Prompt engineering
Prompt Engineering significa, en palabras simples, hacer preguntas adecuadas a la IA. Un prompt es su entrada con su pregunta o petición.
Prompt engineering consiste en idear preguntas y indicaciones dirigidas para ayudar a los modelos de IA a dar las respuestas correctas durante las conversaciones. Con prompts mejores obtendrá mejores resultados.
Junto con las especificaciones del modelo elegido, esto determina la calidad de la respuesta.
Elementos de un prompt (pregunta)
Para obtener mejores resultados, debe considerar los siguientes puntos:
- Propósito: ¿qué quiere exactamente del modelo de lenguaje?
- Rol: ¿qué rol tiene el modelo de lenguaje? (Ej. 'Analista de marketing', 'Asesor jurídico', 'Jefe de proyecto')
- Contexto: información de fondo sobre la solicitud (Ej. objetivos empresariales, detalles del proyecto, información del mercado)
- Estilo: ¿qué estilo quiere emplear? (Ej. formal, persuasivo, conciso)
- Salida: ¿qué formato quiere? (Ej. informe, correo electrónico, esquema de presentación, fragmento de código)
El objetivo
Describir con precisión el objetivo de su pregunta es esencial y no se puede omitir.
¿Qué quiere saber?
- Una pregunta factual puede, pero tenga en cuenta las limitaciones (por ejemplo, puede faltar conocimiento actualizado)
- Al igual que en Google, no obtendrá la misma respuesta exacta si repite la pregunta
- La ventaja es la función de “chat” para poder hacer más preguntas
Ejemplo de prompt con un objetivo claro:
Proporcione una descripción de los principales desafíos para implementar una nueva plataforma de IA en una empresa mediana.
La implementación de una nueva plataforma de IA en una empresa mediana conlleva varios desafíos. Algunos de los principales son:
- Resistencia al cambio: Los empleados están acostumbrados a procesos y sistemas existentes. Una nueva plataforma de IA requiere adaptación y puede generar resistencia, especialmente si el impacto en los flujos de trabajo no es claro.
- Calidad y disponibilidad de datos: Las plataformas de IA dependen en gran medida de los datos. Recopilar, limpiar y estructurar datos para la nueva plataforma puede ser complejo y llevar mucho tiempo.
- Integración con sistemas existentes: A menudo la plataforma de IA debe integrarse con otras aplicaciones empresariales (ERP, fuentes de datos, herramientas BI). Esto puede plantear desafíos técnicos.
- Costes: Además de los costes de licencia, hay costes de implementación, formación, infraestructura de datos y, potencialmente, personal especializado.
- Formación y adopción: Los empleados deben recibir capacitación para usar la nueva plataforma y para interpretar los resultados. Sin una buena formación y soporte continuo, la adopción puede ser baja.
- Elección de la plataforma adecuada y casos de uso: Existen muchas plataformas de IA y tecnologías. Seleccionar una plataforma y definir casos de uso relevantes que se ajusten a las necesidades específicas y objetivos estratégicos de la empresa es crucial.
- Consideraciones éticas y cumplimiento: Según la aplicación de la plataforma de IA, pueden existir cuestiones éticas y requisitos de cumplimiento (p. ej., AVG/GDPR) que deben abordarse cuidadosamente.
- Gestión de proyectos: Una implementación exitosa requiere una gestión de proyectos sólida, objetivos claros y la participación de las partes interesadas de distintos departamentos.
Rol y contexto añadidos
Añadir un rol y contexto resulta en respuestas mejores y más específicas.
Ejemplo de la misma pregunta pero con rol y contexto:
Como gerente de proyecto responsable de la implementación de una nueva plataforma de IA para análisis de datos y optimización de procesos en un proveedor de servicios B2B con 150 empleados, proporciona una descripción de los principales desafíos y posibles estrategias de mitigación.
Como gerente de proyecto para la implementación de una nueva plataforma de IA para análisis de datos y optimización de procesos en un proveedor de servicios B2B con 150 empleados, veo los siguientes desafíos importantes y posibles estrategias de mitigación:
- Resistencia al cambio y adopción de usuarios:
- Desafío: Empleados, especialmente aquellos cuyas tareas se ven directamente afectadas, pueden mostrarse reacios a abandonar sus prácticas habituales y a adoptar los insights impulsados por la IA.
- Mitigación: Involucrar a usuarios clave desde el principio. Comunicar claramente los beneficios (eficiencia, mejor toma de decisiones, nuevos insights). Ofrecer formación extensa basada en roles y soporte continuo. Designar "campeones de IA" dentro de los departamentos.
- Calidad de datos, gobernanza y migración:
- Desafío: La efectividad de la plataforma de IA depende de datos de alta calidad y bien gestionados. Los datos de sistemas existentes suelen ser inconsistentes, incompletos o incorrectos.
- Mitigación: Empezar con una auditoría de datos exhaustiva, definir un marco de gobernanza de datos y realizar limpieza de datos antes de la integración/migración. Definir modelos y flujos de datos claros. Realizar pruebas y validar cuidadosamente los datos.
- Integración con la infraestructura de TI existente:
- Desafío: Las integraciones con fuentes de datos, ERP, CRM y otros sistemas deben funcionar de forma fluida y segura.
- Mitigación: Identificar todas las integraciones necesarias desde temprano. Elegir una plataforma de IA con capacidades API robustas o conectores estándar. Probar integraciones a fondo.
- Alcance vs presupuesto:
- Desafío: Durante el proyecto pueden surgir nuevos requisitos de IA que amplíen el alcance y aumenten los costos.
- Mitigación: Definir un alcance claro y acotado con casos de uso (MVP) para la primera fase. Aplicar un riguroso proceso de gestión de cambios. Mantener una planificación y presupuestación realistas, con un margen.
- Selección de la tecnología adecuada y del socio de implementación:
- Desafío: El mercado de IA es complejo. Una mala elección tecnológica o un socio inexperto puede hacer fracasar el proyecto.
- Mitigación: Investigar a fondo tecnologías de IA adecuadas para los casos de uso definidos. Elegir un socio con experiencia en su sector y con las tecnologías elegidas. Solicitar referencias.
- Falta de conocimiento y habilidades de IA en la organización:
- Desafío: Puede haber escasez de experiencia interna para usar, mantener o desarrollar la plataforma de IA.
- Mitigación: Invertir en formación. Considerar contratar personal especializado o trabajar estrechamente con el socio de implementación para transferencia de conocimiento. Fomentar una cultura de aprendizaje continuo.
- Cuestiones éticas y explicabilidad (Explainable AI):
- Desafío: Las decisiones tomadas o respaldadas por IA deben ser transparentes y explicables, especialmente si impactan a clientes o empleados. El sesgo en los datos puede llevar a resultados injustos.
- Mitigación: Establecer directrices éticas para el uso de IA. Elegir, cuando sea posible, modelos que sean interpretables. Implementar procesos para detectar y mitigar sesgos. Garantizar supervisión humana en decisiones críticas.
Al abordar estos desafíos de forma proactiva, aumentamos la probabilidad de una implementación exitosa de la plataforma de IA que realmente contribuya a los objetivos de negocio.
Técnicas
A continuación describimos algunas técnicas que puede usar en prompts más avanzados.
Técnica 1 - dar ejemplos
Para asegurar que el modelo de lenguaje adopte el mismo estilo que usted desea, dé uno o dos ejemplos.
El método se llama “one & few-shot prompting”
Escribe un correo electrónico conceptual a clientes sobre una próxima actualización del sistema. Utiliza nuestra política interna para la comunicación con clientes (incluya puntos relevantes de la política). Usa como guía de estilo este boletín reciente, pero no integre su contenido: (pegue el texto del boletín)
El prompt completo es el siguiente:
Política interna de comunicación con clientes:
- Siempre sea profesional y cortés.
- Proporcione actualizaciones oportunas sobre cambios o interrupciones importantes.
- Ofrezca información clara y concisa.
- Asegure una solución o compensación cuando corresponda.
Utilice como estilo este boletín, pero no use información de este boletín. Estimado cliente,
Nos gustaría informarle sobre una próxima actualización del sistema que podría afectar a nuestros servicios.
Fecha y hora de la actualización: [fecha y hora] Duración prevista de la interrupción: [duración] Servicios involucrados: [servicios]
Durante este periodo, es posible que nuestros servicios estén interrumpidos temporalmente. Haremos todo lo posible para minimizar las molestias y restaurar los servicios lo antes posible.
A continuación se muestra la respuesta del modelo de lenguaje al prompt ampliado con ejemplos
Estimado cliente,
Nos gustaría informarle sobre una próxima actualización del sistema que podría afectar a nuestros servicios.
Fecha y hora de la actualización: [fecha y hora] Duración prevista de la interrupción: [duración] Servicios involucrados: [servicios]
Durante este periodo, es posible que nuestros servicios estén interrumpidos temporalmente. Haremos todo lo posible para minimizar las molestias y restaurar los servicios lo antes posible.
Si tiene preguntas, no dude en ponerse en contacto con nosotros.
Atentamente, [Su nombre] [Su cargo] [Nombre de la empresa] [Información de contacto]
Técnica 2 - dar plantilla
Para asegurar que el modelo use un formato determinado, proporcione una plantilla y un ejemplo. Esto garantiza que el modelo estructure su respuesta de cierta manera. Puede pensar en formatos muy variados útiles para situaciones como:
- salida en csv para importar a una hoja de Excel o una herramienta de análisis de datos
- salida en json para integraciones API o archivos de configuración
- organización de agenda para una reunión de proyecto
Prompt de ejemplo: Genere una lista de tres canales de marketing potenciales para un nuevo producto SaaS dirigido a pymes. Formatee su respuesta de la siguiente manera: Canal: Alcance del público: ROI potencial: Recursos necesarios:
Por ejemplo: Canal: Publicidad en LinkedIn Alcance del público: Títulos de puestos específicos, industrias, tamaño de empresa ROI potencial: Alto, si se dirige correctamente Recursos necesarios: Presupuesto de publicidad, creación de contenido, gestión de campaña
El método se llama “output templates”
A continuación se muestra la respuesta del modelo al prompt con una plantilla de salida
Canal: Content Marketing (Blog & SEO) Alcance del público: Empresas que buscan activamente soluciones a sus problemas, tráfico orgánico ROI potencial: Alto a largo plazo, construye autoridad Recursos necesarios: Redactores, especialista en SEO, tiempo para investigación por palabras clave y promoción de contenido
Canal: Google Ads (Búsqueda) Alcance del público: Empresas que buscan palabras clave específicas relacionadas con el producto SaaS ROI potencial: Medio a alto, según competencia y CPC Recursos necesarios: Presupuesto de publicidad, investigación de palabras clave, optimización de la landing page, gestión de campañas
Canal: Email Marketing (Nutrición de leads) Alcance del público: Leads recolectados a través de sitio web, webinars u otros canales ROI potencial: Alto, eficaz para convertir leads en clientes Recursos necesarios: Plataforma de email marketing, contenido para secuencias de emails, habilidades de segmentación
Técnica 3 - dar una pista
Para asegurar que el modelo empiece y escriba de cierta manera, proporcione una pista. Aquí la pista se añade al final del prompt.
Prompt de ejemplo: ¿Puedes resumir este informe de investigación de mercado para mí? (pegar las secciones relevantes del informe). Comienza tu respuesta con: Los hallazgos clave de este estudio de mercado son:
- PEGUE EL TEXTO DEL INFORME
La técnica se llama “pistas y cues” Este ejemplo usa un informe ficticio.
A continuación se muestra la respuesta del modelo al prompt con una pista
Los hallazgos clave de este estudio de mercado son:
- La demanda de software de gestión de proyectos en la nube para pymes ha aumentado un 35% en los últimos dos años.
- Factores decisivos principales para las pymes son facilidad de uso, capacidades de integración con herramientas existentes y precio.
- El Competidor A tiene una cuota de mercado del 25%, seguido por el Competidor B con 18%. Hay espacio para nuevos jugadores que se dirijan a nichos específicos o que ofrezcan una experiencia de usuario superior.
- Los mayores retos para las pymes en la adopción de nuevo software son la inversión inicial y el tiempo necesario para la formación de los empleados.
- Se espera que el mercado siga creciendo un 15% anual en los próximos cinco años.
Técnica 4 - dividir contenido de instrucciones
A veces el prompt es muy largo debido al contenido adicional y el modelo podría no entender exactamente lo que desea. En ese caso, divida el contenido con tres comillas al inicio y al final del texto de la parte restante del prompt.
Prompt de ejemplo: ¿Puede resumirme este artículo? “”” (pegue el texto de su artículo). “”” Comience su respuesta con: Los puntos clave de este artículo son:
La técnica se llama “dividir contenido” Este ejemplo utiliza de nuevo un artículo de internet: https://www.leraar24.nl/2619420/onderwijs-op-afstand-wat-hebben-we-geleerd/
A continuación se muestra la respuesta del modelo al prompt con contenido dividido. Usamos tres comillas o tres asteriscos para separar el contexto de la pregunta.
Los puntos clave de este artículo son:
- Durante la crisis de la COVID-19, los docentes debieron idear estrategias para que la educación a distancia fuera lo más eficaz posible, mientras que los padres asumían un papel mayor para apoyar a sus hijos.
- Factores clave para una educación a distancia exitosa: organizar un horario estructurado, mantener una comunicación abierta entre docente y alumno y decidir con cuidado qué partes de la lección pueden hacerse en línea o en papel.
- Desafíos incluyen encontrar formas de apoyar a estudiantes vulnerables y la presión adicional sobre los padres, especialmente aquellos que trabajan desde casa.
- Se produjo un rápido aumento de la digitalización en las escuelas, con la incorporación de nuevas herramientas y métodos digitales. El artículo cita el ejemplo de la docente Mandy de Vries, que, a pesar de su limitada experiencia, pudo ayudar a sus colegas con sus habilidades digitales.
- El artículo también destaca la importancia de mantener el contacto y la atención a los alumnos, especialmente en educación especial, y ofrece consejos prácticos para docentes y padres.
- Finalmente, se espera que la implicación de los padres siga siendo importante en la educación a distancia incluso después de la pandemia.
Técnica 5 - pregunte primero por información adicional
Puede dar instrucciones para hacer preguntas adicionales antes de generar la respuesta. Así ayuda al modelo a refinar y especificar su solicitud.
Prompt de ejemplo: “Quiero presentar una propuesta de proyecto para el desarrollo de una nueva app móvil para comunicación interna. La app debe incluir notificaciones, un directorio de personal y mensajería directa. Antes de escribir la propuesta, ¿puedes hacerme preguntas adicionales para mejorar la propuesta?”
La técnica se llama “ask before answer prompting”
A continuación se muestra la respuesta del modelo al prompt con la pregunta para información adicional
¡Claro! Aquí hay algunas preguntas que puedo hacer para mejorar la propuesta de proyecto:
- ¿Cuál es el objetivo principal de la app de comunicación interna? (p. ej., aumentar la participación, mejorar la diseminación de información, facilitar la colaboración)
- ¿Quién es el público específico dentro de la empresa? (p. ej., todos los empleados, departamentos específicos, trabajadores de campo)
- ¿Existen sistemas o plataformas existentes con las que la app deba integrarse? (p. ej., intranet, sistema de RR. HH., Active Directory)
- ¿Cuál es el presupuesto previsto y el plazo deseado para el desarrollo e implementación?
- ¿Existen requisitos de seguridad o cumplimiento específicos que la app deba cumplir? (p. ej., GDPR, retención de datos)
- ¿Qué KPIs se usarán para medir el éxito de la app?
- ¿Hay ideas sobre el diseño o la identidad de la app? ¿Debe alinearse con la identidad de la organización?
- ¿Hay preferencia por la plataforma de desarrollo (iOS, Android, multiplataforma)?
Con esta información adicional podremos tener una visión más clara del alcance y los requisitos, y así elaborar una propuesta de proyecto más sólida.
Técnica 6 - prompt emocional
Puede pedir al modelo adaptar el tono del texto a las emociones subyacentes, o provocar una respuesta emocional específica. Esto es útil para atención al cliente, comunicación interna o marketing.
Prompt de ejemplo: “Necesito redactar un correo a un cliente insatisfecho por una interrupción reciente del servicio. El cliente ha escrito lo siguiente: ””” … “”” (pegue el texto del cliente). Quiero que el correo sea empático, reconozca la frustración del cliente y ofrezca una solución constructiva.”
La técnica se llama “emotional prompting” Este ejemplo usa una queja ficticia.
El prompt completo sería:
Necesito redactar un correo a un cliente insatisfecho por una interrupción reciente del servicio. El cliente ha escrito: """Estimado/a,
Estoy muy decepcionado por la interrupción de servicio inesperada de ayer por la tarde. Esto ha perturbado gravemente nuestras operaciones y ha causado pérdida de productividad. Confiamos en sus servicios y este tipo de incidentes es inaceptable. Espero una explicación clara y una compensación adecuada."""
Quiero que el correo sea empático, reconozca la frustración del cliente y ofrezca una solución constructiva.
A continuación se muestra la respuesta recibida del modelo
Estimado [Nombre del Cliente],
Muchas gracias por su mensaje y disculpas sinceras por la interrupción del servicio que experimentó ayer por la tarde. Entiendo completamente su frustración y el impacto que esto tuvo en sus operaciones. Lamentamos sinceramente no haber cumplido con sus expectativas y con nuestros estándares de servicio.
La interrupción fue causada por [explicación breve y clara de la causa, p. ej., una falla técnica imprevista en nuestro centro de datos]. Hemos tomado medidas inmediatas y nuestros técnicos han trabajado arduamente para restablecer el servicio lo antes posible. El servicio ha vuelto a estar completamente operativo desde [hora].
Tomamos este incidente muy en serio y ya estamos evaluando la causa para evitar que se repita en el futuro.
Para compensar en cierta medida las molestias, con gusto le ofrecemos [propuesta concreta, p. ej., un descuento en su próxima factura / una mejora gratuita durante un mes / un crédito de servicio]. Uno de nuestros gerentes de cuenta se pondrá en contacto con usted en las próximas 24 horas para discutirlo personalmente y responder cualquier pregunta adicional.
Nuevamente, disculpe las molestias. Valoramos su confianza y nos esforzamos por ofrecerle en el futuro un servicio fiable que pueda esperar.
Atentamente,
[Su nombre/Nombre de la empresa]
Técnica 7 - pedir varias versiones
Su pregunta puede generar varias versiones de una respuesta, para que tenga opciones. Por ejemplo, que el modelo ayude a generar diferentes eslóganes de marketing para un nuevo producto. Hay muchas perspectivas posibles, así que se desean varias opciones. Esto puede combinarse eficazmente con establecer un rol específico para el modelo y una prompt de sistema para guiar al modelo.
Puede leer más sobre roles en el artículo correspondiente. Este ejemplo de múltiples versiones se encuentra al final del artículo. No se repite por completo aquí.
Técnica 8 - combinación con un sistema prompt
Con un syste prompt o prompt de sistema puedes dar órdenes al modelo de IA. Es una instrucción que le das al modelo para dar forma a la tarea o al comportamiento. Puedes indicar qué tipo de salida esperas del modelo de IA. Es una forma de dirigir al modelo y evitar respuestas irrelevantes o no deseadas.
Algunos ejemplos de prompts de sistema simples y generales:
"Quiero que seas un asistente amable y servicial."
"Mantén siempre un tono profesional y respetuoso en tu lenguaje."
"Concéntrate en proporcionar respuestas concretas y directas sin detalles superfluos."
El prompt de sistema establece, por así decirlo, el tono y las expectativas para la conversación o tarea específica que quieres realizar con el modelo de IA.
También puedes idear prompts de sistema más avanzados para tareas específicas, como resumir un texto: "Analiza el texto dado cuidadosamente y ofrece un resumen breve pero informativo de los puntos clave. Identifica el mensaje central y los detalles importantes."
Los prompts de sistema no tienen la misma influencia en todos los modelos de IA. En chatGPT tienen una gran influencia, en Claude también; en otros modelos, su influencia puede ser menor. Interesante para experimentar y ver cuál modelo funciona mejor para tu entrada.
Puedes establecer un prompt de sistema general en las preferencias, pero lo mejor es idear estos prompts de sistema por tarea que quieras automatizar. A esto lo llamamos roles.
Puede leer más sobre roles en el artículo correspondiente.