La IA está cambiando nuestra vida cotidiana de una forma que aún no logramos comprender completamente. Lo que parecía una promesa lejana se ha convertido en realidad y está influyendo en nuestra forma de informarnos y tomar decisiones. Un ejemplo revelador es que, cada vez más personas, prefieren informarse a través de resúmenes generados por la IA en lugar de dirigirse a las fuentes que ofrecen los buscadores tradicionales. Esta alternativa es muy práctica y nos ahorra tiempo. Pero, ¿qué sabemos sobre esos resúmenes?
Detengámonos un momento y pensemos en lo que significa resumir información. A primera vista, podría parecer una tarea sencilla: extraer lo esencial de un texto. La IA puede hacerlo de forma extractiva, seleccionando frases literales, o abstractiva, generando nuevas frases a partir de los conceptos clave. ¿Cuál es la mejor opción? El enfoque extractivo asegura fidelidad al contenido original, pero puede omitir matices importantes. Por otro lado, el método abstractivo es más flexible y creativo, pero corre el riesgo de distorsionar el mensaje. En consecuencia, si buscas el resumen de una sentencia judicial, quizá te interese la primera opción. Pero, aunque decidamos cuál nos conviene, ¿cómo saber qué IA produce el mejor resultado?
Las herramientas de evaluación como ROUGE y BERT Score miden la efectividad de los resúmenes generados por la IA. Estas evalúan aspectos como la similitud semántica o la coincidencia de palabras clave entre el texto original y la síntesis. Sin embargo, se centran en los aspectos técnicos y dejan fuera criterios importantes como el contexto, la intención o el impacto que esa información tiene en quien la recibe.
No existe la síntesis perfecta, sino la correcta, y esto depende del público al que vaya dirigido y del uso que se le dé. Precisamente este es el reto al que se enfrenta la IA: adaptarse a diferentes contextos y expectativas sin perder la objetividad.
En Silicon Valley, por ejemplo, se ha comenzado a evaluar lo que llaman “vibe”, que se refiere a las ‘vibraciones’ o la sensación general que producen las respuestas: ¿es amable, creativa, seria o divertida? Este tipo de ajustes busca mejorar la experiencia del usuario mediante la personalización, adaptando el tono, el estilo o el formato de la respuesta. Algunos ejemplos de este enfoque son:
- Formalidad y tono: desde un lenguaje casual y amigable hasta uno más formal y sofisticado.
- Amabilidad y cordialidad: puede ser profesional y directo o entusiasta y cercano.
- Uso del humor: varía desde respuestas serias hasta respuestas con humor o jocosas.
- Énfasis tipográfico: desde el uso mínimo de negritas y cursivas hasta su uso destacado para resaltar puntos clave.
Esto está pidiendo a gritos que hagamos la prueba del algodón y solicitemos a distintas IA que hagan un resumen de lo escrito hasta aquí utilizando una simple instrucción: “resalta en dos líneas la idea principal de este texto”.
- Respuesta de OpenAI: “La inteligencia artificial está transformando la forma en que accedemos a la información, al generar resúmenes que nos ahorran tiempo, pero que plantean desafíos en términos de fidelidad y precisión. El verdadero reto para la IA es adaptarse a distintos contextos y expectativas sin perder la objetividad”.
- Respuesta de Gemini: “La inteligencia artificial está transformando la forma en que accedemos a la información, especialmente a través de resúmenes, lo que plantea desafíos en cuanto a precisión, contexto y adaptación a las necesidades del usuario. La clave está en encontrar el equilibrio entre la eficiencia que ofrece la IA y la necesidad de mantener la integridad y el contexto de la información original”.
- Respuesta de Claude: “La inteligencia artificial está transformando nuestra forma de consumir información, con resúmenes que ahorran tiempo, pero plantean interrogantes sobre su fidelidad y adaptación contextual, pues no existe una síntesis perfecta sino la adecuada según el público y propósito”.
Al analizar estos resultados, vemos que, a pesar de partir de la misma instrucción, las respuestas varían. Todas comienzan de manera similar, pero a medida que profundizan, las diferencias se hacen evidentes: OpenAI menciona los desafíos en torno a la fidelidad y precisión, Gemini se enfoca en el reto de la adaptación a las necesidades del usuario y el equilibrio entre eficiencia y contexto, mientras que Claude resalta la subjetividad inherente a los resúmenes y la flexibilidad según el propósito.
En principio, las tres respuestas son válidas. El problema es que estas adaptaciones superficiales en algunos contextos pueden distorsionar la percepción del usuario. Además, cuando se alinean demasiado con sus preferencias, se corre el riesgo de reforzar sus sesgos.
A pesar de estas limitaciones, la IA tiene un papel crucial en contextos donde la rapidez y la eficiencia son esenciales. En situaciones cotidianas que requieren respuestas inmediatas, los asistentes virtuales se convierten en una herramienta invaluable. Sin embargo, cuando nos enfrentamos a decisiones que afectan profundamente a las personas, como en los ámbitos de justicia o sanidad, la rapidez no siempre es la mejor consejera. En estos ámbitos críticos, la IA no puede reemplazar la consulta de fuentes primarias y la reflexión crítica. Las decisiones en estos contextos requieren un análisis detallado y una ponderación cuidadosa de las consecuencias.
La IA ha llegado para quedarse. Ahora debemos preguntarnos no si puede ofrecernos respuestas perfectas, sino si somos capaces de comprender lo que hay detrás de ellas. Entramos en un terreno desconocido, el siguiente paso ahora es reconocer que no estamos simplemente adoptando una nueva tecnología, sino redefiniendo nuestra relación con la información y el conocimiento.
