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Indice
El método para obtener mejores resultados periciales con IA
Antes de pedirle respuestas a la IA, enseñale a comprender la tarea
La mayoría de profesionales piensa que si obtiene malos resultados de la IA es porque escribe malos prompt. Si bien en primera instancia esto es parcialmente correcto, hay variables muy importantes a tener en cuenta.
En este tiempo pase meses en ir recopilando y afinando varios métodos que facilitan obtener precisión y fundamentación técnica en el trabajo pericial.
Si bien trabajar con modelos RAG para obtener resultados altamente precisos es clave. En este artículo te compartiré el sistema que he ido perfeccionando y que definitivamente cambiará la forma en la que trabajas con la IA, mejorando ampliamente el análisis y redacción de tus reportes periciales.
La IA responde demasiado rápido
Uno de los mayores problemas de la IA es que responde incluso cuando no tiene ni entrenamiento, ni las fuentes específicas que el perito realmente requiere.
Si le pides que traduzca una frase, corrija una errata o reformatee una tabla, una respuesta rápida está perfectamente bien, pero si le pides que escriba un fundamento pericial, analice un conjunto de datos accidentologicos, o te ayude a controlar un metodo aplicado, una respuesta rápida suele ser una mala señal.
Aquí la calidad no proviene del modelo.
Proviene del contexto.
Y cuando falta el contexto, la IA simplemente rellena los huecos con respuestas mediocres.
Indagar es preguntar. Informar es preparar.
La mayoría de los peritos intenta obtener mejores resultados escribiendo mejores prompt. Eso ayuda, pero solo hasta cierto punto.
El verdadero salto viene de otro lado. Se trata de dar dirección y objetivos especificos a lo que estás investigando, no solo de dar instrucciones o prompt de contexto.
El primer trabajo de la IA no siempre debería ser responder
Ese cambio transforma por completo los resultados. La IA deja de comportarse como una máquina que genera texto y comienza a funcionar más como un consultor, un profesor o un colega de debate.
A veces, la mejor primera respuesta de la IA no es una respuesta.
Es una pregunta. O mejor aún, una breve lista de preguntas que te muestren lo que aún no has aclarado.
El método: El ciclo de información
En este sistema que he ido perfeccionando, se cambia por completo la forma de trabajar con la IA. Transformando por completo los resultados tecnicos.
Paso 1: Comenzar con una tarea aproximada
No necesitas empezar con un prompt especifico o perfecto. Este es precisamente el objetivo. Empezar con algo sencillo:
Quiero escribir un fundamento técnico sobre accidentes de tránsito con vuelcos.
Esto aún no es un fundamento técnico o científico. Es solo una descripción general de la tarea. Le indica a la IA lo que intentas hacer, pero no le proporciona el contexto suficiente para que lo haga bien.
Utiliza algo como esto:
Antes de responder, convierti mi solicitud inicial en un borrador detallado. Identificando qué contexto falta o es ambiguo. Hazme la menor cantidad de preguntas posible. Solo haga preguntas cuyas respuestas cambien el resultado final. Si una pregunta es útil pero no necesaria, omítila. No haga más de 3 preguntas para tareas pequeñas y no más de 5 preguntas para tareas complejas. No genere el resultado final todavía.
Esto obliga a la IA a detenerse. En lugar de apresurarse a terminar la tarea con información incompleta, le ayuda a clarificar primero el trabajo.
Paso 3: Haga que reitere el resumen.
Este paso parece pequeño, pero te evita muchos errores. Antes de generar el resultado final, reformula el resumen con tus propias palabras. Incluye: – Objetivo – Público objetivo – Enfoque – Restricciones – Formato esperado – Qué evitar
¿Por qué funciona esto? Porque si la IA no entiende bien el encargo, tampoco lo hará con el resultado. Y es mucho más fácil corregir una reformulación de cinco líneas que corregir un borrador completo.
Paso 4: Solo entonces genere la primera versión.
Ahora está listo. La IA sabe lo que tiene que hacer. Sabe a quién va dirigido. Sabe qué evitar. Sabe qué formato seguir. Sabe cómo debe ser un buen fundamento tecnico.
Eso no garantiza una respuesta perfecta. Pero hace que la primera versión sea mucho más sólida.
Y una buena primera versión es más importante de lo que parece. Porque cuando la primera versión es débil, todo lo que viene después se convierte en parches. De esta forma, te ahorras todo el tiempo que de otro modo dedicarías a solucionar los problemas derivados de un mal briefing.
