Después de crear varias interfaces de chat en Raleon, quedó claro que el chat es genial para ayudarte a pedir lo que YA sabes que el modelo puede hacer, y terrible para ayudarte a descubrir lo que no sabes que existe. Claro, puedes pedirle un vídeo de dos golden retrievers presentando un pódcast. Eso es un uso obvio, familiar, que viene en la mente Pero es mucho menos probable que descubras que la misma herramienta podría elaborarte un informe completo de análisis de marketing o generar un flujo de incorporación visualizado, simplemente porque nada en la interfaz sugiere que esas capacidades existan. El chat se comporta como el propio lenguaje. Puedes hablar a los un año, pero ampliar tu vocabulario requiere años de exposición y contexto. Una caja en blanco no te da nada de eso. La interfaz actual es como entrar en Ikea con las luces apagadas. Todo está ahí, pero no puedes ver nada a menos que ya sepas lo que buscas. Así que cuando abres una herramienta de IA y ves una caja esperando a que escribas, parece sencillo. Escribes algo, recibes una respuesta automática y no hay curva de aprendizaje. Pero esta simplicidad es precisamente donde empiezan los problemas. El chat es básicamente el "hackeo inicial" de las interfaces de IA. Funciona como las primeras herramientas de codificación de vibraciones. 1. Te quedan una caja en blanco 2. Describe lo que quieres 3. Esperar que el modelo lo interprete correctamente Es genial para atraer a la gente, pero terrible para ayudarles a entender el gran potencial del producto. Cuando todo está oculto tras una caja en blanco, el espacio de exploración se derrumba. Como soy un manitas natural, me he propuesto indagar y encontrar los bordes, pero la mayoría no lo hace. No tienen superficie visible que explorar. Sin botones, menús ni señales. ...