Pipeline de estudio con IA: flujo de trabajo eficiente 🚀

Estudiar con una IA requiere un método para no perderse en respuestas extensas o temas dispersos. Un pipeline de trabajo organiza el proceso, desde la preparación del material hasta la revisión final. Este enfoque convierte a la IA en una herramienta sistemática, no en un oráculo al que consultar de forma caótica. La estructura es clave para obtener resultados consistentes.

Integración técnica: APIs, prompts y gestión de datos ⚙️

El núcleo técnico implica diseñar prompts estructurados que guíen a la IA. Se pueden usar frameworks como Chain-of-Thought para soluciones complejas. Para un flujo automatizado, herramientas como la API de OpenAI o Ollama permiten integrar el modelo en scripts que preprocesan apuntes y postprocesan respuestas en formatos específicos (Markdown, JSON). Gestionar el contexto y la memoria de la conversación es esencial para mantener coherencia en sesiones largas.

Cuando tu compañero de estudio es un modelo de 175B parámetros 😅

Es curioso confiar tu formación a una entidad que a veces alucina fechas históricas con una seguridad pasmosa. Te explica con detalle un concepto y, al preguntarle por la fuente, te inventa un paper académico que no existe. Terminas revisando sus citas con más esmero del que usaste para hacer tus propios apuntes. Al final, sientes que no estás estudiando con un tutor, sino auditando a un becario muy entusiasta pero con tendencia a la fabulación.