- Últimamente mucha gente dice que para usar bien la IA hay que cultivar el criterio (taste), pero a menudo esas mismas personas no mostraron un criterio claro en el pasado
- El criterio se refiere al juicio crítico, la capacidad de distinguir y apreciar la calidad estética y, en el contexto de la IA, se concreta en elementos como la adecuación al contexto, el reconocimiento de la calidad, la mejora iterativa y la conciencia de los límites éticos
- Sin embargo, quienes ya antes no sabían aplicar bien estas capacidades están produciendo resultados insípidos también en el mundo de la IA, y eso no es solo culpa de la IA, sino un problema humano
- En el criterio importan tanto la profundidad (depth) como la amplitud (breadth), y especialmente en la era de la IA tiene más valor un criterio amplio para manejar distintos contextos
- En conclusión, la IA no exige un criterio nuevo, sino que solo hace visible el que siempre fue necesario, y la clave es cultivar ese criterio desde ahora mediante fundamentos sólidos y autocrítica
Criterio e IA
- Con la llegada de la era de la IA, se ha difundido entre diseñadores, marketers, desarrolladores y otros perfiles el mensaje de que "para usar bien la IA hay que desarrollar criterio"
- Pero incluso quienes encabezan esa idea deberían mirar hacia atrás y reconocer que en el pasado sus resultados eran diseños genéricos o mostraban poca capacidad para resolver problemas
- No es un problema exclusivo de la era de la IA, sino una cuestión básica que siempre ha sido importante en el trabajo y en los proyectos desde hace mucho tiempo
Qué es el criterio
- En la industria tecnológica aparecen con frecuencia términos con muchos significados, y el criterio también suele usarse sin una definición clara
- Cuando se habla de "criterio" en relación con la IA, por lo general se entiende como lo siguiente
- capacidad de juicio crítico, discernimiento y apreciación de la calidad estética
- Esta definición se manifiesta de varias formas en el contexto de la IA
- Adecuación al contexto: capacidad para juzgar si lo generado por la IA encaja en una situación real y distinguir cuándo hace falta intervención humana
- Reconocimiento de la calidad: conocimiento del dominio para identificar el valor real del contenido creado por IA
- Mejora iterativa: comprensión del proceso de tomar el resultado de la IA como punto de partida y refinarlo varias veces hasta elevar su calidad
- Límites éticos: actitud para corregir el momento en que la IA cruza la línea de la autenticidad, la legalidad o el respeto
- Ninguna de estas capacidades es nueva. Siempre han sido competencias básicas que necesitábamos
- No son algo que la IA haya vuelto necesario de repente ni algo cuya importancia haya aparecido de la nada
- De hecho, quienes hablan de criterio son quienes más deberían mirarse a sí mismos
El fenómeno de la falta de criterio
- Algunas personas siguen sin contar siquiera con un criterio básico
- Puede deberse a falta de experiencia o de conocimiento, pero en la práctica suele verse en ejemplos como estos
- copiar y pegar código sin entenderlo
- no revisar ni corregir bien correos electrónicos o currículums
- pedir code review sin siquiera haber revisado el trabajo por cuenta propia
- detectar problemas de calidad y aun así no documentarlos ni resolverlos
- diseñar para que todos los sitios web corporativos se vean parecidos
- repetir sin pensamiento crítico el contenido de influencers famosos
- Aquí no se ve en absoluto el "criterio", es decir, juicio crítico y sensibilidad estética
- Quienes se preocupan porque la IA produzca contenido sin criterio muchas veces también generan ese mismo tipo de resultados
- Ahora que cualquiera puede crear contenido, se vuelve más evidente que no todo lo producido es sobresaliente
- Es decir, aplica la idea de que "todos pueden cocinar, pero no todos son chefs"
- Es contradictorio criticar la mediocridad ajena mientras uno mismo solo produce trabajo común y corriente
El espectro del criterio: profundidad y amplitud
- Entonces vale la pena pensar cómo desarrollar el criterio
- Puede verse en dos vías: cultivar la profundidad en un área (Domain Depth) y ampliar la base en varias áreas (Breadth)
- Profundidad: convertirse en especialista en un campo
- tras acumular experiencia y especialización durante mucho tiempo, se desarrolla la capacidad de distinguir con detalle la calidad de los resultados creados por la IA
- esta capacidad exige práctica profunda y aprendizaje serio dentro de ese campo
- Amplitud: construir fundamentos en varias áreas
- al ganar experiencia en distintos roles y dominios, se puede juzgar si lo generado por la IA se ajusta al contexto y si tiene una calidad realmente utilizable
- la experiencia que cruza distintas disciplinas es clave
- Al trabajar con IA, la amplitud aporta más valor
- Como un desarrollador puede pasar a redactar documentación o un marketer a trabajar con diseño, moverse entre varios dominios hace que el criterio y los estándares en distintas áreas sean esenciales para mantener consistencia e iterar rápido
- Quienes usan bien la IA conocen los criterios de éxito de distintos campos y tienen la intuición para detectar que algo "se siente raro"
- Y si hay un área en la que les falta nivel, también tienen la humildad de colaborar con especialistas
- Las personas con gran profundidad en una sola disciplina también pueden tener éxito, pero como suelen saber más que la IA en su área, tienden a usarla menos
Si esto te deja un sabor amargo
- Si al leer esto sientes que necesitas desarrollar tu propio criterio, ya es un excelente punto de partida
- El criterio no es algo especial que se volvió necesario por la IA, sino una base importante que siempre lo fue
- Si antes de la IA te faltaba criterio, en la era de la IA seguirá faltándote
- Lo verdaderamente importante no es el medio, sino la capacidad de fondo
- Estas son algunas formas prácticas de desarrollar criterio
- Mañana: elige un trabajo del que te sientas orgulloso y otro del que no, y escribe con detalle cuál es la diferencia entre ambos
- Esta semana: busca tres buenos ejemplos dentro de tu campo, analízalos e investiga qué decisiones tomó quien los creó
- Este mes: con IA o sin IA, mejora iterativamente algo que hayas hecho y corrige un problema concreto en cada iteración
- Siempre: si alguien insiste en la "importancia del criterio para la IA", revisa su trabajo anterior a la IA y verifica si de verdad mostraba criterio
- Las personas que triunfan no son las que solo dominan la herramienta de IA, sino las que ya tenían el criterio y los fundamentos para aplicar ese criterio también a una nueva tecnología
- Antes de que la IA te obligue a desarrollar criterio, empieza a ponerlo en práctica desde ahora
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Al trabajar con todo tipo de creativos, he visto muchas veces que cuando sale el tema del “gusto”, ambos lados se ponen a la defensiva y tienden a insistir en que tienen la razón, ya sea el tipo diseñador de moda o el tipo que cree que puede hacer cualquier cosa. No me sorprendería que este texto resulte polémico. Pero tiene ideas valiosas. La falta de gusto —o, siendo sinceros, simplemente no tenerlo— puede quedar oculta o ignorarse cuando basta con elegir entre opciones ya curadas por alguien más. Por eso la gente que odia ir de compras elige marcas masivas y se viste siempre de forma consistente. Pasa lo mismo con autos o sartenes. Nunca he visto una sartén realmente fea. Podrías escoger una con los ojos cerrados y sería aceptable. Pero cuando una herramienta como la IA generativa cae en manos de alguien así, la situación queda expuesta. El rango de opciones se vuelve infinito, y ahora la curaduría depende de la propia persona. Si no interviene alguien con verdadero gusto, al final se nota cuando el resultado se publica al mundo
El gusto tiene la propiedad inevitable de cambiar. Pasa con el gusto personal y también con el de la sociedad en su conjunto. Si uno mira al pasado, hay muchas decisiones de diseño que realmente fueron malas. Así que incluso lo que hoy se ve genial puede terminar viéndose pasado de moda para generaciones futuras. Si eso es cierto, entonces el gusto parece ser una noción social. Y si es social, al final lo que tenemos no es más que gusto moldeado por presión de los pares. Como dices, uno elige entre opciones ya puestas bonitas de antemano, o el estilo funciona como una forma de mostrar estatus social; no necesariamente éxito, sino la señal de “tener buen gusto”. Lo mismo pasa con los peinados: se les llama gusto, pero algo que se veía bonito hace 10 años de pronto se vuelve anticuado. También cambian los estándares de belleza: en una época lo bello era ser muy delgado, en otra ser rellenito. A veces músculos, a veces delgadez. Al final, todo vuelve a ser presión de pares y señalización de estatus social
Según mi experiencia, el software que personalmente me da una UX fluida y satisfactoria no suele estar hecho por diseñadores, sino que está cuidadosamente diseñado. Shells como Fish o Elvish, y utilidades como
fd, pulen muy bien las herramientas tradicionales de Unix y las vuelven elegantes de una manera moderna. En cambio, muchas de las UI que menos me gustan y con las que menos tropiezo individualmente suelen ser justo las que tienen diseñadores involucrados. Ni siquiera sé si existe una especie de escuela de diseño de “alta costura” para interfaces fuera de las GUI. Tampoco parece que a los diseñadores les importe mucho la experiencia de accesibilidad para personas ciegas. Casi no he visto diseñadores que realmente se preocupen por crear experiencias útiles o agradables de usar; más bien suelen obsesionarse con cosas innecesariasEn el terreno del gusto hay dinámicas realmente complejas. Es muy común que el gusto popular aplaste a todos los demás. Toda una sociedad puede perder el gusto por un tiempo sin siquiera darse cuenta
Aún no he leído el texto original y esto es una reflexión general. (No estoy refutando tu opinión, solo ordenando una idea rápida.) Creo que el gusto se superpone hasta cierto punto con “pensar por uno mismo”, aunque no sean lo mismo. Mucha gente no quiere estar tomando decisiones por sí misma en cada pequeño momento, así que elegir entre opciones “suficientemente buenas” es una decisión natural. Eso no significa que no tengan gusto, sino que en ese momento no tienen energía o simplemente no les interesa. Y también hay personas que, si las ves, sabes lo que les gusta, pero no pueden explicar de antemano lo que quieren. Es decir, pueden elegir algo bueno al momento de decidir, pero no tienen la capacidad de describirlo con palabras o producirlo por sí mismas. Además, la palabra “gusto” a menudo se confunde con la idea de “estilo”, y eso es más limitado de lo necesario. El gusto de un ingeniero también puede influir en la elección de dispositivos o herramientas, por ejemplo escogiendo algo no necesariamente bonito pero sí mejor en rendimiento. Como en el ejemplo del final, personalmente no me gustan las sartenes de hierro fundido Lodge de hoy en día. No porque sean feas, sino porque el mango conserva marcas del molde y eso es incómodo. La superficie también es áspera. Comparadas con las antiguas Griswold, me parecen totalmente distintas. Las dos se ven bien por fuera, pero para mi gusto no lo están
Tener gusto es importante, pero otra cuestión distinta es tener un estándar propio para mantener cierto nivel de calidad. Monetizar puede parecer la actividad más insípida de todas, pero en realidad es la base del esfuerzo profesional de todos nosotros. Esa paradoja ya está internalizada, y todos la vamos navegando a nuestra manera
No estoy nada de acuerdo con que monetizar sea una actividad insípida. La ganancia, al final, significa que otras personas valoran lo que hiciste lo suficiente como para pagar por ello. Puede que al arte le cueste generar ingresos por naturaleza, pero no todo lo que genera dinero significa que no tenga “gusto”
Creo que el autor del texto original también cae en la confusión de pensar que “mantener un estándar de calidad y tener gusto son cosas distintas”. Por ejemplo, copiar y pegar código sin entenderlo, enviar currículums sin revisión, pedir code review sin hacer una autoevaluación previa, o encontrar problemas de calidad y no corregirlos ni registrarlos: eso no es un problema de gusto
Sobre la frase “monetizar es la actividad más insípida”, me da curiosidad por qué lo dices. La ganancia es, en esencia, la suma del valor de transacciones que todavía no han concluido. Dicho a la antigua: si te doy maíz para alimentar a tu gallina y más adelante recibo la gallina ya crecida, la gallina que aún no he recibido es mi ganancia. Si al final nunca me la das, entonces en realidad te lo regalé. ¿Y eso podría llamarse insípido? Supongo que lo que llamas insípido te hace pensar en cosas como la captura regulatoria, pero eso ya es otra conversación. La industria tecnológica puede existir sin leyes demenciales
Es una opinión bastante buena. Al final, todo es un espectro. Si te obsesionas por completo con generar ganancias, obviamente todo se vuelve insípido. Si solo tomas un poco de ganancia, solo sacrificas un poco de gusto. Parece que mucha gente cree que en la vida laboral casi no usa su gusto y que solo lo expresa en su espacio personal. Si fusionas por completo lo profesional y lo personal y te concentras solo en las ganancias, entonces sí, realmente puede volverse insípido
Todos los artefactos que se consideran bellos y que han sobrevivido los últimos 500 años son el resultado de ganancias holgadas que se invirtieron en belleza y legado
Yo tenía gusto antes de la era de la IA y lo sigo teniendo ahora. No me convence ese tipo de lógica de “las cosas malas que la gente con tendencias mayoritarias suele hacer con frecuencia”; yo sí tengo gusto
Me identifico con la idea de que “quienes más hacen ruido sobre el gusto y la IA nunca habían mostrado gusto antes de la IA”. Si incluso ese tipo de personas siente que los resultados producidos por la IA son algo horribles e insípidos, entonces eso muestra dónde está hoy la IA
Lo insípido de los resultados de la IA se parece a una especie de “comida sosa y sin sabor”. Metafóricamente, se siente como si le faltara sal. Y no es raro: la mayor parte de los datos de entrenamiento proviene de un estilo corporativo aburrido
Me pregunto si esa cita también incluye al autor del blog. Y tu comentario, en esencia, también está haciendo lo mismo… Me pregunto si el criterio es “si lo hace la gente de IA, está mal”
Creo que el objetivo mismo de “detectar IA” es absurdo, porque al programar con LLM el nivel de lo que produce cada persona varía mucho. ¿De verdad esta gente puede distinguir todas las salidas de IA? Claro que no; solo distingue las que son malas
La parte citada de ese texto realmente sorprende. El autor simplemente hace afirmaciones tajantes y da la impresión de no haber tenido contacto real con el arte o la música. Parece que intenta hablar, hasta cierto punto, del gusto en programación, pero creo que alguien que escribe algo así ni siquiera tiene eso. También podríamos hablar del gusto en los artículos: últimamente parece que solo se recomiendan y se defienden textos pro-IA sin importar qué
La mayoría de la gente equipara “tener gusto” con “tener buen gusto”, pero este texto muestra bien que no se trata de eso. “Tener gusto” significa tener la capacidad de pensar por cuenta propia. El texto original pone como ejemplo copiar y pegar código sin espíritu crítico, que todas las empresas tengan el mismo diseño de sitio web, o repetir tal cual el contenido de influencers populares; en todos esos casos, dice, no hay un criterio de “gusto”, juicio crítico ni excelencia. El buen o mal gusto es subjetivo según el consenso social, pero la presencia o ausencia de gusto es objetiva: si piensas por ti mismo o no. Y tampoco hay correlación entre ambas cosas. Puedes tener un gusto muy fuerte que a todos les parezca “malo”, o casi no tener gusto pero seguir bien a los demás y así parecer alguien de “buen gusto”
En realidad creo que la mayoría de la gente no tiene gusto, y eso incluso puede ser algo bueno. 1. La atención es limitada, así que es imposible ejercer gusto en todos los ámbitos. Por ejemplo, si cuidas muchísimo la decoración interior, es natural dejar que otros decidan por ti en el gusto fotográfico. Concentrarte en un área está bien. 2. Socialmente también es eficiente que una minoría de expertos proponga soluciones con gusto y que el resto simplemente las adopte. Si todo el mundo decidiera según su propio gusto, podrían surgir resultados peores que el promedio. Por ejemplo, con medicamentos recetados conviene confiar en el médico y seguir sus indicaciones. Y la realidad es que, incluso si solo sigues ciegamente las últimas tendencias, por lo general recibirás una percepción social positiva
Estoy de acuerdo con la idea de que “aunque en realidad no tengas gusto, si solo imitas lo que otros consideran de buen gusto, puedes parecer alguien con buen gusto”. La IA justamente funciona así
A menudo escucho a los desarrolladores de empresas cliente con las que trabajo decir que “el código hecho con IA es de mala calidad”. Entonces les pregunto qué entienden por “calidad”, y solo mencionan criterios básicos como “estilo X, pasar el linter Y, cobertura N%, documentación…”. Pero lo raro es que los repositorios escritos directamente por humanos, por lo general, no cumplen esos nuevos estándares de calidad que ahora aplican al código de IA. Me parece bien que por fin todos se preocupen por la calidad, pero no hace falta ponerse hipócritas con cosas que antes ni les importaban. Lo que más me alegra es que haya llegado una era de estándares de calidad totalmente automatizados
“Un PR sin tests, sin documentación y que ni siquiera pase el linter no habría sido aceptado en ninguna empresa en la que he trabajado”. Me pregunto si tus colegas no tendrán estándares demasiado bajos
Sobre la observación de que “la mayoría de los repositorios hechos a mano no pasan los nuevos estándares de calidad del código generado por IA”: yo confío en mi código porque lo escribí yo y lo entiendo. Si no lo probé, puede ser porque tengo esa confianza. Pero cuando se trata de miles de líneas escritas por IA, llenas de errores, duplicación, problemas estructurales o creación rara de paquetes, creo que sí hace falta un sistema de responsabilidad y validación
“Estilo, linter, cobertura, documentación”: todo eso la IA puede revisarlo por sí sola. El problema es que la IA no tiene sentido común. Puede inlinear todo el código y dejarlo imposible de mantener para humanos, y si le pides abstracción, complica más la estructura con funciones aleatorias e inútiles
La mayoría de los repositorios hechos a mano son simplemente proyectos de hobby. No pasa nada si tienen 0% de cobertura de tests
Últimamente me ha costado lidiar con miembros del equipo con poco gusto que usan IA de manera acrítica para amplificar su productividad. Esa persona cree que el resultado de la IA es la respuesta correcta: “si lo hace la IA, es bueno; ¿por qué hacerlo manualmente?”. Cuando trabajas con gente así, los malos resultados se producen en masa muy rápido. Por ejemplo, sacan de una vez con IA un documento enorme de diseño que ni siquiera han leído, y luego los revisores pierden tiempo destrozándolo entero. Si hubiera sido alguien con gusto, creo que el resultado habría sido decente desde el principio
La IA todavía me parece un mind virus. Gracias al vibe coding, ahora termino desplegando microservicios que no entiendo. Antes aprendía por mi cuenta con tutoriales y documentación, y al final me quedaba el conocimiento; ahora el vibe coding no deja transferencia de conocimiento
El gusto es muy subjetivo, pero entre los ejemplos del artículo hay muchos casos donde sí existe con claridad algo mejor y algo peor. Por eso yo lo vería menos como arte o gusto y más como artesanía, atención al detalle y ese tipo de “oficio”
A medida que envejezco, cada vez pienso más que la mayoría de la gente es básicamente mala. No es broma
La sociedad moderna tiende a recompensar o incluso fomentar comportamientos malos y una obsesión con aparentar productividad. Así que no me sorprende mucho
Especialmente en Estados Unidos, ahora se ha vuelto normal —e incluso admirable o digno de recompensa— ser descarado y mirar solo por el propio beneficio sin importarte los demás. La calidad, la moral o esforzarse parecen haberse vuelto cosas anticuadas y pasadas de moda