Prompt Engineering: 15 consejos para mejorar tus prompts y sacarle jugo a la IA

Si quieres convertirte en un buen promter, aprende estas técnicas y practícalas a diario.

En el mundo actual, donde la inteligencia artificial (IA) juega un papel fundamental en diversas industrias, el Prompt Engineering emerge como una competencia clave. Se trata de la habilidad de diseñar y perfeccionar prompts o instrucciones que los modelos de IA como GPT utilizan para generar respuestas precisas y relevantes.

¿Qué es el Prompt Engineering?

El Prompt Engineering se refiere a la creación de prompts o comandos específicos que permiten a las IA producir resultados más útiles y adaptados a las necesidades del usuario. Esta habilidad requiere una comprensión profunda del modelo de IA y del objetivo final del usuario, asegurando que la interacción con la máquina sea lo más eficiente y efectiva posible.

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La importancia del Prompt Engineering

La calidad de un prompt puede determinar el éxito de la interacción con la IA. Un prompt bien elaborado puede mejorar significativamente la productividad, optimizar procesos y permitir nuevas aplicaciones de la IA en sectores como la tecnología, el marketing y la creación de contenido. Con la creciente adopción de la IA en diferentes campos, dominar el Prompt Engineering se convierte en una ventaja competitiva esencial.

Conceptos Básicos

Antes de explorar técnicas avanzadas, es esencial revisar los fundamentos del prompting para dirigir modelos de lenguaje.

Prompting implica utilizar lenguaje natural, como el español, para comunicarte con herramientas de inteligencia artificial, describiendo lo que deseas obtener y recibiendo respuestas precisas.

Interactuar con Modelos de Lenguaje mediante Prompts

Los modelos de lenguaje son herramientas de IA generativa que producen textos similares a los escritos por humanos a partir de las indicaciones que reciben, conocidas como prompts.

Pensemos en un caso diferente: una empresa de tecnología que está desarrollando un nuevo software para la gestión de proyectos. Un prompt adecuado podría ser:

“Crea un eslogan para un software que simplifica la gestión de proyectos para equipos de cualquier tamaño”.

Este prompt es claro y orienta al modelo de IA a generar un eslogan breve y atractivo que resalte la funcionalidad del software en cuestión. El objetivo es comunicar claramente tus expectativas al modelo de lenguaje para obtener un resultado pertinente.

Veamos cómo responde este prompt al introducirlo en ChatGPT-4:

El poder del contexto y la instrucción

Para maximizar la eficacia de un modelo de lenguaje, es fundamental incluir dos componentes en los prompts: el contexto y la instrucción.

Agregar contexto ayuda al modelo a entender mejor la situación, mientras que las instrucciones específicas le indican exactamente qué debe hacer.

Por ejemplo, utiliza el prompt: “Como gerente de producto, describe las tres funciones principales que debe tener un software de gestión de proyectos”. En este caso:

• Contexto: “Como gerente de producto” da al modelo la perspectiva y enfoque desde los cuales debe abordar la tarea.
• Instrucción: “Describe las tres funciones principales” especifica en qué debe centrarse y cuál es el resultado esperado.

Proporcionar un contexto claro y una instrucción precisa es crucial por varias razones:

• Menos ambigüedad: Reduce la posibilidad de obtener respuestas irrelevantes.
• Más control: Obtén resultados más predecibles.
• Ahorro de tiempo: Minimiza la necesidad de ajustes posteriores para lograr el resultado deseado.

Aquí tienes un ejemplo de prompt con contexto, generado en ChatGPT-4:

Elementos principales

Al crear prompts en lenguaje natural para chatbots de IA, es crucial entender los elementos fundamentales para lograr el resultado deseado.

Los elementos del prompt guían al modelo de IA en la dirección correcta, asegurando que haya claridad y contexto.

Contexto

Preparar adecuadamente el escenario es fundamental para obtener el resultado deseado.

Importancia del Contexto

El contexto brinda a la IA un trasfondo claro que le permite generar contenido relevante. Sin un contexto adecuado, las respuestas podrían ser genéricas o incorrectas.

Por ejemplo, si preguntas al modelo sobre “software de gestión”, incluir el contexto de “para pequeñas empresas” limitará la respuesta a soluciones diseñadas para ese tipo de usuarios.

Introducir el Contexto

Generar un buen prompt no solo requiere incluir contexto, sino hacerlo de manera eficaz. Cuanto más específico sea el contexto, mejor comprenderá la IA.

Por ejemplo, en lugar de “Recomendaciones para software”, especifica “Recomendaciones para software de gestión de proyectos en equipos pequeños”.

Este es el resultado de un prompt basado en el contexto cuando lo introducimos en ChatGPT-4:

Instrucciones claras

Las instrucciones precisas mejoran las interacciones contextuales con la IA.

Crear instrucciones precisas

Ser explícito y directo con las instrucciones garantiza mayor precisión en los resultados de la IA, reduciendo la ambigüedad.

Por ejemplo, en lugar de preguntar “Háblame sobre software de gestión”, especifica “Describe las características clave de un software de gestión para startups”.

Evitar lenguaje impreciso

La ambigüedad o el lenguaje contradictorio pueden confundir al modelo y resultar en respuestas menos precisas.

Por ejemplo, “Háblame sobre gestión de proyectos” es vago. En cambio, “Explica cómo un software puede mejorar la eficiencia en la gestión de proyectos de startups” es más directo.

Formato del resultado deseado

Especificar el formato deseado es crucial al desarrollar prompts, ayudando a los modelos de lenguaje a producir contenido más enfocado.

Formato

Dictar la estructura o el estilo de la respuesta de la IA permite refinar los resultados para que se ajusten al formato deseado.

Por ejemplo, si pides “Lista las tres mejores herramientas para la gestión de proyectos en startups”, obtendrás una lista clara.

Tono y Longitud

Establecer el tono ayuda a dar una emoción adecuada al lenguaje de la respuesta de la IA. Mientras tanto, definir la longitud permite al modelo determinar la profundidad de su respuesta.

Establecer el Tono

Puedes regular la carga emocional o el grado de profesionalismo en una respuesta indicando el tono deseado.

Por ejemplo: “Realiza una crítica profesional sobre las funciones de un software de gestión de proyectos”.

La longitud impacta en la profundidad

Indicar si necesitas un resumen breve o una explicación detallada asegura respuestas ajustadas a tus necesidades.

Por ejemplo: “Escribe una breve descripción (30-40 palabras) sobre las ventajas de usar software de gestión de proyectos en startups”.

Estrategias de Prompt Engineering

Vamos a profundizar en algunas técnicas básicas de prompt engineering que te permitirán dominar el arte de crear prompts efectivos.

Zero-Shot Prompting

Esta técnica implica generar una respuesta sin proporcionar ejemplos ni contexto previo al modelo. Es ideal para obtener respuestas rápidas a preguntas simples o temas generales.

Un ejemplo de zero-shot prompting con ChatGPT-4 podría ser el siguiente:

One-Shot Prompting

En este enfoque, se proporciona un único ejemplo o contexto para guiar la respuesta del modelo. Es útil cuando se necesita una respuesta más precisa.

Para ilustrar, probamos esta técnica con ChatGPT-4:

Recuperación de información

En esta técnica, se utiliza el modelo de lenguaje como un motor de búsqueda, formulando preguntas concretas para obtener respuestas detalladas. Algunos modelos, como Gemini de Google, son particularmente buenos en esto debido a su acceso a datos actualizados en comparación de otros modelos como ChatGPT.

Aquí un ejemplo usando Gemini:

Escritura creativa

Esta técnica te permite generar contenido creativo, como relatos o poemas, adaptados a los intereses específicos de tu audiencia.

Aquí un ejemplo de cómo GPT-4 podría escribir creativamente:

Ampliación del contexto

Esta técnica consiste en enriquecer la información proporcionada a la IA para mejorar su comprensión. Un método efectivo es el de las 5W y 1H, que expande una consulta básica en preguntas más detalladas.

Así, Gemini amplió el contexto de la afirmación: "Python es muy utilizado tanto en Desarrollo como en Datos":

Resumen con enfoque específico

Esta técnica dirige la atención del modelo a partes específicas de un texto, permitiendo resúmenes concisos con énfasis en ciertos elementos.

Por ejemplo, si solo te interesan las estrategias de optimización móvil en un artículo, podrías pedir: “Resume este artículo [LINK] pero céntrate en estos aspectos…”

ChatGPT-4 realizó la tarea de la siguiente manera:

Relleno de plantillas

Utilizar plantillas con marcadores de posición es una técnica que permite crear contenido estructurado y personalizado fácilmente. Es particularmente útil para descripciones de productos o correos electrónicos automatizados.

Un ejemplo sería: “Genera un correo de bienvenida utilizando la plantilla ‘Hola {Nombre}, Bienvenido a {Servicio}. ¡Nos alegra que estés aquí! {Cierre}’”.

Mira cómo Gemini resuelve esta instrucción:

Reformulación de prompts

Reformular un prompt sin cambiar su intención permite al modelo generar diferentes respuestas a la misma consulta.

Un ejemplo sería:

Prompt original: “¿Cuáles son algunas formas de optimizar la velocidad de un sitio web?”

Prompt reformulado: “¿Puedes enumerar técnicas para mejorar los tiempos de carga de un sitio web?”

Mira este ejemplo con ChatGPT-4:

Combinación de prompts

Esta técnica consiste en fusionar varias instrucciones en una sola consulta para obtener una respuesta más completa.

Por ejemplo: “¿Puedes explicar la diferencia entre ChatGPT y Gemini y recomendarme el mejor modelo de IA? Dame la respuesta en dos párrafos”.

Chain-Of-Thought Prompting

Esta técnica implica utilizar una secuencia de preguntas o ejemplos relacionados para guiar al modelo hacia una respuesta más precisa y completa.

ChatGPT-4 nos proporcionó un ejemplo de cómo se implementa esta técnica:

Prompting iterativo

Consiste en realizar preguntas de seguimiento basadas en respuestas anteriores para profundizar en un tema o aclarar cualquier ambigüedad.

Un ejemplo de prompt iterativo utilizando Claude AI podría ser:

Narración Interactiva y Juegos de Rol

Esta técnica utiliza la capacidad de la IA para adaptarse en tiempo real, permitiendo la creación de historias o simulaciones interactivas. Es ideal para desarrollar narrativas colaborativas.

Veamos un ejemplo utilizando Gemini:

Prompt: Quiero empezar un ejercicio de narración colaborativa contigo. Escribiremos una historia de fantasía sobre distintos personajes que llegan, en una misión espacial, al planeta Henry.

Aquí está el personaje principal y el objetivo final de la historia:

Personaje: Doraleous, un joven desarrollador que descubre una gema de un planeta lejano.

Objetivo: Descubrir el origen de esta gema y gracias a esta aventura encontrarse con sus verdaderos talentos.

Inyección implícita de información

Esta técnica permite agregar contexto de manera sutil para guiar la respuesta de la IA sin necesidad de hacerlo explícitamente. Por ejemplo, en lugar de decir: “Escribe esto en un tono formal”, puedes utilizar palabras como “elaborado” o “detallado” para guiar a la IA hacia un resultado más formal.

Por ejemplo: “¿Puedes dar algunos consejos rápidos para aumentar el tráfico de un sitio web?” con un tono implícito más formal.

Traducción con Matices Contextuales

A través del prompt engineering, se puede asegurar que la IA tenga en cuenta el contexto cultural o situacional para producir traducciones más precisas y matizadas.

Un ejemplo sería: “Traduce la frase ‘She took the ball and ran with it’ del inglés al francés, considerando que es una metáfora empresarial”.

Ingeniería Automática de Prompts

Esta técnica avanzada permite que la IA genere y seleccione automáticamente prompts optimizados, utilizando algoritmos de aprendizaje automático para mejorar continuamente las respuestas.

Hemos pedido a ChatGPT-4 que nos explique el flujo de trabajo de esta técnica:

El flujo de trabajo de esta técnica consta de cinco pasos principales:

1. Dale al chatbot una tarea clara y específica.
2. Proporciona ejemplos para que entienda cómo abordar la tarea.
3. El chatbot propondrá varias soluciones, ya sea usando lógica o basándose en tareas similares que conoce.
4. Prueba esas soluciones y evalúa cuál funciona mejor.
5. La IA seleccionará el método más eficiente y lo implementará.

Casos de uso del Prompt Engineering

El Prompt Engineering ha demostrado ser una herramienta poderosa en diversos campos, ayudando a optimizar procesos, generar contenido y facilitar la toma de decisiones. Algunos de los principales casos de uso incluyen:

👉Generación y depuración de código: Mediante prompts específicos, los desarrolladores pueden pedir a la IA que genere fragmentos de código funcionales o que identifique y corrija errores en el código existente. Un ejemplo común sería solicitar la creación de una función en Python para calcular un factorial.

👉Producción de contenido SEO: Esta técnica se utiliza para mejorar la optimización de motores de búsqueda en artículos. Puedes darle a la IA un texto y solicitar la inclusión natural de palabras clave específicas para maximizar el alcance orgánico del contenido.

👉Asistentes virtuales personalizados: Mediante prompts bien diseñados, los asistentes virtuales pueden adaptarse a la comunicación personalizada de cada usuario, brindando respuestas relevantes y mejorando la experiencia del cliente en diversas industrias.

👉Apoyo educativo: La IA puede descomponer conceptos complejos y brindar explicaciones paso a paso. Por ejemplo, solicitar a la IA que explique la conjugación de un verbo en francés o una derivada en matemáticas puede ser un recurso invaluable para estudiantes.

👉Análisis e interpretación de datos: El prompt engineering facilita el análisis de grandes volúmenes de datos, permitiendo que los modelos de IA identifiquen patrones, tendencias y relaciones ocultas. Al combinar prompts multimodales, puedes pedir a la IA que genere gráficos o tablas visualizando la información y luego interpretarla para extraer conclusiones clave. Esta capacidad es esencial para quienes trabajan con datos complejos, desde científicos hasta analistas de negocios.

👉Diagnóstico médico: En el campo de la salud, el Prompt Engineering permite a los profesionales pedir a la IA que analice estudios y literatura médica para ofrecer información o sugerencias sobre diagnósticos y tratamientos, mejorando la capacidad de toma de decisiones en situaciones complejas.

Consejos para el éxito del Prompt Engineering

Para maximizar los resultados al trabajar con Prompt Engineering, es fundamental seguir ciertas buenas prácticas:

✅Analizar las respuestas del modelo: Un buen prompt engineering requiere observar cómo el modelo responde a diferentes entradas y ajustar los prompts en función de la calidad y precisión de las respuestas obtenidas. Este enfoque iterativo es esencial para obtener mejores resultados con el tiempo.

✅Aprovechar la retroalimentación: Incorporar los comentarios de los usuarios y ajustar los prompts en función de esa retroalimentación ayuda a refinar las respuestas de la IA. Al afinar este proceso, se mejoran tanto la precisión como la relevancia de las respuestas generadas.

✅Adaptarse a las actualizaciones del modelo: Los modelos de IA se actualizan constantemente, por lo que es vital mantenerse al día con sus nuevas capacidades y limitaciones. Adaptar tus prompts a estas mejoras te permitirá aprovechar mejor el potencial del modelo.

✅Experimentar con diferentes enfoques: No existe un único camino para crear buenos prompts. Probar con diferentes enfoques y estrategias puede revelar nuevos métodos para obtener respuestas más satisfactorias.

✅Colaborar con la comunidad: Participar en comunidades dedicadas a la IA y el prompt engineering puede ofrecer nuevas ideas y perspectivas. Compartir experiencias y aprender de otros expertos puede acelerar el desarrollo de habilidades en esta área.

Tendencias futuras en Prompt Engineering

El futuro del Prompt Engineering está lleno de potencial y promete grandes avances en diversas áreas:

Integración con Realidad Aumentada (RA) y Realidad Virtual (RV)

El Prompt Engineering está cada vez más integrado con las experiencias inmersivas en RA y RV. En un futuro cercano, los usuarios podrán interactuar con personajes de IA en entornos 3D de forma más natural, emitiendo órdenes y recibiendo información en tiempo real dentro de espacios virtuales. Esto tiene aplicaciones que van desde el entretenimiento hasta la capacitación profesional.

Creatividad interdisciplinar

Una de las tendencias más emocionantes es la fusión de IA y creatividad. Con la correcta formulación de prompts, la IA puede generar obras de arte, música o historias innovadoras, ayudando a los artistas y creativos a experimentar con nuevas formas de expresión. Además, permitirá la colaboración entre humanos y máquinas para crear contenido interdisciplinario.

Traducción y comunicación en tiempo real

El prompt engineering también está destinado a revolucionar la traducción y la interpretación multilingüe. Con el uso de prompts específicos, la IA será capaz de proporcionar traducciones en tiempo real, teniendo en cuenta el contexto, los dialectos y los matices culturales, lo que facilitará la comunicación en entornos empresariales, diplomáticos y personales.

El Prompt Engineering es una disciplina emergente que tiene el potencial de cambiar radicalmente la manera en que interactuamos con la inteligencia artificial.

Al dominar esta habilidad, los usuarios pueden aprovechar todo el poder de los modelos de lenguaje, desde la simplificación de datos complejos hasta la generación de respuestas contextuales y matizadas.

Una consulta bien formulada es clave para obtener resultados precisos y relevantes, mejorando significativamente la interacción con cualquier herramienta de IA generativa.

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