Cómo comunicarse de manera efectiva con herramientas de inteligencia artificial

Conoce las tácticas para mejorar la interacción con modelos de lenguaje generativo y optimizar el uso de herramientas de inteligencia artificial en el trabajo de programadores.

Cómo comunicarse de manera efectiva con herramientas de inteligencia artificial

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( Fuente: Bbva )

El uso de herramientas de inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte fundamental del trabajo de los programadores. Según un informe reciente, el 63% de los programadores incorporó herramientas de IA a su rutina laboral en 2023. Estas herramientas les permiten optimizar procesos repetitivos, detectar errores de manera temprana y recibir sugerencias de código alternativo. Esto les brinda la oportunidad de enfocarse en tareas más creativas y complejas.

Una de las tecnologías más destacadas en el campo de la IA es la arquitectura ‘transformer’. Esta tecnología utiliza mecanismos de atención para analizar textos y comprender contextos y significados de manera similar a como lo hacen los humanos. Los ‘transformers’ son utilizados en los grandes modelos de lenguaje (LLM) que pueden generar texto coherente, responder preguntas, traducir, resumir y hasta crear imágenes y música. Uno de los modelos más conocidos es el GPT (transformer generativo preentrenado), que es la base de ChatGPT.

Sin embargo, debido a la aleatoriedad y al volumen de datos con los que son entrenados estos modelos, pueden ofrecer una amplia variedad de resultados. Por lo tanto, es importante saber cómo comunicarse de manera efectiva con estas herramientas. OpenAI, desarrollador de ChatGPT, ha compartido algunas tácticas de creación de ‘prompts’ (comandos) que pueden mejorar la interacción con los modelos de lenguaje generativo:

Redactar instrucciones detalladas y contextualizadas: Es importante proporcionar toda la información relevante para obtener una respuesta precisa. Por ejemplo, en lugar de preguntar ‘¿Qué es la salud financiera de las empresas?’, es mejor preguntar ‘Explica en qué consiste la salud financiera de las empresas, distinguiendo entre multinacionales, pymes y autónomos’.

Incluir acotaciones y especificaciones adicionales: En algunos casos, es necesario delimitar la respuesta deseada. Por ejemplo, indicar un rango de fechas o una longitud determinada para la respuesta.

Dividir tareas complejas en pasos más sencillos: Cuando la tarea es demasiado compleja, es recomendable dividirla en pasos más manejables. Esto ayuda a obtener resultados más precisos. Por ejemplo, en lugar de pedir ‘Resume esta minuta de reunión’, se puede dividir la petición en pasos como ‘Haz un resumen en un párrafo de 30 palabras’ o ‘Enumera los próximos pasos sugeridos durante la reunión, si los hay’.

Utilizar delimitadores en el ‘prompt’: Introducir comillas, etiquetas XML o títulos de sección puede ayudar a diferenciar partes del texto y dar instrucciones más precisas al modelo.

Además de estas tácticas, es recomendable proporcionar ejemplos o hacer que el modelo razone la solución a un problema antes de preguntarle si la respuesta humana es correcta. También se puede asignar un papel al modelo para obtener respuestas especializadas o divulgativas.

Es importante recordar que, aunque estas herramientas de IA ofrecen conversaciones naturales, es preferible utilizar un lenguaje directo y claro en lugar de humanizar en exceso al software. También es necesario tener en cuenta las limitaciones de los modelos de lenguaje generativo y revisar los datos que entregan para evitar respuestas ficticias o incorrectas.

La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta valiosa para los programadores, pero también enfrenta desafíos, como la perpetuación de sesgos. Startups como Acuilae y Theodora están trabajando en tecnologías para combatir estos sesgos. Además, la concienciación de los desarrolladores, la sociedad y la regulación son fundamentales para avanzar hacia una IA más responsable.

En resumen, la comunicación efectiva con las herramientas de IA generativas requiere la redacción de instrucciones detalladas y contextualizadas, la inclusión de acotaciones y especificaciones adicionales, la división de tareas complejas en pasos más sencillos y el uso de delimitadores en el ‘prompt’. También es importante tener en cuenta las limitaciones de los modelos y revisar los datos que entregan. La inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la productividad de los programadores, pero es necesario utilizarla de manera responsable y consciente de sus limitaciones.