"No hace falta programar, hace falta aprender a formular un Prompt"

El prompt engineering es una técnica clave que ha ganado relevancia en el mundo de la inteligencia artificial. Se refiere a la creación de instrucciones precisas, conocidas como prompts, que guían a los modelos de lenguaje masivos (LLM) para generar respuestas útiles y contextualizadas. Esta habilidad no requiere ser un experto en programación; más bien, se basa en conocimientos de lenguaje y en una buena capacidad analítica para formular indicaciones claras y específicas.

Cuando hablamos de prompt, nos referimos a la capacidad de dirigir los modelos de IA para que produzcan el tipo de contenido que buscamos, ya sea un informe detallado, una pieza creativa o incluso un fragmento de código. Lo interesante es que cualquiera con una buena comprensión de cómo se estructuran las indicaciones puede aprender esta habilidad. Es ideal para profesionales que buscan optimizar sus tareas, ya que un prompt bien formulado puede ahorrar tiempo y aumentar la precisión en los resultados.

Fundamentos del Prompt

Antes de profundizar en las técnicas avanzadas, es crucial entender algunos conceptos básicos. Los prompts no son más que indicaciones en lenguaje natural, como el español o el inglés, que utilizamos para solicitar una respuesta concreta de un modelo de IA. Cuanto más específico sea el prompt, más útil será la respuesta que obtendremos.

Por ejemplo, si una Pyme necesita un eslogan para una nueva campaña, un prompt bien formulado podría ser: “Genera un eslogan para una nueva campaña de páginas web que sea accesible para todos”. Aquí el mensaje es claro y está dirigido a un público específico. Como resultado, el modelo de lenguaje producirá una respuesta acorde a lo solicitado.

Claves para un Prompt Eficaz

Para crear un prompt eficaz, hay que tener en cuenta dos componentes importantes: el contexto y la instrucción.

1. Contexto: Ayuda al modelo a comprender el escenario y a generar una respuesta más precisa. Por ejemplo, si estás escribiendo un artículo sobre los beneficios de una dieta mediterránea, puedes agregar un contexto como: "Como bloguero de salud y bienestar...". Esto le indica al modelo desde qué perspectiva debe abordar el tema.
2. Instrucción: Es el detalle específico de lo que quieres que el modelo haga. Volviendo al ejemplo de la dieta mediterránea, una instrucción clara sería: "Resume los cuatro beneficios principales de una dieta mediterránea". Esto reduce la posibilidad de recibir respuestas irrelevantes o confusas.

Técnicas Básicas de Prompt

1. Zero-Shot Prompting

Zero-Shot Prompting es la técnica más básica de todas, donde simplemente proporcionas un prompt al modelo de IA sin dar ningún contexto previo ni ejemplos. La IA tiene que inferir la mejor respuesta basándose únicamente en la pregunta.

Ejemplo: Prompt: "Define la inteligencia artificial". Respuesta: "La inteligencia artificial es una rama de la informática que se ocupa de la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el reconocimiento de voz, la toma de decisiones o la traducción de idiomas."

Ventajas:

• Ideal para consultas rápidas.
• Ahorra tiempo en la formulación de preguntas complejas.

Desventajas:

• Puede generar respuestas más genéricas o inexactas sin un contexto claro.

2. One-Shot Prompting

En One-Shot Prompting, proporcionas un ejemplo antes o después del prompt para ayudar al modelo a entender lo que necesitas. Esto es útil cuando deseas una respuesta más precisa, pero aún no quieres proporcionar varios ejemplos.

Ejemplo: Prompt: "Escribe una reseña de un libro sobre productividad. Ejemplo: 'El libro X es una excelente guía para maximizar la eficiencia y la organización en el lugar de trabajo.' Escribe algo similar para un libro sobre gestión del tiempo."

Respuesta: "El libro 'Gestión Eficiente del Tiempo' proporciona herramientas prácticas para ayudar a los profesionales a planificar su día de manera más efectiva y lograr un equilibrio entre sus responsabilidades laborales y personales."

Ventajas:

• Ayuda a la IA a comprender el formato o tono deseado.
• Mayor control sobre la respuesta sin necesidad de dar muchos ejemplos.

Desventajas:

• Puede requerir más tiempo para redactar un ejemplo claro.

3. Few-Shot Prompting

Few-Shot Prompting implica proporcionar al modelo varios ejemplos antes de solicitar la respuesta. Esto es útil para consultas más complejas donde deseas que la IA comprenda patrones o estilos.

Ejemplo: Prompt: "Ejemplo 1: 'Este coche es eficiente en combustible y perfecto para largas distancias.' Ejemplo 2: 'El restaurante ofrece platos deliciosos con ingredientes frescos.' Escribe una reseña similar para una cafetería."

Respuesta: "La cafetería ofrece un ambiente acogedor, con una amplia variedad de bebidas y pasteles recién horneados, ideales para una pausa relajante."

Ventajas:

• Alta precisión al guiar el modelo con varios ejemplos.
• Facilita la generación de respuestas en formatos y estilos específicos.

Desventajas:

• Requiere más tiempo para preparar los ejemplos.
• No es ideal para preguntas que necesitan rapidez.

4. Recuperación de Información (Retrieval Prompting)

Retrieval Prompting implica tratar al modelo de IA como un motor de búsqueda. Este enfoque es útil cuando necesitas respuestas detalladas a preguntas específicas.

Ejemplo: Prompt: "¿Cuáles son los efectos del cambio climático en los arrecifes de coral?"

Respuesta: "El cambio climático tiene varios efectos adversos en los arrecifes de coral, incluyendo el blanqueamiento, la acidificación del océano y la interrupción de los ecosistemas marinos. El blanqueamiento se produce cuando las temperaturas elevadas del agua hacen que los corales expulsen las algas simbióticas, lo que lleva a su muerte."

Ventajas:

• Ideal para preguntas que requieren datos específicos o análisis.
• Genera respuestas detalladas en función de la base de conocimiento del modelo.

Desventajas:

• Depende de la capacidad de la IA para recuperar información relevante.
• Limitado a la información con la que el modelo fue entrenado.

5. Expansión del Contexto (Context Expansion)

La expansión del contexto implica enriquecer la información proporcionada al modelo para que comprenda mejor lo que se espera de la respuesta. Una estrategia común es el método de las 5W y 1H (Quién, Qué, Dónde, Cuándo, Por qué y Cómo).

Ejemplo: Prompt: "El ejercicio es bueno para la salud. Explica por qué, cómo y quién se beneficia más."

Respuesta: "El ejercicio regular es beneficioso para la salud porque mejora la función cardiovascular, fortalece los músculos y huesos, y reduce el riesgo de enfermedades crónicas. Las personas de todas las edades se benefician del ejercicio, pero los adultos mayores lo encuentran especialmente útil para mantener la movilidad y prevenir la pérdida de masa muscular."

Ventajas:

• Permite obtener respuestas más detalladas y específicas.
• Ideal para temas que requieren múltiples ángulos de análisis.

Desventajas:

• Puede ser más lento en preguntas simples que no requieren tanto detalle.

6. Prompt Iterativo

En el prompt iterativo, interactúas con la IA de manera continua. Esto implica ajustar y refinar el prompt después de recibir una primera respuesta para obtener una respuesta más detallada o precisa.

Ejemplo: Prompt inicial: "Describe los beneficios del reciclaje." Respuesta inicial: "El reciclaje ayuda a reducir la cantidad de residuos en los vertederos y conserva los recursos naturales."

Prompt de seguimiento: "Profundiza en cómo el reciclaje contribuye a la conservación de los recursos naturales."

Respuesta ajustada: "El reciclaje reduce la necesidad de extraer nuevas materias primas, como madera, agua y minerales, lo que conserva ecosistemas naturales y disminuye la deforestación y el uso de energía para la producción de nuevos productos."

Ventajas:

• Te permite guiar la conversación en la dirección deseada.
• Ideal para obtener explicaciones más detalladas.

Desventajas:

• Puede requerir múltiples interacciones para obtener la respuesta completa.

7. Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought Prompting)

La cadena de pensamiento consiste en dividir una pregunta compleja en partes más pequeñas y manejables, permitiendo que la IA responda secuencialmente y desarrolle la respuesta de manera lógica.

Ejemplo: Prompt: "Explícale a un niño de 10 años cómo se produce la fotosíntesis en una planta."

Respuesta:

1. "Primero, la planta absorbe la luz del sol a través de sus hojas."
2. "Luego, utiliza esa energía para convertir el dióxido de carbono del aire y el agua que toma del suelo en comida."
3. "Finalmente, libera oxígeno, que es lo que nosotros respiramos."

Ventajas:

• Facilita la comprensión de temas complejos al dividir el proceso.
• Permite desarrollar respuestas más claras y estructuradas.

Desventajas:

• Requiere una mayor planificación en la formulación del prompt.

8. Escritura Creativa y Juegos de Rol

Esta técnica implica utilizar la IA para crear contenido creativo, como cuentos, poesía, o incluso participar en juegos de rol.

Ejemplo de Storytelling: Prompt: "Escribe una historia corta sobre un niño que descubre un tesoro en su jardín."

Respuesta: "Lucas estaba jugando en su jardín cuando tropezó con una piedra. Al moverla, descubrió una caja enterrada bajo la tierra. Cuando la abrió, encontró monedas doradas brillando intensamente. Desde ese día, su vida cambió para siempre..."

Ejemplo de Juego de Rol: Prompt: "Juega el rol de un profesor de historia explicando la Revolución Francesa."

Respuesta: "La Revolución Francesa comenzó en 1789, cuando el pueblo de Francia se levantó contra la monarquía debido a la creciente desigualdad social y económica..."

Ventajas:

• Ideal para generar contenido entretenido y dinámico.
• Facilita la creación de contenido narrativo o educativo interactivo.

Desventajas:

• Puede requerir múltiples ajustes si el contenido no sigue la dirección deseada.

9. Relleno de Plantillas

El relleno de plantillas permite estructurar los prompts utilizando marcadores de posición o variables que la IA completa automáticamente.

Ejemplo: Plantilla: "Hola {Nombre}, gracias por unirte a {Servicio}. Esperamos que disfrutes de nuestros servicios y si tienes alguna pregunta, no dudes en contactarnos."

Prompt: "Llena esta plantilla con los datos de María y del servicio 'Academia Online'."

Respuesta: "Hola María, gracias por unirte a Academia Online. Esperamos que disfrutes de nuestros servicios y si tienes alguna pregunta, no dudes en contactarnos."

Ventajas:

• Ahorra tiempo cuando necesitas generar múltiples variaciones de contenido.
• Útil para personalización en masa de correos electrónicos, descripciones de productos, etc.

Desventajas:

• Puede generar respuestas repetitivas si no se personalizan adecuadamente las variables.

10. Reformulación del Prompt (Prompt Reframing)

Esta técnica consiste en modificar o reformular el prompt para obtener variaciones en la respuesta sin cambiar la intención principal de la consulta.

Ejemplo Original: Prompt: "Explica las ventajas de la energía solar." Reformulación: "¿Cuáles son los beneficios clave de usar energía solar en lugar de combustibles fósiles?"

Respuesta: "La energía solar es una fuente limpia y renovable que reduce la dependencia de los combustibles fósiles, disminuye las emisiones de carbono y ayuda a combatir el cambio climático."

Ventajas:

• Permite obtener diferentes perspectivas o enfoques sobre el mismo tema.
• Útil para generar ideas múltiples en brainstorming.

Desventajas:

• Requiere una buena comprensión de cómo funcionan los modelos de IA para obtener variaciones útiles.

11. Combinación de Prompts

La combinación de prompts implica fusionar múltiples preguntas o instrucciones en un solo prompt para obtener una respuesta más completa.

Ejemplo: Prompt: "Explica las diferencias entre el hosting compartido y el hosting VPS, y recomienda cuál es mejor para un sitio de comercio electrónico."

Respuesta: "El hosting compartido implica que varios sitios web comparten los mismos recursos del servidor, lo que puede llevar a tiempos de carga más lentos durante picos de tráfico. El hosting VPS, en cambio, ofrece recursos dedicados, lo que lo hace más adecuado para un sitio de comercio electrónico que necesita velocidad y estabilidad."

Ventajas:

• Facilita obtener una respuesta más completa y holística.
• Reduce la necesidad de múltiples interacciones.

Desventajas:

• La IA podría omitir detalles importantes si el prompt es muy complejo.

12. Ingeniería Automática de Prompts (Automatic Prompt Engineering)

La ingeniería automática de prompts (APE) es una técnica avanzada en la que la IA genera y selecciona automáticamente los mejores prompts basados en algoritmos de aprendizaje automático. Este enfoque optimiza el proceso de generación de prompts.

Ventajas:

• Ahorra tiempo al automatizar la creación y optimización de prompts.
• Mejora la precisión y relevancia de las respuestas al generar prompts basados en datos previos.

Desventajas:

• Requiere modelos más avanzados y configuraciones técnicas complejas.

El prompt engineering es una herramienta clave para sacar el máximo provecho de los modelos de lenguaje. Aprender a usar estas técnicas te permitirá obtener respuestas más precisas y útiles en distintas situaciones, como la generación de contenido, el análisis de datos o la solución de problemas.