Más allá de los Algoritmos: cómo explorar el potencial creativo de la IAG para ESG 

Inteligencia artificial (IA) es uno de los términos relacionados con tecnología más populares en la actualidad. Según Google Trends, la búsqueda del término se multiplicó por 20 en el lapso de un año y medio (diciembre de 2021 a julio de 2023), como se aprecia en la ilustración 1.

La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) es frecuentemente descrita como:

• Un campo de la informática que emula procesos propios de la inteligencia humana
• Modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM, por sus siglas en inglés)
• Una tecnología capaz de crear contenido único y original
• La nueva revolución industrial.

La IAG pretende emular capacidades de la inteligencia humana capaz de crear contenido tras haber sido entrenada con grandes cantidades de datos. Por eso el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) en su publicación Tech Report: IA Generativa define la IA Generativa como un “tipo de Inteligencia Artificial (IA) que utiliza el aprendizaje automático o «machine learning» para producir nuevos contenidos a partir de un amplio conjunto de datos de entrenamiento. El formato del resultado puede ser texto, imágenes, vídeo, código, renderizaciones 3D o audios.”

Salta a la vista la gran ayuda que puede representar para el ser humano una tecnología con estas características. La IAG permite agilizar tareas rutinarias y ser útil tanto en los ámbitos académico como en el profesional. Sin embargo, resulta importante que los usuarios reconozcan las limitaciones en su manejo en relación con: la precisión del contenido, la automatización del proceso creativo, el uso del lenguaje y las implicaciones éticas.

Desde luego, en el ámbito profesional, son muchos los campos que se pueden beneficiar de esta tecnología. En este blog nos centraremos en el ámbito ambiental y social dando especial énfasis en las tareas que pueden surgir a un especialista ambiental y/o social. No obstante, Hablemos de Sostenibilidad y Cambio Climático también cuenta con otros blogs sobre tecnología: Business Intelligence y Big Data: ¿Qué oportunidades tiene la sostenibilidad?

Aspectos que tener en cuenta como usuario de la IAG

1. La IAG es una herramienta capaz de generar contenido nuevo. No reemplaza los motores de búsqueda convencionales puesto que la IAG analiza la información, la sintetiza y presenta en nuevo formato. En cambio, los motores de búsqueda utilizan una tecnología distinta que permite extraer información concreta de una amplia base de datos, sin producir información nueva. Sin embargo, los resultados de la IAG pueden incluir errores, técnicamente conocidos como alucinaciones.La alucinación en una IAG se presenta cuando la respuesta generada no es correcta. Esto puede suceder, por ejemplo, cuando planteamos una pregunta y la tecnología produce una respuesta con información inadecuada. Hay múltiples razones para esto, por eso es importante siempre revisar el contenido que nos proporciona, además de solicitar fuentes de información y referencias usadas.
2. Las implicaciones éticas de la IAG respecto al almacenamiento y reproducción de la información.
   • Seguridad de la información, al trabajar con datos que puedan contener información privadadebemos tener cuidado al compartirla con herramientas IAG públicas. Por ejemplo, si quisiéramos agilizar la elaboración de términos de referencia para la contratación usando IAG, deberíamos tener en cuenta la información financiera del banco que no es pública o en el proceso de contratación la información personal de los individuos.
   • Propiedad de la información: Otro ejemplo tiene que ver con la reproducción de información haciéndola pasar como de propia autoría cuando es generada por la IAG. Se debe solicitar referencias de los autores originales del contenido para poder referenciar su trabajo.
   • Sesgo es la reproducción de resultados erróneos y potencialmente perjudiciales debido a distorsiones en los datos de entrenamiento originales o el algoritmo de IAG. Por ejemplo, al preguntar sobre un tema racial sin una adecuada construcción de la pregunta, puede suceder que ésta venga con tintes discriminatorios desde su elaboración y por lo mismo, es bastante probable que la respuesta se dé dentro de los parámetros discriminatorios de la misma pregunta y simplemente se confirme el prejuicio (sesgo de confirmación). Otra opción podría ser que los datos de entrenamiento de la IAG ya traigan incluidos sesgos.

Dicho esto, es importante entender que la IAG debe alimentar el proceso creativo personal y empresarial y no reemplazarlo. A continuación, se entregan algunos consejos y prompts (instrucción que se proporciona y describe la tarea a realizar) para interactuar con ella, mejorar la productividad de manera ética y a su vez respetar el uso de la información privada.

Recomendaciones para entregar instrucciones a la IAG como especialista de ESG

1. Escribe como si tuvieras una conversación con tu asistente y le dieras instrucciones para una tarea. Da un contexto o introducción, luego haz un planteamiento de lo que buscas y dónde lo buscas (si ya tienes una fuente definida) y, finalmente, menciona tus necesidades. Todo esto con un lenguaje claro y conciso, así:

• Cómo mejorar un prompt para marcos legales ambientales

• Cómo mejorar un prompt para impactos y riesgos sociales y ambientales

2. Especifica el formato de salida esperado de manera detallada, como se muestra a continuación:

• Cómo dar instrucciones sobre formatos de salida

• Cómo interactuar con la IAG para obtener instrucciones precisas sobre la información necesaria para un formato específico

A partir de la información que la IAG requiera, puedes hacer diferentes iteraciones y retroalimentaciones hasta llegar a un borrador que satisfaga tus necesidades.

3. Revisa de manera crítica la información que la IAG te proporciona. Con base en las respuestas recibidas, puedes refinar o reformular tus preguntas para obtener respuestas más precisas. El pensamiento crítico es crucial al interactuar con la IAG. Por eso, a medida que la conversación avanza en la búsqueda de una respuesta óptima, debes generar instrucciones más claras y/o diferentes en las iteraciones subsiguientes para refinar la respuesta final. Recuerda que la IAG aprende y se adapta a partir de la información del contexto que le proporcionas.

• Por ejemplo, puedes encontrar esta interacción no óptima al solicitar que la IAG genere un párrafo sobre un tema:

• Ahora un ejemplo de interacción óptima:

4. Participa activamente en el proceso de generación. Sé tú quien entrega la información a la IAG para que ella construya la respuesta con base en tus propias palabras. Este prompt es muy útil cuando se esté escribiendo un documento porque estimula el proceso creativo y permite trabajar sobre ideas propias.

• Cómo interactuar con la IAG dentro de un esquema que estimule el proceso creativo

Finalmente, a continuación, se presenta una lista de validación para mejorar nuestra escritura de prompts, a manera de resumen:

• Incluir el contexto de la consulta.
• Describir el objetivo o necesidad de forma clara y concisa: ¿buscas ayuda con una tarea o código, una respuesta específica, una respuesta general?
• Indicar el formato y especificaciones de salida: párrafo en texto libre (cuántos reglones, palabras o caracteres), ensayo, resumen, tabla, conversación.
• Adjuntar la fuente de la información, si hay.
• Asignarle un tono: formal, casual, académico.
• ¿Revisé la respuesta? ¿Me gustó? ¿La respuesta considera opiniones contrarias? ¿Reformulé la pregunta en caso de no estar satisfecho?

Con la inteligencia artificial generativa, un simple prompt puede desencadenar una explosión de creatividad sin límites. ¡Anímate a usarlo y descubrirás sus beneficios!  Y si quieres más información sobre ejemplos y soluciones disponibles de IA Generativa visita la publicación del BID: Tech Report: Artificial Intelligence.