La tríada perfecta: IA generativa + criterio humano + herramientas deterministas | Xyclos
- Carlos Altamirano
- hace 9 minutos
- 3 Min. de lectura
Todo comenzó con esta idea el día de hoy, que la hice a ChatGPT o3:
"Los LLM's son predictivos y no es posible esperar consistentes o iguales respuestas, como se espera de una aplicación como Excel, por ejemplo. donde introduces 1 +1 y siempre te va a dar 2."
Y esto me respondió ChatGPT o3: Así es: un LLM (modelo de lenguaje grande) no funciona como una hoja de cálculo determinista. Cuando en Excel escribes =1+1, se ejecuta un algoritmo matemático explícito y siempre recibes 2. Un LLM, en cambio, genera la palabra siguiente basándose en probabilidades aprendidas durante su entrenamiento, y esas probabilidades se “muestrean” cada vez que pides una respuesta.
De ahí que:
Hay aleatoriedad inherente
El parámetro temperature (o top-p) controla cuánta variación se permite al muestrear. A temperature = 0 se reduce mucho la aleatoriedad, pero nunca desaparece del todo: detalles como el hardware, la longitud del contexto o mensajes ocultos del sistema pueden influir.
La salida depende del contexto completo
Si cambias una palabra del prompt, añades mensajes anteriores o usas un modelo de otra fecha, las distribuciones de probabilidad cambian y el texto resultante también.
No existe un único “resultado correcto”
Para sumar 1 + 1 hay una única respuesta canónica; para “explicar por qué la innovación es importante” hay infinitas respuestas plausibles. Los LLM eligen una de muchas.
¿Por qué es útil saberlo?
Diseño de sistemas híbridos: usa Excel, SQL o código cuando necesitas reglas fijas y numéricas; recurre a un LLM para redacción, clasificación flexible o generación de ideas.
Expectativas correctas: al presentar resultados a usuarios o clientes, aclara que “pueden variar” y ofrece un control de temperatura si lo necesitan.
Pruebas y QA: para tareas críticas (p. ej. contratos), añade revisiones humanas o validaciones automáticas.
Continué con esta observación:
"Los LLM's funcionan igual que los humanos, en cada interacción nos comportamos diferente, damos respuestas basados en el contexto presente y eso varia. Una respuesta te la doy ayer y otra muy parecida en día de hoy, por eso la combinación de IA's, humanos y herramientas (como Excel o una calculadora) proveen un medio ambiente optimo para realizar cualquier tarea. Si dejas de lado uno de ellos la fórmula no funciona. 3 actores...no uno, ni dos...tres."
Y esto me respondió ChatGPT o3:
Exacto: cuando piensas en “la tríada” — IA generativa + humano + herramienta determinista — cada actor aporta un tipo de inteligencia complementaria:
Actor | Superpoder | Debilidad | Cuándo usarlo |
LLM / IA | Creatividad, síntesis masiva de texto, traducción entre lenguajes formales ↔ naturales | No es 100 % determinista, riesgo de alucinaciones | Idear, redactar, clasificar, “conversar” con datos |
Humano | Contexto profundo, criterio ético, intuición y responsabilidad final | Cansancio, sesgos, velocidad limitada | Definir objetivos, validar, decidir, ajustar prompts |
Herramienta determinista (Excel, SQL, Python, Power BI) | Precisión matemática, reproducibilidad, trazabilidad | Poca flexibilidad lingüística, requiere reglas explícitas | Cálculo, transformación de datos estructurados, auditoría |
Cómo se orquestan
Humano define el objetivo y la métrica de éxito. Ej.: “Necesito un informe mensual de ventas con insights accionables”.
LLM traduce el objetivo en bocetos de solución.
Genera un prompt para Power Query o un borrador de DAX.
Redacta el informe narrativo.
Herramienta determinista ejecuta los cálculos.
Power BI calcula KPIs; Excel simula escenarios; un script valida cada número.
Humano revisa / refina / aprueba.
Ajusta filtros, corrige sesgos de la IA, decide storytelling final.
Ciclo iterativo (“triple feedback loop”).
Resultados de la herramienta se devuelven al LLM para nuevas hipótesis.
Observaciones del humano se convierten en nuevos prompts o fórmulas.
Ventajas clave del ecosistema de 3 actores
Velocidad con control: la IA acelera, la herramienta garantiza exactitud, la persona gobierna.
Reducción de sesgos: cada actor compensa puntos ciegos de los otros.
Escalabilidad sostenible: puedes automatizar sin perder supervisión humana crítica.
La pregunta no es IA generativa vs humano ni IA generativa vs Excel.
La ventaja competitiva surge al combinar la mente probabilística de los LLM, la precisión de las hojas de cálculo y el juicio humano.
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Próximo paso, capacitarse.
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