Ingeniería de prompts
Prompt Engineering significa, en pocas palabras, hacer buenas preguntas a la IA. Un prompt es su entrada con su pregunta o solicitud.
La ingeniería de prompts implica idear preguntas y direcciones específicas para ayudar a los modelos de IA a dar las respuestas correctas durante los chats. 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, tenga en cuenta los siguientes puntos:
- Objetivo: ¿qué quiere exactamente del modelo lingüístico?
- Rol: ¿qué rol tiene el modelo lingüístico? (p. ej., 'analista de marketing', 'asesor jurídico', 'gerente de proyecto')
- Contexto: información de fondo sobre la solicitud (p. ej., objetivos de la empresa, detalles del proyecto, información del mercado)
- Estilo: ¿qué estilo quiere utilizar? (p. ej., formal, persuasivo, conciso)
- Salida: ¿en qué formato quiere? (p. ej., un informe, un correo electrónico, un esquema de presentación, un fragmento de código)
El objetivo
Describir con precisión el objetivo de su pregunta es esencial y no puede omitirse.
¿Qué quiere saber?
- Una pregunta de hecho puede ser válida, pero tenga en cuenta las limitaciones (por ejemplo, el conocimiento actual puede faltar)
- Al igual que en Google, no obtendrá exactamente la misma respuesta si hace la pregunta varias veces
- La ventaja es la función de “chat” para que pueda profundizar
Ejemplo de prompt con un objetivo claro:
Proporcione una descripción de los principales desafíos para implementar una nueva plataforma de AI en una empresa mediana.
La implementación de una nueva plataforma de AI en una empresa mediana conlleva varios desafíos. Algunos de los principales desafíos son:
- Resistencia al cambio: Los empleados están acostumbrados a procesos y sistemas existentes. Una nueva plataforma de AI requiere adaptación y puede provocar resistencia, especialmente si el impacto en los flujos de trabajo no es claro.
- Calidad y disponibilidad de datos: Las plataformas de AI 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: La plataforma de AI a menudo debe integrarse con otras aplicaciones empresariales (ERP, fuentes de datos, herramientas de BI). Esto puede presentar desafíos técnicos.
- Costos: Además de los costos de licencia de la plataforma, hay costos de implementación, capacitación, infraestructura de datos y, posiblemente, personal especializado.
- Capacitación y adopción: Los empleados deben ser entrenados en el uso de la nueva plataforma y en la interpretación de los resultados. Sin una buena formación y soporte continuo, la tasa de adopción puede permanecer baja.
- Elección de la plataforma adecuada y casos de uso: Existen muchas plataformas y tecnologías de AI. Seleccionar una plataforma y definir casos de uso relevantes que se ajusten a las necesidades específicas y a los objetivos estratégicos de la empresa es crucial.
- Consideraciones éticas y cumplimiento: Dependiendo de la aplicación de la plataforma de AI, pueden existir cuestiones éticas y requisitos de cumplimiento (p. ej., AVG/GDPR) que deben abordarse con cuidado.
- Gestión de proyectos: Una implementación exitosa requiere una gestión de proyectos sólida, objetivos claros y la participación de interesados de varios departamentos.
Añadir rol y contexto
Añadir un rol y contexto facilita respuestas más precisas y específicas.
Ejemplo de la misma pregunta pero con rol y contexto:
Como gerente de proyecto responsable de la implementación de una nueva plataforma de AI para análisis de datos y optimización de procesos en un proveedor de servicios B2B con 150 empleados, proporcione una descripción de los principales desafíos y posibles estrategias de mitigación.
Como gerente de proyecto para la implementación de una nueva plataforma de AI 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: Los empleados, especialmente aquellos cuyas tareas se ven directamente afectadas, pueden dudar en abandonar sus métodos de trabajo habituales y adoptar los insights impulsados por la AI.
- Mitigación: Involucrar a los usuarios clave desde el principio. Comunicar claramente los beneficios (eficiencia, mejor toma de decisiones, nuevos insights). Proporcionar capacitación amplia basada en roles y soporte continuo. Designar “AI champions” dentro de los departamentos.
- Calidad de datos, gobernanza y migración:
- Desafío: La efectividad de la plataforma de AI depende de datos de alta calidad y bien gestionados. Los datos de sistemas existentes suelen ser inconsistentes, incompletos o incorrectos.
- Mitigación: Comenzar 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 de datos y flujos de datos claros. Realizar pruebas y validar cuidadosamente los datos.
- Integración con la infraestructura de IT existente:
- Desafío: Las integraciones con fuentes de datos, ERP, CRM y otros sistemas deben funcionar de manera fluida y segura.
- Mitigación: Identificar todas las integraciones necesarias desde el inicio. Elegir una plataforma de AI con API robustas o conectores estandarizados. Probar las integraciones a fondo.
- Ámbito y presupuesto:
- Desafío: Durante el proyecto pueden surgir nuevos requisitos para aplicaciones de AI que amplíen el alcance y aumenten los costos.
- Mitigación: Definir un alcance claro y delimitado con casos de uso (MVP - Minimum Viable Product) para la primera fase. Mantener un estricto proceso de gestión de cambios. Mantener un cronograma realista y presupuesto con un colchón.
- Selección de la tecnología adecuada y socio de implementación:
- Desafío: El mercado de AI es complejo. Una elección tecnológica incorrecta o un socio inexperto puede hacer que el proyecto fracase.
- Mitigación: Investigar a fondo tecnologías de AI adecuadas para los casos de uso definidos. Elegir un socio con experiencia demostrable en su industria y con las tecnologías elegidas. Solicitar referencias.
- Falta de conocimiento y habilidades de IA en la organización:
- Desafío: Puede haber una experiencia interna insuficiente para usar, mantener o desarrollar el AI-platform de manera efectiva.
- Mitigación: Invertir en capacitación y formación. Considerar contratar personal especializado o trabajar estrechamente con el socio de implementación para transferencia de conocimiento. Crear una cultura de aprendizaje continuo.
- Consideraciones éticas y explicabilidad (Explainable AI):
- Desafío: Las decisiones tomadas o apoyadas por IA deben ser transparentes y explicables, especialmente si afectan 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 de IA.
Al abordar proactivamente estos desafíos, aumentamos las probabilidades de una implementación exitosa de la plataforma de AI que realmente contribuya a los objetivos empresariales.
Técnicas
A continuación describimos algunas técnicas que puede usar para prompts más avanzados.
Técnica 1 - dar ejemplos
Para garantizar que el modelo siga el mismo estilo que usted desea, dé uno o dos ejemplos.
El método se llama “one & few-shot prompting”
Redacte un borrador de correo electrónico a los clientes sobre una próxima actualización del sistema. Utilice nuestra política interna para la comunicación con clientes (inserte puntos relevantes de la política). Utilice como guía de estilo este boletín reciente, pero no tome información del contenido: (inserte texto del boletín)
La prompt completo es:
Política interna para la comunicación con clientes:
- Siempre sea profesional y cortés.
- Proporcione actualizaciones oportunas sobre cambios importantes o fallos.
- Ofrezca información clara y concisa.
- Asegure una solución o compensación si aplica.
Utilice para el 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 nuestra prestación de servicios.
Fecha y hora de la actualización: [fecha y hora] Duración prevista de la interrupción: [duración] Servicios involucrados: [servicios]
Durante este periodo, nuestros servicios pueden verse interrumpidos temporalmente. Hacemos 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 nuestra prestación de servicios.
Fecha y hora de la actualización: [fecha y hora] Duración prevista de la interrupción: [duración] Servicios involucrados: [servicios]
Durante este periodo, nuestros servicios pueden verse interrumpidos temporalmente. Hacemos 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 puesto] [Nombre de la empresa] [Información de contacto]
Técnica 2 - dar plantilla
Para asegurar que el modelo utilice un formato concreto, proporcione una plantilla y un ejemplo. Esto garantiza que su respuesta se estructure de cierta manera. Puede imaginar formatos muy distintos útiles en situaciones como:
- salida CSV para importar a una hoja de Excel o herramienta de análisis de datos
- salida JSON para integraciones API o archivos de configuración
- diseño de agenda para una reunión de proyecto
Prompt de ejemplo: Genere una lista de tres posibles canales de marketing 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 puesto específicos, industrias, tamaño de empresa ROI potencial: Alto, si se dirige correctamente Recursos necesarios: Presupuesto publicitario, investigación de palabras clave, creación de páginas de destino, gestión de campañas
La técnica se llama “output templates”
A continuación se muestra la respuesta del modelo de lenguaje al prompt con una plantilla de salida
Canal: Content Marketing (Blog y 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 SEO, tiempo para investigación de 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, dependiendo de la competencia y CPC Recursos necesarios: presupuesto de publicidad, investigación de palabras clave, optimización de la página de destino, gestión de campañas
Canal: Email Marketing (Nurturing de leads) Alcance del público: Leads obtenidos 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 correo, habilidades de segmentación
Técnica 3 - dar una pista
Para asegurarse de que el modelo empiece y escriba de cierta manera, proporcione una pista. Aquí la pista se incluye al final del prompt.
Prompt de ejemplo: ¿Puedes resumir este informe de investigación de mercado para mí? (pegar las secciones relevantes del informe). Empieza tu respuesta con: Los hallazgos clave de este estudio de mercado son:
- PEGA EL TEXTO DEL INFORME
La técnica se llama “pistas y pistas” Este ejemplo usa un informe ficticio.
A continuación se muestra la respuesta del modelo de lenguaje 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 para las pymes son facilidad de uso, integraciones con herramientas existentes y estructura de precios.
- La empresa A tiene una cuota de mercado del 25%, seguida por la Empresa B con 18%. Hay espacio para nuevos actores que se centren en nichos específicos o que ofrezcan una experiencia de usuario superior.
- Los mayores retos para la adopción de software en pymes son la inversión inicial y el tiempo necesario para capacitar a 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 la prompt es muy larga por el contenido adicional y el modelo puede no interpretar exactamente lo que desea. En ese caso, divida el contenido con tres comillas al inicio y al final del texto de la restante prompt.
Prompt de ejemplo: ¿Puede resumirme este artículo? “”” (plantea aquí el texto de tu artículo). “” Empieza tu respuesta con: Los puntos clave de este artículo son:
La técnica se llama “dividir contenido” Este ejemplo usa nuevamente un artículo de internet: https://www.leraar24.nl/2619420/onderwijs-op-afstand-wat-hebben-we-geleerd/
A continuación se muestra la respuesta del modelo de lenguaje 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 COVID, los docentes tuvieron que idear estrategias para hacer que la educación a distancia fuera lo más efectiva posible, mientras que los padres asumen un papel mayor para apoyar a sus hijos.
- Factores importantes para el éxito de la educación a distancia incluyeron organizar un horario estructurado, mantener una comunicación abierta entre docente y alumno, y tomar decisiones bien meditadas sobre qué partes de la lección serían en línea o en papel.
- Los desafíos incluyen encontrar formas de apoyar a estudiantes vulnerables y la presión adicional que se impone a los padres, especialmente a quienes trabajan desde casa.
- Hubo una rápida digitalización en las escuelas, con la incorporación de nuevas herramientas y métodos digitales. El artículo menciona el ejemplo de la profesora Mandy de Vries, que, a pesar de su corta experiencia en enseñanza, pudo ayudar a sus colegas con sus habilidades digitales.
- El artículo también subraya la importancia de mantener el contacto y la atención a los alumnos, especialmente a aquellos en educación especial, y ofrece consejos prácticos para lograrlo, tanto para docentes como para padres.
- Por último, se espera que el compromiso de los padres con la educación de sus hijos a distancia continúe incluso después de la pandemia.
Técnica 5 - pedir primero información adicional
Puede dar instrucciones para hacer preguntas adicionales antes de generar la respuesta. Esto ayuda al modelo a refinar y especificar su solicitud.
Prompt de ejemplo: “Quiero presentar una propuesta de proyecto para el desarrollo de una nueva aplicación móvil para la comunicación interna. La app debe incluir notificaciones, un directorio y mensajes directos. Antes de escribir la propuesta, ¿podrías hacerme preguntas complementarias para mejorarla?”
La técnica se llama “ask before answer prompting”
A continuación se muestra la respuesta del modelo de lenguaje al prompt con la petición de información adicional
¡Claro! Estas son 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 difusión 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 los que la app deba integrarse? (p. ej., intranet, sistema de RR. HH., Active Directory)
- ¿Cuál es el presupuesto previsto y la línea de tiempo deseada para el desarrollo e implementación?
- ¿Existen requisitos de seguridad o cumplimiento específicos que deba cumplir la app? (p. ej., GDPR, políticas de retención de datos)
- ¿Qué KPIs se utilizarán para medir el éxito de la app?
- ¿Ya hay ideas sobre el diseño o la marca de la app? ¿Debe ajustarse a la identidad corporativa?
- ¿Hay preferencia por la plataforma de desarrollo (iOS, Android, multiplataforma)?
Con esta información adicional podemos definir mejor el alcance y los requisitos, y elaborar una propuesta de proyecto más sólida.
Técnica 6 - prompt emocional
Puede indicar al modelo adaptar el tono del texto a emociones subyacentes, o provocar una respuesta emocional específica. Esto es útil para servicio al cliente, comunicaciones internas o marketing.
Prompt de ejemplo: “Necesito redactar un correo para un cliente insatisfecho por una reciente interrupción del servicio. El cliente escribió lo siguiente: “”” .... “”” (pegar 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 utiliza una queja ficticia.
La prompts completa sería:
Necesito redactar un correo para un cliente insatisfecho por una reciente interrupción del servicio. El cliente escribió lo siguiente: """Estimado señor/señora,
Estoy muy impresionado por la reciente interrupción del servicio. Esto ha afectado gravemente a nuestra operación y ha resultado en pérdidas 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 que obtuvimos del modelo
Estimado [Nombre del Cliente],
Muchas gracias por su mensaje y nuestras más sinceras disculpas por la interrupción del servicio que experimentó ayer. Entiendo completamente su frustración y el impacto que esto ha tenido en su negocio. Lamentamos sinceramente no haber cumplido con sus expectativas y con los estándares de servicio.
La interrupción fue causada por [explicación breve y clara de la causa, p. ej., una avería técnica inesperada en nuestro centro de datos]. Hemos tomado medidas inmediatas y nuestros técnicos han trabajado arduamente para restaurar el servicio lo antes posible. El servicio está totalmente operativo desde [hora].
Tomamos este incidente muy en serio y ya estamos evaluando la causa para evitar que vuelva a ocurrir.
Para compensar en cierta medida el inconveniente, le ofrecemos [propuesta concreta, p. ej., un descuento en su próxima factura / una mejora gratuita de 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 a cualquier pregunta adicional.
Nuevamente, disculpe las molestias. Valoramos su confianza y nos esforzamos por brindarle en el futuro un servicio fiable que se merece.
Atentamente,
[Su Nombre/Nombre de la Empresa]
Técnica 7 - pedir varias versiones
Su consulta puede pedir varias versiones de una misma respuesta, para tener opciones. Por ejemplo, quiere que el modelo genere diferentes eslóganes de marketing para un nuevo producto. Hay muchos enfoques posibles, así que se pueden generar varias opciones. Esto puede combinarse eficazmente con establecer un rol específico para el modelo y una prompt de sistema para dirigir al modelo.
Puede leer más sobre roles en el artículo relevante. Este ejemplo de múltiples versiones se encuentra al final del artículo. No se repite completamente aquí.
Técnica 8 - combinar con una prompt de sistema
Con una prompt de sistema puedes dar instrucciones al modelo de IA. Es una instrucción que puedes suministrar al modelo para dar forma a la tarea o al comportamiento del modelo. Puedes indicar qué tipo de salida esperas. 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."
"Permanece siempre profesional y respetuoso en tu lenguaje."
"Concéntrate en proporcionar respuestas concretas y al grano sin detalles innecesarios."
La prompt de sistema establece el tono y las expectativas para la conversación o tarea concreta 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 detenidamente y proporciona un resumen breve pero informativo de los puntos clave. Identifica el mensaje central y los detalles más importantes."
Los prompts de sistema no tienen la misma influencia en todos los modelos. En chatGPT tienen mucha influencia, en Claude también, y en otros modelos la influencia puede ser menor. Por lo tanto, es interesante probar y ver qué modelo funciona mejor para tu entrada.
Puedes establecer un prompt de sistema general en preferencias, pero lo mejor es idear estos prompts de sistema por tarea que quieras automatizar. Lo llamamos roles.
Puede leer más sobre roles en el artículo relevante.