Este post es una suma de 10 publicaciones parciales que compartí en Linkedin entre finales de julio y comienzos de agosto de 2025. Hoy terminando este mismo mes ya he incorporado la lectura de varias perspectivas que modificarían algunas de las ideas que compartí. 

Cada nota generó su conversación y os invito a que buceeis en ellas y sigais construyendo conocimiento desde el diálogo. 

Escribo para esto, para seguir indagando en la práctica y en las tensiones que esta me genera. Reuno todas estas ideas en un único post para que sean más accesibles y volver a ellas para descubrir los itinerarios y los relatos que voy construyendo en el directo de este trastear con la Inteligencia Artificial Generativa.

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En los últimos meses he ido experimentando con diferentes usos de diferentes herramientas de lo que se ha venido a llamarse Inteligencia Artificial Generativa. Siempre he sido un trasteador en esto de lo digital y un poco ciberoptimista o ciber iluso. Cuándo miro a mi actividad en Redes Sociales y mis esperanzas creo que estuvieron ajustadas hasta un momento y que luego quizás me faltó perspectiva crítica para hacerlo mejor.

Voy a compartir una serie de textos que buscan compartir mis prácticas, reflexionar sobre mis experiencias y construir músculo en un mejor uso de estas posibilidades incorporando una mirada crítica. No pretendo hacer análisis profundos ni aportar guías de uso. Son algunas notas desde la experiencia. Cada nota procurará enfocar un uso o una rutina concreta y trataré de compartir no solo qué hago, sino también cómo lo hago, qué dudas me genera y qué precauciones tomo. 

Con la intención de abrir conversación, y quizás de acompañar también los recorridos de otras personas u organizaciones que estén explorando estas herramientas. 

Nota 01 sobre usos de IA generativa: Grabar notas, transcribirlas y pintarlas para aumentar la escucha y estructurar ideas y conversaciones.

Una de las primeras reflexiones que quiero compartir tiene que ver, precisamente, con esto mismo qué estoy haciendo ahora: utilizar una inteligencia artificial para atrapar y dar forma a ideas. En los últimos tiempos, he ido incorporando una rutina que combina mi forma tradicional de tomar notas con el uso de herramientas generativas. Me gusta tomar notas a mano, en papel, especialmente durante videollamadas o conversaciones telefónicas. Ahí hago un esfuerzo por escuchar activamente, por recoger lo que se dice y también por recoger cómo me lo cuento a mí mismo, cómo lo espejo. Esa manera de parafrasear, de hacer de espejo en directo, la intento trasladar también al plano documental.

Lo que hago habitualmente es leer esas notas en voz alta y grabarlas. A veces utilizo una aplicación de grabación específica, otras simplemente dicto el contenido con la herramienta de voz a texto de Google Drive. A partir de ahí, si he usado la app de grabación, paso ese audio por Whisper (gracias infinitas Asier Amezaga por recomendarme la herramienta) para obtener una transcripción bruta. Si he dictado directamente al Drive, tengo ya ese primer texto.

En cualquiera de los dos casos, el siguiente paso suele ser trabajar con GPT u otras herramientas para mejorar, revisar o transformar ese contenido. Esta parte es clave. A veces, lo que necesito es que el texto tenga forma de acta. Otras veces, que adopte la estructura de un correo electrónico. Depende del uso que quiera darle al documento. 

Pero en ambos casos, me interesa que el tono sea fiel a cómo pienso y me expreso. Y aquí hay una tensión: cuando le pido a GPT que imite mi estilo a partir de otros textos que le he proporcionado, no me gusta el resultado. No me gusta cómo me copia. Por eso, procuro hacerlo de forma más artesanal, ajustando yo mismo el tono y la forma del texto una vez generado.

Otra cosa que he probado es jugar con la aplicación para que vaya aprendiendo conmigo. Modifico algunas palabras, corrijo ciertas frases y observo si va interiorizando matices o giros que uso habitualmente. No siempre ocurre, pero es un campo que sigo explorando.

En resumen, esta primera rutina que comparto tiene que ver con cómo combino una práctica analógica —tomar notas en papel— con un proceso digital que incluye grabar, transcribir, limpiar y dar forma al contenido con ayuda de herramientas de IA. No tanto para que la herramienta me sustituya, sino para que me ayude a ordenar, clarificar y transformar lo recogido en algo compartible. Manteniendo siempre una actitud activa, de intervención, de contraste y de cuidado en el tono.

Nota 02 sobre usos de IA generativa: Explotar datos y redactar informes: intuiciones, limitaciones y contrastes necesarios.

Otra de las maneras habituales en que utilizo IA generativa es para trabajar con información y extraer conocimiento de textos ya escritos. Cuando me acerco con materiales propios, tengo la sensación de que puedo controlar mejor el proceso. Si son textos cortos y con información muy situada, el resultado suele ajustarse mejor a lo que busco. Pero cuando le pido a la IA que trabaje con información más amplia o diversa, aparece con fuerza su faceta generativa, y ahí es donde surgen algunas precauciones.

Una de las cosas que he aprendido es que puede ofrecer respuestas o resultados muy distintos sobre un mismo material. La manera en que organiza, prioriza o resume cambia de una vez a otra. De alguna forma es lo que nos ocurre como humanos cuando nos acercamos a un ejercicio de estas características. Tengo un acercamiento doble a este fenómeno: 

• Por un lado relativizo la idea de que haya una única forma correcta de “explotar los datos”. El contenido está, los patrones se señalan y, si lo hacemos bien, se trata de descripción ordenada de una manera u otra. Me ha ayudado a soltar la idea de control absoluto. 
• Por otro lado me despierta desconfianza, inseguridad y la necesidad de desarrollar una práctica de contraste sistemático. Y ese contraste lleva tiempo. No se trata solo de leer lo que genera, sino de cotejar si eso que ha resumido o listado realmente aparece en los documentos de origen. Porque, si no estás atento, la herramienta “alucina” (Sobre esto os comparto en otra nota)

Otra idea más. Me ha ocurrido en algunas ocasiones que con los proyectos guardados y anidados (usando la opción de algunas IAs de generar carpetas por proyectos que es muy útil) y cuando la suma de prompts o solicitudes se acumula, la herramienta se bloquea y comienza a dar fallos. Me ha funcionado salir de ese proyecto y comenzar en uno limpio. Además en la medida de lo posible, como explicaba antes, troceo los textos.

Y, por último, algo que me funciona especialmente bien es trabajar al detalle una parte del texto y usarlo como referencia. Trabajo mucho una parte del texto, cuido las extensiones, la forma, el tipo de preguntas, títulos, listado… y cuando me gusta el resultado lo propongo como modelo para el resto del texto. Esto es valioso en aquellos documentos con estructuras recurrentes.

Nota 03 sobre usos de IA generativa: Sobre las alucinaciones.

Recuerdo especialmente un momento al principio de mis exploraciones, cuando le pedí a GPT una lista de libros de un autor que yo conocía muy bien. Me sorprendí al ver varios títulos que no reconocía. Mi reacción fue pensar que quizá me estaba perdiendo algo. Pero no: eran invenciones. Y ahí comprendí que este tipo de herramientas no están diseñadas para parar o decir “no tengo esa información”, sino para seguir generando contenido, aunque no sea real.

Me ha pasado también con contenidos sensibles, como la preparación de materiales que van a llegar a un cliente. En esos casos, un error puede ser grave. Por ejemplo, si le pides que resuma las intervenciones de una mesa redonda sin haberle proporcionado esta información como punto de partida, la herramienta tiende a inventarlas. No devuelve un “no sé”, sino una ficción plausible. Y eso es peligroso si no lo detectas.

En un par de ocasiones he preguntado a estas IAs si se imaginan un futuro y una evolución donde estén diseñadas para mostrar sus límites y no lo tienen claro. 😀

Esto conecta con una cuestión más amplia sobre el papel que estamos dando a estas herramientas en la construcción del conocimiento. Hace una década, las críticas a Wikipedia eran constantes: se decía que estaba llena de errores, que no era fiable. Sin embargo, se demostró que la inteligencia colectiva que la sostiene era capaz de corregir rápidamente cualquier desvío o bulo. Hoy, con las IAs generativas, no tenemos esa comunidad vigilante. Y el algoritmo que define estas operaciones no es algo que podamos modificar, ni conocer, de momento.

Estas herramientas siguen generando contenido incluso cuando no tienen los datos, incluso cuando no entienden del todo el contexto. Inventan, suponen, rellenan vacíos. Por eso, cada vez que utilizo la IA generativa como espejo, tengo presente que ese reflejo puede estar deformado. Puede decirme lo que quiero oír, aunque no sea cierto. Y si no soy yo quien contrasta, no habrá nadie más que lo haga.

El trabajo de contraste y debate desde estos textos es clave. Antes de compartir con cliente y con este. Además hago hincapié en reuniones de entrega de documentación donde el compromiso es de lectura previa y construcción final del documento de manera participada. Para mí es una  de las claves. Os presentamos un texto para seguir discutiendo.

Nota 04 sobre usos de IA generativa: Asistentes como herramienta de apoyo y prototipo compartido.

Uno de los descubrimientos más interesantes en este recorrido ha sido la posibilidad de configurar asistentes personalizados, una forma de interacción más avanzada y dirigida con la inteligencia artificial. Llegué a esta práctica gracias a una pista que me dio Juanma Murua, que fue la primera persona que me habló de esta posibilidad. 

En este camino he tenido también la oportunidad de aprender de otras personas. Ramón Besonías, por ejemplo, ha hecho un trabajo muy sugerente desarrollando asistentes aplicados al ámbito de la educación formal. Ese enfoque me ayudó a ampliar la mirada sobre las aplicaciones que pueden tener estos dispositivos. 

A partir de ahí, comencé a alimentar un asistente con materiales generados en mi blog, construyendo un espacio que me permitiera consultar y contrastar contenidos de manera interna.

Este asistente personal funciona como una especie de IA entrenada únicamente con los textos que tu aportas, en este caso, mis propios textos. La lógica era clara: podía configurarlo para que respondiera exclusivamente en base a los datos que yo le había introducido, incluso al 100%. Esto me permitía obtener respuestas mucho más coherentes con mi propio marco de pensamiento, experiencia y contenido.

La experiencia con este tipo de asistente fue tan interesante que empecé a explorarlo también como posible producto. En algunos procesos con clientes, lo utilicé como beta para contrastar información, como una forma de prototipo que podíamos testear y mejorar. No solo como una herramienta interna, sino también como un posible resultado de un proceso compartido. Una herramienta para explorar sobre el conocimiento construido. 

Esta práctica me ha llevado a pensar en los asistentes no solo como herramientas de consulta personal, sino también como espacios que pueden albergar conocimiento compartido. Como lugares donde se acumula contenido generado colectivamente y desde donde se pueden activar nuevas preguntas. 

Al trabajar en equipo, por ejemplo, nos dimos cuenta de que los prompts que diseñábamos para interactuar con el asistente eran casi siempre individuales, aunque el contenido fuera colectivo. Eso nos llevó a preguntarnos: ¿cómo diseñar prompts y rutinas que permitan una interacción verdaderamente compartida con una IA?

Actualmente, estoy participando en procesos de configuración de asistentes dirigidos por personas que saben mucho más que yo, y ahí estamos experimentado directamente con cómo se pueden vincular a la explotación de información generada de forma colaborativa.

Nota 05 sobre usos de IA generativa: Inteligencia colaborativa o cómo generar construir colectivo con estas herramientas.

Este cambio de foco, del uso individual al uso colectivo, me parece un tema importante y al que igual no le prestamos atención. No se trata solo de tener un asistente vinculado a una organización, sino de generar entornos de interacción conjunta. De encender un ordenador, sentarnos varias personas, y conversar juntas con el conocimiento construido y las posibles interacciones con una interfaz que nos permite interactuar con este. De abrir una ventana para el debate, la conversación y el aprendizaje colectivo. La pregunta que nos hacemos es: ¿cómo hacer esto posible desde las herramientas que ya tenemos?

Hasta ahora, la mayoría de nuestras interacciones con estas herramientas han sido individuales. Consultamos, preguntamos, generamos contenido en solitario. Incluso cuando el conocimiento que volcamos en ellas es colectivo, el canal de entrada sigue siendo personal.

Esto se hace evidente cuando configuramos asistentes vinculados a procesos colaborativos. Por ejemplo, si hemos generado un corpus de conocimiento sobre el propósito de una organización, los prompts que solemos diseñar para consultarlo siguen respondiendo a lógicas individuales: ¿esta acción está alineada con el propósito?, ¿esta decisión encaja con el marco estratégico?, etc. 

Lo que falta, además de seguir incidiendo en unos algoritmos con perspectivas sistémicas entre otras cosas, son formas de interacción que permitan a varias personas dialogar con ese conocimiento al mismo tiempo.

Aquí aparece una pregunta clave: ¿cómo generar prompts o dinámicas de consulta que fomenten la conversación colectiva con la IA? Ya no se trata solo del contenido o del diseño del asistente, sino del contexto de uso. ¿Qué ocurre si varias personas se sientan juntas frente a un ordenador para interactuar con el asistente? ¿Qué nuevas formas de conversación y aprendizaje pueden emerger de ahí?

Esta línea de exploración apunta hacia una inteligencia artificial más relacional. No cómo un oráculo que responde a preguntas individuales, sino como herramienta que activa procesos grupales. Eso implica repensar no solo la interfaz, sino también las rutinas, los tiempos, los acuerdos y los modos de escucha compartida. En mi experiencia, cuando lo hemos intentado, aparecen preguntas nuevas, se abre el debate y se fortalecen las decisiones conjuntas.

Lo interesante de este enfoque es que cambia el papel de la herramienta: ya no es un soporte que uso yo, sino un entorno que compartimos. Eso exige cuidado, diseño y una cierta pedagogía sobre cómo interactuar. Pero también tiene un potencial enorme para procesos organizativos, deliberativos y de construcción de conocimiento compartido. También, y lo pienso mientras escribo, lo veo como otra oportunidad para seguir desarrollando músculo crítico.

Nota 06 sobre usos de IA generativa: ¿Conversaciones con una IA? Entre el espejo complaciente y el pensamiento crítico.

Hace unos días conversaba con la hija adolescente de unos amigos sobre el uso que hacía de esta tecnología. Además de hablar de algunos contrastes y tareas académicas me contaba que contrastaba temas de conflicto y de manejo de relaciones con su grupo de amigas. En ese contexto me contó que en una ocasión fue consciente que ante una situación de tensión la “máquina” siempre le daba la razón a ella. En un ejercicio que me sorprendió por maduro, esta joven cuestionó este punto a la IA con una frase del estilo “¿No crees que mi amiga también puede tener razón en este punto?”. La respuesta la siguió alabando como interlocutora y poniendo en valor su capacidad de empatía. 

Esta viñeta nos podría llevar a muchos sitios; la IA como psicólogo de cabecera es un tema apasionante. Voy a centrarme en esta sensación de empatía, a veces excesiva, y mi experiencia. 

Hace unos meses usé durante unos días una IA que te permitía discutir sobre el tema que te propusieras. Me pareció una manera interesante de entrenar algunos músculos. No recuerdo la herramienta concreta y navegando veo que hay diferentes posibilidades. 

Por otro lado, podemos pedir a cualquiera de las IAs generativas que juegue a un rol. Definiendo lo que buscas la IA puede interaccionar con nosotros como ese personaje. Amigos me han mostrado este tipo de “entrenadores” para experimentar por ejemplo con un enfoque centrado en soluciones en el setting personal. Creo que es bien interesante. 

Normalmente, cuando le pides una lectura crítica de un texto o perspectiva, suele devolver una respuesta amable, incluso complaciente. He intentado utilizarla como contraste de mis propios textos. A veces le doy materiales y le pido una devolución, una mirada crítica. Pero no está diseñada para eso. Tiende a responder con una especie de hiperempatía, como si no pudiera entrar en conflicto con lo que dices. 

En este sentido, estas IAs generativas funcionan más como un espejo que como un interlocutor exigente. 

Leí hace unas semanas que pacientes que habían sido atendidos por IAs generativas sentían que no solo el diagnóstico había sido más certero sino que habían sentido más empatía. Es un terreno que me apasiona. Creo que hay un valor muy importante en escuchar y hacer sentir a la otra persona escuchada. Por otro lado considero que hay una parte del límite y del rigor que estas tecnologías no están abordando en esta relación tan “íntima” y “personal” que se está generando y que puede tener sus riesgos al seguir ampliando los sesgos más personales. 

Lo que se pone en juego aquí no es solo el uso técnico de la herramienta, sino una forma de estar ante el conocimiento: pasiva o activa, crítica o conformista.

Nota 07 sobre usos de IA generativa: Decisiones, algoritmos, sesgos, estructuras y acompañamiento desde lo profesional.

Pesando la verdura el otro día en un supermercado la máquina reconocía con un margen de acierto importante el producto que pesaba y me daba a elegir entre, por ejemplo, calabacín y pepino. El chat que se abre en la página web y el “ente” con el que interactúas para contrastar un producto, esa llamada vendiendo algo con acento robótico… Son muchos los territorios donde se está haciendo cada vez más evidente la presencia de las inteligencias artificiales. 

Me interesa especialmente el potencial de estas herramientas en la toma de decisiones personales pero sobre todo colectivas. Y en este sentido tengo una inquietud sobre cómo estas herramientas pudieran ayudarnos a enfrentar retos complejos y de impacto social. En este tiempo de lemas populistas que prometen soluciones simples a retos complejos me gustaría pensar en estas herramientas como una interfaz dinámica con la realidad. He experimentado son arquetipos sistémicos, por ejemplo, y da mucho juego (esto será otro post en Septiembre) Sin buscar causas aisladas y de implicación directa, sino permitiéndonos observar las relaciones, patrones y dinámicas que, en su interacción, generan los fenómenos que queremos comprender o transformar.

En nuestra práctica directa y en muchas de las organizaciones a las que acompañamos, cada vez más herramientas algorítmicas evalúan, priorizan o seleccionan información para orientar decisiones estratégicas, especialmente en ámbitos como los recursos humanos.

En el libro “El algoritmo paternalista: Cuando mande la inteligencia artificial” de Ujué Agudo Díaz y Karlos g. Liberal  abordan este tema de una manera exquisita. Allí se habla de todo esto. Solo os hago un spoiler; Hemos interiorizado una narrativa que idealiza la automatización como solución a problemas humanos. Se asume que la tecnología es más racional y objetiva que las personas, lo que favorece la delegación acrítica de decisiones.

Aunque no trabajemos directamente en ese nivel técnico, creo que tenemos que estar atentos. Entender cómo funcionan estos sistemas, qué datos utilizan, qué sesgos pueden incorporar. 

Desde esa conciencia, uno de los aportes que podemos hacer es generar herramientas y rutinas críticas de acompañamiento: que ayuden a detectar distorsiones, a equilibrar miradas, a contrastar los criterios que están en juego. No solo desde una lógica de eficiencia u optimización, sino con una mirada más amplia, que considere también a las personas y los efectos a largo plazo.

Aquí también aparece la dimensión estructural: quién diseña los algoritmos, con qué fines, con qué acceso a los datos. Las decisiones sobre qué se entrena, con qué fuentes, y con qué propósito tienen consecuencias.

Nota 08 sobre usos de IA generativa: Infraestructuras y ecosistemas: pensar en alternativas públicas y abiertas.

GPT de openAI fue la primera herramienta que probamos muchas personas. Se ha convertido en una especie de estándar, en una interfaz familiar. Pero eso no significa que sea la única, ni que debamos quedarnos ahí. Además de otras herramientas diseñadas para diferentes objetivos tenemos otras IAs más generalistas bien interesantes. 

La entrada de Deepseek fue una bomba. Tecnología china con un desarrollo más eficiente de los recursos que puso en jaque a la industria (Impresionante la cantidad de dinero que está moviendo este desarrollo solo en los últimos meses. ¿Olemos la burbuja?). 

Tengo como tarea explorar la versión de pago de Mistral, una propuesta que por europea, cumple con una legislación que la regula de una manera más protectora. Creo que esta es una clave. 

La reflexión aquí no es solo sobre resultados o prestaciones, sino sobre infraestructura. ¿Dónde están los datos? ¿Quién decide qué se entrena y cómo? ¿En qué legislación se enmarca cada modelo? ¿Qué derechos tenemos como usuarios y como ciudadanía? Estas preguntas importan por muchas razones y son las claves sobre qué tipo de tecnología elegir para nuestro trabajo, conscientes de los impactos que tiene a corto y plazo en esta capa digital que no deja de ser una dimensión de nuestra sociedad. 

Me parece clave pensar en infraestructuras públicas o, al menos, de código abierto.

Espacios y herramientas donde la innovación tecnológica no se separe de la innovación social, donde podamos explorar y experimentar sin renunciar a principios de protección de derechos y retorno social. En el origen de muchas de estas tecnologías está el apoyo público. La explotación de nuestros datos, qué es el verdadero negocio hace tiempo, se explota de manera muy lucrativa desde entidades privadas. Esta búsqueda del máximo beneficio es la que ha dado forma a esta economía de la atención que está teniendo semejantes impactos en la calidad de la información y nuestro bienestar. 

La gestión abierta de datos es una de las realidades que con más fuerza vislumbramos como oportunidad y que más lejos de las expectativas ha quedado. No hay una reflexión compartida ni liderazgo en este sentido por parte de la administración pública, salvo honrosas excepciones. Y es clave. La apuesta por desarrollos de código abierto e infraestructuras público-privadas que nos protejan de la manipulación y la exposición para utilizar los datos de una manera más global y ayudarnos a tomar buenas decisiones se ha convertido en una utopía. 

No se trata solo de elegir herramientas, sino de imaginar qué tipo de relación queremos establecer con estas tecnologías, de reclamar el derecho a participar también en su diseño, en sus límites y en sus objetivos. Ojalá. 

Nota 09 sobre usos de IA generativa: La ilustración como collage virtuoso del trabajo de millones de artistas.

En los primeros momentos de exploración, usaba herramientas como DALL·E. Aquellas primeras versiones ofrecían resultados que, aunque rudimentarios, tenían un punto divertido: figuras deformes, composiciones que parecían fantasmas, una especie de Frankenstein digital hecho de recortes. Sé en qué proyecto utilice por primera vez estas imágenes, no lo pensé demasiado. 

Con el tiempo, la calidad de las imágenes generadas ha dado un salto enorme. Hoy es posible transformar una fotografía, generar variaciones estilísticas, aplicar efectos visuales con solo un clic. Muchos hemos jugado ya con esas funciones: subir una imagen, cambiar su estilo, explorar posibilidades gráficas. Es bastante impresionante. 

Gran parte del mundo de la ilustración está en batalla contra estas herramientas que se basan en su trabajo para ofrecer otros resultados que comienzan a ser “competitivos”, es decir, a sustituir a precio ridículo el trabajo de un sector ya precarizado. Como amante del cómic y la ilustración en todas sus formas me siento absolutamente solidario con esta sensibilidad. Sigo apostando por el trabajo hecho por personas, por el oficio y la creación manual. 

Esta amenaza no pende sólo encima de este colectivo, lo hace de manera transversal, por ejemplo, también sobre el que escribe, sobre mí. Cada salto tecnológico supone la amortización de una serie de roles, funciones, puestos, oficios… Las quinielas ya echan humo. Hace unos años eran los robots los que iban a quitarnos el trabajo, ¿recordáis a Gates proponiendo que pudieran cotizar como los humanos?. 

En estas reflexiones también conversábamos sobre la competencia a desarrollar no sólo en el manejo de tecnología. Hablábamos de “aprender a trabajar con robots”. Pues ya han llegado los “robots incorpóreos”. 

Muchos profesionales de la ilustración (y de la fotografía, del video…) han incorporado herramientas de IA a sus procesos. Si me lo permitís diría que como en el salto del vinilo al CD; echando de menos ese ruido de la aguja rozando con los surcos. 

Yo a veces me apoyo en estas herramientas. Sobre todo para materiales más internos, documentos visuales que acompañan procesos con clientes, ilustraciones que no tienen una vocación pública ni comercial. Pero incluso en esos casos intento mantener un cierto cuidado: saber cuándo y cómo usarlas, y sobre todo, no dejar que lo automatizado sustituya a lo sensible. Procuro trabajar con imágenes con licencias abiertas que rescato de distintas páginas webs y cito, soy especialmente adicto a las fotografías vintage. Por cierto, es más que interesante el debate sobre si estas imágenes generadas por IA tienen copyright o no. 

De manera tensionada, la imagen de esta nota está generada en una IA. 

Nota 10 sobre usos de IA generativa: Cajón de sastre y algunas fuentes.

Pretendía compartir unas reflexiones y aprendizajes desde la experimentación con la IA en los últimos meses. Me he acercado ligero y sin presión. 

Podría continuar hablando sobre, por ejemplo: 

• Qué ocurre con los datos que llevamos a estas IAs y cómo aseguramos la protección de esta información, 
• compartir algunas dudas y sugerencias para el uso de esta tecnología en la producción de píldoras formativas; videos con avatar, podcasts desde nuestros textos, 
• cómo gestionar de una manera más virtuosa la tensión entre las exageraciones en la posiciones tecno-optimistas y tecno-alarmistas, 
• sobre el arte de preguntar no ya como un diseño de prompts acertado sino como una suerte de juego de ping pong donde vamos matizando los resultados, 
• la falsa sensación de supereficiencia que da el trabajo apoyado en estas herramientas y cómo distinguir lo rutinario y aquellas tareas en las que aportamos más valor, 
• una fantasía de si esta era de la IA nos va a colocar con más distancia de los artefactos que entendamos que están construidos apoyados en estas herramientas (¿leemos menos informes porque los sabemos redactados con apoyo de IAs?) , 
• el impacto ecológico del uso de estas herramientas de una manera extensiva, 
• sobre si el ejercicio de unir palabras y trazos por parte de un humano es tan diferente del ejercicio propuesto por una red de manejo de datos programada …

No he necesitado tener seguridad ni justificar las ideas. Ha sido un pequeño “juego serio”. Un rosario de notas que sé que caducarán relativamente pronto.

Desde el principio, como cuando en el comienzo de la pandemia compartimos pequeñas estrategias y herramientas para digitalizar nuestras propuestas, he mantenido la curiosidad y he trasteado. He compartido mis reflexiones desde la práctica. Y este ejercicio ha estado también cruzado por un momento de desencantamiento importante por esta internet de la economía de la atención. 

Tengo muchísimas más preguntas que respuestas, permitidme que comience por la práctica, algunos aprendizajes y reflexiones. 

Acercarme con curiosidad, experimentar, contrastar, aprender desde la práctica, sistematizar algunos aprendizajes y compartirlos de manera abierta para seguir aprendiendo. La capa digital ha sido, hasta hace unos años de manera natural hoy buscando resquicios “insistencialistas”, una aceleradora de la curiosidad y la construcción de conocimiento. 

Os comparto un enlace a mi marcador en diigo donde sigo recogiendo algunas lecturas que sobre la IA me ayudan a pensar. 

https://www.diigo.com/user/asiergallastegi?query=%23ia

En la página web tenéis más enlaces a los temas que me interesan junto a imágenes que también me ayudan a conectar con la mirada sistémica, los equipos, la innovación, la ciudadanía activa, la educación y los ejercicios de escucha y construcción de relatos.

www.korapilatzen.com 

Seguimos conversando.