Cada mañana abro LinkedIn y busco las actualizaciones de Ethan Mollick. Es como un explorador que regresa del futuro con hallazgos inesperados sobre los LLMs que nadie más ha notado.
Ayer fue que GPT-4o identifica enfermedades porcinas con precisión notable. En septiembre de 2023 nos mostró cómo simular lectores, una técnica que evolucionaría hacia los ahora indispensables usuarios sintéticos.
Estas aplicaciones no aparecen en la documentación oficial de OpenAI o Anthropic. No están en ninguna lista de características.
Y ahí radica lo fascinante de nuestra era.
Construimos herramientas que hacen más de lo que pensamos que podían hacer. Tienen capacidades que emergen solo cuando alguien curioso las prueba en contextos para los que no fueron explícitamente diseñadas.
Los desarrolladores tradicionales crean software con propósitos específicos. Definen características. Establecen límites claros.
Pero los LLMs son diferentes. Al entrenarlos con volúmenes masivos de texto, absorben patrones y conocimientos que ni sus propios creadores pueden enumerar completamente.
Es un proceso de descubrimiento constante. Como arqueólogos digitales, excavamos para encontrar capacidades que siempre estuvieron ahí, esperando ser descubiertas.
El verdadero valor surge cuando expertos de diversos campos —médicos, agricultores, educadores— exploran sistemáticamente y documentan lo que encuentran.
Y con cada nueva versión, el mapa cambia. El territorio se expande. Lo imposible se vuelve posible.
¿Qué pasaría si, en lugar de esperar documentación exhaustiva, nos convirtiéramos todos en exploradores de estas nuevas herramientas?
