La IA te ayudó a encontrar información, explorar alternativas, descubrir algo que no sabías.

Bien.

Pero ahí no termina tu trabajo.

Es necesario procesar lo que encontraste: entenderlo, cuestionarlo, conectarlo con lo que ya sabes y usarlo para llegar a una mejor conclusión.

Si lo único que vas a hacer es copiar y pegar la respuesta de Claude, ¿qué valor estás aportando tú?

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El intermediario

Cada vez más me topo con este escenario.

Le pido a alguien su apoyo con algo y, de forma casi automática, recurre a Claude o ChatGPT para ayudarse. Investiga, hace preguntas, explora alternativas, obtiene respuesta y, un momento más tarde, me la pasa.

Todo bien, ¿verdad?

No, ahí es donde algo está fallando.

No porque haya utilizado IA. El problema es que la respuesta que recibo es casi un copy paste de la que le dio el modelo. Puede estar perfectamente escrita, ser extensa y hasta contener información que desconocía.

Pero cuando intento profundizar, no hay mucho más detrás.

No hay una interpretación propia del problema. No hay una posición construida a partir de lo encontrado. No hay nuevas conexiones ni preguntas que hayan surgido durante el proceso.

Al final, esa persona pasó a ser solo un intermediario.

Y eso aporta poco o ningún valor.

Si hubiera querido saber lo que piensa Claude, se lo habría preguntado yo mismo.

Lo que esperaba recibir era el resultado de su trabajo después de haber converesado con Claude.

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La IA como amplificador

Quiero dejarlo claro: no estoy diciendo que no usemos IA.

Todo lo contrario.

Creo que deberíamos usarla mucho más. Para investigar algo que no conocemos, explorar una idea, contrastar alternativas, cuestionar nuestras propias suposiciones o descubrir algo que no habíamos considerado.

La IA puede ayudarnos a llegar mucho más lejos de lo que podríamos llegar solos.

Pero una herramienta que amplifica nuestras capacidades también puede amplificar nuestros malos hábitos.

Si la usamos para investigar y después simplemente entregamos su respuesta, no estamos ampliando nuestra capacidad. Estamos trasladando nuestro trabajo a la IA.

En cambio, si usamos esa respuesta para pensar mejor, cuestionarla y construir sobre ella, entonces algo diferente está ocurriendo.

La IA no está haciendo nuestro trabajo. Está ayudándonos a hacer mejor el nuestro.

Y ahí es donde empieza la milla extra.

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La milla extra

La respuesta de la IA no debería ser el destino. Debería ser el punto de partida.

Lees algo que no sabías y tratas de entender cómo encaja con lo que ya conoces. Encuentras un argumento que contradice tu posición y, en lugar de aceptarlo o descartarlo automáticamente, lo confrontas con lo que sabes.

A veces descubres una conexión que no habías visto. O aparece una pregunta que no tenías antes. Quizás cambias de opinión. Quizás encuentras una alternativa que cambia la forma en que entiendes el problema.

Ahí es donde empieza tu aporte.

La milla extra no consiste en hacer el trabajo sin IA. Consiste en que tu trabajo empiece donde termina su respuesta

Convertir información en comprensión. Alternativas en criterio. Respuestas en nuevas preguntas. Conocimiento en una mejor forma de entender el problema.

Eso es lo que espero cuando alguien trabaja conmigo utilizando IA.

No necesito que me traigas la respuesta de Claude.

Necesito saber qué entendiste después de la conversación.

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La pregunta

Creo que esta es una pregunta que vamos a tener que aprender a hacernos cada vez más.

Cuando trabajamos con IA, es fácil medir lo que conseguimos: una respuesta más rápida, más información, más alternativas, un análisis más completo.

Lo difícil es saber qué aportamos nosotros después de obtener todo eso.

Por eso, antes de compartir la respuesta de la IA, vale la pena hacerse una última pregunta:

¿Qué entendí que no entendía antes?

Si no podemos responderla, quizás estamos confundiendo tener una respuesta con haber entendido el problema.

La IA puede darte una respuesta.

Pero la comprensión tiene que ser tuya.