Germán Mallo Ciencia de Datos · Inteligencia Artificial · Desarrollo

Mi recomendación: aprende Python y las bases de estadística, juega con las APIs de los modelos actuales y construye algo pequeño que te resulte útil. Entender cómo funcionan los embeddings, los transformers y técnicas como RAG llega antes y mejor si lo aplicas a un proyecto propio.

Un chatbot responde a lo que le preguntas. Un agente, además, puede decidir qué pasos dar y usar herramientas (buscar en internet, ejecutar código, consultar una API, editar archivos…) para completar una tarea por su cuenta. Es uno de los temas que más me interesa y con el que más experimento.

Para la mayoría de usos, la nube gana en calidad y comodidad. Los modelos en local tienen sentido si te importa mucho la privacidad, quieres experimentar sin coste por uso o trabajar sin conexión, pero necesitas un equipo con buena GPU y aceptar modelos algo menos potentes. Lo cuento con más detalle en una de mis entradas del blog.

Con cautela. Los modelos de lenguaje pueden inventarse datos con total seguridad (las famosas alucinaciones). Para cosas importantes, pide fuentes, contrasta la información y, si es código, pruébalo. Es una herramienta magnífica para pensar y avanzar más rápido, no un oráculo.

No lo creo, pero sí está cambiando mucho la forma de programar. La IA escribe código cada vez mejor; lo que sigue marcando la diferencia es entender el problema, diseñar bien la solución y saber revisar lo que genera. El programador que aprende a trabajar con ella tiene ventaja sobre el que la ignora.

Si la usas a diario para estudiar, programar o trabajar, normalmente sí: las versiones de pago dan acceso a los mejores modelos, más límite de uso y funciones como el análisis de archivos. Si solo la usas de vez en cuando, las versiones gratuitas son más que suficientes. Antes de pagar varias suscripciones, elige una y exprímela.