Generated Knowledge Prompting: Haz que la IA Construya Conocimiento Paso a Paso

Generated Knowledge Prompting

¿Quieres respuestas más profundas y bien fundamentadas? La técnica Generated Knowledge Prompting, o “Prompt de Conocimiento Generado” en español, instruye a la IA a crear o reunir conocimiento relevante sobre un tema antes de responder a una pregunta o realizar una tarea. Esto enriquece las respuestas, especialmente en temas complejos o poco familiares.

Si eres un usuario final que utiliza IA para investigación, aprendizaje, creación de contenido o resolución de problemas, comprender este enfoque elevará tu control sobre la calidad y profundidad de las respuestas.

Este artículo fue creado para ayudar a los usuarios finales a comprender, adaptar y aplicar la técnica Generated Knowledge Prompting de forma intencional y explícita en su uso diario de la IA, sin depender automáticamente de la capacidad del modelo. Para un análisis técnico más profundo, consulte Para Saber Más.

¿Qué es la Técnica Generated Knowledge Prompting?

Generated Knowledge Prompting es una técnica de ingeniería de prompts que pide a la IA que genere u organice conocimiento relevante sobre un tema antes de responder a una pregunta o realizar una tarea. En lugar de responder directamente, la IA primero "reflexiona" sobre el tema, reuniendo hechos, conceptos o ideas internas, y utiliza ese conocimiento para construir una respuesta más completa. Por ejemplo, para explicar “cómo funciona la energía nuclear”, se puede instruir a la IA a listar hechos clave sobre el proceso antes de elaborar la explicación.

Aunque el Generated Knowledge Prompting se optimiza cuando los modelos de IA generan conocimiento internamente a partir de sus datos entrenados, los usuarios finales pueden simular esta técnica de forma práctica pidiendo a la IA que construya y organice información relevante antes de responder, como exploramos en este artículo.

Los beneficios incluyen respuestas más detalladas, mayor precisión en temas complejos y la capacidad de explorar áreas poco conocidas. Es una técnica accesible que permite a usuarios de todos los niveles obtener respuestas sólidas, especialmente en contextos educativos o analíticos.

Origen del Generated Knowledge Prompting

Generated Knowledge Prompting surgió a partir de estudios recientes sobre la mejora de las respuestas de los modelos de lenguaje, destacándose en 2022 con investigaciones que exploraron cómo la generación de conocimiento interno mejora la calidad de las respuestas.

¿Cómo Funciona?

Veamos cómo aplicar el Generated Knowledge Prompting en la práctica:

  1. Solicita a la IA que genere información relevante sobre el tema.
  2. Luego, con base en ese conocimiento, haz la pregunta o tarea principal.

¿Cuándo Usarla?

Generated Knowledge Prompting es ideal para situaciones que requieren respuestas detalladas, claridad en temas complejos o exploración de áreas poco conocidas. Úsalo cuando quieras:

  • Profundizar en el conocimiento: Perfecto para aprender conceptos técnicos, científicos o abstractos.
  • Mejorar la precisión: Excelente para responder sobre temas complejos o ambiguos.
  • Explorar nuevos temas: Ideal para obtener perspectivas en áreas fuera de tu campo de experiencia.

Ejemplos Prácticos de Generated Knowledge Prompting en Acción

Veamos cómo simular el Generated Knowledge Prompting en escenarios reales, con prompts prácticos que puedes adaptar. Aunque la técnica es más poderosa cuando la implementan internamente los modelos, estos ejemplos muestran cómo los usuarios pueden obtener respuestas ricas y fundamentadas al construir conocimiento paso a paso.

Ejemplo 1: Entendiendo el Funcionamiento de la Fusión Nuclear (Interactivo)

Contexto: Eres un estudiante de física que necesita entender la fusión nuclear para un proyecto de investigación.

Prompt inicial:

Prompt
Enumera tres hechos básicos sobre la fusión nuclear en viñetas, usando un lenguaje sencillo para estudiantes universitarios.

Ejemplo de respuesta inicial esperada:

  • La fusión nuclear es el proceso en el cual dos núcleos atómicos ligeros, como el hidrógeno, se combinan para formar un núcleo más pesado, liberando energía.
  • Es la fuente de energía de las estrellas, como el Sol, donde el hidrógeno se fusiona en helio.
  • La fusión produce menos residuos radiactivos en comparación con la fisión nuclear, que es la utilizada en las plantas nucleares actuales.

Prompt de refinamiento:

Prompt
Con base en los hechos proporcionados, añade dos hechos adicionales sobre los desafíos técnicos de la fusión nuclear. Usa viñetas y mantén un lenguaje sencillo.

Ejemplo de respuesta de refinamiento esperada:

  • La fusión requiere temperaturas extremadamente altas, por encima de los 100 millones de grados Celsius, lo cual es difícil de alcanzar y mantener.
  • Confinar el plasma caliente necesario para la fusión requiere tecnologías avanzadas, como campos magnéticos o láseres, que son costosos y complejos.

Prompt final:

Prompt
Usando los cinco hechos generados, explica cómo funciona la fusión nuclear y por qué se considera una fuente de energía prometedora. Organiza la respuesta en dos secciones: ‘Cómo Funciona’ y ‘Por Qué es Prometedora’, en párrafos con lenguaje claro para estudiantes universitarios.

Respuesta final esperada:
Cómo Funciona:
La fusión nuclear ocurre cuando dos núcleos atómicos ligeros, como los isótopos de hidrógeno (deuterio y tritio), se combinan para formar un núcleo más pesado, como el helio, liberando una gran cantidad de energía. Este proceso sucede en condiciones extremas, como temperaturas de millones de grados, similares a las del interior del Sol. Para alcanzar estas temperaturas en la Tierra, se usan reactores que calientan plasma (gas ionizado) y lo confinan mediante campos magnéticos o láseres. El desafío es mantener el plasma estable y suficientemente caliente para que la fusión ocurra de forma continua, lo cual exige tecnologías avanzadas.

Por Qué es Prometedora:
La fusión nuclear se considera una fuente de energía prometedora porque libera mucha energía con poco combustible, usando elementos abundantes como el hidrógeno, presente en el agua. A diferencia de la fisión nuclear, produce menos residuos radiactivos, lo que la hace más segura y ecológica. Además, al ser el proceso que alimenta a las estrellas, la fusión tiene el potencial de ofrecer energía casi ilimitada. Pese a los desafíos técnicos, como las altas temperaturas y los costes de desarrollo, los avances en reactores como el ITER sugieren que la fusión podría convertirse en una realidad práctica en el futuro.

Por qué funciona:
El ejemplo interactivo muestra un diálogo en tres etapas: el prompt inicial genera hechos básicos, el prompt de refinamiento añade detalles sobre los desafíos, y el prompt final utiliza el conocimiento acumulado para dar una explicación completa. La división en secciones (“Cómo Funciona” y “Por Qué es Prometedora”) y el lenguaje claro lo hacen accesible y estructurado. La interacción demuestra cómo el usuario puede refinar el conocimiento generado para obtener respuestas más profundas.

Ejemplo 2: Analizando el Impacto de la Realidad Aumentada en el Retail

Contexto: Eres un gerente de retail que explora cómo la realidad aumentada (RA) puede transformar el sector.

Prompt único:

Prompt
Antes de responder, enumera cuatro conceptos clave sobre el uso de la realidad aumentada en el retail. Luego, usa estos conceptos para analizar los beneficios y desafíos de la RA en el retail, en viñetas. Usa un lenguaje objetivo para un informe empresarial.

Ejemplo de resultado esperado:
Conceptos Clave:

  • La realidad aumentada (RA) superpone elementos digitales, como imágenes o información, al mundo real, a través de smartphones o gafas de RA.
  • En el retail, la RA permite que los clientes visualicen productos, como muebles en su hogar, antes de comprarlos.
  • La RA mejora la experiencia del cliente con interacciones inmersivas, como probadores virtuales para ropa.
  • Implementar RA requiere inversión en tecnología y formación, además de compatibilidad con los dispositivos de los clientes.

Análisis de Beneficios y Desafíos:

  • Beneficios:
    • Experiencia inmersiva: La RA permite a los clientes probar productos virtualmente, como ver un sofá en su sala, lo que aumenta la confianza de compra.
    • Interacción atractiva: Funcionalidades como probadores virtuales hacen que las compras sean más entretenidas y atractivas.
    • Menos devoluciones: Las visualizaciones precisas de productos reducen la probabilidad de errores en la compra, disminuyendo costes.
  • Desafíos:
    • Coste inicial: Desarrollar apps de RA y formar equipos exige una inversión significativa, especialmente para pequeños comercios.
    • Compatibilidad: No todos los clientes tienen dispositivos compatibles con RA, lo que limita el alcance de la tecnología.
    • Complejidad técnica: Mantener los sistemas de RA operativos y actualizados requiere soporte técnico continuo, lo que aumenta los costes operativos.

Por qué funciona:
El prompt pide a la IA generar conceptos clave antes de realizar el análisis, asegurando una base informada. El formato (“viñetas”) y el tono (“objetivo para informe”) organizan la respuesta de forma clara y profesional.

Comienza a Usar Generated Knowledge Prompting Ahora

Generated Knowledge Prompting es una técnica poderosa para obtener respuestas más ricas y fundamentadas, pidiendo a la IA que construya conocimiento interno antes de responder. Ya sea para aprender conceptos complejos o analizar impactos, asegura claridad y profundidad, ayudándote a crear prompts más eficaces.

Beneficios de la técnica:

  • Respuestas más detalladas con base en conocimiento generado.
  • Ideal para temas complejos o poco conocidos.
  • Accesible para principiantes y robusta para usuarios avanzados.

🎯 En resumen

🧠 Técnica: Generated Knowledge Prompting (Prompt de Conocimiento Generado).
💡 Ideal para: Profundizar conocimientos, mejorar precisión, explorar nuevos temas
✅ Te ayuda a: Enriquecer respuestas con conocimiento interno

Consejo Extra

Combina Generated Knowledge Prompting con la técnica Tree-of-Thought Prompting para explorar múltiples perspectivas a partir del conocimiento generado, como “¿Qué enfoques serían viables con estos datos?”

Variaciones Avanzadas

Técnicas como Self-Ask (preguntas internas) o Context Priming (contexto detallado) pueden complementar Generated Knowledge Prompting, aunque esta es ideal para enriquecer respuestas con conocimiento interno.

🔗 ¿Quieres explorar más técnicas como esta?
Consulta la Guía Práctica de Técnicas, Frameworks y Fórmulas para Prompts de LLMs

Para Saber Más

Consulta el estudio que consolidó esta técnica y la investigación base sobre prompts que estructuran el razonamiento:

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