El arte del prompting: Instrucciones efectivas para interactuar con la Inteligencia Artificial

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El arte del prompting: Cómo diseñar instrucciones efectivas para interactuar con la Inteligencia Artificial

El prompting se ha convertido en una habilidad clave para maximizar el potencial de herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT. Aunque pueda parecer algo sencillo, la manera en que formulamos nuestras preguntas o instrucciones puede marcar la diferencia entre obtener una respuesta vaga y lograr un resultado preciso y útil. En este artículo, exploraremos qué es el prompting, cómo crear prompts efectivos y qué técnicas avanzadas pueden ayudarte a sacar el máximo provecho de esta tecnología.

¿Qué es el prompting?

El prompting consiste en formular instrucciones, preguntas o comandos que guían a un modelo de lenguaje como ChatGPT para generar respuestas alineadas con nuestras necesidades.
Esto incluye desde redactar un correo formal hasta resolver un problema técnico o generar ideas creativas.

El prompting efectivo no es solo preguntar, sino proporcionar contexto, ser específico y establecer el resultado esperado.

Además, es importante destacar que el diseño del prompting varía según el modelo de lenguaje que estemos utilizando. Por ejemplo, modelos de razonamiento avanzado como o1 y o3 de OpenAI requieren ajustes específicos debido a su capacidad de realizar deducciones, generalizaciones y razonamientos más complejos.

Elementos clave para un prompting efectivo

  • Proporciona contexto: Establece el propósito o escenario. Ejemplo: “Voy a escribir un artículo sobre tendencias en inteligencia artificial. Dame una lista de temas clave.”
  • Sé específico: Define con claridad lo que necesitas. En lugar de pedir, «Explícame el aprendizaje automático,» prueba con: «Describe el aprendizaje automático en el ámbito de la atención médica, incluyendo un ejemplo de diagnóstico de enfermedades.»
  • Define el formato: Indica cómo deseas recibir la información (lista, párrafo, tabla, etc.).
  • Ajusta el tono: Pide un estilo acorde a tus necesidades: técnico, informal, académico, persuasivo, entre otros.
  • Incluye roles: Pide a la IA que actúe desde una perspectiva específica. Ejemplo: “Responde como si fueras un experto en marketing digital explicando tendencias.”

Quodem ha desarrollado un framework propio que optimiza este proceso, garantizando que los prompts sean efectivos y ajustados a las necesidades del usuario.

Técnicas avanzadas para un prompting efectivo

1. Cadena de pensamiento (Chain of Thought)

Solicita al modelo que desarrolle su razonamiento paso a paso. Por ejemplo:

“Explícame cómo calcular el retorno de inversión (ROI) en marketing digital, desglosando cada etapa del proceso.”

2. Iteración y refinamiento

Si la respuesta inicial no es la que esperabas, ajusta el prompt añadiendo más detalles o claridad.

Primer prompt: “Escribe un artículo sobre sostenibilidad.”
Refinamiento: “Enfócate en cómo las empresas tecnológicas están adoptando prácticas sostenibles, con ejemplos específicos.”

3. Prompt chaining

Divide tareas complejas en varios pasos. Ejemplo:

  1. “Genera una lista de tecnologías emergentes en salud digital.”
  2. “Selecciona dos de esas tecnologías y explica cómo están transformando la atención médica.”

4. Solicita ejemplos específicos

Pedir ejemplos en las respuestas ayuda a aterrizar conceptos complejos.

“Describe tres casos de uso de la inteligencia artificial en la atención primaria de salud.”

5. Adapta el prompting según el modelo

Modelos avanzados de razonamiento como o1 y o3 de OpenAI son ideales para razonamientos complejos. Utiliza prompts más estructurados y específicos para aprovechar estas capacidades, indicando claramente el alcance y el tipo de respuesta que esperas.

Ejemplos prácticos de prompting

  • Optimización de flujos hospitalarios: “Crea un cronograma para implementar un sistema de IA que optimice los tiempos de espera en urgencias. Incluye etapas clave y métricas de éxito.”
  • Análisis de datos clínicos: “Explícame cómo se podría usar la IA para analizar historiales médicos de pacientes con diabetes y prever complicaciones futuras.”
  • Educación para pacientes: “Redacta un folleto explicando cómo funciona un dispositivo de monitoreo de glucosa continuo, usando un lenguaje sencillo.”
  • Asistencia en diagnósticos médicos: “Describe cómo un modelo de machine learning podría ayudar a identificar cáncer de pulmón a partir de imágenes de rayos X.”
  • Soporte en ensayos clínicos: “Genera un resumen de los pasos clave para diseñar un ensayo clínico que utilice IA para identificar candidatos elegibles.”

Consejos prácticos para mejorar tus prompts

  • Sé claro y directo: Evita la ambigüedad.
  • Proporciona contexto detallado: Cuanta más información incluyas, mejor será la respuesta.
  • Ajusta la longitud: Si la respuesta es muy breve o extensa, pide al modelo que ajuste el nivel de detalle.
  • Solicita alternativas: Si no estás satisfecho con el resultado, pide reformulaciones.

Ajustar las técnicas de prompting según el modelo utilizado, como en el caso de o1 y o3, garantiza aprovechar al máximo sus capacidades avanzadas de razonamiento y análisis contextual.

Prompting, el nuevo softskill indispensable

El prompting no es solo una herramienta técnica; es una habilidad que, al perfeccionarse, permite sacar el máximo partido a los modelos de lenguaje. Dominar esta técnica puede transformar cómo interactuamos con la IA, ya sea en tareas cotidianas, en procesos creativos o en la resolución de problemas complejos. Al adoptar frameworks claros y aplicar técnicas avanzadas, puedes convertirte en un verdadero experto en el arte del prompting.

Referencias

José Antonio García Ureña

Autor José Antonio García Ureña