Qué es el prompt engineering y cómo potencia la eficiencia de los modelos de IA

En el campo de la IA, el término prompt puede traducirse como aviso, réplica o instrucción, por lo que el prompt engineering hace referencia a la ingeniería de las respuestas de un sistema inteligente. Es decir, podemos definirlo como la técnica utilizada para crear instrucciones claras y específicas que se dan al modelo de lenguaje para guiarlo sobre la respuesta que se espera que se genere como resultado. No es solo darle datos al sistema, sino diseñar una estructura cuidada para presentarle los datos y cómo deben interpretarse.

Y es que, detrás de la gran capacidad de entendimiento y respuesta de modelos de IA generativa como ChatGPT, Midjourney o Bard (ahora llamado Gemini), hay todo un exhaustivo trabajo de muchos profesionales que entrenan a las herramientas para que estas respondan y arrojen un resultado confiable, ejerciendo la labor del prompt engineering.

Importancia del prompt engineering

El prompt engineering es crucial en el aprendizaje supervisado de la IA, donde los datos de entrenamiento se etiquetan con información relevante para la tarea. Sobre esta joven disciplina se asienta el desarrollo y la optimización de las indicaciones o prompts que permiten el uso eficiente de los sistemas de inteligencia artificial.

Una de sus ventajas es que tiene la capacidad de personalizar los resultados que da la IA enfocándose en una audiencia específica. Por ejemplo, un modelo de lenguaje puede entrenarse con prompts para un nicho de mercado específico y así generar contenido de valor para este nicho.

Los prompts también pueden basarse en un tema o dominio específico, como la medicina, deporte o finanzas, siendo utilizados para guiar al modelo en la generación de respuestas más específicas. Un mal prompt puede hacer que el sistema de IA no sea capaz de reconocer con claridad lo que se quiere lograr, por lo que puede proporcionar datos imprecisos o inútiles.

Habilidades de un prompt engineer

Esta labor no exige conocimientos de programación, desarrollo informático o escritura de código. Lo más importante son las habilidades comunicativas que permitan transmitir las ideas adecuadas a la IA de forma precisa.

Así mismo, un buen prompt engineer debe llevar a cabo una serie de tareas orientadas a diseñar y optimizar prompts eficaces con los que mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje de IA, así como a entender las limitaciones de estos modelos.

•  Pruebas de interacción: a través de las cuales el prompt engineer pruebe diferentes formulaciones y comandos para poder identificar las posibles variaciones en las respuestas arrojadas por la IA y los prompts que den resultados más satisfactorios.
• Entrenamiento de sistemas: guiar al modelo para que ofrezca respuestas ajustadas a una temática o contenido concreto.
• Establecer el tono de las respuestas: durante el proceso, puede entrenar al modelo para que adopte un tono concreto en sus contestaciones. Una opción que es importante modular dependiendo del público al que se dirigirá la IA.
• Identificar puntos de mejora del sistema: al interactuar con la IA, el promp engineer puede detectar problemas en su base de datos, fallos o necesidades de mejora en su desarrollo, e informar de estas.
• Establecer los límites de sus capacidades de respuesta: deberá cerciorarse de que la IA no se extralimite. Es decir, que cumpla con su propósito y no se desvíe a otras áreas o permita usos incorrectos. Esto significa que si se crea un chatbot que de y explique las previsiones meteorológicas, deberá limitarse su capacidad de respuesta a este tema y no permitir que pueda establecer, por ejemplo, un debate sobre finanzas con el usuario.

Áreas de aplicación del prompt engineering 

En un mundo cada vez más impulsado por la IA, el prompt engineering no debe ser considerada una profesión del futuro, sino del presente.

Algunas de las carreras más destacadas en las que es posible aplicar el prompt engineering son:

• Desarrollo de asistentes virtuales: desde atención al cliente hasta el asesoramiento online, los prompts engineers configuran y optimizan estos asistentes.
• Apps de traducción automática: una de las aplicaciones más importante de la IA, en la que los profesionales pueden mejorar la precisión y fluidez de las traducciones en diversas plataformas y servicios.
• Automatización de tareas repetitivas: con la IA es posible crear sistemas de automatización de tareas, con lo que se elimina los procesos mecánicos y repetitivos de forma manual, permitiendo así al usuario ahorrar tiempo y recursos.
• Optimización de chatbots: los chatbots que se usan en páginas webs y aplicaciones móviles para proporcionar asistencia y recopilación de información pueden ser optimizados por los prompts engineers para ser mucho más productivos y proporcionar respuestas más relevantes.
• Investigación en IA: dentro del mundo de la investigación en IA y NLP el prompt engineering ofrece la oportunidad de explorar y desarrollar nuevos enfoques.
• Consultoría: los profesionales del prompt engineering pueden dedicarse a brindar consultoría a empresas para implementar soluciones de IA ajustadas a sus operaciones y estrategias.
• Docencia y formación: gracias al auge del prompt engineering son necesarios profesores especializados que puedan formar a los futuros profesionales.

Foto: generada a través de GPT4