Más allá del chat: Cómo los modelos de lenguaje potencian el conocimiento académico

Los modelos de lenguaje como ChatGPT están en boca de todos, o, mejor dicho: Claude Code. Todos hablan de cómo estos bichos te van a reemplazar, de cómo la gente ya no busca en Google, de cómo ya no hacen falta programadores (y para muchas cosas está claro que quizás no hagan falta), etc. También se habla de la destrucción o el reemplazo cognitivo, y eso bien puede llegar a ser así, no lo sé, aunque las premisas sobre las que se argumenta eso me parecen dudosas. Suceda o no, quiero hablar de otra cosa, de cómo uno (yo, en este caso), siendo un humanista, puede hacer uso de herramientas de inteligencia artificial (en sentido amplio) de una manera interesante para nuestros fines.

Sí creo que estos bichos artificiales (por decirles de alguna manera) pueden cumplir el rol de lo que los académicos argentinos siempre vimos como ciencia ficción: personal de apoyo. Asistentes de tipeo (como se puede leer en algunos papers que fueron dictados por profesores a sus secretarias), asistentes de edición (como los que no podemos pagar), traductores (como los que rara vez nos son de utilidad por lo específico de nuestros vocabularios técnicos), programadores que nunca nos íbamos a poder pagar y nos daría fiaca contratar aunque los tuviéramos para el tipo de cosas que los necesitaríamos.

Estos bichos artificiales (por decirles de alguna manera) pueden cumplir el rol de lo que los académicos argentinos siempre vimos como ciencia ficción: personal de apoyo. Asistentes de tipeo, asistentes de edición, traductores, programadores.

Esto no es primariamente para quien ya tiene un flujo de trabajo armado. Hablo de quien todavía no tocó estas herramientas y sólo interactuó por medio de una interfaz de chat. Las cosas que yo hago son las que hago cuando puedo olvidarme de que lo que hago es un trabajo y trato de hacerlo lo mejor posible, no hay ningún cálculo de costo-beneficio como motivación central. Es un poco de curiosidad y algo de conveniencia, nada más.

No pretendo escribir ni una guía ni un manifiesto, simplemente quiero compartir algunas cosas que me impresionaron y que disfruté mucho aprender en el último año. Son formas nuevas de hacer lo que hicimos siempre y de, paradójicamente, finalmente incorporar herramientas que simplifiquen nuestro trabajo, de permitirnos trabajar en textos como foco principal.

No sé cómo se van a ver estas herramientas que describo dentro de un año. Lo que sí sé es que vale la pena interesarse en algunas de ellas. Dentro de muy poco para muchas tareas vas a poder simplemente instalarte un modelo open-source y correrlo con internet desconectada, no vas a necesitar estar conectado a ningún datacenter. Está todo el mundo hablando de la pérdida de autonomía que implican las "IA" (y, si te interesa la otra cara de esa moneda, Juan Brodersen desmitifica la Dark Web y presenta a Tor como infraestructura legítima de privacidad frente al capitalismo de vigilancia en Dark Web, Tor y el anonimato como límite a las Big Tech). Yo quiero hablar un rato sobre algunas de las posibilidades que nos dan los modelos de lenguaje para recuperarla o fortalecerla.

Y si te trabás en algo, dale este artículo a tu bicho artificial y pedile que te guíe.

Investigar en humanidades para quien no esté metido en eso

Lo que hacemos en humanidades es argumentar, los humanos producimos lenguaje en forma de argumentos como las arañas producen telas de araña. Siempre que uses un "por lo tanto", "en consecuencia", "porque" (en uno de sus usos) y palabras por el estilo estás marcando textual o verbalmente que hay premisas y conclusión en lo que decís. Los que estudian argumentación lo hacen de muchas maneras distintas, pero en humanidades en general trabajamos con, y produciendo, argumentos. Eso quiere decir que analizamos, reconstruimos y elaboramos argumentos, contra-argumentos y cosas por el estilo. En particular en filosofía uno puede entender la tradición de la que formamos parte como una discusión que lleva dos mil quinientos años. Desde afuera se puede ver como una gran pérdida de tiempo, pero cada persona que intentó defender que es una gran pérdida de tiempo terminó haciendo filosofía. Mi punto no es defender la filosofía ante nadie, es expresar que la filosofía se hace argumentando y argumentar se hace con palabras.

Dejando de lado las definiciones que podemos dar sobre lo que es o no es una "inteligencia artificial", lo que llamamos ChatGPT y modelos parecidos son justamente modelos de lenguaje (Large Language Models, en inglés, o, por sus siglas, LLM), y por eso son interesantes y potencialmente útiles. Si a una araña le inventaran grandes modelos de telarañas probablemente le interesarían, no creo que deje de hacer telarañas, pero quizás delega algunas partes molestas del proceso. Todos argumentamos, todos los hablantes de alguna lengua, es parte del proceso. Quienes nos dedicamos a humanidades somos simplemente una variante profesional de argumentadores, nos interesan argumentos en algunos temas en particular (incluyendo la argumentación misma, y la relación que tiene la argumentación con lo que somos). No necesitan saber más de lo que hago para entender lo que voy a decir. Desde ya, si alguien está interesado, no tengo problema en responder sus dudas.

Lo que sí les puede interesar es cuantificar de qué tamaños de texto estamos hablando. Una ponencia en un congreso (de las que participamos en varias al año) tiene aproximadamente 3000-5000 palabras (si tenemos 20-35 minutos para exponer), eso lo presentamos con o bien un handout (un punteo) o con diapositivas (algo como PowerPoint), cualquiera de las dos cosas hay que hacerlas especialmente. En general, luego de presentar algo en un congreso, la idea es transformar esa idea en un artículo (paper o ensayo), que va a tener entre 7000-12000 palabras (entre 20 y 40 páginas). Un libro o tesis doctoral en humanidades tiene entre 60000 y 120000 palabras (entre 150 y 400 páginas aproximadamente, pero hay mucho más largos). Todo eso incluye una forma de escritura que se ve así:

"Jürgen Habermas sostuvo (1996), contra Richard Rorty (1995), que la afirmación de algo como verdadero implica el deber de justificarlo ante cualquiera. Rorty (2000) respondió que..."

Es decir, no sólo argumentamos en el texto sino que usamos textos completos como premisas en nuestros argumentos; la forma de hacer eso es remitir a ellos mediante sistemas de citas como APA (el que está ahí arriba, por American Psychological Association) y funcionan como normas de tránsito. Esa forma de citar la inventó la APA, pero hay muchas otras. El punto es condensar información como por medio de hipervínculos. Al emitir una afirmación en un artículo o ensayo, o bien estamos dando lo que decimos por verdadero sin necesidad de justificarlo (como si dijera "como todos saben, el presidente de Estados Unidos es Donald Trump" o "el cielo es azul" [pero afirmaciones más específicas a cada área]), o bien lo consideramos justificado a partir de razones que dimos antes (cosas que tomamos como verdaderas y esperamos que nuestros interlocutores también) argumentando, o bien lo justificamos por medio de argumentos, en el sentido de conclusiones de argumentos, de otros (o también trayendo a colación lo que alguien dijo, y diciendo de dónde lo sacamos, por si alguien duda). Desde ya, toma mucho tiempo y trabajo entender los argumentos de los que condensamos en un solo párrafo y hoy en día utilizamos herramientas para eso.

Herramientas típicas en el arsenal de un investigador en humanidades (y otras cosas)

Si trabajamos en texto, usamos procesadores de texto como el que estoy usando para escribir esto. Podría ser Notepad en Windows, o Word, pero cualquier lugar que cumpla el rol de una libreta funciona, en tanto lo que nos van a publicar son archivos de texto, producimos el que pida la revista o evento en cuestión. Cada procesador de texto simplifica algún aspecto del trabajo, y existen especializados. Por ejemplo, quienes hacemos algo en filosofía, algo ligado a las ciencias que utilizan formalismos específicos (lógica, matemática, ciencias naturales, ciencias sociales como la economía y la sociología, etc.) quizás escribimos cosas con muchas fórmulas. Ahí las herramientas multipropósito como Word se vuelven incómodas, y se escribe en formatos como LaTeX, que no te piden escribir como se va a ver el formato final sino como un formato de texto enriquecido, como html, o el que usábamos muchos en los foros de discusión donde se marcaban itálicas escribiendo "[i]esto iría en itálicas[/i]", LaTeX se ve algo así:

Lo que sigue a ``quiero'' quiero \emph{escribirlo en itálicas}, y quiero escribir luego de \emph{esto}: $p \to q$ (\textbf{una fórmula lógica} [en negrita])

y en el .pdf compilado final se vería así:

Además, es muy relevante utilizar gestores de citas. Introducir y controlar a mano toda la información que va en esos paréntesis es muy trabajoso. Un flujo de trabajo razonable (pero hay muchas formas de hacerlo) es primero escribir un borrador a partir de anotaciones o de memoria de lo que uno quiere decir, luego reescribirlo, luego ir a chequear que lo que decimos que dicen otros es así, que podemos defender tal o cual afirmación, y tenemos que estar seguros de que nuestras notas son buenas, etc. Una forma de ahorrarse trabajo es utilizar un gestor de citas como Zotero, o el que viene con Word. Eso es básicamente una base de datos que permite simplemente introducir mediante un código la cita completa, que no sólo es la que va en el texto entre paréntesis sino la que va al final del texto en la bibliografía. Escribir "Habermas (1996)" en algún lado del texto le dice al que sabe interpretar textos académicos (que, como todo texto, es una especie de máquina con partes coordinadas) que puede encontrar al final una entrada que da todos los datos necesarios para ubicar en una biblioteca o una base de datos el texto completo, que debería decir nombre del autor, año de publicación, título de la publicación, editorial y a veces ciudad de publicación. Simplificando mucho. Si esto los cansó, bueno, sí, hacerlo mucho sólo lo hace rutinario, no más interesante.

Nadie que trabaje de esto se hace mucho problema con estas cosas, pero toma tiempo. Un gestor de citas coordina la referencia en el texto con la lista de bibliografía, y se asegura de que no aparezcan ni referencias que no usamos ni otras. Uno se puede equivocar, y mucho, por lo que siempre hay que revisar a mano, pero uno se equivoca menos automatizando parte del asunto.

El que me gusta más a mí es Zotero. No sólo me permite con un clic en mi navegador descargar la referencia de un texto que busqué en sitios como Google Scholar (también conocido como la sección de Google que no está llena de publicidades o recomendaciones no solicitadas de IA). Busco el texto de Habermas que alguien citó, no lo conocía, supongamos, voy a esa página, lo encuentro, aprieto un botón y Zotero descarga todos sus datos bibliográficos, y si está libremente disponible, también el .pdf. Si no está libremente disponible y yo tengo acceso a ese texto, puedo arrastrarlo directamente a la entrada de Zotero. En Zotero puedo usar el lector de .pdf incluido (que no me spammea como el de Adobe), puedo resaltar, puedo agarrar lo resaltado e incluirlo en las notas integradas de la aplicación, etc. Una maravilla.

Es muy común que lea un texto en busca de evidencia en favor o evidencia en contra de lo que yo quiero decir, y a veces simplemente algo me resulta interesante. Lo subrayo, lo paso a mis notas y eso puede quedar hasta que yo quiera escribir algo al respecto. Sin contar que las notas del texto también pueden contener todo lo que yo quiera en términos de mis comentarios. Luego (horas o años más tarde) puede ser el germen de algo que yo escriba.

Cada persona que se dedica a esto tiene su propia forma de no volverse loca al utilizar estas anotaciones, y todos fracasamos en cierta medida. Si ya se empezaron a irritar, están entendiendo el punto.

Instalar Zotero y descargar tu primera referenciaAndá a zotero.org y descargalo. Es gratis y de código abierto. Instalalo como cualquier programa.Instalá el conector del navegador desde la página de descargas de Zotero: es una extensión para Chrome o Firefox que te pone un ícono en el navegador.Abrí Google Scholar y buscá un artículo que te interese. Cuando estés en la página de resultados, hacé click en el ícono de Zotero.Zotero agarra autor, año, título, revista, DOI, todo. Si el PDF está disponible, lo descarga. En tres segundos tenés una entrada bibliográfica completa que a mano te hubiera tomado tres minutos como mínimo.Abrí Zotero y mirá tu biblioteca. Ahí está la entrada con todos los datos. Hacé doble click en el PDF, resaltá algo, click derecho, "Add to Note". Acabás de vincular una anotación a su fuente.

La argumentación en tiempos de LLMs

Así como los músicos suelen ser obsesivos fetichistas de sus instrumentos, y los de mayor calidad pueden hacer magia en las manos de los músicos más talentosos; quienes somos trabajadores, pero no de las manos, sino de las letras podemos llegar a ser un poco fetichistas con nuestras herramientas de trabajo, incluso las intangibles. En general, lo mejor que puede hacer una herramienta de trabajo por un trabajador es volverse invisible. Por eso suelo recomendarle a mis colegas a los que les gustan menos las computadoras que a mí que no se compren la peor computadora que puedan comprarse, que intenten comprarse la más barata que permita que la usen sin pensar en que la están usando. Si tu computadora tarda en prenderse, es una mala computadora para escribir en ella; si tu computadora tarda en abrir Word, quizás estás usando el sistema operativo equivocado, etc. No me importa si esto avanza, si un modelo de lenguaje o algún sistema llega a ser consciente; lo que ya se puede hacer actualmente es suficiente cambio para prestarle atención.

Entonces, sos un profesional o un amateur comprometido de la escritura, tenés notas por todos lados, libros subrayados (de papel y .pdf), te la pasás discutiendo por escrito y verbalmente sobre algo, y esto incluye demostrar cosas matemáticamente o demostrar por medio de un modelo formal que la inflación es (o no) un fenómeno monetario (si se ponen de acuerdo en eso estaría bueno), no importa; mientras más jugo le saques a lo que hacés, más oportunidades y libertad de acción tenés. La idea a la que no podés llegar porque hay otras en el medio (tenés que ganarte el derecho disciplinar a decir lo que querés decir) que tenés que resolver antes, quizás está desperdigada por tus notas, por tus argumentos; querés, como mínimo, ponerles orden. Bueno, tu bicho artificial puede hacer eso por vos. Claude Code, pero también Gemini CLI (que se puede descargar gratis), o si tenés una computadora suficientemente potente (quizás usás una Macbook Air relativamente nueva) podés correr modelos locales como los nuevos Gemma de Google o los Qwen.

Quienes somos trabajadores, pero no de las manos, sino de las letras podemos llegar a ser un poco fetichistas con nuestras herramientas de trabajo, incluso las intangibles. En general, lo mejor que puede hacer una herramienta de trabajo por un trabajador es volverse invisible.

Suponete que, como yo, tenés algún incentivo ocasional por aprender LaTeX pero te parece horrible escribir en plataformas web como Overleaf. Bueno, LaTeX es simplemente .html modificado, podrías correrlo local. Pero como cualquier tipo de código, te puede explotar en la cara (especialmente, si sos un principiante), en este caso: no compilar, es decir: no darte el .pdf. El equivalente a que se te rompa un archivo de Word (que es perfectamente posible). Hay un tope de lo sofisticado que podés hacer bien en un programa como Word antes de que valga la pena hacer algo en LaTeX. Es decir, si aprendiste a tocar guitarra en una criolla el día que te quieras pasar a una electroacústica o eléctrica vas a tener que trabajar mucho hasta poder hacer lo mismo que hacías con algo más básico. Hay un costo que pagar por una herramienta con más versatilidad. Bueno, Claude Code o cualquier modelo de lenguaje en línea de comandos te puede arreglar el archivo de LaTeX inmediatamente. No sólo eso, podés usarlo para aprender, podés instruirlo para que haga lo siguiente: cada vez que te arregla algo, va y te agrega una entrada en un archivo de apuntes donde te explica qué hizo y cómo aprender a hacerlo vos. También, si no es algo que te interese aprender a hacer, pero que te costó que el bicho artificial haga bien, podés instruirlo para que se anote, para el futuro (en tu máquina), cómo hacerlo en la manera que lo hizo cuando le encontró el agujero al mate.

Esto es ideal, porque te suaviza la curva de aprendizaje (y aprender más rápido es una de las mejores definiciones de inteligencia que tenemos, también utilizada por los investigadores en IA), podés probar herramientas nuevas que te dan mucho poder de acción (que no son IA ellas mismas) con la soltura de que, si te mandás una macana en lo que no te importa realmente (el funcionamiento técnico de la herramienta), tenés un asistente que te lo soluciona. Es como arrancar a utilizar una máquina de escribir por primera vez y tener un técnico en máquinas de escribir a tu disposición, empezar a usar una guitarra y tener un luthier capaz de afinarla cada vez que necesitás, etc.

Cómo nos moldea la IA: McLuhan y la gramática de los LLM

Las tecnologías nos afectan a un nivel mucho más profundo que nuestras opiniones políticas o gustos musicales. La IAgen cambia nuestra relación sensorial con el entorno, con los otros, y con nosotros mismos. Solo mediante un gran esfuerzo podemos comprender qué hizo de nosotros la técnica.

421 | Información de calidad para tu dieta cognitivaMariano Vilar

Por supuesto, no siempre hace lo que le pido bien. No la dejo escribir más que reformulaciones de mis borradores, no dejo que estos sistemas manejen mis citas. Parte del trabajo de usarlo es leerlo con la misma desconfianza con la que leés cualquier borrador tuyo a las tres de la mañana. No es un colega que sabe más que vos, es un asistente que hace muchas cosas bien y algunas cosas mal, y vos tenés que saber cuáles son cuáles. Si no tenés criterio sobre el dominio en el que le estás pidiendo cosas, no deberías pedirle nada serio. Por eso insisto en que no estoy hablando de reemplazar lo que vos sabés hacer.

Un paréntesis sobre docencia: nada de esto es para mis alumnos que todavía no saben escribir en el sentido relevante (obviamente saben escribir, pero no argumentar como profesionales, y no tienen la masa crítica de textos propios como para sacarle provecho a un bicho). Ellos tienen que aprender a pensar ellos, y a mí no me sirve para nada que Claude piense por mí. De eso me ocupo yo. Incluso si mañana mis empleadores le pagaran a Anthropic por hacer lo que hago, yo seguiría haciéndolo. No porque crea que lo hago mejor que tal o cual modelo presente o futuro, no me importa. Nunca me tentó contratar a un colega que considero mejor para que piense por mí, y no me va a tentar contratar a un modelo para hacer lo mismo.

Recordá: a vos (a mí) no te interesa volverte un experto en la herramienta en sí. No te interesa leerte el manual de Word; te interesa abrir la caja y empezar a usar la herramienta para hacer lo que vos sabés hacer. Entonces llegamos a la primera aplicación de las LLM para gente como yo: hacerte muchas herramientas, que no son IA, accesibles. En tanto estos bichos viven en tu consola, se solapan con la idea detrás de instalarte Linux. Pero también podés tener Linux en Windows por medio de WSL (Windows Subsystem for Linux), que te permite usar en una máquina virtual varias distros, y usar aplicaciones como las que vamos a ver como si estuvieras en Linux, y que Claude Code, por ejemplo, corra en tu máquina virtual de Linux y no en el sistema de Windows propiamente dicho; pero una Mac también corre un sistema UNIX, y la experiencia con consola es casi la misma. No te das una idea de la cantidad de pequeñas piezas de software que existen y que fueron creadas por y para programadores de diferentes áreas que te podrían servir. Un modelo de lenguaje puede ayudarte a usarlas.

LLM como interfaz entre vos y herramientas nuevas

Está lleno de herramientas que te tomaría muchísimo trabajo aprender para el beneficio que te podrían dar en un tiempo razonable. Por ejemplo, yo con LaTeX. Dedicándole más trabajo del que cualquier fan de LaTeX quiere admitir puedo perfectamente escribir un artículo por mi cuenta y ya podía hacerlo, pero me resultaba tan distractivo de mi flujo de trabajo, de mis estados de concentración profunda (lo que los gringos llaman flow state) —que son, en el fondo, aquello que nos acerca a la fuente de nuestras adicciones intelectuales— que prefería no dedicarle tiempo. Bueno, desde que comencé a utilizar Claude Code para otras cosas, ahora ya casi no uso Word para nada. Lo uso más para corregir cosas de mis alumnos que cualquier otra cosa. Aquí tenemos un punto de quiebre en los discursos usuales sobre LLM: sí, estoy usando un producto de Anthropic, una startup estadounidense valuada en miles de millones de dólares, pero me permite utilizar software de código abierto como Visual Studio Code (mantenido por Microsoft) para escribir en LaTeX (un lenguaje de "programación" libre) y dejar de usar Microsoft Word, que me cobra muchos dólares para usarlo, y que no me deja hacer con mis archivos lo que yo quiera. Puedo escribir LaTeX donde yo quiera, en cualquier procesador de texto plano, y puedo compilarlo en software libre, con herramientas hechas por personas que piensan en mis problemas como académico primero, y que no cobran por eso (y, si cobran, todavía no quieren metérselo hasta en la sopa a todo el mundo). Software hecho por amor al arte.

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Pensalo así: podés narrar unas diapositivas en lugar de armar diapositivas en PowerPoint. De hecho, olvidate de PowerPoint. Escribí tus ideas en un archivo de texto (en breve paso a recomendarte uno, Markdown), pedile a un bicho artificial que te arme unas diapositivas en LaTeX que estén listas para compilar, aunque no uses LaTeX para nada más. ¿Querés imágenes? Buscalas o generalas con un modelo y tiralas en la carpeta donde estás trabajando, tu bicho las va a usar. Son tus diapositivas, tus ideas, pero no estuviste dos horas haciéndolas, al menos empezándolas. Podés tunear tu estilo personal y no quedarte con un formato pre-establecido. Podés hacerlo escribiendo, que es lo que vos sabés hacer, porque sos una araña humana profesional.

Este es sólo un ejemplo, pensá en el software que vos quieras para hacer lo que vos quieras, una LLM puede ayudarte a usarlo, especialmente si involucra directa o indirectamente editar texto. Claude Code se hizo para programar, escribir código, pero todo tipo de escritura, nos dicen los expertos en comunicación, involucra un código. Los lenguajes de programación se hicieron para darle instrucciones a máquinas. Una herramienta hecha para escribir código de programación, indirectamente, te permite hablar con tu computadora como nunca antes fue posible. Entonces, Claude Code vive en el texto, si es así, ¿por qué es relativamente malo para escribir en Word? Porque Word es un software con código oculto, si aprendés a usar formatos con código explícito vas a encontrar el punto medio entre vos y el tipo de bicho que Claude Code es.

**Escribir tu primer .md y compilar LaTeX con un modelo de lenguajeDescargá Visual Studio Code e instalalo. Es gratis.Abrilo, creá un archivo nuevo y guardalo como borrador.md. Escribí lo que quieras: un abstract, un resumen de algo que leíste, cualquier cosa.Instalá la extensión LaTeX Workshop desde el menú de extensiones de VSCode (el ícono de cuadraditos a la izquierda).Abrí una terminal en VSCode (Ctrl+ñ o Terminal → New Terminal) y pedile a tu modelo en línea de comandos (Claude Code, por ej.): "Convertí borrador.md a un archivo LaTeX listo para compilar como artículo académico".El bicho te va a generar un archivo .tex. Con LaTeX Workshop instalado, hacé click en el botón de compilar y vas a tener tu .pdf.

Eso nos lleva al punto intermedio posible, y el formato en el que estoy escribiendo esto. Entra el formato Markdown, o, como le decimos quienes queremos ser sus amigos: .md

Markdown, el formato de texto digital del futuro que existe hace rato

Hablemos más de Markdown (o .md) antes de seguir. Si a esta altura te está faltando la Inteligencia Artificial en el artículo, bueno, creeme, ya estamos en lo que nos importa a vos y a mí, si sos como yo. Me refiero a .md como el formato de texto digital del futuro (creo que hay otro formato de texto del futuro, de hecho, creo que la tecnología de texto para la docencia es el papel y el lápiz, pero no es lo que nos ocupa ahora). Markdown es un formato de texto hermoso. No es Word, donde lo que ves al escribir es lo que ve quien lo lea, tampoco es LaTeX, que se parece a escribir una página web. Es texto levemente enriquecido. Es el que funciona en WhatsApp, donde poner algo entre guiones bajos (o entre un par de asteriscos) implica escribirlo en itálicas, poner algo entre dos pares de asteriscos es ponerlo en negritas, etc. Markdown está en el medio de muchos formatos de texto, marcar algo con un # implica que es un título, ## una sección, y así sucesivamente. Podés escribirlo en cualquier editor de texto plano, ya sea el Bloc de Notas de Windows, Notepad++, GNOME, nano o VIM, etc., cualquier cosa. Esos editores muchas veces van a tener una forma de mostrar las itálicas y no el código que usaste para marcarlas, lo cual redunda en algo que es como Word en la práctica, pero muchísimo más versátil. El archivo de texto .md no tiene casi nada más que los caracteres que vos tipeás en él. Hermoso. Esto tiene sus méritos propios, es un formato noble, versátil, que no depende de que nadie tenga acceso a ningún software privativo, liviano, entre muchas virtudes. A mí me parece hermoso. Pero más hermoso me parece usarlo con la aplicación que uso para escribir en él y para organizar mis notas en .md, y aquí me pongo de pie, porque voy a hablar de Obsidian, Obsidian no es software de código abierto, pero es gratis y los desarrolladores se comprometen con eso. Hay razones para creerles. En cualquier caso, si rompieran su promesa no tenés casi nada de qué preocuparte, todo lo que escribas en Obsidian está en tu computadora en el formato .md, lo podés editar con lo que vos quieras, y está lleno de software de código abierto para que lo hagas.

Markdown es un formato de texto hermoso. No es Word, donde lo que ves al escribir es lo que ve quien lo lea, tampoco es LaTeX, que se parece a escribir una página web. Es texto levemente enriquecido.

Algunas cosas que podés hacer en .md: por ejemplo, hablé de Zotero que sí es open-source, es gratis, y es el mejor lector de .pdf académico del mercado. Al menos, que yo conozca. Es simplemente increíble. Bueno, las notas que podés asociar a cada texto que leés en Zotero (o cada entrada bibliográfica) en Zotero, están en .md, el mismo formato que sugiero. Podés, también, sincronizar con plug-ins esas mismas notas para editarlas también en Obsidian, es decir, podés tomar notas en Zotero en .md, que esa nota esté vinculada a tu Bóveda (Vault) de Obsidian y editarla ahí, y que Zotero lo detecte, o copiar y pegar, da lo mismo. Podés, también, instalar el plug-in de Zotero en obsidian, e insertar referencias académicas en el formato que vos quieras en Obsidian directamente, podés arrancar a escribir un borrador en Obsidian utilizando tu bibliografía en Zotero, etc. Eso es increíblemente útil una vez que te armás un flujo de trabajo.

Pensalo así: si sos como yo, tenés cientos o miles de .pdfs por tu computadora. Probablemente en una carpeta conectada a alguna nube para poder trabajar en el lugar que necesites. Con lo caros que están los libros académicos, y lo difícil que es acceder a material bibliográfico académico actualizado en Argentina, seguramente es uno de tus tesoros mejor guardados. Ahora, para que te sea útil, ¿cómo lo organizás? ¿Por autor? ¿Por tema? ¿Por paper que estás escribiendo? No hay una respuesta fácil y todos adoptamos alguna. Con algo como Zotero es innecesario, los .pdfs están vinculados a tu base de datos bibliográfica, y podés armar tantas sub-bibliotecas como quieras, organizándolas como vos quieras. Si escribís en LaTeX, podés exportar un archivo .bib, es más, podés tener un archivo .bib que se sincroniza automáticamente en tu computadora que gestiona Zotero actualizándolo con cada cambio que metés y ponerlo en cada carpeta donde estás trabajando en LaTeX por medio de un vínculo dinámico (un symlink en Linux, por ejemplo), algo por lo que Overleaf te cobra, y a diferencia de un académico del norte, a vos no te lo paga la universidad.

Ahora, tenés notas en .md, las tenés organizadas en Obsidian, pero ¿qué hacés con eso? Las empezás a vincular, tenés tus resúmenes, tus apuntes, tus notas escritas por meses, años, etc. todas en Obsidian (ahora te menciono cómo hacer esto, ya que no las tenés en .md). Bueno, te podés armar índices de temas y hacés hipervínculos de una a las otras. También podés armar un vínculo a una nota que se crea por medio de que vos crees el vínculo poniendo algo entre dos pares de corchetes. Eso hace que cuando cliquees eso, vas a una nota nueva, ya vinculada con la anterior. Si adquirís el hábito, vas a tener ya no un conjunto de notas, sino un sistema propio de conocimiento, tu ciudad lingüística propia, los límites de tu lenguaje profesional o artesano (si, como exigía Nietzsche, no vivís de la filosofía, sino para ella), y mejor aún, cada cosa que agregues la enriquece. Existe un grupo de teorías sobre los conceptos y del significado que consideran que los conceptos adquieren significado en un sistema, en un espacio lógico. Obsidian puede ser una forma de hacer carne esa idea. Tus notas, tus pensamientos, se enriquecen por medio de las conexiones que trazás, muchas veces implícitamente, pero ahora de manera explícita. Obsidian no sólo te permite hacer eso, te recompensa por hacerlo dándote una visión de red de tus notas, la mía se ve así (y soy un adoptante tardío y todavía sigo trabajando en mis notas):

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Cada punto es una nota, cada conexión es un vínculo. Lo que podrían ser edificios aislados en mi ciudad conceptual son, en cambio, una comunidad. Te interese o no hacer algo así, lo que te puedo garantizar es que no es mucho trabajo. Me podés decir: "Mauro, tengo trabajo que hacer, no tengo tiempo de empezar mi sistema de notas y pasarlo a .md, ni siquiera si simplemente implica copiar y pegar, mucho menos establecer vínculos entre estas cosas", y tendrías razón. Pero acá podés usar a Claude Code, o a Gemini CLI para decirle: leé todas mis notas en mi bóveda de Obsidian y armá índices intermedios por tema, armá los mapas temáticos que lleven a cada una. Lo podés hacer regularmente e innovar, porque estos bichos artificiales pueden leer las carpetas de tu computadora a las que les des acceso, así que pueden leer cada uno. Pero también podés no hacerlo si no le ves el sentido. Eso no implica que no puedas multiplicar el valor que le des a tu bóveda de Obsidian con un modelo de lenguaje. Hace poco Obsidian sacó una versión que le da una interfaz por línea de comandos (o CLI). Eso significa que si abrís la consola de tu computadora, podés controlar Obsidian por ahí. Pero la gracia no es que lo hagas vos (si te gustan las CLI, divertite), la gracia es que Claude Code, Gemini CLI o Codex hagan esto por vos. Podés decirles: "usá comandos obsidian --help y enseñate a usar el programa, escribite un archivo de memoria con lo que aprendiste, usá la aplicación un poco y decime qué aprendiste", listo, Claude Code probablemente ahora sabe usar Obsidian para escribir, leer y lo que vos quieras, de manera de aprovechar toda la información que a vos no te interesa pero que Obsidian puede darle de tus notas a Claude Code. Con cada cosa que hagas podés decirle a CC: "chequeá en mis notas de Obsidian si me anoté algo al respecto, si hay algo que yo haya escrito que se pueda introducir en este borrador, si es así, agregalo y marcá antes y después de dónde lo sacaste". Lo que van entre comillas es simplemente eso. No tenés que ir a la página de Claude y pedir nada, no tenés que copiar y pegar, le pedís algo en castellano y te ahorrás los 10 minutos que hubieras gastado encontrando y formateando lo que hiciste.

Descargar Obsidian y creá tu primera bóvedaAndá a obsidian.md y descargalo. Es gratis, funciona en Windows, Mac y Linux.Cuando lo abrís te pregunta si querés crear una bóveda (vault). Decile que sí, dale un nombre (algo como "mis-notas"), y elegí una carpeta. Una bóveda de Obsidian es una carpeta. No hay magia, no hay nube obligatoria.Creá tu primera nota con Ctrl+N. Escribí lo que quieras: una idea, un resumen, una lista. El archivo es un .md que podés abrir con el Bloc de Notas si querés. Es tuyo.Creá una segunda nota. En cualquiera de las dos, escribí el nombre de la otra entre doble corchete: [[nombre de la otra nota]]. Listo, creaste un vínculo. Hacé clic y Obsidian te lleva a la otra nota.No toques plugins ni configuración todavía. Los valores por defecto están bien. Ya vas a tener tiempo para eso.

Y si ya tenés años de notas desperdigadas en archivos de Word y .pdf, tu bicho artificial de confianza puede transformarlas a .md para agregarlas a tu bóveda. Es más, podés decirle que use a otros modelos para hacerlo: si le enseñás, Claude puede usar a Gemini CLI (con comandos como gemini --help o gemini -p) para leer .pdfs que harían que Claude se atragante, porque Gemini tiene mucha más ventana de contexto (lo que puede leer antes de tener un patatús, digamos) y tiene mejor capacidad para leer imágenes (y es muy bueno haciendo OCR, aunque estos modelos suelen simplemente instalar software específico para eso). Años de notas desperdigadas pueden convertirse en entradas de tu bóveda en una tarde.

Bucles dentro de bucles dentro de bucles

Llegados a este punto se puede empezar a ver lo que podés hacer, y lo que podés iterar sobre lo hecho. Hiciste o no tu página web básica, incluso para jugar, pero no querés confiar en tu bicho artificial y aunque quieras confiar, querés aprender (recordá, sos un adicto a esto si estás acá). Bueno, agregale a las instrucciones de tu modelo de lenguaje en tu archivo .md que lo configura en cada proyecto (o en toda tu computadora) que cada vez que hace algo interesante por vos (decile que te interesa), que te arme un tutorial con exactamente lo que hizo en tu bóveda de Obsidian en .md. Acá está lo bello: Claude (y Gemini, y Codex) usan archivos .md para auto-configurarse y adaptarse a lo que vos querés de ellos, esos archivos están disponibles para que los edites a mano, o para que le digas a tu bicho que los edite, pero también podés hacer que te haga uno a vos para tus fines. Si sos en algo parecido a mí, te gusta, al menos a veces, aprender por proyectos, no siguiendo un manual. Hace al menos una década que dejaste atrás manuales de principiantes y de la poca atención que te queda, el abrir uno simplemente te la elimina. Esto es otra cosa, es un manual que parte de lo que vos no entendés. ¿Querés estudiarlo solo? Que Claude te lo arme para eso, y que te vincule las fuentes, así las podés chequear. Si algo no funciona, insistí hasta que te arme algo autónomo y puedas generar la masa crítica de habilidades para cometer errores solo. ¿Querés hacerlo más asistido? Diseñalo para eso, y cualquier cosa en el medio. O lo que se te ocurra, y si se te ocurre algo mejor, avisame.

Configurar CLAUDE.md para que tu bicho aprendaEn la carpeta de tu proyecto (o de tu bóveda de Obsidian), creá un archivo llamado CLAUDE.md o simplemente en la consola luego de abrir Claude, poné /init, va a leer tu carpeta y va a hacerse una versión inicial que luego podés editar. Este archivo le dice a Claude Code cómo comportarse cuando trabaja ahí.Escribí instrucciones en castellano (o inglés si preferís usar la lengua "nativa" de estos bichos). Por ejemplo: "Esta es mi bóveda de notas académicas. Cuando crees o edites archivos, usá español rioplatense. Cada vez que hagas algo interesante, creá una nota-tutorial en la carpeta /tutoriales explicando qué hiciste y cómo podría aprenderlo yo."Agregá lo que quieras: "No modifiques mis notas sin preguntarme. Si te pido un borrador, basate en mis notas existentes y citá de dónde sacaste cada cosa."Guardalo. La próxima vez que abras Claude Code en esa carpeta, va a leer el archivo y comportarse según tus instrucciones. Editalo cuando quieras, es texto plano.

Ahora Claude, que vive en texto, y vos, que sos un productor natural de texto, comparten medio de información: .md. Aunque caiga un misil en los servidores de Anthropic mañana te queda exactamente lo que tenés, lo que te hizo tu bicho no salió de tu PC (en el sentido relevante, está en texto plano, no es código). Además, al .md no ser texto con código, es texto más limpio para que tu bicho no se distraiga con los códigos hechos para la aplicación en cuestión (como Word) que no son tu texto. El texto que ves vos, es, en lo interesante, básicamente el texto que consume tu bicho. Son modelos de lenguaje y les das el lenguaje tan codificado como vos quieras. Eso hace que funcionen mejor, para mí, o, que, al menos, gasten menos tokens, menos electricidad, y menos agua (si te interesa eso, y quizás debería).

Y las posibilidades se multiplican. Podés tener tu currículum en Obsidian y decirle a Claude: "buscá mi CV en Obsidian, armá una versión en LaTeX en un estilo que se adapte a estos requisitos y compilá el .pdf, usá un script de Python para la conversión que me quede para la próxima vez". Listo, incluso si dejaste de pagar Claude Code te quedó un script en un lenguaje de programación que podés correr gratis para siempre (ceteris paribus). Pero no sólo eso, podés pedirle que te arme una página web personal que use tu CV que editás en .md como base para tu CV subido gratis a plataformas como vercel, cloudflare, netlify o directamente github pages. Una página web académica suficientemente buena en una tarde o un par de días de trabajo liviano, que se actualiza simplemente toqueteando tus archivos .md de texto.

Black Mountain College: ¿un modelo educativo para repensar las universidades actuales?

¿Es posible una universidad sin jerarquías ni exámenes? Black Mountain College fue el epicentro de la polimatía, el único experimento educativo del siglo XX que utilizó el desorden interdisciplinario como método. Un modelo radical de educación que hoy, en plena era de la IA, vuelve a ser necesario.

421 | Información de calidad para tu dieta cognitivaJulio Alonso

Ya hiciste veinte mil trámites en tu universidad, tuviste que formatear información de proyectos para justificar los fondos que usaste para comprar café para la conferencia que vino a dar el capo de tu área que lograste convencer de que venga sin poner un peso, o el 10% del viaje que pagaste casi enteramente de tu bolsillo para ir a discutir de lo tuyo a otro lado del país. Utilizá modelos para formatear estos garrones académicos de forma que puedas hablar en castellano y del otro lado salga el burocratés que se te pide. Sacale una foto a la entrada de SIGEVA que te pide explicar algo, y utilizá lo que ya tenés hecho, el trabajo, el proyecto, para generar con un bicho artificial el texto formateado. Indicale que no te escriba nada nuevo, usalo de tal manera que te sirva a vos.

Y si tenés experiencia docente y se te ocurre una idea que podría ser un juego para tus alumnos, describila en .md y dásela a tu bicho artificial. Hice varios en los últimos doce meses usando Claude Code. Funcionan. No necesitás fondos de tu universidad, ganar un proyecto y contratar programadores, ni poner plata que te cambie la vida. Si tenés intuiciones, ideas, cosas que se te ocurre probar: probalas, no hay intermediarios para muchas de estas cosas ahora.

Una herramienta de herramientas

Quiero detenerme en un ejemplo que resume bastante de lo que vengo diciendo, porque involucra varias capas de lo que estos bichos artificiales pueden hacer. El año pasado estaba escribiendo mi tesis doctoral y trabajo a un autor, Robert Brandom, que utiliza unos grafos dirigidos llamados "MUDs" (por Meaning-Use Diagrams o "Diagramas de Significado-Uso"). Se ven así:

Es fácil hacerlo con mil y una aplicaciones, pero quería hacerlas siempre de la misma manera, exportables a código que pueda insertar en LaTeX y en una interfaz gráfica que me sirva a mí. Así que hice pragma-graph. Como pieza de software no tiene valor distintivo, no es innovadora desde el punto de vista del código. Como herramienta para mí: sí. Ningún programador la hubiera hecho, pero a mí me ahorra tiempo.

A lo largo de meses le fui agregando funciones, y fui viendo qué diferentes versiones de Claude podían hacer. Pero la vuelta de tuerca vino cuando pensé: si Obsidian puede tener una CLI para que un modelo de lenguaje la use, ¿por qué no mi app? Le pedí a Claude que extendiera pragma-graph para que se pueda instalar como herramienta de línea de comandos. Lo que sale al tipear pragma-cli --help es esto:

Usage: pragma-cli [options] [command]

CLI for Pragma Graph Tool — create and manipulate MUD/TOTE diagrams.

  Quick start:
    pragma-cli schema all                                    # discover all types
    pragma-cli --file d.json diagram create --name "My MUD" --type MUD
    pragma-cli --file d.json node add --type vocabulary --label "V₁" --x 100 --y 100
    pragma-cli --file d.json node add --type practice --label "P₁" --x 300 --y 100
    pragma-cli --file d.json edge add --source <V1_ID> --target <P1_ID> --type VP
    pragma-cli --file d.json export latex --raw > output.tex

Options:
  -V, --version   output the version number
  --json          Force JSON output
  --human         Force human-readable output
  --file <path>   Diagram file to load/save automatically
  --headless      Force headless mode (no GUI connection)
  -h, --help      display help for command

Commands:
  status          Show CLI status and connection info
  diagram         Diagram lifecycle commands
  node            Node manipulation commands
  edge            Edge manipulation commands
  entry           Entry point commands (TOTE diagrams)
  exit            Exit point commands (TOTE diagrams)
  export          Export diagram in various formats
  history         Undo/redo history commands
  schema          Type schema discovery (for LLM self-reference)
  help [command]  display help for command

La clave está en el comando schema. Ese comando le enseña a un modelo de lenguaje todo lo que necesita saber sobre la teoría de Brandom para producir diagramas correctos: qué tipos de nodos existen (vocabularios, prácticas), qué relaciones son posibles (PV, VP, PP, VV), cómo se conectan. El flujo de trabajo es: yo le digo a Claude qué grafo quiero, Claude lee el esquema que devuelve schema de pragma-cli, crea el diagrama con los comandos correctos, y exporta el resultado directamente a LaTeX para insertarlo en mi manuscrito. Antes podía pedirle gráficos a un modelo de lenguaje, incluso de estos, pero era jugar ida y vuelta varias veces hasta que los hacían como yo quería. Ahora los hacen según los parámetros de una app que existe aparte de ellos, y yo puedo editar manualmente lo que hacen. Todo esto se puede ver en acción en el video de abajo, y el código está para quien quiera hacer algo mejor.

La intersección entre quienes podemos querer algo así (nos especializamos en estas teorías) y quienes tienen la habilidad de programar por su cuenta las varias cosas necesarias para hacerlo suficientemente bien y suficientemente rápido está, probablemente, vacía. Estas herramientas no existirían de otra manera. No perdió el trabajo un programador. Esto sería una pérdida de tiempo para alguien que pueda hacer esto sin perder tiempo.

Con la misma lógica hice epistrophe, una app para que estudiantes de filosofía de la UBA planifiquen su carrera. Es completamente excesiva e innecesaria, como muchos dicen que es la carrera de filosofía. Pero si alguien quiere otra cosa, puede hacer lo mismo y mejor, para esta carrera o cualquier otra.

Lo que nos lleva a git, si te interesa que nada de lo que escribiste se pierda, aprendé a usar git y hacete una cuenta de github. Es la mejor nube para texto que puede existir, y es gratuita. Podés tener tu bóveda de Obsidian sincronizada en cualquier computadora. Si logueas en tu consola a github, Claude puede hacer commits y pushes a github por vos.

Tipos, tokens, y el sentido de todo esto

El lenguaje, decimos quienes lo estudiamos, y especialmente quienes lo estudian como los lingüístas, incluye tipos y casos (e instancias). La oración "¡Hola!" es la misma oración tipo cada vez que la usa cualquiera, pero es un caso distinto cada vez que es usada. Ahora, el texto escrito, y la posibilidad de copiar el texto escrito, nos permite distinguir entre casos e instancias. Cuando abras esta página tu navegador va a bajar un caso de la oración que estás leyendo en la forma de un caso del código que usa tu dispositivo para mostrarte las manchas de luz hechas de contraste que arma tu pantalla y que los humanos leemos como instancias de letras, palabras, oraciones y párrafos. Tu texto escrito en .md es un caso de lo que sea que escribiste, y es un tipo para lo que sea que quieras hacer con él en el futuro, en este sentido.

Esto que escribo ahora puede ser un insumo de mi bicho artificial y hacer con ello lo que yo quiera. Puedo hacer una página web, puedo transformarlo en un cuento, puedo hacer muchas cosas. Pero son cosas que hago yo por medio de esta bacteria textófaga que es Claude Code.

Lo que ofrecen estas tecnologías es todo un plexo de oportunidades para recombinar y extender lo que ya hiciste, para que sea más instancias, para que sea más oportunidades de hacer algo con ello. Lo que dicen los manijas de los modelos de lenguaje serios, incluso algunos de los estafadores, los LLM-bros (que antes fueron cripto-bros, y nft-bros, etc.), es que el castellano/inglés/alemán es el nuevo lenguaje de programación, y quieren decir esto que vengo diciendo. Los modelos de lenguaje transformaron texto inerte salvo para un humano, en algo vivo también en lo digital. Ahora no sólo los humanos transformamos nuestro texto, la materia intangible de nuestro pensamiento racional y consciente, en otras cosas, también nuestras computadoras por medio de modelos de lenguaje que permiten no traducir, sino transformar, texto en código, y el código son imágenes, son sonidos, son interfaces, son cosas.

SummaTechnologiae de Stanislaw Lem: futurología y cibernética desde la Polonia Socialista

El escritor polaco desarrolló en plena Guerra Fría un tratado filosófico sobre tecnología y cibernética que anticipó las disputas actuales sobre IA, realidad virtual y bioingeniería. El rol ineludible de las preguntas fundamentales.

421 | Información de calidad para tu dieta cognitivaJulio Alonso

Ya no es el lenguaje codificado en un lenguaje formal como Python el que se hace carne en el software y hardware; ahora es el castellano, es tu idiolecto (tu versión del castellano) el que puede hacerlo. A mi criterio, los modelos de lenguaje no son conscientes, tampoco son inteligentes en sentido tradicional, pero tampoco sé si están bien planteadas estas cuestiones (ni siquiera para nosotros). Lo que sí puedo decir es que son la forma más clara que hemos diseñado los humanos para ver que las palabras se parecen más a formas de vida que a engranajes.

Nuestras palabras interactúan con su ambiente, y un modelo de lenguaje es tan revolucionario como la invención de la comida por los seres vivos. Había cosas que serían comida antes de que hubiera seres vivos, pero la primera forma de vida que usó energía del ambiente para hacer algo, inventó lo que llamamos comida. Existió el pasto antes de fuera comida, el primer bicho que se lo comió hizo algo con eso, más bichos como él. Esto que escribo ahora puede ser un insumo de mi bicho artificial y hacer con ello lo que yo quiera. Puedo hacer una página web, puedo transformarlo en un cuento, puedo hacer muchas cosas. Pero son cosas que hago yo por medio de esta bacteria textófaga que es Claude Code. Lo hago por medio del bicho como el entrenador de fútbol hace algo por medio de sus jugadores. Como los humanos nos coordinamos para hacer cosas, una indicación mía puede culminar en una acción hecha por otro. Estamos hablando de eso, y no es chatear con un modelo. Chatear con un modelo, si es por mí, podría dejar de estar disponible. Chatear para hacer cosas con mi texto es lo que me interesa. Hablarle para usar más herramientas, para darme más opciones, para hacer más cosas.