Servicio de memoria de conversaciones de IA 5BY. Por qué la IA estudia la memoria y el juicio humanos
A primera vista, 5BY.AI parece ser un servicio que recuerda y reconecta conversaciones de IA.
Pero los datos de conversaciones y las listas de funciones no son las únicas cosas que 5BY debería estudiar a largo plazo.
Un objeto de estudio más fundamental son las personas.
-¿Qué considera importante la gente? -¿Por qué olvidamos pensamientos importantes con el tiempo? -¿Por qué volvemos a considerar un problema que se resolvió en el pasado?
- ¿Por qué no puedo recordar mi juicio anterior aunque repito el mismo error? -¿Qué momentos quieres revisitar en una larga conversación?
- Al iniciar una nueva conversación sobre IA, ¿qué contexto se necesita para seguir pensando?
Si no puede responder a esta pregunta, no importa cuánta conversación de IA guarde, será difícil ayudar a los usuarios a volver a encarrilar sus pensamientos.
Lo que 5BY debería investigar no es cómo el software puede reemplazar la memoria humana.
Una forma de ayudar a las personas a descubrir, comprender y reutilizar mejor sus pensamientos y juicios pasados.
Guardar una conversación de IA es diferente a continuar con tus pensamientos
Guardar el texto original de las conversaciones de IA es técnicamente factible.
Incluso puedes poner títulos de conversaciones, fechas, preguntas y respuestas en una base de datos y proporcionar una función de búsqueda.
Pero el hecho de que se guarde una conversación no significa que los usuarios puedan volver a un estado de pensamiento anterior.
Lo que sus usuarios realmente necesitan puede ser información como:
-¿Qué intentabas resolver en ese momento? -¿Qué condiciones se consideraron importantes?
- ¿Cuál de las muchas sugerencias elegiste? -¿Por qué se excluyeron algunas opciones? -¿Cuál fue el motivo del cambio de sentencia? -¿Cuál era el problema que aún no se había solucionado?
- ¿Dónde debo continuar a continuación?
Toda esta información se mezcla en el texto original de la larga conversación.
Sin embargo, en lugar de releer toda la conversación, los usuarios quieren encontrar rápidamente dónde se detuvieron sus pensamientos y la base de su juicio.
Entonces, el problema con 5BY no es solo un problema de almacenamiento.
Es una cuestión de cómo una persona recomprende los pensamientos pasados.
La gente no recuerda todas las experiencias con la misma importancia
Las personas encuentran mucha información y conversaciones a lo largo del día.
Pero no lo recuerdo todo en el mismo grado.
Los momentos emocionalmente poderosos, la información utilizada repetidamente, el contenido que se conecta con los pensamientos existentes y los juicios que conducen a acciones reales pueden seguir siendo relativamente duraderos.
Por el contrario, los juicios que fueron importantes en ese momento pero que nunca se recuerdan pueden desvanecerse rápidamente.
Surgen problemas similares en las conversaciones sobre IA.
Incluso si toma una decisión importante en una conversación, es posible que no la recuerde inmediatamente cuando inicie otra conversación al día siguiente.
Unos días después, es posible que recuerdes que tomaste una decisión, pero olvides por qué la tomaste.
A medida que pasa el tiempo, resulta difícil incluso encontrar en qué servicio de IA se realizó la conversación.
La memoria no es simplemente una cuestión de si los datos permanecen.
Es una cuestión de si puedes recuperarlo y usarlo nuevamente cuando lo necesites.
¿Por qué los juicios importantes desaparecen fácilmente?
La razón por la que desaparecen sentencias importantes es porque las sentencias mismas no existen en oraciones cortas.
Una decisión involucra múltiples contextos.
- Gol en ese momento
- Información que estaba disponible
- Limitaciones de tiempo y costos.
- Pros y contras de las diferentes opciones.
- Ya experimentó un fracaso.
- Condiciones que deben observarse
- Valores considerados importantes por los usuarios.
Con el tiempo, este trasfondo puede desaparecer, dejando sólo la conclusión final.
Por ejemplo, es posible que los usuarios hayan decidido no crear una determinada función en el pasado.
Pero unos meses más tarde, es posible que sólo recuerde que decidió no construirlo y no recuerde los riesgos de seguridad, los costos de mantenimiento o la confusión del usuario que fueron las razones de esa decisión.
Luego repetimos la misma discusión desde el principio.
Lo que 5BY debe dejar atrás no es una única conclusión, sino las coordenadas de juicio que pueden ayudarnos a comprender esa conclusión nuevamente.
¿Por qué la gente repite los mismos errores?
La razón por la que la gente repite los mismos errores no puede explicarse simplemente por la falta de memoria.
Puede deberse a que tus experiencias anteriores no se conectan con tu situación actual.
Incluso si ha tenido un problema similar en el pasado, es posible que no lo reconozca como la misma experiencia por los siguientes motivos:
- La expresión utilizada ha cambiado.
- El proyecto y el responsable han cambiado.
- Hablé con otro servicio de IA.
- Registros pasados enterrados bajo viejas conversaciones.
- La causa del fallo en ese momento no quedó claramente establecida.
- El proceso de sentencia ha desaparecido, quedando sólo el resultado final.
Incluso si una persona tiene experiencia pasada, es difícil utilizar ese conocimiento si no se puede conectar con el problema actual.
Por lo tanto, para reducir la repetición de errores, debemos ser capaces de descubrir juicios pasados que sean relevantes para los problemas actuales, en lugar de simplemente mantener registros del pasado.
Por eso son necesarias la Vista gráfica y la estructura de conexión de los pensamientos.
Por qué es difícil volver a encontrar buenos pensamientos
Cuando se habla con IA, hay momentos en los que surgen buenas ideas e inesperadas.
Pero en ese momento, es difícil juzgar con precisión el valor a largo plazo de una idea.
El usuario continúa la conversación o pasa a otra tarea.
Cuando necesitas esa idea más adelante, surgen los siguientes problemas:
- No recuerdo con qué IA hablé.
- Es difícil buscar porque no recuerdas la expresión exacta.
- El título de la conversación es diferente del contenido real.
- Hay demasiadas conversaciones similares.
- La idea se incluye en medio de una respuesta larga.
- No está conectado con contenidos desarrollados en otras conversaciones.
La búsqueda es más potente cuando tienes palabras en mente.
Sin embargo, la gente suele recordar sólo el significado y el sentimiento, más que la frase.
Quizás recuerdes: “Tuve una buena idea similar antes”, pero quizás no sepas qué palabras buscar.
5BY debe proporcionar un punto de referencia y una relación a la que los usuarios puedan regresar en estas situaciones.
Cuanto más se utilizan varios LLM, más fácilmente se dispersa el contexto de una persona
Los usuarios no usan solo una IA.
Puede encontrar implementaciones en Copilot, revisar artículos extensos en Gemini y encontrar evidencia en Perplexity.
También puede comparar diferentes direcciones de análisis en Mistral o DeepSeek y desarrollar sus ideas y documentación en ChatGPT o Claude.
También puede consultar Grok para conocer nuevas perspectivas o debates recientes.
Cada IA ofrece diferentes fortalezas y experiencias de uso.
Sin embargo, los pensamientos de los usuarios no siguen los límites del servicio.
Es un proyecto y un problema para el usuario, pero los registros reales se dividen en varios cuadros de diálogo.
- La definición del problema queda en manos de una sola IA. -La investigación de datos se deja a otras IA.
- La decisión final la toma otra IA.
- El proceso de implementación real se deja en manos de una herramienta separada.
- El motivo de la elección del usuario no podrá estar organizado en ningún lugar.
Lo que 5BY tiene que resolver no es el problema de copiar respuestas de múltiples IA en un solo lugar.
Es un problema que nos permite comprender cómo los pensamientos de una persona están conectados a través de múltiples servicios.
Lo que los servicios centrados en la tecnología tienden a pasar por alto
Diseñar su producto en torno a la tecnología lo obliga a concentrarse en cosas que son fáciles de medir.
- Número de conversaciones guardadas
- Número de resúmenes generados
- Número de resultados de búsqueda
- Número de nodos del gráfico.
- Precisión de clasificación automática
- Número de clics realizados por el usuario.
Estos números son necesarios para utilizar el producto.
Sin embargo, un número mayor no significa que los usuarios sean mejores a la hora de seguir sus pensamientos.
Es posible que hayas guardado muchas conversaciones pero no las vuelvas a utilizar nunca más.
Aunque se han generado muchos resúmenes, puede resultar más difícil saber qué es importante.
Un gráfico puede mostrar muchos nodos, pero es posible que los usuarios no sepan por dónde empezar.
Aunque la automatización ha aumentado, también puede resultar difícil para los usuarios distinguir entre su propio juicio y las sugerencias de la IA.
Por lo tanto, 5BY debería estudiar no sólo la cantidad de funcionalidad, sino también qué ayuda cognitiva realmente reciben las personas.
Preguntas clave que 5BY necesita investigar
El estudio de 5BY sobre las personas no debería terminar hablando de filosofía abstracta.
Asegúrese de abordar preguntas específicas que estén directamente relacionadas con el diseño del producto.
¿Cuándo decide la gente que una conversación es importante?
Sólo porque la conversación sea larga no significa que sea importante.
Una pregunta breve puede cambiar la dirección central de un proyecto.
¿En qué momentos los usuarios sienten la necesidad de volver a ver esta conversación?
Lo que los usuarios recuerdan y lo que olvidan
Los usuarios pueden recordar la conclusión pero olvidar el fundamento.
Es posible que recuerde el problema pero no pueda encontrar la conversación que lo resolvió.
Dependiendo del tipo de memoria, el diseño de búsqueda, ancla y vista de gráfico también debe variar.
¿Cuánto contexto necesitas al reiniciar?
Si el contexto es demasiado breve, se omiten condiciones importantes.
Por otro lado, si es demasiado largo, el diálogo nuevo se vuelve confuso y a los usuarios les resulta difícil entender el punto.
Los traspasos deben contener todo el contexto necesario para comenzar la siguiente tarea.
¿Los usuarios confían más en la automatización o la selección manual?
Puede resultar conveniente que la IA recoja automáticamente todas sus conversaciones importantes.
Sin embargo, puede diferir del juicio real del usuario.
Por el contrario, hacer que las personas elijan todo por sí mismas aumenta la carga de uso.
Necesitamos investigar cuánto deberíamos automatizar y dónde deberíamos exigir una elección explícita del usuario.
¿Cómo revisa la gente sus juicios pasados?
No hay garantía de que las decisiones que fueron correctas en el pasado sigan siéndolo ahora.
5BY no sólo debería autorizar juicios antiguos, sino que debería ayudarle a hacer un nuevo juicio comparando las condiciones del momento con las condiciones actuales.
Anchor debe ser una función que respete las elecciones de las personas.
Anchor es más que un simple marcador.
Es un punto de referencia desde el cual los usuarios pueden seleccionar directamente flujos de conversaciones anteriores que vale la pena reutilizar.
La razón por la que se necesita Anchor es porque la IA no puede juzgar perfectamente la importancia del usuario.
La IA puede determinar que las respuestas largas o los temas repetidos sean importantes.
Pero los momentos que te importan pueden ser completamente diferentes.
- El momento en que expresé por primera vez con precisión un problema en el que había estado pensando durante mucho tiempo.
- En el momento en que descubres una suposición incorrecta.
- En el momento en que renuncias a una de varias opciones.
- El momento en el que se marcan los principios que se deben seguir en el futuro.
- Una idea que aún no está completa, pero que tiene potencial.
- Preguntas que definitivamente querrás hacer en la próxima conversación.
Anchor debe reflejar estos juicios de los usuarios en la estructura del producto.
Guardado muestra conversaciones que la gente realmente quiere volver a encontrar
Guardado es una selección que dejan los usuarios cuando deciden que vale la pena volver a consultar determinadas preguntas y respuestas.
Mirar el historial guardado puede ayudarlo a comprender qué tipo de información necesita una persona una y otra vez.
Por ejemplo:
- Respuestas que explican conceptos complejos de una manera fácil de entender.
- Advertencias que previenen errores importantes
- Procedimientos que se pueden utilizar inmediatamente en el trabajo real.
- Frases que los usuarios sintieron que expresaban con precisión sus pensamientos.
- Punto de partida para nuevas ideas.
- Normas que deben comprobarse repetidamente en sentencias posteriores.
5BY no debería ver Guardado solo como un recuento de favoritos.
Deben verse como pistas para comprender lo que la gente considera útil e importante.
Handoff debería complementar la memoria de trabajo humana
Cuando inicias una nueva conversación de IA, el contexto de la conversación anterior no se transfiere automáticamente.
El usuario deberá reafirmar la situación anterior.
Sin embargo, ni siquiera las personas pueden recordar con precisión todos los términos de conversaciones anteriores.
Es posible que omita algunas condiciones o confunda las decisiones más nuevas con las más antiguas.
Handoff es una función que brinda a los usuarios el contexto que necesitan al iniciar una nueva conversación.
Un buen Handoff es más que un simple resumen de la conversación.
Debería poder distinguir entre lo siguiente:
- Objetivo actual
- Hechos ya confirmados
- Decisiones confirmadas por el usuario.
- Condiciones a mantener
- Opciones excluidas
- problemas no resueltos
- Qué preguntarle a la próxima IA
El traspaso no debería ser una función que intente reemplazar la memoria humana, sino más bien una función que complemente el contexto laboral que la gente tiende a extrañar.
Graph View debería permitirle explorar la estructura de la memoria
Los pensamientos de una persona no están completamente separados como carpetas.
Una idea puede conectarse con múltiples proyectos y los fracasos pasados pueden influir en nuevas decisiones.
La Vista gráfica es una función que muestra estas relaciones.
Sin embargo, no basta con mostrar mucha información en un gráfico.
Los usuarios deberían poder responder las siguientes preguntas:
-¿Dónde surgió esta idea?
- ¿Después de qué juicio cambió el rumbo?
- ¿Con qué estándares se conectan las diferentes conversaciones? -¿Qué experiencias pasadas influyeron en tu juicio actual?
- ¿Qué tendencia vale la pena continuar ahora?
El éxito de una vista gráfica no debe juzgarse por la cantidad de nodos, sino por si los usuarios pueden comprender mejor sus pensamientos y elegir sus próximas acciones.
Estudiar a las personas no significa recopilar todo su comportamiento
La expresión “estudiar a las personas” puede resultar peligrosa si se utiliza incorrectamente.
Esto no significa que deba monitorear cada una de sus acciones y conversaciones, o recopilar la mayor cantidad de datos personales posible.
Lo que 5BY debería investigar no es un método de análisis y evaluación de individuos, sino problemas de memoria y contexto que las personas comúnmente experimentan.
Se necesitan los siguientes principios:
- Los usuarios deben elegir qué dejar atrás.
- No se deben recopilar textos originales ni información personal innecesaria.
- Los pensamientos de los usuarios no deben evaluarse ni calificarse arbitrariamente.
- Evite diseñar para manipular el comportamiento humano.
- Deben quedar claras las bases para el juicio y las limitaciones de la automatización.
- Los usuarios deberían poder controlar su propio historial y conexiones.
La investigación de personas de 5BY no debería ser un estudio para obtener más datos, sino un estudio para ayudar a los usuarios a continuar mejor con sus pensamientos con menos información.
El principio de 5BY de no guardar el original también comienza con la investigación humana.
Guardar el texto completo de todas las conversaciones de IA puede aumentar tus posibilidades de encontrar lo que necesitas algún día.
Sin embargo, almacenar el texto completo también conlleva otros costes.
- Se podrá dejar información personal sensible de forma innecesaria.
- Una mezcla de pensamientos importantes y conversaciones cotidianas.
- Cuantos más registros haya, mayor será el coste de releerlos.
- Es difícil saber qué escogió el usuario como importante.
- Los propios registros almacenados pueden convertirse en una nueva carga.
La directiva de 5BY de “no almacenar el original, almacenar sólo el significado” no es simplemente una opción tecnológica para reducir el espacio de almacenamiento.
Parte de la pregunta de si lo que la gente realmente necesita son copias de todas las oraciones o coordenadas que puedan restaurar el juicio y el contexto.
Si estudias a las personas, las prioridades de las funciones también cambiarán.
Si piensas en el comportamiento humano y la memoria, las prioridades de los productos también cambian.
Las siguientes cuestiones pueden llegar a ser más importantes que agregar más funciones:
- ¿El usuario entiende fácilmente cuándo dejar un ancla?
- ¿La diferencia entre Saved y Anchor está determinada por la acción?
- ¿El traspaso es demasiado largo o demasiado corto?
- ¿El usuario se pierde en la Vista Gráfica?
- ¿Puedes distinguir entre viejos juicios y nuevas decisiones?
- ¿Se mezclarán la cuenta y el contexto incluso si cambias a otra IA?
- ¿La información no seleccionada por el usuario se deja al azar?
- ¿La revisión de registros conduce naturalmente a nuevos trabajos?
La respuesta a esta pregunta no se puede obtener simplemente leyendo el código.
Es necesario observar dónde se detienen los usuarios reales, qué no entienden y en qué momentos encuentran valor.
Los errores de los usuarios también son una prueba importante en la investigación de productos
Cuando un usuario utiliza una función de forma incorrecta, no debe asumir que simplemente no leyó las instrucciones.
Es posible que el concepto del producto y la pantalla no coincidan con las expectativas de las personas.
Por ejemplo, si los usuarios confunden repetidamente Anchor y Saved, debes considerar las siguientes posibilidades:
- El propósito de las dos funciones no parece lo suficientemente diferente.
- Los nombres son diferentes, pero las acciones reales se sienten similares.
- No está claro el momento en el que el usuario debe seleccionar una función.
- La diferencia entre las dos funciones no es visible en la pantalla de resultados.
Los productos que estudian a las personas no sólo culpan a los usuarios por sus errores.
Necesitamos descubrir qué desajuste entre las expectativas y el diseño causó el error.
5BY no debería juzgar a las personas por ellos.
Los servicios que ayudan a las personas con la memoria y el juicio pueden verse tentados a sacar conclusiones para los usuarios.
Puede seleccionar automáticamente conversaciones importantes, recomendar próximas acciones basadas en el historial pasado e incluso estimar las preferencias del usuario.
Alguna automatización puede resultar conveniente.
Sin embargo, 5BY no debería disminuir el derecho del usuario a juzgar.
- Corresponde al usuario tomar la decisión final sobre lo que es importante.
- Los registros pasados no deben utilizarse como base para forzar decisiones actuales.
- Hay que distinguir entre las recomendaciones de la IA y el juicio final del usuario.
- Los usuarios deberían poder editar y eliminar sus registros.
- Debería ser fácil de corregir cuando la conexión automática falla.
En lugar de aspirar a un sistema que juzgue mejor que las personas, 5BY debería aspirar a un sistema que ayude a las personas a formarse mejor sus propios juicios.
La investigación requerida para 5BY debe conectar múltiples campos
La forma en que la gente piensa, recuerda y juzga es difícil de explicar en un solo campo.
Las áreas que 5BY debería considerar a largo plazo pueden incluir áreas como:
- Memoria humana y olvido.
- Toma de decisiones y errores de juicio.
- Proceso de resolución de problemas
- Metacognición y autorreflexión.
- Gestión del conocimiento y memoria organizacional.
- Método de colaboración entre personas e IA.
- Interfaz y experiencia de usuario.
- Información personal y control de datos.
- Fuente y confiabilidad de los registros.
- Inteligencia colectiva y transferencia de conocimiento.
No basta con aplicar conceptos de este campo a los productos.
Necesitamos verificar qué problemas experimentan los usuarios reales de 5BY al cambiar entre múltiples IA y de qué funciones reciben ayuda.
El criterio de éxito de 5BY no es el volumen de almacenamiento.
El éxito de 5BY no debe juzgarse únicamente por la cantidad de conversaciones guardadas o las coordenadas generadas.
Las preguntas más importantes son:
- ¿El usuario revisó un juicio importante del pasado?
- ¿Ha disminuido el tiempo para repetir la misma explicación del principio?
- ¿Era posible seguir pensando incluso al pasar a otra IA?
- ¿Conectó viejas ideas con problemas actuales?
- ¿Recibiste ayuda para no repetir fracasos del pasado?
- ¿Entiendes cómo se desarrollaron tus pensamientos?
- ¿Pudiste transmitir conocimientos importantes a la siguiente persona?
Si este cambio realmente ocurre, 5BY podría ir más allá de una simple herramienta de almacenamiento de conversaciones de IA y convertirse en un servicio que ayude con la continuidad del pensamiento.
El verdadero tema de investigación de nuestra empresa son las personas.
5BY requiere un buen código y un sistema estable.
También son importantes las tecnologías que responden a los cambios en los servicios de inteligencia artificial, conectan conversaciones entre múltiples LLM y administran de forma segura los registros de los usuarios.
Pero la tecnología no es el objetivo.
La tecnología es un medio que permite a las personas tomar mejores decisiones sin perder la cabeza.
La pregunta que 5BY debe seguir planteándose no es ¿cuántas funciones más creará?
-¿Por qué la gente olvida pensamientos importantes? -¿Qué pistas necesitas recordar? -¿Cuánto contexto del pasado hay que mostrar para entenderlo?
- ¿Cuándo debería ayudar la IA y cuándo deberían las personas tomar sus propias decisiones?
- Cómo hacer que los registros no sean una carga sino un punto de partida para tus próximos pensamientos
Si no responde esta pregunta, 5BY puede ser un servicio que guarde muchas conversaciones, pero es difícil convertirse en un servicio que conecte los pensamientos de las personas.
El verdadero objetivo de la investigación de 5BY no es el software.
Así es como la gente piensa, recuerda, olvida, elige y vuelve a juzgar.
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