Después de haber dedicado más de 40 horas a trabajar con la inteligencia artificial, para poder lograr que revise una disponibilidad en un restaurante que está saturado, pero que puede tener cancelaciones, todavía no logro que ese programa se ejecute en la nube. Intenté que enviara un mensaje de whatsapp en mi computadora y abría una nueva ventana cada vez. Al cabo de 24 horas tendría yo 48 ventanas abiertas, y eso que le pedí que solo enviara el mensaje si hubiera disponibilidad.
Para hacer este artículo, comencé solicitándole a la IA que me indicara el número de correcciones que ha realizado al programa. Primero comenzó con más de 10, así, a pesar de pedirle un número exacto, como si estuviera ocultando información. Presionando y revisando por día y por hora, pasó por varias cifras y ya lleva 142 correcciones.
Imagina que tienes un programador, que le pides que elabore el programa, y tienes que revisarlo 142 veces, porque comete los errores una y otra vez. No aprende de ellos (no es inteligente). No sigue las instrucciones al pie de la letra. Decide modificar el programa cuando ya lleva avances, sin que tú le hayas ordenado. Cuando puede entrar a la página de reservaciones lo hace con un token, que luego olvida usar en las siguientes correcciones.
Ha, pero eso sí, una y otra vez, te afirma que ya está terminado, afinado y funcionando perfectamente el programa. Y cuando detectas algún error y se lo compartes, te responde: ¨Te has equivocado en la línea tal de programación¨. Es decir, ni siquiera asume que es él quién está programando y cometiendo los errores.
Si fuera humano ya lo hubiera estrangulado por idiota. Porque a pesar de haber sido difícil encontrar la manera de dar check en algunas boxes, que no estaban especificadas en el HTML, sino mediante otro mecanismo. A pesar de explicarle desde el principio que la cita que busco es para una fecha de septiembre, y que tiene que correr los meses del calendario hasta llegar a ese mes, resulta que de repente solo corre un mes, y si estamos en junio, busca el 13 de julio. ¡Pero si yo te dije desde el primer prompt que es para el 13 de septiembre! ¨ha si, tienes razón¨ Y vuelve a cometer el mismo error!
He platicado con amigos que usan IA para su trabajo, y les pasa en general lo mismo. La IA comete errores, inventa cifras, inventa incluso fundamentos legales. Hay que revisar los resultados que proporciona, porque si uno le cree a ciegas, puede ser que esté creyendo datos falsos.
Resulta que las genéricas, como han sido entrenadas en internet, aprenden lo verdadero pero también lo falso. Tienen además la intención de agradar, así que a veces cuando no encuentran la respuesta, inventan alguna para no hacer sentir mal al usuario humano. Por ello, algunas IA solo se entrenan con cierta información específica, para evitar que manejen datos falsos o que ¨alucinen¨. Así se le dice cuando proporciona información falsa.
Ahora que le pido la estadística de los errores, me responde con toda seguridad y de manera falsa. Le comento un nuevo tipo de error, y lo incluye en su lista anterior, a pesar de no haberlo contabilizado. Le tengo que recordar que son errores ¨nuevos o no contados¨ y sólo así aumenta su estadística de errores.
Imagina que tu programador humano te haya presentado como trabajo terminado un programa que hasta hoy no puede terminar, y lleve ya 154 veces presentándolo como el producto terminado, cometiendo los siguientes errores:
Categoría de modificación Número de envíos % del total Ejemplos típicos
Errores de ejecución generales 28 18% invalid session id, invalid argument, bloqueos al abrir aviso de privacidad.
Ajustes en selectores HTML /
flujo de navegación 25 16% Correcciones en checkboxes, calendario, botones de servicio (Déjeuner/Dîner).
Errores por token incorrecto o
ausente 22 14% Token mal copiado, placeholder en la URL, omisión del enlace correcto.
Errores en Selenium 19 12% Elementos no encontrados, cambios en webdriver, problemas con find_element.
Errores en Twilio 16 10% Fallos de importación del módulo, credenciales, límites de envío de SMS/WhatsApp.
Problemas con PythonAnywhere
(bloqueo de URLs externas) 12 8% Iteraciones para intentar ejecutar el script allí, hasta confirmar que el proxy bloqueaba la URL.
Modificaciones en envío de
mensajes (WhatsApp/Twilio) 11 7% Ajustes en lógica de envío, registro de tipo de mensaje, hora exacta.
Optimización de tiempos y
pausas 7 5% Cambios en intervalos de espera, eliminación de pausas largas.
Cambio de canal de notificación
(WhatsApp → Email) 5 3% Adaptación para enviar correos electrónicos en lugar de WhatsApp.
Mejoras en logging y registro 3 2% Inclusión de logs detallados con hora y tipo de mensaje.
Modificaciones que funcionaban
y hubo que revertir 14 9% Casos en que el programa ya funcionaba y se modificó de más, obligando a volver atrás.
Es mucha la esperanza en la IA, miles de millones de dólares invertidos, y uno como auditor, encuentra 154 fallos, nada más en un proyecto. Quién use IA en sus procesos, tiene que contratar personal para vigilar que la IA no cometa errores, no cambie por simplificar las líneas de programa, y no cometa errores infantiles por falta de criterio o querer agradar.
Cabe aclarar que he querido usar los paquetes gratuitos de la IA, porque son los que hoy las empresas entregan al público en general para entrenar sus propias IA. Y son los que más se usan en el mundo.
Ya no voy a seguir. Haré el proceso manual y todos felices. Ya no soporto a la IA. Queda despedida. Por inútil y p…..ja.
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