Un script en cinco segundos
Acabas de entrar en una cooperativa de aceite de Jaén. Los pedidos llegan en una hoja de cálculo. Tu jefa quiere un script que sume los pedidos de cada semana.
Se lo pides al asistente de IA de la empresa. En cinco segundos tienes un código ordenado y convincente. Pero ¿funciona? ¿Existen las funciones que usa? Para saberlo, tienes que entender qué sabe el asistente y qué no.
Al final de esta lección
Nota
Puedo explicar qué sabe y qué no sabe un asistente de código con IA.
Palabras clave
| Palabra | Qué significa |
|---|---|
| Asistente de código con IA | herramienta que escribe y explica código a partir de tus palabras |
| Modelo | el programa interno que predice texto |
| Prompt | el texto que le envías al asistente |
| Contexto | todo el texto que el modelo ve en este momento |
| Datos de entrenamiento | el texto del que aprendió el modelo, hasta una fecha |
| Alucinación | una respuesta inventada que parece cierta |
Las celdas que rellenan los estudiantes quedan en blanco en esta vista previa.
El asistente predice el texto más probable
El modelo aprendió de muchísimo texto y código públicos. Cuando le envías un prompt, calcula qué palabras es más probable que vengan después. Repite ese paso hasta terminar la respuesta.
No consulta una fuente fiable. Normalmente no ejecuta el código que escribe. Una respuesta probable suele ser correcta, pero no siempre.
Solo ve lo que está en su contexto
El contexto es el texto que el modelo ve ahora: tu prompt, la conversación y los archivos que añada la herramienta.
No ve el resto de tus archivos, tu base de datos ni tus servidores. No recuerda la conversación de la semana pasada, salvo que la herramienta la guarde. Además, sus datos de entrenamiento terminan en una fecha. Lo que salió después puede faltarle.
¿Qué puede ver el asistente?
| Información | ¿La ve? | Por qué |
|---|---|---|
| El prompt que acabas de enviar | Sí | Está en el contexto |
| Un archivo que pegaste en esta conversación | Sí | Está en el contexto |
| El resto del proyecto | No, salvo que la herramienta lo añada | No está en el contexto |
| La base de datos de clientes | No | Nunca llega al modelo |
| Una conversación de hace un mes | Normalmente no | Cada conversación empieza de cero |
| Una librería publicada este mes | Quizá no | Es más nueva que su entrenamiento |
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Puede inventar con total seguridad
A veces el modelo escribe una función o una librería que no existe. El nombre parece razonable y por eso te lo crees. Eso es una alucinación.
El tono no te avisa. Una respuesta falsa suena igual de segura que una correcta. Ejecuta el código de abajo y verás un caso real.
Pruébalo: un método inventado
# Pedidos de aceite de una cooperativa de Jaén, en euros.
# En el código usamos nombres en inglés, como en casi todas las empresas.
orders = [120, 85, 240, 60]
# El asistente propuso esta línea. Pulsa Ejecutar y lee el error.
total = orders.total()
print("Total de la semana:", total)
# Las listas de Python no tienen el método total(): el asistente lo inventó.
# Borra la línea de total() y el print de debajo.
# Después quita el # de las cuatro líneas siguientes y vuelve a ejecutar.
# total = 0
# for amount in orders:
# total = total + amount
# print("Total de la semana:", total)
Un error frecuente
Advertencia
Mucha gente cree que el asistente prueba su código antes de contestar. No lo hace: predice código probable y casi nunca lo ejecuta. Por eso cada respuesta es un borrador hasta que tú la lees y la ejecutas.