¿Te ha pasado que estás trabajando con la inteligencia artificial (IA), creando contenido o haciendo cualquier tarea y todo va muy bien, cuando de pronto, comienza a cometer errores o a darte resultados laxos? ¿Has considerado que tal vez se haya cansado? ¿Difícil de creer? Piénsalo dos veces. Te explicamos qué es la fatiga de la inteligencia artificial y cómo evitarla.
Cada mañana usamos la funcionalidad de Projects de ChatGPT para preparar la parrilla diaria de redes sociales de un cliente que publica noticias en un portal. El proceso que seguimos consiste en proporcionarle el listado de URLs de los artículos a fin de que genere 3 alternativas de posts para cada uno, pidiéndole que lea el contenido y basado en él, genere los posteos con emojis y hashtags.
Sin embargo, comenzamos a observar un patrón: mientras que con los primeros artículos seguía el proceso completo (lectura + generación), con los últimos artículos de la lista generaba los posts basándose en los títulos, sin leer el contenido completo. ¡Eso es un ejemplo de fatiga de la inteligencia artificial!
¿Qué es la fatiga de la inteligencia artificial?
La fatiga de la inteligencia artificial es un término que describe la disminución de la efectividad de los resultados generados por modelos de IA a medida que se utilizan repetidamente.
Este fenómeno común ocurre debido a las limitaciones técnicas y de diseño de los modelos de IA. Aquí las razones por las que esto sucede y cómo podrías abordarlo:
1. Limitaciones de longitud de contexto
- Los modelos de IA tienen un límite en la cantidad de texto que pueden procesar en una sola interacción (llamado «longitud de contexto»). Si tu prompt es muy largo, es posible que el modelo «pierda» parte de la información hacia el final.
- Solución: Divide tu prompt en partes más pequeñas o incluso pídele a la IA simplificarlo antes de dárselo como instrucción.
2. Optimización de recursos
- Algunos sistemas de IA están diseñados para optimizar el uso de recursos (tiempo de procesamiento, energía, etc.). Si el modelo detecta que el prompt es muy largo, puede tomar atajos, como simplificar tareas para ahorrar tiempo.
- Solución: Asegúrate de que el prompt sea claro y específico sobre la importancia de leer el contenido completo. También puedes agregar una advertencia como: «Es crucial que pongas especial atención en estas tareas específicas».
3. Sesgo hacia la información inicial
- Los modelos de IA tienden a dar más peso a la información que aparece al principio del prompt. Esto se debe a cómo están diseñados los mecanismos de atención. Por eso, las primeras instrucciones se procesan correctamente, pero las últimas pueden ser ignoradas o tratadas de manera superficial.
- Solución: Reorganiza la información en tu solicitud para que todo tenga la misma oportunidad de ser procesado correctamente.
4. Falta de retroalimentación en tiempo real
- El modelo no tiene una forma de «darse cuenta» de que está omitiendo partes del prompt a menos que se lo indiques explícitamente. Sin retroalimentación, seguirá repitiendo el mismo comportamiento.
- Solución: Si notas que el modelo no está ejecutando los comandos completos, detén la ejecución y reformula el prompt.
5. Problemas con la extracción de contenido
- Si tu prompt es un workflow que incluye extraer automáticamente el contenido de sitiosweb, es posible que haya problemas técnicos al acceder a los artículos (por ejemplo, bloqueos por parte del sitio web, límites de tasa de solicitudes, etc.). Esto podría hacer que el modelo busque otras maneras más simples de cumplir la tarea.
- Solución: Verifica que el sistema esté extrayendo correctamente el contenido de todas las URLs. Si es necesario, copia y pega manualmente el texto.
Cómo mejorar tu proceso:
- Divide y vencerás: Envía los artículos en lotes más pequeños (por ejemplo, 2-3 a la vez). Utiliza la técnica Chain of Thought en la que se guía a la IA para que «piense paso a paso» antes de dar una respuesta final. Esto es especialmente útil para tareas complejas que requieren razonamiento lógico o resolución de problemas. En lugar de dar una respuesta directa, la IA desglosa su proceso de pensamiento en pasos intermedios.
- Refuerza el prompt: Usa un lenguaje claro y enfático, como: «Por favor, antes de generar la respuesta, analiza dos veces el documento que te proporciono. No te saltes pasos. Si tienes dudas o problemas, es preferible que detengas la tarea y me lo hagas saber».
- Revisa el output: Si notas que el modelo no está siguiendo las instrucciones, detén el proceso y ajusta el prompt.
- Prueba con diferentes modelos o herramientas: Algunos sistemas de IA pueden manejar mejor tareas largas y complejas que otros.
En resumen, la fatiga de la inteligencia artificial ocurre debido a limitaciones técnicas en el procesamiento de instrucciones largas, repetitivas y la optimización de recursos. Al dividir la tarea y ser más específico en tus instrucciones, puedes mejorar la precisión y consistencia de los resultados.
Si quieres mantenerte al día con artículos como este, puedes recibir los contenidos en tu mail.
Y si necesitas una capacitación, o bien, asesoría para tu negocio péganos un grito. Amamos saber de ti.