Ingeniería rápida. ¿Qué hace un ingeniero rápido? | IA en los negocios #42

La ingeniería rápida es un campo nuevo y fascinante que combina inteligencia artificial, redacción publicitaria, pensamiento lógico y creatividad. Pero, ¿qué habilidades y herramientas se necesitan para convertirse en un ingeniero ágil? ¿Es realmente una posición que se afianzará en casi todas las empresas, o es más bien una necesidad temporal relacionada con la creciente tecnología de IA?

¿Qué es la ingeniería rápida y por qué influye en el comercio electrónico?

La ingeniería de avisos es una nueva área relacionada con la creación y optimización de los llamados avisos, o comandos dirigidos a modelos de inteligencia artificial. La idea es obtener la respuesta deseada, significativa y precisa del modelo de IA mediante la formulación adecuada de una consulta o instrucción.

Por ejemplo, puedes:

• pedirle al chatbot que genere texto publicitario,
• encomendar a la inteligencia artificial la tarea de crear una ilustración que represente a los empleados en una oficina,
• orientar el modelo sobre las tareas que debe realizar al analizar los datos de los clientes enviados a través de la API.

Los creadores de ChatGPT, OpenAI, anunciaron en septiembre de 2023 que con el lanzamiento de DALL-E 3, el último modelo para generar imágenes, la ingeniería rápida se volvió innecesaria. Mientras escriben:

“Los sistemas modernos de conversión de texto a imagen tienden a ignorar palabras y descripciones, lo que obliga a los usuarios a aprender ingeniería rápidamente. DALL-E 3 representa un paso hacia la capacidad de generar imágenes que coincidan exactamente con el texto proporcionado”.

Open AI ha logrado grandes avances en esta área al enseñar a ChatGPT a describir imágenes con precisión. Como resultado, puede convertir un mensaje simple escrito en una ventana de chat en una descripción elaborada y luego generar una gran imagen basada en eso. Pero, ¿esa solución (la inteligencia artificial que escribe mensajes para inteligencia artificial) significa el fin de la ingeniería rápida en los negocios? Parece que el diagnóstico todavía era prematuro en septiembre.

La conferencia DevDay organizada por Open AI el 6 de noviembre de 2023 añadió otra dosis de esperanza y duda para los aspirantes a ingenieros rápidos. Entre otras cosas, mostró la API de Asistentes, un sistema para crear asistentes de IA dentro de aplicaciones personalizadas, así como GPT. , una capacidad de creación de roles que realizará ChatGPT.

Fuente: OpenAI (https://openai.com/blog/introduciendo-gpts)

Para las empresas, la ingeniería precisa y rápida significa enormes oportunidades. Esto se debe a que permite que los modelos de IA comprendan mejor las necesidades comerciales y de los clientes y, por lo tanto, brinden respuestas adaptadas a las expectativas del interrogador. La ingeniería rápida no son solo instrucciones de una oración, sino también conversaciones extensas que ayudan a aclarar soluciones comerciales, probar software o analizar conjuntos de datos complejos. A pesar de la sofisticación tecnológica de ChatGPT, ni Google Bard ni Bing pueden descifrar cómo realizar tales tareas con un simple comando.

¿Cuáles son los deberes y responsabilidades de un ingeniero puntual?

Ingeniero rápido es un puesto completamente nuevo con especialistas involucrados en la implementación de técnicas de ingeniería rápida en las empresas. Sus principales tareas son diseñar, probar y mejorar las indicaciones dirigidas a modelos de inteligencia artificial.

Un área igualmente importante del trabajo de un ingeniero ágil es identificar tareas en la empresa para mejorar el rendimiento con la ayuda de la inteligencia artificial. Esto se debe a que el trabajo de un ingeniero rápido implica, entre otras cosas, trabajar en estrecha colaboración con personas o equipos:

• crear contenidos técnicos, de comunicación y de marketing,
• desarrollar y mejorar el producto, así como
• involucrado en recursos humanos, reclutamiento y análisis de datos.

Un ingeniero rápido trabaja constantemente para mejorar la calidad y la eficiencia de todo el proceso de generación de contenido de IA. Para hacer su trabajo de manera efectiva, debe estar al tanto de las últimas tendencias en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural, que han estado cambiando recientemente a una velocidad asombrosa.

Un buen ingeniero de avisos experimenta con diferentes variaciones de avisos. Él o ella prueba y analiza las respuestas de los modelos de IA y realiza ajustes para satisfacer mejor las expectativas de la empresa y los clientes. Este es un trabajo creativo, analítico e interdisciplinario.

Ejemplos de aplicación de la ingeniería rápida en diversas industrias.

Las posibilidades para aplicar la ingeniería rápida son amplias y aquí se muestran algunos ejemplos:

• Servicio al cliente : los mensajes correctamente diseñados le permiten asignar roles y tareas apropiados a asistentes virtuales y chatbots, lo que a su vez se traduce en respuestas contextuales que no solo resuelven los problemas de los clientes, sino que también mantienen el tono requerido por la empresa.
• marketing : los modelos de lenguaje con las indicaciones adecuadas pueden crear eslóganes publicitarios atractivos, publicaciones en redes sociales o descripciones de productos, así como ayudar a desarrollar y mejorar estrategias de marketing.
• educación : la IA, guiada por métodos eficientes de ingeniería rápida, puede diseñar rutas de aprendizaje personalizadas adaptadas a las necesidades y el estilo de aprendizaje de cada estudiante y, lo más importante, explicar el razonamiento que conduce a la solución correcta de las tareas.
• Desarrollo y prueba de software : las indicaciones formuladas con precisión ayudan a crear y probar conjuntos más grandes y hacen que las herramientas de inteligencia artificial sugieran soluciones más efectivas.
• Automatización del comercio electrónico : un ingeniero rápido puede escribir directrices para que el modelo de IA genere descripciones para todos los productos de la tienda en función de especificaciones, imágenes y reseñas, e incluso directrices estacionales adicionales, como las relacionadas con el Black Friday o la Navidad.

Fuente: DALL-E 3, mensaje: Marta M. Kania

¿Cómo puede la ingeniería rápida ayudar a los jóvenes emprendedores y autónomos?

La ingeniería rápida también es una oportunidad para empresas emergentes y autónomos. A continuación, se muestran algunas formas de utilizar la ingeniería rápida para hacer crecer su negocio:

• facilitar la creación de ofertas : los modelos lingüísticos con indicaciones adecuadas pueden respaldar la redacción de ofertas combinando el perfil de la empresa con las expectativas de un grupo de clientes específico, o incluso ofertas hiperpersonalizadas, es decir, dirigidas a una sola persona,
• Generar ideas de negocios : la IA, con las indicaciones adecuadas, puede sugerir conceptos creativos para productos, servicios o soluciones a los problemas de los clientes. También puede ayudar a encontrar un nicho en el mercado,
• Mentoría empresarial : con una ingeniería rápida y hábil, puede crear el carácter de un mentor experimentado que lo ayudará a desarrollar su negocio respondiendo sus preguntas e inquietudes.
• Análisis de mercado : los avisos diseñados adecuadamente por el ingeniero de avisos permitirán que los modelos de IA analicen en profundidad las tendencias, la competencia y las preferencias de los consumidores.

Herramientas y tecnologías utilizadas por ingenieros rápidos.

El trabajo de los ingenieros rápidos se basa en el uso de tecnologías y herramientas avanzadas y, sobre todo, en la capacidad de combinarlas para obtener el mejor resultado. Éstas incluyen:

• Modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4, Llama 2, Claude 2 o PaLM 2 : el ingeniero ágil debe conocer bien su funcionamiento y capacidades, así como sus fortalezas y debilidades.
• lenguajes de programación como Python, que utilizan bibliotecas PyTorch o TensorFlow, permiten modificar y enseñar modelos de IA,
• API para modelos de IA , por ejemplo, API de OpenAI, que permiten una fácil interacción con la inteligencia artificial y su integración con herramientas existentes.
• Las herramientas de análisis de datos y estadísticas , como Google Analytics y Tableau, permiten probar y optimizar el rendimiento de los modelos de IA.

Navegar por el mundo del trabajo independiente y utilizar de manera eficiente plataformas como Upwork y Fiverr también son habilidades útiles. Dado que el puesto de un ingeniero de avisos a tiempo completo sigue siendo una rareza, facilitan la búsqueda de tareas y proyectos interesantes que requieran habilidades de avisos.

¿Qué habilidades se necesitan para convertirse en un ingeniero rápido?

Para tener éxito como ingeniero ágil, la capacidad de formular pensamientos con precisión es crucial. También es útil tener pensamiento analítico y creativo, que son esenciales al diseñar y probar diferentes variaciones de indicaciones de IA.

También son importantes el conocimiento del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la orientación al panorama en constante cambio de los modelos de IA disponibles y sus capacidades.

La programación en Python también te resultará útil en muchos proyectos y el trabajo en equipo en todos ellos. Después de todo, trabajar como ingeniero rápido significa trabajar en estrecha colaboración con los departamentos de negocios y de TI, marketing y recursos humanos. Después de todo, escribir el mensaje correcto significa traducir las necesidades de los demás a un lenguaje que pueda entenderse mediante un modelo de lenguaje grande (LLM). También vale la pena mencionar la ética de la profesión. Por la escala del impacto de la inteligencia artificial, el ingeniero ágil debe tener en cuenta el uso responsable y ético de la tecnología de IA.

El futuro de la ingeniería rápida: ¿cómo evolucionará la profesión?

Las opiniones sobre el futuro de la ingeniería rápida están muy divididas. Algunos dicen que los ingenieros rápidos enfrentan un futuro lleno de desafíos interesantes, mientras que otros dicen que es una moda pasajera que terminará en uno o dos años.

Un futuro brillante para la ingeniería rápida

Muchos expertos creen que a pesar de su exigente perfil profesional, la ingeniería rápida es una de las tendencias más prometedoras en la industria de la IA. La demanda de especialistas en este campo seguirá creciendo a medida que los modelos lingüísticos se vuelvan más habituales en las empresas. Las oportunidades laborales serán tanto como empleado a tiempo completo como como autónomo o consultor. A pesar del loco desarrollo de la inteligencia artificial y su capacidad para comprender nuestras expresiones e intenciones, la ingeniería rápida no desaparecerá tan rápidamente y será necesaria durante muchos años por varias razones:

1. Aún debe escribir indicaciones para comunicar los requisitos a la IA. La IA no puede leer la mente y tenemos que comunicarnos con ella mediante palabras.
2. Las personas no son buenas para comunicar necesidades, por lo que necesitan aprender a hacerlo de manera efectiva con indicaciones.
3. La mayoría de las personas no saben exactamente lo que quieren hasta que lo ven. Es por eso que las indicaciones a menudo necesitan ser refinadas.
4. Hay demasiadas variables que la IA debe tener en cuenta, por lo que la gente debe informarlas en el mensaje.
5. Crear un mensaje ayuda a aclarar los requisitos y es valioso en sí mismo.

En otras palabras, la ingeniería rápida se volverá más natural con el tiempo, pero no desaparecerá. Más bien, será una habilidad que la gente dominará intuitivamente.

Amenazas al futuro de la ingeniería rápida

Por otro lado, se afirma que a pesar del gran interés en la ingeniería rápida, su popularidad puede resultar efímera por varias razones. En primer lugar, las generaciones futuras de sistemas de IA comprenderán cada vez más el lenguaje natural, lo que hará que las indicaciones diseñadas con precisión sean menos necesarias. En segundo lugar, los nuevos modelos de lenguaje, como GPT-4, ya están funcionando bien en la formulación de sus propios mensajes, lo que hace que la ingeniería de mensajes sea potencialmente innecesaria. En tercer lugar, la eficacia de las indicaciones depende del algoritmo de IA específico, lo que las hace de utilidad limitada en diferentes modelos y versiones de IA.

La habilidad más versátil y duradera para aprovechar el potencial de la IA generativa es la formulación de problemas (la capacidad de identificar, analizar y especificar). Incluye diagnosticar la esencia de un tema, descomponer problemas complejos, cambiar perspectivas y diseñar restricciones. Practicar estas habilidades le ayudará a comunicarse mejor con la IA y guiarla para resolver desafíos específicos. Ya sea una ingeniería más rápida o simplemente la capacidad de comunicarse con inteligencia artificial.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que capacita a los departamentos de TI. Su principal objetivo es mejorar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar eficazmente mientras codifican.

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