Prompt Engineering - Consultoría estratégica en inteligencia artificial
Las empresas B2B confiarán cada vez más en la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar sus procesos y obtener ventajas competitivas Por lo tanto, el uso eficaz y eficiente de la IA es crucial. El concepto de ingeniería rápida se desarrolló para ayudar a las empresas a aprovechar todo el poder de la IA y optimizar sus procesos empresariales. En este artículo se definirá el término"ingeniería pronta", se analizarán los retos que plantea la implantación de la IA en la empresa, se ofrecerán 20 ejemplos con orientaciones detalladas y se debatirán las implicaciones para el lugar de trabajo. Por último, se extraerá una conclusión exhaustiva.
| Definición de ingeniería de instrucciones: desarrollo y optimización de instrucciones de texto para mejorar el rendimiento de los modelos de IA. | Relevancia para la transformación digital: Mejora de la interacción con el cliente y apoyo al desarrollo de estrategias digitales. | Servicios de mprofi AG: Apoyo en la selección de tecnologías, coaching estratégico y provisión de soluciones para la transformación digital. |
Prompt Engineering y por qué es importante para la revolución de la Inteligencia Artificial
Prompt Engineering es un enfoque para el desarrollo de modelos de IA que tiene como objetivo hacer que la implementación y el mantenimiento de los modelos de IA sean más sencillos y eficientes. Implica el uso de interfaces sencillas y claras para la interacción entre el modelo de IA y otros sistemas, así como la integración de la IA en la infraestructura informática existente de la empresa. También implica el uso de arquitecturas robustas y escalables para los modelos de IA que sean capaces de manejar grandes cantidades de datos y cumplir requisitos de alta velocidad de procesamiento.
Explicación del término "Prompt Engineering
La ingenieríainmediata es un enfoque utilizado en el desarrollo de modelos de IA. Se trata de garantizar que puedan aplicarse con rapidez y eficacia. El concepto se basa en la idea de que un modelo de IA no sólo debe ofrecer buenos resultados, sino también ser fácil de aplicar y mantener para añadir valor real a las empresas.
La ingeniería rápida implica el uso de interfaces sencillas y claras para la interacción entre el modelo de IA y otros sistemas, así como la integración de la IA en la infraestructura informática existente de la empresa. También incluye el uso de arquitecturas robustas y escalables para los modelos de IA que sean capaces de manejar grandes cantidades de datos y cumplir requisitos de alta velocidad de procesamiento.
Visión general
Implantar la IA en la empresa es una tarea compleja que plantea muchos retos. Algunos de los mayores retos son:
- Falta de conocimientos
La IA es un campo relativamente nuevo y de rápido crecimiento que requiere un profundo conocimiento de las matemáticas, la estadística y la programación. Muchas empresas no disponen de suficiente personal cualificado para desarrollar e implantar modelos de IA.
- Calidad de los datos
La calidad de los modelos de IA depende de los datos con los que se entrenan. Si la calidad de los datos no es buena, los modelos de IA tampoco lo serán.
- Integración en la infraestructura informática existente
Integrar la IA en la infraestructura informática existente de la empresa puede ser difícil, especialmente cuando se trata de sistemas antiguos que no están diseñados para la IA.
- Privacidad y seguridad
Los modelos de IA pueden contener información sensible y las empresas deben asegurarse de que son capaces de proteger los datos y asegurar los modelos frente a ataques.
- Gestión de cambios
La introducción de la IA puede requerir cambios en los flujos de trabajo y en la cultura de la empresa, lo que exige una estrategia integral de gestión del cambio para garantizar que todos los miembros de la organización estén preparados.
La motivación que hay detrás de la ingeniería rápida puede ser difícil de entender a primera vista, así que vamos a describir la idea con un ejemplo.
Imagina que montas una plataforma online de reparto de comida y tienes miles de imágenes de distintas verduras para poner en la web.
El único problema es que ninguno de los metadatos de las imágenes describe qué verdura aparece en cada imagen.
En este punto, podrías clasificar tediosamente las imágenes colocando las imágenes de patatas en la carpeta Patatas, las imágenes de brócoli en la carpeta Brócoli y así sucesivamente.
También podrías pasar todas las imágenes por un clasificador para facilitar la clasificación. Pero, como puedes ver, los datos etiquetados siguen siendo necesarios para entrenar el clasificador.
Utilizando la técnica del prompt, puedes escribir un prompt basado en texto que creas que dará los mejores resultados en la clasificación de las imágenes.
Por ejemplo, podría ser la instrucción Mostrar modelo "una imagen de patatas". La estructura de esta instrucción, es decir, el modo en que el modelo reconoce las imágenes, es crucial para una ingeniería rápida.
A menudo se trata de una cuestión de ensayo y error para escribir la mejor instrucción. De hecho, la instrucción "una imagen de patatas" es muy diferente de la instrucción "una foto de patatas" o "una colección de patatas".
A continuación se presentan 20 ejemplos de cómo las empresas pueden aplicar la ingeniería rápida para implantar modelos de IA de forma más eficaz y eficiente.
1. Implantación de chatbots:
Mediante la implementación de chatbots, las empresas pueden mejorar su servicio al cliente y ahorrar costes al mismo tiempo. Los chatbots pueden estar disponibles 24/7 y responder a las consultas automáticamente. Esto se puede implementar mediante la integración de software de reconocimiento de voz y texto y algoritmos de aprendizaje automático.
2.Análisis de datos con IA:
Las empresas pueden utilizar métodos de IA para analizar sus datos de forma más eficaz y obtener de ellos información valiosa. Aplicando algoritmos de aprendizaje automático, los datos pueden analizarse con mayor rapidez y precisión, lo que permite tomar decisiones más informadas.
3. Introducir la personalización:
La personalización es una tendencia importante en marketing y puede aplicarse utilizando métodos de IA. Las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear ofertas y recomendaciones personalizadas para los clientes en función de sus preferencias y comportamientos.
4. Automatización de procesos:
Los métodos de IA también pueden utilizarse para automatizar y optimizar los procesos empresariales. Mediante la automatización de procesos, las empresas pueden aumentar la eficiencia y reducir costes.
5. Introducción del mantenimiento predictivo:
Aplicando métodos de IA como el aprendizaje automático, las empresas pueden introducir el mantenimiento predictivo. Esto significa que los trabajos de mantenimiento de máquinas y equipos se realizan automáticamente antes de que se produzca una avería.
6. Reconocimiento de imágenes:
Las empresas pueden utilizar el reconocimiento de imágenes mediante métodos de IA como los algoritmos de Deep Learning. Esto permite que las imágenes se categoricen y etiqueten automáticamente, lo que permite una gestión más eficaz de las imágenes.
7.Aplicación del reconocimiento de voz:
Mediante la aplicación de tecnologías de reconocimiento de voz, las empresas pueden optimizar sus procesos de trabajo. El reconocimiento de voz se puede utilizar para transcribir dictados, procesar llamadas y responder a las consultas de los clientes de forma automática.
8. Introducción de asistentes virtuales:
Los asistentes virtuales pueden ayudar a las empresas a agilizar sus procesos de trabajo y mejorar el servicio al cliente. Pueden desarrollarse utilizando métodos de IA como el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático.
9. Detección del fraude:
Aplicando métodos de IA como el aprendizaje automático, las empresas pueden implementar la detección de fraudes. Esto puede utilizarse en el sector del comercio electrónico, por ejemplo, para identificar y prevenir intentos de fraude en pedidos en línea.
10. Desarrollo de soluciones robóticas:
Las empresas pueden utilizar métodos de IA como el aprendizaje automático para desarrollar soluciones de robótica. Pueden utilizarse en la industria manufacturera, por ejemplo, para automatizar y optimizar los procesos de trabajo.
Ingeniería Prompt:
- Guía completa: https://github.com/dair-ai/Prompt-Engineering-Guide
- Libro electrónico sobre el tema: https: //prompt.mba
- Cursos Udemy: https: //www.udemy.com/course/chat-gpt/
- Aprender Prompting: https: //learnprompting.org/
- Visión general de los prompts: https: //prompts.chat
ChatGTP:
- Colección de prompts: https: //github.com/f/awesome-chatgpt-prompts/
- Ejemplos inspiradores: https: //mpost.io/100-best-chatgpt-prompts-to-unleash-ais-potential/
A mitad de camino:
- Estilos artísticos: https: //medium.com/mlearning-ai/32-art-styles-on-midjourney-v4-you-must-try-e1844e75daf3
- Sugerencias avanzadas: https: //medium.com/mlearning-ai/an-advanced-guide-to-writing-prompts-for-midjourney-text-to-image-aa12a1e33b6
Nuestra oferta de IA
Impacto en el futuro mundo laboral
La ingeniería inmediata y la IA en general cambiarán radicalmente la forma de trabajar de las empresas. Podemos esperar que se automaticen muchas tareas manuales y repetitivas, que surjan nuevas profesiones y perfiles laborales, que los flujos de trabajo sean más eficientes, que mejore la interacción con los clientes y que aumente la rentabilidad empresarial. Para hacer frente a estos cambios, las empresas deben asegurarse de que sus empleados son capaces de manejar y trabajar con modelos de IA.
Ingeniería rápida como elemento clave
En biología, la emergencia es una propiedad increíble en la que partes que se unen porque interactúan muestran un nuevo comportamiento (llamado emergencia) que no puede verse a menor escala.
Aún más increíble es que, aunque la versión a menor escala parece ser similar a la versión a mayor escala , el hecho de que la escala mayor esté formada por más partes e interacciones, acaba mostrando un comportamiento completamente diferente.
Y no hay forma de predecir cómo será.
Esa es la belleza (para bien o para mal) del escalado
El aspecto más emocionante de la actual revolución de la IA es que están surgiendo nuevas características de los modelos de aprendizaje automático desplegados a escala.
Y todo empezó cuando se hizo posible el entrenamiento no supervisado de estos modelos de inteligencia artificial. El aprendizaje no supervisado fue, de hecho, uno de los principios clave de esta revolución de la IA, y también fue la solución a los avances de la IA en los últimos años.
Antes de 2017, la mayoría de los sistemas de IA trabajaban con aprendizaje supervisado. Este utilizaba conjuntos de datos pequeños y estructurados que podían emplearse para entrenar modelos de aprendizaje automático para tareas muy limitadas.
Después de 2017, con la introducción de una nueva arquitectura llamada Transformer, las cosas empezaron a cambiar.
Esta nueva arquitectura podía utilizarse con un enfoque de aprendizaje automático no supervisado. El modelo de aprendizaje automático podría ser pre-entrenado en un conjunto de datos muy grande y no estructurado con una función objetivo muy simple: Predicción texto a texto.
Para aprender a hacer predicciones de texto a texto (lo que puede parecer una tarea muy sencilla), el modelo de aprendizaje automático empezó a aprender una serie de patrones y heurísticas en torno a los datos con los que se había entrenado.
Esto permitió al modelo de aprendizaje automático aprender diversas tareas.
El gran modelo lingüístico empezó a inferir patrones a partir de los datos y a reutilizarlos al realizar nuevas tareas, en lugar de intentar realizar una única tarea.
Esto supuso una revolución fundamental. La otra revolución que llegó con GPT-3 fue la capacidad de iniciar estos modelos.
En pocas palabras, permite a estos modelos aprender aún más el contexto de un usuario mediante el aprendizaje del lenguaje natural. Esto podría cambiar drásticamente el resultado del modelo.
Este otro aspecto también procedía del hecho de que nadie lo había pedido explícitamente. De este modo, conseguimos que el aprendizaje rápido basado en el contexto sea una característica esencial de los actuales modelos de aprendizaje automático.
La ingeniería de prontos es uno de los elementos clave del paradigma actual de la IA.
Uno de los aspectos más interesantes de la ingeniería de instrucciones es la escalabilidad de la arquitectura Transformer para entrenar grandes modelos lingüísticos.
Al igual que las peticiones que haces pueden ser contraproducentes, la forma en que expresas lo que quieres que haga la máquina puede cambiar drásticamente lo que sale.
¿Y qué es lo más interesante de todo esto?
Prompting no era una función desarrollada por expertos en el campo de la inteligencia artificial. Era una función en ciernes. En resumen, a través del desarrollo de estos enormes modelos de aprendizaje automático, el prompting se convirtió en una forma de hacer que la máquina hiciera lo que tú le pedías.
Nadie pidió esta función, ¡simplemente ocurrió!
En la historia de la inteligencia artificial (IA), ésta ha ido evolucionando y homogeneizándose. Con la introducción del aprendizaje automático, la forma de hacer una tarea se infiere automáticamente a partir de ejemplos. El aprendizaje profundo se utiliza para desarrollar las características de alto nivel utilizadas para la predicción, y los modelos de base se utilizan para desarrollar funcionalidades aún más avanzadas, como el aprendizaje contextual. Al mismo tiempo, el aprendizaje automático homogeneiza los algoritmos de aprendizaje (por ejemplo, la regresión logística). El aprendizaje profundo homogeneiza las arquitecturas de los modelos (por ejemplo, las redes neuronales convolucionales) y los modelos base homogeneizan el propio modelo (por ejemplo, GPT-3).
La ingeniería de instrucciones es un proceso utilizado en la IA. Consiste en convertir una o varias tareas en un conjunto de datos basado en instrucciones que representa un modelo lingüístico que se entrena para aprender.
Actualización: 05.10.2023: Introducción: ¿Qué es la ingeniería de prompts y por qué es importante?
La ingeniería de instrucciones no es sólo un término técnico en el mundo de la inteligencia artificial (IA); es una forma de arte que nos permite aprovechar todo el potencial de las tecnologías de IA generativa. En esta guía, exploramos cómo puede utilizar la ingeniería de instrucciones para lograr resultados más eficientes y de mayor calidad en su trabajo diario.
Mensajes clave
- La ingeniería prompt como medio para optimizar la IA generativa.
- Aplicabilidad en distintos sectores, como el marketing y la analítica de datos.
- Aumento de la eficiencia y la calidad de los contenidos generados.
El proceso de prompt engineering: un enfoque exhaustivo
El mecanismo de la prompt engineering
El proceso de ingeniería de instrucciones nos permite formular instrucciones o "prompts" de forma que produzcan los resultados deseados de una tecnología de IA. A diferencia de los métodos tradicionales, que a menudo producen resultados aleatorios, la ingeniería de instrucciones proporciona un enfoque sistemático para obtener respuestas precisas y útiles.
La analogía de la construcción con Lego: comprender a través de la acción
Las mejores analogías suelen ser las más sencillas. Piense en Prompt Engineering como si construyera con un juego de Lego. Se trata de combinar "bloques de construcción" individuales en forma de instrucciones para crear una imagen útil y completa. Cuanto mejor se combinen los bloques, más impresionante será el resultado final.
Puntos importantes
- Enfoque sistemático para obtener resultados precisos.
- Parecido a la construcción de Lego: unir elementos individuales para obtener un resultado completo.
Los siete fundamentos de la ingeniería rápida eficaz
Orientación al objetivo, claridad y contexto
Uno de los primeros pasos de la ingeniería de avisos es definir claramente los objetivos. ¿Qué queremos conseguir? Una comprensión clara de los objetivos conduce a un uso específico de las herramientas de IA, ya sea ChatGPT para la generación de texto o Midjourney para aplicaciones de imagen a texto.
Sutilezas lingüísticas: Longitud, tono y estilo
Comprender el lenguaje es esencial en la ingeniería de la inmediatez. Elegir las palabras, el tono y el estilo adecuados puede contribuir en gran medida a mejorar la calidad de los contenidos generados. Conviene familiarizarse con los diferentes estilos y redactores implementados en las herramientas de IA.
Puntos clave
- Importancia de un objetivo claro.
- Importancia de los elementos lingüísticos en la creación de instrucciones.
Mejora iterativa mediante el seguimiento de las instrucciones
La mejora continua como clave del éxito
Las instrucciones de seguimiento son una técnica avanzada de ingeniería de instrucciones. Permiten refinar y mejorar de forma iterativa el contenido generado por la IA. Este método mejora el control y la previsibilidad de los resultados.
Mejores prácticas para el uso de los avisos de seguimiento
Existen varias prácticas recomendadas para utilizar eficazmente las instrucciones de seguimiento. Éstas van desde acotar el contexto hasta especificar con precisión el resultado deseado.
Puntos clave
- El papel de los avisos de seguimiento en la mejora de la calidad.
- Mejores prácticas para el uso eficaz de los avisos de seguimiento.
Conclusión: el poder de la ingeniería de avisos para su eficacia
La ingeniería de avisos es más que una herramienta; es una habilidad que cualquiera puede aprender para aprovechar todo el potencial de la IA en diversos campos. A través de un enfoque sistemático y una mejora continua, puede aumentar significativamente la calidad y la eficiencia de su trabajo.
Puntos clave
- La ingeniería rápida como habilidad esencial para maximizar la eficiencia.
- Métodos sistemáticos e iterativos para la mejora continua.
Esperamos que esta completa guía le ofrezca una valiosa perspectiva del mundo de la ingeniería rápida y le anime a aplicar estas potentes técnicas en su trabajo diario.
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PREGUNTAS FRECUENTES
Varios sectores pueden beneficiarse de los avances de la ingeniería rápida, especialmente los que dependen de la toma de decisiones basada en datos y la automatización. Por ejemplo, en el sector financiero, la ingeniería rápida puede aprovechar la mejora de los sistemas de IA para la prevención del fraude, la atención al cliente y el análisis de riesgos. En el sector sanitario, la mejora de los sistemas de IA puede ayudar en el diagnóstico, la participación de los pacientes y la gestión de los datos sanitarios. El sector logístico también puede beneficiarse del uso de sistemas de IA optimizados mediante ingeniería rápida para la planificación de rutas, la gestión de almacenes y la previsión dela demanda3.
Empezar una carrera en ingeniería de avisos suele requerir una sólida formación en informática, aprendizaje automático y/o procesamiento del lenguaje natural. Una licenciatura o un máster en un campo relevante puede ser un buen punto de partida. Además, la experiencia práctica con las herramientas y tecnologías pertinentes es crucial. También hay cursos y certificaciones específicos en aprendizaje automático y PNL que pueden ayudar a adquirir y demostrar las competencias necesarias.
Con los avances en IA y aprendizaje automático, la ingeniería de avisos también está evolucionando. La introducción de nuevas tecnologías y métodos, como las técnicas avanzadas de PNL, puede mejorar la eficacia de las estrategias de ingeniería de avisos y crear nuevas oportunidades para aplicaciones innovadoras. Además, el avance de la tecnología de IA permite un análisis y un procesamiento más eficaces de los datos, lo que a su vez mejora la capacidad de diseñar y optimizar avisos eficaces.
Conclusión
La ingeniería rápida es un enfoque importante para una aplicación más eficaz y eficiente de los modelos de IA. Mediante el uso de la ingeniería rápida, las empresas pueden garantizar que sus modelos de IA se adapten a sus requisitos específicos y funcionen con eficacia.
La implantación de modelos de IA cambiará el mundo laboral: Muchas tareas manuales y repetitivas se automatizarán, y la forma de trabajar de las empresas cambiará. Para aprovechar las ventajas de la IA y prepararse para los cambios en el mundo laboral, las empresas deben aplicar una estrategia integral de gestión del cambio que garantice que todas las partes interesadas estén preparadas para los cambios.
