El prompting es una habilidad clave para aprovechar al máximo las herramientas de inteligencia artificial generativa. Crear un buen prompt no solo mejora la calidad de los resultados, sino que también optimiza el tiempo invertido en ajustes posteriores.
Esta guía te ayudará a dominar el arte del prompting, aplicando un marco sencillo que puedes personalizar para análisis de datos u otros usos profesionales: (1) Tarea, (2) Contexto, (3) Referencias, (4) Evaluación e (5) Iteración.
Paso 1: Especifica la tarea
Definir claramente la tarea es la base de cualquier prompt exitoso. Una instrucción vaga o ambigua puede generar resultados irrelevantes o incorrectos.
Para lograr precisión, ten en cuenta los siguientes aspectos:
- Tarea: Describe exactamente qué acción deseas que realice la IA. Por ejemplo, «crear un informe de ventas», «analizar tendencias en datos de clientes» o «generar un resumen ejecutivo».
- Persona: Indica el nivel de experiencia o rol que la IA debe asumir. Por ejemplo, puedes pedirle que actúe como un analista de datos o un experto en marketing.
- Formato: Especifica cómo deseas recibir los resultados. En un informe tabular, un gráfico, un diagrama o incluso un texto resumido.
Ejemplo para análisis de datos:
Eres un analista de datos experto en tendencias de mercado. Genera un informe con gráficos claros que analicen las ventas mensuales por región, destacando las tres principales tendencias. Usa datos ficticios para ilustrar el análisis.
Esta precisión asegura que el resultado esté alineado con tus necesidades desde el inicio.
2. Paso 2: Proporciona contexto
Añadir contexto es clave para dirigir el enfoque de la IA y mejorar la relevancia del resultado.
Puedes incluir tópicos como:
- Razones y objetivos: Explica por qué necesitas la tarea.
- Reglas o restricciones: Señala pautas específicas, como un límite de caracteres o el uso de un formato predefinido.
- Antecedentes relevantes: Proporciona información útil, como detalles del conjunto de datos o especificaciones de los usuarios finales.
Ejemplo para una analista de datos:
Eres un analista que ayuda a empresas a optimizar inventarios. Analiza un conjunto de datos hipotético de inventarios de una cadena de tiendas, priorizando la identificación de productos con baja rotación. Entrega un informe que incluya visualizaciones (tablas dinámicas y gráficos de barras) y recomendaciones de acción.
Un prompt con este nivel de contexto producirá un resultado más completo y directo.
Paso 3: Incluye referencias como ejemplos
Las referencias pueden guiar a la IA para que genere resultados en el tono, estilo o formato deseado. Estas referencias pueden ser textos, gráficos o cualquier ejemplo relevante.
Puedes hacer cosas como:
- Explica brevemente cómo las referencias se relacionan con la tarea.
- Usa ejemplos de alta calidad y lo más cercanos posible a tus necesidades.
- Aporta ejemplos de tu propio trabajo o referencias abiertas si son pertinentes.
Ejemplo para el analista de datos:
Analiza los datos de ventas con el mismo nivel de detalle que este informe anterior: [adjuntar informe]. Usa gráficos similares y un lenguaje técnico claro.
En análisis de datos, usar ejemplos específicos pueden evitar malentendidos, asegurando que el resultado sea funcional y alineado con tus expectativas.
Paso 4: Evalúa el resultado
Después de recibir una respuesta de la IA, es fundamental evaluar cuidadosamente su calidad antes de usarla.
Aspectos clave para evaluar:
- Precisión: ¿Los datos o conclusiones presentados son correctos?
- Relevancia: ¿El resultado responde a tu pregunta o necesidad inicial?
- Consistencia: ¿El tono, el formato y la estructura son uniformes y adecuados?
Por ejemplo, al generar un informe de tendencias basado en datos, verifica que los gráficos sean correctos y que las conclusiones estén alineadas con la información presentada.
Recuerda: el contenido generado por IA debe considerarse como un punto de partida, no como un producto final. Y ese punto de partida debe ser evaluado por una persona con experiencia y conocimiento en el ámbito en el que se desarrolla el prompt.
Paso 5: Itera para mejorar los resultados
Es poco probable que un prompt genere resultados perfectos en el primer intento. Refinar tu solicitud es esencial para obtener una salida óptima.
Para iterar eficazmente puedes hacer lo siguiente:
- Proporciona un prompt inicial claro.
- Evalúa la respuesta recibida.
- Ajusta tu solicitud, añadiendo o corrigiendo detalles según sea necesario.
- Repite el proceso hasta alcanzar el resultado deseado.
Ejemplo de iteración:
Primer prompt, con resultados imprecisos:
Genera un informe de ventas mensuales.
Segundo prompt ajustado para obtener mayor precisión:
Genera un informe con gráficos de barras y tablas dinámicas que analicen las ventas mensuales por categoría de producto, destacando tendencias y anomalías.
Cada iteración debería acercarte más a tu objetivo final.
Es conveniente guardar los prompts más efectivos como plantillas para futuros usos. Esto te permitirá replicar resultados exitosos de manera consistente.
Lleva tus habilidades al siguiente nivel
La práctica y el aprendizaje continuo son clave para mejorar tus habilidades de prompting. Considera explorar recursos especializados, como cursos o tutoriales, que profundicen en técnicas avanzadas aplicables a tu área de especialización.
El prompting efectivo es una herramienta poderosa para optimizar procesos, mejorar análisis de datos y aumentar la productividad en cualquier entorno profesional. Adquirir esta habilidad no solo transformará tu interacción con la IA, sino que te permitirá desbloquear todo su potencial en tu trabajo diario.
Por último, para cualquier persona que quiera usar una IA generativa en cualquier ámbito pero le resulta complejo crear un prompt efectivo desde el inicio, el consejo estrella es: conversar.
Imagina que estás guasapeando con un amigo o amiga que sabe mucho y tiene mucha experiencia en la temática que te interesa. ¿Cómo le preguntarías? Simplemente iniciarías una conversación. Una pregunta provocaría una respuesta que a su vez marcaría la siguiente pregunta. A través de esa interacción, de esa conversación entre tú y tu «amigo/a» acabarás llegando a la conclusión o resultado que deseas.
Pues usa Gemini o ChatGPT o Copilot de la misma manera. Al final ese conjunto de preguntas y respuestas anidadas contienen la estructura arriba especificada pero siguiendo un camino un poco más largo.