La Inteligencia Artificial Generativa es un campo en constante evolución, y sus avances en los últimos meses con la solución ChatGPT de OpenAI están cambiando las reglas del juego para múltiples funciones y sectores.

Puede utilizarse para automatizar tareas administrativas, mejorar la calidad del servicio al cliente, producir contenidos personalizados para redes sociales y sitios web, e incluso ayudar a diagnosticar enfermedades en el ámbito de la salud. Las oportunidades son casi infinitas.
Así que probablemente hayas oído hablar de la IA generativa, ChatGPT, pero ¿cuál es la mejor manera de utilizarla?

Examinaremos más detenidamente las distintas formas de utilizar la IA generativa: ingeniería de impulsos, uso de API y formación y personalización de modelos.

¿Qué es la IA generativa?

La IA generativa es una rama de la IA que crea datos nuevos y originales utilizando modelos de redes neuronales (llamados NPL por sus siglas en inglés de programación neurolingüística ). A diferencia de los modelos predictivos, que utilizan datos existentes para predecir resultados futuros, los modelos generativos crean datos basándose en patrones de datos existentes. Lea nuestro artículo dedicado para aprenderlo todo sobre la IA generativa.

¿Qué es la ingeniería rápida?

La ingeniería de instrucciones es un método de formulación de instrucciones para que la Inteligencia Artificial consiga resultados óptimos. Esta técnica es especialmente útil para los modelos generativos, que producen respuestas basadas en modelos de datos existentes.

La ingeniería pronta es clave para el uso de la IA generativa, hasta el punto de que, según un artículo publicado en Time en abril de 2023, la ingeniería pronta se considera actualmente uno de los trabajos más solicitados en tecnología.

Esta creciente demanda de trabajadores de IA (Inteligencia Artificial) se refleja en un aumento exponencial del número de anuncios de empleo que contienen los términos "Generative AI" o "GPT". Aunque algunos puestos están dirigidos a perfiles técnicos, otras empresas están dispuestas a contratar a personas sin formación informática previa. 

Algunas startups, como Anthropic, financiada por Google, ofrecen sueldos de hasta 335.000 dólares para un puesto de Ingeniero y Bibliotecario de Prompt en San Francisco, mientras que Klarity, una empresa de verificación automatizada de documentos, ofrece hasta 230.000 dólares para un puesto de Ingeniero de Aprendizaje Automático capaz de producir los mejores resultados de las herramientas de IA. 

Mientras se dispara la demanda de ingenieros profesionales, todo el mundo puede optimizar su uso de ChatGPT con los siguientes consejos.

Cómo escribir bien las prompts

Empezar con un verbo de acción

El primer paso para formular una instrucción eficaz es empezar con un verbo de acción. Los verbos de acción indican a la IA cuál es la intención de la orden y qué quiere conseguir el usuario. Por ejemplo, si quieres que la IA genere un texto de presentación, puedes empezar con el verbo "escribir". Si quieres que la IA cree un dibujo, puedes empezar con el verbo "dibujar".

Contexto

Es importante proporcionar contexto para ayudar a la IA a comprender mejor el propósito de la orden. El contexto puede incluir información sobre el tema, el público destinatario, los objetivos del usuario y cualquier otra información relevante.

Utilizar juegos de rol

El juego de rol puede ser una herramienta útil para formular instrucciones eficaces. Simulando una conversación con la IA, puedes determinar cuáles son las mejores instrucciones para lograr los resultados deseados.

Por ejemplo, si quiere que la IA cree un texto de presentación para un producto, puede simular una conversación con un cliente y pedirle que cree un texto de presentación convincente.

Utilización de referencias

Las referencias ayudan a la IA a comprender el contexto y producir una respuesta más precisa. Las referencias pueden incluir documentos, imágenes, vídeos o cualquier otro tipo de contenido que pueda ayudar a la IA a comprender mejor el propósito del comando. Por ejemplo, si quieres que la IA cree una imagen para un sitio web, puedes incluir imágenes que te resulten inspiradoras, para ayudar a la IA a entender el estilo y el diseño.

Uso de las comillas

Las comillas pueden indicar a la IA que debe tratar el texto circundante como una cita o referencia. Las comillas pueden utilizarse para especificar términos o frases clave que la IA debe utilizar en su respuesta. 

Ser preciso

Es importante ser preciso en la formulación de las órdenes. Las órdenes precisas dan resultados precisos. Las instrucciones deben ser claras y precisas para ayudar a la IA a entender el propósito de la orden. Por ejemplo, si quieres que la IA cree una presentación de un producto, debes especificar las características principales, las ventajas y el público objetivo.

Especifique la longitud de la respuesta

Es importante especificar la longitud de la respuesta para determinar cuántos tokens serán necesarios para producir la respuesta. La longitud de la respuesta puede variar dependiendo del propósito del comando y de las necesidades del usuario. Esto es particularmente útil si quieres que la IA cree títulos o meta descripciones para tu sitio, puedes especificar el número de caracteres o palabras requeridas.

Pedir un ajuste

La ingeniería de los avisos es un proceso continuo que implica ensayo y error. Si los resultados no son satisfactorios, es importante revisar y perfeccionar los avisos para lograr resultados óptimos.

Especifique el tono

Es útil especificar el tono para dar un estilo o personalidad a la respuesta. El tono puede variar en función de la finalidad del comando y de las necesidades del usuario. Por ejemplo, si quieres que la IA cree un foro para un artículo de noticias, puedes especificar el tono deseado, ya sea convincente, informativo o humorístico.

Pedir pensar paso a paso

Si se pide a la IA que piense paso a paso, se obtiene una respuesta más precisa y completa. La instrucción puede formularse de forma que la IA piense paso a paso para alcanzar el objetivo de la orden. Por ejemplo, si quieres que la IA cree una entrada para un blog, puedes pedirle que piense en el esquema, luego en las subpartes y, por último, en el contenido.

Por supuesto, la IA también puede utilizarse para mejorar las propias indicaciones. 

Los modelos generativos son capaces de aprender de los ejemplos y producir respuestas cada vez más precisas. Al utilizar la IA para ayudar a formular instrucciones, los usuarios pueden obtener resultados óptimos de forma más rápida y eficiente.

He aquí un ejemplo de solicitud para mejorar una solicitud existente:

"Eres un ingeniero de avisos, tu papel es ayudarme a crear los mejores avisos para mis necesidades. Yo te proporciono: la versión actual del prompt, ejemplos de compleciones actuales, y compleciones que han sido proporcionadas. Tu papel es modificar el prompt para que yo pueda obtener los resultados esperados cada vez".

Por lo tanto, la ingeniería del estímulo es un método esencial para lograr resultados óptimos cuando se utiliza la IA generativa. Utilizar verbos de acción, contextos, juegos de rol, referencias, comillas, ejemplos, etc.

Uso de las API

Las empresas utilizan cada vez más la IA generativa para automatizar tareas a escala. Las APIde IA generativa permiten a las empresas producir contenidos de marketing, crear chatbots inteligentes, optimizar procesos empresariales y mucho más.

Utilizar la solución de OpenAI con una API significa utilizar la API para comunicarse con el modelo. Así, es posible integrar IA Generativa como GPT en aplicaciones y flujos de trabajo existentes, para automatizar tareas o personalizar las respuestas generadas por la Inteligencia Artificial.

El uso de API de IA generativa tiene muchas ventajas para las empresas. Las ventajas incluyen:

• La capacidad de producir contenidos a gran escala. Las empresas pueden utilizar API de IA generativa para producir contenidos en masa, lo que puede ser útil para campañas de marketing o producción de contenidos para redes sociales, por ejemplo.
• Automatización de tareas tediosas. Las API de IA generativa pueden utilizarse para automatizar tareas repetitivas, como responder a las consultas de los clientes.
• Personalización de contenidos. Las API de IA generativa pueden utilizarse para producir contenidos personalizados según las necesidades del usuario.

Estas API se pueden utilizar con plataformas de Nocode, como Zapier y Make, que permiten a los usuarios crear flujos de trabajo personalizados utilizando IA generativa sin tener que codificar.

Una de las ventajas de utilizar API de IA generativa es que el coste suele ser menor, ya que se basa en el número de tokens utilizados para producir contenidos. Un token equivale a unas 750 palabras de contenido generado. Los costes pueden variar en función del modelo utilizado y de la cantidad de datos generados.

Otra ventaja es que permite crear flujos de trabajo complejos y conectar distintas herramientas entre sí, con el consiguiente ahorro de tiempo en las operaciones.

Tanto si se utiliza la API como la interfaz de usuario clásica de las soluciones de IA generativa como OpenAI, siempre es crucial trabajar previamente en el prompt.

Entrenamiento y personalización de la IA generativa 

El entrenamiento y la personalización de la IA generativa son pasos esenciales para aprovechar al máximo esta tecnología. El ajuste fino y el uso de fuentes de datos propias para mejorar los conocimientos de la IA generativa sobre un tema concreto son técnicas que pueden mejorar mucho la calidad de los resultados.

"Fine tuning": un paso clave para mejorar la IA generativa

El ajuste fino es una de las principales etapas del entrenamiento de la IA generativa. Este paso consiste en proporcionarle un conjunto de datos de ejemplo para entrenarla. Al proporcionar ejemplos, la IA generativa es capaz de aprender de estos datos y producir respuestas más precisas a preguntas específicas. El ajuste fino es especialmente útil para empresas con necesidades específicas de producción de contenidos o para organizaciones que desean automatizar tareas concretas.

Entrenamiento de su modelo generativo de IA con datos propios

Otro método para mejorar la calidad de las respuestas producidas por la IA generativa consiste en utilizar la capacidad de búsqueda semántica de la IA en fuentes de datos propias. 

Al utilizar fuentes de datos propias, la IA generativa puede aprender de estos datos y producir respuestas más precisas y pertinentes. Este método es especialmente útil para las empresas que tienen un conocimiento profundo de un tema específico.

La creación de chatbots internos para empleados o externos para prospectos y clientes es un caso de uso que sin duda explotará.

El uso de la IA generativa está revolucionando muchos ámbitos, ofreciendo infinitas oportunidades para automatizar tareas, mejorar la calidad de los servicios y producir contenidos personalizados a escala. Los recientes avances tecnológicos en el campo de la IA generativa, como ChatGPT, ofrecen a empresas y particulares nuevas formas de aprovechar esta tecnología.

Conclusión: Reflejos que hay que aprender

Al examinar las distintas formas de utilizar la IA generativa, como la ingeniería de instrucciones, el uso de API y el entrenamiento personalizado de modelos, hemos visto que cada método ofrece sus propias ventajas para satisfacer necesidades específicas. La ingeniería rápida optimiza el uso de la IA generativa proporcionando instrucciones precisas para obtener resultados óptimos, mientras que el uso de API permite integrar la IA generativa en aplicaciones y flujos de trabajo existentes para automatizar tareas repetitivas a gran escala. El entrenamiento y la personalización de los modelos permiten dar respuestas más precisas y pertinentes a necesidades específicas.