Diseño de prompts para su utilización en IA generativa

A raíz de la revolución originada por la popularización de las IAs generativas, existe una corriente de pensamiento que argumenta que prompt engineering es la habilidad más importante que se puede adquirir y que, además, es posible adquirirla en unas pocas horas.

¿Qué es un prompt?

Antes de entrar a debatir acerca de esta afirmación, es fundamental comprender qué significa prompt engineering, que podemos definir como la disciplina que se dedica a crear y desarrollar instrucciones para sistemas de inteligencia artificial conversacional. El trabajo que hay detrás de esto incluye comprender como funcionan estos sistemas y en cómo mejorar su capacidad de interacción y comunicación con los usuarios.

Básicamente los prompts se diseñan de dos maneras:

• Escritura interactiva de prompts por parte de una persona que se encuentra frente a su ordenador.
• Escritura de programas que generen esos promts. Este paradigma se está incluyendo cada vez más bajo el término «RAG» (Retrieval Augmented Generation), en el que un programa toma una solicitud, busca datos relevantes para esa solicitud y los empaqueta en un prompt complejo.

Escribir prompts interactivos puede parecer, y en muchas ocasiones lo es, una tarea sencilla, que a menudo ofrece resultados para pequeños problemas, aunque otras ocasiones puede ser decepcionante.

Por otro lado, diseñar sistemas automatizados de prompts es un desafío. Añade control sobre lo que es probable que haga una IA; si se incluye la información necesaria para responder una pregunta en el prompt y se le indica a la IA que limite su respuesta a la información incluida en ese paquete, es mucho menos probable que ésta nos proporcione respuestas inventadas o que nada tienen que ver como la materia. Pero se trata de una tarea de programación que no se aprenderá en unas pocas horas. Por lo general, involucra generar embeddings (incrustar datos), utilizar una base de datos de vectores, generar una cadena de prompts que son respondidos por diferentes sistemas, combinar las respuestas y probablemente generar más prompts. Liberías como Langchain facilitan esta tarea, pero requieren skills avanzandos de programación.

Es importante resaltar que no todos los prompts se crean de manera similar. Los prompts para ChatGPT son esencialmente texto libre. El texto libre suena simple y lo es, al menos al principio. Sin embargo, otro tipo de prompts son más detallados, y tras realizar un análisis, la realidad es que, esencialmente, son programas escritos con pseudocódigo en los que se indica a la computadora qué hacer. Los prompts para una IA de generación de imágenes pueden incluir secciones escritas en un metalenguaje casi formal. No es programación en sí, pero crear un prompt que produzca resultados de calidad profesional se asemeja mucho a la programación.

Conclusiones

Por lo tanto, lo primero que cualquiera debe aprender sobre prompt engineering es que escribir prompts es más difícil de lo que parece.

En segundo lugar, si bien escribir buenos prompts interactivos parece un objetivo fácil de alcanzar, y que puede ser útil para la resolución de problemas puntuales, es importante reflexionar en lo que requiere una cadena de pensamiento, esto es, indicarle a una IA cómo resolver un problema paso a paso; lo que implica que primero es necesario saber cómo abordar dicho problema. En ocasiones, puede ser necesario disponer o crear otros ejemplos que la IA pueda seguir, y se debe decidir si la salida que genera la IA es correcta. En resumen, es necesario conocer de verdad el problema que se le está pidiendo a la IA que resuelva y los pasos para su resolución.

Por tanto, las herramientas de IA no eliminarán la programación, pero pondrán más énfasis en actividades de nivel superior: comprender las necesidades del usuario, comprender el diseño de software, comprender la relación entre los componentes de un sistema mucho más grande y diseñar estrategias para resolver un problema. Si la IA generativa nos ayuda a desechar la idea de que la programación se trata de personas asociales escribiendo líneas de código y nos hace comprender que en realidad se trata de humanos que entienden problemas y piensan en cómo resolverlos, es posible que la profesión de programador pase a estar mejor considerada.

Por otro lado, para resolver un problema mediante prompts, es importante tener un profundo conocimiento del tema en cuestión. La IA es una herramienta poderosa que puede ayudarnos a realizar tareas complejas, pero no es una fuente de conocimiento, sigue siendo una herramienta. Quienes crean que la IA puede reemplazar la experiencia y el conocimiento humano nunca podrán aprovecharla al máximo.

A largo plazo, la disposición para adquirir conocimiento por cuenta propia adquiere una importancia mucho mayor que unas pocas horas de adquisición de conocimientos de generación de prompts. Recurrir a la IA como un atajo para eludir el aprendizaje constituye un gran paso hacia la obsolescencia. La clave para mantenerse relevante en la era de la IA radica en el deseo y motivación por aprender constantemente.