¿Cómo definirías la ingeniería de prompt y por qué es importante en el desarrollo de aplicaciones con modelos de lenguaje como GPT?
La ingeniería del prompt es el proceso de diseñar instrucciones o entradas optimizadas para que un modelo de lenguaje, como GPT, genere respuestas útiles, precisas y alineadas con el objetivo del prompt.
Hoy en día, es una disciplina fundamental porque constantemente nos estamos enfrentamos a distintos modelos de lenguaje que ya incorporan multitud de herramientas y una buena ingeniería del prompt marca la diferencia entre una experiencia frustrante con la IA de una útil y de calidad.
¿Qué estrategias utilizas para diseñar prompts efectivos que generen respuestas precisas y coherentes?
Por el momento, no existe una fórmula infalible que garantice el 100% del éxito, pero sí que podemos aplicar un “guion” que incluya una serie de estrategias y principios que nos permiten maximizar los resultados gracias a mejorar la efectividad.
Por un lado, debemos darle un contexto, es decir, tenemos que describir el escenario o la situación en la que se enmarca nuestra solicitud. Por otro lado, definir la tarea en sí, aquí debemos incluir de manera específica lo que necesitamos del modelo.
Seguidamente, generamos una instrucción donde detallamos cómo queremos que el modelo realice la tarea y, por último, añadimos detalles para la clarificación de la tarea y hacemos un refinamiento. Con esto me refiero a añadir información extra o incluso restricciones adicionales, si es que las hay.
¿Qué diferencias encuentras entre diseñar prompts para tareas creativas frente a tareas técnicas o analíticas?
En tareas creativas, como ayuda para un diseño o incluso un brainstorming, para mí es clave dejar cierto grado de libertad al modelo, evitando prompts demasiado restrictivos que no le den libertad a proponernos cosas nuevas.
Por el contrario, en las tareas técnicas y analíticas, como para la generación de informes o ayuda con código, es fundamental ser riguroso, limitar la ambigüedad, definir los criterios que necesitemos y sin olvidarnos, del formato que queremos representar. Por tanto, en este caso buscamos claridad, estructura y control.
¿Cómo manejas la parcialidad o sesgos que puedan surgir en las respuestas del modelo?
Lo primero de todo es que debemos comprender y ser conscientes de que ningún modelo está completamente libre de sesgos, ya que aprenden sobre datos de un mundo real donde sí los hay.
Para intentar mitigarlos a mí personalmente lo que me ayuda es diseñar un prompt neutral, que evite un lenguaje cargado o que pueda suponer algo implícitamente. Además, siempre es bueno tener una visión crítica sobre el output de vuelta, especialmente cuando estamos hablando de temas sensibles. Y, por último, es importante instruir al modelo a que actúe con imparcialidad. Esto, por ejemplo, lo podemos conseguir si le pedimos que nos de diferentes perspectivas sobre un mismo tema.
¿Qué oportunidades ves en el futuro de la ingeniería de prompt? ¿Crees que seguirá siendo necesaria o será reemplazada por interfaces más automatizadas?
En un entorno tan cambiante es difícil de poder hablar de futuro, pero creo que la ingeniera del prompt seguirá siendo relevante, aunque su papel seguramente cambie y evolucione.
A corto plazo es un skill que todos debemos incorporar y afinar para sacarle el mayor rendimiento a las nuevas tecnologías que nos rodean. Pero a medida que la tecnología avance, es muy probable que los modelos ya tengan integradas herramientas que automaticen parte del diseño de prompts o que lo ajusten dinámicamente.
Aun así, la capacidad de comunicarnos de forma clara y efectiva -ya sea con una persona o con una máquina- seguirá siendo esencial. Al final, entender cómo formular bien una necesidad o una intención es la clave, más allá del medio que empleemos.
