¿Qué es la estimulación artificial?

Si alguna vez has escrito una pregunta en un chatbot y has pensado: «Mmm, eso no es exactamente lo que quería» , te ​​has topado con el arte de la incitación con IA. Obtener buenos resultados depende menos de la magia y más de cómo preguntas. Con unos patrones sencillos, puedes guiar a los modelos para que escriban, razonen, resuman, planifiquen o incluso critiquen su propio trabajo. Y sí, pequeños ajustes en la redacción pueden cambiarlo todo. 😄

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¿Qué es la estimulación artificial? 🤖

La incitación de IA consiste en crear entradas que guíen a un modelo generativo hacia la producción del resultado deseado. Esto puede implicar instrucciones claras, ejemplos, restricciones, roles o incluso un formato objetivo. En otras palabras, se diseña la conversación para que el modelo tenga la oportunidad de ofrecer exactamente lo que se necesita. Guías reconocidas describen la ingeniería de indicaciones como el diseño y refinamiento de indicaciones para guiar modelos lingüísticos extensos, priorizando la claridad, la estructura y el refinamiento iterativo. [1]

Seamos sinceros: a menudo tratamos la IA como un buscador. Pero estos modelos funcionan mejor cuando se les indica la tarea, el público, el estilo y los criterios de aceptación. En resumen, eso es la incitación de la IA.

¿Qué hace que una buena sugerencia de IA sea buena? ✅

• La claridad supera a la inteligencia : las instrucciones simples y explícitas reducen la ambigüedad. [2]

• El contexto es fundamental : proporcione antecedentes, objetivos, audiencia, limitaciones e incluso una muestra de escritura.

• Muestra, no te limites a contar : un par de ejemplos pueden definir el estilo y el formato. [3]

• La estructura ayuda : encabezados, viñetas, pasos numerados y esquemas de salida guían el modelo.

• Itere rápidamente : refine la solicitud en función de lo que obtuvo y luego vuelva a realizar la prueba. [2]

• Preocupaciones separadas : primero pide el análisis y luego pide la respuesta final.

• Permita la honestidad : invite al modelo a decir que no sabe o a pedir información faltante cuando sea necesario. [4]

Nada de esto es ciencia espacial, pero el efecto acumulativo es real.

Los componentes básicos de la estimulación con IA 🧩

1. Instrucciones
   Explique el trabajo claramente: escriba un comunicado de prensa, analice un contrato, critique el código.

2. Contexto
   Incluya audiencia, tono, dominio, objetivos, restricciones y cualquier protección sensible.

3. Ejemplos
   Agregue 1 a 3 muestras de alta calidad para dar forma al estilo y la estructura.

4. Formato de salida:
   Solicite JSON, una tabla o un plan numerado. Sea específico con los campos.

5. Barra de calidad
   Definir “hecho”: criterios de precisión, citas, extensión, estilo, errores a evitar.

6. Sugerencias para el flujo de trabajo
   Sugiera un razonamiento paso a paso o un ciclo de borrador y luego edición.

7. de seguridad
   para decir que no sé o hacer preguntas aclaratorias primero. [4]

Mini antes/después
Antes: “Redacta el texto de marketing para nuestra nueva aplicación”.
Después: “Eres redactor senior de marca. Escribe tres titulares para landing pages para freelancers ocupados que valoran ahorrar tiempo. Tono: conciso, creíble, sin exageraciones. De 5 a 7 palabras. Crea una tabla con el titular y explica por qué funciona . Incluye una opción contraria”.

Los principales tipos de indicaciones de IA que realmente usarás 🧪

• Instrucción directa:
  Una sola instrucción con un contexto mínimo. Rápida, a veces frágil.

• Instrucción de pocos intentos.
  Proporcione un par de ejemplos para enseñar el patrón. Ideal para formatos y tono. [3]

• Incitación a desempeñar un rol
  Asigne un personaje, como editor senior, tutor de matemáticas o revisor de seguridad, para dar forma al comportamiento.

• Indicación en cadena
  Pídale al modelo que piense en etapas: planificar, redactar, criticar y revisar.

• Incitación a la autocrítica
  Haga que el modelo evalúe su propio resultado en función de ciertos criterios y solucione los problemas.

• Avisos basados ​​en herramientas
  Cuando el modelo pueda explorar o ejecutar código, indíquele cuándo y cómo usar esas herramientas. [1]

• Incitación con barandillas
  Incorpore restricciones de seguridad y reglas de divulgación para reducir resultados riesgosos, como carriles de parachoques en la bolera: un poco chirriantes pero útiles. [5]

Patrones de indicaciones prácticas que funcionan 🧯

• El sándwich de tareas
  Comience con la tarea, agregue contexto y ejemplos en el medio, y finalice replanteando el formato de salida y la barra de calidad.

• Crítico, luego creador
  Pida primero un análisis o una crítica y luego solicite el producto final que incorpore esa crítica.

• Basado en listas de verificación
  Proporcione una lista de verificación y requiera que el modelo confirme cada casilla antes de finalizar.

• Esquema-Primero:
  Proporciona un esquema JSON y pide al modelo que lo complete. Perfecto para datos estructurados.

• Bucle de conversación:
  Invite al modelo a formular tres preguntas aclaratorias y luego continúe. Algunos proveedores recomiendan explícitamente este tipo de claridad y especificidad estructuradas. [2]

Un pequeño cambio, un gran cambio. Ya verás.

Incitación de IA vs. ajuste fino vs. solo cambio de modelos 🔁

A veces, la calidad se puede mejorar con una mejor indicación. Otras veces, la vía más rápida es elegir un modelo diferente o realizar ajustes finos para el dominio. Las buenas guías de proveedores explican cuándo es necesario solicitar indicaciones al ingeniero y cuándo cambiar el modelo o el enfoque. En resumen: utilice las indicaciones para la estructuración y la coherencia de las tareas, y considere realizar ajustes finos para el estilo del dominio o para obtener resultados estables a escala. [4]

Ejemplos de indicaciones por dominio 🎯

• Marketing
  . Eres redactor senior de marca. Escribe cinco líneas de asunto para un correo electrónico dirigido a freelancers ocupados que valoran ahorrar tiempo. Mantenlas concisas, de menos de 45 caracteres, y evita los signos de exclamación. Presenta el resultado en una tabla de dos columnas: Asunto, Justificación. Incluye una opción sorprendente que rompa con lo establecido.

• Producto
  . Eres gerente de producto. Convierte estas notas sin procesar en un planteamiento claro del problema, historias de usuario con un enfoque "dado-cuando-entonces" y un plan de implementación de 5 pasos. Identifica las suposiciones poco claras.

• Soporte:
  Transforma el mensaje de un cliente frustrado en una respuesta tranquilizadora que explique la solución y establezca expectativas. Mantén la empatía, evita culpar e incluye un enlace útil.

• Primero
  , enumere los supuestos estadísticos del análisis. Luego, critíquelos. Finalmente, proponga un método más seguro con un plan numerado y un breve ejemplo de pseudocódigo.

• Legal:
  Resuma este contrato para una persona que no sea abogada. Solo con viñetas, sin asesoramiento legal. Indique las cláusulas de indemnización, rescisión o propiedad intelectual en un lenguaje sencillo.

Estas son plantillas que puedes modificar, no reglas rígidas. Supongo que es obvio, pero aun así.

Tabla comparativa: opciones de indicaciones de IA y dónde destacan 📊

Sí, la situación es un poco desigual. La vida real también.

Errores comunes en la sugerencia de IA y cómo solucionarlos 🧹

1. Preguntas vagas.
   Si tu mensaje suena como un encogimiento de hombros, el resultado también lo será. Agrega audiencia, objetivo, duración y formato.

2. Sin ejemplos.
   Cuando quieras un estilo muy específico, da un ejemplo. Aunque sea pequeño. [3]

3. Sobrecargar el mensaje. Los
   mensajes largos y sin estructura confunden los modelos. Use secciones y viñetas.

4. Omisión de la evaluación.
   Verifique siempre si existen afirmaciones fácticas, sesgos u omisiones. Invite a citar cuando corresponda. [2]

5. Ignorar la seguridad.
   Tenga cuidado con las instrucciones que podrían extraer contenido no confiable. La inyección de avisos y otros ataques similares son riesgos reales al navegar o extraer contenido de páginas externas; diseñe defensas y pruébelas. [5]

Evaluar la calidad de la prontitud sin conjeturas 📏

• Defina el éxito desde el principio:
  precisión, integridad, tono, cumplimiento del formato y tiempo para obtener resultados utilizables.

• Utilice listas de verificación o rúbricas.
  Pídale al modelo que se califique a sí mismo según los criterios antes de devolver la prueba final.

• Ablación y comparación
  Cambie un elemento del mensaje a la vez y mida la diferencia.

• Pruebe un modelo o temperatura diferente
  A veces la victoria más rápida es cambiar de modelo o ajustar los parámetros. [4]

• Patrones de error de seguimiento:
  alucinaciones, corrupción del alcance, audiencia incorrecta. Redacta contraindicaciones que las bloqueen explícitamente.

Seguridad, ética y transparencia en la IA

Una buena incitación incluye restricciones que reducen el riesgo. Para temas delicados, solicite citas de fuentes fidedignas. Para cualquier tema relacionado con políticas o cumplimiento, exija al modelo que cite o aplace. Las guías establecidas promueven constantemente instrucciones claras y específicas, resultados estructurados y refinamiento iterativo como opciones predeterminadas más seguras. [1]

Además, al integrar la navegación o contenido externo, trate las páginas web desconocidas como no confiables. El contenido oculto o conflictivo puede inducir a los modelos a realizar declaraciones falsas. Cree indicaciones y pruebas que resistan estos trucos y mantenga a un humano informado para obtener respuestas importantes. [5]

Lista de verificación de inicio rápido para una sólida incitación de IA ✅🧠

• Enuncie la tarea en una oración.

• Añade audiencia, tono y restricciones.

• Incluya de 1 a 3 ejemplos breves.

• Especifique el formato o esquema de salida.

• Primero pide los pasos, luego la respuesta final.

• Requiere una breve autocrítica y correcciones.

• Permítale hacer preguntas aclaratorias si es necesario.

• Repita en función de los espacios que vea... luego guarde el mensaje ganador.

Dónde aprender más sin ahogarse en la jerga 🌊

Los recursos de proveedores autorizados se destacan. OpenAI y Microsoft mantienen guías prácticas de incitación con ejemplos y sugerencias. Anthropic explica cuándo incitar es la herramienta adecuada y cuándo probar algo diferente. Consúltelas si necesita una segunda opinión que no se base solo en sensaciones. [1][2][3][4]

Demasiado largo, no lo leí y reflexiones finales 🧡

La incitación de IA es la forma de convertir una máquina inteligente, pero literal, en un colaborador útil. Dígale la tarea, muéstrele el patrón, fije el formato y establezca un estándar de calidad. Repita un poco. Eso es todo. El resto es práctica y gusto, con un toque de terquedad. A veces le dará demasiadas vueltas, a veces le dará menos detalles, y de vez en cuando inventará una metáfora rara sobre las pistas de bolos que casi funciona. Siga adelante. La diferencia entre un resultado promedio y uno excelente suele ser solo una incitación mejorada.

Referencias

1. OpenAI - Guía de ingeniería rápida: leer más

2. Centro de ayuda de OpenAI - Mejores prácticas de ingeniería rápida para ChatGPT: leer más

3. Microsoft Learn - Técnicas de ingeniería rápida (Azure OpenAI): leer más

4. Anthropic Docs - Resumen de ingeniería rápida: leer más

5. OWASP GenAI - LLM01: Inyección rápida: leer más

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