La llegada de la inteligencia artificial (IA) generativa ha inaugurado una era en la que las máquinas son capaces de producir resultados que se asemejan mucho a la creación humana, abarcando texto, imágenes, código, etc. Si bien es una capacidad transformadora en sí misma, su éxito depende de un aspecto fundamental: la eficacia de la comunicación entre nosotros y los modelos de IA; en otras palabras, la eficacia de un conjunto de instrucciones definirá la calidad de la respuesta del modelo de IA.

¿Qué son las indicaciones de IA?

El conjunto de instrucciones que ingresamos a un modelo de IA, o un modelo de lenguaje grande (LLM), con la esperanza de obtener un resultado deseado es lo que todos conocemos como un aviso de IA (o simplemente, aviso) y forma una parte fundamental de la ingeniería de avisos. (reporte) Fortune Business Insights estima que el tamaño del mercado global de IA crecerá de USD 294.16 mil millones en 2025 a USD 1,771.62 mil millones en 2032, y una parte significativa de este crecimiento será impulsada por aplicaciones de IA generativas donde la ingeniería rápida juega un papel vital.

Sin embargo, todos nos enfrentamos a situaciones en las que parece que el resultado... generado mediante una herramienta de IA generativa (gen AI), como ChatGPT de Open AI o Gemini de Google, está lejos de lo que se necesitaba, o al menos se esperaba.

En ese caso, conviene dar un paso atrás y revisar por segunda vez (o tercera, cuarta o incluso quinta vez, si es necesario) la pregunta original. Quizás no sea específica, carezca de contexto o incluso falte información clave que habría hecho que la respuesta valiera la pena.

El poder de las indicaciones de IA

Durante demasiado tiempo, la narrativa en torno a la IA ha estado dominada por algoritmos complejos y una codificación intrincada. Lo cierto es que para aprovechar al máximo los modelos generativos de IA no es necesario tener un doctorado en informática. Basta con la capacidad de articular indicaciones claras, específicas y bien estructuradas, ya que estos modelos de IA se basan en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN). Es una habilidad tan extraordinaria que ha dado lugar a un campo especializado conocido como pronta ingenieria.

A estudio reciente Se demostró que la aplicación de técnicas específicas de ingeniería de indicaciones generó una mejora promedio del 11.46 % en comparación con las consultas sin modificar. De hecho, demuestra claramente que incluso mejoras sutiles en el diseño de indicaciones pueden generar mejoras sustanciales en el rendimiento.

Todos hemos oído hablar del uso de la IA como asistente inteligente, pero no muchos de nosotros prestamos atención al hecho de que esto inteligentes El asistente sólo es inteligente mientras continúa recibiendo soluciones y Órdenes (indicaciones). Sin ellas, básicamente le estamos entregando a una herramienta poderosa una solicitud vaga y esperando lo mejor. Y como dice el viejo refrán, si entra basura, sale basura.

Otra trabajo de investigación Los estudios sobre ingeniería de indicaciones han demostrado que los modelos de lenguaje de gran tamaño, cuando están equipados con indicaciones bien diseñadas, pueden igualar las capacidades de ingeniería de indicaciones de nivel humano y lograr un rendimiento comparable en diversas tareas.

La ventaja de la IA basada en indicaciones reside en su accesibilidad. Aprender a redactar indicaciones efectivas no requiere experiencia en un campo específico, y las personas en diversos puestos dentro de una organización deberían aprovecharla. Por ejemplo:

• Los equipos de marketing pueden usar indicaciones para generar textos publicitarios atractivos
• Los equipos de ventas pueden aprovecharlos para personalizar el contacto con los clientes.
• Los equipos de operaciones pueden utilizarlos para analizar datos y optimizar procesos. 

¿Qué es exactamente lo que hace que un mensaje de IA sea excelente?

Es importante tener en cuenta que, si bien las organizaciones pueden delegar muchas tareas cotidianas a la IA, la verdadera ventaja competitiva reside en su eficacia. Tomemos como ejemplo la siguiente solicitud enviada a ChatGPT:

A primera vista, esta indicación parece sencilla y sienta las bases. Indica a la IA que genere un correo electrónico de marketing persuasivo e informativo, centrado en las características clave del producto y con una llamada a la acción.

Aquí está la salida:

Sin embargo, al observar el correo electrónico generado, es evidente que es genérico, carece de resonancia emocional y desaprovecha oportunidades de persuasión estratégica. No es ninguna ciencia que la consigna sea la culpable, porque:

• El mensaje no le indica a la IA que cree un línea de asunto que llama la atención, dejando al azar si la apertura del correo electrónico será lo suficientemente atractiva
• Sin mención de nombre del producto todo lo que
• Si bien el mensaje identifica a los “profesionales ocupados” como el público objetivo, no dirige a la IA a reconocer sus desafíos o frustraciones específicos
• Sin orientación para incluir testimonios de clientes, historias de éxito o premios de la industriaLa respuesta de la IA carece de credibilidad y elementos que generen confianza.
• Si bien el mensaje original solicita un correo electrónico de marketing, no dicta cómo debe estructurarse el contenido para máximo impacto
• El mensaje solicita una "llamada a la acción contundente", pero no especifica qué la hace tan eficaz. Una llamada a la acción que carece de... una oferta por tiempo limitado o un incentivo Es poco probable que obligue al lector a tomar una acción inmediata.

Ahora, probemos con un mensaje modificado:

Aquí vemos un mensaje más detallado, que profundiza en los detalles de la demanda.

Aquí está la salida:

Las mejoras se notan de inmediato: el correo electrónico ahora es más atractivo, estructurado y persuasivo. Una vez más, la consigna juega un papel fundamental:

• el símbolo pide explícitamente una línea de asunto, asegurando que el correo electrónico comience con fuerza y ​​capte la atención de inmediato
• El producto se llama (SmartNest), lo que añade marca, credibilidad y una sensación de familiaridad al mensaje.
• Dirige a la IA a reconocer los desafíos de la audiencia, haciendo que el correo electrónico sea más cercano y persuasivo.
• Le indica a la IA que Incluir un testimonio de un cliente y un reconocimiento de la industria., añadiendo elementos de construcción de confianza que fortalezcan la credibilidad
• Se especifica el formato (párrafos concisos, viñetas donde sea necesario), asegurando la legibilidad y haciendo que el correo electrónico sea más fácil de leer
• La llamada a la acción se refina, con un elemento sensible al tiempo que crea urgencia y fomenta la acción inmediata

Consejos para escribir indicaciones de IA eficaces

La conclusión clave aquí es que un mensaje de IA sólido es aquel que: 

• Tiene instrucciones claras, específicas y detalladas.
• Proporciona contexto y los detalles de fondo necesarios.
• Tiene un flujo lógico y solicita la estructura de respuesta requerida.
• Asigna un rol relevante (por ejemplo, "suponga que es un experto en integración de datos")
• Proporciona información sobre qué tono y estilo adoptar.
• No es innecesariamente complejo
• No implica una cadena de múltiples tareas complicadas
• Reduce el número de iteraciones (ida y vuelta)

En resumen, guía a la IA describiendo exactamente lo que debe incluirse para que el resultado se alinee lo más posible con el propósito previsto.

Agentes de IA: acortando la brecha entre las indicaciones de la IA y el rendimiento

Dado el surgimiento de agentes autónomos de IA Y su aplicación en diversos entornos, es importante reconocer que su eficacia se ve directamente influenciada por la precisión y claridad de la información (indicación) que reciben. Esto se debe principalmente a que los agentes de IA, independientemente de su autonomía, necesitan que les definamos objetivos que queremos que alcancen en nuestro nombre.

Agentes de inteligencia artificial Analizar lenguaje natural y ejecutar las tareas descritas en la instrucción del sistema, incluyendo las instrucciones principales, las directrices y el contexto que rigen las respuestas del agente. Por eso es tan importante que las instrucciones de la IA sean precisas y estén bien estructuradas.

Otro aspecto a tener en cuenta es que la claridad de una indicación se correlaciona directamente con la velocidad y precisión de la respuesta de un agente de IA. Una indicación bien redactada reduce las idas y venidas innecesarias para obtener aclaraciones, lo que se traduce en un rendimiento más rápido y preciso, ya sea al analizar datos, optimizar los procesos de flujo de trabajo o apoyar las interacciones con los clientes.

Una instrucción bien articulada puede impulsar a un agente de IA a:

• Discernir patrones sutiles en conjuntos de datos complejos
• Generar soluciones creativas en entornos competitivos
• Gestionar proyectos multifacéticos con un enfoque en la eficiencia
• Adaptarse a escenarios cambiantes con una mínima intervención

Redefiniendo la interacción de la IA con una ingeniería rápida y eficaz

A medida que los LLM se vuelven más sofisticados, la calidad de sus resultados está determinada cada vez más por lo bien que estructuramos nuestras indicaciones.

En lo que respecta a las organizaciones, la ingeniería de solicitudes no se limita a refinar las consultas, sino que también consiste en diseñar un enfoque sistemático para extraer las respuestas más precisas, contextualmente relevantes y de mayor valor. En lugar de tratar las solicitudes como consultas aisladas, las organizaciones necesitan desarrollar una capacidad interna de ingeniería de solicitudes que se integre con los flujos de trabajo digitales y los procesos de toma de decisiones existentes.

Para ello, las organizaciones deben:

Cree centros de conocimiento centralizados para indicaciones y mejores prácticas de IA

Desarrollar repositorios internos donde se documenten y sean fácilmente accesibles las indicaciones efectivas, categorizadas por caso de uso y función. Esto debe ir acompañado de un documento actualizado constantemente que describa las mejores prácticas para la construcción de indicaciones, incluyendo directrices sobre claridad, contexto, formatos deseados y técnicas para mitigar sesgos. El objetivo es lograr consistencia y evitar que los equipos resuelvan repetidamente los mismos problemas de indicaciones de forma aislada.

Crear un equipo de colaboración cruzada

Una ingeniería rápida óptima requiere una combinación de comprensión técnica y conocimiento específico del dominio, lo que significa que los científicos de datos, los expertos en la materia y los usuarios finales deberán unirse para diseñar conjuntamente soluciones que sean técnicamente sólidas y estén alineadas con los objetivos comerciales.

Simplifique la creación de indicaciones de IA para usuarios comerciales

Las personas con experiencia directa en los datos y los desafíos empresariales comprenden mejor los resultados deseados. Por lo tanto, la organización debe implementar herramientas intuitivas e interfaces visuales que permitan a los usuarios sin conocimientos técnicos diseñar y refinar fácilmente las indicaciones sin necesidad de escribir código complejo.

Integrar la ingeniería rápida en la infraestructura tecnológica existente

En lugar de tratar la ingeniería rápida como una tarea separada, las organizaciones deberían aprovechar herramientas y plataformas unificadas para facilitar una gestión fluida. Integración con diversas fuentes de datos empresarialesEl objetivo es crear indicaciones contextualizadas que utilicen la información empresarial más actualizada y brinden información cada vez más confiable.

Democratizar la ingeniería rápida y empoderar a los equipos para experimentar y mejorar

Un entorno donde los equipos puedan crear y probar rápidamente diferentes versiones de las indicaciones es clave para la mejora continua. Por ello, las organizaciones deben capacitar a un mayor número de empleados de todos los departamentos para que interactúen eficazmente con los LLM y creen soluciones basadas en IA adaptadas a sus necesidades específicas.

Qué significa una ingeniería rápida y eficaz para las empresas

Entonces, ¿cómo está afectando la ingeniería rápida a las demás empresas? Para empezar, la IA ya no es solo una herramienta de backend para científicos de datos. Se ha convertido en un motor fundamental de la eficiencia empresarial, y las organizaciones que consideran la ingeniería rápida una disciplina estratégica en lugar de una habilidad puntual están obteniendo ventajas reales.

• Los equipos departamentales capaces de elaborar instrucciones bien articuladas podrán construir agentes de IA eficaces para sus casos de uso específicos sin verse obstaculizados por limitaciones técnicas.
• La ingeniería estratégica rápida permite a las organizaciones adaptar la IA a sus necesidades comerciales específicas, ya sea automatizando la atención al cliente o analizando datos complejos.
• Las indicaciones optimizadas generan resultados más rápidos y relevantes, lo que reduce la necesidad de correcciones manuales o iteraciones múltiples.
• Las empresas que dominan las interacciones de IA obtienen una clara ventaja sobre sus competidores que la utilizan con un enfoque de prueba y error.
• Con las mejores prácticas estandarizadas, los equipos pueden escalar las implementaciones de IA en todos los departamentos sin tener que reinventar la rueda para cada caso de uso.

¿Superará alguna vez la IA la necesidad de buenos avisos?

Es cierto que la IA se está volviendo más inteligente. Los avances continuos en los LLM y las interfaces optimizadas hacen que la interacción con la IA sea cada vez más intuitiva para todos. Pero ¿significa esto que llegaremos a un punto en el que las indicaciones ya no importarán?

La respuesta corta: no exactamente.

La respuesta larga: Aunque los sistemas de IA se vuelven más sensibles al contexto y capaces de comprender mejor el lenguaje natural, aún dependen de información estructurada para generar respuestas relevantes y de alta calidad. Y la razón subyacente es simplemente que la IA no "piensa" como nosotros. Por lo tanto, sin una dirección clara, puede malinterpretar la intención, pasar por alto matices críticos o, por defecto, ofrecer respuestas genéricas y de bajo valor, como ya hemos visto en los ejemplos anteriores.

Si bien los próximos modelos de IA reducirán la curva de aprendizaje de los usuarios al hacer que las interacciones sean más fluidas, no eliminarán la necesidad de indicaciones bien elaboradas. De hecho, la capacidad de dominar las indicaciones será aún más valiosa a medida que la IA asuma tareas más complejas.

Y no olvidemos que comprender las limitaciones de la IA también es una ventaja competitiva. Dado que la IA puede alucinar, malinterpretar lenguaje ambiguo o generar confianza engañosa en respuestas incorrectas, los usuarios que reconozcan estas dificultades y creen indicaciones para mitigarlas siempre obtendrán resultados más fiables que quienes asumen que la IA es perfecta.

Conclusión: el verdadero poder de la IA reside en el usuario, no en el modelo

El mayor error sobre la IA es creer que es una entidad completamente autónoma y omnisciente. En realidad, su poder depende de la persona que la utiliza. Por eso, desarrollar una alfabetización rápida se está convirtiendo rápidamente en una habilidad esencial, no solo para ingenieros de IA, sino también para líderes empresariales, profesionales del marketing, analistas y creativos.

Con plataformas de datos modernas que integran agentes de IA, como AsteraLa capacidad de elaborar un buen mensaje será tan esencial como escribir código eficiente.

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