🧰 Unidad 2: Herramientas sin enredos
La oferta actual de inteligencia artificial se ha diversificado en decenas de plataformas especializadas—desde modelos de lenguaje que redactan textos hasta motores que generan imágenes o automatizan flujos completos de trabajo (Bommasani et al., 2022). Entender esta “caja de herramientas” resulta esencial para aprovechar la IA sin perder tiempo ni caer en la prueba-y-error infinito que frena a muchos usuarios (Dwivedi et al., 2023).
¿Qué son las herramientas de IA?
Las herramientas de texto, como ChatGPT o Claude, procesan y producen lenguaje natural con el respaldo de grandes modelos de lenguaje (OpenAI, 2023). Las de imagen—DALL·E, Midjourney o Stable Diffusion—emplean redes generativas para crear ilustraciones, fotos o diseños a partir de prompts (Ramesh et al., 2022). Por su parte, las plataformas de automatización integran estas capacidades en flujos empresariales: programan correos, sintetizan informes o conectan APIs sin código (Gartner, 2023).
Herramienta ≠ agente
Una herramienta ejecuta una sola tarea en respuesta a una instrucción; un agente orquesta varias herramientas, mantiene contexto y persigue un objetivo definido (Russell & Norvig, 2021). Comprender esta diferencia te permitirá decidir si basta con un modelo puntual o si conviene diseñar un flujo más complejo con memoria y feedback.
Elegir con criterio
Seleccionar la solución adecuada implica alinear tres factores: (1) propósito — redactar, ilustrar o automatizar; (2) recursos — tiempo, datos y presupuesto; y (3) nivel de control deseado sobre el proceso (Kalluri, 2023). Adoptar este enfoque evita licencias innecesarias y maximiza el retorno de la inversión tecnológica.
Competencias que obtendrás
Al concluir la unidad identificarás qué herramienta usar, cómo configurarla y para qué fase del flujo creativo o productivo aplicarla. Asimismo, reconocerás cuándo escalar a un agente completo y cómo prevenir cuellos de botella derivados de dependencias técnicas.
En suma, esta unidad te equipa para navegar el ecosistema de IA con criterio estratégico, ahorrando horas de exploración sin rumbo y reduciendo riesgos de integración.
Referencias
Bommasani, R., et al. (2022). On the Opportunities and Risks of Foundation Models. Stanford Center for Research on Foundation Models.
Dwivedi, Y. K., et al. (2023). So what if ChatGPT wrote it? International Journal of Information Management, 70, 102642. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2022.102642
Gartner. (2023). Market Guide for Generative AI Tools. Gartner Research.
Kalluri, P. (2023). Don’t ask if AI is good or fair, ask how it shifts power. Patterns, 4(1), 100676.
OpenAI. (2023). GPT-4 Technical Report. https://doi.org/10.48550/arXiv.2303.08774
Ramesh, A., et al. (2022). Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents. In Proceedings of the 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 8582–8591). IEEE.
Russell, S. J., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.