Redes neuronales más estables y una conectividad superior entre las áreas del lenguaje y la estrategia son el sello distintivo de los «susurradores de IA”. Esta arquitectura neuronal se entrelaza con los circuitos de la inteligencia artificial y consigue una interacción más fluida y eficaz con la tecnología.
La habilidad para comunicarse eficazmente con una inteligencia artificial, conocida como prompt engineering, se ha convertido en una destreza cada vez más valorada. No se trata simplemente de hacer preguntas a un chatbot, sino de un arte y una ciencia para guiar a los modelos de lenguaje hacia los resultados deseados.
Un estudio realizado por investigadores de la Universidad Rey Saúd en Arabia Saudí ha explorado por primera vez qué hace que el cerebro de un experto en esta disciplina sea diferente, desvelando las bases neurológicas de esta nueva forma de pericia.
El cerebro del experto en IA, bajo el escáner
Para desentrañar los secretos de los «susurradores de IA», los científicos llevaron a cabo un estudio piloto utilizando imágenes por resonancia magnética funcional (fMRI), una técnica que mide la actividad cerebral al detectar cambios en el flujo sanguíneo.
El equipo reclutó a 22 participantes y los clasificó en dos grupos, «expertos» e «intermedios», basándose en sus puntuaciones en una Escala de Alfabetización en Ingeniería de Prompts (PELS) desarrollada por ellos mismos. Esta escala evalúa dimensiones clave como la claridad en la construcción de prompts, el conocimiento de técnicas avanzadas y la capacidad para optimizar las respuestas de la IA.
Mientras los participantes reposaban, los escáneres revelaron que la pericia no es solo una cuestión de conocimiento, sino que se refleja en patrones distintivos de la función y conectividad del cerebro, incluso en estado de reposo.
Cableado particular
Los resultados mostraron que el cerebro de un experto está neurológicamente «cableado» de una manera particular para esta tarea. En primer lugar, los expertos exhibieron una mayor sincronización en las frecuencias bajas de su actividad cerebral, lo que sugiere un procesamiento neuronal más eficiente y organizado. Esta mayor estabilidad se manifestó en redes clave como la Red Visual Ventral, implicada en el reconocimiento; la Red Neuronal por Defecto Posterior, asociada al pensamiento interno y la memoria; y la Red Parietal Lateral Izquierda, crucial para el lenguaje. Esta organización intrínseca podría ser lo que permite a los expertos gestionar las complejas demandas cognitivas que exige la creación de prompts efectivos.
Mayor conectividad
Además de tener redes más estables, los expertos demostraron una conectividad funcional significativamente mayor en dos regiones cerebrales cruciales del hemisferio izquierdo. El Giro Temporal Medio Izquierdo, un centro neurálgico para el lenguaje y el contexto, y el Polo Frontal Izquierdo, vinculado a la planificación y el razonamiento abstracto, mostraban una comunicación mucho más fluida.
Según estos resultados, el cerebro de un experto parece haber fortalecido las «autopistas» neuronales que conectan el conocimiento lingüístico con la planificación estratégica, permitiendo una interacción más ágil y eficaz con los modelos de lenguaje, concluyen los investigadores.
Referencia
The Prompting Brain: Neurocognitive Markers of Expertise in Guiding Large Language Models. Hend Al-Khalifa et al. arXiv:2508.14869v1 DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2508.14869
¿Qué significan estos hallazgos para el futuro de la IA?
Aunque se trata de un estudio piloto con una muestra pequeña, sus implicaciones son profundas y podrían transformar la manera en que diseñamos y nos relacionamos con la inteligencia artificial.
Comprender la base neuronal de la pericia en prompt engineering puede inspirar el diseño de interfaces de IA más intuitivas. Por ejemplo, si se sabe que los expertos dependen de la planificación y la estructuración mental, las futuras herramientas de IA podrían incorporar plantillas o diagramas de flujo visuales que ayuden a los novatos a organizar sus ideas, reduciendo la carga cognitiva.
Además, estos marcadores neuronales podrían guiar el desarrollo de programas de formación más efectivos, diseñados para ejercitar específicamente las redes cerebrales implicadas.
Por último, este conocimiento podría incluso influir en la creación de la próxima generación de modelos de lenguaje, diseñándolos para que se alineen mejor con los flujos de trabajo cognitivos humanos.
Esta investigación representa un paso importante para cerrar la brecha entre la cognición humana y la inteligencia artificial, consideran los investigadores. Al mirar directamente dentro del cerebro, comenzamos a comprender no solo cómo funcionan las máquinas, sino también cómo nuestro propio intelecto se adapta y evoluciona para colaborar con ellas en esta nueva era tecnológica.
