El prompt engineer es un profesional encargado de dar las instrucciones más adecuadas a las aplicaciones de inteligencia artificial para que arrojen resultados efectivos.
El desarrollo y crecimiento de la inteligencia artificial (IA) en Colombia y el mundo ha permitido la creación de nuevas profesiones especializadas en la materia. Una de las más recientes es la posición de prompt engineer, también denominada ingeniero de peticiones.
Estos cotizados expertos se dedican a dar instrucciones a las aplicaciones de inteligencia artificial generacional, como Dalle-E o MidJourney o ChatGPT. De esta forma, las máquinas pueden ofrecer resultados acertados y efectivos a las consultas que se les realizan.
La importancia de la prompt engineering en IA radica en que los modelos generativos de IA utilizan el lenguaje natural para recibir indicaciones, pero una misma frase puede tener distintos significados dependiendo del contexto. Por eso, se necesitan profesionales capaces de interactuar con las aplicaciones y guiarlas para que comprendan por completo la intención de las personas.
Los textos deben de ser creados cuidadosamente para que los algoritmos trabajen a su óptima capacidad y generen las respuestas buscadas. Un ingeniero de peticiones está encargado de explorar las distintas configuraciones del modelo de IA con el que trabaja, analizar los resultados e introducir la instrucción más adecuada para optimizar el desempeño de la aplicación.
Con el fin de optimizar respuestas y mejorar el rendimiento de la herramienta, el prompt engineer resulta clave para llegar a resultados cada vez más acertados. Además, estos ingenieros también buscan explorar los límites de los motores de inteligencia artificial, para encontrar posibles errores y determinar cómo pueden perfeccionarse.
¿A qué se aplica la prompt engineering?
Un prompt engineer puede ser solicitado en distintas áreas dentro de las empresas colombianas, algunas de las más destacadas son:
Servicio al cliente
Sus habilidades son necesarias para optimizar los chatbots y asistentes virtuales, reduciendo sus tiempos de respuesta y mejorando la calidad de la misma. Por ejemplo, la prompt engineering en ChatGTP resulta especialmente útil, ya que permite elevar el rendimiento de esta aplicación, incrementando la satisfacción de los clientes.
Comercio electrónico
Los puntos de venta electrónicos minoristas emplean esta tecnología para ofrecer a sus clientes marketing focalizado. Así, pueden proporcionar a los usuarios recomendaciones de productos en función de su historial de navegación, su comportamiento de compra y el lugar geográfico en el que se ubican.
Análisis de datos
Ayudan a realizar valoraciones más precisas, para buscar soluciones a distintos problemas.
Investigación
Introducir instrucciones adecuadas en una IA sirve para extraer información de manera más acertada, responder preguntas, hacer resúmenes y clasificar textos, entre otras funciones, reduciendo la posibilidad de generar información innecesaria o equivocada.
Recomendaciones para aplicar prompt engineering
Como se señaló previamente, introducir instrucciones efectivas de lenguaje natural en las aplicaciones de IA es esencial para que se obtengan los resultados deseados. Para crear un prompt eficaz es recomendable:
- Introducir el texto de forma clara, precisa y detallada, ya que se evitarán respuestas ambiguas.
- Entender las necesidades de la empresa permite adecuar las instrucciones que se introducirán.
- Analizar los resultados obtenidos por un modelo para optimizar los resultados e identificar patrones que ayuden a corregir las instrucciones.
- Buscar e identificar posibles errores o desvíos, con la finalidad de evitarlos en el futuro.
- Emplear técnicas como fine tuning y transfer learning para ajustar los modelos previamente entrenados.
- Practicar constantemente hará que se obtengan resultados más adecuados.
¿Experto en IA o prompt engineer?
Aunque los dos se dedican a trabajar en inteligencia artificial, es importante señalar que la labor de un prompt engineer es diferente de un experto en IA. Los primeros se encargan de elaborar las instrucciones adecuadas para que un modelo arroje resultados óptimos, no son programadores de código. Por su parte, los segundos se dedican a desarrollar y mejorar los dispositivos y aplicaciones que emulan la inteligencia humana.
En muchos casos, se espera que ambos profesionales colaboren y utilicen su experiencia para aumentar el rendimiento de las máquinas de inteligencia artificial.
Tanto los expertos en IA, como los prompt engineer, deben contar con amplios conocimientos sobre procesamiento de lenguaje natural (PNL). Por este motivo, es recomendable que quienes aspiren a ejercer cualquiera de estas dos profesiones estudien la Maestría en Inteligencia Artificial y además la Maestría en Ciencia de Datos Estas dos áreas de estudio proporcionan una base sólida en técnicas avanzadas de análisis de datos, modelado predictivo y optimización, que son fundamentales para comprender y trabajar con conjuntos de datos complejos, incluidos aquellos que involucran grandes volúmenes de información no estructurada como texto, audio y video. Además, la comprensión profunda del procesamiento de lenguaje natural es crucial en la construcción de sistemas de IA y en la creación de modelos de aprendizaje automático que puedan interpretar y generar texto de manera efectiva. Al combinar estas dos áreas de estudio, los profesionales pueden adquirir las habilidades y el conocimiento necesarios para destacarse en roles especializados en inteligencia artificial, aprendizaje automático y análisis de datos en diversos campos, desde la investigación académica hasta el desarrollo empresarial.
Asimismo, esta maestría proporciona a sus alumnos conocimientos sobre temas tan importantes como las técnicas de percepción computacional y visión artificial, razonamiento y planificación automática, machine learning y deep learning, entre otros.
