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Hace un par de semanas, estaba en un café en Medellín, disfrutando de un tinto y un bueñuelo (la clásica combinación), cuando escuché una conversación que me hizo casi escupir el café. Dos tipos estaban discutiendo sobre cómo habían ‘entrenado’ a su IA para responder preguntas de clientes en su e-commerce. Uno decía: ‘No, hermano, yo lo hice en dos horas y ya está listo. Funciona perfecto.’ El otro, con cara de duda, respondía: ‘Pero ¿no debería ser más preciso?’ El primero, con una seguridad que solo alguien con poco conocimiento puede tener, le soltó: ‘No, qué va, eso ya lo hace solo la IA.’
Ahí me di cuenta de que el problema no es la tecnología, sino la ignorancia mezclada con arrogancia. Porque, amigos, el finetuning de un modelo de lenguaje (LLM) no es como enseñarle a un perro a sentarse. Es más como criar a un niño: requiere tiempo, paciencia y, sobre todo, entender que no es magia.
El error que casi todos cometen: ‘Yo le dije que aprendiera y aprendió’
El otro día, un cliente me dijo: ‘Oye, yo le metí mil mensajes de WhatsApp a la IA y ya está lista para responder a mis clientes.’ ¡Madre mía! ¿En serio? ¿Crees que tu IA es un loro que repite lo que le enseñaste sin entender? El finetuning no es darle datos como si fuera una máquina de dulces. Es un proceso delicado, casi artesanal.
Te pongo otro ejemplo: ¿has visto esos padres que le gritan a sus hijos para que aprendan? ¿Crees que funciona? Pues con la IA es igual. Si la ‘entrenas’ con datos malos, desorganizados o irrelevantes, lo único que conseguirás es una IA que te responde como un adolescente rebelde: mal y sin ganas.
Por qué tu IA todavía está en pañales
Aquí viene el segundo error garrafal: la falta de paciencia. La gente quiere resultados ya, como si la IA fuera una pastilla mágica. Pero no. El finetuning es un proceso iterativo. Es decir, tienes que probar, ajustar, probar otra vez y seguir ajustando.
Te lo digo de otra manera: imagina que estás enseñando a tu hijo a montar en bici. No le das el manual y esperas que salga pedaleando. Lo sostienes, le das indicaciones, lo dejas caer un par de veces y, finalmente, lo ves volar. Así es el finetuning. No puedes pretender que tu IA funcione perfecto desde el primer intento.
El caso de Pepito: Cuando la IA se volvió poeta
Te voy a contar una historia real. Pepito (nombre ficticio para proteger al inocente) decidió entrenar su IA para generar descripciones de productos para su tienda online. ¿Qué hizo? Le metió un montón de textos literarios porque ‘quería que sonara bonito’. El resultado fue una IA que empezó a escribir descripciones poéticas pero totalmente desconectadas de los productos. Una camiseta básica se convirtió en: ‘Un lienzo de algodón que abraza tu piel como el susurro del viento en una tarde de verano.’ ¿Bonito? Sí. ¿Útil? No.
Porque aquí está el punto: el finetuning no es solo enseñarle a la IA a hablar bonito. Es enseñarle a hablar útil.
¿Cómo hacerlo bien? Menos charlas de café y más estrategia
Primero, define bien tu objetivo. ¿Qué quieres que haga tu IA? ¿Responder preguntas? ¿Generar textos? ¿Traducir? Cada objetivo requiere un enfoque distinto.
Segundo, selecciona tus datos cuidadosamente. No le des cualquier cosa a la IA. Piensa en lo que realmente necesita aprender.
Tercero, prueba y ajusta. Esto es crucial. No te quedes con el primer resultado. Analiza las respuestas, identifica errores y corrige.
Y por último, pero no menos importante: sé paciente. El finetuning es un proceso, no un evento.
Conclusiones: No seas como el del café
Si hay algo que espero quede claro es esto: el finetuning no es para impacientes ni para arrogantes. Es para quienes están dispuestos a invertir tiempo y esfuerzo en enseñarle a su IA a ser útil, no solo bonita.
Así que la próxima vez que alguien te diga que entrenó su IA en dos horas, sonríe y piensa: ‘Este pobre todavía cree que la IA es magia.’ Porque, amigos, no lo es. Es pura ciencia, estrategia y, sobre todo, paciencia.