RESUMEN DEL ARTÍCULO
La inteligencia artificial generativa —ChatGPT, Gemini, Grok— nos ofrece un poder creativo sin precedentes. Sin embargo, detrás de esta aparente magia se esconde una paradoja: funciona como una caja negra. Alimentados por ingentes volúmenes de datos y sofisticados algoritmos, estos modelos devuelven respuestas sin que ni siquiera sus creadores comprendan del todo cómo llegan a ellas.
Ante esta opacidad, la clave no está en desvelar sus secretos técnicos, sino en redescubrir dos disciplinas milenarias: la mayéutica y la hermenéutica.
La mayéutica, el método socrático, nos enseña que el conocimiento nace de buenas preguntas. Hoy, aplicada a la ingeniería de prompts, convierte al usuario en una “partera digital”: guiar al algoritmo con preguntas claras, progresivas y contrastadas para alcanzar respuestas más profundas y reveladoras. La calidad de la respuesta dependerá siempre de la calidad de la pregunta.
La hermenéutica, por su parte, nos prepara para interpretar. Igual que antes se descifraban textos sagrados o legales, ahora debemos leer críticamente las respuestas de la IA: contextualizar el input, analizar los matices y verificar los resultados. Solo así podremos iluminar lo que ocurre en la caja negra y evitar los riesgos de sesgos, inconsistencias o “alucinaciones”.
La Filosofía del Lenguaje nos recuerda que el lenguaje no solo describe el mundo: lo crea. Cada prompt es un acto de habla que puede abrir nuevas realidades. El día en que la IA pueda prometer, afirmar o declarar con veracidad y propósito, estaremos ante la herramienta más poderosa jamás creada, capaz de transformar la economía, el trabajo, la educación, la ciencia y la vida humana.
Dominar la IA no es cuestión solo de algoritmos, sino de recuperar estas dos artes olvidadas: saber preguntar y saber comprender. Con ellas construiremos el futuro.
Adelante!!!
ARTÍCULO COMPLETO
Una caja negra que habla nuestro idioma
En un mundo dominado por los algoritmos de inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, Gemini o Grok, nuestra capacidad de crear parece haberse expandido hasta el infinito. Sin embargo, detrás de esta aparente magia se esconde una paradoja: a pesar de su impresionante rendimiento, el funcionamiento interno de estos sistemas es una “caja negra” impenetrable.
Alimentados por enormes volúmenes de datos, sofisticados algoritmos y un poder de cómputo sin precedentes, estos modelos funcionan bajo un mecanismo enigmático: los usuarios introducen una pregunta (input) y reciben una respuesta (output), Lo desconcertante es que ni siquiera los propios creadores saben exactamente qué ocurre en el interior. Esta opacidad plantea dudas serias sobre la transparencia y el sesgo.
Pero, ¿y si la clave para dominar estas herramientas no se encuentra en desvelar sus secretos algorítmicos, sino en redescubrir algunas de las disciplinas más antiguas? En este artículo sostenemos que para optimizar la IA, debemos convertirnos en aprendices de dos artes olvidadas: la mayéutica, el arte de preguntar y conversar para dar a luz el conocimiento, y la hermenéutica, el arte de la interpretación para comprender la opacidad de la “caja negra”. Al combinar estas dos disciplinas, la interacción con la IA trasciende la simple entrada y salida de datos, transformándose en un diálogo intencional y crítico, no ya entre humanos y humanos, sino entre humanos y máquinas.
Mayéutica: la ingeniería del prompt como el oficio de la partera
En la antigua Grecia, Sócrates defendía que la verdad no se enseña, sino que reside latente en la mente humana, lista para ser “parida” por el intelecto. Su método, la mayéutica, consistía en guiar a un interlocutor a través de una serie de preguntas para que descubriera por sí mismo las verdades y contradicciones ocultas en sus propias suposiciones. La idea era sencilla, pero revolucionaria: el conocimiento no es un objeto que se transfiere, sino un proceso que se construye.
Esta filosofía cobra una nueva vida en la era de la IA, donde el usuario actúa como una “partera o comadrona digital”. Al formular un prompt, el sujeto guía al algoritmo —una entidad entrenada con una masa ingente de datos— para que dé forma y extraiga ideas que de otro modo podrían pasar desapercibidas en su inmenso mar de información.
La mayéutica, aplicada a la ingeniería de prompts, incide en que la calidad de la respuesta depende de la calidad de la pregunta.
Cómo aplicar la mayéutica a la Inteligencia Artificial en 4 pasos
- Pregunta inicial: formula con claridad el objetivo.
- Exploración progresiva: descompón el tema en preguntas más específicas.
- Contraste: somete las respuestas a nuevas preguntas que la tensen o amplíen.
- Síntesis: integra los hallazgos en una conclusión coherente que derive en un nuevo conocimiento.
Ejemplo práctico:
- “¿Qué transformaciones traerá la inteligencia artificial al empleo en los próximos diez años?”
- “Diferencia entre efectos positivos y negativos.”
- “Compáralos con la revolución industrial.”
- “Resume los aprendizajes clave en una conclusión reveladora.”
Hermenéutica: interpretar la opacidad del algoritmo y encender la linterna en la caja negra
Si la mayéutica es el arte de la producción de conocimiento, la hermenéutica es su contraparte: la teoría de la interpretación. Históricamente, se desarrolló para descifrar textos sagrados o legales ambiguos o complejos. Su premisa central es el círculo hermenéutico: el significado de las partes de un texto solo puede entenderse en relación con el todo, y viceversa.
La opacidad de los grandes modelos de lenguaje presenta el “texto” más enigmático de la historia. Las respuestas que generan son un resultado que requiere de una interpretación cuidadosa. La hermenéutica nos ofrece un marco para descifrar cómo “piensa” la caja negra de la IA.
Este desafío ha dado origen a la Inteligencia Artificial Explicable (XAI), un campo técnico cuyo objetivo es hacer comprensibles los procesos de los algoritmos. Herramientas como LIME y SHAP representan la práctica hermenéutica aplicada a la tecnología, permitiendo interpretar la relevancia de cada dato de entrada (la parte) para la predicción final (el todo).
Método hermenéutico para analizar la salida de la IA en 3 pasos
- Contextualización: establece el horizonte completo de la interacción (el prompt, el historial del diálogo y el conocimiento previo del usuario).
- Análisis de las partes: deconstruye la salida del modelo, evaluando la estructura lógica, el tono, los supuestos y las inconsistencias.
- Verificación y fusión de horizontes: integra la salida de la IA con conocimiento humano y fuentes externas, validando críticamente la respuesta.
Ejemplo práctico:
- Pregunta inicial: “¿Es ético sustituir trabajadores humanos por IA?”
- “Explica en qué supuestos basas tu respuesta.”
- “Indica qué marcos éticos utilizas: utilitarismo, deontología, justicia social.”
- “Reinterpreta tu respuesta desde un contexto cultural no occidental.”
La Filosofía del Lenguaje como gran disciplina para el desarrollo futuro de la IA
Como hemos señalado en otros artículos —“Cómo evolucionará la inteligencia artificial generativa en los próximos años, plagiando el lenguaje humano”—, el perfeccionamiento de los modelos de inteligencia artificial generativa exigirá recurrir a una disciplina fundamental: la Filosofía del Lenguaje, cuyos cimientos se remontan a Nietzsche y encuentran su desarrollo en pensadores como J. L. Austin, John Searle y Fernando Flores. El lenguaje no solo describe la realidad: también la crea mediante los actos del habla —pedir, prometer, afirmar o declarar—.
Cuando dominamos los actos del habla y los integramos en los modelos de IA, no solo estamos generando contenido, también estamos produciendo nuevas realidades. Esta tecnología se convierte entonces en una palanca de transformación capaz de alterar las estructuras sociales, políticas y económicas. El día en que perfeccionemos los mecanismos de interacción humano-máquina y logremos que la IA realice pedidos y promesas valiosas, afirmaciones completamente veraces (sin alucinaciones) y declaraciones que abran nuevos cursos de acción, dispondremos de la herramienta más poderosa jamás creada por el ser humano. Con ella podremos sostener la economía, redefinir el trabajo, revolucionar la educación, acelerar el desarrollo científico, avanzar en la cura de enfermedades, extender la longevidad e, incluso, conquistar el universo.
Esta capacidad performativa convierte a la mayéutica y a la hermenéutica en herramientas fundamentales y en un imperativo ético para la apropiación y evolución de la inteligencia artificial. Puede parecer una obviedad, pero al final, saber preguntar y conversar, saber entender y comprender, serán las disciplinas esenciales con las que construiremos el futuro.
Adelante!!!
