alguien que me ayude con bases, cruces, análisis, limpieza de información, esas cosas que me importan muchísimo pero también me pueden drenar la paciencia a niveles absurdos. En otro momento habría pensado que la solución era tener a alguien más en el equipo con ese perfil técnico. Ahora estoy aprendiendo a armar agentes para que hagan ciertas partes del proceso como yo necesito que se hagan.
Y ahí está lo raro: para enseñarle a un agente a trabajar, primero tengo que explicarme a mí misma cómo trabajo. No basta decirle “analiza esto”; hay que decirle desde dónde, con qué cuidado, con qué sospecha, con qué límites. Hay que explicarle que no confunda frecuencia con relevancia, que no convierta cualquier repetición en hallazgo, que no me entregue una lista limpia cuando lo que necesito es una lectura con tensión. De pronto una descubre que su trabajo está lleno de pequeñas decisiones que parecían naturales sólo porque nunca había tenido que escribirlas.
Por eso construir un agente se siente un poco como construir un mini yo. Un mini yo obediente, veloz, sin sueño, sin “perdón, no vi el correo”, sin necesidad de que una repita por tercera vez que una tabla sin pregunta no dice nada. Y sí, hay algo deliciosamente cómodo en eso. También algo perturbador. ¿Es narciso construir una máquina para que trabaje un poco como una? Tal vez sí, pero no en el sentido simple de enamorarse del propio reflejo, sino en uno más incómodo: el de descubrir que para producir ese reflejo primero tienes que volverte objeto de análisis. Tienes que mirarte trabajando, descomponerte en criterios, convertir intuiciones en instrucciones, hacer de tu oficio una especie de espejo operativo.
Porque delegar en una máquina no se parece del todo a delegar en una persona. Una persona tiene subjetividad: aprende desde su historia, se equivoca con estilo propio, interpreta desde su deseo, se harta, discute, encuentra una forma que eventualmente deja de parecerse a la tuya. Un agente, en cambio, no tiene subjetividad aunque la simule; funciona mejor mientras más claramente logra parecerse a la forma en que tú quieres que funcione. Su gracia no está en volverse otro, sino en ejecutar una parte de ti.
Entonces la pregunta ya no es solamente qué puede hacer la IA, sino qué estoy dispuesta a delegar. Qué parte de mi trabajo puede volverse proceso, qué parte de mi criterio puede traducirse, qué parte de mi cansancio era innecesaria, qué parte de mi frustración venía de tareas que quizá nunca tuvieron que ocupar tanto espacio en mi cabeza. Y también, por supuesto, qué parte no quiero soltar; porque no todo lo que puede automatizarse debería irse de mis manos sin pensarlo tantito.
Lo más incómodo es que funciona. Me ahorra tiempo, me baja la frustración y me deja llegar más rápido a la parte que sí me gusta: interpretar, conectar, pensar qué significa algo y para quién importa. Pero entonces la pregunta deja de ser apocalíptica y se vuelve bastante concreta: si una parte de mi trabajo puede automatizarse, ¿qué era esa parte? ¿Oficio, trámite, burocracia con buena presentación, desgaste disfrazado de responsabilidad, performance?
Tal vez construir un mini yo me interesa justo por eso: porque mientras me ayuda a soltar ciertas tareas, también me obliga a mirar cuáles no quiero delegar, cuáles no debería delegar y cuáles, aunque el sistema insista, no existen para ser eficientes sino para sostener algo vivo. Y ahí, aparece otra pregunta que quizá deje para la siguiente entrega: si estamos aprendiendo a automatizar tan rápido el trabajo del conocimiento, ¿por qué seguimos tratando como natural, disponible y barato el trabajo que sostiene la vida?