Google acaba de publicar un whitepaper completo sobre Prompt Engineering, una habilidad que se ha convertido en esencial para cualquier profesional que trabaje con inteligencia artificial. Como si fuera un nuevo idioma digital, dominar la ingeniería de prompts puede marcar la diferencia entre obtener resultados mediocres o conseguir exactamente lo que necesitas de los modelos de lenguaje.
¿Qué es exactamente el Prompt Engineering?
Imagina que estás dirigiendo a un actor con un talento extraordinario pero que necesita instrucciones precisas. La ingeniería de prompts es el arte de dar esas instrucciones a los modelos de lenguaje como GPT, Claude, Qwen o Gemini para obtener los mejores resultados posibles.
Según el documento de Google, la ingeniería de prompts es “el proceso de diseñar prompts de alta calidad que guíen a los LLMs para producir salidas precisas“. No es simplemente escribir una pregunta, sino estructurar el texto de manera que el modelo pueda interpretarlo correctamente y generar la respuesta deseada.
Los pilares fundamentales del Prompt Engineering
1. Configuración de la salida del LLM
Como un director ajustando la iluminación en un set, puedes controlar varios parámetros:
- Temperatura: Controla la aleatoriedad en la selección de tokens. Una temperatura baja (cercana a 0) produce respuestas más deterministas, mientras que una temperatura alta genera resultados más creativos y diversos.
- Top-K y Top-P: Mecanismos para restringir la selección del siguiente token a los más probables, balanceando creatividad y precisión.
2. Técnicas de Prompting
El documento de Google detalla varias técnicas que funcionan como diferentes estilos de comunicación con la IA:
- Zero-shot: La forma más simple, donde solo proporcionas una descripción de la tarea sin ejemplos.
- Few-shot: Incluye ejemplos para que el modelo aprenda el patrón deseado (¡una de las técnicas más efectivas!).
- System prompting: Define el contexto general y el propósito del modelo.
- Role prompting: Asigna un rol específico al modelo para obtener respuestas desde esa perspectiva.
- Chain of Thought (CoT): Guía al modelo para explicar su proceso de razonamiento paso a paso.
- ReAct: Combina razonamiento y acción para tareas complejas, permitiendo al modelo interactuar con herramientas externas.
Mejores prácticas recomendadas por Google
El whitepaper destaca varias prácticas que son como el oro para cualquier prompt engineer:
- Proporcionar ejemplos: La práctica más importante es incluir ejemplos (one-shot/few-shot) en tu prompt.
- Ser específico: Cuanto más claridad, mejor resultado. Imagina que estás dando instrucciones a alguien que es brillante pero muy literal.
- Diseñar con simplicidad: Los prompts concisos y claros funcionan mejor que los complejos.
- Experimentar con formatos de entrada y estilos de escritura: Diferentes formatos pueden producir resultados notablemente distintos.
- Documentar tus intentos: Lleva un registro estructurado de tus prompts y sus resultados para aprender de ellos.
Aplicaciones prácticas
La ingeniería de prompts puede utilizarse para una amplia variedad de tareas, desde marketing de contenidos hasta análisis de datos:
- Creación de contenido original y creativo
- Extracción de información específica de textos
- Respuesta a preguntas complejas
- Clasificación de textos
- Traducción (idioma o código)
- Generación y documentación de código
- Razonamiento y resolución de problemas
El futuro del Prompt Engineering
Esta disciplina está en plena evolución. Según el documento de Google, algunas técnicas avanzadas como el “Automatic Prompt Engineering” ya están explorando cómo usar la IA para generar los mejores prompts, creando un interesante bucle meta-creativo.
La ingeniería de prompts se ha convertido en una interfaz crucial entre humanos y modelos de IA. Como apunta Google en su whitepaper, “no necesitas ser científico de datos o ingeniero de machine learning; cualquiera puede escribir un prompt”. Sin embargo, dominar esta habilidad requiere práctica, experimentación y un enfoque estructurado.
Si trabajas con IA generativa, invertir tiempo en mejorar tus habilidades de prompt engineering es probablemente una de las mejores inversiones que puedes hacer para mejorar tu productividad y la calidad de los resultados que obtienes.
Este excelente recurso compartido por Miguel Ángel Gutiérrez en LinkedIn es un documento completo de Google sobre ingeniería de prompts fechado en febrero de 2025.
Con más de 60 páginas, ofrece un recorrido exhaustivo por técnicas, casos de uso y mejores prácticas que resultan imprescindibles para cualquiera que trabaje con modelos de lenguaje como Gemini, GPT, Claude o Qwen.
