Un pequeño cambio de palabras acaba de revelar por qué muchas interacciones con modelos de lenguaje suenan repetitivas: no es que la inteligencia artificial carezca de creatividad, sino que los prompts de una sola pasada hacen colapsar las posibilidades demasiado pronto. Investigadores de Stanford describieron una técnica llamada muestreo verbalizado que no requiere reentrenamiento ni ajuste fino, solo pedir que el modelo genere varias alternativas y explique su probabilidad relativa.

Por ejemplo, en lugar de pedir un chiste sobre café y recibir siempre la misma respuesta, pide generar 5 chistes sobre café con una estimación de probabilidad para cada uno. Ese sencillo ajuste obliga al modelo a exponer alternativas que ya consideraba internamente en lugar de seleccionar solo la continuación de mayor probabilidad y descartar el resto.

Desde un punto de vista técnico, los grandes modelos evalúan muchas continuaciones válidas y normalmente eligen la más probable. El muestreo verbalizado evita ese colapso prematuro al requerir varias generaciones candidatas, una comparación explícita entre ellas y un razonamiento sobre la probabilidad en lugar de una afirmación categórica. El estudio de Stanford documentó aumentos notables en diversidad creativa, recuperación parcial de variación perdida y sin caídas significativas de precisión o seguridad, con efectos más marcados en los modelos más potentes.

Esto cambia la forma en que deberíamos entender la ingeniería de prompts. Frases bonitas del tipo actúa como poeta o piensa fuera de la caja rara vez alteran el muestreo interno. Pedir explícitamente alternativas y sus probabilidades sí lo hace y funciona con modelos sin necesidad de trucos complejos. Si vendes plantillas de prompts sin este enfoque, es posible que estés ofreciendo soluciones cosméticas en lugar de mejoras reales.

Aquí tienes ejemplos prácticos para aplicar hoy mismo: genera 4 primeros párrafos para una novela de ciencia ficción con estimaciones de probabilidad; lista 6 ideas de startups fintech con explicación breve y probabilidad relativa; crea 5 titulares para una landing page y ordénalos por confianza; propone 3 soluciones a un problema y valora la probabilidad de éxito de cada una.

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La moraleja incómoda es que gran parte de la inteligencia que podríamos aprovechar se pierde por pedir poco. La ingeniería de prompts no es solo una cuestión de palabras bonitas, es entender cómo funciona la probabilidad dentro del modelo y formular preguntas que alineen la consulta con ese funcionamiento. Si un pequeño ajuste como pedir múltiples alternativas y sus probabilidades cambia tanto las respuestas, imagina lo que se puede conseguir con una estrategia completa aplicada por un equipo de desarrollo y consultoría tecnológica.

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