Objetivos
Cuando gestionamos un equipo de personas, una de nuestras principales tareas es definir y comunicar objetivos claros.
Establecemos objetivos y nos aseguramos de que cada miembro del equipo comprenda lo que se debe lograr.
¿Pero cómo hacemos esto?
Generalmente, a través de conversaciones, reuniones, documentos escritos, entre otros medios.
El punto clave aquí es la comunicación.
Necesitamos poder articular estos objetivos de una manera que sea clara y comprensible para todos.
Ahora bien, cuando se trata de agentes de IA, el proceso de establecimiento de objetivos es similar, pero con algunas diferencias importantes.
Con los agentes de IA, también debes asegurarte de que “capten” el objetivo.
¿Pero cómo se hace esto?
Después de todo, no puedes simplemente sentarte y hablar con un agente de IA como lo harías con un miembro de tu equipo.
De hecho, defines el objetivo de un Agente de IA en el momento en que lo eliges para una actividad específica.
Dependiendo del marco que estés utilizando para construir este agente, habrá un lugar específico donde definirás este objetivo.
Por ejemplo, si está creando un Agente de IA para realizar una investigación, debe definirlo como su objetivo.
Si desea un agente de IA que escriba buenos correos electrónicos, este es el objetivo que debe establecer.
Si el objetivo de tu Agente AI es satisfacer a los clientes en un servicio de soporte, o realizar análisis basados en el conocimiento de un área específica de la empresa, es necesario que lo dejes claro.
Pero, ¿cómo se asegura de que el agente de IA realmente “logre” esos objetivos?
Aquí hay dos consejos que funcionan tanto para humanos como para agentes de IA:
- Redundancia y claridad: cuando le pases un objetivo a un agente de IA, intenta explicar ese objetivo de más de una manera.
Sea redundante.
Esto ayudará a eliminar la ambigüedad y garantizará que el objetivo sea claro.
- Prueba Acompañada: Sigue la tarea que se realiza por primera vez.
Esto le dará una idea de si el Agente de IA entendió correctamente el objetivo, o si se confundió y está entendiendo el objetivo como otra cosa.
Establecer objetivos claros es crucial tanto para los humanos como para los agentes de IA.
Sin un objetivo bien definido, ambos pueden perderse, confundirse o trabajar en direcciones equivocadas.
Voy a contar una historia de mis días universitarios para ilustrar la importancia de establecer objetivos claros, especialmente cuando se trata de IA.
En ese momento, un equipo estaba entrenando a un robot con un pequeño cerebro de inteligencia artificial, mucho más primitivo que los cerebros actuales, para caminar a través de un laberinto.
El objetivo que el equipo quería para el robot era llegar al final del laberinto.
Pero como se trataba de cerebros más simples, no podían simplemente escribir este objetivo en portugués.
Tenían que transmitir este objetivo de una manera más directa, ya que se trataba de IA menos complejas, que no entendían el lenguaje natural como los LLM de hoy.
Su primer intento fue decirle al robot que su objetivo era no golpear la pared.
Pensaron que si no golpeaba la pared, eventualmente saldría del laberinto.
¿Pero qué pasó?
¡El robot no se movió!
Entendió que no moverse era la mejor manera de evitar golpear la pared.
En el segundo intento, le dijeron al robot: “Estás obligado a caminar y no puedes chocar”.
Pensaron que si lo obligaban a caminar y no podía tocar, eventualmente saldría del laberinto.
Pero nuevamente, salió mal.
El robot comenzó a caminar sobre sí mismo.
De esa manera, no chocó contra ninguna pared, pero tampoco no salió del laberinto.
Sólo cuando el equipo logró explicarle que el objetivo era caminar, sin chocar y sin repetir movimientos, pudo realizar la tarea.
Hoy, con un cerebro LLM, probablemente entendería mejor.
Pero la lección permanece: cuanto más explicado y claro sea el objetivo, mejor.
Es nuestra responsabilidad, como gerentes de IA, garantizar que transmitimos estos objetivos de la manera más clara e inequívoca posible.
Si no somos lo suficientemente específicos y explícitos, pueden interpretar nuestros objetivos de maneras inesperadas e incluso contraintuitivas.
Este problema de claridad en la comunicación de objetivos se ilustra exageradamente en los chistes del genio de la lámpara.
Cuando el protagonista pide “un millón” y recibe “un maíz grande”, la falla en la comunicación se hace evidente.
Sería mejor evitar que el protagonista dijera “Genio, quiero un millón de reales, porque esto será importante para mí gastar, para mí comprar cosas”.
Al brindar más detalles y explicar el propósito detrás de la solicitud, sería más específica y redundante, lo que reduciría el riesgo de malas interpretaciones.
El mismo principio se aplica cuando establecemos objetivos para Agentes de IA.
Cuanto más detalle, contexto y claridad sobre el propósito proporcionemos, menos posibilidades habrá de malas interpretaciones.
Esto puede significar no sólo describir el resultado final que queremos, sino también especificar por qué lo queremos y qué no queremos.
Y este ejercicio de comunicar mejor los objetivos no sólo es válido para las IA, sino también para los equipos humanos.
¿Cuántas veces hemos visto equipos de trabajo dedicar semanas o meses a un proyecto, sólo para descubrir al final que el resultado no era exactamente lo que el jefe o el cliente querían?
Esto sucede a menudo porque los objetivos no se comunicaron con claridad, especificidad y propósito desde el principio.
Por lo tanto, ya sea que establezcamos objetivos para las IA o para los humanos, siempre debemos preguntarnos:
- ¿Estoy siendo lo suficientemente claro y específico?
- ¿Hay alguna ambigüedad en la forma en que defino el objetivo?
- ¿Estoy proporcionando suficiente contexto, detalles y claridad sobre el propósito para evitar malas interpretaciones?
- ¿Existe algún comportamiento no deseado que deba descartar explícitamente?
Al responder estas preguntas, podemos asegurarnos de que estamos estableciendo objetivos de la manera más efectiva posible, ya sea para nuestras IA o nuestros equipos humanos.
Pero recuerde, la claridad en los objetivos es sólo una parte de la ecuación.
Para motivar verdaderamente a nuestras IA (y a nuestros equipos) para lograr estos objetivos, también debemos comprender qué las impulsa.
Y de eso voy a hablar en el siguiente tema.