En el mundo de la inteligencia artificial (IA), el prompt engineering o ingeniería de prompts se ha convertido en una habilidad fundamental para sacar el máximo provecho de los modelos de lenguaje.

En esencia, el prompt engineering es la disciplina especializada en crear instrucciones claras y precisas para guiar a los modelos de lenguaje al solicitar que realicen tareas específicas. Estas instrucciones se conocen como prompts y su objetivo es ser un puente entre lo que queremos que el modelo haga y la forma en que puede interpretar y ejecutar la tarea, para obtener los mejores resultados.

En este blog, profundizaremos sobre la estructura clave de un buen prompt, los casos de uso en distintos sectores, así como consejos y recomendaciones para que tu equipo desarrolle esta especialización.

   

Descifrando el Prompt Engineering

Si bien tanto el prompt engineering como las instrucciones simples buscan guiar a un modelo de lenguaje IA para realizar una tarea, existen diferencias cruciales que distinguen a un prompt engineering de una simple instrucción.

Una instrucción simple es una frase o conjunto de frases que indica directamente al modelo de lenguaje cuál es la tarea que debe realizar, como: “traducir un texto al español”, “definir un concepto” o “resumir un artículo”.

Por su parte, un prompt es una instrucción detallada y estructurada para guiar al modelo de lenguaje de manera precisa y efectiva al realizar la tarea solicitada. Un buen prompt incluye información contextual, especificaciones de formato y estilo, así como ejemplos para guiar al modelo de lenguaje.

Tipos de prompt engineering

De acuerdo a la Prompt Engineering Guide, existen varias técnicas que se pueden utilizar en los modelos de lenguaje para realizar tareas de mayor complejidad.

1. Zero-Shot Prompting o prompt sin entrenamiento previo: consiste en solicitar una respuesta sin dar contexto previo o ejemplos, por ejemplo, pedirle que defina un concepto.
2. Few-Shot o prompt con pocas muestras: funciona con un conjunto reducido de ejemplos (shots) para guiar a la IA para realizar la tarea. Estos ejemplos sirven como referencia.
3. Prompt cadena de pensamiento (CoT): esta técnica se basa en la idea de dividir una tarea compleja en pasos simples. Para cada paso, se proporciona al modelo una instrucción específica de forma que pueda explicar su proceso de pensamiento y transparentar las decisiones que toma para llegar a una respuesta.
4. Prompt de auto-consistencia: se basa en la idea de pedir al modelo que genere varias respuestas a la misma instrucción o pregunta. Esta técnica estimula la exploración de diferentes perspectivas y enfoques.
5. Prompt de conocimiento generado: se pide a la IA que busque y proporcione información relevante antes de generar la respuesta final.
6. Prompt Chaining: es cuando se utiliza una secuencia de prompts encadenados, donde la salida de un prompt se convierte en la entrada para el siguiente.
7. Tree of Thoughts: consiste en desplegar el prompt en una estructura de árbol. Cada nodo del árbol representa un paso potencial en el proceso de razonamiento de la IA.
8. Retrieval Augmented Generation (RAG): esta técnica combina la capacidad de los modelos de lenguaje grande (LLM) para generar texto con la habilidad de motores de búsqueda para encontrar información relevante.
9. Automatic Reasoning and Tool-Use: es una técnica que utiliza herramientas externas para ampliar las capacidades de la IA al generar respuestas y realizar tareas complejas y específicas.
10. Ingeniería de prompts automático (APE): utiliza algoritmos avanzados para generar prompts de manera automática.
11. Prompt activo: consiste en pedir al modelo que busque y proporcione información relevante para la tarea antes de generar la respuesta detallada.
12. Prompt de estímulo direccional: este modelo proporciona una guía específica que ayuda al modelo a enfocarse en la generación de respuestas precisas y relevantes, por ejemplo, elaborar documentos técnicos siguiendo una guía de estilo específica.
13. Program-Aided Language Models: utiliza instrucciones en lenguaje natural para comunicar la tarea o el problema que se quiere resolver, entonces la IA genera una serie de fragmentos de código ejecutable que representan los pasos necesarios para resolver el problema.
14. ReAct: se trata de un enfoque iterativo que permite a los prompts reaccionar y adaptarse a las respuestas de la misma IA, generando mejores resultados en cada interacción.
15. Prompt reflexión: consiste en presentar una serie de preguntas o instrucciones cuidadosamente diseñadas que invitan a la IA a reflexionar sobre un tema específico para proporcionar respuestas más argumentativas.
16. Prompt CoT Multimodal: permite aprovechar información de distintas modalidades (texto e imagen) para realizar un razonamiento complejo al generar las respuestas. 
17. Prompt de Grafo: representa la información como una estructura de grafos, permitiendo un análisis más profundo y sofisticado de las relaciones entre entidades.  

Casos de uso de Prompt Engineering

Cada una de estas técnicas de generación de prompts se puede utilizar de formas específicas para mejorar las respuestas que proporcionan los modelos de lenguaje IA. Los siguientes son algunos de los casos de uso más relevantes.

Marketing y publicidad 

Al aprovechar las capacidades de la IA, el prompt engineering permite a los profesionales del marketing crear campañas más personalizadas, efectivas y atractivas. De esta manera, un negocio puede optimizar sus procesos y reducir el costo de las campañas. Se puede usar para: 

• Desarrollar chatbots inteligentes.
• Generar contenido para redes sociales.
• Redactar correos electrónicos para diferentes segmentos de la base de datos de clientes.
• Analizar las opiniones de los clientes en redes sociales y plataformas.

Desarrollo de software

En el campo del desarrollo del software, el prompt engineering permite automatizar tareas tediosas y repetitivas, como la generación de código básico, pruebas unitarias o documentación.

Utilizando técnicas como el Program-Aided Language Models, se pueden generar líneas de código que resuelvan problemas específicos, consiguiendo soluciones más avanzadas.

Educación

En el artículo El uso del prompt de ChatGPT como asistente en la educación (2024), se abordan casos en que el prompt engineering puede asistir al aprendizaje de situaciones de gran complejidad, por ejemplo:

• Generar documentos académicos en código LaTeX.
• Escribir en el lenguaje de programación C un código para hallar la raíz de una ecuación cuadrática mediante el método numérico de Newton-Raphson.
• Solicitar  los  requerimientos para una asignatura de Circuitos Eléctricos en una licenciatura de Ingeniería como si fuera un profesor asignado.
• Generar  un código  Maple  para  graficar  una función en tres dimensiones, etc.

Investigación científica

Cada vez son más las universidades y profesionales de distintos campos de la investigación que exploran cómo utilizar el prompt engineering para la investigación científica.

Incluso el artículo Artificial Intelligence prompt engineering as a new digital competence, publicado en el 2024 en la revista Entrepreneurial Business and Economics Reviews, da las siguientes recomendaciones para crear prompts efectivos en investigación:

• Articular la instrucción con verbos claros como: escribir, clasificar, resumir, traducir, etc.
• Indicar los elementos del prompt.
• Proporcionar pistas del resultado esperado y contexto.
• Refinar la instrucción para evadir la ambigüedad.
• Ofrecer retroalimentación y ejemplos en la instrucción.
• Gestionar la interacción con técnicas y contraargumentación de los resultados.
• Vigila la longitud de la instrucción y la complejidad de la tarea solicitada.

Beneficios del Prompt Engineering en las empresas

• Ahorrar tiempo y recursos en proyectos de IA, pues usando algunas de las técnicas antes mencionadas se puede optimizar la resolución de problemas. Estudios como el reporte McKinsey estima que usar plataformas de IA pueden automatizar actividades en el trabajo que absorben hasta el 70% del tiempo de los colaboradores.
• Aumentar la productividad en la utilización de herramientas de IA, el mismo reporte de Mckinsey estima que utilizar el prompt engineering podría aumentar la productividad laboral de hasta un 0,6% anual hasta 2040.  
• Obtener resultados más relevantes y alineados con los objetivos estratégicos del negocio al utilizar el prompt engineering.
• Crear productos y aplicaciones innovadoras impulsadas por IA.

Estrategias para integrar el Prompt Engineering en tu empresa

Aunque todo esto suene atractivo, es importante diseñar una estrategia cuando se busca integrar el prompt engineering en cualquier empresa.

Contar con una estrategia clara permite alinear el uso del prompt engineering con los objetivos generales de la empresa, asegurando que su implementación genere un impacto positivo y tangible en el negocio.

Estas son algunas de las recomendaciones que puedes seguir: 

• Elaborar una guía práctica para que las empresas adopten el prompt engineering.
• Contar con un equipo capacitado en prompt engineering, en este caso, podría ser importante contratar a especialistas o invertir en cursos de capacitación para tu equipo responsable de innovación.
• Investigar y familiarizarse con herramientas y recursos valiosos para profundizar en el conocimiento del prompt engineering.

Papel fundamental del Prompt Engineering en el panorama actual de la IA

El prompt engineering es una pieza fundamental para potenciar las capacidades de los modelos de lenguaje grande (LLM) y las plataformas desarrolladas con esta tecnología.

Estas técnicas permiten construir instrucciones precisas y detalladas para guiar a los modelos de lenguaje a alcanzar un máximo potencial, así como generar contenido creativo y responder preguntas de manera informativa.

Hoy en día, existen varias especializaciones en universidades y plataformas educativas basadas en el prompt engineering, como el curso ​​Deep Prompt Engineering for Generative AI de la Universidad Adolfo Ibáñez o el Programa especializado: Introducción a la inteligencia artificial que se puede tomar desde Coursera.

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