{"id":5655,"date":"2024-05-31T10:16:11","date_gmt":"2024-05-31T08:16:11","guid":{"rendered":"https:\/\/www.scrummanager.com\/blog\/?p=5655"},"modified":"2024-05-31T10:30:43","modified_gmt":"2024-05-31T08:30:43","slug":"comunicacion-efectiva-con-ia-o-prompt-crafting","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.scrummanager.com\/blog\/2024\/05\/comunicacion-efectiva-con-ia-o-prompt-crafting\/","title":{"rendered":"Comunicaci\u00f3n efectiva: m\u00e1s all\u00e1 del prompt crafting con IA"},"content":{"rendered":"\n

Dado el aumento de popularidad de las herramientas de IA, algunos proyectos y negocios las han empezado a usar e implementar sin un conocimiento pleno de su funcionamiento, beneficios y limitaciones. La sobreinformaci\u00f3n y desinformaci\u00f3n contribuyen a un boom<\/em> de nuevos productos y servicios con algunas decepciones que cruzan la l\u00ednea del fraude<\/a>. <\/p>\n\n\n\n

No s\u00f3lo a nivel de negocio sino tambi\u00e9n a nivel de usuario, conviene establecer por qu\u00e9 y para qu\u00e9 queremos utilizar este tipo de herramientas, y si las necesitamos. Aunque no lo parezca, algunas requieren una curva de aprendizaje. En el caso de las herramientas de IA generativa m\u00e1s conocidas \u00e9sta no es una curva empinada pero, como con toda herramienta, se puede profundizar. De ah\u00ed que est\u00e9n surgiendo cada vez m\u00e1s cursos de prompt engineering <\/em>o prompt crafting<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n surgen dudas. Ya que los prompts<\/em> usan lenguaje natural, <\/em>\u00bfbasta con aplicar conocimientos y habilidades comunicativas de siempre, o se necesita formaci\u00f3n espec\u00edfica?  En este art\u00edculo exploramos qu\u00e9 es el prompt crafting <\/em>y tratamos de responder a esta pregunta.<\/p>\n\n\n\n

Prompt crafting<\/em>: diferentes tipos de sintaxis<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
Nota sobre terminolog\u00eda:<\/strong> existe debate sobre el uso de prompt crafting <\/em>o prompt engineering<\/em>. El t\u00e9rmino \u201cingenier\u00eda\u201d implica un proceso sistem\u00e1tico, riguroso y t\u00e9cnico que se emplea para construir sistemas complejos. Incluso en casos donde la elaboraci\u00f3n de prompts requiere aprender cierta sintaxis, es comparable a aprender HTML, XML o CSS, que no son habilidades de ingenier\u00eda. El t\u00e9rmino crafting<\/em>, que puede traducirse por \u201celaboraci\u00f3n\u201d o \u201ccreaci\u00f3n\u201d, define los procesos haciendo m\u00e1s \u00e9nfasis en la adaptabilidad que en la rigurosidad o complejidad t\u00e9cnica.<\/pre>\n\n\n\n
El prompt crafting<\/em>, como otros conceptos y disciplinas relacionados con la inteligencia artificial, ha pasado de ser una rama de estudio poco conocida a gozar de popularidad. <\/p>\n\n\n\n
Se centra en dise\u00f1ar prompts, s<\/em>olicitudes o instrucciones para modelos de inteligencia artificial. El contexto en el que m\u00e1s se utilizan hoy d\u00eda por la mayor\u00eda de usuarios es al interactuar con LLM como ChatGPT o Copilot, o con modelos de IA generativa de im\u00e1genes, m\u00fasica\u2026<\/p>\n\n\n\n
Dado ese contexto, se est\u00e1n popularizando una serie de modelos o plantillas de aplicaci\u00f3n general que sirven de reglas mnemot\u00e9cnicas para sacar el m\u00e1ximo provecho de los modelos. En esencia, dado un tipo de usuario, se crean unas siglas para que \u00e9ste pueda recordar elementos clave del contexto que probablemente necesite el modelo para generar una respuesta \u00fatil.<\/p>\n\n\n\n
Muchas de las reglas mnemot\u00e9cnicas extendidas parten de la premisa de que se est\u00e1 interactuando con un modelo tipo ChatGPT. Pero en funci\u00f3n del tipo de IA, la sintaxis necesaria puede ser una u otra. Por ejemplo, para usar la IA generativa de Bing es recomendable hacer listas de palabras clave separadas por comas; ChatGPT responde mejor a prompts<\/em> elaborados en lenguaje natural; MidJourney, en cambio, requiere estudiar documentaci\u00f3n y aprender t\u00e9rminos e idiosincrasias del modelo, y funciona mejor en ingl\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n
Bing:<\/strong> \u201cpaisaje, ciudad, Oriente, realismo\u201d.
ChatGPT:<\/strong> \u201cImagina que eres un pintor paisajista. Acabas de comenzar tu colecci\u00f3n de cuadros de Oriente y tienes que elaborar una lista con todos los pa\u00edses de Oriente a los que quieres viajar para inspirarte.\u201d
MidJourney:<\/strong> \u201cA botanical-bearded fairy prince, flowing hair, sky-eyes, symmetrical mossy antlers, intensely sad gaze, wearing a floral diadem, magical details, twilight atmosphere, in the style of Pixar:: in the style of Pixar::0.5 - -s 75 - -v 6.0\u201d<\/em> (Ejemplo de la documentaci\u00f3n de MidJourney).<\/pre>\n\n\n\n
Esto mismo sucede con el prompt crafting<\/em>. Entonces, \u00bfes necesario tener conocimiento especializado para elaborar prompts?<\/em> La respuesta es que depende. El objetivo que persiguen la mayor\u00eda de grandes empresas volcadas en el desarrollo de IA en estos momentos es que las interacciones sean lo m\u00e1s naturales posibles. Que el modelo sea capaz de entender y replicar el lenguaje natural de manera precisa. <\/p>\n\n\n\n
Seguramente siga habiendo modelos en el futuro que requieran leer documentaci\u00f3n y que usen una sintaxis especializada, pero la tendencia de los grandes modelos est\u00e1 evolucionando hacia el lenguaje natural. En ese caso, aprender sistemas concretos o reglas mnemot\u00e9cnicas especializadas puede ser una soluci\u00f3n a corto plazo o un atajo, para copiar y pegar en caso de tareas repetitivas. En el peor de los casos, seguir reglas fijas puede convertirse en una muleta o una manera de pensar demasiado r\u00edgida, que puede limitar y hacer ortop\u00e9dico el uso de estas herramientas.<\/p>\n\n\n\n
Comunicaci\u00f3n efectiva<\/strong><\/h2>\n\n\n\n
La comunicaci\u00f3n efectiva se ense\u00f1a desde que somos peque\u00f1os. A veces resulta complicado ponerla en pr\u00e1ctica porque no siempre somos conscientes de lo que implica. M\u00e1s all\u00e1 de lo b\u00e1sico (emisor-mensaje-receptor), hay muchos elementos que entran en juego y que son fundamentales para poder comunicarnos entre nosotros. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n