Los large language models (LLMs), o modelos de lenguaje de gran escala, son herramientas de inteligencia artificial diseñadas para analizar grandes volúmenes de texto y detectar patrones entre palabras, conceptos y frases. Estas capacidades los hacen especialmente útiles para tareas relacionadas con el análisis y la ciencia de datos, donde los prompts (indicaciones o instrucciones) juegan un papel fundamental.
Un buen prompt puede guiar a un LLM para que genere resultados relevantes y útiles, optimizando así los procesos en el lugar de trabajo.
En este artículo exploraremos cómo los prompts bien diseñados pueden aplicarse en casos prácticos relacionados con análisis de datos y cómo escribirlos para obtener resultados más efectivos.
Casos de uso en análisis y ciencia de datos
Los LLM pueden emplearse en diversas tareas para aumentar la productividad, la creatividad y la precisión en proyectos de análisis de datos.
Entre las principales aplicaciones destacan:
- Creación de contenido: Generar reportes analíticos, descripciones de proyectos o notas técnicas.
- Resumen de datos: Sintetizar informes largos, resúmenes ejecutivos o resultados de investigaciones.
- Clasificación: Etiquetar datos o clasificar información según criterios específicos.
- Extracción: Extraer información clave de grandes conjuntos de datos o documentos.
- Traducción: Traducir descripciones técnicas o resultados para diferentes audiencias.
- Edición: Simplificar lenguaje técnico para hacerlo accesible a un público general.
- Resolución de problemas: Plantear soluciones a desafíos analíticos o de modelado.
Cómo diseñar prompts efectivos
1. Define el objetivo del prompt
Para obtener resultados precisos, es crucial que el prompt incluya instrucciones específicas.
Por ejemplo, indicar claramente si deseas que el modelo clasifique, extraiga, resuma, traduzca o resuelva un problema.
2. Proporciona el contexto necesario
Incluir detalles como el estilo, formato y nivel de profundidad del resultado esperado mejora considerablemente la calidad de la respuesta del LLM.
Dentro del contexto puede ser útil el detallar el proyecto u organización para quién se hace el proyecto y cuáles son los fines últimos del mismo.
También puede ser necesaria la redacción de los pasos previos ya dados y los que se pretenden dar en el futuro, tras la resolución de lo que tienes entre manos con la IA generativa.
Es decir, cualquier dato que, no formando parte del problema directamente, sí le da una justificación de su porqué.
3. Ejemplo de aplicación: Extracción de datos
Supongamos que estás trabajando con un conjunto de datos desestructurados y necesitas extraer información clave. Un prompt efectivo podría ser:
A partir del texto siguiente, extrae los valores de ventas totales, las fechas de cada transacción y los nombres de los productos vendidos. Devuelve los resultados en formato de tabla.
Este prompt es específico en su instrucción (extraer datos), proporciona contexto sobre el formato (tabla) y delimita los elementos que el modelo debe buscar.
Buenas prácticas para escribir prompts
- Asigna un rol al LLM
Pedirle al modelo que asuma un rol específico, como «analista de datos» o «científico de datos», puede guiarlo hacia una mejor respuesta. Por ejemplo:
Actúa como un analista de datos experto. Clasifica las reseñas de clientes según sentimiento: positivo, negativo o neutral.
- Itera y evalúa
Los resultados iniciales de un LLM pueden requerir ajustes. Si la respuesta no es precisa, refina el prompt añadiendo más detalles o eliminando ambigüedades. - Incluye ejemplos cuando sea posible
Los ejemplos ayudan a contextualizar la tarea y a delimitar el alcance de la respuesta. Por ejemplo:
Clasifica los siguientes comentarios de clientes como ‘positivo’, ‘negativo’ o ‘neutral’. Por ejemplo:
Comentario: ‘El producto llegó rápido, pero estaba dañado.’
Respuesta: Negativo.
Ejemplos aplicados en ciencia de datos
Clasificación de datos
En proyectos de análisis de datos, los LLM pueden ayudar a clasificar grandes volúmenes de información de forma rápida. Un prompt podría ser:
Analiza los registros de llamadas al servicio técnico y clasifícalos en ‘resueltos’, ‘pendientes’ o ‘escalados’.
Resolución de problemas complejos
Para un desafío de modelado, podrías usar un prompt como:
Dado un conjunto de datos de ventas con estacionalidad, identifica los tres modelos de predicción más adecuados y justifica por qué son apropiados para el problema.
Edición de reportes analíticos
Si necesitas simplificar un reporte técnico para stakeholders no técnicos:
Edita el siguiente párrafo técnico para que sea comprensible para una audiencia general. Mantén los puntos clave y utiliza lenguaje sencillo.
'Párrafo a editar...'
Los retos a futuro
El uso de prompts en el análisis de datos y la ciencia de datos abre un abanico de posibilidades para optimizar tareas complejas y mejorar la comunicación de resultados.
Sin embargo, es esencial recordar que los LLM no son infalibles; siempre evalúa críticamente sus respuestas y valida los resultados antes de aplicarlos en producción en proyectos profesionales.
Con la práctica, diseñarás prompts más efectivos y adaptarás su uso a las necesidades específicas de tu trabajo, logrando aprovechar al máximo estas herramientas para el análisis de datos.