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El New York Times tiene muchos juegos de palabras en su lista hoy en día (con Wordle , Connections , Strands y Mini Crossword , hay algo para todos), pero el crucigrama estándar del periódico aún reina. El crucigrama diario está lleno de curiosidades interesantes, ayuda a mejorar la flexibilidad mental y, por supuesto, te da derecho a presumir si logras terminarlo todos los días.

Si bien el rompecabezas del NYT puede parecer una tarea imposible algunos días, resolver un crucigrama es una habilidad y requiere práctica; no se desanime si no puede entender cada palabra del rompecabezas.

Si tiene problemas para completar el crucigrama del NYT de hoy, estamos aquí para ayudarlo. Tenemos todas las respuestas a las pistas de hoy a continuación.

Respuestas del crucigrama del NYT hoy

Al otro lado de

Strands es un nuevo rompecabezas diario del New York Times. Una versión más complicada de la clásica búsqueda de palabras; necesitarás buen ojo para resolver este acertijo.

Al igual que Wordle , Connections y Mini Crossword , Strands puede ser un poco difícil de resolver algunos días. No es ninguna vergüenza necesitar un poco de ayuda de vez en cuando. Si estás estancado y necesitas saber las respuestas al acertijo de Strands de hoy, consulta el acertijo resuelto a continuación.

Cómo jugar Hebras

Comienzas cada rompecabezas de Strands con el objetivo de encontrar las "palabras temáticas" escondidas en la cuadrícula de letras. Manipule letras arrastrándolas o tocando para crear palabras; Toca dos veces la letra final para confirmar. Si encuentra la palabra correcta, las letras se resaltarán en azul y ya no podrán seleccionarse.

Si encuentra una palabra que no es una palabra temática, ¡aún así será útil! Por cada tres palabras no temáticas que encuentres y que tengan al menos cuatro letras, recibirás una pista: se revelarán las letras de una de las palabras temáticas y solo tendrás que descifrarla.

Cada letra de la cuadrícula se utiliza para deletrear las palabras del tema y no hay superposición. Cada letra se utilizará una vez y sólo una vez.

Cada rompecabezas contiene un “spangram”, una palabra (o palabras) temáticas especiales que describen el tema del rompecabezas y tocan dos lados opuestos del tablero. Cuando encuentre el spangram, se resaltará en amarillo.

El objetivo debe ser completar el rompecabezas rápidamente sin utilizar demasiadas pistas.

Pista para el rompecabezas de Strands de hoy

El tema de hoy es “¡Qué talento!”

Aquí tienes una pista que podría ayudarte: pueden hacerlo todo.

Las respuestas de Strand de hoy

El spanagrama de hoy

Comenzaremos brindándote el spangrama, que podría ayudarte a descubrir el tema y resolver el resto del rompecabezas por tu cuenta:

• ACTOS DE VARIEDAD

Las respuestas de Strands de hoy

• DUETO
• CÓMIC
• BAILARÍN
• MALABARISTA
• ACRÓBATA
• MAGO

Cuando me pongo mi Apple Watch Series 10 , me pongo un reloj que es tan reconocible como algunos de los relojes más icónicos jamás fabricados, y fácilmente el reloj inteligente más reconocible que existe. El Apple Watch celebra su décimo aniversario el 24 de abril y, si bien su forma ha evolucionado a lo largo de todos estos años, nunca ha cambiado drásticamente y es una de sus mayores fortalezas.

El Apple Watch es un icono

Cuando la gente piensa en un reloj de buceo, probablemente piense en un Rolex Submariner o alguna versión del mismo. Piense en un reloj de piloto y puede que le venga a la mente algo como la serie IWC Mark , mientras que el resistente espacio de los relojes está dominado por el Casio G-Shock DW-5600 original y su caja cuadrada. Pídele a un niño que dibuje un coche deportivo y lo que dibuje saldrá rojo, porque el deportivo definitivo en la mente de mucha gente es un Ferrari. Ya sea por una determinada forma o por un motivo de diseño específico, todos estos se consideran las siluetas definitivas en sus respectivos espacios.

El Apple Watch debería considerarse la silueta definitiva de reloj inteligente. Pídale a una persona normal (me refiero a aquellos que no están profundamente arraigados en el mundo de la tecnología) que dibuje un reloj inteligente, y probablemente dibujará la forma rectangular del Apple Watch, y no un reloj redondo. La forma redonda es la forma más comúnmente asociada con los relojes no inteligentes, no con los relojes inteligentes. Naturalmente asociamos las formas rectangulares con los teléfonos inteligentes y ¿qué es un reloj inteligente sino una extensión de nuestros teléfonos?

El éxito de Apple aquí se debe a que nunca se ha alejado de la forma rectangular del Apple Watch original, que ha sido refinado y mejorado durante una década para volverse fantástico de usar y reconocible al instante. Me gustan los relojes y casi siempre me doy cuenta de lo que alguien lleva en la muñeca, ya sea en la vida real, en la televisión o en YouTube. El Apple Watch, ya sea normal o Ultra, es tan fácil de reconocer de un vistazo como un Rolex Daytona o un Patek Philippe Nautilus . Me encanta eso.

Tantos relojes Apple

La forma inmediatamente reconocible del Apple Watch no es la única razón por la que mucha gente tendrá una idea de cómo es un reloj inteligente. La otra razón es que Apple ha vendido muchísimos desde el principio. En 2016, un año después de su lanzamiento, Apple controlaba el 49% del mercado de relojes inteligentes , y todavía tenía el 40% a finales de 2020.

En 2019, el Apple Watch superó en ventas a toda la industria relojera suiza , y se afirma que solo ese año se enviaron 31 millones de relojes Apple a todo el mundo. En 2023, el 59% de los propietarios de relojes inteligentes en EE. UU. llevaban un Apple Watch . Hoy en día, tiene el 22% del mercado, pero sigue siendo el número uno del mundo en envíos de relojes inteligentes. Huawei ocupa el segundo lugar con un 13%, y Samsung tiene un 9% del mercado, según los últimos datos de Counterpoint Research .

Lo que esto significa es que, durante la última década, Apple ha vendido una cantidad vertiginosa de relojes Apple, y una enorme popularidad como esa conduce inevitablemente al reconocimiento.

Requiere mucho esfuerzo

El Apple Watch no es tan popular solo porque es un producto de Apple o porque es el mejor reloj inteligente disponible actualmente. Esto se debe a que Apple se preocupaba por el diseño, su relación con los relojes no inteligentes y también por las implicaciones estilísticas futuras de una pulsera completamente digital. Los relojes son piezas de joyería y tenemos que querer usar uno. Apple acertó desde el principio.

En 2015, después de manejar el primer Apple Watch, Suzy Menkes de Vogue vio el futuro cuando escribió: "Desde el punto de vista de la moda, la estética externa parecía neutral: ni súper elegante ni repelente. Me imagino que a los geeks les encantaría más que a los estetas. Sin embargo, los teléfonos inteligentes ya han transformado el mundo de la moda de una manera que nunca imaginamos. Me gusta la idea de configurar los aspectos visuales de acuerdo con mi estado de ánimo. Y tal vez mi guardarropa".

Diez años después, las reflexiones de Menkes eran absolutamente correctas. Los relojes en general han experimentado un renacimiento, a medida que más personas eligen usarlos como accesorio de moda o símbolo de estatus. El Apple Watch (a través de asociaciones con Hermés, una próspera industria de accesorios y actualizaciones periódicas de las esferas de sus relojes) se ha convertido en parte de ese mundo de una manera con la que otros fabricantes, como Google con su Pixel Watch , sólo pueden soñar.

En cuanto al tema de las esferas de los relojes, esta maravillosa inmersión profunda en la inspiración detrás de algunas de las esferas originales de los relojes Apple Watch muestra la atención al detalle que se puso en su diseño, algo que todavía separa a Apple de la competencia en la actualidad. Ninguna otra marca de tecnología trata las esferas de los relojes inteligentes con tanto cuidado y atención, y eso perjudica enormemente el resultado final . No es así con el Apple Watch.

nunca redondo

Omnipresente e inconfundible, el Apple Watch debería considerarse la forma predeterminada de reloj inteligente en la actualidad. Lo que alguna vez fue cuestionado e incluso ridiculizado, el Apple Watch rectangular ha sido refinado y mejorado durante años, y se ha convertido en la pulsera preferida de millones de personas. También se sigue copiando: el Huawei Watch Fit y el Redmi Watch 5 “comparten” el diseño, junto con las docenas de imitadores que se encuentran en Amazon .

He usado todos los modelos de Apple Watch desde el primero y adoro la refinada Serie 10, especialmente en titanio . Teniendo en cuenta que ahora tiene diez años, es sorprendente lo poco que se ha alterado físicamente y, sin embargo, la gran diferencia que los cambios constantes han hecho en la forma en que se ve, se siente y se viste. También es futurista y todavía me da la sensación de “vivir en el futuro”, que es tan esencial como su sensación de reloj.

Ningún otro reloj inteligente tiene una historia tan clara, larga y cuidadosamente seleccionada detrás. ¿Eso importa? Pregúntele a Rolex, Tag Heuer, Omega, Oris, Seiko, Timex o cualquier otro fabricante de relojes si la historia importa, y todos señalarán cómo los diseños de hace décadas todavía influyen en sus relojes hoy. El Apple Watch merece representar a los relojes inteligentes en la actualidad, y ningún otro modelo se le acerca.

Una de las tendencias más obvias (y, sinceramente, más aburridas) dentro de la industria de los teléfonos inteligentes en los últimos años ha sido la incesante conversación sobre experiencias de IA. Los guerreros del silicio, en particular, a menudo promocionaban cómo su último procesador móvil permitiría procesos de inteligencia artificial en el dispositivo, como la generación de video.

Ya hemos llegado allí, aunque no del todo. En medio de todo el revuelo con trucos de IA para usuarios de teléfonos inteligentes , el debate casi nunca fue más allá de las ostentosas presentaciones sobre los nuevos procesadores y los chatbots en constante evolución.

Sólo cuando la ausencia del Gemini Nano en el Google Pixel 8 llamó la atención, las masas se dieron cuenta de la importancia crítica de la capacidad de RAM para la IA en los dispositivos móviles. Pronto, Apple también dejó en claro que mantendríaApple Intelligence bloqueado en dispositivos con al menos 8 GB de RAM.

Pero la imagen del “teléfono AI” no se trata solo de la capacidad de la memoria. La capacidad de su teléfono para realizar tareas impulsadas por IA también depende de las optimizaciones invisibles de la RAM, así como de los módulos de almacenamiento. Y no, no me refiero sólo a la capacidad.

Innovaciones en memoria dirigidas a teléfonos con IA

Digital Trends se reunió con Micron, líder mundial en soluciones de memoria y almacenamiento, para analizar el papel de la RAM y el almacenamiento para los procesos de IA en los teléfonos inteligentes. Los avances realizados por Micron deberían estar en su radar la próxima vez que compre un teléfono de primer nivel.

Lo último de la compañía con sede en Idaho incluye el almacenamiento móvil G9 NAND UFS 4.1 y módulos RAM LPDDR5X de 1γ (1-gamma) para teléfonos inteligentes emblemáticos. Entonces, ¿cómo exactamente estas soluciones de memoria impulsan la causa de la IA en los teléfonos inteligentes, además de aumentar la capacidad?

Comencemos con la solución de almacenamiento G9 NAND UFS 4.1. La promesa general es un consumo de energía frugal, una latencia más baja y un gran ancho de banda . El estándar UFS 4.1 puede alcanzar velocidades máximas de lectura y escritura secuencial de 4100 MBps, lo que equivale a una ganancia del 15% con respecto a la generación UFS 4.0 y, al mismo tiempo, reduce los números de latencia.

Otro beneficio crucial es que los módulos de almacenamiento móvil de próxima generación de Micron llegan hasta 2 TB de capacidad. Además, Micron ha logrado reducir su tamaño, lo que los convierte en una solución ideal para teléfonos plegables y teléfonos delgados de próxima generación como el Samsung Galaxy S25 Edge .

Pasando al progreso de la RAM, Micron ha desarrollado lo que llama módulos RAM 1γ LPDDR5X. Ofrecen una velocidad máxima de 9200 MT/s, pueden incluir un 30% más de transistores debido a la reducción de tamaño y consumen un 20% menos de energía. Micron ya ha ofrecido la solución RAM 1β (1-beta) ligeramente más lenta incluida dentro de los teléfonos inteligentes de la serie Samsung Galaxy S25 .

La interacción del almacenamiento y la IA

Ben Rivera, director de marketing de productos de la unidad de negocios móviles de Micron, me dice que Micron ha realizado cuatro mejoras cruciales en sus últimas soluciones de almacenamiento para garantizar operaciones de IA más rápidas en dispositivos móviles. Incluyen Zoned UFS, Data Defragmentation, Pinned WriteBooster y Intelligent Latency Tracker.

"Esta característica permite que el procesador o el host identifique y aísle o "fije" los datos más utilizados de un teléfono inteligente a un área del dispositivo de almacenamiento llamada buffer WriteBooster (similar a un caché) para permitir un acceso rápido", explica Rivera sobre la función Fijado WriteBooster.

Cada modelo de IA (piense en Google Gemini o ChatGPT) que busca realizar tareas en el dispositivo necesita su propio conjunto de archivos de instrucciones que se almacenan localmente en un dispositivo móvil. Apple Intelligence, por ejemplo, necesita 7 GB de almacenamiento para todas sus travesuras.

Para realizar una tarea, no se puede delegar todo el paquete de IA en la RAM, porque necesitaría espacio para manejar otras tareas críticas, como llamar o interactuar con otras aplicaciones importantes. Para hacer frente a la restricción del módulo de almacenamiento Micron, se crea un mapa de memoria que solo carga los pesos de IA necesarios desde el almacenamiento a la RAM.

Cuando los recursos son escasos, lo que necesita es un intercambio y una lectura de datos más rápidos. Hacerlo garantiza que sus tareas de IA se ejecuten sin afectar la velocidad de otras tareas importantes. Gracias a Pinned WriteBooster, este intercambio de datos se acelera en un 30%, lo que garantiza que las tareas de IA se manejen sin demoras.

Entonces, digamos que necesita que Gemini abra un PDF para analizarlo . El rápido intercambio de memoria garantiza que los pesos de IA necesarios se transfieran rápidamente del almacenamiento al módulo RAM.

A continuación, tenemos Data Defrag. Piense en ello como un organizador de escritorio o almirah, uno que garantiza que los objetos estén cuidadosamente agrupados en diferentes categorías y colocados en sus gabinetes únicos para que sea fácil encontrarlos.

En el contexto de los teléfonos inteligentes, a medida que se guardan más datos durante un período prolongado de uso, todos ellos suelen almacenarse de forma bastante desordenada. El impacto neto es que cuando el sistema integrado necesita acceso a un determinado tipo de archivos, se vuelve más difícil encontrarlos todos, lo que lleva a un funcionamiento más lento.

Según Rivera, Data Defrag no sólo ayuda con el almacenamiento ordenado de datos, sino que también cambia la ruta de interacción entre el almacenamiento y el controlador del dispositivo. Al hacerlo, mejora la velocidad de lectura de datos en un impresionante 60% , lo que naturalmente acelera todo tipo de interacciones usuario-máquina, incluidos los flujos de trabajo de IA.

"Esta característica puede ayudar a acelerar las funciones de IA, como cuando un modelo de IA generativo, como el que se usa para generar una imagen a partir de un mensaje de texto, se llama desde el almacenamiento a la memoria, lo que permite leer los datos más rápido desde el almacenamiento a la memoria", dijo el ejecutivo de Micron a Digital Trends.

Intelligence Latency Tracker es otra característica que esencialmente vigila los eventos de retraso y los factores que podrían estar ralentizando el ritmo habitual de su teléfono. Posteriormente, ayuda a depurar y optimizar el rendimiento del teléfono para garantizar que las tareas habituales, así como las de IA, no se encuentren con obstáculos.

La mejora de almacenamiento final es Zoned UFS. Este sistema garantiza que los datos con naturaleza de E/S similar se almacenen de forma ordenada. Esto es crucial porque facilita que el sistema localice los archivos necesarios, en lugar de perder tiempo hurgando en todas las carpetas y directorios.

"La función ZUFS de Micron ayuda a organizar los datos de modo que cuando el sistema necesite localizar datos específicos para una tarea, sea un proceso más rápido y fluido", nos dijo Rivera.

Yendo más allá de la capacidad de la RAM

Cuando se trata de flujos de trabajo de IA, se necesita una cierta cantidad de RAM. Cuanto más, mejor. Si bien Apple ha establecido el punto de referencia en 8 GB para su pila Apple Intelligence, los jugadores del ecosistema Android han pasado a 12 GB como valor predeterminado seguro. ¿Por qué es así?

"Las experiencias de IA también requieren un uso intensivo de datos y, por lo tanto, consumen mucha energía. Por lo tanto, para cumplir la promesa de la IA, la memoria y el almacenamiento deben ofrecer baja latencia y alto rendimiento con la máxima eficiencia energética", explica Rivera.

Con su solución RAM LPDDR5X 1γ (1-gamma) de próxima generación para teléfonos inteligentes, Micron ha logrado reducir el voltaje operativo de los módulos de memoria. Luego está la cuestión demasiado importante del desempeño local. Rivera dice que los nuevos módulos de memoria pueden funcionar a hasta 9,6 gigabits por segundo, lo que garantiza un rendimiento de IA de primer nivel.

Micron dice que las mejoras en el proceso de litografía ultravioleta extrema (EUV) han abierto las puertas no solo a velocidades más altas, sino también a un saludable salto del 20% en la eficiencia energética.

¿El camino hacia experiencias de IA más privadas?

Las soluciones de almacenamiento y RAM de próxima generación de Microns para teléfonos inteligentes tienen como objetivo no solo mejorar el rendimiento de la IA, sino también el ritmo general de las tareas diarias de su teléfono inteligente. Tenía curiosidad por saber si el almacenamiento móvil UFS 4.1 NAND del G9 y las mejoras de RAM LPDDR5X 1γ (1-gamma) también acelerarían los procesadores de IA fuera de línea.

Los fabricantes de teléfonos inteligentes, así como los laboratorios de IA, están cambiando cada vez más hacia el procesamiento local de IA . Eso significa que en lugar de enviar sus consultas a un servidor en la nube donde se maneja la operación y luego el resultado se envía a su teléfono mediante una conexión a Internet, todo el flujo de trabajo se ejecuta localmente en su teléfono.

Desde la transcripción de llamadas y notas de voz hasta el procesamiento de su complejo material de investigación en archivos PDF, todo sucede en su teléfono y ningún dato personal sale de su dispositivo. Es un enfoque más seguro y también más rápido, pero al mismo tiempo requiere grandes recursos del sistema. Un módulo de memoria más rápido y eficiente es uno de esos requisitos previos.

¿Pueden las soluciones de próxima generación de Micron ayudar con el procesamiento local de IA? Puede. De hecho, también acelerará procesos que requieren una conexión a la nube, como generar vídeos utilizando el modelo Veo de Google , que aún requieren potentes servidores informáticos.

"Una aplicación de IA nativa que se ejecute directamente en el dispositivo tendría la mayor cantidad de tráfico de datos, ya que no solo lee los datos del usuario desde el dispositivo de almacenamiento, sino que también realiza inferencias de IA en el dispositivo. En este caso, nuestras características ayudarían a optimizar el flujo de datos para ambos", me dice Rivera.

Entonces, ¿qué tan pronto se puede esperar que lleguen a los estantes los teléfonos equipados con las últimas soluciones de Micron? Rivera dice que todos los principales fabricantes de teléfonos inteligentes adoptarán los módulos de almacenamiento y RAM de próxima generación de Micron. En lo que respecta a la llegada al mercado, “los modelos insignia que se lanzarán a finales de 2025 o principios de 2026” deberían estar en su radar de compras.

Las próximas CPU de escritorio Nova Lake-S de Intel, que se rumorea que se lanzarán en 2026, podrían introducir un nuevo zócalo LGA 1954, lo que marca otro cambio de zócalo para la plataforma de consumo de la compañía. Según los manifiestos de envío filtrados y la documentación de NBD.ltd compartida por VideoCardz , Intel ha comenzado a distribuir los primeros kits de prueba denominados "NVL-S", una fuerte indicación de que los proveedores y socios de placas base ya se están preparando para la próxima generación de CPU.

El zócalo LGA 1954 contaría con 1.954 pines de contacto eléctricamente activos, lo que supone un salto notable con respecto al zócalo LGA 1851 actual utilizado con las CPU de escritorio Arrow Lake. El número total de pines podría exceder los 2000 cuando se consideran pines de depuración o no funcionales, y el zócalo más grande puede admitir nuevas funciones de E/S, mayor entrega de energía y diseños de chiplet más avanzados.

Si bien Intel no ha confirmado ningún detalle, este cambio sugiere que los usuarios que adopten Arrow Lake pueden necesitar una nueva placa base una vez que llegue Nova Lake. Esto puede frustrar a los entusiastas que esperaban que LGA 1851 tuviera una vida útil de varias generaciones, similar a LGA 1700 que ofrecía soporte para CPU de 12.ª, 13.ª y 14.ª generación.

Intel no ha compartido oficialmente las especificaciones para sus próximas CPU Nova Lake , pero las primeras filtraciones y rumores sugieren algunos cambios de diseño importantes. Según un informe de principios de este año, los chips insignia Nova Lake podrían incluir hasta 52 núcleos combinando 16 núcleos de rendimiento, 32 núcleos de eficiencia y 4 núcleos de baja eficiencia energética (LPE). Se espera que incluso los modelos de nivel inferior conserven una cantidad significativa de núcleos de eficiencia y LPE, y algunos supuestamente incluyen solo 4 núcleos de rendimiento.

Algunas filtraciones también apuntan a un diseño de doble CCX (complejo de núcleos), similar a las CPU Ryzen basadas en chiplets de AMD. Esto puede combinarse con un gran mosaico de caché L3 de 144 MB, lo que potencialmente ofrece un aumento en el rendimiento de los juegos similar al 3D V-Cache de AMD .

En cuanto a la arquitectura central, se rumorea que los núcleos de rendimiento utilizarán Coyote Cove, mientras que los núcleos de eficiencia adoptarán un nuevo diseño Arctic Wolf, sucediendo ambos a los núcleos Cougar Cove y Darkmont de la generación Panther Lake.

También se especula que Nova Lake puede contar con un controlador de memoria externo, lo que podría introducir una latencia adicional. Sin embargo, los informes sugieren que Intel cuenta con soluciones de ingeniería para compensar cualquier impacto negativo en el rendimiento.

Aunque las especificaciones oficiales aún no se han anunciado, la introducción de LGA 1954 junto con una arquitectura de CPU completamente reelaborada sugiere una evolución significativa para la línea de computadoras de escritorio de Intel. Se espera que surjan más detalles a medida que nos acercamos a 2026.

Recuerdo cuando apareció ChatGPT por primera vez y lo primero que todos empezaron a decir fue "Los escritores están acabados". La gente comenzó a especular sobre sitios de noticias, blogs y prácticamente todo el contenido escrito de Internet que se generaría con IA, y aunque esas predicciones me parecieron extremas, también me impresionó bastante el texto que GPT podía producir.

Naturalmente, tuve que probar la nueva y elegante herramienta por mí mismo, pero rápidamente descubrí que los resultados no eran tan impresionantes como parecían. Avancemos más de dos años y, en lo que respecta a mi experiencia y mis casos de uso, nada ha cambiado: cada vez que uso ChatGPT para ayudarme con mi escritura, lo único que hace es ralentizarme y dejarme frustrado.

Por qué ChatGPT simplemente no funciona para mí

ChatGPT puede generar cosas realmente buenas. Puede producir un lenguaje natural, coherente e incluso ingenioso e interesante. Pero la mayoría de los principales ejemplos que suele ver provienen de sugerencias extremadamente simples: el tipo de sugerencias "escribe un poema sobre compras en Walmart pero al estilo de William Shakespeare" que todo el mundo hacía en 2023.

Lo siento, simplemente no puedo ser cínico acerca de una tecnología que puede lograr esto. pic.twitter.com/yjlY72eZ0m

– Thomas H. Ptacek (@tqbf) 2 de diciembre de 2022

Cuando pides algo así, parte de lo que hace que el resultado sea excelente es que es inesperado. Básicamente, le ha pedido que le sorprenda y, en la mayoría de los casos, lo conseguirá.

Por otro lado, cuando intentas utilizar ChatGPT para trabajos de escritura antiguos y aburridos, es una historia completamente diferente. En primer lugar, para piezas como esta, es inútil. Todo lo que escribo ahora es sobre mis propias experiencias y opiniones; la IA no puede escribirlas por mí. Algunas personas podrían argumentar que podría ayudarle a planificar, generar ideas o refinar argumentos, pero de todos modos, nunca he querido ayuda con ese tipo de cosas.

El tipo de trabajo para el que intenté utilizar ChatGPT fueron los blogs de empresa. Ya conoce el tipo: explicaciones, instructivos y publicaciones de recomendaciones que cubren temas relacionados con la empresa y sus productos (con algo de autopromoción sutil también). Cuando escribes este tipo de cosas, a menudo te imponen muchos requisitos: una guía de estilo para el lenguaje y la gramática, palabras clave para insertar, fuentes para incluir, fuentes para evitar y un resumen del contenido con los títulos, la estructura y los puntos clave, todos predeterminados.

Si quisiera obtener una copia utilizable, no podría simplemente enviarle a GPT un mensaje de una línea y dejarlo funcionar. Entonces probé una estructura que se parecía a esta:

• Un mensaje de "contexto" preliminar que explica lo que estaba escribiendo y qué tipo de cosas iba a pedir, junto con un párrafo de ejemplo para mostrar el estilo de lenguaje que quería.
• Indicaciones posteriores con “resumen de contenido” que proporcionaban uno o dos títulos junto con viñetas sobre qué cubrir.

Nunca pediría demasiado a la vez y como no confiaba en él para agregar estadísticas y fuentes, dejaría todo eso fuera con la intención de hacerlo yo mismo después.

Pero por mucho que intentaba dividir el trabajo en pequeñas partes y dar instrucciones muy claras, siempre me encontraba con los mismos problemas:

1. ChatGPT es terrible escuchando instrucciones.
2. Tiene la mala costumbre de llevar las cosas demasiado lejos.
3. Con bastante frecuencia se cuela información incorrecta o irrelevante en la copia.
4. Su “estilo de escritura” se vuelve repetitivo y cliché muy rápidamente.
5. Cuando ocurre cualquiera de los problemas anteriores, es casi imposible lograr que el LLM revise o corrija su resultado con éxito.

Déjame mostrarte lo que quiero decir.

1. Es terrible escuchando instrucciones.

Cuando intentas obtener resultados muy específicos de ChatGPT, debes dar instrucciones específicas. Desafortunadamente, parece que cuantas más cosas pides, es más probable que GPT ignore algunas de ellas. Mis indicaciones tendrían títulos, viñetas de contenido, recuentos de palabras, instrucciones de formato y el chatbot también tenía que recordar las instrucciones de estilo desde el inicio de la sesión. Probé muchos enfoques diferentes para simplificar las cosas, pero siempre sentí que ChatGPT no podía manejar tantas instrucciones.

Dos cosas específicas con las que tendría problemas con frecuencia fueron el recuento de palabras y las viñetas. El LLM rara vez me dio la cantidad de palabras que pedí (generalmente me dio algo muy por debajo en lugar de muy por encima), y nunca me escuchó cuando dije que quería o no viñetas.

A veces esto se puede solucionar: digamos que quería 200 palabras con viñetas pero obtuve 300 palabras sin viñetas. Es bastante rápido cortar algunas palabras e incluir algunas viñetas. Desafortunadamente, siempre sentí que yo cometía los errores más difíciles de corregir.

Cuando pides 500 palabras sin viñetas y obtienes 200 palabras con viñetas, básicamente tienes que hacer la mayor parte del trabajo tú mismo.

2. Tiene la mala costumbre de llevar las cosas demasiado lejos

Cuando le dices a ChatGPT que quieres algo específico, como un lenguaje amigable o un punto de vista en segunda persona, tiende a aferrarse a estos conceptos y volverse loco con ellos.

El lenguaje amigable se convierte en un lenguaje de chat de texto completo con emoji, y la perspectiva en segunda persona de alguna manera se convierte en preguntas y referencias excesivas para el lector para que pueda usar el pronombre "tú" con la mayor frecuencia posible.

También estás un poco atascado si quieres muchos ejemplos o citas. Si simplemente le dice a GPT que quiere “mucho”, “mucho” o “muchos” de algo, probablemente le dará el doble o el triple de la cantidad que desea. Si le das un número específico, es probable que lo ignore por completo y te dé algo aleatorio. En otras palabras, apenas puedes controlar la salida.

3. Con bastante frecuencia se cuela información incorrecta o irrelevante en la copia.

Todos sabemos que la IA "alucina" y se equivoca en momentos aleatorios; sucede lo suficiente como para que tengas que verificar cada cosa que dice, lo que lleva mucho tiempo y afecta la cantidad de tiempo que puedes ahorrar al usarla.

Para combatir esto, básicamente nunca pedí datos o cifras. Lo intenté varias veces al principio, pero el proceso de verificación de datos es realmente arduo y rápidamente dejé de molestarme.

El problema es que GPT incluirá imprecisiones aleatorias en sus respuestas, ya sea que solicite datos y cifras o no. Esto significa que no puedes simplemente verificar qué tan bien se lee la copia o si estás satisfecho con los puntos que intenta resaltar; debes verificar y considerar la validez de todo lo que dice. Es un fastidio.

Y como estoy hablando de errores y alucinaciones, también podría mencionar el “peor de los casos”. A veces, el LLM simplemente se descarrila y, si bien esto no sucede todo el tiempo, cuando sucede, debe tirar esa sesión a la basura y dedicar tiempo a pegar sus indicaciones en un nuevo chat y comenzar de nuevo. Personalmente, nunca he visto a ChatGPT volverse loco de una manera particularmente divertida, pero mi amigo consiguió esta joya una vez:

4. Su “estilo de escritura” se vuelve repetitivo y cliché muy rápidamente.

Al principio, parece una locura lo “humano” que puede sonar ChatGPT. Pero a medida que lo usas más y más, te das cuenta de que no sólo suena humano, sino que suena como "el humano promedio".

Los conjuntos de datos de OpenAI incluyen la mayor parte de Internet: millones de artículos de Internet, hilos de Reddit y blogs personales. Y lamento decir que gran parte de este contenido es pura basura. Pero como ChatGPT está entrenado en ello, adquiere todos los malos hábitos más comunes.

Entonces, cuando generas una gran cantidad de texto con ChatGPT, comenzarás a notar que ciertas estructuras de oraciones y frases se repiten mucho. Los dos peores culpables para mí fueron estas dos estructuras de oraciones:

• “De A y B a C y D, bla, bla, bla”. (Ejemplo: en el mundo de TikTok, hay un lugar para todos, desde entusiastas del bricolaje y gurús de la belleza hasta amantes de las mascotas y educadores).
• “Ya seas A o B, bla, bla, bla”. (Ejemplo: ya sea que estés comenzando o estés buscando mejorar tu canal, usar estrategias inteligentes para generar una participación auténtica es la clave para destacar).

A ChatGPT le gustan tanto estas dos estructuras de oraciones que tenía la garantía de obtener tres o cuatro de ellas en cada sesión. Esos dos ejemplos incluso surgieron del mismo párrafo de una de sus respuestas. Y esa frase "En el mundo de…" del primer ejemplo es otra forma en la que realmente le encanta comenzar una oración. Todo esto es aburrido, cliché y ridículamente abusado (que es, por supuesto, la razón por la que ChatGPT termina generándolos tanto). Incluso intenté prohibir expresamente ciertas frases y tipos de oraciones, comenzando cada mensaje con esta pequeña lista:

La gente dice que hoy en día es casi imposible distinguir un texto generado por IA de un texto escrito por humanos, pero no estoy de acuerdo. Si ha intentado utilizar estas herramientas de inteligencia artificial usted mismo y ha experimentado todos los problemas y malos hábitos, conocerá muchas señales reveladoras. Cuando las personas mezclan contenido de IA con material escrito por humanos y editan en gran medida la mayor parte del resultado de ChatGPT, puedes ocultarlo por completo. Pero el contenido que proviene directamente del modelo de lenguaje y se publica prácticamente tal como está, se nota. Puedes saberlo con bastante facilidad.

5. Es casi imposible lograr que el LLM revise o corrija su resultado con éxito.

El verdadero factor decisivo de todo esto es que cuando ocurre un problema, ChatGPT rara vez puede solucionarlo por sí solo. Cada vez que algo salía mal, intentaba una o dos veces explicar el problema y pedir revisiones, pero simplemente no funcionaba.

Si pedía el número correcto de palabras, la mayoría de las veces obtenía el mismo número de palabras nuevamente. Si le pidiera que eliminara las viñetas, diría "¡Por supuesto!" y luego dame más viñetas. Si le pedía que ajustara el tono o el estilo, tendría dificultades para aplicar el cambio en todos los ámbitos y terminaría con una extraña mezcla de ambos.

Tal vez si siguieras reprobando y regenerando las respuestas de ChatGPT, eventualmente te acercarías bastante a lo que querías. El problema para mí es que soy escritor y usar ChatGPT me obliga a desempeñar el rol de editor.

Probablemente esto no sea un problema para todos: muchos escritores también editan un poco como parte de su trabajo, pero a mí realmente me molesta. Odio editar el trabajo de otras personas y odio editar la salida de GPT.

En cuanto a la frecuencia con la que las cosas salieron mal, cuando cada sesión dura varias horas con más de 30 indicaciones, casi siempre encuentras un problema en alguna parte.

El resultado: me di por vencido

Intenté durante unos meses aprender a aprovechar ChatGPT en 2023 y volví a utilizarlo después de importantes actualizaciones durante los siguientes dos años, pero mi experiencia nunca cambió. También probé otros LLM, pero incluso los modelos de "razonamiento" más nuevos que dejan escapar un monólogo interno antes de responder todavía tienen los mismos problemas de usabilidad.

Los modelos actuales de LLM simplemente no aceleran el proceso de escritura para mí; todo lo que hacen es obligarme a dedicar tiempo a hacer lo que odio en lugar de simplemente dedicar tiempo a lo que disfruto. Si odias escribir y nunca quieres hacerlo, ChatGPT sin duda puede ayudarte. Pero si escribir es un pasatiempo para ti o lo que has elegido para ganarte la vida, esto probablemente te volverá loco.

Al final, nunca publiqué nada que pudiera llamarse “generado por IA”. Cada vez que intentaba, como dicen, “integrarlo en mi flujo de trabajo”, terminaba golpeándome la cabeza contra la pared, perdiendo mucho tiempo y luego cerrando el negocio cuando me daba cuenta de que no había logrado nada y que mi fecha límite estaba a la vuelta de la esquina.