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No todos merecen respuesta por nuestra parte. Pero para decidir si responder o no, y qué responder, necesitamos verlos todos y leer muchos de ellos. Ya sólo esto es un gasto de energía, por no hablar de la interrupción y pérdida de foco que supone. ¿Nadie va a lanzar una IA para esto?

Imaginemos que la IA actuase como un "jefe de gabinete" digital, gestionando todo el flujo diario de emails. Un agente que filtre lo irrelevante y sólo nos consulte sobre los mensajes importantes cuando queramos, o el contexto sea el adecuado. Pero... ¿es factible a día de hoy?

A pesar de su impresionante capacidad, los LLMs actuales, como GPT-4, no pueden gestionar nuestras comunicaciones. La razón es su incapacidad para simular y predecir el futuro. Un LLM no "sabe" las consecuencias que podría tener una respuesta u otra a un email determinado.

En cambio, los humanos siempre simulamos posibles futuros antes de tomar decisiones: "¿Cómo reaccionará si digo esto? ¿Afectará a este otro proyecto? ¿Ofenderé a mi jefe si respondo que no?"

Esta capacidad de proyección es clave y GPT carece de ella. ¿Por qué?
Un LLM se basa en patrones pre-entrenados. La arquitectura de un GPT es puramente de respuesta fija, sin interacción ni iteración. No puede explorar posibilidades, a diferencia de cómo funcionan otros sistemas de IA que sí simulan escenarios futuros posibles.

Los LLMs "fallan" en tareas relativamente sencillas donde otros algoritmos se defienden perfectamente. Por ejemplo, GPT-4 puede jugar bien durante las primeras fases del ajedrez porque tiene memorizadas muchas salidas y combinaciones que pueden darse pronto en la partida...

Pero según las partidas se complican y se alejan de los patrones que ha memorizado, GPT-4 empieza a elegir movimientos mediocres. En cambio, Deep Blue ya era capaz hace más de 20 años de simular millones de secuencias de movimientos, para entre ellas decidir la jugada óptima.

Años después, DeepMind perfeccionó esto con AlphaGo, que simulaba jugar contra sí misma millones de partidas de Go hasta aprender por sí sola cuáles eran los mejores movimientos, dada cualquier configuración del tablero.

La clave para desarrollar un agente IA que gestione nuestras comunicaciones podría estar en combinar varios tipos de sistemas de inteligencia artificial en un mismo modelo. Uno para entender los mensajes y redactar las respuestas, y otro para decidir cómo y qué responder.

Un modelo capaz de hacer esto último no debería simular partidas de ajedrez o Go, sino simular la psicología y las decisiones humanas. ¿Existe algún modelo así? Pues sí, casualmente algo así hace Cicero, capaz de derrotar a jugadores humanos en el juego Diplomacy.

Cicero fue desarrollado dentro de Meta por Noam Brown, que antes había creado Pluribus, un modelo capaz de ganar, con $ de por medio, a jugadores profesionales de póker. ¿Y sabéis quién fichó hace unos meses a Noam Brown?

Sí, OpenAI. Así que en OpenAI están en una situación inmejorable para ser los primeros en combinar LLMs avanzados y un modelo capaz de entender y simular reacciones, que sí podría ser nuestro jefe de gabinete particular.

Aunque no es oficial, los rumores dicen que Noam Brown estaría al frente del proyecto Q* (pronunciado Q Star), que dio mucho que hablar tras la salida y regreso de Sam Altman. Q* sería entonces el proyecto para dotar a modelos tipo GPT de razonamiento o pensamiento estratégico.

Pero bueno, otras compañías no estarán cruzadas de brazos esperando a que OpenAI llegue primero. Otra bien colocada sería Google DeepMind, que para eso desarrollaron AlphaGo y siempre han estado centrados en la capacidad de la IA de aprender a jugar juegos por sí sola.

En fin, ¿cuánto pagarías por una IA que gestionase y respondiese los correos menos importantes por ti, sin errores y usando tu estilo personal de comunicación? Quizá lo veamos antes de lo que pensamos…

Nota: este hilo está inspirado en un capítulo del podcast de Cal Newport, que es de mis podcasts favoritos y recomiendo mucho.

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Soy Juan González Villa, consultor SEO y director de la agencia USEO, especializada en SEO para ecommerce y proyectos internacionales. 

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