Curso de Prompt Engineering

¿Qué es Promp Engineering?

Prompt Engineering es la práctica de diseñar entradas para herramientas de IA generativa que produzcan salidas óptimas. El Ingeniero de Prompts se encuentra en la lista de los trabajos mejor pagados en 2024, A su vez, según la revista Forbes millones de trabajos están amenazados por la IA Es un fénomeno que se está dando en EEUU y ya comienza a viralizarse en Europa. El futuro está en las manos de todos los que ostentan el cargo en esta nueva profesión . Es uno de los empleos de que más ingresos generan hoy en día y están remunerados tan bien debido a la gran cantidad de salidas profesionales que permite.

Chat GPT-4 Guía de ingeniería de Turbo Prompt para desarrolladores
¿Estás listo para descubrir todo el poder de ChatGPT? Imagina tener una herramienta lingüística que pueda ayudarte de muchas maneras, desde responder preguntas y crear contenido divertido hasta dar consejos personalizados. Aquí es donde interviene la ingeniería de prompts, un método poderoso que hace que Chat GPT funcione mejor al crear cuidadosamente indicaciones e instrucciones.
En esta publicación de blog, exploramos el emocionante mundo de la ingeniería de prompts, analizando sus conceptos básicos, técnicas, mejores prácticas y estrategias avanzadas, incluso para crear un chatbot. Si estás interesado en lo que pueden hacer los modelos de lenguaje, este artículo es tu guía para sacar el máximo provecho de ChatGPT-4 Turbo.
Prepárate para aprender los secretos de la ingeniería prompts y cambiar la forma en que usas ChatGPT. ¡Vamos a sumergirnos!
Índice
Una breve descripción de ChatGPT
Fundamentos de la ingeniería de prompts
¿Cuáles son las técnicas para una ingeniería de prompts efectiva?
¿Cuáles son las mejores prácticas de ingeniería prompts?
¿Qué son las estrategias avanzadas de ingeniería rápida?
Casos prácticos: ingeniería de prompts en el mundo real
ChatGPT prompt engineering para desarrolladores
Reflexiones finales

Una breve descripción de ChatGPT
Antes de profundizar en las complejidades de la ingeniería con prompts, tomemos un momento para comprender de qué se trata ChatGPT. Desarrollado por OpenAI, Chat GPT es un modelo de lenguaje avanzado entrenado en vastos datos de texto, lo que le permite generar respuestas similares a las humanas a varias indicaciones. Su capacidad para comprender y desarrollar textos coherentes ha captado la atención de profesionales de todas las industrias.
Y ahora está Chat GPT-4 Turbo, que parece ser una versión actualizada del modelo GPT-4 de OpenAI. Aquí hay algunos puntos clave al respecto:
Fundamentos de ingeniería IA: Prompt Engineering
La ingeniería rápida para Inteligencia Artificial es fundamental para maximizar la utilidad del poderoso modelo de lenguaje de OpenAI, ChatGPT. En esta sección, veremos los conceptos básicos de la ingeniería de prompts, incluida su definición, el papel de las indicaciones en la interacción con ChatGPT y los muchos elementos que impulsan la selección rápida.
¿Qué es la ingeniería prompt?
El proceso estratégico de planificación y generación de indicaciones para obtener las respuestas deseadas a través de ChatGPT se denomina ingeniería IA. Implica crear meticulosamente instrucciones e insumos que controlen el comportamiento del modelo y den forma a la calidad y relevancia del resultado generado por el modelo.
La importancia de la ingeniería de prompts reside en su capacidad para mejorar las capacidades de ChatGPT y ajustar sus respuestas a actividades u objetivos específicos. Los usuarios pueden explicar con éxito su intención y obtener información precisa y contextualmente apropiada del modelo ofreciendo sugerencias bien elaboradas.
¿Por qué las indicaciones son esenciales para la interacción de ChatGPT?
Las indicaciones son esenciales en la interacción entre los usuarios y ChatGPT. Proporcionan el contexto necesario para que el modelo cree respuestas relevantes y actúen como punto de partida para las conversaciones. Los usuarios pueden dirigir ChatGPT hacia los resultados deseados estructurando las instrucciones con claridad y precisión.
Según la investigación, la ingeniería IA afecta considerablemente el rendimiento de los modelos de lenguaje. Las indicaciones bien diseñadas pueden ayudar a prevenir resultados perjudiciales o sesgados, aumentar la precisión de las respuestas generadas y permitir un mayor control sobre el comportamiento del modelo, según un estudio de OpenAI sobre la mejora de la ingeniería prompt para modelos de lenguaje.

Los ingenieros prompt o expertos en inteligencia artificial están actualmente siendo valorados con unos salarios de 500.000 euros al año debido a su escacez en el mercado laboral europeo. Además son de una enorme importancia vital en la segunda transformación digital que vivimos en el futuro: La Revolución de la IA en 2024

Fuente: Salary.com

Considere las siguientes dos consultas y las respuestas de ChatGPT que las acompañan:
Indicación 1
Indicación 2

La segunda pauta produce una respuesta más particular y significativa.
Este ejemplo destaca la importancia de la precisión y la claridad en la ingeniería rápida.
¿Qué son las categorías de indicaciones?
Las indicaciones son herramientas esenciales para facilitar una comunicación fluida con los modelos de lenguaje de IA.
Para crear indicaciones de alta calidad, primero debes comprender cómo se clasifican. Esto le permite estructurarlos de manera efectiva centrándose en una respuesta objetivo específica.
Las principales categorías de indicaciones incluyen:
1. Indicaciones para la búsqueda de información
Estas indicaciones están diseñadas para recopilar información al plantear preguntas de “Qué” y “Cómo”. Son ideales para extraer detalles o hechos específicos del modelo de IA. Los ejemplos incluyen:
¿Cuáles son los beneficios para la salud de una dieta basada en plantas?
¿Cómo puedo aumentar mi productividad en el trabajo?
2. Indicaciones basadas en la instrucción
Las indicaciones basadas en instrucciones dirigen el modelo de IA para realizar una tarea específica. Estas indicaciones se asemejan a la forma en que interactuamos con asistentes de voz como Siri, Alexa o el Asistente de Google. Algunos ejemplos son:
Programe una cita con el dentista para el próximo martes a las 10 a. m.
Encuentra la ruta más rápida al aeropuerto.
3. Indicaciones que proporcionan contexto
Estas indicaciones proporcionan información contextual al modelo de IA, lo que le permite comprender mejor la respuesta deseada por el usuario. Al ofrecer contexto, puede obtener respuestas más precisas y relevantes de la IA. Los ejemplos incluyen:
Soy nuevo en jardinería. ¿Cuáles son algunas plantas fáciles de cultivar para principiantes?
Quiero planear una cena romántica para mi pareja. ¿Puedes sugerir algunas recetas e ideas de ambientes?
4. Indicaciones comparativas
Las indicaciones comparativas se utilizan para evaluar o comparar diferentes opciones, ayudando a los usuarios a tomar decisiones informadas. Son particularmente útiles a la hora de sopesar los pros y los contras de varias alternativas. Los ejemplos incluyen:
¿Cuáles son los beneficios e inconvenientes de alquilar frente a comprar una casa?
Compara el rendimiento de los coches eléctricos y los coches de gasolina tradicionales.
5. Indicaciones para buscar opinión
Estas indicaciones provocan la opinión o el punto de vista de la IA sobre un tema determinado. Pueden ayudar a generar ideas creativas o participar en debates que invitan a la reflexión. Algunos ejemplos son:
¿Cuál podría ser el impacto potencial de la inteligencia artificial en el mercado laboral?
¿Cómo podría cambiar el mundo si la teletransportación se hiciera realidad?
6. Indicaciones reflexivas
Las indicaciones reflexivas ayudan a las personas a obtener una visión más profunda de sí mismas, sus creencias y sus acciones. A menudo fomentan el autocrecimiento y la introspección basados en un tema o experiencia personal. Es posible que deba proporcionar información de antecedentes para obtener una respuesta deseable. Algunos ejemplos incluyen:
¿Cómo puedo desarrollar mi confianza en mí mismo y superar las dudas?
¿Qué estrategias puedo implementar para mantener un equilibrio saludable entre la vida laboral y personal?
¿Qué tipo de factores influyen en la selección rápida?
La selección rápida implica tener en cuenta muchos elementos para crear indicaciones efectivas. Estos elementos afectan la calidad, relevancia y precisión de las respuestas de ChatGPT. Los factores esenciales a considerar incluyen:
Conocimiento del modelo: conozca las ventajas y desventajas de ChatGPT. Incluso modelos de vanguardia como ChatGPT pueden necesitar ayuda con trabajos específicos o producir datos falsos. Esta comprensión ayuda a crear indicaciones que capitalizan las fortalezas del modelo y minimizan sus defectos.
Intención del usuario: es fundamental comprender la intención del usuario de generar respuestas relevantes. Las indicaciones deben reflejar claramente las expectativas del usuario, permitiendo que ChatGPT proporcione información relevante y correcta.
Claridad y especificidad: asegúrese de que la indicación sea clara y explícita para minimizar la ambigüedad o la incertidumbre, lo que puede conducir a respuestas deficientes.
Especificidad de dominio: cuando se trata de un dominio altamente especializado, considere emplear vocabulario o contexto específico del dominio para dirigir el modelo a la respuesta deseada. Agregar contexto o ejemplos puede ayudar al modelo a producir resultados más precisos y relevantes.
Limitaciones: Determine si se requieren limitaciones (como la longitud o el formato de la respuesta) para producir el resultado deseado. Las restricciones, como las limitaciones de caracteres o los formatos estructurados, se pueden especificar explícitamente para ayudar al modelo a generar respuestas que se ajusten a las necesidades específicas.
Tener en cuenta estos elementos en la ingeniería prompt mejora el rendimiento de ChatGPT y garantiza que las respuestas generadas coincidan estrechamente con los objetivos deseados.
Es crucial tener en cuenta que la ingeniería de prompts es un tema de estudio continuo, con mejoras y refinamientos constantes para aumentar la interactividad y la utilidad de los modelos de lenguaje como Chat GPT.
Para resumir:
1. Identifica el problema u objetivo: indica claramente el propósito con el que quieres que ChatGPT te ayude y el tipo de respuesta que esperas.
Ejemplo: Genera titulares llamativos para una campaña de marketing dirigida a jóvenes profesionales de la industria de la moda.
2. Agregue palabras clave y frases pertinentes: Incluya los términos más relevantes específicos de la industria y relacionados con el tema en el mensaje para ayudar a dirigir ChatGPT hacia la generación del resultado deseado.
Ejemplo: Elabore un texto de marketing persuasivo para nuestros zapatos deportivos, centrándose en la comodidad, la durabilidad y el rendimiento. Dirígete a entusiastas del fitness y atletas. Incorpora palabras clave como “rendimiento”, “comodidad”, “durabilidad” y “atlético”.
3. Redacte la indicación: construya una indicación sucinta que transmita de manera efectiva la información y la tarea requeridas utilizando las palabras clave y frases identificadas en los pasos anteriores.
Ejemplo: “Crea una publicación atractiva en las redes sociales que destaque los beneficios de nuestra nueva línea de cuidado de la piel orgánica, enfatizando ingredientes como ‘natural’, ‘nutritivo’, ‘ecológico’ y ‘piel brillante’”.
4. Probar, evaluar e iterar: producir respuestas utilizando ChatGPT, evaluar los resultados y modificar el mensaje según sea necesario para obtener el resultado deseado. Repita este proceso hasta que cree un mensaje exitoso que genere consistentemente la respuesta esperada.
Los resultados excelentes dependen principalmente de los datos de entrenamiento, los parámetros del modelo y las indicaciones efectivas. Dado que solo podemos influir en uno de estos factores, esto es lo que constituye una buena indicación:
Lenguaje claro y conciso que es directo e inequívoco.
La persona asignada a ChatGPT, es decir, el rol que asumirá en tu mensaje.
La información y los ejemplos que proporcione, es decir, su aporte. (ChatGPT puede hacer referencia a información y ejemplos del historial de chat anterior)
Una tarea específica que solicita a ChatGPT que realice, es decir, su resultado esperado.
Ajustes según sea necesario después de recibir la respuesta inicial, es decir, iterando hasta que se logre la salida deseada.
¿Cuáles son las técnicas para una ingeniería de Prompts efectiva?
Aquí exploraremos varias técnicas que se pueden emplear para optimizar la ingeniería IA y maximizar la efectividad de las interacciones con ChatGPT. Profundicemos en estas técnicas y comprendamos su importancia.
Dar instrucciones claras y específicas
Las instrucciones claras y específicas forman la base de una ingeniería rápida y efectiva. Al proporcionar orientación explícita, los usuarios pueden mejorar la calidad de las respuestas de ChatGPT. La investigación realizada por OpenAI revela que las indicaciones bien definidas afectan significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje.
Indicación 1
Indicación 2 [ + Ver más en el Curso Prompt Engineering ]

Uso de restricciones explícitas
La incorporación de restricciones explícitas dentro de las indicaciones puede guiar el proceso de pensamiento de ChatGPT y garantizar respuestas más precisas y razonadas. Las restricciones sirven como instrucciones adicionales que dan forma al comportamiento del modelo y mejoran la relevancia de los resultados generados.
Por ejemplo, al buscar instrucciones paso a paso, incorporar restricciones como “Por favor, proporcione un proceso detallado y secuencial” ayuda a ChatGPT a generar instrucciones coherentes y fáciles de seguir. La investigación de OpenAI demuestra que el uso de reglas explícitas conduce a resultados más controlados y alineados.

Experimentar con el contexto y los ejemplos
El contexto juega un papel vital en la ingeniería de Prompts. Al proporcionar contexto y ejemplos relevantes dentro de las indicaciones, los usuarios pueden mejorar la comprensión de ChatGPT y guiarlo hacia la generación de respuestas más precisas y contextualmente apropiadas.
Por ejemplo, incorporar un contexto relevante en el mensaje ayuda a ChatGPT a proporcionar respuestas más informadas al solicitar información sobre un tema específico.
Indicación 1
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Curso de IA económico

Esta guía es un pequeño avance del contenido de alto valor que te vas a encontrar en el Curso Online para ganar dinero con la IA. Ya sea por recibir un gran sueldo trabajando para un empresa técnologica o bien por generar ingresos pasivos (y activos con un negocio de IA, habrá merecido el pago del curso. Es una inversión ecónomica en ti mismo que te beneficiará si aprovechas el cambio tecnológico que estamos viviendo.

Vamos a avanzar sobre el anterior reto que hemos planteado. Este mensaje rico en contexto guía a ChatGPT para generar respuestas que se alineen con el área específica de interés.
Aprovechamiento de las preguntas del Sistema 1 y del Sistema 2
Las preguntas del Sistema 1 y del Sistema 2 proporcionan un enfoque equilibrado para impulsar la ingeniería. Las preguntas del Sistema 1 provocan respuestas rápidas e instintivas, mientras que las preguntas del Sistema 2 exigen respuestas reflexivas y detalladas. La combinación de ambos tipos de preguntas añade variedad y profundidad a las interacciones con ChatGPT.
Por lo tanto, aprovechar las consultas del Sistema 1 y del Sistema 2 en ingeniería de Prompts es un enfoque que puede influir en el tipo de respuestas dadas por ChatGPT.
Los usuarios pueden indicar a ChatGPT que genere respuestas que satisfagan sus necesidades al incluir preguntas del Sistema 1 y del Sistema 2 en las indicaciones. Considere el siguiente ejemplo para demostrar este concepto:
Ejemplo: Chatbot de sugerencias de viaje
La consulta del Sistema 1 en este ejemplo solicita a ChatGPT que entregue recomendaciones rápidas para los principales lugares turísticos de París. Los usuarios que busquen consejos sobre itinerarios de viaje cortos se beneficiarían de una información breve y fácil de digerir. Atracciones como el Museo del Louvre, la Catedral de Notre Dame y los Campos Elíseos podrían incluirse en la respuesta.
La investigación del Sistema 2 alienta a ChatGPT a explorar la relevancia histórica y los aspectos arquitectónicos de un monumento en particular, como la Torre Eiffel. Esta respuesta sería útil para los usuarios que buscan una mejor comprensión e información sobre la atracción. La respuesta podría incluir detalles sobre la construcción de la torre para la Feria Mundial en 1889, el diseño de Gustave Eiffel y su famoso marco de celosía de hierro.
Los usuarios pueden obtener recomendaciones rápidas y explicaciones más extensas al incluir consultas del Sistema 1 y del Sistema 2. Esto permite que el chatbot de recomendaciones de viaje se adapte a los diversos gustos de los usuarios, ofreciendo sugerencias prácticas a la vez que satisface la curiosidad de las personas interesadas en las características históricas y arquitectónicas de los sitios.
Control de la verbosidad de salida
Controlar la verbosidad de las respuestas de ChatGPT es un componente crítico de la ingeniería Prompt. Permite a los clientes controlar el nivel de detalle y la longitud de las salidas generadas. Considere el siguiente ejemplo para ver cómo se puede gestionar la verbosidad de salida:
Indicación 1
Indicación 2 [ + Ver más en el Curso Prompt Engineering ]

El imparable desarrollo de ChatGPT es uno de los mayores avances tecnólogicos de nuestra era. Todo comenzó con el modelo de chatbot que creó el equipo de Openai. Es la empresa lider de esta transformación digital. Desde 2023 se están generando MILLONES de dolares con la IA

Fuente: Reuters

El chatbot demuestra una gran verbosidad en esta respuesta presentando una receta detallada paso a paso. Contiene explicaciones y consejos adicionales para ayudar a los usuarios a navegar por el proceso de horneado. Este nivel de profundidad es apropiado para las personas que desean instrucciones detalladas, especialmente aquellas que son nuevas en la cocción o que aprecian un enfoque más completo.
De esta manera, el chatbot puede adaptarse a las diversas preferencias del usuario y optimizar la experiencia de conversación regulando la verbosidad de las respuestas, permitiendo que el chatbot brinde respuestas relevantes a sus necesidades y mejore su conexión.

Curso de IA fácil: Fundamentos

¿Cuáles son las mejores prácticas de ingeniería rápida? (Prompt Engineering)
La ingeniería rápida o Prompt Engineering es un proceso dinámico que implica un pensamiento y una experimentación considerables para lograr los mejores resultados. En esta sección, analizaremos las mejores prácticas de ingeniería rápida para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo sus interacciones con ChatGPT. Analicemos estas prácticas y veamos qué significan.
Pruebas iterativas y mejora del resultado

Estudiar IA es una de las mejores cosas que puede hacer alguien en 2024. Ya sea estudiar Prompts como aprender lo básico para estar preparados es lo más sensato sabiendo los cambios que se nos vienen. La IA va a poner patas arriba la industria del cine, de los videojuegos, de los buscadores de internet.. Todos los medios van a estar afectados por ella directa o indirectamente. Desde programar una nevera hasta recibir una pizza. Y eso va a tener consecuencias en el mercado laboral. Apuntarse a la formacón que te presentamos es una oportunidad única la vida y hay que saber aprovecharla.

Siguiendo con el caso de estudio, vemos que nos encontramos con estos parámetros:

Limitaciones: Determine si se requieren limitaciones (como la longitud o el formato de la respuesta) para producir el resultado deseado. Las restricciones, como las limitaciones de caracteres o los formatos estructurados, se pueden especificar explícitamente para ayudar al modelo a generar respuestas que se ajusten a las necesidades específicas.
Tener en cuenta estos elementos en la ingeniería Prompt mejora el rendimiento de ChatGPT y garantiza que las respuestas generadas coincidan estrechamente con los objetivos deseados.
Es crucial tener en cuenta que la ingeniería de Prompts es un tema de estudio continuo, con mejoras y refinamientos constantes para aumentar la interactividad y la utilidad de los modelos de lenguaje como Chat GPT.
Para resumir:
1. Identifica el problema u objetivo: indica claramente el propósito con el que quieres que ChatGPT te ayude y el tipo de respuesta que esperas.
Ejemplo: Genera titulares llamativos para una campaña de marketing dirigida a jóvenes profesionales de la industria de la moda.
2. Agregue palabras clave y frases pertinentes: Incluya los términos más relevantes específicos de la industria y relacionados con el tema en el mensaje para ayudar a dirigir ChatGPT hacia la generación del resultado deseado.
Ejemplo: Elabore un texto de marketing persuasivo para nuestros zapatos deportivos, centrándose en la comodidad, la durabilidad y el rendimiento. Dirígete a entusiastas del fitness y atletas. Incorpora palabras clave como “rendimiento”, “comodidad”, “durabilidad” y “atlético”.
3. Redacte la indicación: construya una indicación sucinta que transmita de manera efectiva la información y la tarea requeridas utilizando las palabras clave y frases identificadas en los pasos anteriores.
Ejemplo: “Crea una publicación atractiva en las redes sociales que destaque los beneficios de nuestra nueva línea de cuidado de la piel orgánica, enfatizando ingredientes como ‘natural’, ‘nutritivo’, ‘ecológico’ y ‘piel brillante’”.
4. Probar, evaluar e iterar: producir respuestas utilizando ChatGPT, evaluar los resultados y modificar el mensaje según sea necesario para obtener el resultado deseado. Repita este proceso hasta que cree un mensaje exitoso que genere consistentemente la respuesta esperada.
Los resultados excelentes dependen principalmente de los datos de entrenamiento, los parámetros del modelo y las indicaciones efectivas. Dado que solo podemos influir en uno de estos factores, esto es lo que constituye una buena indicación:
Lenguaje claro y conciso que es directo e inequívoco.

Un Curso de IA barato que lo tiene todo

Aprender a ganar dinero con la IA es algo que deseas y aquí te lo ponemos fácil. Un Curso Online en nuestra Aula Virtual con videos y ejemplos practicos de como generar dinero. Insistimos en que tomes acción antes de que todo el fenómeno haya revolucionado todas las profesiones, carreras, estudios, servicios y trabajos de todo tipo. Luego ya será tarde. De hecho ahora mismo miles de cambios están dando. Así pues tomar acción ahora es crucial para que usted decida el rumbo de su vida.

Información que tendemos en cuenta y que debe saber:

La persona asignada a ChatGPT, es decir, el rol que asumirá en tu mensaje.
La información y los ejemplos que proporcione, es decir, su aporte. (ChatGPT puede hacer referencia a información y ejemplos del historial de chat anterior)
Una tarea específica que solicita a ChatGPT que realice, es decir, su resultado esperado.
Ajustes según sea necesario después de recibir la respuesta inicial, es decir, iterando hasta que se logre la salida deseada.
Aquí exploraremos varias técnicas que se pueden emplear para optimizar la ingeniería rápida y maximizar la efectividad de las interacciones con ChatGPT. Profundicemos en estas técnicas y comprendamos su importancia.

Lo cierto es que a día de hoy, se puede hacer dinero con la inteligencia Artificial de muchas maneras. Una de ellas es con los Videos: Synesthesia es un Generador de Vídeos con Inteligencia Artificial que te permite crear todo tipo de material multimedia. Desde películas, imágenes, retoque fotográfico, creación retratos en movimiento…Todo se genera 100%100 con AI. Es una buena oportunidad para hacer dinero con ella si aprendes cómo.

Las instrucciones claras y específicas forman la base de una ingeniería rápida y efectiva. Al proporcionar orientación explícita, los usuarios pueden mejorar la calidad de las respuestas de ChatGPT. La investigación realizada por OpenAI revela que las indicaciones bien definidas afectan significativamente el rendimiento de los modelos de lenguaje.
Indicación 1
Indicación 2 [ + Ver más información sobre ejemplos del Curso de Prompt Engineering ]

La incorporación de restricciones explícitas dentro de las indicaciones puede guiar el proceso de pensamiento de ChatGPT y garantizar respuestas más precisas y razonadas. Las restricciones sirven como instrucciones adicionales que dan forma al comportamiento del modelo y mejoran la relevancia de los resultados generados.
Por ejemplo, al buscar instrucciones paso a paso, incorporar restricciones como “Por favor, proporcione un proceso detallado y secuencial” ayuda a ChatGPT a generar instrucciones coherentes y fáciles de seguir. La investigación de OpenAI demuestra que el uso de reglas explícitas conduce a resultados más controlados y alineados.

Curso de ChatGPT online

El contexto juega un papel vital en la ingeniería de Prompts. Al proporcionar contexto y ejemplos relevantes dentro de las indicaciones, los usuarios pueden mejorar la comprensión de ChatGPT y guiarlo hacia la generación de respuestas más precisas y contextualmente apropiadas.Por ejemplo, incorporar un contexto relevante en el mensaje ayuda a ChatGPT a proporcionar respuestas más informadas al solicitar información sobre un tema específico.
Indicación 1
Indicación 2

Este mensaje rico en contexto guía a ChatGPT para generar respuestas que se alineen con el área específica de interés.
Las preguntas del Sistema 1 y del Sistema 2 proporcionan un enfoque equilibrado para impulsar la ingeniería. Las preguntas del Sistema 1 provocan respuestas rápidas e instintivas, mientras que las preguntas del Sistema 2 exigen respuestas reflexivas y detalladas.

La combinación de ambos tipos de preguntas añade variedad y profundidad a las interacciones con ChatGPT.
Por lo tanto, aprovechar las consultas del Sistema 1 y del Sistema 2 en ingeniería rápida es un enfoque que puede influir en el tipo de respuestas dadas por ChatGPT.

Los usuarios pueden indicar a ChatGPT que genere respuestas que satisfagan sus necesidades al incluir preguntas del Sistema 1 y del Sistema 2 en las indicaciones. Considere el siguiente ejemplo para demostrar este concepto:
Ejemplo: Chatbot de sugerencias de viaje
La consulta del Sistema 1 en este ejemplo solicita a ChatGPT que entregue recomendaciones rápidas para los principales lugares turísticos de París.

Los usuarios que busquen consejos sobre itinerarios de viaje cortos se beneficiarían de una información breve y fácil de digerir. Atracciones como el Museo del Louvre, la Catedral de Notre Dame y los Campos Elíseos podrían incluirse en la respuesta.
La investigación del Sistema 2 alienta a ChatGPT a explorar la relevancia histórica y los aspectos arquitectónicos de un monumento en particular, como la Torre Eiffel. Esta respuesta sería útil para los usuarios que buscan una mejor comprensión e información sobre la atracción.

La respuesta podría incluir detalles sobre la construcción de la torre para la Feria Mundial en 1889, el diseño de Gustave Eiffel y su famoso marco de celosía de hierro.

Aprender IA: todo lo que debes saber

Ya hay planes del gobierno de nuestro país para afrontar la brecha digital que separa a diferentes generaciones, La inteligencia artificial se aprenderá en escuelas y será motivo de estudio para que se aprenda desde el colegio. Las generaciones venideras estarán bien formadas y te tocará a ti decidir: O te conviertes en un lider en el campo de la IA bien preparado para ser su jefe, o lamentablemente tendras que ser tú el que trabajes para ellos.

Esto implica menos salario y menor capacidad económica que las generaciones de jovenes aunque cuentes con experiencia en tu campo, si no te adaptas a la IA serás relegado a esa posición. Por eso merece la pena aprender a ser un Ingeniero de Inteligencia Artificial que sabe manejar los Prompts cuanto antes.

Manejar Prompts es fácil . Todo lo que necesitamos en el reto planteado es un orden en las acciones que se van a tomar para cada caso.
Los usuarios pueden obtener recomendaciones rápidas y explicaciones más extensas al incluir consultas del Sistema 1 y del Sistema 2. Esto permite que el chatbot de recomendaciones de viaje se adapte a los diversos gustos de los usuarios, ofreciendo sugerencias prácticas a la vez que satisface la curiosidad de las personas interesadas en las características históricas y arquitectónicas de los sitios.

Controlar la verbosidad de las respuestas de ChatGPT es un componente crítico de la ingeniería de Prompts. Permite a los clientes controlar el nivel de detalle y la longitud de las salidas generadas. Considere el siguiente ejemplo para ver cómo se puede gestionar la verbosidad de salida:
Indicación 1
Indicación 2

El chatbot demuestra una gran verbosidad en esta respuesta presentando una receta detallada paso a paso. Contiene explicaciones y consejos adicionales para ayudar a los usuarios a navegar por el proceso de horneado. Este nivel de profundidad es apropiado para las personas que desean instrucciones detalladas, especialmente aquellas que son nuevas en la cocción o que aprecian un enfoque más completo.
De esta manera, el chatbot puede adaptarse a las diversas preferencias del usuario y optimizar la experiencia de conversación regulando la verbosidad de las respuestas, permitiendo que el chatbot brinde respuestas relevantes a sus necesidades y mejore su conexión.
La ingeniería de Prompts es un proceso dinámico que implica un pensamiento y una experimentación considerables para lograr los mejores resultados. En esta sección, analizaremos las mejores prácticas de ingeniería rápida para ayudar a los usuarios a aprovechar al máximo sus interacciones con ChatGPT. Analicemos estas prácticas y veamos qué significan.
La ingeniería de IA efectiva depende en gran medida de las pruebas iterativas y el refinamiento. Los usuarios pueden refinar las instrucciones y aumentar la calidad de las respuestas de ChatGPT a lo largo del tiempo revisando regularmente los resultados y ajustando las indicaciones en consecuencia.
Iteración 1
Iteración 2

Iteración 3:

Curso Online de Prompt Engineering

En la ingeniería Prompt, es fundamental equilibrar la intención del usuario con la creatividad del modelo. Considere el siguiente chatbot de inspiración para escribir, que se esfuerza por ofrecer indicaciones apropiadas mientras promueve la creatividad:
El chatbot da indicaciones apropiadas que fomentan la imaginación sin dejar de ser coherente con los objetivos de escritura del usuario al equilibrar la intención del usuario y aumentar la creatividad del modelo.
Aprovechar los recursos externos y las API es una técnica poderosa en la ingeniería rápida que permite a ChatGPT aprovechar la información adicional y mejorar sus respuestas. Exploremos un ejemplo para comprender cómo se pueden usar los recursos externos y las API:
Ejemplo: Chatbot de información meteorológica
El chatbot puede integrarse con una API meteorológica externa, como Weather.com, para proporcionar información meteorológica precisa. El chatbot puede recuperar datos meteorológicos en tiempo real para la ubicación especificada haciendo una llamada a la API.

Integración de API
La función get_weather() anterior muestra un ejemplo de integración con WeatherAPI, que devuelve las condiciones climáticas y la temperatura en grados Celsius para una ciudad determinada.
Generación de respuesta
Respuesta generada:
“El clima en la ciudad de Nueva York hoy está parcialmente nublado. La temperatura es de 22°C.”
Al aprovechar los recursos externos y las API, el chatbot recupera información meteorológica precisa y la incorpora a la respuesta. Esto proporciona a los usuarios actualizaciones meteorológicas en tiempo real adaptadas a su ubicación especificada.
La integración con recursos externos y API permite a ChatGPT aprovechar una gran cantidad de información más allá de sus datos de capacitación, lo que le permite proporcionar respuestas más valiosas y confiables a las consultas de los usuarios.

La API de OpenAI permite a los desarrolladores integrar ChatGPT en sus aplicaciones, productos o servicios. Aquí hay un ejemplo que muestra cómo se puede usar la API de OpenAI:

En este ejemplo, definimos la función ask_chatbot(), que introduce la pregunta de un usuario y un historial de chat opcional. La función formatea el historial de chat y las preguntas del usuario y luego realiza una llamada de API a la API de OpenAI utilizando el método openai.Completion.create ().
La respuesta de la API contiene la respuesta generada de ChatGPT. Extraemos la respuesta de la respuesta y añadimos la pregunta del usuario y la respuesta del chatbot al historial de chat. Finalmente, se devuelve la respuesta generada.
Usando la API OpenAI de ChatGPT, los desarrolladores pueden integrar las capacidades de ChatGPT en sus aplicaciones, permitiendo a los usuarios interactuar con el chatbot y recibir respuestas basadas en sus consultas.
ChatGPT debe utilizarse de forma ética y sin prejuicios. Un ejemplo de la importancia de estas prácticas:
Ejemplo: Selección de candidatos de trabajo impulsada por IA
Imagina un sistema de IA que analiza las respuestas de las entrevistas utilizando ChatGPT para seleccionar a los candidatos. El cribado debe ser ético y libre de prejuicios.
Estos pasos pueden reducir el sesgo y garantizar la imparcialidad:
Datos de entrenamiento diversos: use varios datos de raza, género y etnia para afinar ChatGPT. Abordar los datos de entrenamiento sesgados desde el principio es esencial porque puede causar sesgos.
Evaluación de sesgos: evaluar regularmente las respuestas del modelo para identificar y reducir los sesgos. Utilice la paridad demográfica y la igualdad de oportunidades para ver si las sugerencias del modelo varían según factores protegidos como el género o la raza. Los ajustes deben reducir los sesgos.
Pautas transparentes: Comunique las pautas del sistema a los revisores y desarrolladores humanos. Estos estándares deben enfatizar la justicia, la ética y la evitación de prejuicios. Dar instrucciones explícitas para evitar favorecer o discriminar a grupos específicos durante la selección.
Revisión humana en el bucle: haga que los humanos analicen las respuestas del sistema. Esta etapa ayuda a detectar cualquier sesgo del modelo y garantiza que los humanos puedan considerar el contexto y tomar decisiones justas.
Monitoreo y comentarios continuos: Monitoree continuamente el rendimiento del sistema y recopile comentarios de usuarios y revisores. Compruebe las salidas del sistema en busca de sesgos y efectos inesperados. Los ciclos de retroalimentación ayudan a resolver las dificultades rápidamente.
Grupo de revisores diversos: asegúrese de que el equipo responsable de revisar y perfeccionar los resultados del sistema esté formado por personas de diversos orígenes. Los grupos diversos pueden detectar y resolver prejuicios que los grupos homogéneos pasan por alto.
Estas prácticas ayudan al sistema de selección de candidatos de trabajo impulsado por IA a evitar prejuicios y evaluar a los candidatos en función de sus habilidades y calificaciones.
La ingeniería rápida va más allá de lo básico e incluye tácticas innovadoras para optimizar aún más el rendimiento y la adaptabilidad de ChatGPT. Esta sección analiza las estrategias avanzadas de ingeniería de avisos, como el control de temperatura y tokens, el encadenamiento de avisos para conversaciones de varias vueltas, la modificación de avisos para aplicaciones específicas del dominio y el tratamiento de entradas de usuario confusas o contradictorias.
La temperatura y el control de tokens son métodos efectivos para ajustar el comportamiento de ChatGPT. Los usuarios pueden cambiar la aleatoriedad de la salida generada utilizando el control de temperatura. Las temperaturas más bajas, como 0.2, crean respuestas más enfocadas y deterministas, mientras que las temperaturas más altas, como 1.0, producen resultados más variables y exploratorios.
La investigación de OpenAI revela el efecto del control de temperatura en la diversidad de respuestas de ChatGPT. Los usuarios pueden lograr la combinación ideal entre ofrecer respuestas comprensibles e incorporar nuevas características en las respuestas generadas experimentando con diferentes configuraciones de temperatura.
Indicación 1
Indicación 2 (La solución a los ejemplos se aportan en el Curso de Prompt Engineering)

El control de tokens requiere especificar el número máximo de tokens para limitar la longitud de la respuesta. Esto permite a los usuarios controlar la verbosidad de la salida de ChatGPT y recibir respuestas breves y directas. Los usuarios pueden verificar que ChatGPT proporciona respuestas que corresponden a la longitud de respuesta deseada estableciendo limitaciones de token apropiadas.
El encadenamiento rápido y las conversaciones de varias vueltas permiten interacciones más interactivas y dinámicas con ChatGPT. En lugar de depender de indicaciones únicas, los usuarios pueden encadenar indicaciones para crear un flujo continuo de conversación. Cada mensaje puede hacer referencia a entradas anteriores o a las respuestas anteriores de ChatGPT, lo que permite una conversación contextualmente rica.
Al incorporar el encadenamiento rápido, los usuarios pueden crear una experiencia más conversacional y participar en interacciones de ida y vuelta con ChatGPT. Esta técnica beneficia a las tareas que requieren instrucciones de varios pasos o participar en discusiones detalladas.
Ejemplo:

La adaptación de indicaciones para aplicaciones específicas del dominio es un aspecto esencial de la ingeniería de indicaciones. Implica adaptar las indicaciones a industrias o campos específicos para garantizar respuestas relevantes y precisas. Exploremos un ejemplo para ilustrar cómo se pueden adaptar las indicaciones para una aplicación específica del dominio:
Ejemplo: Chatbot de diagnóstico médico
Adaptar el mensaje para un chatbot de diagnóstico médico requiere incorporar terminología médica relevante, síntomas y consideraciones de diagnóstico.
El indicador adaptado considera los síntomas del usuario y le informa sobre las limitaciones de la evaluación. La respuesta generada por el chatbot puede proporcionar recomendaciones iniciales basadas en la información proporcionada:
Al adaptar el mensaje a un chatbot de diagnóstico médico, la respuesta se alinea con la aplicación específica del dominio y proporciona recomendaciones iniciales al tiempo que enfatiza la importancia del asesoramiento médico profesional.

Los Mejores Cursos de IA

Analizando todas las formaciones sobre Inteligencia Artificial descubrirás que el Curso para Ingeniero de Prompts es el mejor por todos por tres razones principales:

Es un curso fácil, que empieza desde lo más básico hasta los conceptos más avanzados. Es un Máster de especialización dirigido a estudiantes sea cual sea su nivel de estudios. No se requiere carrera universitaria, lo puede cursar cualquiera que haya ido al colegio. Más de 30 alumnos de Bachillerato lo están cursando así como alumnos de carreras de todos los ámbitos.

Carreras universitarias de Ciencias y Últimas Técnologias son un complemento para refrescar parte del temario. Pero el curso va más allá. Lo pueden hacer universitarios en Medicina, Empresariales, Dirección de Empresas, Económicas, Periodismo y cualquier otra titulación de esta rama.

Licenciados o estudiantes que estén cursando diplomaturas de Arte, Historia, Filologia, Psicología.. también tienen acceso al curso. De este modo podrán aplicar los conocimientos de IA a su rama de estudios.

Trabajadores en situación de desempleo tienen ahora mismo una gran oportunidad de adquirir unas competencias que son necesarias para incorporarse en un sector que está ampliamente demandado.

Si te preguntas: inteligencia artificial: cómo cambiará el mundo (y tu vida) es mejor que hagas este curso de capacitación online, porque todo va a cambiar. Absolutamente todo.

La gran demanda de estos puestos de trabajo en 2024 hace que tengan muchas salidas en todos los mercados laborales que usan inteligencia artificial. Todos tienen cabida ya que la IA se está incorporando en todas las áreas del trabajo.

Desde dentistas hasta panaderos van a verse envueltos en el desarrollo de Prompts para sus negocios al igual que hizo en su dia la aparición de Internet.

Para todos ellos hemos recopilado ésta fácil e intuitiva guía que te familiarizará con conceptos clave en la Ingeniería de Chatgpt y otros modelos desarrollados.

De las mejores guías y tutoriales hemos extraído todo el conocimiento en IA y te lo ofrecemos en formato digital a un precio muy económico. Explicando por gurús en el ámbito de forma sencilla y amena. Puedes compatibilizar el curso con tu trabajo, solo requiere un mínimo de 30 minutos al día para entender todos la información y asimilarla con videos online perfectamente explicados y con ejemplos de uso.

Es el mejor curso para aprender IA barato y efectivo. Tiene muy buenas opiniones positivas y con más de 200 alumnos satisfechos que ya están aplicando estos conocimientos en su vida diaria. El único requisito es empezarlo YA antes de que la IA te envuelva por completo y no sepas defenderte en ella.

No te conviertas en un aislado digital. No dejes que el desarrollo tecnológico te expulse de la vida laboral y social. Es hora ya, justo ahora en 2024, el momento de tomar la decisión más importante que cambiará tu vida por completo.

La ingeniería de Prompts requiere manejar entradas de usuario poco claras o contradictorias. ChatGPT debe manejar cuidadosamente dichas entradas y responder de manera significativa. Exploremos un ejemplo para ilustrar cómo se puede lograr esto:
Ejemplo: Chatbot de recomendaciones de restaurantes
En este caso, el usuario quiere opciones de bistec y vegetarianas. El chatbot puede aclarar lo siguiente:

[ + Ver ejemplo en el Curso de Prompt Engineering ]

En la inteligencia artificial están metidos todos, empezando por Google con su Chatbot Bard, hasta decenas de otros proyectos de IA que se están desarrollando y para los que serán necesarios capacitaciones en Prompt Engineering y Learning Machine.

Si Google está en el tema, sabiendo que es una de las empresas más importantes que ha cambiado nuestras vidas en los últimos 25 años, tu tambien deberías estar dentro. No sólo por la cantidad de dinero que mueve esto sino por pura lógica. Si te hubieran enseñado a manejar Google hace 25 años, verdad que hubiera cambiado tu futuro? Posiblemente ahoras serias el rey de las redes e internet y uno de los gurús más cotizados.

Por eso mismo es mejor sumarse a la hora de cambio que se nos viene antes de mirar a otro lado y rezar por no peder nuestro puesto de trabajo. Las busquedas sobre Prompt Engineering Curso Google es una de las consultas más preguntadas en Internet. Google y la IA van de la mano, por eso es mejor para ti que sepas todo esto ahora en 2024, cuando aun puedes mover tus cartas. No dentro de unos años, cuando pierdas tu puesto de trabajo de toda la vida.

Perder mi trabajo por la IA

Éste es uno de los mayores miedos que tiene el hombre frente a la Inteligencia Artificial. ¿Perderé mi trabajo?

Te voy a contar una historia que en su día explicó Sant Altman, uno de los mayores maestros en el desarrollo de la IA generativa y CEO de Chatgpt. Cuando se empezó a jugar en baloncesto, los primeros años el juego consistía en meter una pelota en una cesta común, tapada por la parte de abajo. Cada vez que alguien encestaba el balón, un hombre se subía a una escalera, cogía el balón de la cesta y lo volvía a poner en juego en el partido que se estaba disputando.

Se perdía gran tiempo en recoger los balones de las cestas, por lo que así duró el juego durante 8 años.. ¿Qué pasó entonces? Que a algunos se les ocurrió la idea de recortar la tapa de la cesta para que no hubiera que subirse a recogerlo de allí. Desde entonces el juego se volvió más rápido, más competitivo, con más oportunidades para los jugadores y mucha más diversión para las gradas de público que contemplaban los encuentros. Sin duda había sido un gran avance. ¿Se quejó alguien de este gran progreso?

Parece que no, todos estaban mucho más contentos y se había hecho de este deporte un entrenamiento mejor. Pero si que hubo gente que se quejó de este cambio. Los que se subían a la escalera a recoger los balones de la cesta habían perdido su trabajo. Se quejaron.

¿Y que tuvieron que hacer? Adaptarse al cambio. Pasar por el aro (nunca mejor dicho) Sus protestas no llegarían a nada comparado con todo lo que había avanzado el baloncesto. Ahora nos encontramos en una situación muy similar. ¿Es mala la IA por quitarte tu puesto de trabajo? Compáralo con el ejemplo.

La verdad es que está claro que se va a imponer el progreso tecnológico por muchas protestas que hagan los que pierdan sus empleos. Frente al cambio lo mejor es adaptarse.

La IA no te va a quitar el trabajo si sabes adaptarte a ella. Incluso te lo va a hacer más rápido, eficaz y automatizando muchos procesos que te ahorraran tiempo y te daran una vida más confortable. No te conformes con ser un recoge pelotas de la cesta.