{
  "$type": "site.standard.document",
  "bskyPostRef": {
    "cid": "bafyreid5lislli6mv4m7eildqr4sd4q4m3k24dhwi3q5lb2j7fwwdl2oxu",
    "uri": "at://did:plc:nzxbjsn5sorfisku4fyndjtw/app.bsky.feed.post/3mevoi26mfvx2"
  },
  "coverImage": {
    "$type": "blob",
    "ref": {
      "$link": "bafkreidwpqyjvd7y3hwwgvg6z6b2tspl5dibeuz6tea4uapvptm3hwvbxu"
    },
    "mimeType": "image/jpeg",
    "size": 64934
  },
  "path": "/archivo/ordenadores/cruce-cables-76-programar-maquinas-pedirles-favores.html",
  "publishedAt": "2026-02-15T12:55:05.000Z",
  "site": "https://www.microsiervos.com",
  "tags": [
    "Ordenadores",
    "**Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores**",
    "alguna otra _tontá_",
    " Enlace Permanente"
  ],
  "textContent": "En la última entrega de _Cruce de Cables_ de RNE estuvimos David y yo hablando de **Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores**. Y es que, durante décadas, usar un ordenador significaba pensar como la máquina, aprender su peculiar lenguaje, comandos exactos, sintaxis rígida… Hoy el enfoque se ha invertido. Ya no programamos tanto como **pedimos o preguntamos:** _«escríbeme un texto», «recomiéndame un restaurante», «¿cuál es la población de Argentina?»._\n\n\n\n\nEl audio está aquí:\n\n\n\n\n\n\n  * **Cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores** [a partir de 19:00].\n\n\n\n\nYa no codificamos el procedimiento; **la generación actual describe lo que quiere hacer y conversa sobre ello**. La tecnología moderna, con los asistentes (Siri), buscadores semánticos (Google) y modelos generativos (ChatGPT) nos traduce esos deseos en acciones. La máquina ya no espera instrucciones detalladas, sino **algo de contexto** con el que manejar sus estadísticas internas. Porque, recordemos, las IA no «entienden» sino que calculan.\n\nEl caso es que aquí aparece un giro interesante: **sabemos menos de cómo funciona la tecnología, pero le exigimos más.** Queremos que acierte, que se anticipe, que tenga criterio. Muchas veces incluso nos sorprende con esa anticipación, como en los **autocorrectores** o en los **modelos generativos**. Así que cuando falla, nos desconcierta más que un error clásico, porque no sabemos dónde estuvo el fallo: ¿en la petición?, ¿en el modelo?, ¿en nuestros supuestos? No es raro que la persona acabe diciéndole a Gemini _«deja de mentirme», «no me tomes el pelo», «me dices que me mandas las fuentes de la información y no funciona ninguna»…_ ¡La vida moderna!\n\nEsto deja muchas preguntas de fondo:\n\n  * **¿Pedir cosas a las máquinas nos hace más productivos o más dependientes?** Probablemente ambas cosas a la vez; es parecido a usar GPS: llegas antes, pero pierdes sentido de orientación.\n  * **Si no entendemos el proceso interno de la IA, ¿en qué basamos la confianza?** En la coherencia aparente del resultado. Confiamos cuando la respuesta «suena bien», pero nos arriesgamos a enfrentarnos a una alucinación de la IA, una falta de verificación de datos o alguna otra _tontá_. Eso penaliza el pensamiento crítico: **los errores elegantes son tanto o más peligrosos que los obvios.**\n  * **¿Educamos para pensar mejor o para pedir mejor?** Cada vez más, lo hacemos para _pedir mejor._ Enseñamos a formular _prompts_ , a afinar solicitudes… pero no siempre a cuestionar lo que devuelven. Saber pedir es útil, pero pensar **implica saber cuándo no aceptar una respuesta,** aunque sea rápida y cómoda.\n\n\n\n# Enlace Permanente",
  "title": "Cruce de cables: cómo pasamos de programar las máquinas a pedirles favores"
}