Punto interesante: has usado el método de lluvia de ideas al menos una vez, incluso si no te das cuenta. Esta técnica, inventada a mediados del siglo pasado por el experto en publicidad Alex Osborne, consiste en generar ideas en equipo, siendo la regla básica la falta de juicio incluso ante los pensamientos más delirantes.
El Sr. Osborne sugirió una vez que así es como una persona se libera de los grilletes y permite que se desarrolle su creatividad.
Otro punto interesante: con la llegada de las redes neuronales y ChatGPT, ya no es necesario un equipo en vivo para la lluvia de ideas. Puede hacerlo solo, o mejor dicho, en compañía de inteligencia artificial. Y ahora te vamos a contar cómo hacerlo.
Te contamos más sobre las redes neuronales en un webinar gratuito: qué son, cómo usarlas, cómo aplicarlas a tareas del mundo real y cómo empezar a ganar dinero con ellas.¡Regístrese y comience su carrera en una de las áreas de TI más demandadas!
¿Qué es la lluvia de ideas?
La lluvia de ideas, lluvia de ideas o lluvia de ideas, fue inventada por Alex Osborn, uno de los fundadores de la agencia de publicidad Batten, Barton, Durstine y Osborn. Lo describió por primera vez en su libro Applied Imagination en 1953.
Osborne tenía una relación interesante con la imaginación: la llamaba su afición. Por lo tanto, no sorprende que Osborne haya dedicado su carrera a la imaginación, y una carrera más en la escritura que en la publicidad.
Se le ocurrió la idea de la lluvia de ideas mientras observaba a los empleados de la agencia. Tenían buenos pensamientos que tenían miedo de expresar por temor a ser juzgados o criticados. Así que Osborne decidió eliminar por completo el momento crítico de la discusión de ideas.
La lluvia de ideas se basa en cuatro puntos:
- no puedes criticar o juzgar los pensamientos de otras personas;
- hay que pensar con amplitud, sin tener miedo a lo increíble;
- cuantas más ideas surjan de la discusión, mejor;
- generación debe basarse en los pensamientos expresados por los colegas.
De esta manera, las ideas van y vienen hasta que el proceso de discusión produce algo que realmente se puede implementar.
Lluvia de ideas y ChatGPT
ChatGPT de OpenAI es bueno para generar textos de ideas, nunca se queda sin ellos. Suele salir con cosas absurdas, pero esto también le pasa a la gente, y en el caso de la lluvia de ideas, no está prohibido.
Aquí hay algunos consejos que lo ayudarán a obtener un buen resultado de la red neuronal.
- Estudia la pregunta. Las redes neuronales tienen limitaciones, por ejemplo, son propensas a las alucinaciones, es decir, a veces producen resultados falsos. La investigación previa puede ayudarlo a pasar por alto los posibles problemas y centrarse en en qué inteligencia artificial es realmente buena.
- Encuentra un punto de partida. La lluvia de ideas comienza con un buen tema o pregunta. Estos deben encontrarse antes de comenzar. Haga al chatbot algunas preguntas breves y simples, luego haga preguntas más largas. Analizar lo que ha cambiado. Formule el tema para que obtenga el resultado óptimo.
- Mantenga la consistencia en el texto de los PROMTS. Las indicaciones son preguntas o consultas para la IA. Para obtener resultados, debe mantener la consistencia: hacer preguntas similares con cambios mínimos para rastrear cómo cambian las respuestas de la red neuronal. Trate de evitar desviarse del tema principal y no cambie demasiado su enfoque.
- Pide hacer listas. Estas pueden ser listas largas, listas simples, mejores listas o incluso listas extrañas. Por ejemplo, solicite uno simple primero. Luego, haga un seguimiento con «Dame 50 más ideas». Luego sea específico: «Dame 50 ideas más originales».
- Modele una pareja o tres ejemplos. Supongamos que necesita una lista de cosas que necesita para una caminata de una semana en Adygea. Pregúntele a Chatgpt para ejemplos. Si bien es poco probable que esto lo ayude a crear un producto terminado, preste atención a los conceptos y estructuras detrás de las respuestas del chatbot.
Puede pedirle a ChatGPT que justifique una idea, le dé a sus pros y contras, o puede «alimentarlo» un ejemplo de lo que desea obtener y que genere una respuesta basada en ella. Si le gusta la idea, puede pedirle que la agregue y expandirla, y luego tiene algo sobre la mesa con la que puede trabajar.
Ejemplo de lluvia de ideas con chatgpt
Digamos que está planeando tener invitados y necesita algo para alimentarlos. La red neuronal de Operai se puede utilizar como asistente personal y planificador en tal situación.
Vamos a dibujar los datos iniciales:
- Actor: una mujer joven y ocupada con experiencia en cocina;
- Solicitud: Cena para cinco personas, cocina italiana;
- Tiempo de cocción: 2 horas.
El Promt se vería así:
Imagina que eres una mujer joven ocupada con 10 años de experiencia en cocina.¿Cómo planearías una cena para cinco personas de cocina italiana en casa?
La respuesta de ChatGPT es la siguiente:
Así que tenemos cuatro platos: minestrone, lasaña, caprese y tiramisú como postre. A continuación, te pedimos las recetas de cada plato, una lista de la compra y los tiempos de cocción.
Si alguno de los platos no encaja, o si contienen productos que no se encuentran en la tienda más cercana, podemos seguir generando hasta obtener el resultado óptimo. Puedes pedir «recetas sencillas» si no quieres estresarte demasiado. Por cierto, el tiempo de cocción de la sopa minestrone es de unos 45 minutos, por lo que la red neuronal sí tiene en cuenta el límite de dos horas mencionado al principio.
Del mismo modo, puede hacer una lluvia de ideas sobre cualquier tarea pendiente: hogar, trabajo, personal. En lugar de buscar recetas manualmente, todo lo que tiene que hacer es pedírselas a ChatGPT, ¡ahorrando mucho tiempo!
