Teoría falopa respecto a las métricas de empleados
Algunas empresas vienen recolectando todo el historial de Claude desde hace rato, y también métricas del uso de la IA que desde la óptica del empleado no tienen sentido y a veces fuerzan errores (muchas quejas últimamente de cierta empresa).
Todo lo tiene que hacer Claude. Llegamos al punto ridículo donde comentaban que usaron SDD para aumentar de versión una biblioteca. Se abren tickets y hasta se mandan mensajes de Slack con un LLM. Se alienta a que hagas uso ordinario y gastes una banda, vi comentarios en el sub hablando de que algunos se gastan 2000USD.
Me parece bastante obvio que con las métricas no quieren subir la productividad del empleado, sino destilar un modelo. Si tenés un año de interacciones de miles y miles de empleados con todas las herramientas disponibles, hacés un fine tuning de un modelo open source y tenés un empleado autónomo que entiende todo sobre la empresa y que tiene experiencia arreglando las apps con las que fue entrenado. Por eso miden el uso de todo, no porque les preocupe que no estés trabajando.
Si también se recolecta a que repo pertenece la conversación, podrías destilar optimizando para apps específicas. En este contexto, usar Claude para cuestiones personales no se castiga con pena capital por el uso de recursos de la empresa, sino porque ensucia los datasets de entrenamiento.
Es tremadamente barato y posible para el nivel técnico que hay en empresas tecnológicas locales. Los despidos por métricas bajas no se dan por ser malos empleados, sino porque esos empleados no sirven para entrenar, es decir, no son generadores de datasets.
Las multinacionales están sentadas en una mina de oro de datos que Anthropic y OpenAI no pueden explotar porque los planes empresariales no se usan para reentrenamiento.
¿Cuánto faltará para que anuncien un GPT criollo? ¿O por el contrario, lo que planteo es un delirio?