En el campo de la IA, el término prompt puede traducirse como aviso, réplica o instrucción, por lo que el prompt engineering hace referencia a la ingeniería de las respuestas de un sistema inteligente. Es decir, podemos definirlo como la técnica utilizada para crear instrucciones claras y específicas que se dan al modelo de lenguaje para guiarlo sobre la respuesta que se espera que se genere como resultado. No es solo darle datos al sistema, sino diseñar una estructura cuidada para presentarle los datos y cómo deben interpretarse.
Y es que, detrás de la gran capacidad de entendimiento y respuesta de modelos de IA generativa como ChatGPT, Midjourney o Bard (ahora llamado Gemini), hay todo un exhaustivo trabajo de muchos profesionales que entrenan a las herramientas para que estas respondan y arrojen un resultado confiable, ejerciendo la labor del prompt engineering.
El prompt engineering es crucial en el aprendizaje supervisado de la IA, donde los datos de entrenamiento se etiquetan con información relevante para la tarea. Sobre esta joven disciplina se asienta el desarrollo y la optimización de las indicaciones o prompts que permiten el uso eficiente de los sistemas de inteligencia artificial.
Una de sus ventajas es que tiene la capacidad de personalizar los resultados que da la IA enfocándose en una audiencia específica. Por ejemplo, un modelo de lenguaje puede entrenarse con prompts para un nicho de mercado específico y así generar contenido de valor para este nicho.
Los prompts también pueden basarse en un tema o dominio específico, como la medicina, deporte o finanzas, siendo utilizados para guiar al modelo en la generación de respuestas más específicas. Un mal prompt puede hacer que el sistema de IA no sea capaz de reconocer con claridad lo que se quiere lograr, por lo que puede proporcionar datos imprecisos o inútiles.
Esta labor no exige conocimientos de programación, desarrollo informático o escritura de código. Lo más importante son las habilidades comunicativas que permitan transmitir las ideas adecuadas a la IA de forma precisa.
Así mismo, un buen prompt engineer debe llevar a cabo una serie de tareas orientadas a diseñar y optimizar prompts eficaces con los que mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje de IA, así como a entender las limitaciones de estos modelos.
En un mundo cada vez más impulsado por la IA, el prompt engineering no debe ser considerada una profesión del futuro, sino del presente.
Algunas de las carreras más destacadas en las que es posible aplicar el prompt engineering son:
Foto: generada a través de GPT4
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