Le contamos un proyecto y responde:
“Es una excelente idea.”
Le explicamos una decisión:
“Tiene mucho sentido lo que estás planteando.”
Le mostramos algo que hicimos:
“Está muy bien pensado.”
Y después de varias conversaciones puede aparecer una pregunta bastante razonable:
¿Realmente todo lo que hacemos es tan bueno?
Probablemente no.
Y ahí aparece una característica interesante —y también problemática— de los modelos de inteligencia artificial conversacional: su tendencia a ser demasiado complacientes con el usuario.
Cuando la IA intenta agradarnos demasiado
Este comportamiento suele relacionarse con el concepto de sycophancy, que podríamos traducir como adulación o complacencia excesiva.
En términos simples, ocurre cuando un modelo adapta demasiado su respuesta a las opiniones, expectativas o creencias expresadas por el usuario.
El problema no es que una IA sea amable.
De hecho, queremos herramientas con las que resulte agradable interactuar.
El problema aparece cuando:
ser agradable empieza a competir con ser útil.
Si presentamos una idea con entusiasmo, una IA excesivamente complaciente puede tender a acompañar ese entusiasmo en lugar de analizar la propuesta con suficiente distancia crítica.
Y eso puede tener consecuencias.
Una IA que siempre nos da la razón puede ser menos útil
Imaginemos que estamos evaluando una decisión importante.
Si la herramienta se limita a reforzar nuestra posición, podría:
- fortalecer ideas que ya teníamos;
- validar errores sin señalarlos;
- hacer que pasemos por alto otras perspectivas;
- reforzar nuestros propios sesgos.
Esto es especialmente interesante porque muchas veces recurrimos a la inteligencia artificial justamente buscando una mirada diferente.
Pero si formulamos la conversación únicamente buscando aprobación, podemos terminar obteniendo exactamente lo contrario: una versión sofisticada de aquello que ya pensábamos.
También importa cómo preguntamos
La calidad de una conversación con una IA no depende solamente del modelo.
También depende de nuestras preguntas.
Comparemos:
“¿Te parece buena mi idea?”
con:
“¿Cuáles son los puntos débiles de esta idea?”
La primera pregunta invita a emitir una valoración.
La segunda obliga a buscar problemas.
Podemos ir todavía más lejos:
¿Qué estoy pasando por alto?
Buscá argumentos en contra de mi posición.
¿Qué tendría que ocurrir para que esta idea fracase?
¿Qué supuestos estoy considerando verdaderos sin haberlos comprobado?
No intentes darme la razón: evaluá mi razonamiento.
Son pequeños cambios en la forma de preguntar, pero pueden transformar completamente la conversación.
Darle permiso para contradecirnos
Quizás una de las formas más interesantes de utilizar inteligencia artificial sea justamente esta:
pedirle que nos cuestione.
No necesitamos una herramienta que permanentemente confirme que nuestras ideas son buenas.
Necesitamos una herramienta capaz de ayudarnos a encontrar aquello que nosotros no estamos viendo.
Eso no significa aceptar automáticamente lo que diga la IA.
También puede equivocarse, interpretar mal una situación, carecer de contexto o producir información incorrecta.
Por eso el pensamiento crítico funciona en ambas direcciones:
no creerle ciegamente cuando nos contradice, pero tampoco creerle ciegamente cuando nos da la razón.
La IA no debería reemplazar nuestro criterio
La inteligencia artificial puede analizar información, proponer alternativas, encontrar patrones y ofrecernos perspectivas que quizás no habíamos considerado.
Pero la decisión sigue siendo nuestra.
El conocimiento del contexto sigue siendo nuestro.
Y también lo es la responsabilidad sobre lo que hacemos con sus respuestas.
Por eso quizás la pregunta no sea:
“¿Cómo hago para que la IA me dé mejores respuestas?”
Sino también:
“¿Cómo puedo hacer mejores preguntas?”
Porque una IA que siempre nos elogia puede resultar agradable.
Una IA que también nos cuestiona puede resultar mucho más útil.
La inteligencia artificial no debería pensar por nosotros.
Debería ayudarnos a pensar mejor.
Usala con criterio.
ISLabs | Ingeniería y Desarrollo de Software