¿Qué es la ingeniería inmediata? Técnicas, ejemplos y herramientas

La ingeniería pronta es la práctica de diseñar entradas eficaces para guiar a los sistemas de IA hacia salidas más precisas, útiles y conscientes del contexto. Se aplica cada vez más en ámbitos como la automatización empresarial, el trabajo creativo, la investigación y la educación, y ofrece claras ventajas en cuanto a eficiencia y accesibilidad. Al mismo tiempo, retos como la escalabilidad, el sesgo y la naturaleza de ensayo y error de la incitación subrayan la necesidad de enfoques estructurados y mejores prácticas. De cara al futuro, los avances en la automatización, los marcos éticos y las herramientas específicas del sector configurarán el futuro de la ingeniería de avisos, convirtiéndola en una habilidad fundamental para la innovación impulsada por la IA.

¿Qué es la ingeniería rápida?

La ingeniería de instrucciones actúa como puente entre los humanos y las máquinas. Para ser más precisos, la ingeniería de instrucciones es el proceso de crear y refinar las instrucciones dadas a un modelo de IA para mejorar la precisión y pertinencia de sus respuestas. Dado que sistemas como ChatGPT y Claude generan resultados basados en la forma en que se formulan las instrucciones, incluso pequeños cambios en la redacción, la estructura o el contexto pueden tener un impacto significativo en los resultados.

Al diseñar instrucciones de alta calidad, los usuarios pueden ayudar a los modelos de IA a producir resultados que se ajusten a objetivos específicos, ya sea generar contenidos, automatizar tareas empresariales o resolver problemas técnicos.

¿Para qué sirve la ingeniería rápida?

La ingeniería de urgencia puede utilizarse para diversos fines. Algunos de ellos son:

• • Creación de contenidos: Redacción de artículos, textos de marketing o publicaciones en redes sociales para un público específico.
  • Desarrollo de software: Asistencia en la generación de código, depuración y explicación de conceptos complejos de programación en lenguaje natural.
  • Atención al cliente: Ayudar a los chatbots y asistentes virtuales a proporcionar respuestas precisas, empáticas y conscientes del contexto.
  • Educación y formación: Creación de guías de estudio, problemas de práctica o explicaciones simplificadas para alumnos de distintos niveles.
  • Investigación y análisis: Resumir documentos, resaltar ideas clave o comparar datos de múltiples fuentes.
  • Operaciones comerciales: Redactar correos electrónicos, crear informes o automatizar tareas repetitivas.

Ventajas de la ingeniería rápida

Un buen aviso puede marcar la diferencia entre una respuesta vaga e inútil de la IA y una respuesta clara y práctica. Algunas ventajas específicas de la ingeniería de instrucciones son:

• • Mayor precisión: Las instrucciones bien elaboradas reducen los malentendidos y guían a la IA hacia resultados que se ajustan a la intención del usuario.
  • Eficacia y productividad: Unas instrucciones claras reducen la necesidad de repetir ediciones o regeneraciones, lo que ahorra tiempo y esfuerzo.
  • Versatilidad en todos los ámbitos: Desde las operaciones comerciales hasta la escritura creativa, la ingeniería de prontitud permite aplicar la IA a una gran variedad de usos.
  • Accesibilidad para no expertos: Los usuarios sin formación en codificación o ciencia de datos pueden obtener resultados de alta calidad mediante instrucciones cuidadosamente diseñadas.
  • Coherencia en los resultados: Las instrucciones estandarizadas facilitan la repetición de los resultados, sobre todo en entornos empresariales o de equipo.
  • Mejora de la creatividad: Al formular las preguntas de forma innovadora, los usuarios pueden animar a la IA a generar nuevas ideas y perspectivas.

En última instancia, la ingeniería rápida ayuda a transformar la IA de una herramienta impredecible en un socio fiable para la resolución de problemas y los esfuerzos creativos.

Retos de la ingeniería rápida

Comprender los retos asociados a la ingeniería de avisos es clave para utilizar los avisos de forma eficaz y responsable. Estos son algunos de los posibles problemas con los que te puedes encontrar:

• • Se requiere ensayo y error: La elaboración de mensajes eficaces suele requerir varias iteraciones antes de lograr el resultado deseado.
  • Limitaciones del modelo: Incluso con indicaciones bien estructuradas, los modelos de IA pueden producir errores, alucinaciones o resultados irrelevantes.
  • Problemas de escalabilidad: Diseñar avisos coherentes y de alta calidad para casos de uso a nivel empresarial puede llevar mucho tiempo y ser difícil de mantener.
  • Restricciones de la ventana contextual: Los modelos de IA sólo pueden procesar una cantidad limitada de información a la vez, lo que restringe la profundidad de la entrada.
  • Riesgos de parcialidad e imparcialidad: Las indicaciones mal formuladas pueden reforzar involuntariamente estereotipos, información errónea o contenidos nocivos.
  • Dependencia excesiva de las indicaciones: Es posible que los usuarios dependan demasiado de las indicaciones inteligentes en lugar de combinarlas con otras estrategias como el ajuste fino o la generación aumentada por recuperación (RAG).

Al reconocer estos retos, los ingenieros pueden encontrar un equilibrio entre la experimentación y las mejores prácticas estructuradas para que los resultados de la IA sean más éticos y fiables.

Técnicas de ingeniería rápidas

La ingeniería de las preguntas es algo más que formularlas; también tiene que ver con la forma de estructurarlas. Algunas de las técnicas más utilizadas son:

• • Aparición sin disparos: Pedir al modelo que realice una tarea sin proporcionarle ejemplos, basándose únicamente en instrucciones claras.
  • Pocos indicios: Incluir un puñado de ejemplos en el aviso para mostrar al modelo el estilo, el formato o la lógica deseados.
  • Indicación de roles: Asignar a la IA un personaje o perspectiva (por ejemplo, "Usted es un CMO") para influir en el tono y la experiencia.
  • Incitación a la cadena de pensamiento: Animar a la IA a explicar el razonamiento paso a paso para mejorar la precisión en la resolución de problemas complejos.
  • Instrucción basada en instrucciones: Utilizar órdenes explícitas y estructuradas como "Enumere tres ventajas e inconvenientes de..." o "Resuma los puntos clave con viñetas".
  • Indicaciones ricas en contexto: Proporcionar información de fondo, restricciones o datos adicionales para que la IA pueda adaptar las respuestas con mayor precisión.
  • Perfeccionamiento iterativo: Ajustar y reformular las instrucciones en función de los resultados iniciales hasta que la IA produzca sistemáticamente el resultado deseado.

Mejores prácticas de ingeniería

Obtener resultados de alta calidad de los modelos de IA depende de la capacidad de elaborar instrucciones claras y detalladas. Estas son algunas de las mejores prácticas que deberías utilizar para lograrlo:

Empezar con objetivos claros

Antes de escribir, define tu objetivo. ¿Busca ideas, hechos o soluciones? Una pregunta vaga, como "Háblame de marketing", produce resultados genéricos, mientras que una pregunta más detallada, como "Explica tres estrategias de marketing digital para empresas B2B SaaS con menos de 50 empleados", produce un resultado más detallado.

Especifique el formato

La IA funciona mejor con instrucciones claras, por lo que es fundamental incluir detalles como la longitud, el tono y el formato. En lugar de pedir "Un post en redes sociales sobre productividad", deberías pedir "Un post en LinkedIn de menos de 150 palabras que comparta tres consejos de gestión del tiempo para trabajadores remotos en un tono profesional pero conversacional".

Utilice ejemplos como guía

Dar ejemplos mejora los resultados. Esta técnica, conocida como "pocas indicaciones", permite a la IA producir lo que necesitas.

Ejemplo de estructura:

Divida las tareas complejas en pasos

Las peticiones grandes pueden dar lugar a resultados dispersos. Divida las tareas en pasos o esboce un proceso. En lugar de: "Crea un plan de marketing completo para mi startup", prueba con: "Ayúdame a crear un plan de marketing identificando a mi público objetivo, sugiriendo tres canales de marketing y esbozando un calendario de contenidos."

Iterar y perfeccionar

La primera respuesta no siempre es perfecta, por lo que resulta útil solicitar un seguimiento para perfeccionar los resultados del modelo de IA. Algunos ejemplos de cómo hacerlo son:

• • "Hazlo más conversacional".
  • "Añadir ejemplos al punto #2".
  • "Acortar a 100 palabras pero mantener el mensaje clave".

Proporcionar contexto

Proporcione al modelo de IA información de fondo para ofrecer respuestas mejor adaptadas. Para ello, puede tomar el mensaje básico "Escribir un correo electrónico de actualización del proyecto" y añadirle un contexto como el siguiente: "Escribe un correo electrónico de actualización del proyecto para el rediseño de nuestra aplicación móvil. Llevamos dos semanas de retraso debido a problemas técnicos; sin embargo, las características principales están 80% completas. La audiencia es nuestro equipo ejecutivo".

Experimentar con enfoques

No te quedes en la primera frase que funcione. Es importante probar diferentes frases o estructuras para obtener mejores resultados. Puedes utilizar instrucciones de juego de rol como "Actúa como un experto en marketing y analiza..." o "Explica esto a un principiante frente a un experto".

Ejemplos de ingeniería Prompt

He aquí algunos ejemplos más de avisos bien estructurados:

• • Documentación técnica: En lugar de preguntar simplemente: "Escriba la documentación de la API", una solicitud más precisa podría especificar el público al que va dirigida, el formato preferido, las secciones necesarias y los ejemplos, con lo que se obtendría un resultado de calidad profesional.
  • Revisión del código: Una solicitud básica de "Revisar este código" puede mejorarse pidiendo al modelo de IA que "Identifique vulnerabilidades de seguridad, garantice el cumplimiento de las normas de codificación y sugiera mejoras de rendimiento".
  • Análisis de datos: Un mensaje genérico del tipo "Analice estos datos" resulta más eficaz cuando incluye objetivos empresariales específicos, métricas clave y preferencias de visualización.
  • Atención al cliente: Un buen servicio de atención al cliente incluye directrices de tono, políticas de empresa y vías claras de escalado para garantizar interacciones coherentes y profesionales.

Herramientas de ingeniería

Es importante seleccionar herramientas que se ajusten a su flujo de trabajo y a los objetivos de su proyecto, y que puedan ampliarse a medida que evolucionen sus necesidades. Aquí tienes un resumen de algunas de las opciones disponibles:

Experimentación

OpenAI Playground: Proporciona una interfaz fácil de usar para probar y perfeccionar los avisos. Puedes ajustar variables como la temperatura, la penalización por frecuencia y el número máximo de tokens, por lo que es ideal tanto para principiantes como para usuarios avanzados que quieran ver cómo afectan los distintos ajustes a las respuestas de la IA.

Google AI Studio: Le permite experimentar con diferentes plantillas de avisos y proporciona métricas de evaluación integradas, lo que facilita la comparación de resultados y la elección del enfoque más eficaz para su caso de uso específico.

Seguimiento y organización

PromptLayer: Actúa como capa de registro y análisis entre las aplicaciones y los modelos lingüísticos. Guarda todas las solicitudes y respuestas, lo que le permite analizar qué estrategias de solicitud funcionan mejor y crear una biblioteca de solicitudes para su equipo.

Prompt Genius: Esta extensión del navegador le permite guardar, clasificar y acceder instantáneamente a sus avisos más eficaces. Es especialmente útil para los usuarios que trabajan con avisos con regularidad y quieren una manera fácil de organizarlos y recuperarlos cuando sea necesario.

Desarrollo avanzado

Langchain: Un marco de desarrollo para crear aplicaciones con modelos lingüísticos. Admite plantillas rápidas, encadenamiento de varias llamadas a modelos e integración de memoria, lo que lo convierte en un marco potente para crear flujos de trabajo de IA complejos.

Prompt Perfect: Mejora y optimiza automáticamente sus avisos sugiriendo modificaciones basadas en las mejores prácticas. Esta herramienta es muy útil cuando se desea mejorar la claridad o la eficacia de los avisos sin dedicar demasiado tiempo a la prueba y el error.

Bibliotecas

PromptHero: Alberga una galería de las sugerencias más eficaces para diferentes modelos y tareas. Puedes examinar las instrucciones por caso de uso y tipo de modelo, lo que la convierte en una buena fuente de inspiración y posibles puntos de partida.

Impresionante ChatGPT Prompts: Una muy utilizada, colección de código abierto en GitHub con una gran variedad de ideas creativas y prácticas aportadas por la comunidad. Se actualiza periódicamente y abarca desde tareas de productividad hasta aprendizaje de idiomas.

Automatización

Integraciones de IA de Zapier: Conecta los avisos basados en IA a sus herramientas y procesos empresariales cotidianos, lo que le permite automatizar tareas como la generación de correos electrónicos, los resúmenes de datos o la respuesta a las consultas de los clientes.

Marca: Anteriormente Integromat, esta herramienta de automatización permite a los usuarios crear flujos de trabajo complejos que integran acciones basadas en avisos con lógica de ramificación. Es ideal para usuarios avanzados que deseen automatizar procesos de varios pasos mediante IA.

El futuro de la ingeniería rápida

Interacciones de IA más intuitivas

La ingeniería de las instrucciones está pasando de ser una disciplina de nicho a una habilidad vital en muchas profesiones. A medida que los modelos de IA se vuelvan más inteligentes, las instrucciones serán más breves y naturales, y los sistemas comprenderán más fácilmente la intención y el contexto.

Herramientas automatizadas e integración cotidiana

Las nuevas herramientas ayudarán a perfeccionar y optimizar las indicaciones automáticamente, lo que permitirá a cualquier persona, independientemente de su experiencia, obtener resultados de calidad. En el futuro, gran parte de esta optimización se integrará directamente en el software cotidiano, lo que simplificará la experiencia del usuario.

Aumento de la colaboración y herramientas específicas del sector

Los equipos compartirán cada vez más bibliotecas de avisos y los perfeccionarán juntos, mientras que las herramientas especializadas para distintos sectores harán que el diseño de avisos sea más rápido y se adapte mejor a las necesidades particulares.

Mayor énfasis en las prácticas éticas

Una IA más potente conlleva una mayor atención al uso responsable, lo que significa reducir los sesgos, mejorar la transparencia y seguir normas éticas en el desarrollo rápido.

Ampliar la accesibilidad

Y lo que es más importante, la ingeniería rápida será más accesible para los no expertos, lo que permitirá a más personas utilizar la IA con eficacia. Este cambio continuo hará que trabajar con IA sea más fácil, responsable y abierto a todo el mundo.

Principales conclusiones y recursos adicionales

La ingeniería rápida saca el máximo partido de los sistemas de IA transformándolos en socios fiables para la creatividad y la resolución de problemas. Comprender las técnicas, herramientas y mejores prácticas que se tratan en esta entrada del blog te permitirá adaptarte y crecer junto a las capacidades de IA que avanzan y aprovecharlas eficazmente para uso personal o profesional.

Puede consultar los puntos clave y los recursos que se enumeran a continuación para obtener un resumen rápido de lo que se debatió y seguir explorando conceptos relacionados con los avances de la IA.

Principales conclusiones

• • La ingeniería de Prompt perfecciona las instrucciones de la IA para mejorar la precisión de las respuestas y alinear los resultados con objetivos específicos.
  • Métodos como "cero disparos", "pocos disparos" y "avisos basados en funciones" mejoran los resultados. introduciendo una estructura en las indicaciones de la IA.
  • La ingeniería de Prompt es versátiltareas de apoyo como la creación de contenidos, la codificación, la atención al cliente y la investigación.
  • Las instrucciones claras ahorran tiempo, mejoran la precisión y hacen que la IA sea accesible. a los no expertos, garantizando al mismo tiempo la coherencia de los resultados.
  • Cuestiones como la prueba y el error, las limitaciones de los modelos y los problemas éticos. requieren una experimentación cuidadosa y el cumplimiento de las mejores prácticas.
  • Plataformas como OpenAI Playground y Langchain simplificar la creación de avisosmientras que las herramientas de automatización agilizan los flujos de trabajo.
  • El campo evoluciona hacia la IA intuitivaLa optimización automatizada y una mayor accesibilidad para todos los usuarios.

Recursos adicionales

• • Servicios de IA en Couchbase Capella - Productos
  • Explicación de los grandes modelos lingüísticos - Blog
  • Cómo funciona la IA generativa con Couchbase - Blog
  • Evaluación de los flujos de trabajo de IA agenética - Blog
  • Couchbase + Dify: Capacidades vectoriales de alta potencia para flujos de trabajo de IA - Blog

Preguntas frecuentes

¿Qué es un prompt en IA? Una instrucción es el texto, la instrucción o la consulta que se proporciona a un sistema de IA para guiar su respuesta. Puede tratarse de una simple pregunta o de instrucciones detalladas para generar código.

¿Qué es un ingeniero rápido? Un ingeniero de avisos es alguien que diseña avisos eficaces para los modelos de IA con el fin de mejorar la calidad de los resultados y la usabilidad.

¿La ingeniería rápida requiere codificación? No necesariamente. Aunque la codificación puede facilitar el desarrollo de aplicaciones avanzadas, muchas técnicas de ingeniería rápida pueden aplicarse utilizando lenguaje natural solo.

¿Por qué es importante la ingeniería rápida? Garantiza que los resultados de la IA sean precisos, fiables y acordes con los objetivos humanos, reduciendo así el tiempo dedicado a editar o corregir los resultados.

¿Qué implica la ingeniería de urgencia? Implica elaborar, probar y perfeccionar instrucciones para optimizar las respuestas de los modelos de IA en diferentes casos de uso.

¿En qué se diferencia la ingeniería de avisos de los distintos modelos de IA? Dado que los distintos modelos interpretan los avisos de formas ligeramente diferentes, es posible que haya que ajustar las estructuras de los avisos en función del sistema utilizado.

¿En qué se diferencia la ingeniería rápida del ajuste fino? La ingeniería rápida funciona ajustando las entradas, mientras que el ajuste fino modifica el propio modelo con datos de entrenamiento adicionales.

¿Cuáles son algunos de los problemas éticos de la ingeniería rápida? Entre los motivos de preocupación figuran el refuerzo de los prejuicios, la generación de información errónea o el uso indebido de los avisos con fines perjudiciales. Un diseño responsable de los avisos ayuda a mitigar estos riesgos.