Supongamos que estás preparando un buen asado para compartir con tus amigos el fin de semana. Y te hace falta un buen ají criollo para acompañar la comida. La variedad de productos de este tipo que puedes encontrar en el supermercado está muy bien. Sin embargo, ¿qué tal si compras los ingredientes para hacer tu propia salsa? Lo más probable es que sepa mucho mejor, ya que le puedes poner tu toque particular. ¿Y si cultivas algunos de los ingredientes en tu jardín y con ello haces tu propia salsa fresca? De seguro la calidad y sabor de la salsa será mucho mejor.
De la misma forma como la calidad de los ingredientes puede contribuir a una mejor salsa de ají, mejores aportaciones a un modelo de Inteligencia Artificial (IA) generativa pueden generar mejores resultados. Estas aportaciones se denominan Prompts y la práctica de escribirlas se denomina Ingeniería de Prompt.
La ingeniería de prompt, en su esencia, se refiere a la creación de instrucciones precisas y efectivas que motive a un modelo de IA a producir un resultado específico. Este proceso puede estar orientado a consultas simples, como "¿Cuál es la condición climática hoy?", hasta tareas más complicadas, como la generación de código o la composición de obras literarias de alta complejidad. A pesar de su aparente simplicidad, la generación de prompts efectivos demanda una comprensión profunda del modelo de IA, sus limitaciones y los datos empleados en su proceso de entrenamiento.
La ingeniería de prompts está ganando terreno en la misma medida en que los modelos de IA siguen evolucionando y volviéndose más sofisticadas. Existe una necesidad creciente de profesionales que puedan interactuar eficazmente con estos modelos, extrayendo el máximo valor de ellos. Hoy en día, los Ingenieros de software, los expertos en ciberseguridad y los científicos de datos están a la vanguardia de esta práctica, aprovechando su comprensión e ingenio para crear instrucciones técnicas efectivas.
Es importante mencionar que una nueva tendencia a empezado a emerger hacia lo que se conoce como "producción automatizada de instrucciones". En los últimos meses se están capacitando modelos de inteligencia artificial para generar instrucciones eficaces de manera autónoma, reduciendo al mínimo la intervención humana. Aunque estas tecnologías son prometedoras, todavía están en una etapa inicial y no han eliminado por completo la demanda de ingenieros altamente capacitados.
El futuro de la ingeniería de prompts está enfocada en perfeccionar las interacciones con los sistemas de inteligencia artificial para producir respuestas óptimas. Esto implicará agregar contexto, incluir matices lingüísticos con comprensión técnica y experimentar en un proceso iterativo de prueba error hasta generar las mejores instrucciones que puedan ser implementadas en aplicaciones del mundo real.
A medida que las herramientas de IA se vuelven más comunes en todas las industrias, desde la medicina hasta el entrenamiento, la necesidad de disponer de ingenieros expertos en generar instrucciones claras irá creciendo de manera sostenida, se estima que el campo de la ingeniería de prompts crecerá un 36% en los próximos años, según Trend Statisticsen.
Para trabajar en esta área, las personas necesitan una combinación de habilidades técnicas y creativas. Deben tener un conocimiento profundo del modelo de lenguaje específico con el que están trabajando, así como de la tarea y el contexto en el que se aplicará. La creatividad y el pensamiento lateral son esenciales para formular preguntas e instrucciones precisas. Las habilidades de análisis y evaluación son necesarias para valorar la calidad de las respuestas generadas por el modelo. El conocimiento lingüístico y la experiencia en programación también son beneficiosos para manipular comandos y colaborar dentro de equipos multidisciplinarios.
Algunos expertos vaticinan las siguientes tendencias: Demanda generalizada en todas las industrias de profesionales expertos en la generación de prompts. La integración multidisciplinaria será fundamental, la ingeniería de prompts se convertirá en un componente transversal de otros campos. A medida que la disciplina crece, es probable que surja una gran cantidad de recursos para aprender ingeniería de prompts. Las universidades deberían comenzar a ofrecer cursos específicos de ingeniería de prompts. El futuro de la ingeniería de prompts también tendrá que considerar las cuestiones éticas inherentes. El uso indebido de modelos de IA mediante instrucciones engañosas podría dar lugar a resultados sesgados. Por lo tanto, una parte sustancial del progreso de la disciplina implicará la formulación de estándares y pautas éticas. (O)
