Trabajar de forma inteligente con la IA: el arte del prompt engineering

En los últimos años, la inteligencia artificial ha capturado nuestra imaginación. La IA generativa destaca especialmente, porque podemos verla en acción en nuestra vida cotidiana y en nuestro trabajo. Le pedimos a una herramienta que escriba un texto, que cree una imagen o incluso genere un vídeo corto. Antes necesitábamos software especializado y conocimientos técnicos, pero hoy en día basta con una instrucción clara en lenguaje sencillo.

Esa accesibilidad hace que la tecnología sea atractiva, pero también engañosa. Cualquiera que dé por sentado que la IA generativa ofrece automáticamente resultados perfectos se llevará una decepción. Por muy rápido que evolucione la IA, sus resultados pueden seguir siendo mediocres o directamente erróneos. Por eso es importante la ingeniería de prompts: la habilidad de formular preguntas e instrucciones inteligentes.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una forma de inteligencia artificial que crea nuevos contenidos basados en datos existentes: texto, imágenes, vídeo, código o audio.

Su fuerza reside en los enormes conjuntos de datos con los que se entrenan los modelos. Estos reconocen patrones y utilizan ese conocimiento para predecir el resultado más probable: la siguiente frase, la imagen más adecuada o el fragmento de código correcto.

De manera general, la IA generativa funciona en cuatro pasos:

1. Entrenamiento: El modelo aprende a reconocer patrones a partir de vastos conjuntos de datos.
2. Procesamiento del prompt: La entrada (prompt) se analiza y se “comprende”.
3. Generación: El modelo predice y produce una respuesta adecuada.
4. Refinamiento: La salida se ajusta y se perfecciona para que coincida con los parámetros solicitados.

Un punto clave: La IA generativa no “piensa”. Es un modelo probabilístico que calcula los resultados más probables basándose en los patrones aprendidos. Eso significa que puede ofrecer resultados impresionantes, pero también producir errores.

Aplicaciones en el trabajo y la vida cotidiana

Las posibilidades son amplias. En los negocios, la IA generativa respalda el desarrollo de software, el análisis de datos, el servicio al cliente e incluso la ciberseguridad. Piensa en los chatbots que gestionan preguntas estándar o en los modelos que detectan vulnerabilidades del sistema.

En casa, la tecnología es igual de útil. La IA generativa puede ayudarte a contarle a tu hijo un cuento antes de dormir con sus personajes favoritos, planificar unas vacaciones o explicar un tema complejo en términos sencillos.

Obtenga mejores resultados con la ingeniería de prompts

Escribir una pregunta rápida y esperar la respuesta perfecta... rara vez funciona. La IA generativa es potente, pero su verdadero valor surge cuando se sabe cómo crear prompts eficaces. La ingeniería de prompts es el arte de instruir a un sistema de IA para que comprenda claramente lo que usted quiere decir y lo que necesita.

¿Qué es la ingeniería de prompts?

La ingeniería de prompts va más allá de una búsqueda en Google. Se trata de guiar deliberadamente los modelos de IA mediante:

• la expresión clara de su intención,
• la adición de contexto o ejemplos,
• y el refinamiento del resultado paso a paso.

Cuanto mejor se haga esto, más útiles y fiables serán los resultados.

Técnicas comunes de ingeniería de prompts

La forma de crear un prompt depende del objetivo que se persiga. Estas son las técnicas más comunes:

• Cadena de pensamiento: Dividir una pregunta compleja en pasos lógicos más pequeños. La IA sigue el razonamiento y produce respuestas estructuradas.
• Preparación: Añadir ejemplos, definiciones o contexto. Esto ayuda al modelo a comprender mejor el tono, el estilo y los matices.
• Refinamiento iterativo: Utiliza la salida del modelo para mejorar tu siguiente prompt. Mediante la iteración, te acercarás al resultado deseado.
• Prompting sin entrenamiento: Haz una pregunta sin contexto adicional y confía en los conocimientos generales del modelo. Útil para tareas sencillas.
• Prompting con pocos ejemplos: Proporciona algunos ejemplos en tu prompt para que el modelo aprenda el estilo o la estructura deseados.

Prompts eficaces vs. pormpts menos eficaces.

Una solicitud imprecisa suele dar lugar a una respuesta imprecisa. Compárese:

• “¿Cuáles son los beneficios de la meditación?” → una lista superficial.
• “Enumera los cinco beneficios principales de la meditación, explícalos brevemente y relaciónalos con los últimos avances científicos”. → concreto, útil y mejor fundamentado.

Otro truco eficaz es asignar un papel a la IA: “Eres un ingeniero de software que revisa código” o “Eres un profesor que explica esto a una clase de niños de 12 y 13 años”. Esto orienta el tono y la perspectiva del resultado.

Por qué es importante la ingeniería de indicaciones

Las buenas indicaciones ahorran tiempo, hacen que los resultados sean más fiables y permiten utilizar la IA como un compañero de trabajo creativo en lugar de como un simple truco. La ingeniería de prompts se está convirtiendo en una habilidad esencial: si sabes cómo trabajar de forma inteligente con la IA, te mantendrás a la vanguardia.

Uso responsable de la IA generativa

La IA generativa puede ofrecer excelentes resultados y ahorrar tiempo, si se utiliza con cuidado. La tecnología es potente, pero también frágil. Su uso indebido puede dar lugar a desinformación, problemas de privacidad o incluso riesgos de seguridad.

A qué hay que prestar atención

Entre los errores más comunes al trabajar con IA se incluyen:

• Inexactitudes y alucinaciones: La IA suele presentar la información con seguridad, incluso cuando es errónea. Verifíquela siempre con fuentes fiables.
• Sesgos y equidad: Los modelos aprenden de los datos existentes, incluidos los sesgos. Los resultados pueden ser involuntariamente discriminatorios.
• Derechos de autor y atribución: El contenido generado puede contener elementos de material existente. La atribución adecuada sigue siendo esencial.
• Dependencia excesiva: La IA es una herramienta, no un sustituto del juicio humano. Mantenga una actitud crítica.

Uso seguro y responsable en la práctica

Tanto si se utiliza la IA de forma privada como profesional, su uso seguro y responsable requiere normas claras. Eso significa manejar los datos con cuidado y mantener una actitud crítica ante los resultados. En Europa, el RGPD desempeña un papel fundamental: las organizaciones deben limitar los datos a lo estrictamente necesario, ser transparentes sobre su uso y demostrar que los datos se procesan de forma responsable. Las empresas tienen la obligación adicional de proteger la información comercial sensible mediante directrices claras y plataformas seguras.

Pautas prácticas para un uso seguro de la IA:

• Anonimice los datos y nunca utilice nombres o detalles confidenciales en las indicaciones.
• Verifique siempre los resultados de la IA con fuentes fiables.
• Utilice soluciones fiables que cumplan con los estándares de seguridad.
• Siga las directrices y los procesos internos de su organización.
• Mantenga los datos empresariales y personales estrictamente separados.
• Comparta solo la información mínima necesaria (minimización de datos).
• Utilice los datos solo para su finalidad original (limitación de la finalidad).
• Sea transparente sobre cuándo y cómo se procesan los datos.
• Documente las políticas y realice evaluaciones de impacto si es necesario.
• Forme a los empleados para que todos manejen la IA de forma responsable y consciente.

Si sigue estos principios, no solo cumplirá con el RGPD, sino que también evitará exponer datos confidenciales de la empresa. De esta manera, obtendrá los beneficios de la IA generativa sin riesgos innecesarios.

El poder del TMC A.I. HUB

La IA desempeña actualmente un papel importante en casi todos los campos, incluidas todas las áreas de servicio de TMC: tecnología e ingeniería, digital y TI, energía y renovables, y ciencias de la vida y farmacéutica. Dado que la IA generativa y las tecnologías relacionadas se están generalizando cada vez más, queremos poner en común nuestros conocimientos y experiencias. Por eso se creó el TMC A.I. HUB.

El HUB es un lugar de encuentro donde compañeros y clientes intercambian ideas, se inspiran mutuamente y desarrollan aplicaciones concretas de IA. Aprendemos unos de otros, descubrimos nuevas oportunidades y las probamos juntos.

El siguiente paso

El A.I. HUB está creciendo paso a paso. Las sesiones de formación, los talleres y los intercambios internacionales nos permitirán compartir experiencias. También se pondrán en marcha proyectos piloto y otros proyectos para aplicar la IA directamente en la práctica. En última instancia, el objetivo es que la IA deje de considerarse una actividad separada y pase a ser una parte natural de nuestro trabajo y del valor que TMC ofrece a sus clientes.

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¿Quiere saber más sobre el TMC A.I. HUB o unirse a esta comunidad? Envíe un mensaje a ai.hub@tmc.nl o póngase en contacto a través de los canales internos de TMC. Juntos, podemos hacer de la IA un poderoso activo en nuestro trabajo diario y para nuestros clientes.