Los grupos de investigación están experimentando con modelos de lenguaje a gran escala, pero la mayoría se limita a plantear preguntas puntuales en una ventana de chat, reconstruyendo el contexto cada vez. Para el Instituto Hubrecht de los Países Bajos, FutureWater está impartiendo una formación en IA a medida para una veintena de investigadores. Cada participante aporta una tarea de su propio trabajo y la desarrolla a lo largo de la mañana, estructurándola en tres fases: un espacio de trabajo del proyecto que contiene su propio material, una habilidad reutilizable que refleja su forma de trabajar y conexiones con los sistemas y fuentes que utiliza a diario. El objetivo es que todos salgan de allí con una configuración funcional propia.
La mayoría de los investigadores utilizan un modelo de lenguaje grande como si fuera un motor de búsqueda mejorado: formulan una pregunta, obtienen una respuesta más o menos aceptable y, a continuación, dedican una cantidad considerable de tiempo a editarla hasta que cumpla con los estándares. Al día siguiente surge un problema similar y el proceso vuelve a empezar desde cero. Lo que cambia esta situación no es una pregunta mejor formulada, sino asignar al modelo una tarea diferente: no responder a preguntas sobre tu trabajo, sino llevar a cabo una parte concreta del mismo. Esto ocurre en tus propias carpetas, con tus propios datos, dentro de las reglas que tú estableces y con controles que puedes verificar tú mismo, y que se ejecutan cada vez. Esa es la diferencia entre una respuesta y un resultado que puedes utilizar en tu flujo de trabajo.
El grupo de investigación Kops, perteneciente al Instituto Hubrecht, solicitó a FutureWater que proporcionara a los investigadores de uno de sus grupos una formación práctica sobre cómo trabajar de esta manera. La formación se articula en torno a un taller de medio día de duración para unos veinte participantes, celebrado durante el retiro del grupo. Este retiro se centró íntegramente en el uso óptimo y responsable de la IA e incluyó unas charlas previas a cargo del instituto de investigación sobre el uso de la IA en sus proyectos de investigación. La formación impartida por FutureWater amplió estos contenidos en una sesión práctica en la que cada participante eligió una tarea de su propio trabajo.
El taller aborda ese caso concreto a lo largo de tres rondas, cada una de ellas con una breve explicación, un bloque práctico extenso y una revisión conjunta. La primera ronda consiste en configurar un espacio de trabajo y una estructura para el proyecto que contenga todos los archivos necesarios y las instrucciones permanentes. La segunda ronda tiene como objetivo plasmar (un paso de) su método como una habilidad reutilizable, de modo que el mismo trabajo se ejecute de la misma manera cuando lo reutilice un compañero. La tercera ronda añade conexiones para integrar la solución en sus propios sistemas, así como subagentes que se encargan de partes de una tarea en paralelo. FutureWater ilustra cada ronda con herramientas que ha desarrollado para nuestro propio trabajo.
Además de estas rondas, el programa abarca la elección entre herramientas de IA, la formulación de indicaciones, el análisis de datos, el cumplimiento de las convenciones de presentación de figuras, la revisión de la bibliografía con verificación de fuentes, la redacción científica para hablantes no nativos y la incorporación de comprobaciones manuales. Posteriormente, se envían a todos los participantes las diapositivas y el material formativo, y se ofrece asistencia a distancia.


