Programa comunitario de Inteligencia Artificial en Oakland
Mucho entrenamiento en IA se queda en productividad personal. Da por sentado que siempre puedes detectar un error y que un error no cuesta mucho. Aquí trabajamos con gente que no puede dar eso por sentado. La idea es leer con cuidado lo que devuelve el modelo, saber cómo se generó, saber qué revisar antes de confiar y plantear herramientas sin fingir que la tecnología es inofensiva.
¿Qué es este programa?
SSCF organiza cohortes presenciales en Oakland donde nos reunimos en grupo con conversación y práctica. No es un taller de prompts: el foco está en dónde fallan los modelos, cómo revisar respuestas antes de confiar y cómo acotar herramientas pequeñas para problemas del barrio. Calendario, inscripción gratuita y el texto completo de cada sesión están en ai.sscf.org, y allí se actualizan primero las fechas.
Qué se ve cada semana
Abajo va un resumen. El texto completo de cada semana está en ai.sscf.org.
De consumidores a auditores
Por qué la misma herramienta puede servir a una persona y perjudicar a otra, qué cuesta una mala respuesta y qué hábitos traemos a cada charla con un modelo. Partimos de ahí antes de apoyarse en el modelo para algo grave.
Cuando la IA falla: casos y patrones
Problemas que vienen del propio modelo: comportamiento documentado, exceso de confianza y patrones a tener en cuenta si recomiendas una herramienta a otra persona.
Cómo funcionan los LLMs por dentro
Tokens, límites de contexto, temperatura y por qué una respuesta fluida puede estar mal. Bastante técnica para que el resto del cohorte tenga base.
Agentes de IA: actuando por ti
Qué es un agente, por qué se rompen los flujos de varios pasos y por qué tratamos los agentes como apoyo al trabajo comunitario y no como reemplazo total de la gente.
Repaso final y próximos pasos
Cierre y, para quien quiera seguir, cómo continúa la construcción con apoyo. Lo concreto está en ai.sscf.org.
Qué se practica en la sala
Volvemos una y otra vez a unas tareas concretas:
Revisar la respuesta
Dudar de lo que suena demasiado seguro. Buscar fuente. Decidir qué nivel de prueba necesitas para la decisión que tienes entre manos.
Saber cómo se generó
Relacionar datos de entrenamiento, límites e interfaz con lo que ves en pantalla para no estar a ciegas.
Decidir qué comprobar
Una lista corta en la cabeza: qué tiene que ser cierto, qué podría estar mal y qué te haría cambiar de opinión.
Acotar una herramienta
Partir de un problema real, publicar algo pequeño primero y diseñar pensando en errores, no solo en el caso feliz.
Seguir participando
Cuando terminan las cinco semanas, parte de la gente sigue construyendo, parte apoya el siguiente cohorte y parte ayuda con el currículo. Cuando hay eventos en la Bahía, se anuncian en el sitio del programa. Mira ai.sscf.org para lo que esté abierto ahora.