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  • Ingeniería Prompt

    Aumente la eficacia de sus modelos de IA con Prompt Engineering y aproveche todo el potencial de la automatización y la personalización.

    Más información sobre Prompting

Prompt Engineering - Consultoría estratégica en inteligencia artificial

En un mundo empresarial en rápida evolución, en el que las empresas recurren cada vez más a la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar sus procesos y obtener ventajas competitivas, el uso eficaz y eficiente de la IA es fundamental. El concepto de ingeniería rápida se desarrolló para ayudar a las empresas a aprovechar todo el poder de la IA y optimizar sus procesos empresariales. En este artículo se definirá el término "ingeniería pronta", se analizarán los retos que plantea la implantación de la IA en la empresa, se ofrecerán 20 ejemplos con orientaciones detalladas y se debatirán las implicaciones para el lugar de trabajo. Por último, se extraerá una conclusión exhaustiva.

La ingeniería inmediata y su importancia para la revolución de la IA

La ingeniería de prompts es un concepto del procesamiento del lenguaje natural (PLN) en el que se obtienen resultados deseables o útiles mediante el reconocimiento de entradas. Decirle al genio de la lámpara mágica lo que tiene que hacer es similar a la ingeniería de instrucciones. En este caso, es la lámpara mágica DALL-E la que está preparada para producir cualquier imagen deseada.


Explicación del término "Prompt Engineering

La ingeniería inmediata es un enfoque utilizado en el desarrollo de modelos de IA. Se trata de garantizar que puedan aplicarse con rapidez y eficacia. El concepto se basa en la idea de que un modelo de IA no sólo debe ofrecer buenos resultados, sino también ser fácil de aplicar y mantener para aportar un valor añadido real a las organizaciones.

La ingeniería rápida implica el uso de interfaces sencillas y claras para la interacción entre el modelo de IA y otros sistemas, así como la integración de la IA en la infraestructura informática existente de la empresa. También incluye el uso de arquitecturas robustas y escalables para los modelos de IA que sean capaces de manejar grandes cantidades de datos y cumplir requisitos de alta velocidad de procesamiento.


Visión general


Implantar la IA en la empresa es una tarea compleja que plantea muchos retos. Algunos de los mayores retos son:

  • Falta de conocimientos

La IA es un campo relativamente nuevo y de rápido crecimiento que requiere un profundo conocimiento de las matemáticas, la estadística y la programación. Muchas empresas no disponen de suficiente personal cualificado para desarrollar e implantar modelos de IA.

  • Calidad de los datos

La calidad de los modelos de IA depende de los datos con los que se entrenan. Si la calidad de los datos no es buena, los modelos de IA tampoco lo serán.

  • Integración en la infraestructura informática existente

Integrar la IA en la infraestructura informática existente de la empresa puede ser difícil, especialmente cuando se trata de sistemas antiguos que no están diseñados para la IA.

  • Privacidad y seguridad

Los modelos de IA pueden contener información sensible y las empresas deben asegurarse de que son capaces de proteger los datos y asegurar los modelos frente a ataques.

  • Gestión de cambios

La introducción de la IA puede requerir cambios en los flujos de trabajo y en la cultura de la empresa, lo que exige una estrategia integral de gestión del cambio para garantizar que todos los miembros de la organización estén preparados.


La motivación que hay detrás de la ingeniería rápida puede ser difícil de entender a primera vista, así que vamos a describir la idea con un ejemplo.

Imagina que montas una plataforma online de reparto de comida y tienes miles de imágenes de distintas verduras para poner en la web.

El único problema es que ninguno de los metadatos de las imágenes describe qué verdura aparece en cada imagen.

En este punto, podrías clasificar tediosamente las imágenes colocando las imágenes de patatas en la carpeta Patatas, las imágenes de brócoli en la carpeta Brócoli y así sucesivamente.

También podrías pasar todas las imágenes por un clasificador para facilitar la clasificación. Pero, como puedes ver, los datos etiquetados siguen siendo necesarios para entrenar el clasificador.

Utilizando la técnica del prompt, puedes escribir un prompt basado en texto que creas que dará los mejores resultados en la clasificación de las imágenes.

Por ejemplo, podría ser la instrucción Mostrar modelo "una imagen de patatas". La estructura de esta instrucción, es decir, el modo en que el modelo reconoce las imágenes, es crucial para una ingeniería rápida.

A menudo se trata de una cuestión de ensayo y error para escribir la mejor instrucción. De hecho, la instrucción "una imagen de patatas" es muy diferente de la instrucción "una foto de patatas" o "una colección de patatas".


A continuación se presentan 20 ejemplos de cómo las empresas pueden aplicar la ingeniería rápida para implantar modelos de IA de forma más eficaz y eficiente.


1. Implantación de chatbots:

Mediante la implementación de chatbots, las empresas pueden mejorar su servicio al cliente y ahorrar costes al mismo tiempo. Los chatbots pueden estar disponibles 24/7 y responder a las consultas automáticamente. Esto se puede implementar mediante la integración de software de reconocimiento de voz y texto y algoritmos de aprendizaje automático.

2.Análisis de datos con IA:

Las empresas pueden utilizar métodos de IA para analizar sus datos de forma más eficaz y obtener de ellos información valiosa. Aplicando algoritmos de aprendizaje automático, los datos pueden analizarse con mayor rapidez y precisión, lo que permite tomar decisiones más informadas.

3. Introducir la personalización:

La personalización es una tendencia importante en marketing y puede aplicarse utilizando métodos de IA. Las empresas pueden utilizar algoritmos de aprendizaje automático para crear ofertas y recomendaciones personalizadas para los clientes en función de sus preferencias y comportamientos.

4. Automatización de procesos:

Los métodos de IA también pueden utilizarse para automatizar y optimizar los procesos empresariales. Mediante la automatización de procesos, las empresas pueden aumentar la eficiencia y reducir costes.

5. Introducción del mantenimiento predictivo:

Aplicando métodos de IA como el aprendizaje automático, las empresas pueden introducir el mantenimiento predictivo. Esto significa que los trabajos de mantenimiento de máquinas y equipos se realizan automáticamente antes de que se produzca una avería.

6. Reconocimiento de imágenes:

Las empresas pueden utilizar el reconocimiento de imágenes mediante métodos de IA como los algoritmos de Deep Learning. Esto permite que las imágenes se categoricen y etiqueten automáticamente, lo que permite una gestión más eficaz de las imágenes.

7.Aplicación del reconocimiento de voz:

Mediante la aplicación de tecnologías de reconocimiento de voz, las empresas pueden optimizar sus procesos de trabajo. El reconocimiento de voz se puede utilizar para transcribir dictados, procesar llamadas y responder a las consultas de los clientes de forma automática.

8. Introducción de asistentes virtuales:

Los asistentes virtuales pueden ayudar a las empresas a agilizar sus procesos de trabajo y mejorar el servicio al cliente. Pueden desarrollarse utilizando métodos de IA como el procesamiento del lenguaje natural y algoritmos de aprendizaje automático.

9. Detección del fraude:

Aplicando métodos de IA como el aprendizaje automático, las empresas pueden implementar la detección de fraudes. Esto puede utilizarse en el sector del comercio electrónico, por ejemplo, para identificar y prevenir intentos de fraude en pedidos en línea.

10. Desarrollo de soluciones robóticas:

Las empresas pueden utilizar métodos de IA como el aprendizaje automático para desarrollar soluciones de robótica. Pueden utilizarse en la industria manufacturera, por ejemplo, para automatizar y optimizar los procesos de trabajo.


Ingeniería Prompt:

ChatGTP:

A mitad de camino:

Nuestra oferta de IA

Ingeniería rápida como elemento clave


En biología, la emergencia es una propiedad increíble en la que partes que se unen porque interactúan muestran un nuevo comportamiento (llamado emergencia) que no puede verse a menor escala.

Aún más increíble es que, aunque la versión a menor escala parece ser similar a la versión a mayor escala , el hecho de que la escala mayor esté formada por más partes e interacciones, acaba mostrando un comportamiento completamente diferente.

Y no hay forma de predecir cómo será.

Esa es la belleza (para bien o para mal) del escalado

El aspecto más emocionante de la actual revolución de la IA es la aparición de nuevas características de los modelos de aprendizaje automático desplegados a escala.

Y todo empezó cuando se hizo posible el entrenamiento no supervisado de estos modelos de inteligencia artificial. El aprendizaje no supervisado fue, de hecho, uno de los principios clave de esta revolución de la IA, y también fue la solución a los avances de la IA en los últimos años.

Antes de 2017, la mayoría de los sistemas de IA trabajaban con aprendizaje supervisado. Este utilizaba conjuntos de datos pequeños y estructurados que podían emplearse para entrenar modelos de aprendizaje automático para tareas muy limitadas.

Después de 2017, con la introducción de una nueva arquitectura llamada Transformer, las cosas empezaron a cambiar.

Esta nueva arquitectura podía utilizarse con un enfoque de aprendizaje automático no supervisado. El modelo de aprendizaje automático podría ser pre-entrenado en un conjunto de datos muy grande y no estructurado con una función objetivo muy simple: Predicción texto a texto.

Para aprender a hacer predicciones de texto a texto (lo que puede parecer una tarea muy sencilla), el modelo de aprendizaje automático empezó a aprender una serie de patrones y heurísticas en torno a los datos con los que se había entrenado.

Esto permitió al modelo de aprendizaje automático aprender diversas tareas.

El gran modelo lingüístico empezó a inferir patrones a partir de los datos y a reutilizarlos al realizar nuevas tareas, en lugar de intentar realizar una única tarea.

Esto supuso una revolución fundamental. La otra revolución que llegó con GPT-3 fue la capacidad de iniciar estos modelos.

En pocas palabras, permite a estos modelos aprender aún más el contexto de un usuario mediante el aprendizaje del lenguaje natural. Esto podría cambiar drásticamente el resultado del modelo.

Este otro aspecto también procedía del hecho de que nadie lo había pedido explícitamente. De este modo, conseguimos que el aprendizaje rápido basado en el contexto sea una característica esencial de los actuales modelos de aprendizaje automático.


La ingeniería de prontos es uno de los elementos clave del paradigma actual de la IA.

Uno de los aspectos más interesantes de la ingeniería de instrucciones es la escalabilidad de la arquitectura Transformer para entrenar grandes modelos lingüísticos.

Al igual que las peticiones que haces pueden ser contraproducentes, la forma en que expresas lo que quieres que haga la máquina puede cambiar drásticamente lo que sale.

¿Y qué es lo más interesante de todo esto?

Prompting no era una función desarrollada por expertos en el campo de la inteligencia artificial. Era una función en ciernes. En resumen, a través del desarrollo de estos enormes modelos de aprendizaje automático, el prompting se convirtió en una forma de hacer que la máquina hiciera lo que tú le pedías.

Nadie pidió esta función, ¡simplemente ocurrió!

En la historia de la inteligencia artificial (IA), ésta ha ido evolucionando y homogeneizándose. Con la introducción del aprendizaje automático, la forma de hacer una tarea se infiere automáticamente a partir de ejemplos. El aprendizaje profundo se utiliza para desarrollar las características de alto nivel utilizadas para la predicción, y los modelos de base se utilizan para desarrollar funcionalidades aún más avanzadas, como el aprendizaje contextual. Al mismo tiempo, el aprendizaje automático homogeneiza los algoritmos de aprendizaje (por ejemplo, la regresión logística). El aprendizaje profundo homogeneiza las arquitecturas de los modelos (por ejemplo, las redes neuronales convolucionales) y los modelos base homogeneizan el propio modelo (por ejemplo, GPT-3).

La ingeniería de instrucciones es un proceso utilizado en la IA. Consiste en convertir una o varias tareas en un conjunto de datos basado en instrucciones que representa un modelo lingüístico que se entrena para aprender.

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Conclusión

La ingeniería rápida es un enfoque importante para una aplicación más eficaz y eficiente de los modelos de IA. Mediante el uso de la ingeniería rápida, las empresas pueden garantizar que sus modelos de IA se adapten a sus requisitos específicos y funcionen con eficacia.

La implantación de modelos de IA cambiará el mundo laboral: Muchas tareas manuales y repetitivas se automatizarán, y la forma de trabajar de las empresas cambiará. Para aprovechar las ventajas de la IA y prepararse para los cambios en el mundo laboral, las empresas deben aplicar una estrategia integral de gestión del cambio que garantice que todas las partes interesadas estén preparadas para los cambios.