Los prompts juegan un papel fundamental en la generación de texto asistida por inteligencia artificial (IA). Son la clave para guiar a los modelos de lenguaje en la producción de contenido coherente y relevante. La ingeniería de prompts es un proceso meticuloso que requiere una comprensión profunda de la naturaleza de los datos de entrada y los objetivos deseados de salida. A continuación, se analizarán las mejores prácticas y estrategias para crear prompts efectivos que maximicen el rendimiento de los modelos de IA.
Los prompts son instrucciones o estímulos diseñados para orientar la generación de texto por parte de modelos de lenguaje basados en IA. Consisten en una breve descripción o pregunta que proporciona contexto y dirección al modelo, facilitando así la producción de respuestas coherentes y relevantes. Los prompts pueden variar en longitud y complejidad dependiendo de la tarea específica que se esté abordando.
Basándose en diversas referencias, se ha establecido un formato óptimo para la creación de prompts que impulse el rendimiento de los sistemas de IA.
En primer lugar, se debe definir claramente la tarea que se desea que el modelo realice. Esto se logra mediante la selección de un verbo que describa la acción deseada, como “diseña”, “redacta”, “analiza”, “lee”, “planea”, entre otros. La tarea puede ser singular, enfocada en una acción específica, o puede ser multifacética, involucrando múltiples pasos o actividades. Algunos ejemplos de esto pueden ser:
Tarea Única:
• Diseña un logotipo para una nueva empresa de tecnología.
• Redacta un resumen ejecutivo para un informe de investigación sobre energías renovables.
• Analiza los datos de ventas del último trimestre y presenta las tendencias clave.
• Lee el artículo sobre inteligencia artificial y escribe un análisis crítico.
• Planifica un itinerario de viaje de dos semanas por Europa, incluyendo transporte, alojamiento y actividades.
Tarea Multitarea:
• Diseña un logotipo y redacta una descripción de marca para una nueva empresa de tecnología.
• Analiza los datos de ventas del último trimestre y planea estrategias para aumentar los ingresos y la retención de clientes.
• Lee el artículo sobre inteligencia artificial, redacta un resumen ejecutivo y propón posibles aplicaciones prácticas en el sector de la salud.
• Planifica un itinerario de viaje de dos semanas por Europa, considerando tanto los aspectos logísticos como las experiencias culturales y turísticas recomendadas.
Estos ejemplos ilustran cómo las tareas pueden variar en su complejidad y alcance, desde acciones simples y enfocadas hasta actividades que requieren la integración de múltiples habilidades y procesos. La selección adecuada de la tarea es fundamental para orientar al modelo hacia la generación de respuestas relevantes y coherentes.
Es importante destacar que la elección del verbo debe alinearse estrechamente con los objetivos y requisitos de la tarea en cuestión. Por ejemplo, si se solicita al modelo que genere un diseño creativo, el verbo “diseña” sería apropiado, mientras que, si se requiere un análisis detallado de datos, “analiza” sería más adecuado. Esta claridad en la definición de la tarea proporciona una guía clara para el modelo y facilita la generación de respuestas relevantes y precisas.
Además, es fundamental considerar la naturaleza de la tarea al seleccionar el verbo. Algunas tareas pueden requerir acciones más activas, como “diseña” o “redacta”, mientras que otras pueden involucrar procesos más pasivos, como “lee” o “analiza”. Esta distinción influye en la forma en que el modelo interpreta el prompt y en el tipo de respuesta que se espera.
En la creación de prompts, el contexto desempeña un papel crucial al proporcionar la información necesaria para que el modelo comprenda la tarea de manera efectiva. Este contexto debe ser claro, conciso y relevante, evitando la inclusión de información superflua que pueda distraer al modelo o dificultar su comprensión. Además, es fundamental incluir preguntas clave que ayuden a definir los objetivos y alcance de la tarea.
El contexto debe responder a preguntas como: ¿Quiénes somos como organización o individuos encargados de la tarea? ¿Cuál es el propósito o la meta que buscamos alcanzar con esta solicitud? ¿Cuál es la situación actual o el contexto en el que se desarrolla la tarea? Estas preguntas proporcionan un marco claro para la comprensión de la tarea y orientan al modelo hacia la generación de respuestas pertinentes y coherentes.
Es importante destacar que el contexto debe ser relevante para la tarea específica en cuestión, brindando la información necesaria sin excederse en detalles innecesarios. Esto garantiza que el modelo tenga una comprensión clara de lo que se espera y pueda generar respuestas que cumplan con los criterios establecidos.
Un ejemplo de contexto bien estructurado podría ser el siguiente:
“Como equipo de desarrollo de software en una empresa de tecnología líder, nos encontramos en el proceso de diseñar una nueva aplicación móvil de gestión de tareas. Nuestro objetivo es crear una herramienta intuitiva y eficiente que permita a los usuarios organizar sus tareas diarias de manera efectiva. En este contexto, estamos solicitando al modelo que genere una serie de opciones de diseño de interfaz de usuario para la aplicación, teniendo en cuenta la usabilidad, la estética y la funcionalidad. ¿Cuáles son las mejores prácticas en el diseño de interfaces de usuario para aplicaciones móviles? ¿Cómo podemos garantizar una experiencia de usuario óptima en nuestra aplicación? Estas son algunas de las preguntas clave que guiarán la generación de respuestas por parte del modelo.”
Una vez establecido el contexto, el siguiente paso en la creación de prompts efectivos es proporcionar un ejemplo claro y conciso que guíe al modelo hacia la tarea deseada. Este ejemplo debe detallar específicamente lo que se espera del modelo, ya sea en términos de generación de texto, análisis de datos o cualquier otra tarea pertinente. Además, puede ser beneficioso solicitar al modelo que siga una metodología o enfoque particular para abordar la tarea, especialmente si existen pautas o prácticas recomendadas en el campo relevante.
Después de establecer el contexto y proporcionar un ejemplo claro de la tarea, el siguiente paso es definir el rol o la persona que se desea que interprete el modelo de IA. El modelo adoptará la perspectiva y el conocimiento asociados con el rol especificado.
Es fundamental seleccionar un rol relevante y adecuado para la tarea en cuestión, considerando el contexto y los objetivos específicos de la solicitud. Esta elección puede basarse en la profesión, el nivel de especialización, la experiencia laboral, la identidad de una celebridad o incluso un personaje ficticio, según lo que mejor se adapte a las necesidades del proyecto.
Por ejemplo, para la tarea de diseño de interfaces de usuario para una aplicación móvil de gestión de tareas, podríamos especificar el siguiente rol:
Eres un diseñador de experiencia de usuario (UX) altamente experimentado y especializado en el diseño de aplicaciones móviles. Tienes un profundo conocimiento de las mejores prácticas en diseño centrado en el usuario y una sólida comprensión de las necesidades y preferencias de los usuarios finales. Tu objetivo es crear una experiencia de usuario fluida y atractiva que maximice la usabilidad y la eficiencia de la aplicación de gestión de tareas.
El siguiente paso en la creación de prompts efectivos es proporcionar un formato claro y estructurado que indique cómo se espera que el modelo entregue la información solicitada. El formato define la disposición y organización de los datos o respuestas generadas por el modelo, lo que facilita su comprensión y uso por parte del usuario final.
Es esencial seleccionar un formato que sea adecuado para el tipo de información que se está solicitando y que se alinee con los objetivos y requisitos de la tarea. Este formato puede variar ampliamente según la naturaleza de la tarea, e incluir opciones como listas, tablas, párrafos, gráficos o cualquier otra estructura que facilite la presentación y comprensión de la información.
Por ejemplo, para la tarea de diseño de interfaces de usuario, se podría especificar el siguiente formato:
Proporciona una lista de propuestas de diseño de interfaz de usuario en formato de tabla, que incluya las siguientes columnas: “Pantalla de Inicio”, “Lista de Tareas” y “Detalles de la Tarea”. Cada fila de la tabla debe representar un diseño único, con detalles específicos sobre la disposición de elementos, el uso de colores y la interacción del usuario.
El último paso en la creación de prompts efectivos es definir el tono en el que se desea que el modelo entregue la respuesta. El tono de respuesta puede variar ampliamente según el contexto y los objetivos de la tarea, e influir en la forma en que se percibe y se interpreta la información proporcionada.
Es esencial elegir un tono que sea coherente con la naturaleza de la tarea y el público al que se dirige, garantizando así que la respuesta sea apropiada y efectiva. Algunos ejemplos de tonos incluyen formal, casual, amigable, enérgico, desafiante, con autoridad, entre otros.
Por ejemplo, para una tarea de servicio al cliente, se podría especificar el siguiente tono:
Se requiere un tono amigable y atento, que demuestre empatía hacia las preocupaciones del cliente y ofrezca soluciones de manera comprensiva y respetuosa. El objetivo es establecer una conexión positiva con el cliente y brindar una experiencia de servicio satisfactoria.
Además, otro ejemplo:
Se solicita un tono formal y profesional, que transmita autoridad y conocimiento sobre el tema en cuestión. La respuesta debe ser clara, concisa y precisa, demostrando un alto nivel de competencia y confianza en el contenido proporcionado.
Una estrategia efectiva para mejorar la calidad de los prompts es el uso de indicadores de contexto, tanto internos como externos. Los indicadores de contexto interno actúan como señales claras del tema en cuestión, funcionando de manera similar a un interruptor con una salida binaria (sí o no). Por otro lado, los indicadores de contexto externo proporcionan referencias adicionales para enriquecer el conocimiento del modelo y mejorar su capacidad de generar respuestas relevantes y coherentes.
Además de los indicadores de contexto, es beneficioso incluir indicaciones operativas que supervisen cómo el modelo procesa la información proporcionada. Estas indicaciones pueden ayudar a garantizar que el modelo interprete correctamente la tarea y genere respuestas adecuadas.
Entre las mejores prácticas reconocidas en la ingeniería de prompts se destacan la retroalimentación, la síntesis, la transformación y la inferencia. Estas estrategias son fundamentales para optimizar la calidad y la eficacia de los prompts, lo que a su vez mejora el rendimiento general del modelo de lenguaje.
Retroalimentación: La retroalimentación constante es esencial para mejorar la calidad de los prompts. Al recopilar y analizar las respuestas generadas por el modelo, los diseñadores pueden identificar áreas de mejora y ajustar los prompts en consecuencia. Esta retroalimentación iterativa permite refinar continuamente los prompts para optimizar el rendimiento del modelo.
Resumir: La habilidad para resumir la información de manera concisa y relevante es crucial en la creación de prompts efectivos. Al proporcionar una descripción clara y precisa de la tarea, se facilita la comprensión del modelo y se guía hacia la generación de respuestas pertinentes y coherentes.
Existen diferencias clave entre “resumir”, “compendiar” y “crear un extracto”, y estas distinciones pueden influir en cómo se interpreta la solicitud y se genera la respuesta por parte del modelo de lenguaje. Aquí hay una explicación detallada de cada término y cómo pueden afectar las respuestas del modelo:
Resumir:
Definición: Resumir implica condensar información extensa en un formato más breve y conciso, conservando los puntos principales y omitiendo detalles menos relevantes.
Impacto en la solicitud: Al solicitar un resumen, el modelo entenderá que se espera una versión más breve pero informativa del contenido original.
Ejemplo de solicitud: “Por favor, resuma los hallazgos clave del informe de investigación sobre energías renovables.”
Respuesta esperada: Se espera que el modelo proporcione una versión condensada del informe, destacando los aspectos más importantes y omitiendo detalles menores.
Compendiar:
Definición: Compendiar implica recopilar y organizar información de diversas fuentes en un solo documento o recurso, proporcionando una visión general coherente y completa.
Impacto en la solicitud: Al solicitar un compendio, el modelo entenderá que se espera una recopilación exhaustiva pero resumida de información relevante.
Ejemplo de solicitud: “Por favor, compendie los principales desarrollos tecnológicos en inteligencia artificial durante la última década.”
Respuesta esperada: El modelo debería ofrecer una recopilación organizada y concisa de los avances más significativos en inteligencia artificial durante el período especificado.
Crear un Extracto:
Definición: Crear un extracto implica seleccionar y presentar fragmentos específicos de un texto más extenso, destacando puntos clave o citas relevantes.
Impacto en la solicitud: Al solicitar un extracto, el modelo entenderá que se espera una selección cuidadosa y destacada de partes específicas del texto original.
Ejemplo de solicitud: “Por favor, crea un extracto que resalte las conclusiones principales del artículo sobre el cambio climático.”
Respuesta esperada: Se espera que el modelo presente una selección de fragmentos que destaquen las conclusiones clave y los hallazgos relevantes del artículo sobre el cambio climático.
Transformar: Transformar la información de una manera que sea fácilmente procesable para el modelo es otro aspecto importante de la creación de prompts. Esto puede implicar la reformulación de la tarea o la presentación de los datos de una manera estructurada y organizada, lo que ayuda al modelo a interpretar y responder de manera efectiva.
Inferir: La capacidad de inferir o deducir información implícita a partir del contexto es una habilidad valiosa en la ingeniería de prompts. Al incluir pistas o claves contextuales en el prompt, se puede orientar al modelo hacia la generación de respuestas más precisas y relevantes, incluso en situaciones ambiguas o poco claras.
En el contexto de ChatGPT, la capacidad del modelo para analizar el texto y extraer información relevante que no está explícitamente presente en el prompt o en las instrucciones dadas se conoce como “inferencia”. La inferencia implica la capacidad del modelo para comprender el contexto implícito y deducir conclusiones lógicas o información adicional basada en la información disponible.
Por ejemplo, si se le pide al modelo que resuma un artículo sobre inteligencia artificial, la capacidad de inferencia le permite identificar temas clave, relaciones entre conceptos y conclusiones importantes que pueden no estar directamente mencionadas en el texto original. Esto permite al modelo generar un resumen más completo y perspicaz, incorporando tanto la información explícita como la inferida para producir una respuesta más informativa y relevante.
Existen varias herramientas disponibles para crear chatbots utilizando tecnologías de inteligencia artificial. Estas herramientas varían en términos de funcionalidades, facilidad de uso y disponibilidad gratuita o de pago. Aquí hay algunas de las principales opciones:
ChatGPT: Desarrollado por OpenAI, ChatGPT es una de las plataformas más populares para crear chatbots basados en el modelo de lenguaje GPT. Ofrece diferentes versiones del modelo, desde GPT-2 hasta GPT-3, que se pueden utilizar para una variedad de aplicaciones de conversación.
Copilot: Copilot es una herramienta de inteligencia artificial desarrollada por Microsoft. Su función principal es asistir a los usuarios proporcionando información, respondiendo preguntas y participando en conversaciones. Copilot utiliza tecnologías como GPT-4 y Bing Search para ofrecer respuestas relevantes y útiles. También con funciones para crear GPTs.
Botsonic: Botsonic es una plataforma de desarrollo de chatbots que ofrece capacidades de inteligencia artificial para crear y personalizar bots de conversación. Proporciona interfaces fáciles de usar y funcionalidades avanzadas para desarrolladores y no desarrolladores por igual.
STACK: STACK es otra herramienta que permite crear chatbots utilizando inteligencia artificial. Ofrece funcionalidades de procesamiento del lenguaje natural (NLP) y aprendizaje automático para desarrollar bots conversacionales inteligentes.
Aunque la ingeniería de prompts es fundamental para optimizar la interacción con modelos de IA, el desarrollo de agentes de inteligencia artificial implica otros componentes esenciales, como la seguridad, la ética y el tratamiento de datos. La Ley de IA de la UE establece un marco normativo para categorizar y controlar los sistemas de IA según su nivel de riesgo, incluyendo restricciones estrictas para usos de alto riesgo y prohibiciones en casos de riesgo inaceptable, como la vigilancia en tiempo real. Estas regulaciones buscan asegurar la seguridad y la ética en la IA, considerando la protección de los derechos humanos y la privacidad, similar a las disposiciones del GDPR (Reglamento General de Protección de Datos) de la UE (Sidley Austin LLP, 2023). Además, falta una mención a las nuevas tendencias en la gestión de riesgos, como el uso de Big Data, el análisis predictivo o las herramientas automatizadas de IA, que permiten una identificación y evaluación más precisa de riesgos potenciales. Según recientes estudios, estas tecnologías facilitan un análisis más proactivo, permitiendo a las organizaciones anticiparse a problemas mediante patrones detectados en datos masivos (Harvard Business Review, 2022)