Cómo usamos la inteligencia artificial (IA), incluidos los modelos grandes de lenguaje (LLM), en nuestro trabajo.

Nada de decisiones tomadas con IA

Los modelos grandes de lenguaje (LLM) parecen tener muchísimo conocimiento, pero nosotros preferimos apoyarnos en personas —de preferencia personas expertas en el tema— para todas nuestras decisiones de dirección. Cuando se trata de contratar, despedir, poner precios, hacer difusión y otras decisiones del proyecto, elegimos usar criterio humano y permitir errores humanos. Aunque aprender a reparar bicis es la habilidad principal que se aprende en Imaginal Cycles, llevar una organización sin fines de lucro, atender a la gente, administrar el inventario y las demás decisiones del día a día también son habilidades que vale la pena aprender.

Nada de arte hecho con IA

Quien usa nuestros servicios puede decorar su bici como quiera, pero nosotros no usamos arte generado con IA en nuestro sitio web, en nuestros materiales de difusión ni en nuestra imagen. Imaginal Cycles fue fundado por artistas, y esperamos atraer a más artistas al proyecto. Incluso cuando el arte tiene señales de ser trabajo principiante, preferimos la estética del hazlo tú mismo, porque va con la estética única y personal de nuestras bicicletas.

Uso limitado de IA en los textos del sitio

Los LLM destacan como herramienta de autocompletado y nos permiten generar rápido borradores de texto para el sitio. Donde secciones completas fueron generadas por un LLM, esperamos ir reemplazando ese contenido con texto que tenga una voz más humana. Producir los textos así es rápido y nos permite concentrarnos en lo más importante de nuestro trabajo, como poner bicicletas en manos de quien las necesita. Por cierto, el texto de esta página se escribió a mano y no lo generó un LLM.

También usamos LLM para traducir rápido al español y hacer nuestros servicios más accesibles para la comunidad. Algunas personas del equipo sí hablamos español, pero no tenemos tiempo de traducir todo el contenido y además mantenerlo al día con los cambios del sitio. Ofrecemos disculpas por cualquier error de traducción, y agradecemos las correcciones de la comunidad hispanohablante.

Desarrollo de software asistido por IA

Para que nuestras bicis y nuestros precios estén al alcance de la comunidad, y para que quienes donan obtengan el mayor valor por su aportación, usamos varias herramientas de software que ayudan al voluntariado y a nuestras alianzas a administrar el taller. Aunque las herramientas de IA han sido polémicas en las comunidades artísticas, lo son bastante menos entre quienes programan. Buena parte de la programación consiste en combinar patrones conocidos de maneras nuevas; en el desarrollo de software ya existe una larga tradición de copiar y pegar con modificaciones menores. Cuando se usan LLM para hacer eso, hay dos preocupaciones.

• Se presiona a quienes programan para producir código a una velocidad poco razonable, y la administración no les da tiempo de probar y depurar bien el resultado. Eso produce código inseguro y con fallas, pérdida de datos y desgaste del personal.
• Personas que no programan y no entienden el código de fondo terminan produciendo software que parece funcionar, pero que tiene problemas profundos que requieren un conocimiento más serio de diseño de software para resolverse.

Quienes programan se quejan seguido de tener que lidiar con un montón de añadidos mal escritos hechos "al vibe", o de que la administración los presione para aprobar código generado por un LLM más rápido de lo que alcanzan a revisarlo. Muchas de esas mismas personas siguen usando LLM como apoyo en su trabajo, como asistente y no como la fuente principal del código.

Preocupaciones ambientales

No queremos minimizar el impacto ambiental de la tecnología de IA. Tampoco queremos tratarla distinto de otras tecnologías que ya existen y que también dañan el medio ambiente y traen otros dilemas morales.

Como personas preocupadas por la ecología, nos inquieta el impacto ambiental de los petroquímicos. Aun así usamos coches, aunque preferiríamos tener más oportunidades de usar la bici y que los coches contaminaran menos. Usamos coches para transportar bicis y refacciones, y para que el voluntariado pueda llegar al taller. Nos consuela un poco saber que nuestro trabajo ayuda a reducir la cantidad de viajes en coche, y esperamos tener un impacto ambiental positivo en el balance.

De manera parecida, usamos algo de tecnología LLM como apoyo en nuestro trabajo. Igual que con el coche, nuestra parte dentro del impacto ambiental total de esa tecnología es pequeña, y la usamos para impulsar una actividad que sí tiene un efecto positivo en el medio ambiente. No respaldamos todos los usos de la tecnología LLM, y nuestra opinión sobre qué es un uso responsable puede cambiar conforme se entienda mejor. Que un pequeño proyecto ciclista sin fines de lucro use esta tecnología no justifica el daño ambiental que provoca, y estamos buscando maneras de reducir el impacto que tiene nuestro uso de los LLM.

Somos parte de una conversación

Sabemos que nuestro uso de tecnología LLM puede resultar polémico. Esperamos que sea una parte lo bastante pequeña de nuestro trabajo como para que no se note, pero estamos comprometidos con la transparencia.