Contenido
Introducción
Esta técnica incita a la IA a reconocer áreas donde su conocimiento podría ser incompleto, desactualizado o especulativo. Al identificar de manera transparente las incertidumbres—como lagunas de datos, suposiciones o limitaciones del modelo—se capacita a los usuarios para tomar decisiones con un entendimiento más claro de los posibles riesgos y la necesidad de una validación adicional.
Por Qué es Importante
- Fomentar la Transparencia: Los usuarios obtienen una visión sobre lo que la IA sabe y no sabe, reduciendo la ilusión de infalibilidad.
- Promover el Pensamiento Crítico: Si la IA destaca que su información puede ser incompleta, los operadores humanos serán más propensos a buscar corroboraciones o opiniones de expertos cuando sea necesario.
- Evitar la Mala Representación: Presentar estimaciones como verdades finales puede ser engañoso. Etiquetar suposiciones o incertidumbres fomenta la honestidad y la fiabilidad.
- Gestión de Riesgos: Los dominios de alto riesgo (finanzas, sanidad, legal) requieren precaución. Identificar incertidumbres desde el principio evita una dependencia excesiva en las recomendaciones basadas en IA.
Cómo Usar
En tu solicitud, pide a la IA que especifique cualquier parte de su respuesta que no sea definitiva. Por ejemplo: 'Proporciona un pronóstico financiero para el próximo trimestre y destaca cualquier suposición clave o limitación de datos. Indica áreas donde la confianza sea menor o donde la información sea demasiado escasa para sacar conclusiones sólidas.'
Prompt por Defecto: Predice el impacto económico de la adopción de energías renovables durante la próxima década.
Prompt Actualizado: Predice el impacto económico de la adopción de energías renovables durante la próxima década. Después de abordar mi solicitud, destaca cualquier incertidumbre, suposición o limitación asociada con la información que has proporcionado. Explica cómo estos factores podrían afectar la fiabilidad, precisión o aplicabilidad de tu respuesta—particularmente en diferentes regiones globales o condiciones de mercado.
Consideraciones Clave
- Claridad: Asegúrate de que la IA etiquete distintivamente las conjeturas o elementos estimados para que los lectores sean conscientes de la diferencia entre datos fácticos y suposiciones.
- Relevancia: Concéntrate en las incertidumbres más críticas para tu toma de decisiones, en lugar de listar cada pequeña laguna. Demasiadas advertencias pueden oscurecer los temas clave.
- Constructividad: Anima a la IA a sugerir formas de reducir las incertidumbres—como recopilar más datos o buscar la opinión de expertos.
- Datos Evolutivos: La IA podría estar entrenada con información que se quede desactualizada. Solicita marcas de tiempo o detalles de la versión si es relevante, para que los usuarios sepan cuándo actualizar.
