Prompt engineer es la nueva profesión de moda. Un rol puesto en valor gracias el auge de la inteligencia artificial (IA), con cero paro y al que todos quieren dedicarse.
¿Qué hace un ingeniero de prompts en el campo de la IA y por qué su trabajo es tan relevante hoy en día? Se trata de una suerte de traductor entre el lenguaje humano y las redes neuronales, es decir, el software que impulsa los chatbots de inteligencia artificial generativa (IAG) o, también, los asistentes virtuales como Alexa o Siri.
Es decir: que gracias a su papel se optimiza la tecnología, porque el lenguaje de la máquina fluye mejor, o al menos fluye más hacia intentar parecerse al nuestro lo máximo posible. De manera que un prompt engineer lo que consigue es naturalizar la manera en que estas máquinas se comunican para que sean coherentes y entendibles para nosotros. En concreto, esto se consigue haciendo las preguntas adecuadas.
Ángel Delgado, físico de formación, docente en diferentes áreas relacionadas con la IA y con el Big Data e ingeniero de maching learning en la consultora Paradigma Digital, explica para 20Bits qué es exactamente eso de hacer ‘las preguntas adecuadas’.
“Básicamente, el día a día de un ingeniero de prompts es muy similar al de un programador del sector TIC, como por ejemplo puede ser un profesional que se dedique a desarrollar aplicaciones web, con un matiz diferente: no se trata solo de programar y ‘picar’ código, hay que enfocarse en los datos y entenderlos”, explica Delgado.
Esto es así, continúa diciendo el experto, porque el objetivo de este rol es programar modelos que sean capaces de, primero, dar sentido a los datos y, segundo, predecir nuevos comportamientos —o, dicho de otra forma, nuevos datos—.
Estos profesionales, hasta la irrupción de ChatGPT, eran poco conocidos. Pero, desde que la IAG de OpenAI irrumpió en el mundo, han aparecido como setas en otoño. Y, como digo, no es de extrañar: son los que se encargan de dar las instrucciones correctas a los sistemas de inteligencia artificial para que estos puedan generar texto, traducir idiomas, escribir diferentes tipos de contenido creativo y responder a preguntas de forma informativa.
¿Y qué tipo de perfiles se pueden encontrar dentro de esta profesión?
“Los ingenieros de prompts deben tener un profundo conocimiento de los sistemas de IA y de los principios de la lingüística para poder diseñar avisos -prompts- que sean eficaces y precisos”, destaca. Asimismo, es conveniente que cuenten con formación sólida en matemáticas, informática o ciencias de la computación.
Pero, en general, se trata de lingüistas, expertos en el lenguaje que "controlan" mucho si construir una frase con un tipo de estructura sintáctica hace que la IA resuelva mejor un problema que si se construye con otra.
Dado que juegan un papel importante en el desarrollo de los sistemas de IA, están altamente demandados en una amplia gama de industrias, incluyendo la tecnología, la atención médica, la banca y los servicios financieros.
Si esta profesión es relevante actualmente, se debe a la evolución de las tecnologías de IA y la demanda de aplicaciones basadas en el lenguaje natural. A medida que la IA y el procesamiento del lenguaje natural continúan avanzando, se espera que la demanda de expertos capaces de optimizar y ajustar los modelos de lenguaje mediante prompts personalizados aumente.
En general, la importancia de esta profesión radica en su capacidad para hacer que los sistemas de IA sean más útiles, eficientes y seguros al adaptarlos a contextos específicos y garantizar que produzcan resultados relevantes y confiables.
¿ChatGPT ha hecho que trabajar en inteligencia artificial sea más fácil?
“Desde que algo surge hasta que afecta en tu día a día pasa mucho tiempo. En el día a día aún no he cambiado nada, o sea, realmente seguimos trabajando igual. ¿Por qué? Pues porque a nivel general como sociedad se sigue viendo GPT como algo anecdótico, por lo que la mayor parte de los profesionales de la IA siguen trabajando ‘a la manera tradicional’, es decir, desarrollando modelos particulares para cada problema al que se enfrentan”, comenta Delgado.
Cuando toda esta tecnología evolucione más y se implante, añade el experto, veremos un cambio. “La mayoría de los trabajos en los que los contenidos se generen por personas van a migrar, esa persona va a pasar de crear ese contenido a que lo cree una inteligencia artificial y esa persona validarlo o, incluso, crear contenido que luego después servirá para enriquecer la IA para que genere contenido de mayor calidad”.
Y aquí es donde los prompts engineers son clave.
Medir la calidad de la IA
En este momento, un ingeniero de prompts trabaja en dos vertientes.
Por un lado, tal y como señala Delgado, en comprobar cómo funcionan los algoritmos. “Esto es algo que hemos hecho todos: abrir ChatGPT y ver ‘qué tal lo hace’, chequear cómo son las respuestas”. En este sentido, destaca el experto, incluso se han desarrollado ya lo que se conoce como ‘técnicas de prompting’, es decir, maneras en las que hablar con el modelo de lenguaje de gran tamaño para que responda mejor.
“Por ejemplo, si en vez de hacer preguntas y esperar respuestas acompañas la pregunta con una explicación de esta, es probable que el sistema te responda mejor. O ayuda también bastante poner ejemplos de lo que buscas”, dice.
Por otro lado, lo que se está haciendo es ‘industrializar prompts’, esto es, hallar la manera en la que se pueda aplicar el sistema de manera general, que sea un modelo escalable.
No todos saben qué hacer con la IA, pero todos preguntan
“Me ha llamado mucho la atención últimamente que, si bien es verdad que no todas las empresas quieren usar este tipo de cosas o no son capaces de usarlas, también lo es que todas te preguntan”, comenta Delgado, dejando entrever ese boom de la inteligencia artificial y cómo ha despertado la curiosidad de la mayoría.
Esto, concluye el experto, es muy positivo para el sector y se podría entender que ChatGPT ha democratizado la IA, la ha bajado a la tierra: “Antes, cuando le contabas a un cliente que nosotros hacemos modelos estadísticos para predecir qué va a comprar un cliente según el historial de datos que se tenga almacenado, la gente nos miraba como si hablásemos en otro idioma. Ahora tienen interés”.
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