Cómo convertirse en un ingeniero rápido en 2024

La ingeniería de instrucciones es un proceso que consiste en proporcionar instrucciones en lenguaje natural a los modelos generativos de IA para obtener respuestas contextualmente relevantes.

Un ingeniero de instrucciones diseña y refina las instrucciones para que los sistemas de IA generen las respuestas deseadas, utilizando técnicas como la tokenización, el ajuste de los parámetros del modelo y varios métodos de instrucciones para mejorar la calidad del resultado.

Este artículo explora las habilidades necesarias y los pasos de la trayectoria profesional que le ayudarán a tener éxito como ingeniero de instrucciones.

¿Qué es la ingeniería de avisos?

La ingeniería de avisos es la práctica de crear entradas de texto o avisos específicos para guiar a los robots de IA impulsados por grandes modelos lingüísticos (LLM) como ChatGPT hacia la generación de respuestas precisas y significativas. Su objetivo es optimizar el rendimiento de los robots de IA proporcionándoles contexto e información.

La ingeniería de instrucciones gira en torno a la idea de experimentar y refinar las entradas de texto para optimizar el rendimiento de los modelos de IA. Al proporcionar instrucciones claras y detalladas, los usuarios pueden guiar a los robots de IA para que generen respuestas que cumplan criterios específicos, como el tema, la longitud de respuesta deseada, las restricciones, etc. Este proceso implica un enfoque de ensayo y acierto para comprender qué indicaciones funcionan mejor para una tarea determinada.

También se puede obtener ayuda de herramientas como los generadores de prompts de IA para empezar a utilizar prompts eficaces.

¿Qué hace un ingeniero de instrucciones?

Los ingenieros de instrucciones escriben y perfeccionan las instrucciones para guiar a los modelos de aprendizaje automático para que proporcionen los resultados deseados. A continuación se enumeran las principales responsabilidades de los ingenieros de instrucciones.

• Conocimiento del dominio: Un ingeniero de instrucciones adquiere la experiencia adecuada en el campo para tener un buen conocimiento de las terminologías relacionadas, lo que puede tener un impacto directo en la calidad de las instrucciones.
• Redacción de prompts: Redactar prompts claros con todos los detalles, ejemplos y contexto adicional para guiar a la IA en la dirección correcta.
• Optimización: Un ingeniero de instrucciones se centra en optimizar los tiempos de respuesta de las instrucciones y en experimentar con ellas para obtener resultados cada vez más refinados.
• Colaboración en equipo: Trabajar con equipos interfuncionales para obtener información sobre el comportamiento de los modelos, mejorar el diseño de los avisos, etc.
• Puesta a punto, automatización, etc.: Un ingeniero de avisos pone a punto los modelos existentes preparando conjuntos de datos personalizados y optimizando el entrenamiento, autogenera avisos para las pruebas e integra la IA con sistemas externos e internos.

Habilidades esenciales necesarias para convertirse en un ingeniero de prontos

La ingeniería de prompts es una carrera polifacética que requiere un conjunto diverso de habilidades, como la comprensión de los modelos de IA, conocimientos de programación, experiencia en el dominio, y más, como se indica a continuación.

Comprensión de IA/ML/NLP

Una comprensión general de cómo funcionan las tecnologías de IA (inteligencia artificial), ML (aprendizaje automático) y PNL (procesamiento del lenguaje natural) en un contexto LLM ayuda a un profesional a funcionar eficazmente como ingeniero de pronósticos.

Competencia en codificación

Los ingenieros de prontos necesitan sólidos conocimientos de codificación para escribir y probar el código de los sistemas de IA, ML y PNL. Los conocimientos de programación también son útiles para la generación automatizada de avisos, integraciones, ajustes finos y depuración, lo que proporciona un valor adicional más allá de la escritura estándar de avisos y conduce a oportunidades laborales bien remuneradas.

Conocimientos de dominio

La ingeniería de avisos requiere el conocimiento de terminologías específicas del dominio que pueden dar una ventaja a los ingenieros de avisos. Aunque se puede buscar en Internet la jerga técnica, tener experiencia en la materia es crucial para una aplicación eficaz en la IA y el perfeccionamiento de los prompt.

Habilidades de comunicación

Un ingeniero de prompt necesita comunicar eficazmente las instrucciones a la IA. Las instrucciones deben definir claramente los objetivos, dando los detalles necesarios y evitando cualquier cosa que pueda confundir a la IA. Dado que este papel puede implicar la colaboración entre departamentos, tener una fuerte comunicación verbal es otro requisito crucial.

Análisis de datos

Los ingenieros de prompts trabajan con grandes conjuntos de datos para desarrollar prompts para modelos de IA y ML. Necesitan una gran capacidad de análisis de datos para evaluar la precisión, la calidad y el sesgo de los resultados de los modelos y proporcionar información para afinar la IA.

Creatividad y pensamiento crítico

Crear prompts eficaces requiere una combinación de creatividad y pensamiento crítico. Inducir implica empujar creativamente a los LLM para que respondan con sensatez ajustando las indicaciones para lograr el resultado deseado. El pensamiento crítico es clave para el análisis de las indicaciones, la identificación de patrones, la resolución de problemas y las consideraciones éticas.

Guía paso a paso para convertirse en ingeniero de avisos

Para hacer carrera en la ingeniería de avisos es necesario sobresalir en diferentes categorías como reforzar los fundamentos de la IA, adquirir conocimientos técnicos y algunas más, como se indica a continuación.

Construir una base sólida

Hay que empezar por aprender los fundamentos de la inteligencia artificial y cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural con grandes modelos lingüísticos. Familiarizarse con el aprendizaje profundo y automático también ayudará a forjarse una carrera en este ámbito. Además, pruebe usted mismo estas herramientas para obtener información crucial sobre su funcionamiento en tiempo real.

Adquiera conocimientos técnicos

La mayoría de los LLM se construyen sobre Python. Por lo tanto, será bueno aprender a programar en Python, que puede resultar útil para utilizar los LLM en posteriores integraciones, ajustes, etc. Esto implica aprender los fundamentos de la codificación y experimentar con bibliotecas de Python como TensorFlow, Pytorch y Hugging Face Transformers. Se puede empezar con cursos en plataformas de aprendizaje electrónico como Udemy o incluso en sitios de medios sociales como YouTube.

Sumérjase en la ingeniería de prompt

Sumérjase en los fundamentos del diseño de prompts eficaces. Además, compruebe diversas estrategias de prompting, como zero shot, few-shot, meta prompting, etc., con diferentes herramientas de IA generativa, como ChatGPT, Gemini y Claude.

Cada modelo de IA tiene unos atributos únicos, propios de sus datos de entrenamiento y su estilo. Comprender cómo responden a las instrucciones ofrecerá, sin duda, valiosos conocimientos a los aspirantes a ingenieros de instrucciones.

Inicie proyectos personales de ingeniería de instrucciones

Aproveche las técnicas de ingeniería de prompts para construir proyectos personales a pequeña escala, como chatbots generadores de texto en el dominio de su interés. Puede hacerlo con un conjunto de datos comparativamente pequeño, que le proporcionará una visión crítica del funcionamiento del modelo y de cómo el sesgo de los datos puede afectar a las respuestas de la IA.

Intente afinar el modelo y documente el progreso. Hay que considerar la posibilidad de compartir el proceso con las comunidades en GitHub, Reddit y otros lugares para obtener comentarios.

Asista a conferencias y talleres y contribuya a proyectos de código abierto

Las conferencias y los talleres ofrecen una gran oportunidad para aprender de los expertos y establecer contactos con los compañeros. Estos eventos también ayudan a aprender de los últimos avances en el ámbito de la IA/ML/NLP y también abren opciones para futuras colaboraciones.

Del mismo modo, contribuir a proyectos de código abierto dedicados a la ingeniería prompt y la PNL puede desarrollar sus propias habilidades y beneficiar también a la comunidad.

Aprenda Prompt para herramientas de IA con los mejores cursos

Geekflare ha investigado y recopilado los mejores cursos para ayudarle a convertirse en un ingeniero prompt de éxito.

ChatGPT 101: Aprenda Prompts para ChatGPT y Consejos Inteligentes para ChatGPT

ChatGPT101 presenta la disrupción tecnológica de la IA, más concretamente, el impacto de las grandes herramientas basadas en modelos lingüísticos como ChatGPT. Además, los candidatos aprenderán a utilizar ChatGPT en todo su potencial para automatizar tareas serviles y potenciar la creatividad. Por último, el curso también cubre las limitaciones de ChatGPT para una aplicación realista en el día a día.

• Temas clave: Introducción a ChatGPT, Demostración de ChatGPT, Prompts para varios casos de uso, Limitaciones de ChatGPT.
• Creador: Peter Alkema, Instructor de TeraVerse
• Duración del curso: 62 secciones, 302 conferencias (18 horas 11 minutos)
• Plataforma: Udemy
• Precio: 17,99

Prompt Designer para IA Conversacional

Prompt Designer forConversational AI es para principiantes que intentan aprovechar herramientas similares a ChatGPT para optimizar sus chatbots y sistemas IVR con el fin de mejorar la experiencia del usuario final. El curso también ayuda a los candidatos a descubrir casos de uso de ChatGPT, crear prompts útiles y desarrollar IA conversacional.

Temas clave: ChatGPT para la creación de chatbots, desarrollo de personalidades de IA con ChatGPT, diseño de diálogos útiles, enriquecimiento de chatbots, creación de frases de entrenamiento de contenidos

• Creador: Hans van Dam
• Duración del curso: 4 semanas (4 horas por semana)
• Plataforma: Instituto de Diseño de la Conversación
• Precio: 250 dólares

Ingeniería de prompts con ChatGPT 4 y Midjourney 2000 prompts

El curso Prompt Engineering withChatGPT 4 & Midjourney trata sobre el uso de herramientas de IA generativa como ChatGPT y Midjourney para la creación de contenidos, la implementación de técnicas SEO, el marketing de afiliación, la planificación empresarial, el desarrollo profesional, la venta de arte generado por IA, el correo electrónico y el marketing en redes sociales.

Temas clave: IA generativa, ChatGPT Playground, técnicas de prompting, LLM vs motor de búsqueda, Bing AI, introducción, prompts y parámetros de Midjourney, creación de contenidos ChatGPT.

• Creador: Saad A
• Duración del curso: 24 secciones, 122 conferencias (13h 56m)
• Plataforma: Udemy
• Precio: 13,99

Introducción a la Ingeniería de Pronósticos para la IA Generativa

Introduccióna la ingeniería de prompts es un curso de nivel básico que comienza con una introducción a los LLM, la PNL y la ingeniería de prompts. También ilustra el funcionamiento de software de IA generativa como ChatGPT, DALL-E y Midjourney y cubre conceptos avanzados como el ajuste fino y la interacción de los LLM con una API.

Temas clave: LLMs, ChatGPT, generación de imágenes de IA, DALL-E, Midjourney, ajuste fino de prompt, uso de API.

• Creador: Ronnie Sheer
• Duración del curso: 44 minutos
• Plataforma: LinkedIn
• Precio: Gratis

Curso ChatGPT Prompt Engineering

ChatGPTPrompt Engineering es un curso introductorio que comprende los fundamentos de la IA, la PNL, la GPT y la LLM. También cubre la ingeniería de prompts, la creación de prompts eficaces y sus tipos avanzados. Por último, el curso concluye con parámetros importantes específicos del campo de juego de OpenAI, como la temperatura, etc.

Temas clave: Introducción a las terminologías de la IA generativa, ingeniería de prompts, tipos de prompts y factores que afectan a los modelos de PNL.

• Creador: Hasan Aboul Hasan
• Duración del curso: 30 minutos
• Plataforma: YouTube
• Precio: Gratis

Industrias que contratan ingenieros de Prompt

Las principales industrias están pasando por integraciones de IA en sus flujos de trabajo. Según una investigación de McKinsey, la IA generativa puede infundir hasta 4,4 billones de dólares en la economía mundial. En todos los sectores, estas tecnologías pueden ayudar a automatizar el 70% del trabajo rutinario del empleado medio.

Según el informe de McKinsey «El estado de la IA en 2023: Generative AI’s breakout year», sólo el 7% de las organizaciones que adoptan la IA están contratando actualmente para puestos de ingeniería pronta. Esto indica que la ingeniería pronta es un segmento pequeño dentro del panorama más amplio de la IA generativa. Sin embargo, los expertos creen que este campo tiene potencial para un crecimiento significativo en el futuro.

Se espera que la IA generativa tenga un impacto significativo en varias industrias. Según una investigación de McKinsey, el sector bancario podría ver potencialmente un aumento de entre 200.000 y 300.000 millones de dólares en ingresos anuales debido al impulso de la productividad proporcionado por la IA, estimado entre un 2,8% y un 4,7%.

Gartner predice que hasta el 30% del marketing saliente de las grandes organizaciones se basará en la IA generativa. Del mismo modo, estamos a punto de presenciar una gran superproducción cinematográfica con hasta un 90% de contenido generado por IA para 2030.

Los informes de Glassdoor muestran que los ingenieros pronosticadores en EE.UU. ganan un salario base de entre 87.000 y 145.000 dólares al año. Esto sugiere que la ingeniería pronta es un campo estable y en crecimiento. Es probable que siga evolucionando en el futuro, pero la influencia de la IA seguirá siendo significativa en todas las industrias.

Tipos de instrucciones

Según el estilo y el formato de la instrucción, existen varios tipos de avisos, como los de disparo cero, los de pocos o varios disparos, los de cadena de pensamiento, los avisos sonoros, etc., que se enumeran a continuación.

Apunte cero

Las instrucciones de disparo cero consisten en ordenar directamente a la IA que realice una tarea sin ningún contexto o ejemplo adicional. Funciona bien para tareas elementales.

Pocas instrucciones

La instrucción de pocos disparos consiste en dar ejemplos (llamados «disparos») en la propia instrucción. Esta técnica se recomienda para tareas ligeramente complicadas y ofrece resultados más precisos.

Indicaciones en cadena

Dividir las tareas complejas en subtareas más pequeñas y conectadas puede ayudar a aumentar la precisión de las respuestas LLM que requieren un razonamiento avanzado. Este enfoque permite que el modelo se base en soluciones anteriores y alcance el resultado final de forma gradual.

Los ingenieros de prompt pueden comprobar los resultados de cada paso y proporcionar retroalimentación para alcanzar gradualmente la máxima precisión.

Autoaprendizaje

El estilo de prompting de autorrefino implica un ciclo de entrada-salida-autocrítica-refino-salida para la IA. Este proceso continúa hasta que el modelo cumple una condición definida por el usuario, como un número determinado de salidas o un límite de tiempo específico.

Avisos sonoros

Las indicaciones sonoras son adecuadas para las aplicaciones de IA más recientes que aceptan entradas multimodales. Pueden ser útiles en tareas como la composición musical y el reconocimiento de voz, ya que proporcionan instrucciones utilizando el sonido como medio junto con las indicaciones de texto o en lugar de ellas.

Preguntas frecuentes