La inteligencia artificial es una herramienta poderosa para aumentar nuestra productividad y eficiencia. Pero para aprovecharla al máximo, es crucial que podamos comunicarnos con ella de manera efectiva.

Para hacerlo, debemos familiarizarnos con el prompting. Consiste en proporcionar una pista, guía o estímulo que facilita la realización de la tarea o la respuesta correcta. El prompting se utiliza especialmente en situaciones en las que la persona (o la IA) necesita apoyo o instrucciones adicionales para alcanzar el objetivo deseado. Esta técnica puede variar en intensidad, desde señales sutiles hasta instrucciones más directas, dependiendo de las necesidades individuales y el nivel de habilidad de la persona. El objetivo principal es fomentar el aprendizaje y el desarrollo de habilidades al proporcionar una asistencia gradual y sistemática.

Para sacar provecho de todo lo que la inteligencia artificial puede ofrecernos, es clave entender el prompt engeneering, que permite el procesamiento de lenguaje natural en herramientas de inteligencia artificial (IA). Para explicarlo, le pedimos ayuda a Reword, una herramienta de IA para generar textos.

Para entender del todo cómo la correcta comunicación puede optimizar el uso de la inteligencia artificial, primero debemos comprender una herramienta esencial: el Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). Pero, ¿qué es exactamente?

El PLN es un campo de estudio de la inteligencia artificial que se centra en la interacción entre las máquinas y el lenguaje humano. Es importante en el prompting porque permite a las máquinas comprender y generar texto en lenguaje humano. Al aplicar técnicas de PLN en el desarrollo de sistemas de prompting, se pueden lograr varias mejoras y beneficios. El PLN tiene tres componentes principales:

• Comprensión del lenguaje natural: la capacidad de las máquinas para entender el lenguaje humano, incluyendo las sutilezas del contexto y del significado.
• Generación del lenguaje natural: la habilidad de las máquinas para crear respuestas y textos coherentes en lenguaje humano.
• Procesamiento del habla: se refiere a la capacidad de una máquina para entender y generar habla humana.

El PLN es el puente que permite la comunicación efectiva entre los humanos y las máquinas. Y, conociendo y perfeccionando nuestras habilidades de comunicación en español o inglés, podemos sacarle el máximo partido a esta tecnología. La habilidad para comunicarnos adecuadamente con la IA marcará la diferencia entre obtener una respuesta útil o una respuesta confusa o desacertada.

El prompt engineering es un aspecto crucial en el campo de la IA. Es un proceso que se centra en formular preguntas o “prompts” de manera efectiva para obtener las respuestas deseadas de un modelo de IA.

La importancia de la comunicación efectiva

La habilidad para comunicarnos correctamente es esencial cuando interactuamos con modelos de IA.

Si no somos precisos, la IA puede malinterpretar nuestras instrucciones, llevando a respuestas y resultados no deseados. Por lo tanto, tener un buen conocimiento de español o inglés, junto con una comprensión de cómo formular prompts eficaces, es esencial para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.

La razón es simple: los algoritmos aprenden de los datos que les proporcionamos, y estos datos suelen estar en uno de estos dos idiomas. Una comunicación clara puede facilitar respuestas más precisas de la IA y un buen manejo del idioma puede ayudarnos a crear prompts más efectivos.

El aprendizaje de cómo crear prompts efectivos requiere de práctica y experimentación, ya que lo que funciona en un contexto puede no funcionar en otro. Al entender cómo la IA interpreta y responde a los prompts, podemos ajustar nuestras comunicaciones para obtener los resultados que deseamos. En última instancia, el objetivo es aprender a trabajar de manera colaborativa con la IA, utilizando nuestros conocimientos y habilidades lingüísticas para guiarla hacia respuestas y soluciones que sean útiles y relevantes para nuestras necesidades.

Escribir bien no solo nos permite aprovechar al máximo las herramientas de IA disponibles, sino que también nos prepara para el futuro, en el que la interacción con la IA será cada vez más común en muchos aspectos de la vida y el trabajo.

ChatGPT nos recomienda algunos consejos para hacer un prompt de manera efectiva:

Especifica claramente tu solicitud: Al redactar el prompt, asegúrate de indicar claramente lo que esperas como respuesta. Incluye detalles precisos y evita ambigüedades para obtener resultados más relevantes.

Aprovecha las capacidades del modelo: Conoce las capacidades y limitaciones del modelo de lenguaje con el que estás trabajando. Esto te ayudará a ajustar el prompt de manera adecuada y a obtener mejores resultados. Por ejemplo, si estás utilizando un modelo que tiene un conocimiento limitado sobre eventos actuales, evita preguntas sobre noticias recientes.

Añade contexto relevante: Proporciona contexto adicional en el prompt cuando sea necesario. Puedes incluir información relevante, antecedentes o restricciones específicas para obtener respuestas más precisas. Cuanta más información relevante proporciones, mejor podrá entender y responder el modelo.

Experimenta y ajusta: El prompting puede ser un proceso iterativo. No dudes en experimentar con diferentes enfoques y ajustar el texto de entrada según los resultados que obtengas. Puedes probar cambios en la redacción, la estructura o el formato del prompt para obtener respuestas más satisfactorias.

Utiliza el formato adecuado: Algunos modelos de lenguaje responden mejor a ciertos formatos de pregunta. Por ejemplo, podrías obtener mejores resultados si formulas tu pregunta como «¿Cuál es…?» o «Explícame…». Prueba diferentes formatos para ver cuál funciona mejor con el modelo con el que estás trabajando.

Recuerda que el prompt engineering es un enfoque experimental y puede requerir cierta iteración para obtener los resultados deseados. Ten en cuenta también que los modelos de lenguaje tienen limitaciones y es importante interpretar críticamente las respuestas generadas.