Desbloquea el genio de la IA: una guía para dominar el arte de los Prompts
¿Crees que hablar con la inteligencia artificial es fácil? Aprende los secretos para obtener respuestas asombrosas.
La ingeniería de prompts ha trascendido la noción de ser una simple interacción con la inteligencia artificial, consolidándose como una disciplina esencial para explotar el potencial de los modelos de lenguaje extensos (LLMs). Un Prompt es una instrucción o texto inicial que se le proporciona a una herramienta generativa de IA para guiar la generación de respuestas o resultados específicos. La creación de prompts efectivos y bien diseñados es fundamental para desbloquear las capacidades de estos modelos en diversas aplicaciones, desde la generación de texto creativo hasta la resolución de problemas complejos. Este ensayo explorará las mejores prácticas en ingeniería de prompts, con referencia a los documentos recopilados en la página web una guía de ingeniería de Prompts y otras fuentes relevantes. El texto tiene una intensión de comunicar los aspectos básicos de la ingeniería de prompts para el uso cotidiano.
La página "Prompt Engineering Guide" sigue siendo un recurso valioso, ofreciendo una compilación de investigaciones que exploran diversas técnicas de prompting. Al examinar estos trabajos y literatura más reciente, emergen patrones y recomendaciones consistentes que definen las mejores prácticas. Estas se centran en la claridad, especificidad, la utilización estratégica de ejemplos, la adaptación a las capacidades del modelo, y la incorporación de técnicas avanzadas como el "razonamiento en cadena" (Chain-of-Thought - CoT).
[Imagen generada con Gemini 2.0 Flash. Marzo 2025]
Antes de pasar a las estrategias, podemos definir las partes de un prompt como siguie:
Contexto: Información inicial que te ayuda a definir el escenario del tema
Tarea: es la indicación específica de lo que debe realizar el modelo
Ejemplos: muestra que guía el formato o estilo de la respuesta.
Restricciones: son las indicaciones que le dan limites al modelo para enfocar la respuesta.
Una de las prácticas fundamentales, consistentemente reforzada en la literatura, es la claridad y especificidad en la instrucción. Los LLMs, aunque poderosos, requieren prompts bien definidos para comprender la tarea deseada, declarar el objetivo de manera precisa es la primera clave para lograr mejores resultados. Como demuestran los trabajos sobre Zero-shot Prompting (Brown et al., 2020), un prompt claro y conciso puede guiar al modelo hacia respuestas relevantes incluso sin ejemplos explícitos. La ambigüedad genera resultados inconsistentes. Por ello, formular prompts inequívocos y que definan claramente el objetivo es primordial. Esto implica evitar lenguaje vago y utilizar términos precisos relacionados con la tarea. Por ejemplo, en lugar de "escribe un resumen", un prompt más específico sería "resume este artículo científico en tres párrafos, destacando las principales contribuciones y limitaciones".
Profundizando en la especificidad, la técnica de Few-shot Prompting (Brown et al., 2020) subraya la importancia de proporcionar ejemplos relevantes. Presentar al modelo un conjunto de ejemplos de entrada-salida que ilustren la tarea mejora significativamente su rendimiento. Estos ejemplos contextualizan, ayudando al LLM a comprender el formato y estilo deseado. La inclusión de ejemplos bien elegidos mejora la precisión y reduce la necesidad de prompts complejos. La calidad y representatividad de los ejemplos son cruciales para la efectividad del few-shot prompting. Si bien el proceso se nutre de un proceso iterativo de ensayo-error-ensayo, algunas investigaciones exploran cómo seleccionar los ejemplos más informativos para maximizar la eficiencia del few-shot learning (Gao et al., 2021).
Más allá de la claridad y los ejemplos, existen consejos prácticos para crear prompts aún más eficientes:
Prompting basado en Roles: Asignar un rol específico al LLM ("Actúa como un experto en marketing digital...") puede guiarlo a generar respuestas más relevantes y especializadas. Esta técnica, implícita en muchos prompts exitosos, aprovecha la capacidad del modelo para simular diferentes perspectivas y estilos de escritura. Además, permite ajustar el tono y la forma de comunicación de la respuesta, lo cual también puede ser una instrución adicional para insistir en la orientación requerida del resultado.
Especificar el Formato de Salida: Indicar el formato deseado (lista, tabla, JSON, código, etc.) facilita la integración de la respuesta del LLM en flujos de trabajo y aplicaciones. Por ejemplo, "genera una lista de 5 ideas para proyectos de investigación en el área de desarrollo humano en Colombia en formato JSON".
Utilizar Restricciones y Limitaciones: Definir límites (longitud máxima, estilo, temas a evitar, restringirse a cierta información) ayuda a controlar la generación y a asegurar que la respuesta se ajuste a las necesidades específicas. "Escribe un poema corto sobre la naturaleza, de no más de 10 versos, evitando metáforas complejas y manteniendo un estilo borgiano".
Iteración y Refinamiento Progresivo: La ingeniería de prompts es un proceso iterativo, bien definido en el curso básico de DeepLearning.Ai. Comenzar con un prompt sencillo, evaluar la respuesta, y refinar el prompt basándose en los resultados es crucial para lograr el resultado deseado. Experimentar con diferentes formulaciones y parámetros del modelo (como la temperatura) es parte esencial del proceso. Usar diferentes modelos para observar los resultados y usar lo mejor de cada uno. Evita quedarte con las respuestas del primer Prompt. En el inicio de un proceso iterativo puedes usar al modelo para que te diseñe el prompt, es decir, que tu prompt sea el diseño de un prompt; la estrategía te permitirá obtener el major conocimiento del modelo para su interacción.
Prompt Engineering Tools: La aparición de herramientas y plataformas dedicadas a la ingeniería de prompts (como PromptLab, LangChain, etc.) facilita la experimentación, gestión y optimización de prompts, permitiendo un enfoque más sistemático y eficiente.
[Imagen generada con Gemini 2.0 Flash. Marzo 2025]
Un avance significativo en la ingeniería de prompts es la utilización de modelos LLMs razonadores (o3 y o1 de ChatGPT, R1 de deepSeek, Grok 3, Gemini 2,5 pro, Claude 3,7) que permiten acceder a la "cadena de pensamiento" (CoT) para mejorar la precisión y, potencialmente, mitigar sesgos. Técnicas como Chain-of-Thought Prompting (Wei et al., 2022), y sus extensiones como Tree-of-Thought (Yao et al., 2023) y Graph-of-Thought, permiten al modelo explicitar su proceso de razonamiento paso a paso. Al pedir explícitamente al modelo que "piense paso a paso" o que justifique su respuesta, se obtienen respuestas más complejas y precisas, especialmente en tareas de razonamiento lógico, resolución de problemas y toma de decisiones. CoT aprovecha la capacidad generativa del modelo para simular un proceso de pensamiento interno, mejorando la calidad de la respuesta final. Sin embargo, no olvide tener en cuanta que todos los modelos tienen una ventana de contexto finita, es decir, la capacidad del modelo de tener en memoria las palabras (Tokens) para responder a la tarea es limitada.
La visibilidad de la cadena de pensamiento es una herramienta para mitigar sesgos. Aunque los LLMs pueden heredar y amplificar sesgos presentes en los datos de entrenamiento (Bender et al., 2021), la capacidad de observar el proceso de razonamiento a través de CoT permite identificar puntos problemáticos o decisiones sesgadas en la generación de la respuesta. Si bien CoT no elimina inherentemente los sesgos, ofrece una mayor transparencia e interpretabilidad del proceso de toma de decisiones del modelo, lo que facilita la detección y corrección de sesgos en la ingeniería de prompts y en el diseño de sistemas basados en LLMs (Beloucif et al., 2023). Por ejemplo, al observar la cadena de pensamiento, se podría identificar si el modelo está utilizando estereotipos o generalizaciones injustificadas para llegar a una conclusión, permitiendo refinar el prompt o ajustar el modelo para evitar estos sesgos. Para ampliar la eficiencia en la respuesta, los modelos razonadores son la mejor elección para el trabajo diario, el tiempo que se toman para su respuesta, cada vez menos, se compensa con un resultado de más calidad.
En conclusión, la ingeniería de prompts efectiva para LLMs se basa en un conjunto de mejores prácticas en constante evolución, respaldadas por la investigación académica actual. Estas prácticas incluyen la claridad y especificidad en la instrucción, el uso estratégico de ejemplos, la aplicación de consejos prácticos para prompts eficientes (roles, formato, restricciones), la experimentación iterativa, la adaptación al modelo específico y la utilización de técnicas de razonamiento como CoT para mejorar la precisión y potencialmente mitigar sesgos. La clave para maximizar el potencial de los LLMs reside en comprender estas mejores prácticas y aplicarlas de forma creativa y crítica. La investigación continua en este campo, visible en recursos como "Prompt Engineering Guide" y publicaciones académicas recientes, seguirá refinando y expandiendo estas prácticas, consolidando la ingeniería de prompts como una disciplina fundamental en la era de la inteligencia artificial generativa y responsable.
Bibliografía:
Beloucif, M., Zhang, X., & Casati, F. (2023). Towards Bias Mitigation in Large Language Models: A Survey. arXiv preprint arXiv:2310.03993.
Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A., & Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?. In Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (pp. 610-623).
Brown, T. B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., ... & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.
Gao, T., Fisch, A., & Chen, D. (2021). Making pre-trained language models better few-shot learners. In Proceedings of the 59th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the 11th International Joint Conference on Natural Language Processing (Volume 1: Long Papers) (pp. 3816-3830).
Wei, J., Zhou, D., Wei, Q., Zou, C., Lowe, R., & Bengio, Y. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 35, 24824-24837.
Yao, S., Yu, D., Zhao, J., Cui, Y., Rao, I., Zhao, J., & Wei, Z. (2023). Tree of thoughts: Deliberate problem solving with large language models. arXiv preprint arXiv:2305.10601.