Cómo usar la IA para potenciar tu creatividad

La mayor parte de la vida laboral no implica tanta creatividad. En cambio, implica experiencia. Cuanto más hayas visto antes, más probable es que tengas una solución lista para algo que surja en el trabajo, porque cuentas con experiencia previa de la cual echar mano. Eso es efectivo, pero no es realmente creativo.

La resolución creativa de problemas se necesita cuando la situación no te recuerda a nada que hayas visto antes que te proporcione un curso de acción. Por supuesto, tu primer enfoque para abordar esta cuestión debería ser pedir ayuda a alguien con más experiencia que tú. Esa persona puede saber algo que tú no sabes para resolver el problema.

Si tú y quienes te rodean están todos estancados, entonces tienes que ponerte creativo. Como escribí en Smart Thinking, una vía importante hacia la creatividad es encontrar una analogía con el problema actual que te brinde una perspectiva sobre cómo abordarlo. Ahí es donde la AI puede ayudar.

Destila el problema

Elige tu modelo de lenguaje grande (LLM) favorito para que te ayude. (Yo tengo un proyecto de Claude configurado justo para este propósito). Primero, haz que el LLM te ayude a encontrar la esencia del problema. La razón por la que las analogías son difíciles de encontrar es que la forma en que estás pensando el problema está llena de detalles específicos sobre los objetos, las personas y otros elementos que lo causaron. Eso hace que sigas recordando otras cosas que conoces que involucran objetos, personas y elementos similares.

Para escapar de la tiranía de estos detalles específicos, necesitas desarrollar una descripción más abstracta del problema que capture su esencia, pero que no haga referencia a los detalles concretos. Por ejemplo, si estuvieras tratando de idear un nuevo herbicida, podrías enfocarte en la esencia de la eliminación de maleza, que es la de una destrucción selectiva (porque estás tratando de eliminar solo las malezas y no las demás plantas a su alrededor).

Describe el problema al LLM y pídele que te ayude a encontrar una descripción más abstracta de él. En lugar de hacer que el LLM haga todo el trabajo, pídele que te haga preguntas para ayudarte a encontrar una descripción más abstracta, y que evalúe tus intentos. Con el tiempo, descubrirás que has desarrollado una descripción que te convence.

Encuentra analogías

A partir de ahí, observa qué te recuerda. Las cosas en las que piensas pueden ser analogías potenciales. Volviendo a nuestro ejemplo del herbicida, podrías recordar los fármacos oncológicos (que tienen que matar las células cancerosas, pero no el tejido sano circundante). Cuando algo te venga a la mente, entabla una conversación con el LLM sobre si esa analogía te aporta alguna perspectiva sobre el problema que no tenías antes. El LLM también puede buscar artículos relacionados con el ámbito de la analogía para que los leas y aprendas más.

Si aún no has encontrado una solución al problema, puedes entonces pedirle al LLM que piense en analogías. Para cualquier sugerencia que haga el LLM, puedes seguir un proceso similar de explorar el nuevo ámbito para ver cómo te hace pensar de manera diferente sobre tu problema.

La IA como compañera de creatividad

Este enfoque de uso de la IA tiene dos beneficios. Primero, te brinda una estructura para encontrar y usar analogías, que es una herramienta poderosa para la resolución creativa de problemas. Segundo, al hacer que el modelo apoye tu pensamiento, también estás practicando tu propia habilidad creativa. Cuanto más te involucres con un LLM como apoyo para tu propio pensamiento efectivo, más efectivo serás también encontrando buenas analogías sin la herramienta.

La estrategia más general aquí es que a menudo usamos los LLM para que resuelvan problemas por nosotros. El mejor enfoque es usar los LLM para apoyar el desarrollo de nuestras propias técnicas de pensamiento más sofisticadas. Esta forma de usar la IA tiene dos ventajas. Primero, te permite mejorar tus habilidades. Segundo, la calidad de la retroalimentación que un modelo de IA puede darte está relacionada con la sofisticación de las indicaciones (prompts) que le proporcionas. A medida que la calidad de tu pensamiento aumenta, obtendrás una interacción más matizada por parte del modelo de IA.