¿Cómo ahorrar tiempo con la IA? Introducción y aplicación práctica para profesionales

Muchos profesionales me hacen comentarios sobre cómo aprovechar las herramientas de inteligencia artificial y que tienen poco tiempo para aprenderlas.

Cuando les cuento sobre las situaciones de cómo aprovecho estas herramientas, no me creen. Así que va esto, una introducción para que puedas empezar a ahorrar tiempo usando la inteligencia artificial.

Introducción y objetivos

El propósito de esto es que puedas empezar a aprovechar las herramientas de inteligencia artificial que se están desarrollando.

Mis objetivos para ti serán que aprendas solo lo más básico sobre cómo pueden ser las aplicaciones de inteligencia artificial, luego algunas cosas más que deberás saber para poder aprovecharlas y utilizarlas en tu profesión con responsabilidad. Y luego veremos casos reales y te daré enlaces para que los pruebes por tu cuenta.

No le tengas miedo, muchas herramientas de inteligencia artificial ya están incluidas en aplicaciones de uso diario, como las aplicaciones de mail cuando nos dan sugerencias de escritura o las aplicaciones de fotos de nuestro celular cuando nos ayudan a mejorar los recuerdos de nuestra familia.

Aquí veremos cómo aprovecharlas para ahorrar tiempo en nuestro trabajo.

Pero antes tendríamos que entender cómo pueden ser o qué tipos de inteligencia artificial puedo encontrar. Esto no es una guía técnica, sino una ayuda a los que no saben de estas aplicaciones y solo pretenden poder empezar a utilizarlas en nuestra profesión.

Las clases o tipos de Inteligencia artificial

Existen muchas formas de clasificar las diferentes aplicaciones de inteligencia artificial, y la mayoría son demasiado técnicas. Aquí vamos a dejar de lado los tecnicismos e ir a cuestiones básicas para entenderlas y poder utilizarlas.

1) Clasificación A: Según el nivel de capacidad

Existen aplicaciones más y menos capaces. Esto es importante entenderlo porque va directamente relacionado a la cantidad de recursos que necesita para funcionar a un determinado tiempo de respuesta. Una aplicación de IA liviana puede correr en un celular y dar una respuesta rápida, de pocos segundos.

En cambio una aplicación de IA más poderosa, que requiere muchos cálculos o procesamiento va a requerir funcionar en computadoras muy poderosas para dar una respuesta rápida de pocos segundos o si la hiciéramos funcionar en una computadora propia podría tardar varios minutos en dar la misma respuesta.

2) Clasificación B: Según la funcionalidad de la aplicación 

Según su funcionalidad, solo haré hincapié en 2 tipos de IA.

Algunas aplicaciones de IA son lo que se dicen generativas, como por ejemplo las que sirven para generar imágenes. Estas herramientas son entrenadas con, por ejemplo, muchas imágenes de paisajes y por ejemplo le puedo pedir que me genere una nueva imagen de un paisaje en base a mi pedido, con las características que yo le pida. Va a generar algo nuevo a partir de mi pedido, y esa imagen no existía antes y lo hace desde su aprendizaje con el contenido que le di. Estas herramientas necesitan muchos datos para aprender y que el usuario sepa pedir claramente lo que quiere.

Otro tipo de inteligencia artificial son las llamadas "LLM" por "Large Languaje Model" o "modelo de lenguaje extenso". Este tipo de inteligencia artificial trabaja aprovechando un "modelo de lenguaje" que traducido significa que tiene una base de datos para interpretar cómo hablamos los humanos y eso le sirve para interpretar lo que queremos. A eso le suma otra base de datos con contenidos. Entonces a este tipo de herramientas, por ejemplo, le puedo hacer una pregunta específica y el sistema va a hacer lo siguiente: primero va a utilizar su "modelo de lenguaje extenso" para interpretar nuestra pregunta; Segundo, va a buscar contenido relacionado en la base de datos de contenidos que tiene; y tercero, con esa información, va a poder crear una respuesta específica utilizando nuevamente el "modelo de lenguaje extenso" para darnos exclusivamente una respuesta, al igual que haría una persona.

¿Pero eso no es cómo lo que hago en Google? Los buscadores tradicionales no suelen darnos una respuesta, sino que nos dan un listado de páginas donde aparece lo que le pedimos que busque y somos nosotros los que tenemos que entrar a esas páginas a leer y buscar la respuesta a nuestra pregunta. Y quizás pasemos minutos u horas buscando en diferentes páginas la respuesta a nuestra pregunta.

¿Qué hace diferente este tipo de IA? Nos da una respuesta específica, igual que si le preguntamos a alguien y queremos una respuesta en vez de que nos den una pila de libros para buscar lo que preguntamos.

Un ejemplo: Supongamos que siendo Contadores o Abogados nos hace una consulta un cliente sobre las diferencias de la licencia por maternidad de la empleada doméstica que limpia en su casa particular de la licencia por maternidad de la empleada encargada de la limpieza en la empresa regulada por el régimen general laboral. Y nos surgen dudas, porque el tema del personal de casas particulares es algo relativamente nuevo. Si eso lo queremos buscar en Google o en un sistema de consulta profesional, seguramente terminaremos con muchas páginas y/o artículos a leer.

Mientras que si lo preguntamos a una herramienta de IA, nos da una respuesta con una comparación entre ambos. Les dejo el ejemplo en este enlace:

¿Cómo se diferencia en Argentina la licencia por maternidad en un empleado de casas particulares de un empleado de régimen general laboral?

¿Eso significa que la IA va a hacer todo mi trabajo por mi? No, porque las fuentes importan mucho en una respuesta, y para ser profesionales, debemos revisar las fuentes utilizadas en una respuesta de IA antes de tomar ese contenido para ser responsables con nuestro trabajo. Te cuento más sobre las fuentes en el siguiente tema...

3) Clasificación C: Según los recursos que utiliza para funcionar

Una empresa puede tomar personal propio para ocuparse de la limpieza o la seguridad de sus instalaciones, pero también puede contratar a una empresa que haga ese servicio. En el segundo caso, se dice que está tercerizando, entonces esos recursos o persona que va a ocuparse de esas tareas es de un tercero en vez de pertenecer a la empresa. Cada alternativa tiene sus ventajas y desventajas, pero lo que es claro es que son muy diferentes formas de hacer la misma tarea.

Con las herramientas de IA sucede lo mismo, podemos instrumentarlas con recursos propios o ajenos. El "modelo de lenguaje externo" que va a utilizar la IA para interpretarnos puede ser diseñado por otra empresa y almacenado en otro servidor; puede ser propio y almacenada en computadoras propias; y puede ser un mix, entonces todo es posible. Ya existen "modelo de lenguaje externo" de "código abierto" disponibles a descargar e instalar en nuestra computadora para armar una IA propia.

Pero no tenemos que olvidarnos del otro recurso importante del que hablamos, la base de datos con los contenidos que van a ser usados como materia prima para las respuestas que va a generar la herramienta. Entonces existen herramientas de IA como Perplexity que que nos van a dar una respuesta a nuestra pregunta en base a contenidos de la internet; pero también podemos usar otro tipo de herramientas que nos van a dar una respuesta pero en base a los contenidos que nosotros le demos como alimento, como por ejemplo NotebookLM de Google.

La segunda alternativa nos da más control, porque puedo darle 10 leyes laborales y pedirte que me responda en base a esos contenidos en vez de tomar cualquier página de internet que puede estar mal. Pero a su vez nos va a demandar más trabajo porque tenemos que armarla y cargarle el contenido.

Lo importante a tener en cuenta es que las dos funcionan similarmente y podría hacerle la misma pregunta, solo que la primera se alimenta de lo que sea que encuentre en internet y la segunda tengo que ocuparme de darle de comer. Ambas serán más o menos útiles según el caso particular y la necesidad de cada uno a nivel profesional.

Lo que tengo que saber de cómo funciona para sacarle provecho profesionalmente

Hay otra cosa a tener en cuenta para poder sacarle el jugo a las herramientas de inteligencia artificial, y necesito retrotraerme un poco a el tipo de interfaz.

La interfaz en una aplicación de computadoras es lo que conecta el sistema con nosotros o el usuario. Muchos años atrás, las interfases eran de "línea de comando", en DOS teníamos que saber qué comando escribir para ejecutar un programa, y teníamos que saber qué comando escribir para buscar un archivo en la computadora. Esas interfaces viejas trabajan con comandos o instrucciones con palabras.

Hoy la mayoría de las aplicaciones son de interfaces gráficas, entonces son más fáciles de usar, como Windows, Mac, Android, iOS. Las interfaces visuales son más intuitivas de aprender y están preparadas para guiarnos y ayudarnos a usar mejor la computadora.

En cambio las viejas interfaces de comando son más difíciles, porque sin saber cuales son los comandos y cómo usarlos, no podemos hacer nada. La ventaja de las viejas interfaces de comando es que son inmensamente más poderosas y no tienen limitaciones.

Estas herramientas de IA a las que les podemos hacer preguntas están en una interfaz de comandos, entonces son infinitamente poderosas pero necesitamos aprender a usar los comandos. Así, si no aprendemos a generar comandos de calidad, nunca vamos a poder extraer resultados de calidad de esta clase de herramientas

Ejemplos reales y cómo sacarle el jugo

Desde mi cuenta de X, consulté si me podían ayudar con preguntas reales para usar de ejemplo en este artículo.

Primera, Alicia Pelaez me respondió "Podría ser sobre la reforma laboral , aun no pude leer nada!". Entonces qué debería hacer yo en esa situación, no sé nada de la última reforma laboral y no tuve tiempo. En ese caso, lo que yo haría sería escribirle a la IA:

Asume que soy un contador publico experto en el área laboral, ¿podrías hacerme un resumen extenso sobre la última reforma laboral en argentina para leer tranquilamente luego de terminar mi jornada?

Eso me generó un artículo de resumen de lo que sucede, y me cita las fuentes en internet para escribir ese artículo. Y luego pienso, ¿me sirve o no me sirve? ¿Y si quiero algo más detallado? ¿Cómo me gustaría que sea mejor esa respuesta para mi caso? Así que hice una segunda versión de lo mismo, pero con citas de las normas.

Asume que soy un contador publico experto en el área laboral, ¿podrías hacerme un resumen extenso y detallado sobre la última reforma laboral en argentina para leer tranquilamente y que cite los números de los artículos y/o leyes relacionados?

Eso me generó un nuevo resumen, pero citando los números de los artículos. Y así uno va haciendo el proceso de reconocer que es lo que busca y cómo pedirlo.

Otra pregunta de Alicia fue para hacer hincapié en el "fondo para despidos". Así que generé la siguiente pregunta:

¿Qué es y cómo funciona el nuevo fondo para despidos de la reforma laboral en Argentina?

Otra pegunta que me solicitaron para trabajar es la de Pablo Ponce: "que pasa con el tapon fiscal y el blanqueo" Y aquí entramos en un terreno pantanoso, porque para obtener buenas respuestas, necesitamos buenas preguntas, y esa pregunta es muy amplia y ambigua, la verdad que a mi me cuesta interpretar realmente qué busca esa pregunta, y si se refiere a futurología o si es para otra cosa, pero algo debemos tener en claro, que si hacemos preguntas ambiguas o genéricas, las respuestas van a ser del mismo modo.

¿Qué pasa con el tapón fiscal y el blanqueo en Argentina?

Si estudiamos la respuesta del sistema a esa pregunta, veremos que hace un resumen de lo sucedido y de los últimos cambios. Si la intención de la pregunta es otra, deberemos crear una pregunta diferente.

Angelo Golisciano me escribió "No tengo una pregunta específica, pero me pareceria re útil que sepa sobre nuevas normativas (leyes y modificaciones , RG, interpretaciones, etc) y poder tenerlo como recurso para consultarle dudas!". Entonces yo adapté ese planteo a una pregunta que podríamos hacerle al sistema, como por ejemplo:

Asume que soy un contador experto en el área tributaria en Argentina ¿Podrías hacerme un resumen de las novedades fiscales del último mes citando las normas involucradas?

Entonces el sistema genera un resumen en base a mi pedido. Ahora agrego una aclaración personal y debido a que es personal puedo confundirme, pero si yo como profesional quisiera una herramienta de IA que me ayude con interpretaciones de normas fiscales, hoy nunca le pediría a una IA interpretación de normativas, salvo que yo sepa que es una versión específica de IA entrenada para interpretar normas fiscales. Diferente es si usando la herramienta que les mencioné (NotebookLM de Google) que le podemos cargar contenido para que utilice en las respuestas, y le cargo libros en PDF de interpretación de leyes fiscales, entonces ahí le pido a la IA que me responda en base a esos libros que contienen interpretaciones, pero eso es diferente a pedirle a la IA que me interprete una norma impositiva Argentina, que sabemos es algo complejo.

Te invito a probar un poco

Todas las preguntas que yo hice las hice con enlaces a las respuestas, para que puedas ver pantallas reales de preguntas a IA y las respuestas. Allí podrás ver cómo son las respuestas y desde ahí replantearte qué preguntas le harías y cómo las harías.

Muchas veces buscamos algo y no estamos seguros de cómo preguntarlo. En ese caso, el proceso consiste en preguntarle lo que nos surge, y en base a la respuesta, reformular la pregunta e ir afinando en nuestro pedido. Un truco es pedirle a la IA que tome un rol, por ejemplo, le podemos pedir "asume que eres un contador experto en tributos argentinos y escribe una respuesta a ..." entonces la respuesta va a ser como la IA interpreta que lo haría alguien en ese lugar.

Te vas a dar cuenta que mucho del proceso consiste en esclarecer en nuestra mente qué estamos buscando, este ejercicio es excelente con nuestra mente, practicar "claridad" y nos ayuda en muchas otras áreas de nuestra vida.-

Recomiendo arrancar con estas herramientas:

• Perplexity. Es un LLM que se puede usar en castellano, es gratis, te permite regístrate y con eso guarda tus búsquedas previas y te va a dar respuestas específicas a preguntas específicas. Profesionalmente lo puedes utilizar pero para tomar sus respuestas te recomiendo verificar las fuentes utilizadas, que te las va a indicar en cada respuesta.-
• NotebookLM de Google. Esta herramienta sirve para investigadores y profesionales. Sirve para crear "Anotadores" o "Notebooks" y a cada una de ellas le pones un nombre y le agregas contenidos, por ejemplo puedes crear uno que se llame "Impuesto a las Ganancias" y agregar las 50 normas principales del impuesto y/o artículos interpretativos. Luego de eso le puedes pedir que te haga un resumen, o un programa de estudio, o hacerle preguntas específicas. También puedes pedirle que te genere un podcast, esto es un audio para escuchar y aprender sobre esos contenidos.
• Google.com. El buscador Google ya se está actualizando y muestra también con los resultados de la búsqueda una respuesta en una sección llamada "Visión general creada por IA" similar a lo de Perplexity, solo que es otro LLM así que las respuestas van a diferir.

Próximos pasos

Los próximos pasos que te voy a recomendar son "practicar", usar esos enlaces y herramientas indicados par hacer prácticas.-

Una cuestión a considerar, si lo que queremos es ahorrar tiempo con estas herramientas es tomar conciencia de los tiempo que nos llevan hacer las cosas. Si sabemos que tenemos que buscar una información en internet y eso nos puede llevar 30 a 60 minutos pero sabemos que con IA lo podemos resolver en 10 minutos, entonces en esa situación la IA nos va a ayudar.

Pero eso requiere de practicar usar estas nuevas herramientas para entender cómo funcionan y cómo nos sirve, pero a su vez requiere de tomar consciencia de los tiempos que cada cosa nos lleva. Si gestionamos bien nuestro tiempo, sabemos de lo que hablo. Pero si trabajamos como una pluma al viento haciendo cada cosa sin saber cuanto nos va a llevar o cuanto deberíamos tomarnos para eso, entonces va a ser más difícil aprovechar esto para ahorrar tiempo.

Gracias por tu tiempo, y si te gustaría que haga otros artículos de este tipo, solo envíame un mensaje.-