22-oct-2024 14:13:38

Qué es el Prompt Engineering y su Importancia en los Agentes de AI 🦾

Descubre qué es el Prompt Engineering y aprende cómo su correcto uso puede moldear el resultado de un agente de AI para garantizar una respuesta coherente y efectiva.

¡Enhorabuena! La AI ha llegado para quedarse y, cada vez más, los agentes virtuales que trabajan con base en ella son capaces de generar resultados sorprendentes. Sin embargo, esta no es toda la historia. Para alcanzar la excelencia siempre se debe mantener la preparación ¿cierto? Y no es diferente para estos sistemas.

Pero, ¿qué es exactamente el Prompt Engineering?

En cuanto a la preparación de los sistemas inteligentes, como los agentes de AI, los ingenieros deben desarrollar algoritmos capaces de maximizar el entendimiento de esas entidades de software; ello con el objetivo de que comprendan su entorno, procesen la información y actúen por su cuenta para ofrecer resultados favorables.

Y aquí es donde entra en juego el Prompt Engineering. Se trata de una práctica que permite diseñar y refinar prompts, es decir, instrucciones, preguntas o peticiones con el objetivo de guiar a los modelos de AI para que produzcan logros precisos.

Para entenderlo mejor, imagina que quieres enseñarle a un niño a resolver un problema con ayuda de preguntas. Si las interrogantes están bien formuladas, ayudarías a guiar sus pensamientos; asimismo, una buena instrucción dirige a un agente de AI para que responda de forma específica.

Ahora bien, para obtener la mejor optimización de AI, los modelos se deben entrenar con grandes cantidades de datos y formular una petición adecuada puede hacer la diferencia; ya que logra que el sistema o modelo comprenda mejor tu petición y no la malinterprete.

Otro ejemplo práctico es cuando interactúas con algún Agente AI o los asistentes populares como Siri o Alexa y les haces una petición, algo como: “¿Va a llover este fin de semana?” o, tal vez, “¿Qué puedo desayunar hoy?”. En ese caso, has participado en una manera simple de ingeniería de prompts. Aquí, la forma en la que pidas tu solicitud o escribas prompts efectivos, va a generar logros diferentes.

Agentes de AI: ¿qué significa? 🤔

Se trata de un software o modelo informático basado en inteligencia artificial con la capacidad de interactuar con su entorno. Gracias a ello, es capaz de recolectar datos para usarlos en actividades definidas, que se ejecutan de manera automatizada. Esto permite mejores flujos de trabajo AI.

No es como si fuera un agente con traje ejecutivo preparado para una misión. Aunque sí, tiene cierto parecido: ambos cuentan con objetivos predeterminados y establecidos por un humano. Además, en el caso de los modelos virtuales de AI, tienen completa autonomía de elegir las acciones más apropiadas para cumplir con esas tareas.

Arte y ciencia detrás de la ingeniería de prompts 🤓

Para llevar a cabo un excelente trabajo relacionado con esta ingeniería es requerimiento fundamental que tengamos un equilibrio delicado entre lo que queremos modelar y las respuestas orgánicas permitidas. De lo contrario, los resultados no serán los esperados.

Si durante el planteamiento de las peticiones somos muy rígidos, la inteligencia artificial avanzada verá limitada su creatividad para aportar las soluciones esperadas. No obstante, si sucede lo contrario y operamos de manera flexible, existen posibilidades de que las respuestas tengan errores o no se acerquen a lo que buscamos.

Veamos un ejemplo para entenderlo mejor. Piensa que quieres solicitarle a un agente de AI conversacional un poema. Si solo pides “Escribe un poema” sonaría muy indefinido ¿no crees? En ese caso, el modelo sería capaz de generar como respuesta un texto demasiado largo o excesivamente corto, sobre cualquier trama. ¿Lo queremos así?

Si somos más precisos y ajustados a lo que queremos, como “Escribe un poema de 150 palabras de la categoría oda y cuyo tema sea el amor”; en ese caso, sería una forma de petición más precisa que involucra los aspectos principales de la poesía, y quizá no es que seamos muy románticos.

Entonces, aquí entra en juego la calidad de los prompts, los cuales deben estar bien formulados para que resulten efectivos. Y, en este contexto, es donde la ciencia y el arte se unen, porque la experiencia y comprensión de los desarrolladores ayudan a crear mejores peticiones para evitar limitar su potencial creativo.

Y la práctica de optimizar las peticiones, de forma sistemática, también se vuelve adaptativa con el paso del tiempo. Esto se debe a que, a medida que los agentes evolucionan, los métodos de prompting también cambian. Ello garantiza la automatización AI para mejorar su versatilidad.

Aspectos técnicos del Prompt Engineering 🦾

El uso de prompts personalizados no es mera casualidad. Para lograr las metas deseadas siempre debemos tener presente las complejidades técnicas que se encuentran interrelacionadas con los modelos de AI específicos. Por ejemplo, algunos aspectos a considerar son estos:

Fine-tuning y preentrenamiento. Se trata del entrenamiento de los modelos de AI con ayuda de datos precisos, de forma que pueda dominar un tema en particular y evolucione para optimizar su rendimiento en ese contexto.
Chain of thought prompting. Consiste en solicitar a la AI razonamientos intermedios para que los resultados finales sean mejores. Sobre todo, cuando se necesiten pasos lógicos.
Parámetros del modelo. Se trata de métricas que, bien comprendidas, pueden ayudar a desarrollar instrucciones más precisas para obtener resultados óptimos.
Tokenización. Muchos modelos lingüísticos entrenan con enormes cantidades de datos. Por eso, suelen tokenizar la información de entrada en partes más pequeñas para poder procesarlas. Una frase tokenizada de manera distinta arrojaría respuestas cambiantes.
Arquitecturas de los modelos. Cada agente de AI tiene su propia arquitectura que le permite comprender su entorno para realizar tareas automatizadas. Entender cómo funciona ese diseño ayuda a crear instrucciones más eficientes.

Estos no son los únicos aspectos técnicos relacionados con esta práctica, pero sí representan los principales.

¿Cómo el Prompt Engineering optimiza el desempeño de los agentes de AI? 💥

La práctica de esta ingeniería se ha transformado en un método efectivo para optimizar los modelos de agentes de AI. Esto no debe parecer extraño, ya que esta práctica permite dar instrucciones bien diseñadas para obtener los mejores beneficios de ello, tales como los siguientes:

Personalización del comportamiento del agente 🤪

Gracias al desarrollo eficiente de los prompts, el modelo de AI puede responder de forma más intuitiva y creativa, sin limitarse demasiado. Para ello, los expertos ajustan el parámetro “Temperatura” del modelo. Esto con el objetivo de determinar la suavidad o rigidez de las distribuciones de probabilidad usadas para elegir la respuesta.

Optimización de la precisión 💯

Esto significa que, si se proporciona un contexto bien organizado y claro, los agentes de AI van a interpretar correctamente las peticiones de los usuarios. A su vez, ello se traduce en generación de respuestas óptimas para cada contexto y, sobre todo, más precisas.

Adaptabilidad a diversos contextos 🥶

Las peticiones bien elaboradas y estudiadas ayudan a interactuar con la jerga específica de cada industria donde es entrenado el agente. De esta manera, es posible optimizar la utilidad de las respuestas, mejorando la satisfacción de los usuarios y maximizando la eficiencia operacional de los servicios ofrecidos.

Para tenerlo más claro, esto quiere decir que el software puede desenvolverse correctamente en soporte técnico AI, ventas con AI, agendamientos, etc. Y cumplir con los requisitos específicos de cada nicho de mercado.

Mitigación de los errores 🤛

Una adecuada estructura de instrucciones permite que los agentes hagan razonamientos más lógicos, como si se tratara de un ser humano. Por eso, ayudan a bajar las fallas en las respuestas ofrecidas o las tareas ejecutadas.

Por otra parte, la práctica de formular instrucciones claras también reduce, de forma continua, la necesidad de intervenir para hacer correcciones. Esto baja la carga cognitiva y mejora la experiencia general.

Reducción del sesgo 🧠

Existe la probabilidad de diseñar instrucciones que reduzcan la posibilidad de que los agentes consideren sesgos de raza o cualquier otra categoría de parcialidad. De esa manera, las interacciones van a ser más objetivas y justas.

Ahorrar tiempo y recursos 🙏

Implementar instrucciones adecuadas para un agente ayuda a reducir costos con AI, así como el tiempo necesario para ofrecer las respuestas esperadas. Se trata de un beneficio colateral que aplica para cualquier entorno industrial.

Automatización de las tareas 🤖

Con ayuda del arte de desarrollar y refinar instrucciones los agentes pueden ser autónomos para hacer tareas de forma más óptima. Esto aplica en diversos ámbitos, como en la atención al cliente, salud, seguridad, etc. Además, mejora el rendimiento de los flujos de trabajo AI y disminuye los tiempos de ejecución de tareas y resolución de problemas.

Facilidad de interacción con los humanos 🙋‍♂️

El desarrollo sistemático de instrucciones es capaz de optimizar la interacción entre las personas que no son técnicas y los sistemas de AI. Esto sucede gracias a peticiones precisas que facilitan que cualquier usuario, sin importar su experiencia a nivel técnico, logre resultados útiles.

Lo mejor es que no es necesario que los usuarios conozcan sobre las características internas del agente. Así, es posible hacer muchas actividades, como crear estrategias de marketing con AI, hacer el seguimiento de ventas, entre otras.

Darwin AI: un agente que utiliza la ingeniería de prompts para ofrecer el mejor servicio 😎

Darwin AI es un agente que se puede adaptar a las necesidades de tu negocio. ¿Quieres transformar las operaciones de tu sitio comercial? No te preocupes, nuestro sistema inteligente ayuda a automatizar procesos para diferentes nichos de mercado: automotriz, educación, retail, inmobiliario, seguros, salud y servicios.

Gracias a que el equipo de Darwin utiliza el poder de la ingeniería de prompts, se pueden implementar instrucciones y peticiones precisas que automaticen los procesos dentro del negocio.

Ahora bien, ¿te preocupa la evolución constante de la AI? No tienes porqué estarlo, este agente siempre está en constante aprendizaje, el propio, y el que sostiene nuestro equipo a través de la ingeniería de prompts.

Nuestro modelo es capaz de mejorar y optimizar su capacidad para ofrecer respuestas oportunas en los procesos más difíciles. Inclusive, si quieres tener más control de las características de Darwin, es posible ajustar su comportamiento para que se alinee a tus objetivos comerciales, lo que se conoce como prompt crafting.

El uso de esta ingeniería por parte de Darwin ayuda a que proporcione respuestas extremadamente precisas. Por eso, no tienes que preocuparte por errores catastróficos que puedan poner en riesgo la interacción con los clientes. Además de eso, el agente pasa por un proceso riguroso de auditorías, pruebas y análisis en general.

Otro aspecto interesante de nuestro agente de AI es que es capaz de adaptarse al estilo y tono comunicacional de cualquier región. De esa forma, puede reflejar las preferencias del país en el que opere. Así, los usuarios finales van a tener interacciones más naturales y cercanas.