Aprender mientras la IA genera

Puedes construir algo con IA antes de entender todas sus partes. Esa posibilidad me interesa, sobre todo cuando te permite probar una idea en vez de quedarte mirando una página en blanco.

La duda aparece cuando funciona y lo das por aceptado. Ver el resultado puede dejarte sin entender por qué ha salido así. Y entonces tienes pocas referencias cuando quieres cambiarlo.

Creo que hay una forma útil de aprovechar lo generado para aprender. Intentar predecir qué hará, cambiar una parte y explicar qué ha pasado.

Predecir antes de ejecutar

Pensemos en un ejercicio hipotético. Le pedimos a la IA un programa que tome una lista de números y sume solo los mayores que diez.

La lista contiene 8, 10, 12 y −4. Antes de ejecutarlo, esperamos que devuelva 12. El 10 queda fuera porque hemos pedido números mayores que diez, no mayores o iguales.

Si devuelve 22, ya tenemos una discrepancia concreta que investigar. Podemos mirar cómo decide qué números incluir. Esa pregunta acota mucho más el problema que pedirle que revise todo porque algo parece raro.

La predicción nos obliga a entender el encargo lo suficiente como para esperar un resultado. También puede revelar que habíamos explicado mal lo que queríamos.

Cambiar una cosa y seguir el efecto

Ahora cambiamos la condición para incluir también el 10. El resultado esperado pasa a ser 22. Si sigue devolviendo 12, toca averiguar por qué el cambio no ha tenido el efecto previsto.

La IA puede ayudarnos a encontrarlo y explicar el recorrido. Después podemos probar con otra lista y ver si somos capaces de anticipar el resultado sin repetir su explicación.

Al cambiar el ejemplo, tengo que usar la explicación para anticipar algo nuevo. Si no puedo hacerlo, ya sé qué parte necesito preguntar mejor.

No hace falta romper un proyecto real para hacer esto. Una prueba pequeña y separada permite explorar una decisión sin arrastrar todo lo demás.

Entender hasta dónde llego

Este ejercicio ayuda a razonar sobre una condición y una suma. No demuestra que pueda mantener una aplicación entera ni que haya aprendido todo lo que contiene el programa.

Cada tarea tendrá otras partes que entender. Me interesa distinguir las que puedo explicar de las que todavía estoy aceptando con ayuda. Si no entiendo una decisión importante, puedo reducir el cambio, preguntar mejor o buscar una revisión adicional.

La IA me permite tener un ejemplo concreto del que tirar. Quiero aprovecharlo para hacer preguntas cada vez más precisas y probar lo que creo que he entendido.