Ingeniería de prompts de IA: Obtenga mejores resultados de ChatGPT y otras herramientas de IA

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente las industrias en todo el mundo, y los modelos de lenguaje grandes (LLM) como ChatGPT, Bard y otros están a la vanguardia de esta revolución. Sin embargo, la calidad del resultado de estas herramientas de IA depende en gran medida de la entrada que proporcione. Aquí es donde entra en juego la ingeniería de prompts de IA. Esta guía completa lo equipará con el conocimiento y las técnicas para crear prompts efectivos que desbloqueen todo el potencial de estas poderosas herramientas de IA.

¿Qué es la ingeniería de prompts de IA?

La ingeniería de prompts de IA es el arte y la ciencia de diseñar prompts (o instrucciones) efectivos para que los modelos de IA generen los resultados deseados. Implica comprender cómo estos modelos interpretan el lenguaje y elaborar prompts que sean claros, específicos y contextualmente relevantes. Piense en ello como comunicarse eficazmente con un asistente muy inteligente, pero a veces literal.

En lugar de simplemente preguntar "Escribe un poema", la ingeniería de prompts le enseña cómo guiar a la IA proporcionando contexto, preferencias de estilo, restricciones de longitud e incluso ejemplos. Cuanto mejor sea el prompt, mejor será el resultado.

¿Por qué es importante la ingeniería de prompts?

La ingeniería de prompts es crucial por varias razones:

• Calidad de salida mejorada: Los prompts bien elaborados conducen a resultados más precisos, relevantes y útiles.
• Control mejorado: La ingeniería de prompts le permite dirigir el modelo de IA en la dirección deseada, controlando el tono, el estilo y el contenido del texto generado.
• Mayor eficiencia: Al obtener los resultados deseados más rápido, ahorra tiempo y recursos.
• Desbloqueo del potencial oculto: La ingeniería de prompts puede revelar capacidades de los modelos de IA que quizás no haya imaginado que existían.
• Mitigación del sesgo: El diseño reflexivo de los prompts puede ayudar a minimizar los sesgos presentes en los datos de entrenamiento del modelo de IA.

Principios clave de la ingeniería de prompts eficaz

Si bien no existe un enfoque único para todos, aquí hay algunos principios básicos para guiar sus esfuerzos de ingeniería de prompts:

1. Sea claro y específico

La ambigüedad es el enemigo de los buenos prompts. Las instrucciones vagas o generales pueden conducir a resultados impredecibles y, a menudo, insatisfactorios. En cambio, esfuércese por la claridad y la especificidad en sus prompts. Cuanto más detalle proporcione, mejor podrá comprender sus necesidades el modelo de IA.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Escribe una historia."

Buen prompt: "Escribe una historia corta sobre una joven en Tokio que descubre un mensaje oculto en un libro antiguo y se embarca en una misión para encontrar un tesoro perdido. La historia debe ser de suspenso y tener un final sorprendente."

2. Proporcione contexto

Dar contexto al modelo de IA es esencial para generar resultados relevantes y significativos. Explique los antecedentes, el propósito y el público objetivo de su solicitud. Esto ayuda a la IA a comprender el panorama general y adaptar su respuesta en consecuencia.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Resume este artículo."

Buen prompt: "Resume este artículo académico sobre el impacto del cambio climático en la producción de café en Colombia. El resumen debe ser conciso y adecuado para una audiencia de profesionales de la industria del café."

3. Especifique el formato deseado

Indique claramente el formato deseado del resultado. ¿Desea una lista con viñetas, un párrafo, una tabla o algo más? Especificar el formato ayuda al modelo de IA a estructurar su respuesta de manera adecuada.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Compare y contraste los sistemas económicos de China y Estados Unidos."

Buen prompt: "Compare y contraste los sistemas económicos de China y Estados Unidos. Presente su respuesta en una tabla con las siguientes columnas: Característica clave, China, Estados Unidos."

4. Defina el tono y el estilo

El tono y el estilo del texto generado pueden afectar significativamente su eficacia. ¿Desea un tono formal, informal, humorístico o serio? Especificar el tono deseado ayuda al modelo de IA a alinear su lenguaje con su mensaje deseado.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Escriba una descripción del producto para nuestro nuevo teléfono móvil."

Buen prompt: "Escriba una descripción persuasiva del producto para nuestro nuevo teléfono móvil, destacando sus características y beneficios clave. El tono debe ser entusiasta y atractivo, dirigido a jóvenes adultos interesados en la tecnología y las redes sociales."

5. Utilice ejemplos

Proporcionar ejemplos del resultado deseado puede ser una forma poderosa de guiar al modelo de IA. Los ejemplos ayudan a la IA a comprender sus expectativas y replicar el estilo y el contenido deseados.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Escriba un eslogan para nuestra nueva cafetería."

Buen prompt: "Escriba un eslogan para nuestra nueva cafetería, similar a estos ejemplos: 'La mejor parte de despertar', 'Piensa diferente', 'Simplemente hazlo'. El eslogan debe ser corto, memorable y reflejar la calidad de nuestro café."

6. Itere y refine

La ingeniería de prompts es un proceso iterativo. No espere obtener resultados perfectos en su primer intento. Experimente con diferentes prompts, analice los resultados y refine su enfoque en función de los resultados. Cuanto más practique, mejor se volverá en la elaboración de prompts efectivos.

7. Considere el prompting de cadena de pensamiento

Para tareas complejas, divida el problema en pasos más pequeños y manejables. Utilice prompts que guíen al modelo de IA para que piense paso a paso, explicando su razonamiento a lo largo del camino. Esta técnica, conocida como prompting de cadena de pensamiento, puede mejorar significativamente la precisión y la coherencia del resultado.

Ejemplo:

Prompt deficiente: "Resuelve este problema matemático: 23 + 45 * 2 - 10 / 5."

Buen prompt: "Resolvamos este problema matemático paso a paso. Primero, calcule 45 * 2. Luego, calcule 10 / 5. Luego, sume 23 al resultado de 45 * 2. Finalmente, reste el resultado de 10 / 5 del resultado anterior. ¿Cuál es la respuesta final?"

Técnicas avanzadas de ingeniería de prompts

Una vez que haya dominado los principios básicos, puede explorar técnicas más avanzadas para mejorar aún más sus habilidades de ingeniería de prompts:

1. Aprendizaje con pocos ejemplos

El aprendizaje con pocos ejemplos implica proporcionar al modelo de IA una pequeña cantidad de ejemplos de la relación entrada-salida deseada. Esto permite que el modelo aprenda el patrón y lo generalice a entradas nuevas e invisibles.

2. Aprendizaje sin ejemplos

El aprendizaje sin ejemplos tiene como objetivo generar resultados sin proporcionar ningún ejemplo explícito. Esto requiere que el modelo de IA se base en su conocimiento y comprensión preexistentes del mundo.

3. Encadenamiento de prompts

El encadenamiento de prompts implica utilizar la salida de un prompt como entrada para otro prompt. Esto le permite crear flujos de trabajo complejos y generar resultados multifacéticos.

4. Ensamble de prompts

El ensamble de prompts implica el uso de múltiples prompts para generar múltiples salidas y luego combinarlos para crear una salida final. Esto puede ayudar a mejorar la robustez y la confiabilidad de los resultados.

Ingeniería de prompts para diferentes herramientas de IA

Si bien los principios básicos de la ingeniería de prompts se aplican a la mayoría de las herramientas de IA, hay algunos matices a considerar según la plataforma específica que esté utilizando:

ChatGPT

ChatGPT es un modelo de lenguaje versátil que se puede utilizar para una amplia gama de tareas, que incluyen escritura, traducción, resumen y preguntas y respuestas. Al solicitar a ChatGPT, concéntrese en la claridad, el contexto y el formato deseado. Experimente con diferentes tonos y estilos para encontrar lo que mejor se adapte a sus necesidades. ChatGPT recuerda los turnos anteriores en la conversación, por lo que puede aprovechar los prompts anteriores para refinar el resultado.

Bard

Bard es otro modelo de lenguaje poderoso que se destaca en tareas creativas, como escribir poemas, generar código y generar ideas. Al solicitar a Bard, fomente la creatividad y la experimentación. Proporcione restricciones y pautas claras para dirigir el modelo en la dirección deseada. Bard es muy adecuado para tareas abiertas en las que desea explorar diferentes posibilidades.

Modelos de generación de imágenes (por ejemplo, DALL-E 2, Midjourney, Stable Diffusion)

La ingeniería de prompts para modelos de generación de imágenes implica describir la imagen deseada en detalle. Utilice un lenguaje descriptivo para especificar el tema, el entorno, el estilo y el estado de ánimo de la imagen. Experimente con diferentes palabras clave y frases para ver cómo afectan el resultado. Considere la posibilidad de utilizar prompts negativos para excluir elementos no deseados de la imagen.

Ejemplo:

Prompt: "Una imagen fotorrealista de un bullicioso mercado en Marrakech, Marruecos, al atardecer. La escena está llena de colores vibrantes, especias exóticas y gente regateando por bienes. El estilo debe ser similar a una fotografía de National Geographic."

Consideraciones éticas en la ingeniería de prompts

A medida que la IA se integra más en nuestras vidas, es fundamental tener en cuenta las implicaciones éticas de la ingeniería de prompts. Tenga en cuenta el potencial de sesgo, desinformación y uso indebido. Esfuércese por crear prompts que sean justos, precisos y responsables.

• Evite los prompts sesgados: Tenga cuidado de no crear prompts que perpetúen estereotipos o discriminen a ciertos grupos.
• Promueva la transparencia: Cuando utilice contenido generado por IA, sea transparente sobre su origen y limitaciones.
• Prevenga la desinformación: Evite el uso de la IA para generar información falsa o engañosa.
• Respete los derechos de autor: Tenga en cuenta las leyes de derechos de autor cuando utilice la IA para generar contenido creativo.

Ejemplos de ingeniería de prompts en diferentes industrias

La ingeniería de prompts es aplicable en varias industrias y sectores. Aquí hay algunos ejemplos de cómo se puede utilizar en diferentes contextos:

Marketing

Tarea: Generar texto de marketing para un nuevo producto.

Prompt: "Escriba tres versiones diferentes de texto de marketing para nuestra nueva línea de productos orgánicos para el cuidado de la piel. Cada versión debe estar dirigida a un público diferente: millennials interesados en la sostenibilidad, consumidores de la Generación Z centrados en la asequibilidad y baby boomers preocupados por el envejecimiento. Destaque los beneficios clave de los productos y utilice un lenguaje persuasivo para fomentar las compras."

Educación

Tarea: Crear un plan de lección para una clase de historia.

Prompt: "Cree un plan de lección para una clase de historia de 90 minutos sobre la Revolución Francesa. El plan de lección debe incluir objetivos de aprendizaje, actividades, preguntas de debate y métodos de evaluación. El público objetivo son estudiantes de secundaria con conocimientos previos limitados sobre el tema. Incluya fuentes primarias y secundarias para que los estudiantes las analicen."

Servicio al cliente

Tarea: Generar respuestas a las consultas de los clientes.

Prompt: "Es un representante de servicio al cliente de una empresa global de comercio electrónico. Responda a la siguiente consulta del cliente de manera educada y útil: 'Mi pedido aún no ha llegado. ¿Qué debo hacer?' Proporcione instrucciones claras sobre cómo el cliente puede rastrear su pedido y ponerse en contacto con el servicio de atención al cliente si es necesario."

Atención médica

Tarea: Resumir trabajos de investigación médica.

Prompt: "Resuma este trabajo de investigación sobre la eficacia de un nuevo fármaco para el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer. El resumen debe ser conciso y adecuado para los profesionales de la salud. Destaque los hallazgos clave, las limitaciones y las implicaciones del estudio."

Legal

Tarea: Redactar documentos legales.

Prompt: "Redacte un acuerdo de confidencialidad (NDA) simple entre dos empresas. El NDA debe proteger la información confidencial compartida durante una negociación comercial. Incluya cláusulas sobre la definición de información confidencial, las obligaciones de la parte receptora y el plazo del acuerdo."

El futuro de la ingeniería de prompts

A medida que la IA continúa evolucionando, la ingeniería de prompts se convertirá en una habilidad cada vez más importante. Es probable que los futuros modelos de IA sean más sofisticados y capaces de comprender prompts más complejos. Sin embargo, la necesidad de prompts claros, específicos y contextualmente relevantes seguirá siendo esencial. Podemos esperar que surjan técnicas de ingeniería de prompts más avanzadas, como la optimización automatizada de prompts y la programación basada en prompts.

Además, es probable que el papel de la ingeniería de prompts se expanda más allá de los modelos de IA basados en texto. Podemos anticipar el desarrollo de técnicas de ingeniería de prompts para otros tipos de IA, como la robótica, la visión artificial y el procesamiento de audio.

Conclusión

La ingeniería de prompts de IA es una habilidad fundamental para cualquiera que busque aprovechar el poder de las herramientas de IA como ChatGPT y Bard. Al dominar los principios y las técnicas descritas en esta guía, puede desbloquear todo el potencial de estos poderosos modelos y generar resultados de alta calidad que satisfagan sus necesidades específicas. Recuerde ser claro, específico y contextualmente relevante en sus prompts, y no tenga miedo de experimentar e iterar. Con práctica y dedicación, puede convertirse en un ingeniero de prompts de IA competente y aprovechar la IA para lograr sus objetivos.

El camino para dominar la ingeniería de prompts de IA es un proceso continuo. Manténgase actualizado con los últimos avances en IA y continúe refinando sus habilidades. El futuro de la IA es brillante, y la ingeniería de prompts desempeñará un papel vital en la configuración de ese futuro.

Más recursos de aprendizaje:

• Cursos en línea sobre ingeniería de prompts
• Documentos de investigación sobre LLM y optimización de prompts
• Foros y debates de la comunidad de IA