El mundo laboral tal y como se conoce en la actualidad está cambiando rápidamente. Esto es algo perfectamente observable gracias a la llegada de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial.

Como siempre, surgen dudas con respecto al futuro laboral del ser humano en medio de este boom. Sin embargo, este temor es completamente infundado. Sin ir más lejos, según FeeStories, la IA creó 3 veces más puestos de trabajo de los que eliminó y lo demuestra.

Es cierto que esta percepción es difícil de aceptar porque estos trabajos no se parecen en nada a los que existen hoy, pero esta tampoco sería la primera vez que tenemos una revolución laboral de este tipo: revolución industrial en la que el humano fue sustituido por máquinas o la llegada de Internet, que también hizo que las personas se mostrasen escépticas acerca de perder sus trabajos.

Uno de los nuevos puestos de trabajo que están comenzando a emerger gracias a la IA es el de prompt engineer y es precisamente donde este artículo va a hacer foco. Con el objetivo de que aprendas en qué consiste este nuevo puesto laboral, cuáles son sus requisitos e incluso cuánto cobra este tipo de trabajador, es hora de desgranar este concepto.

• ¿Qué es un prompt?
• Este es el papel que juega un prompt engineer en la inteligencia artificial
• Conviértete en todo un maestro de los prompts

¿Qué es un 'prompt'?

Para comprender a la perfección este nuevo puesto de trabajo, primero es necesario saber qué es un prompt. 

En pocas palabras y situándose en el contexto de la programación y el aprendizaje automático (machine learning), un prompt es una oración o frase inicial que se le proporciona a un modelo de lenguaje o a una herramienta de IA como ChatGPT para que genere una respuesta o una continuación coherente. 

El prompt puede ser una pregunta, una instrucción o cualquier otro tipo de entrada que se utilice para iniciar la generación de texto. 

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Por ejemplo, si quieres obtener información sobre el tiempo en una determinada ciudad, el prompt podría ser: "Por favor, dame el pronóstico del tiempo en Madrid para mañana". A partir de este prompt, el modelo generaría una respuesta que incluya el pronóstico del tiempo que has solicitado.

Aquí es importante destacar que el prompt puede influir en la salida generada por el modelo. Pequeños cambios en este pueden llevar a respuestas muy diferentes. Además, la calidad y relevancia de la respuesta también dependen de la capacidad del modelo y de su entrenamiento con datos previos.

Para que te hagas una idea, en los buenos ejemplos, los prompts son claros, específicos y proporcionan suficiente información para generar una respuesta relevante y coherente. Por otro lado, los malos prompts son demasiado amplios, vagos o no proporcionan suficiente contexto, lo que dificulta que el modelo genere una respuesta útil o precisa. 

Este es el papel que juega un 'prompt engineer' en la inteligencia artificial

Con lo anterior explicado ya como base, esta profesión es el arte y la ciencia de formular indicaciones de entrada que guían a los modelos de IA, como GPT-4, para generar los resultados deseados. Al ajustar la entrada, los desarrolladores y los usuarios pueden aprovechar las capacidades de los modelos para crear resultados precisos, relevantes al contexto.

A pesar de lo poderosos que son los modelos de lenguaje a gran escala, aún requieren la guía humana para generar buenos resultados y coherentes. Además, es un desafío porque se necesita de una comprensión profunda de la interacción humano-ordenador, conocimiento del procesamiento del lenguaje natural y las capacidades del modelo de IA con el que estás trabajando.

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La única forma de lograr este conocimiento es a través de muchas horas de práctica y experimentación con modelos generativos de IA de todos los tipos, ya sea texto, imagen o incluso voz.

Las buenas indicaciones son esenciales para obtener los resultados que deseas y minimizar la necesidad de múltiples iteraciones o intervención manual. El prompt engineering mejora la eficiencia general y la facilidad de uso de los modelos de IA en varias aplicaciones, desde la asistencia de programación hasta la generación de contenido.

Según fuentes como la revista Time, este puesto de trabajo está lejos del típico puesto de ingeniería. De hecho, no requiere habilidades de codificación avanzadas en absoluto. En cambio, se basa en la familiaridad con modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, Bard y muchos, muchos más.

Esencialmente, las personas que desempeñan el papel del prompt engineer ayudarán a las empresas a entrenar herramientas de IA e integrarlas en sus flujos de trabajo. Y si bien es demasiado pronto para decir qué tan popular se volverá este rol, se puede ver que ya está formando parte de la bolsa de trabajo de muchas empresas.

En una entrevista con Euronews Next, Mairi Bruce, prompt engineer, explicó que el éxito en su cometido depende del contexto y la intención del usuario. "Solo estás tratando de hacerlo lo más fácil posible, y no debería estar realmente abierto a la interpretación. Tienes que usar tus palabras con intención", dijo.

"Es como enseñarle a un robot a hablar contigo. Al igual que usaríamos las palabras para comunicarnos entre nosotros", dijo también a Euronews Next Michael Delcore, un ingeniero autónomo de inteligencia artificial y desarrollador de front-end.

Los sueldos actuales para un PE pueden llegar hasta los 200.000 dólares por año, y el trabajo como antes se ha mencionado no requiere necesariamente de un título en informática.

Conviértete en todo un maestro de los 'prompts'

Antes de comenzar tu viaje por el prompt engineering, es esencial seguir los siguientes puntos:

1. Adquiere conocimiento sobre el modelo de IA: antes de sumergirte en el prompt engineering, es crucial familiarizarse con el modelo de IA con el que trabajarás. Dedicar tiempo a investigar la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento y sus limitaciones es realmente el punto de partida.

2. Empieza con instrucciones simples: al comenzar, es muy útil utilizar instrucciones simples y directas. Experimenta con preguntas, afirmaciones o instrucciones básicas y observa cómo el modelo responde. Esto te dará una idea de cómo interpreta y procesa la información.

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3. Se específico y claro: los modelos de lenguaje a gran escala suelen generar resultados más relevantes cuando se les proporcionan instrucciones específicas y claras. 

Evita la ambigüedad y proporciona tanto contexto como sea necesario para guiar al modelo hacia el resultado que buscas. Por ejemplo, en lugar de preguntar "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación?", puedes preguntar: "¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para el desarrollo web?".

4. Experimenta con diferentes estructuras de solicitud: esta puede tener un impacto significativo en la salida generada por el modelo. Experimenta con diferentes frases, estilos de preguntas y contextos. Por ejemplo:

• Haciendo una pregunta: "¿Cómo puedo crear una función de Python para calcular el factorial de un número?"
• Dando un comando: "Explica el proceso de creación de una función de Python para calcular el factorial de un número".
• Proporcionando ejemplos: "Como en las funciones de suma y resta, crea una función de Python para calcular el factorial de un número".

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5. Perfecciona las instrucciones: a medida que ganes experiencia con el prompt engineering, generarás un conocimiento de lo que sirve y de lo que no, así que puedes ir explorando nuevos enfoques para mejorar la calidad de la respuesta generada.

6. Considera las implicaciones éticas: es muy importante que al adentrarte en este mundo tengas muy en cuenta considerar las implicaciones éticas evitando sesgos en los datos de entrenamiento del modelo y buscando crear instrucciones que promuevan la equidad, la responsabilidad y la transparencia.

Como puedes ver, el potencial del prompt engineer de IA es enorme. Esta habilidad puede automatizar las tareas diarias, ahorrar tiempo y recursos, y generar valor para muchas empresas. La experiencia práctica y la experimentación con herramientas de IA como ChatGPT puede ayudar a casi cualquiera a comenzar a desarrollar esta habilidad.