Recientemente vi el análisis de NetworkChuck sobre Prompt Engineering y es, sin duda, uno de los tutoriales más pragmáticos que he encontrado sobre el tema. Los conceptos del vídeo coinciden mucho con mi experiencia práctica y describen con claridad el enfoque estructurado que uso a diario.

La idea que más me impactó es que no se trata de conjuros mágicos sino de pensamiento lógico y ordenado. La meta-habilidad de dar indicaciones es la claridad de pensamiento. Si el resultado de la IA es basura, suele ser un fallo de habilidad por parte del usuario. Si no somos capaces de expresar de forma lógica y precisa lo que queremos, la IA no podrá ofrecer buenos resultados. Piensa primero, da la indicación después.

Aquí están las siete técnicas clave de prompting explicadas de forma práctica:

1. Persona Definir explícitamente la identidad o rol de la IA, por ejemplo Senior SRE Engineer, permite que responda con conocimiento de dominio concreto en lugar de un tono genérico.

2. Contexto El contexto es fundamental. Proveer hechos detallados y la situación actual reduce significativamente las alucinaciones y evita que la IA se invente información.

3. Formato Además del contenido, especificar claramente el formato de salida, por ejemplo JSON o Markdown, mejora mucho la utilidad del resultado y facilita la integración automática.

4. Cadena de pensamiento Pedir a la IA que piense paso a paso mejora la precisión lógica y permite observar su razonamiento, lo que facilita la detección y corrección de errores.

5. Few-Shot En lugar de describir un estilo con adjetivos, dar unos pocos ejemplos perfectos de entrada y salida es muy eficaz. La IA aprende por patrón y suele replicar mejor cuando ve ejemplos concretos.

6. Árbol de pensamientos Para decisiones complejas, exigir que la IA desarrolle varias ramas de razonamiento y se autoevalúe produce soluciones más robustas que un proceso lineal.

7. Método Playoff Técnica avanzada de validación adversarial que enfrenta roles opuestos de IA, por ejemplo un ingeniero que redacta frente a un cliente crítico, para debatir y refinar la solución hasta lograr un resultado más sólido.

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