Ingeniería de prompts: la disciplina clave para dominar la inteligencia artificial generativa

La inteligencia artificial generativa está transformando el mundo a gran velocidad, y uno de sus pilares es la ingeniería de prompts que se encuentra detrás de los principales modelos de lenguaje (LLMs), como GPT, Claude o Gemini. Te contamos qué es la ingeniería de prompts, sus principios fundamentales, aplicaciones reales y el perfil de uno de los profesionales más demandados en el mundo de la IA.

¿Qué es la ingeniería de prompts y por qué es fundamental?

El prompt es el mensaje, la orden, que se le proporciona a la IA para que pueda crear entradas textuales, claras, precisas y que estén bien estructuradas. Es decir, se trata de un guión mediante el que la IA entiende las instrucciones que se le han dado y ofrece resultados coherentes, que sean relevantes para el usuario y con una gran precisión sobre lo que se le ha pedido.
La IA generativa está cada vez más presente en cualquier campo. En la actualidad, un ejemplo claro son los chatbots, los asistentes que escriben código o analizan datos están a la orden del día y son capaces de hacer muchas tareas. Pero para que estos puedan ejecutar dichas acciones correcatmente es necesario que sean guiados de la manera adecuada, ya que en caso contrario no funcionan como deben. Dicho de otro modo, sin un buen prompt, las respuestas que te puede proporcionar el modelo, por muy avanzado que sea, serán vagas, inexactas o erróneas. En este punto es el que entra en juego la ingeniería de prompts para que las interacciones con la IA sean cada vez más útiles, fiables y seguras.
Para ello, detrás de cada prompt bien diseñado existe una intención clara que persigue una serie de objetivos como maximizar la precisión y coherencia en las respuestas del modelo, reducir sesgos y alucinaciones, optimizar el uso de recursos y facilitar la mejora continua.

Principios y técnicas para crear un buen prompt

Generalmente un prompt no suele ser bueno a la primera, es necesario que se mejore de forma continua y se refine para poder lograr sus objetivos, para ello, existen una serie de principios y técnicas que puedes aplicar. Así, es necesario que siempre, el prompt incluya un contexto para situar al modelo en el escenario adecuado y dotarle de personalidad. Por otro lado, es necesario que le des la instrucción concreta y el rol que debe jugar el modelo en todo el proceso, así como el formato de salida para la respuesta.

Zero-shot y few-shot prompting

A la hora de hacer el prompt existen distintas opciones que te permitirán afinar más tus respuestas y optimizar tu tiempo. Como sabes, los modelos de IA se están entrenando continuamente, por lo que si el modelo ya ha visto tareas similares durante el entrenamiento será capaz de desarrollar una tarea concreta sin darle ejemplos (Zero-shot prompting), por otro lado, el modelo también puede funcionar con los Few-shot prompting, en los que puedes aportar un par de ejemplos para que el modelo sea capaz de captar el tono o el tipo de respuesta que necesitas.

Cadena de pensamiento

Cuando se trata de tareas complicadas y es necesaria una explicación, puedes pedir al modelo que te explique paso a paso cómo ha llegado a esa respuesta. El chain-of-thought permite la reducción de errores por parte de la IA, lo que hace que las salidas y resultados que ofrecen son mucho más fiables.

Proceso iterativo

La ingeniería de prompts es, sobre todo, un proceso de prueba y ajuste. Los ingenieros experimentan, comparan resultados y afinan detalles para lograr que las respuestas y el funcionamiento del modelo sea el más adecuado. Así, deberán probar distintas variantes, medir cómo responde el modelo a las mismas, ajustar la estructura y el contenido si fuese necesario y realizar un documento en el que se guarden los cambios y los resultados que se han producido con cada intento para aprender de ellos.

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El ingeniero de prompts, un perfil cada vez más imprescindible

Debido a la relevancia y el crecimiento exponencial de la IA en la actualidad, los ingenieros de prompts cada vez con más necesarios ya que su misión es la de diseñar prompts que saquen lo mejor de los modelos y evitar, en lo posible, salidas que puedan ser problemáticas o inútiles. Pero, ¿qué es lo que hace exactamente un ingeniero de prompts? Pues se encarga de diseñar, probar y ajustar los prompts para distintas aplicaciones, también analiza las respuestas ofrecidas y refina las instrucciones. Por otro lado, ayuda a reducir los sesgos en los resultados inadecuados y colabora con otros equipos técnicos, de negocio o producto para que la IA se pueda integrar y aportar soluciones reales.
El ingeniero de prompts necesita un conocimiento en profundidad de cómo funcionan los LLMs, gran capacidad de comunicación escrita, pensamiento lógico y capacidad de análisis. No está de más que sepa manejar herramientas de experimentación y versiones, pero sobre todo debe ser una persona con una ética clara. Con estas habilidades podrá enfrentarse a un mercado laboral muy fructífero, ya que estos profesionales pueden trabajar en distintas áreas como la tecnología y el software, la educación, el marketing, la salud, las financias, la comunicación…

Aplicaciones reales de la ingeniería de prompts

Llegados a este punto es muy probable que te estés preguntando cuáles son verdaderamente las aplicaciones reales que tienen en la actualidad la ingeniería de prompts, pues bien, está presente en chatbots y asistentes para lograr conversaciones más fluidas y útiles para el usuario. En la generación de contenidos para que esta suene natural y convincente; en la ayuda a la programación para ayudar al modelo a escribir código o resolver problemas; en la educación y el análisis para obtener resultados de datos que pueden ser complejos de analizar.
Para poder desarrollar su trabajo de manera adecuada, es necesario controlar y conocer determinadas herramientas que le ayudarán en el día a día. Apunta, las esenciales: Playgrounds como los de OpenAI o Google AI, Frameworks como LangChain o sistemas de control de versiones, porque los prompts evolucionan y es deberás rastrear esos cambios.
Pero si quieres llevar la ingeniería de prompts un paso más allá y sacarle el máximo rendimiento puedes decantarte por prompts multimodales en los que se combinan el texto, las imágenes o el audio; prompts dinámicos para ajustarse en tiempo real según el contexto de la conversación y la automatización de pruebas que te permite acelerar la validación de múltiples versiones de un prompt.