Patrones de uso de modelos de lenguaje
Los modelos de lenguaje son la tecnología que estábamos esperando. No sabemos si vinieron a salvarnos o a confirmar nuestra obsolecencia pero es imposible permanecer ajeno a lo que están haciendo y preguntarse que implican para el futuro. En este posteo anoto cuatro patrones que uso seguido.
El Minion
Algunos les dicen por favor y gracias, pero solo los usan para evitar tareas ingratas. Claude Code está prendiendo fuego X estos días, encaja perfecto en este patrón: hace el trabajo duro, repetitivo y poco glamoroso sin quejarse. Yo pasé hace poco de copiar y pegar código de ChatGPT a Codex en Visual Studio y quedé de cara.
En el pasado hubo varios intentos de crear tecnologías que permitieran programar con lenguaje natural, pero todas fracasaron. Todas las tecnologías que conozco para darle instrucciones a la computadora se basan en abstracciones a niveles mucho más bajos que el lenguaje natural.
Estas abstracciones nos llevaron lejos. Algunas son bastante interesantes, otras parecen instrumentos de tortura (i’m looking at you CSS), pero todas implicaban un esfuerzo considerable de aprendizaje antes usarlas productivamente. El plan era que además de aprender a leer y escribir en la escuela nos iban a enseñar a programar y ese iba a ser el futuro. Parece que esta vez es diferente. Está claro que los modelos pueden desarrollar software útil sin que el usuario toque una sola línea de código. Java, javascript, Python, HTML parecen haber seguido el camino de Assembler y C.
De a poco me vuelven ideas de proyectos que se me fueron ocurriendo con los años pero nunca programé porque para cuando tenía configurado el ambiente de desarrollo bajado las librerías que necesitaba habían pasado 2 horas y el fuego estaba apagado. Ahora todas esas ideas parecen ser viables.
El Maestro
Acá el objetivo no es hacer, sino absorber. La tecnología legacy tiene un sesgo fuerte hacia el consumo pasivo de contenido. Pasamos horas mirando youtube, escuchado podcasts y leyendo, pero la señal de feedback es débil y es fácil caer en la ilusión de que aprendemos, solo porque estamos entretenidos.
Los modelos de lenguaje permiten invertir ese balance, dándole al usuario un rol activo en la recepción de mensajes complejos o documentos extensos. En este patrón, el modelo sondea al usuario para identificar su nivel real de comprensión y lo promptea para que reconstruya el contenido del mensaje por sí mismo, asegurando así que puede generar —y no solo reconocer— la información presente en el documento original.
El coach
El objetivo de este patrón es entrenar al usuario para mejorar su performance en una habilidad específica. Esta habilidad mejora en base a sesiones de entrenamiento con niveles de exigencia calibrados precisamente al nivel de dificultad necesario para que el usuario mejore la performance en la sesión siguiente.
El modelo sugiere actividades y objetivos para las sesiones y el usuario reporta métricas específicas para obtener feedback. Este patrón es especialmente útil en dominios donde la mejora es lenta y acumulativa, y es fácil perder la motivación cuando vas a la deriva. El modelo funciona como un “sistema de navegación”: te ayuda a mantener rumbo y a evaluar si estás avanzando hacia el o no.
El espejo
Este patrón no apunta a producir ni a entrenar, sino a pensar mejor. El modelo funciona como un espejo que aclara tus ideas, detecta inconsistencias, te obliga a elaborar y estimula integración entre pensamientos que tenías sueltos.
No reemplaza el juicio del usuario: lo afila. Estimula la elaboración e integración de pensamientos. Obviamente este es el patrón que menos uso y está acá solo a sugerencia de ChatGPT.
También estaría faltando una conclusión que enlace todo y cierre pero que le vamos a hacer esto es internet.