Domine la Ingeniería de Prompt para ChatGPT: Guía Completa de Estrategias y Técnicas

En el fascinante mundo de la inteligencia artificial (IA), la comunicación eficaz entre humanos y máquinas es la clave para desbloquear todo el potencial de las tecnologías emergentes. Una de las herramientas más poderosas a nuestra disposición es ChatGPT, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI, que ha revolucionado la forma en que interactuamos con sistemas de IA. Pero, para maximizar la efectividad de estas interacciones, surge la necesidad de una habilidad esencial: la ingeniería de prompt.

La ingeniería de prompt es más que solo hacer preguntas, es un arte y ciencia que implica la formulación cuidadosa de instrucciones o preguntas destinadas a modelos de lenguaje, como ChatGPT, Microsoft Copilot y Google Gemini, por ejemplo. El objetivo es optimizar la calidad, precisión y relevancia de las respuestas. Con el enfoque correcto, es posible extraer información detallada, generar contenido creativo, o incluso guiar al modelo para realizar tareas complejas con una eficiencia sorprendente.

Este artículo es una guía completa que desvela el universo de la ingeniería de prompt, desde los principios básicos hasta técnicas avanzadas. A través de ejemplos prácticos y estrategias detalladas, aprenderás a comunicarte de manera más efectiva con ChatGPT, transformando interacciones simples en diálogos ricos y productivos. Si estás buscando optimizar tus interacciones con IA, explorar nuevas formas de creatividad, o simplemente entender mejor cómo conversar con máquinas, estás en el lugar correcto.

¿Qué es la Ingeniería de Prompt?

La ingeniería de prompt es el corazón de la interacción efectiva entre humanos y modelos de lenguaje avanzados, como ChatGPT. Involucra la creación cuidadosa de instrucciones o preguntas para modelos de IA, buscando optimizar la calidad y relevancia de las respuestas. Es un componente esencial para extraer el máximo potencial de los modelos lingüísticos.

Definición e importancia

La ingeniería de prompt se refiere al proceso de elaboración cuidadosa de instrucciones o preguntas dirigidas a un modelo de lenguaje para inducir respuestas específicas, informativas y relevantes. Este proceso va más allá de simplemente hacer preguntas, se trata de una estrategia meticulosa que busca extraer las capacidades plenas del modelo, asegurando que la interacción sea tan fructífera como sea posible.

La importancia de la ingeniería de prompt reside en su capacidad de transformar interacciones genéricas en conversaciones significativas y dirigidas. En un mundo donde la IA se vuelve cada vez más integrada a nuestro día a día, ser capaz de comunicarse eficazmente con estos sistemas no es solo una ventaja, es una necesidad.

Un prompt es básicamente una pregunta o un comando que haces a ChatGPT, esperando que responda de acuerdo. Por ejemplo, si quieres que ChatGPT genere un poema sobre el amor, podrías usar un prompt como este:

Prompt
Escribe un poema sobre el amor con cuatro versos y rimas.

O ChatGPT pode responder algo como:

Exemplo de resposta
En el jardín secreto de tus ojos,
florecen los suspiros y los deseos.
Tus labios, dulces pétalos de rosas,
me embriagan con su néctar y anhelos.

Pero no siempre ChatGPT responderá exactamente lo que quieres. A veces, puede generar respuestas irrelevantes, incoherentes, contradictorias, ofensivas o incluso peligrosas. Por eso, es importante usar la ingeniería de prompt para crear consultas que sean claras, específicas, contextuales, creativas y experimentales. Y es igualmente importante revisar las respuestas.

Principios básicos de la ingeniería de prompt

La ingeniería de prompt es una habilidad que requiere práctica y experimentación. No hay una fórmula mágica que garantice que ChatGPT generará la salida perfecta para cualquier prompt. Sin embargo, hay algunos principios básicos que pueden ayudar a mejorar la calidad y la relevancia de las respuestas de ChatGPT. Son los siguientes:

Claridad y Concisión

La simplicidad conduce a respuestas más directas y útiles. Uno de los principios fundamentales de la ingeniería de prompt es la claridad. Los prompts deben ser claros y directos, evitando ambigüedades que puedan llevar a respuestas imprecisas o fuera de contexto. La concisión, a su vez, ayuda a mantener el enfoque de la respuesta, evitando divagaciones innecesarias.

Por ejemplo, si quieres que ChatGPT genere un código en Python que calcule la media de una lista de números, podrías usar un prompt como este:

Prompt
Escribe un código en Python que reciba una lista de números como entrada y devuelva la media aritmética de los números como salida.

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
def average(list):
  sum = 0
  for number in list:
    sum = sum + number
  mean = sum / len(list)
  return mean

Intención Específica

Definir claramente el objetivo del prompt ayuda a guiar las respuestas. El prompt debe ser específico y detallado, sin dejar margen para interpretaciones variadas. ChatGPT puede desviarse del tema si el prompt es demasiado amplio o superficial.

Por ejemplo, si quieres que ChatGPT genere un resumen de un libro, podrías usar un prompt como este:

Prompt
Escribe un resumen de hasta 200 palabras del libro "El Principito" de Antoine de Saint-Exupéry, destacando los principales personajes, escenarios y temas.

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
El Principito es un libro de Antoine de Saint-Exupéry, publicado en 1943, que cuenta la historia de un piloto que cae en el desierto del Sahara y encuentra a un niño de otro planeta, el principito. El libro es una obra maestra de la literatura infantil, pero también encanta a lectores de todas las edades, por su mensaje de amor, amistad, responsabilidad y el sentido de la vida.

El principito vive en un pequeño planeta, el asteroide B-612, donde cuida de una rosa única y especial. Decide viajar por el universo, visitando otros planetas, donde encuentra personajes extraños y solitarios, como un rey, un vanidoso, un ebrio, un encendedor de faroles, un geógrafo y un comerciante. En cada planeta, aprende una lección sobre la naturaleza humana y la suya propia.

En el planeta Tierra, conoce a una zorra, que le enseña el significado de domesticar y de despedirse. También conoce al piloto, que se convierte en su amigo y confidente. Juntos, viven aventuras y reflexiones, hasta que el principito decide volver a su planeta, dejando una marca indeleble en el corazón del piloto.

Contextualización

Proporcionar el contexto adecuado mejora la precisión de las respuestas. El prompt debe ofrecer el contexto necesario para que ChatGPT entienda el propósito y el alcance de la consulta. ChatGPT puede basarse en el contexto para generar respuestas más adecuadas y consistentes.

Por ejemplo, si quieres que ChatGPT proporcione orientaciones y consejos sobre cómo especializarse para actuar en el área de machine learning, puedes usar un prompt como este:

Prompt
Considerando a un profesional de TI con cinco años de experiencia en desarrollo de software y un interés creciente en inteligencia artificial, ¿qué camino de carrera recomendarías para especializarse en machine learning?

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
Para un profesional de TI con cinco años de experiencia en desarrollo de software y un interés creciente en inteligencia artificial, especializarse en machine learning puede abrir diversas oportunidades emocionantes. Aquí están algunos pasos que puedes seguir para especializarte en esta área:

1. Aprende los Fundamentos: Antes de sumergirte profundamente en machine learning, es importante tener una comprensión sólida de los conceptos fundamentales de matemáticas, estadística y programación. Esto incluye álgebra lineal, cálculo, probabilidad y estadística, así como habilidades de programación en lenguajes como Python y bibliotecas populares como NumPy, Pandas y Matplotlib.

2. Curso Online o Certificación: Considera realizar cursos en línea u obtener certificaciones en machine learning. Plataformas como Coursera, Udacity, edX y Khan Academy ofrecen una variedad de cursos en machine learning impartidos por expertos de la industria y académicos. Las certificaciones reconocidas pueden ayudarte a establecer tu credibilidad en el área.

3. Estudia Machine Learning: Dedica tiempo a estudiar los principios y algoritmos de machine learning. Comienza con algoritmos básicos de aprendizaje supervisado y no supervisado, como la regresión lineal, clasificación, árboles de decisión, k-means, etc. Luego, avanza hacia técnicas más avanzadas, como redes neuronales, aprendizaje profundo, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otros.

4. Proyectos Prácticos: Aplica tus conocimientos en proyectos prácticos. Comienza con proyectos simples y evoluciona hacia desafíos más complejos a medida que ganas experiencia. Esto puede incluir problemas de clasificación de datos, predicción de series temporales, reconocimiento de patrones, entre otros. Construir un portafolio de proyectos de machine learning demostrará tus habilidades ante posibles empleadores.

5. Participa en Comunidades: Únete a comunidades en línea de machine learning, como Kaggle, donde puedes participar en competiciones, colaborar en proyectos y aprender de otros profesionales del área. Además, participa en grupos de discusión, foros y conferencias para mantenerte actualizado con las últimas tendencias y desarrollos en machine learning.

6. Posgrado o Especialización: Si estás interesado en una profundización académica, considera realizar un posgrado en inteligencia artificial, aprendizaje automático o campos relacionados. Una maestría o doctorado en machine learning puede proporcionar una base teórica sólida y oportunidades de investigación.

7. Busca Oportunidades Profesionales: Busca oportunidades laborales que te permitan aplicar tus conocimientos en machine learning. Esto puede incluir posiciones como científico de datos, ingeniero de machine learning, desarrollador de aprendizaje automático, entre otros. Considera también empresas que estén invirtiendo en iniciativas de IA y machine learning.

8. Mantente Actualizado: El área de machine learning está en constante evolución, por lo que es importante estar actualizado con las últimas investigaciones, tecnologías y prácticas recomendadas. Lee artículos académicos, blogs de especialistas, libros y participa en cursos de actualización para asegurarte de que siempre estás a la vanguardia del campo.

Siguiendo estos pasos, estarás en el camino correcto para especializarte en machine learning y construir una carrera emocionante en este campo en constante crecimiento.

Los principios básicos que acabamos de ver son los más importantes: claridad y concisión, intención específica y contextualización. Son los más citados, estudiados y aplicados. Pero podemos ir un poco más allá. Por eso, a continuación presentamos dos más: creatividad y experimentación.

Creatividad

El prompt puede ser creativo y original, sin copiar o imitar otros prompts. ChatGPT puede inspirarse en el prompt para generar respuestas más interesantes y divertidas.

Por ejemplo, si quieres que ChatGPT genere un tweet divertido sobre el clima, podrías usar un prompt como este:

Prompt
Escribe un tweet divertido sobre el clima, utilizando un juego de palabras o un chiste.

O ChatGPT pode responder algo como:

Ejemplo de respuesta
Hoy hace tanto frío que hasta mi café se congeló. Ahora tengo que tomar un café con hielo. #climadesastroso

Experimentación

El prompt puede ser experimental y variado, sin limitarse a un formato o estilo. ChatGPT puede adaptarse al prompt y generar respuestas diferentes y sorprendentes.

Por ejemplo, si quieres que ChatGPT genere una historia corta sobre un superhéroe, podrías usar un prompt como este:

Prompt
Escribe una historia corta sobre un superhéroe que tiene el poder de controlar el tiempo, pero usa ese poder de manera irresponsable.

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
Se llamaba Cronos, y era el superhéroe más poderoso del mundo. Podía acelerar, desacelerar, detener o revertir el tiempo a su voluntad. Podía salvar vidas, evitar desastres, corregir errores y hacer lo que quisiera, sin preocuparse por las consecuencias.

Pero no usaba su poder para el bien. Usaba su poder para divertirse, vengarse, aprovecharse y beneficiarse. No le importaban los efectos secundarios, las alteraciones en la realidad, los paradojas temporales. Solo se preocupaba por sí mismo.

Un día, decidió que quería conocer el origen del universo. Retrocedió en el tiempo, cada vez más, hasta llegar al momento del Big Bang. Quedó fascinado con la explosión cósmica, y decidió intervenir. Intentó detener el tiempo, para observar mejor el fenómeno.

Pero cometió un gran error. No sabía que el tiempo era una dimensión inseparable del espacio, la materia y la energía. Al intentar detener el tiempo, detuvo todo lo que existía. Creó un punto de singularidad, donde todas las leyes de la física dejaron de aplicarse.

Quedó atrapado en ese punto, sin poder moverse, pensar o sentir. Fue condenado a una eternidad de soledad y sufrimiento. Se arrepintió de todo lo que hizo, pero era demasiado tarde. Ya no podía volver atrás.

Era el superhéroe más poderoso del mundo, pero también el mayor villano. Era el responsable del fin del universo, y de su propio infierno.

Tono, Estilo y Longitud en la ingeniería de prompt

Al interactuar con un modelo de lenguaje basado en inteligencia artificial, no solo las palabras elegidas moldean la respuesta recibida, sino también el tono, el estilo y la longitud incluidos implícita o explícitamente en el prompt.

Cada uno de estos elementos juega un papel crucial en dirigir la naturaleza de la interacción, influyendo desde la formalidad de la respuesta hasta la profundidad del análisis proporcionado. Explorar cómo estos aspectos influyen en la respuesta de la IA puede mejorar significativamente la eficacia de la ingeniería de prompts.

Tono

El tono usado o solicitado en un prompt se refiere a su calidad o sentimiento expresado, variando de formal a informal, de serio a juguetón. El tono seleccionado debe reflejar el tipo de respuesta deseada y el público objetivo. Algunos ejemplos son:

  • Formal: Utilizado en contextos profesionales o académicos, donde la precisión y la seriedad son primordiales.
  • Informal: Más adecuado para conversaciones casuales o cuando se desea crear una sensación de cercanía con el usuario.
  • Profesional: El tono profesional se caracteriza por una comunicación formal y directa, con un enfoque en la claridad y la precisión. Es adecuado para contextos de negocios, correspondencias oficiales y discusiones académicas, donde la seriedad y el respeto son primordiales.
  • Amigable: Un tono amigable se caracteriza por un enfoque cálido y acogedor, a menudo utilizando un lenguaje casual y expresiones que promueven la cercanía. Es ideal para conversaciones informales, soporte al cliente y cualquier situación en la que se desee crear una conexión personal.
  • Entusiasta: El tono entusiasta transmite energía y positividad, mostrando emoción sobre el tema o situación. Es efectivo para motivar al receptor, compartir buenas noticias o simplemente animar el contenido presentado.
  • Empático: Un tono empático demuestra comprensión y sensibilidad hacia los sentimientos o situaciones del receptor. Es esencial en contextos de soporte emocional, resolución de conflictos y siempre que sea importante mostrar cuidado y consideración.
  • Instruccional: El tono instruccional se utiliza para proporcionar orientaciones o instrucciones claras. Es objetivo y directo, ideal para tutoriales, manuales de usuario y cualquier contenido educativo que requiera pasos claros a seguir.
  • Tranquilizador: Un tono tranquilizador busca calmar y ofrecer seguridad al receptor, especialmente en situaciones de incertidumbre o ansiedad. Es útil para mitigar preocupaciones, proporcionar soporte en crisis o cuando se desea reforzar la confianza en una información o plan.
  • Inspirador: El tono inspirador se emplea para motivar y alentar al receptor, apelando a menudo a sus aspiraciones y deseos. Es efectivo para discursos motivacionales, contenido de desarrollo personal y en situaciones donde se desea impulsar la acción positiva.

Ejemplo Práctico 1: Solicitar una explicación sobre un concepto de física cuántica.

  • Formal: “¿Podría elucidar los principios fundamentales de la física cuántica, enfatizando sus implicaciones teóricas y experimentales?”
  • Informal: “¿Me puedes explicar de qué va eso de la física cuántica? Como, lo básico para empezar a entender?”

Ejemplo Práctico 2: Indicando explícitamente en qué tono debe ser la respuesta.

  • Formal: “En un tono formal, por favor, explique las consecuencias económicas del cambio climático global para las economías emergentes.”
  • Informal: “De manera informal, cuéntame cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que compramos en línea.”
  • Empático: En un tono empático, describa cómo alguien puede sentirse al aprender una nueva habilidad y ofrezca palabras de aliento para superar las dificultades iniciales.
  • Instruccional: Utilice un tono instruccional para guiar a alguien en el proceso de preparación de un desayuno saludable y equilibrado.
  • Inspirador: En un tono inspirador, motive a alguien a iniciar un viaje de cuidado personal, destacando los beneficios de dedicar tiempo para sí mismo.

Estilo

El estilo se refiere a la elección de lenguaje y a cómo deseamos que la respuesta sea estructurada, pudiendo ser narrativo, expositivo, descriptivo, persuasivo y muchos otros. Algunos ejemplos son:

  • Narrativo: Este estilo se caracteriza por contar historias, con enfoque en personajes, escenarios y tramas. El objetivo es involucrar al lector a través de una narrativa cohesiva, incorporando a menudo elementos como diálogos, descripciones detalladas y desarrollo de personajes. Se utiliza ampliamente en literatura, periodismo y hasta en contextos académicos para ilustrar puntos de vista o explorar escenarios hipotéticos.
  • Expositivo: Centrado en la explicación o información sobre un tema específico, el estilo expositivo busca presentar hechos, estadísticas y argumentos de manera clara y lógica. A diferencia del narrativo, que se construye alrededor de una historia, el expositivo es más directo, buscando educar o esclarecer al lector sobre un asunto. Es común en textos didácticos, artículos científicos y guías prácticas.
  • Descriptivo: El estilo descriptivo tiene como objetivo crear una imagen vívida en la mente del lector, utilizando palabras para detallar escenarios, objetos, personas o sentimientos. La énfasis está en pintar un cuadro a través del uso rico y sensorial del lenguaje, permitiendo que el lector “vea” lo que se describe. Este estilo se emplea frecuentemente en trabajos literarios, poesía y en marketing que busca evocar una respuesta emocional.
  • Persuasivo: Este estilo busca convencer al lector de aceptar un punto de vista específico o de tomar una acción deseada. Utiliza argumentos lógicos, apelaciones emocionales y evidencias, como datos o citas, para influenciar la opinión o comportamiento del lector. El estilo persuasivo es fundamental en discursos, publicidad, propuestas de negocios y ensayos de opinión, donde el objetivo es cambiar la percepción o actitud del público.
  • Analítico: Se enfoca en descomponer información o conceptos complejos en partes menores para un análisis detallado. Es común en análisis literarios, críticas de películas y investigaciones científicas.
  • Crítico: Utilizado para evaluar obras, ideas o argumentos, destacando sus puntos fuertes y débiles. La escritura crítica es esencial en reseñas y ensayos críticos.
  • Informativo: Similar al expositivo, pero con énfasis en proporcionar información clara y factual sobre un tema, sin necesariamente explicar o argumentar. Es común en manuales de instrucciones y reportes.
  • Reflexivo: Este estilo implica la exploración personal de experiencias, ideas o eventos, usado frecuentemente en diarios, blogs y ensayos reflexivos.

Ejemplo Práctico: Pedir a ChatGPT que escriba sobre la importancia de la sostenibilidad ambiental.

  • Narrativo: “Cuenta la historia de una ciudad que transformó completamente su enfoque hacia la sostenibilidad ambiental y los cambios positivos que ocurrieron.”
  • Expositivo: “Describe los principios de la sostenibilidad ambiental y su importancia para el futuro del planeta.”

Longitud

La longitud o tamaño esperado para el resultado puede ser solicitado en el prompt, pudiendo variar de una única palabra o frase a un texto largo y muy detallado, afectando la profundidad y la amplitud de la respuesta.

  • Corta: Puede ser una única pregunta o solicitud, generando respuestas directas.
  • Larga: Proporciona contexto detallado o múltiples preguntas, llevando a respuestas más elaboradas e informativas.

Ejemplo Práctico: Pedir un análisis de las tendencias actuales en tecnología de inteligencia artificial.

  • Corta: “¿Cuáles son las principales tendencias en IA hoy?”
  • Larga: “Considerando el rápido desarrollo tecnológico y la integración creciente de la inteligencia artificial en diversos sectores, me gustaría un análisis detallado sobre las principales tendencias actuales en IA, incluyendo aplicaciones emergentes e implicaciones éticas.”

La longitud también puede ser determinada por párrafos, palabras o tokens, ofreciendo diferentes grados de control sobre el volumen de la respuesta.

Longitud utilizando Párrafos y Palabras

Especificar el número de párrafos o el conteo de palabras son métodos directos para definir la longitud deseada de una respuesta. Estas especificaciones ayudan a asegurar que la respuesta cumpla con las expectativas de detalle y extensión, ya sea para un resumen conciso o para una exploración profunda de un tema.

  • Ejemplo de Párrafos: “Escribe un resumen sobre la historia de la inteligencia artificial en 3 párrafos.”
  • Ejemplo de Palabras: “Desarrolla un artículo de 1000 palabras sobre los impactos del cambio climático en la biodiversidad global.”
Longitud utilizando Tokens

Los tokens son unidades básicas de texto procesadas por modelos de lenguaje como ChatGPT. Un token puede ser una palabra, parte de una palabra o incluso puntuación. Especificar el número de tokens permite un control más granular sobre la longitud de la respuesta, útil para ajustar la extensión de la salida del modelo en escenarios donde el número exacto de palabras o párrafos es menos importante que el volumen de información.

En general, ChatGPT puede tratar una palabra como un token, pero palabras más largas o términos técnicos pueden ser divididos en múltiples tokens. Por ejemplo, “ChatGPT” podría ser un token, mientras que “inteligencia artificial” podría contar como dos tokens (“inteligencia” y “artificial”).

  • Ejemplo Numérico con Tokens: “Proporciona una explicación sobre la teoría de la relatividad utilizando exactamente 50 tokens.”

Al solicitar respuestas de ChatGPT, incorporar especificaciones numéricas sobre la longitud deseada — ya sea en párrafos, palabras o tokens — no solo ayuda a moldear la profundidad de la exploración del tema, sino que también asegura que las respuestas se alineen mejor con los requisitos de espacio o atención disponibles.

Al comprender y manejar adecuadamente el tono, el estilo y la longitud de los prompts, es posible guiar a ChatGPT para producir respuestas que no solo satisfagan las necesidades informativas sino que también se alineen con el enfoque deseado y el público objetivo. Esta flexibilidad en la ingeniería de prompt abre un abanico de posibilidades para explorar temas de manera creativa y efectiva.

Roles y Funciones Usando la Técnica «Actúa Como»

La técnica “Actúa Como” es un método valioso para dirigir las respuestas de un modelo de lenguaje. Consiste en solicitar que el modelo simule la perspectiva o el comportamiento de una entidad específica, como un experto en un área determinada.

Al aplicar esta técnica, el usuario instruye al modelo a adoptar una voz, un conjunto de conocimientos y una postura característica de la figura o del papel mencionado. Por ejemplo, podemos decir: “Actúa como un experto en marketing”. Esto moldea la respuesta de acuerdo con la experticia, el estilo de comunicación y el punto de vista esperado de esa persona.

El uso de la técnica “Actúa Como” en prompts de IA es relativamente sencillo, pero puede generar resultados altamente personalizados y relevantes. Tenemos un artículo aquí en el blog, enfocado exclusivamente en esta técnica y bien detallado: Domina la Técnica “Actúa Como Un Experto” en Prompts de IA. En resumen, funciona así:

  1. Identifica el Rol o Persona: Comienza definiendo claramente el rol o la figura que deseas que el modelo asuma. Puede ser un experto en finanzas, un profesor de matemáticas o incluso un poeta.
  2. Formula el Prompt Adecuado: Crea un prompt específico que direccione al modelo a actuar como esa persona. Por ejemplo: “Actúa como un chef de cocina y explica los principios básicos de la cocina francesa.”
  3. Disfruta de la Respuesta Personalizada: Al recibir la respuesta, verás que refleja la perspectiva y el conocimiento del rol elegido. Esto permite obtener información o consejos alineados con la experiencia típica de esa figura.

Fórmulas y Estructuras de Prompts

En el arte de la ingeniería de prompt, especialmente al interactuar con modelos avanzados de lenguaje como ChatGPT, la claridad, precisión e intencionalidad en la formulación de prompts son fundamentales para obtener respuestas útiles y relevantes. Una forma poderosa de mejorar la calidad de las interacciones con estos modelos de IA es a través del uso de fórmulas o estructuras de prompts. Estas estructuras funcionan como esqueletos o moldes que guían la construcción de prompts, asegurando que todos los elementos necesarios para una comunicación efectiva estén presentes y bien organizados.

Las fórmulas y estructuras de prompts ayudan a sistematizar el proceso de ingeniería de prompt, haciéndolo más accesible, especialmente para aquellos que están dando sus primeros pasos en este campo. También sirven como herramientas valiosas para usuarios experimentados, ofreciendo un medio para refinar y experimentar con diferentes enfoques de comunicación. Al emplear estas estructuras, podemos mejorar significativamente la precisión de las respuestas de ChatGPT, además de explorar más profundamente sus capacidades de comprensión y generación de contenido.

En esta sección, destacaremos cuatro estrategias fundamentales de ingeniería de prompt: RTF, CTF, PECRA y RISE. Estas estructuras han sido elegidas por su eficacia probada y por la capacidad de ofrecer enfoques distintos y eficientes en la creación de prompts, cubriendo desde la definición precisa de roles, tareas y formatos, hasta la elaboración detallada de contextos, objetivos y acciones necesarias. Representan solo el inicio de un vasto abanico de posibilidades para mejorar tus interacciones con ChatGPT, abriendo caminos para una comunicación más clara, objetiva y fructífera.

Para aquellos interesados en explorar aún más la diversidad y profundidad de las estrategias disponibles en la ingeniería de prompts, los invitamos a leer nuestro artículo exclusivo dedicado enteramente a las fórmulas y estructuras de prompts. En él, nos sumergimos en una variedad adicional de métodos, cada uno ofreciendo perspectivas únicas y valiosas para mejorar tus solicitudes y obtener respuestas aún más relevantes y personalizadas.

RTF: Rol, Tarea, Formato

La estructura RTF (Role, Task, Format) es un enfoque efectivo para la creación de prompts claros y dirigidos, estableciendo un marco que define el rol del solicitante, la tarea específica a ser realizada y el formato deseado para la respuesta. Esta estructura ayuda a guiar el modelo de lenguaje, como ChatGPT, a producir salidas más alineadas con las expectativas del usuario, ya sea en términos de contenido o de presentación.

Ejemplo práctico de RTF:

Prompt
Como un experto en finanzas (Rol), analice las tendencias actuales del mercado de acciones (Tarea) y presente sus conclusiones en una lista de puntos clave (Formato).

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
1. Volatilidad del Mercado: El mercado de acciones ha mostrado una volatilidad significativa, influenciada por factores económicos globales e incertidumbres políticas.

2. Tecnología en Auge: Las acciones de empresas de tecnología continúan demostrando un fuerte crecimiento, impulsadas por la aceleración digital.

3. Sostenibilidad como Enfoque: Existe una tendencia creciente de inversión en empresas con prácticas sostenibles, reflejando un cambio en los valores de los inversores.

Este ejemplo demuestra cómo la estructura RTF puede emplearse para obtener un análisis específico de ChatGPT, dirigiendo el modelo para enfocarse en el rol de un experto en finanzas, realizar una tarea de análisis de mercado y formatear la respuesta de manera accesible e informativa.

CTF: Contexto, Tarea, Formato

La estructura CTF (Context, Task, Format) es una poderosa herramienta en la ingeniería de prompt, que permite a los usuarios establecer claramente el escenario en el que ocurre la interacción, la acción específica esperada de ChatGPT y cómo debe estructurarse la respuesta. Este enfoque facilita la creación de prompts que son precisos en sus solicitudes y específicos en cuanto al resultado deseado, optimizando la eficacia de la respuesta obtenida.

Ejemplo práctico de CTF:

Prompt
Dado el contexto actual de creciente interés en prácticas de sostenibilidad (Contexto), elabore una guía práctica para empresas que deseen implementar medidas ambientalmente sostenibles en sus operaciones (Tarea), organizando la información en temas con subtítulos para cada medida sugerida (Formato).

ChatGPT podría responder algo como:

Ejemplo de respuesta
• Introducción a la Sostenibilidad Empresarial: Breve visión general sobre la importancia de adoptar prácticas sostenibles.

• Reducción de Residuos: Estrategias para minimizar la producción de residuos, incluyendo reciclaje y compostaje.

• Eficiencia Energética: Medidas para mejorar el uso de energía, como la instalación de sistemas de energía renovable y la actualización a equipos de bajo consumo.

• Cadena de Suministro Sostenible: Consejos para elegir proveedores que adopten prácticas ambientalmente responsables.

Este ejemplo ilustra cómo la estructura CTF puede utilizarse para solicitar una guía detallada y bien organizada sobre un tema específico, con ChatGPT generando un contenido que no solo cumple con la tarea asignada, sino que también sigue el formato requerido, facilitando la comprensión y aplicación de la información.

PECRA: Propósito, Expectativa, Contexto, Pedido, Acción

La estructura PECRA (Purpose, Expectation, Context, Request, Action) es una herramienta detallada para diseñar prompts que guíen al ChatGPT a entregar respuestas que no solo cumplan con una solicitud específica, sino que también estén alineadas con el propósito y las expectativas del usuario. Este método es particularmente útil para asegurar que todas las sutilezas de una solicitud sean abordadas, ofreciendo un camino claro para respuestas más precisas e informativas.

Ejemplo práctico de PECRA:

Prompt
Considerando el creciente interés en hábitos de vida sostenibles (Contexto), crea una guía introductoria (Pedido) destinada a individuos que desean comenzar a adoptar prácticas más sostenibles en su día a día (Propósito). La guía debe ofrecer sugerencias prácticas y accesibles (Expectativa), organizadas en secciones que aborden diferentes aspectos de la vida cotidiana, como la alimentación, el transporte y el consumo (Acción).

El ChatGPT podría responder algo como:

La guía introductoria comenzaría con una visión general sobre la importancia de la sostenibilidad, seguida por secciones dedicadas a:

  1. Alimentación Sostenible: Consejos para elegir productos locales y de temporada, y cómo reducir el desperdicio de alimentos.
  2. Transporte Verde: Alternativas más sostenibles al uso de coches particulares, como bicicletas, transporte público y compartir viajes.
  3. Consumo Consciente: Estrategias para reducir el consumo de productos de un solo uso y optar por opciones reutilizables o reciclables.

Este ejemplo ilustra cómo la estructura PECRA puede ser utilizada para formular un prompt complejo, guiando al ChatGPT en la creación de un contenido que no solo cumpla con una necesidad específica de información, sino que también esté estructurado de manera que refleje un propósito claro y satisfaga expectativas definidas.

RISE: Rol, Entrada, Etapas, Expectativa

La estructura RISE (Role, Input, Steps, Expectation) es una metodología diseñada para guiar la formulación de prompts de manera que delineen claramente el rol del solicitante, la información o entradas necesarias para la tarea, las etapas específicas para la realización de la tarea y las expectativas respecto al resultado. Este enfoque estructurado es ideal para situaciones que requieren instrucciones detalladas o para procesos que involucran varios pasos.

Ejemplo práctico de RISE:

Prompt
Como un consultor de salud y bienestar (Rol), utilizando la información más reciente sobre nutrición y ejercicios físicos (Entrada), desarrolla un plan de 4 semanas para mejorar el estilo de vida de alguien que está empezando a ejercitarse (Tarea). El plan debe incluir recomendaciones dietéticas semanales y un cronograma de ejercicios progresivo (Etapas), con el objetivo de aumentar la energía, mejorar el sueño y reducir el estrés (Expectativa).

El ChatGPT podría responder algo como:

Un plan detallado comenzando con la introducción a los principios básicos de nutrición y ejercicio, seguido por:

  1. Semana 1: Enfoque en hidratación y ejercicios de bajo impacto para construir el hábito.
  2. Semana 2: Introducción de una dieta balanceada con énfasis en vegetales y proteínas magras, combinada con ejercicios moderados.
  3. Semana 3: Aumento de la intensidad de los ejercicios e introducción de técnicas de mindfulness para la reducción del estrés.
  4. Semana 4: Evaluación de los progresos, ajustes en la dieta según sea necesario e incremento en la intensidad de los ejercicios para promover mejoras continuas en energía, sueño y manejo del estrés.

Este ejemplo muestra cómo la estructura RISE puede ser aplicada para crear un prompt detallado y orientado a la acción, permitiendo que el ChatGPT desarrolle un plan de mejora del estilo de vida que es tanto informativo como práctico, alineado con las entradas proporcionadas y las expectativas establecidas.

Recordatorio antes de avanzar: tenemos un artículo exclusivo sobre fórmulas y estructuras de prompts que abordan mucho más que estos 4 ejemplos, entre ellos: TREF, CREATE, CREO, PAIN, GRADE, ROSES, RDIREC, RSCET, RASCEF, APE, TAG, ERA, RACE, COAST y SPARK.

Técnicas Intermedias y Avanzadas de Ingeniería de Prompts

En la ingeniería de prompt, especialmente al trabajar con modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT, la adopción de técnicas avanzadas puede enriquecer significativamente la calidad y precisión de las respuestas obtenidas. Estas técnicas, que van más allá de los enfoques básicos de formulación de preguntas, permiten una interacción más sofisticada y adaptada, capaz de explotar profundamente las capacidades del modelo y generar salidas más alineadas con las necesidades específicas del usuario.

A continuación, exploraremos algunas de estas técnicas avanzadas, incluyendo patrones de prompt, cadenas de pensamiento, prompts anidados, uso de metadatos, así como prompts de reformulación y retroalimentación, ofreciendo ejemplos prácticos para ilustrar cómo cada una puede aplicarse.

Plantillas de Prompts Reutilizables

Plantilhas de prompt reutilizables se refieren al uso estratégico de formatos o estructuras repetitivas que orientan al modelo a responder de manera específica. Estos patrones pueden ser especialmente útiles para mantener la consistencia en respuestas a una serie de preguntas relacionadas o para entrenar al modelo a reconocer un formato deseado de respuesta.

Ejemplo Práctico: Solicitar a ChatGPT que cree títulos para una serie de entradas de blog sobre tecnología.

  • Patrón de Prompt: “Crea un título atractivo para una entrada de blog sobre [tema]: [tema específico]».
  • Aplicación:
    • Tema 1: “Crea un título atractivo para una entrada de blog sobre tecnología: Tendencias en IA para 2024.”
    • Tema 2: “Crea un título atractivo para una entrada de blog sobre tecnología: El futuro de los vehículos autónomos.”

Cadenas de Pensamiento

Las cadenas de pensamiento son una técnica en la cual el prompt anima al modelo a «pensar en voz alta», detallando el proceso lógico o los pasos de razonamiento que conducen a una conclusión. Esto no solo proporciona información sobre cómo el modelo llega a sus respuestas, sino que también ayuda a crear respuestas más detalladas y fundamentadas.

Ejemplo Práctico: Explorar el impacto del aprendizaje automático en la medicina.

  • Prompt: “Explica, paso a paso, cómo el aprendizaje automático está transformando el diagnóstico médico.”

Prompts Anidados

Los prompts anidados involucran la incorporación de múltiples solicitudes o preguntas dentro de un único prompt, permitiendo que el modelo aborde una secuencia de temas relacionados de manera estructurada. Esto puede ser particularmente útil para explorar un tema complejo en profundidad.

Ejemplo Práctico: Investigar la relación entre la dieta y la salud mental.

  • Prompt: “Primero, describe cómo una dieta equilibrada influye en el bienestar mental. A continuación, proporciona ejemplos de alimentos que promueven una buena salud mental.”

Metadatos

El uso de metadatos en prompts se refiere a la inclusión de información adicional o contextual que ayuda al modelo a comprender mejor la naturaleza de la solicitud o el formato deseado de la respuesta. Esto puede

variar desde la especificación del tono o estilo hasta la definición de criterios para la estructuración de la información.

Ejemplo Práctico: Solicitar un resumen de un artículo científico.

  • Prompt con Metadatos: «En un tono académico, resume el artículo científico titulado ‘Efectos del Calentamiento Global en los Ecosistemas Marinos’, centrándote en los hallazgos principales y conclusiones.»

Prompts de Reformulación y Retroalimentación

Los prompts de reformulación y retroalimentación se utilizan para refinar o ajustar respuestas previas, solicitando al modelo que considere críticas o sugerencias y las aplique para mejorar la respuesta. Esta técnica fomenta un proceso iterativo de perfeccionamiento.

Ejemplo Práctico: Perfeccionar una explicación sobre blockchain.

  • Prompt Inicial: “Explica qué es blockchain y cómo funciona.”
  • Retroalimentación: “Tu explicación fue buena, pero ¿puedes hacerla más accesible para los novatos? Enfócate en analogías simples para explicar la tecnología de blockchain.”

Preguntar Antes de Responder

La técnica “Preguntar Antes de Responder” es una estrategia en la ingeniería de prompt que consiste en solicitar que ChatGPT formule preguntas específicas antes de proporcionar una respuesta. Esto tiene el propósito de aclarar la intención del usuario, asegurar que toda la información necesaria esté presente y, así, producir respuestas más precisas y alineadas con las expectativas.

Ejemplo Práctico: Supongamos que deseas información detallada sobre la implementación de redes neuronales en proyectos de inteligencia artificial. Un prompt directo podría ser: «Explica cómo implementar redes neuronales en proyectos de IA». Sin embargo, utilizando la técnica “Preguntar Antes de Responder”, el prompt se transforma en una instrucción para que ChatGPT elabore preguntas clarificadoras antes de ofrecer la explicación:

  • Prompt Inicial: «Antes de explicar la implementación de redes neuronales en proyectos de IA, ¿qué información específica necesitas saber para proporcionar una respuesta detallada y precisa?»
  • Preguntas de ChatGPT:
    • «¿Estás buscando información sobre arquitecturas de redes neuronales específicas para algún tipo de aplicación?»
    • «¿Hay algún framework de desarrollo que prefieras para la implementación?»
    • «¿Cuál es el nivel de experiencia del público objetivo con inteligencia artificial y redes neuronales?»
  • Respuesta Basada en Preguntas: Basándose en las respuestas a estas preguntas, ChatGPT puede entonces proporcionar una explicación más dirigida y útil, cubriendo aspectos específicos de la implementación de redes neuronales, recomendando frameworks adecuados y ajustando la complejidad de la explicación de acuerdo al nivel de experiencia del público objetivo.

Este enfoque promueve una interacción más dinámica y efectiva, permitiendo que el modelo ajuste su respuesta basándose en una comprensión más profunda de las necesidades del usuario. Además, ayuda a evitar malentendidos y optimiza el tiempo, proporcionando información que es verdaderamente relevante y valiosa para el solicitante.

Estas técnicas de ingeniería de prompt abren nuevas posibilidades para las interacciones con ChatGPT, permitiendo solicitudes más complejas y respuestas más refinadas. Al dominar estos enfoques, los usuarios pueden maximizar el potencial de los modelos de lenguaje para una amplia gama de aplicaciones, desde la educación hasta la investigación, pasando por el entretenimiento y más allá.

Combinando Elementos en la Ingeniería de Prompt

En el arte de la ingeniería de prompt, la clave para crear interacciones ricas y efectivas con ChatGPT radica en la combinación estratégica de diferentes elementos como principios, estructuras, tonos, estilos, longitudes y técnicas avanzadas. Al integrar estos componentes, es posible moldear prompts que no solo comunican la solicitud de manera clara, sino que también guían al modelo para generar respuestas que se alinean precisamente con las necesidades específicas, el contexto y los objetivos del usuario.

Integrando Elementos para Prompts Efectivos

Cada elemento aporta su propia contribución única a la formulación del prompt:

  • Principios establecen la base para interacciones claras y objetivas.
  • Estructuras ofrecen un esqueleto para organizar la solicitud.
  • Tonos ajustan el enfoque emocional o formal de la respuesta.
  • Estilos dirigen la manera en que se presenta la información.
  • Longitudes definen la extensión detallada de la respuesta esperada.
  • Técnicas avanzadas permiten exploraciones más profundas o formatos específicos de respuesta.

Al combinar estos elementos de manera deliberada, los usuarios pueden crear prompts que no solo especifican lo que desean saber o hacer, sino también cómo desean que la información sea entregada, reflejando consideraciones como profundidad de análisis, tono emocional o formalidad, y adecuación al público objetivo o al medio de comunicación.

Ejemplo Práctico 1: Solicitar un análisis del mercado de valores

  • Principio: Claridad y especificidad
  • Estructura: PECRA
  • Tono: Profesional
  • Estilo: Analítico
  • Longitud: “Escribe un resumen de 500 palabras”
  • Técnica: Metadatos para especificar temas de interés

Prompt Combinado: “En un tono profesional y utilizando un enfoque analítico, realiza un análisis detallado del actual mercado de valores, enfocándote en los sectores de tecnología y salud. Usa la estructura PECRA para organizar tu resumen, que debe tener aproximadamente 500 palabras, incluyendo metadatos sobre tendencias de precios, volumen de negociación y proyecciones futuras.”

Ejemplo Práctico 2: Crear una guía para principiantes en jardinería

  • Principio: Instrucción paso a paso
  • Estructura: RISE
  • Tono: Amigable
  • Estilo: Instructivo
  • Longitud: “Elabora una guía con 3 párrafos”
  • Técnica: Cadenas de pensamiento para explicar el “porqué” detrás de cada paso

Prompt Combinado: “Con un tono amigable y un estilo instructivo, crea una guía paso a paso para principiantes en jardinería, utilizando la estructura RISE. La guía debe constar de 3 párrafos, cubriendo la selección de plantas, la preparación del suelo y la rutina de cuidados básicos, incluyendo cadenas de pensamiento para explicar la importancia de cada etapa.”

Al integrar estos elementos de manera coherente, es posible crear prompts que guíen a ChatGPT para producir respuestas altamente relevantes, informativas y atractivas, maximizando el potencial del modelo para satisfacer una amplia variedad de solicitudes de manera personalizada.

Artículos Complementarios

Este artículo es inmenso y aporta una gran cantidad de información relevante, pero créanme, es solo la punta del iceberg. Estoy planeando varios otros artículos complementarios y relacionados, que listaré a continuación y seguiré incluyendo a medida que se publiquen:

Preguntas Frecuentes

¿Qué es la ingeniería de prompt?

La ingeniería de prompt es la práctica de diseñar preguntas o comandos de manera estratégica para interactuar con modelos de lenguaje, como ChatGPT, con el objetivo de optimizar la calidad y relevancia de las respuestas.

¿Por qué es importante la ingeniería de prompt?

Es esencial para guiar al modelo de lenguaje a comprender mejor el contexto y las necesidades específicas del usuario, resultando en respuestas más precisas, informativas y útiles.

¿Cómo puedo mejorar mis habilidades en ingeniería de prompt?

Practica formulando prompts variados, analiza las respuestas del modelo para entender cómo interpreta diferentes tipos de preguntas y ajusta tus prompts basado en ese análisis.

¿Existen herramientas o recursos para ayudar en la ingeniería de prompt?

Sí, existen comunidades en línea, tutoriales y documentaciones específicas sobre modelos de lenguaje que ofrecen consejos, estrategias y mejores prácticas en ingeniería de prompt.

¿La ingeniería de prompt puede ser usada para cualquier tipo de pregunta?

Sí, pero su eficacia puede variar dependiendo del tipo de información solicitada y de qué tan bien el prompt esté estructurado para guiar al modelo de lenguaje a proporcionar la respuesta deseada.

¿Las técnicas de ingeniería de prompt discutidas en este artículo son exclusivas para ChatGPT?

No, las técnicas de ingeniería de prompt presentadas se basan en principios generales de interacción con modelos de lenguaje y, por lo tanto, pueden ser adaptadas y aplicadas a otras inteligencias artificiales, como Microsoft Copilot, Google Gemini, y más. Aunque cada IA tiene sus particularidades y optimizaciones específicas, la esencia de la ingeniería de prompt – diseñar preguntas o comandos de forma que se obtengan respuestas más precisas y útiles – es universalmente relevante. Pueden ser necesarios ajustes específicos para alinearse con las capacidades y limitaciones de cada modelo, pero el enfoque estratégico en la formulación de prompts es ampliamente aplicable.

Conclusión

La ingeniería de prompt es una habilidad esencial para aprovechar todo el potencial de ChatGPT y otros modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs), que pueden tener aplicaciones diversas y disruptivas en varios campos y sectores. Involucra la creación de instrucciones o consultas en lenguaje natural que guían a ChatGPT para generar la salida deseada, utilizando principios, fórmulas y estructuras, técnicas y elementos que pueden mejorar la calidad y la relevancia de las respuestas del modelo.

La ingeniería de prompt no es solo una habilidad técnica, es un puente entre la creatividad humana y el poder computacional de la inteligencia artificial. Comprendemos que, al dominar el arte de formular prompts efectivos, somos capaces de comunicarnos de manera más profunda y significativa con modelos de lenguaje avanzados, desbloqueando así nuevos horizontes de creatividad, eficiencia y descubrimiento.