Más Allá de la Productividad: Utilizando ChatGPT como Herramienta de Aprendizaje

Es bien sabido que los modelos de lenguaje (LLMs, por sus siglas en inglés) nos pueden ayudar en una variedad de tareas diarias, especialmente en el desarrollo de software. Herramientas como GitHub Copilot han facilitado significativamente el trabajo de los desarrolladores en comparación con la era previa a estos modelos. Sin embargo, no deberíamos limitarnos a usarlos solo para resolver problemas específicos. También podemos aprovechar su potencial para aprender de manera activa, tratándolos como un superprofesor al que podemos consultar sobre cualquier tema. Aunque las respuestas de los LLMs no siempre son perfectas, la mayoría de las veces ofrecen un buen punto de partida para seguir investigando por nuestra cuenta.

En mi caso, los LLMs me han sido de gran ayuda, y me gustaría compartir algunos ejemplos de cómo el simple hecho de formular preguntas a estos modelos ya me ha permitido aprender cosas nuevas.

Ejemplo 1:

Yo (versión resumida de pregunta original): Estoy desarrollando un juego en JavaScript con Canvas y necesito dibujar una línea con un extremo fijo, mientras que el otro sigue al cursor. Calculé la pendiente y el ángulo usando trigonometría, pero la línea no se dibuja correctamente. Sospecho que el problema está en las coordenadas del Canvas, que parecen estar invertidas en comparación con el plano cartesiano. ¿En qué me estoy equivocando y cómo puedo solucionarlo? ChatGPT (versión resumida): Para obtener el ángulo correcto de la línea que va desde el punto inicial (this.x, this.y) hasta el cursor (mouseX, mouseY), necesitas usar la función Math.atan2. Esta función gestiona correctamente la inversión del eje Y y tiene en cuenta todos los cuadrantes del plano:

De esta interacción, aprendí que existe la función atan2, que no conocía previamente. Luego, investigué más a fondo en la documentación oficial y comprendí mejor cómo funciona esta función, además de reforzar algunos conceptos de trigonometría que no tenía claros. El proceso de intentar resolver el problema por mí mismo y recurrir a ChatGPT solo cuando me sentía bloqueado me ayudó a entender mejor la solución. Aunque podría haberle pedido a ChatGPT que generara todo el código por mí, no habría aprendido tanto en el proceso. Y creo que ahí está lo esencial: aprovechar estas herramientas para aprender, no solo para obtener respuestas rápidas.

Ejemplo 2:

El segundo ejemplo tiene que ver con mi preparación para una certificación de AWS. Durante un examen de práctica, me encontré con una pregunta que combinaba dos servicios que no conocía bien: S3 Select y S3 Inventory. Decidí consultar con ChatGPT para entender mejor ambos conceptos. Aquí está un resumen de nuestra interacción:

Yo: ¿Para qué sirve S3 Select en AWS? ChatGPT: S3 Select es una herramienta que permite realizar consultas sobre datos almacenados en archivos dentro de S3. Yo: ¿Y para qué sirve S3 Inventory? ChatGPT: S3 Inventory proporciona un listado de todos los objetos almacenados en un bucket de S3. Yo: ¿Cómo los puedo combinar? ChatGPT: Los datos generados por S3 Inventory se pueden consultar utilizando S3 Select.

Con esta breve interacción, aprendí los conceptos básicos de estos dos servicios y cómo se pueden usar en conjunto. Aunque en este caso no hice un gran esfuerzo por investigar por mi cuenta, el hecho de tener una duda específica (la que surgió en el test) me permitió aprender y combinar estos conocimientos, logrando una comprensión más profunda del tema.

Ejemplo 3:

El último ejemplo que quiero compartir se refiere a otra situación de estudio, en la que me sentía confundido y le pedí a ChatGPT que me aclarara un tema:

Yo: Estoy confundido con las funcionalidades de CloudWatch Alarms y EventBridge. Entiendo que ambos pueden reaccionar a eventos y realizar acciones como ejecutar una función Lambda. ¿Podrías explicarme las diferencias clave? ChatGPT: (Me explicó las diferencias y similitudes entre ambos servicios.) Yo: (Después de leer la explicación, seguí preguntando sobre dudas adicionales que surgieron a partir de la respuesta inicial.)

En esta interacción, fui descubriendo nuevas ideas a medida que profundizaba en el tema con cada pregunta. El proceso de preguntar, leer la respuesta, y luego seguir indagando me permitió explorar áreas del conocimiento que no había considerado antes.

En conclusión, creo que es evidente que podemos usar estas herramientas no solo para mejorar nuestra productividad, sino también para crecer como profesionales. Al plantearnos preguntas, investigar y profundizar en los temas, estamos desarrollando habilidades de aprendizaje autodidacta que nos serán útiles a largo plazo.