La ingeniería de indicaciones es la disciplina que consiste en diseñar y perfeccionar las indicaciones para guiar eficazmente a los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grandes, a fin de que produzcan resultados precisos y relevantes. Para eso, se emplean técnicas como las indicaciones zero-shot y few-shot, las estrategias de cadena de pensamiento y la integración del contexto.
Una indicación de IA es una pregunta o afirmación estructurada diseñada para guiar la respuesta de una IA en una dirección específica. En el campo de la inteligencia artificial, que evoluciona rápidamente, sobre todo con los modelos de lenguaje, la precisión de una indicación puede influir significativamente en la calidad y pertinencia de las salidas de la IA. Los elementos clave de una indicación son los siguientes:
- Instrucción
Este es el comando o la solicitud directos que se hace a la IA, en la que se describe lo que se espera en su respuesta. Establece el objetivo primario de la tarea de la IA. - Contexto
El contexto agrega información de contexto relevante a la indicación, lo que ayuda a la IA a comprender la situación o el entorno relacionados con la tarea. Esto puede implicar explicar las necesidades del usuario, la naturaleza del problema o las condiciones específicas en las que se debe generar la respuesta. - Datos de entrada
Este elemento incluye cualquier dato o contenido proporcionado a la IA que debe procesar o tener en cuenta en su respuesta. Puede tratarse de un conjunto de puntos de datos, una descripción de un escenario o una pregunta concreta. - Indicador de salida
El indicador de salida especifica el formato de respuesta de la IA. Puede indicar a la IA que responda con una lista, una explicación detallada, un tono específico, un resumen conciso, etc.
A medida que la IA se integra cada vez más en diversos sectores, desde el servicio al cliente hasta los diagnósticos médicos, la necesidad de perfeccionar estas indicaciones para garantizar respuestas precisas y útiles nunca ha sido tan crucial. Esto ha llevado al campo especializado de la ingeniería de indicaciones, dedicado a optimizar la forma en que los usuarios humanos se comunican con los sistemas de IA.
La verdad es que incluso la IA más avanzada no funcionará como se espera si no se proporciona una indicación eficaz. La ingeniería de indicaciones se ha desarrollado para contrarrestar este peligro y garantizar que los usuarios puedan proporcionar indicaciones claras y relevantes, diseñadas para dar a los programas de IA las indicaciones inequívocas que necesitan. Este enfoque conlleva ciertas ventajas:
- Mayor control del desarrollador
Mediante la elaboración de indicaciones detalladas, los desarrolladores pueden dictar con mayor precisión el comportamiento de los sistemas de IA, lo que conduce a resultados más predecibles y específicos. - Experiencia de usuario mejorada
Las indicaciones bien diseñadas conducen a respuestas de IA más precisas y relevantes, lo que mejora la experiencia del usuario por proporcionar respuestas más rápidas que también contienen información y conocimientos procesables. - Mayor flexibilidad
Una ingeniería de indicaciones eficaz permite que el mismo modelo de IA se adapte a una amplia gama de tareas y aplicaciones, desde la simple recuperación de datos hasta la resolución de problemas complejos. - Mínimo esfuerzo después de la generación
Con un diseño estratégico de indicaciones, la IA puede producir resultados de alta calidad en el primer intento, lo que reduce la necesidad de correcciones o ajustes constantes.
La ingeniería de indicaciones ya se está aplicando en un amplio espectro de industrias para revolucionar la forma en que las empresas interactúan con la tecnología inteligente a fin de resolver problemas complejos. Entre los principales casos de uso que demuestran la importancia del impacto de la ingeniería rápida en las empresas se encuentran los siguientes:
Los desarrolladores utilizan ingeniería de indicaciones para optimizar los procesos de codificación y depuración de software. Mediante la estructuración de las indicaciones para generar o revisar código, los desarrolladores pueden detectar errores de manera temprana y optimizar los esfuerzos de codificación, lo que reduce significativamente el tiempo de desarrollo y mejora la calidad del código.
En la ciberseguridad, la ingeniería de indicaciones desempeña un rol central en la automatización de la detección y la respuesta ante amenazas. Los modelos de IA pueden analizar patrones de datos e identificar amenazas potenciales para mejorar los protocolos de seguridad sin la necesidad constante de supervisión humana.
Los diagnósticos impulsados por la IA mejoran gracias a una ingeniería de indicaciones adecuada, que permite interpretaciones más precisas de los datos de los pacientes. Esto puede generar diagnósticos más rápidos y precisos y planes de tratamiento personalizados.
Los bots de chat con tecnología de IA son cada vez más comunes en el servicio al cliente, ya que proporcionan soporte inmediato y preciso, al tiempo que liberan a los agentes humanos para que se centren en problemas más complejos. La ingeniería de indicaciones ayuda a estos bots a comprender y responder a las consultas de los clientes de manera eficaz mediante la prestación de asistencia oportuna, relevante y fiable.
En los campos creativos (como el diseño y la creación de contenido), la IA puede ayudar a generar ideas y conceptos distintos de los que ya están disponibles. Mediante una indicación de IA bien elaborada, la IA puede aprovechar la creatividad a escala y ayudar a diseñar campañas, escribir contenido o incluso proponer nuevas ideas de productos.
La ingeniería de indicaciones permite que la IA actúe como experta en campos específicos porque proporciona información detallada y consciente del contexto. Esto se puede utilizar para la formación, el cumplimiento o como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones en campos tan diversos como el derecho, las finanzas y la educación.
Los modelos de IA pueden ayudar en los procesos de toma de decisiones mediante la evaluación de múltiples escenarios y resultados. Mediante la ingeniería de indicaciones, estos modelos proporcionan recomendaciones razonadas y basadas en la evidencia que ayudan a los responsables humanos de la toma de decisiones.
Las empresas recurren a la ingeniería de indicaciones para ayudar a los modelos de IA a analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar conocimientos o predecir tendencias. Esto es esencial para la planificación estratégica y el análisis de mercado, donde la comprensión de patrones de datos complejos es crucial.
Más allá de la codificación, la ingeniería de indicaciones puede optimizar varias tareas de ingeniería de software, desde la recopilación de requisitos hasta las pruebas del sistema, lo que garantiza que los productos de software cumplan con los estándares y funcionalidades deseados.
La ingeniería de indicaciones, específica del ciclo de vida del desarrollo de software, ayuda a escribir código nuevo y a depurar el existente, dos tareas fundamentales para mantener el estado y la eficacia de las aplicaciones informáticas.
La ingeniería de indicaciones abarca una gama de técnicas diseñadas para optimizar la interacción entre los seres humanos y los modelos de IA. Estas metodologías varían ampliamente en complejidad y aplicación:
Esta técnica implica presentar al modelo una tarea o pregunta sin formación específica previa sobre el tema. Se basa en la comprensión general y la capacidad de inferencia del modelo a partir de sus datos de entrenamiento. La indicación zero-shot se utiliza mucho por su sencillez y su amplia capacidad de aplicación.
La indicación few-shot mejora las indicaciones zero-shot, ya que proporciona a la IA algunos ejemplos que guían al modelo sobre el formato de salida deseado o el tipo de razonamiento requerido. Este enfoque ayuda a la IA a hacer mejores inferencias, especialmente en escenarios más complejos.
La cadena de pensamiento (CoT) implica dividir una indicación en una secuencia de pasos lógicos más sencillos, lo que lleva a la IA a procesar la información de una manera que imita el razonamiento humano. Esta técnica es muy adecuada para tareas complejas de resolución de problemas.
Este método, que es una extensión de CoT, permite a la IA explorar diferentes ramas del razonamiento antes de consolidar una única salida. Es útil para escenarios en los que se deben considerar múltiples soluciones o perspectivas viables.
En este caso, la salida inicial de la IA se refina mediante rondas sucesivas de indicaciones, cada una de ellas destinada a mejorar determinados aspectos de la respuesta. Este método es esencial para lograr resultados de alta calidad en tareas que requieren precisión.
Los ciclos de comentarios, que incluyen comentarios en tiempo real dentro del proceso operativo de la IA, permiten al modelo ajustar sus respuestas en función de entradas continuas, lo que mejora el proceso de aprendizaje y adaptación con el tiempo.
Este enfoque consiste en secuenciar varias indicaciones, cada una de las cuales se basa en la salida de la anterior. El encadenamiento de indicaciones es especialmente útil en tareas de varios pasos, en las que cada una está vinculada a una única acción compleja.
Mediante la asignación de un personaje o rol específico a la IA (como un científico de datos, un agente de soporte o un proveedor de atención médica), esta técnica guía el estilo y el contenido de sus respuestas. Esto es particularmente eficaz en aplicaciones interactivas como bots de chat, donde mantener un carácter coherente es fundamental.
Derivada de los métodos de enseñanza socráticos, esta técnica implica guiar a la IA a través de preguntas que progresivamente extraen información más detallada y precisa y refinan su proceso de razonamiento.
Esta técnica avanzada emplea indicaciones múltiples y variadas para desafiar la capacidad de razonamiento de la IA con la selección de la mejor salida en función de la profundidad y complejidad de las respuestas generadas.
La ingeniería de indicaciones es muy importante en el campo de la IA generativa debido a su rol en el refinamiento y la dirección de la salida de los modelos de GenAI (tanto en el desarrollo de nuevas herramientas impulsadas por IA como en la mejora de la funcionalidad de los modelos existentes). Mediante el ajuste de los modelos de lenguaje a tareas específicas, como impulsar bots de chat orientados al cliente o crear contratos especializados, la ingeniería de indicaciones garantiza que las respuestas de la IA sean precisas y sumamente relevantes para las necesidades específicas de la industria.
Además, la ingeniería de indicaciones es crucial para mantener la seguridad y la integridad de las aplicaciones de IA. Ayuda a mitigar los riesgos, como los ataques de inyección de indicaciones, en los que los agentes de amenazas pueden utilizar entradas cuidadosamente elaboradas para producir resultados no deseados (como el acceso a información no autorizada o peligrosa). El perfeccionamiento de la forma en que se introducen las indicaciones con respecto a las posibles vulnerabilidades de los modelos de IA permite a los desarrolladores garantizar que la IA siga funcionando de forma fiable y segura.
A pesar de todos los avances recientes en el campo, la IA aún no ha alcanzado el nivel de la inteligencia general artificial, donde sus capacidades cognitivas son iguales (o superiores) a los procesos del pensamiento humano. Por lo tanto, todavía hay varios peligros potenciales asociados a la exploración y creación de indicaciones de IA altamente eficaces:
- Complejidad de la comprensión del lenguaje
Los sistemas de IA pueden tener problemas con el lenguaje matizado o complejo, lo que puede dar lugar a resultados incorrectos o irrelevantes. Para combatir este problema, los conjuntos de datos de entrenamiento pueden mejorarse para incluir estructuras lingüísticas más diversas que ayuden a mejorar la comprensión del modelo. - Sesgo en las respuestas de la IA
Existe el riesgo de que los modelos de IA generen contenido sesgado o inapropiado en función de sus datos de formación. Para abordar este problema y garantizar una representación diversa y resultados socialmente responsables, deben aplicarse estrategias de control y mitigación de sesgos durante el entrenamiento de los modelos y el diseño de las indicaciones. - Intensidad de recursos
Las técnicas avanzadas de ingeniería de indicaciones pueden requerir importantes recursos informáticos. La eficiencia se puede mejorar con la optimización del rendimiento del modelo y la exploración de estrategias de indicación más eficaces en el uso de los recursos. - Equilibrio entre especificidad y flexibilidad
Las indicaciones demasiado específicas pueden limitar la creatividad de la IA, mientras que las que son demasiado amplias tienden a producir resultados indefinidos. Un enfoque iterativo a la hora de refinar las indicaciones, combinado con el uso de indicaciones zero-shot y few-shot, puede ayudar a equilibrar estos aspectos. - Colaboración interdisciplinaria
La ingeniería de indicaciones eficaz a menudo requiere la colaboración en varias disciplinas, lo que puede ser un desafío debido a las diferencias de terminología, objetivos y expectativas. Establecer canales de comunicación claros y objetivos comunes puede facilitar la colaboración y mejorar los resultados de proyectos de ingeniería de indicaciones.
El éxito en la ingeniería de indicaciones depende en gran medida del enfoque adoptado para desarrollar y perfeccionar las indicaciones. Estas son algunas prácticas recomendadas que pueden ayudar a garantizar resultados eficaces:
Proporcionar un contexto suficiente dentro de una indicación ayuda a la IA a comprender los matices y las especificaciones de la solicitud, lo que genera respuestas más precisas y relevantes. El contexto puede incluir información de fondo, explicaciones de términos o detalles sobre el uso previsto de la salida.
La claridad es crucial en la ingeniería de indicaciones. Las indicaciones imprecisas o ambiguas pueden dar lugar a interpretaciones erróneas por parte de la IA y, como consecuencia, a resultados que no cumplan con las expectativas del usuario. Las indicaciones claras guían la IA de manera más eficaz y mejoran la calidad de sus respuestas.
La clave está en encontrar el equilibrio adecuado entre la especificidad de la información proporcionada y la flexibilidad de la IA para generar respuestas creativas o innovadoras. Esto implica ajustar el nivel de detalle y el alcance de la solicitud para alinearse con la salida deseada.
El campo de la IA está evolucionando rápidamente, y lo que funciona (o no funciona) hoy puede no producir el mismo efecto mañana. La experimentación continua con diferentes técnicas y estrategias de indicación es esencial para mantenerse a la vanguardia en la ingeniería de indicaciones. Esto incluye probar las indicaciones en diferentes condiciones, utilizar diversos tipos de datos de entrada y perfeccionar continuamente las indicaciones en función de los comentarios y los resultados.
Al igual que la IA se expande en términos de competencia, aplicación y disponibilidad, la ingeniería de indicaciones está preparada para mejorar significativamente la precisión de las interacciones de IA, pero también introduce ciertos problemas que deberán abordarse.
En los próximos años, las indicaciones adaptativas serán más frecuentes, lo que permitirá que la IA adapte las respuestas en función del estilo del usuario y las interacciones anteriores para mejorar la personalización y la eficacia. Las indicaciones multimodales integrarán texto, imágenes y posiblemente otros tipos de datos, lo que ampliará la aplicabilidad de la IA en diferentes medios y tareas. Sin embargo, con el creciente uso de la IA, las cuestiones morales pasarán a un primer plano; se prestará más atención a las indicaciones éticas para garantizar que las interacciones de la IA se adhieran a las pautas y normas sociales establecidas, lo que evitará sesgos y garantizará la equidad en los contenidos generados por la IA.
Juntos, estos avances ayudarán a impulsar sistemas de IA más dinámicos, responsables y con conocimiento del contexto.
A medida que el rol de la ingeniería de indicaciones continúa creciendo en varios sectores, las herramientas que pueden optimizar y mejorar este proceso son cada vez más valiosas. Now Platform® de ServiceNow ofrece potentes soluciones de IA en un conjunto de herramientas único, centralizado y basado en la nube. Now Platform, diseñada para facilitar el desarrollo y el perfeccionamiento de las interacciones impulsadas por la IA, ofrece funcionalidades integrales de automatización del flujo de trabajo e incorporación de diversas entradas de datos, los cuales son elementos fundamentales de una ingeniería de indicaciones eficaz.
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