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1. Qué es esto que estás usando

Qué hace un modelo generativo, por qué se inventa cosas y dónde está su límite en tu asignatura.

Vas a usar la IA generativa en Aplicaciones de la Minería de Datos a la Investigación de Mercados. Probablemente ya la uses. Esta lección no va de si está permitida: va de que entiendas qué tienes delante, porque de eso depende que te sirva o que te hunda.

No busca: predice

Un modelo de lenguaje se ha entrenado con cantidades enormes de texto y ha aprendido regularidades: qué palabras suelen seguir a qué otras, cómo se estructura una explicación, qué forma tiene una demostración. Cuando le escribes algo, produce la continuación que le resulta más plausible.

Eso significa que no consulta una base de datos ni busca en internet (salvo que use una herramienta aparte para hacerlo). Construye texto que encaja. Y aquí está la idea que tienes que llevarte de esta lección:

Sonar bien y ser verdad son dos propiedades distintas. El sistema optimiza la primera.

Por qué se inventa cosas

Cuando le pides algo que no puede saber, no se calla: completa. Una referencia con autores reales, revista real y DOI inexistente. Una norma que no dice lo que dice. Una función de biblioteca con un nombre perfectamente razonable que nunca ha existido.

No es un error que se vaya a corregir en la próxima versión. Es la otra cara del mecanismo que lo hace útil.

Qué sabe y qué no

• Sabe de lo que ha visto. Su conocimiento viene del texto con el que se entrenó, con su fecha de corte y sus sesgos.
• Lo específico y lo reciente es terreno frágil. El enunciado concreto de tu práctica, la guía docente de tu asignatura, lo que cambió el mes pasado.
• Lo que le das en la conversación pesa mucho. Es la parte que tú controlas, y por eso la lección 2 va entera sobre cómo pedir.
• No es determinista. La misma pregunta puede darte respuestas distintas. Si una te convence, recuerda que no es la respuesta: es una.
• Suena igual de seguro cuando acierta que cuando falla. El tono no te dice nada sobre la fiabilidad.

En Aplicaciones de la Minería de Datos a la Investigación de Mercados

En esta asignatura la IA es una herramienta fundamental y te animamos a usarla: te permite llevar una idea de marketing hasta una prueba de concepto, pero el mayor riesgo es que la IA decida por ti. Tú conoces el dominio y detectas la necesidad; la IA, como el profesorado en clase, hace de consultor técnico y analiza si es viable.

Estas son las tareas en las que probablemente ya recurras a la IA en esta asignatura:

• Traducir una necesidad de marketing a un problema de datos
• Explorar qué técnica encaja con tu idea de trabajo
• Escribir y adaptar código con pandas o scikit-learn
• Entender un error o un concepto técnico
• Interpretar resultados y convertirlos en recomendaciones

Compruébalo tú

Describe en dos frases una idea para tu trabajo de curso y, sin darle ningún dato, pregúntale si es viable y qué porcentaje de acierto conseguirás.

Suele responder que sí, proponer una técnica y hasta adelantar una cifra, sin haber visto un solo dato. Repite la pregunta en otra conversación: es fácil que cambien la técnica y la cifra.

Hazlo antes de seguir con la lección 2. No es un ejercicio para entregar: es para que veas con tus propios ojos dónde está el límite en esta materia.

Lo que deberías poder responder

1. ¿Por qué un asistente de IA puede darte el porcentaje de acierto de un modelo que nadie ha entrenado todavía?
2. Pon un ejemplo de tu trabajo de curso en el que te fiarías de la respuesta, y otro en el que no.

Verlo explicado

Dos vídeos cortos de Asociación Programamos que desarrollan lo anterior. Verlos es opcional.

Más recursos para profundizar →