Y si Aristóteles fuera el CEO de OpenAI… y Sócrates el Ingeniero de PROMPTs de ChatGPT
🧠 Y si Aristóteles fuera el CEO de OpenAI… y Sócrates el Ingeniero de PROMPTs de ChatGPT ¿Estamos automatizando decisiones más rápido de lo que las pensamos? 📜 Sócrates (470–399 a.C., Atenas) 🗣️ No escribió nada. Enseñaba preguntando. 💭 Su método era la mayéutica: provocar el pensamiento mediante el diálogo, la contradicción y la conciencia de no saber. ⚖️ Murió por “corromper a la juventud”… por atreverse a cuestionarlo todo. No daba respuestas: enseñaba a pensar mejor. En un mundo saturado de inputs, su mirada nos recuerda que el conocimiento no es información, es comprensión activa. 📚 Aristóteles (384–322 a.C., Estagira) 🧠 Discípulo indirecto de Sócrates. 🔎 Fundó la lógica formal, la ética práctica y la idea de que todo tiene una finalidad (telos). 🏛️ Clasificó el saber humano, organizó el pensamiento y propuso que la virtud nace del hábito. Para él, el conocimiento debía conducir a la acción correcta, no solo a saber más. Hoy, su visión es imprescindible. 🏛️ Su legado sigue vivo (y nos toca directamente): 🔹 Sócrates nos enseñó a no aceptar respuestas sin pensar, ni siquiera las de un modelo de IA. 🔹 Aristóteles, a buscar el equilibrio, el propósito y la virtud en nuestras decisiones, incluso tecnológicas. Ambos compartían algo esencial: la búsqueda del sentido. Y eso es justo lo que más le falta a muchas implementaciones de IA. 🤖 ¿Qué tiene esto que ver con la IA?. Todo. ✔️ Sócrates sería hoy el mejor prompt engineer del mundo: Su diálogo basado en preguntas críticas es la raíz del diseño conversacional moderno. ChatGPT responde, pero sin buenas preguntas, la inteligencia no se activa. El valor no está en la respuesta, sino en cómo preguntas. ✔️ Aristóteles sería el estratega ético que necesitamos: Su lógica formal es el antepasado de los algoritmos y los sistemas expertos. Su phronesis (sabiduría práctica) es el ingrediente que falta en muchos modelos actuales. Nos recordaría que no basta con automatizar: hay que saber para qué, para quién y con qué consecuencias. 📈 Como CEO, la reflexión ya no es técnica. Es filosófica: ✅ ¿Qué finalidades tiene la IA en tu empresa? ✅ ¿La estás usando para acelerar… o para pensar mejor? ✅ ¿Tus decisiones se guían por eficiencia… o por virtud? ✅ ¿Estás formando a tu equipo en pensamiento crítico o solo en herramientas? 🧩 Quizá la pregunta no sea si usar IA, sino cómo y con qué valores. Y si Aristóteles viera tu dashboard… ¿diría que es virtuoso o solo funcional? Y si Sócrates leyera tus prompts… ¿diría que te guían al saber o solo al ruido? 📩 ¿Quieres aplicar esta mirada estratégica y humana a tu negocio? Hablemos. La filosofía no está en el pasado. Está en el próximo prompt.
Cuando veas alucinar los ojitos de la IA, sigue esta estrategia.
🚨 Cuando veas alucinar los ojitos de la IA, sigue esta estrategia. 💡Consejos para CEOs: paso a paso para reducir las alucinaciones de ChatGPT 🤖 La IA generativa puede parecer brillante hasta que te das cuenta de que se ha inventado una ley, un dato o una cita que no existe. Eso es una alucinación de la IA: cuando responde con información incorrecta, imprecisa o falsa, pero con total seguridad. 📏 La versión gratuita de ChatGPT (GPT-3.5) trabaja con un límite de 4.096 tokens por conversación, lo que equivale aproximadamente a 3.000 palabras. En cambio, la versión de pago con GPT-4o puede manejar hasta 128.000 tokens, lo que le permite recordar mejor el contexto, trabajar con documentos largos o mantener conversaciones más extensas. 🔍 Ejemplo real: Le subes una ley en PDF (2.000 tokens) y le preguntas por un artículo (323 tokens). La IA te responde con un resumen convincente pero el artículo no dice eso o ni siquiera existe. ¿Por qué ocurre esto? 🎯 Factores clave que influyen en las alucinaciones 📚 Datos de entrenamiento La IA aprende de grandes volúmenes de información. Si esos datos son antiguos, sesgados o limitados, las respuestas reflejan ese error. 🧠 Versión del modelo Modelos más avanzados (como GPT-4 Turbo) alucinan menos. En versiones gratuitas como GPT-3.5, el riesgo es mayor. 📏 Límite de tokens (memoria) Si la conversación o el PDF es largo, el modelo “olvida” parte de la información, lo que puede llevar a errores. 🧾 Prompt mal diseñado Prompts sin contexto o mal estructurados aumentan la confusión del modelo. 🧩 Tipo de tarea Preguntas abiertas, complejas o que requieren interpretación legal, estratégica, son terreno propenso a errores. 🧠 Gist Token mal interpretado La IA resume mentalmente el documento que lee. Si malinterpreta el sentido general, la respuesta estará mal orientada desde el principio. 🧷 Técnicas avanzadas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) Aunque RAG reduce alucinaciones al usar fuentes externas (como tus propios documentos), no es infalible si se recupera información irrelevante, se resumen mal los textos o no se estructuran bien los datos. 💡 ¿Cómo reducir al máximo las alucinaciones? ✔ Usa siempre modelos actualizados. ✔ Optimiza tus prompts con contexto, rol y claridad. ✔ Limita la longitud de entrada (tokens) o divide el contenido. ✔ Supervisa las respuestas, especialmente en temas críticos. ✔ Revisa cómo has cargado tus documentos: la estructura importa. ✔ Aplica técnicas como RAG, pero con fuentes fiables y supervisión. 👉 No es magia, es método. La clave no está solo en el modelo, sino en cómo lo usas. Y eso sí depende de ti. En próximas publicaciones os presentaré la Teoría de las 10 CEs que he diseñado para mejorar tu comunicación con las IAs. ¿Te has encontrado con alguna “alucinación” de la IA?. ¿Cómo lo solucionaste?.
¿Hacia dónde van las plataformas de creación de Agentes IA?
🔁 ¿Hacia dónde van las plataformas de creación de Agentes IA? Una reflexión personal sobre la estrategia del sector. En estos años han florecido herramientas como Make, n8n, Zapier y otras muchas. Todas ellas han democratizado la automatización sin código, permitiendo a miles de personas orquestar tareas, conectar APIs y diseñar procesos complejos sin ser programadores o tener las competencias o conocimiento para ello. Pero ahora estamos en otra fase: la era de los agentes inteligentes. Y lo interesante es que estas plataformas han querido adaptarse para integrarlos (OpenAI, Claude, Gemini…), pero algo ha cambiado radicalmente. 🧠 Hoy, herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude permiten diseñar agentes conversacionales, operativos y conectados dentro de sus propios ecosistemas con tus herramientas, de forma mucho más simple y nativa. 🔍 Esta es mi hipótesis: Aunque Make y n8n sigan siendo muy útiles, el negocio a largo plazo de los agentes lo absorberán directamente OpenAI, Google, Anthropic… porque integran cada vez más funciones, más fáciles y con menos fricción. Y es lógico: ➡️ Tienen los modelos de IA ➡️ Tienen la capa de herramientas ➡️ Tienen la interfaz conversacional ➡️ Y tienen ya al usuario dentro. Las plataformas no-code clásicas fueron la puerta de entrada, pero los grandes modelos serán la casa donde vivan los agentes más potentes. 🧠 Si todavía no has empezado a crear Agentes IA, mi recomendación es clara: empieza y apuesta por los grandes modelos. ¿Por qué? ✅ Porque ya lo tienen todo integrado: Herramientas como ChatGPT (OpenAI), Gemini (Google) o Claude (Anthropic) ya permiten crear agentes con memoria, acceso a datos, navegación, uso de APIs, integración con documentos, e incluso acciones automatizadas dentro de su propio ecosistema. Y lo hacen sin escribir una sola línea de código. ✅ Porque tienen la ventaja de la interfaz y el usuario: Millones de personas ya usan Gmail, Drive, Docs, Slack o ChatGPT. Y estos agentes nativos funcionan sin fricciones, dentro de esos entornos. No necesitas convencer a nadie para registrarse o aprender algo nuevo. Solo activar el agente y usarlo. ✅ Porque evolucionan rápido y absorben funcionalidades: Muchos agentes creados con herramientas externas acaban quedando obsoletos en pocos meses. Lo que antes requería un stack de herramientas, ahora se hace con dos clics desde un modelo fundacional. ¿Qué opinas tú? ¿Ganarán los integradores no-code o los grandes modelos lo absorberán todo?. ¿Quién llegará primero a la meta? 🧠 Me interesa mucho saber cómo lo veis quienes estáis trabajando en esto día a día.
