Obtener el máximo valor posible de cada interacción con los modelos de IA generativa. Esa es, en pocas palabras, la definición de Prompt Engineering. Se trata de una disciplina extremadamente nueva -emergió junto con el fenómeno de ChatGPT- que gana cada vez más importancia dentro de las organizaciones.
Un artículo de Business Insider, por ejemplo, señaló que un experto en esta área puede llegar a percibir salarios muy elevados.
En la práctica, el Prompt Engineering es la habilidad de diseñar de manera óptima las instrucciones o las consultas que se proporcionará a una IA para que ésta arroje los resultados deseados por el usuario. Es una suerte de “configuración” en tiempo real de los modelos LLM.
¿El objetivo? Encontrar estrategias, mecanismos y guías para que todo el contenido que genere la IA sea relevante, coherente y consistente con las necesidades del negocio. Se trata de un tema relevante. La consultora Forrester ya indicó que la IA generativa puede aumentar y mejorar los procesos de negocios de maneras que antes eran imposibles.
Quienes han probado los modelos como ChatGPT u otros LLM ya lo notaron en mayor o en menor medida: no es sencillo que la IA entregue exactamente lo que uno espera recibir.
El lenguaje natural es impreciso debido a giros lingüísticos, ironía, sarcasmo o tonos ausentes en el texto escrito. Una misma frase puede cambiar de significado según el contexto, el emisor o el receptor.
El Prompt Engineering, en este sentido, consiste precisamente en lograr que la IA comprenda plenamente la intención del usuario, sin ambigüedades ni desvíos significativos. Su importancia radica en que el modelo de lenguaje interpreta y genera texto basándose en las instrucciones o consultas que se le presentan. Cuanto mejor se formule el prompt, más precisa y adecuada será la respuesta.

Prompt Engineering: contexto y restricciones
Se estima que un prompt bien diseñado debe incluir, además de las especificaciones de la tarea para la IA, el contexto adecuado para que el modelo entienda qué debe hacer y las restricciones y limitaciones para que modere su comportamiento (palabras que no puede utilizar, tipo de respuestas que no puede dar, etc).
Por otra parte, un buen ingeniero de prompts es el que logra un equilibrio entre la claridad y la precisión de las instrucciones. También, entre la brevedad y la sencillez con que se emiten las indicaciones. Cuanta más concisa sea la indicación, menor será la probabilidad de que aparezcan desvíos.
No hay que temer a las equivocaciones: el proceso de prueba y error, con múltiples iteraciones hasta ajustar el prompt perfecto, es parte del aprendizaje.
La tarea de guiar y supervisar el trabajo de los modelos de IA incluso, ya está teniendo ramas de especialización. Hoy ya hay ingenieros de prompt expertos en la generación de código, en la creación de texto o en el diseño de imágenes, por citar algunos ejemplos.
Few shot: aprender a aprender
Entre los conceptos ligados al mundo del Prompt Engineering se encuentran el de System message, que se refiere a la parte del texto inicial o del prompt que se utiliza para influir en el comportamiento o en la respuesta del modelo de lenguaje.
También aparece el método conocido como few-shot learning. Dentro del prompt es posible proveer al modelo una serie de ejemplos de preguntas y respuestas deseables, para mostrarle el comportamiento que el usuario espera.
De esta forma, desde el Prompt Engineering se “enseña” a aprender al modelo.
Conclusión
Los modelos de IA tienen una capacidad inédita de combinar enormes cantidades de datos para elaborar las mejores respuestas que el negocio necesita. El Prompt Engineering, en este contexto, se posiciona como la clave para desentrañar el principal desafío de cara al futuro. El de plantear las preguntas correctas.
¿Te gustaría obtener el máximo valor de tus inversiones de IA y un uso óptimo del prompt? Nuestros expertos en Nubiral pueden ayudarte. ¡Agenda una reunión!
Te puede interesar:
Ebook | GenAI Services: tierra de oportunidades para las organizaciones
Blog | Arquitecturas Multipropósito: liberando el poder de la IA generativa
Blog | Big data en telecomunicaciones