En la era digital, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial para la productividad, la creatividad y la resolución de problemas. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas tecnologías, es crucial saber cómo comunicarse efectivamente con ellas.
Un buen prompt, es decir, una instrucción clara y bien definida, puede marcar la diferencia entre una respuesta vaga y una solución precisa y útil. En este blog, exploraremos cómo la calidad de tus prompts impacta directamente en la eficacia de las respuestas de la IA y compartiremos consejos prácticos para perfeccionar tu técnica. ¡Vamos a profundizar en el arte de formular preguntas que realmente generen valor!
«El arte de la conversación no es decir lo correcto, sino saber preguntar lo que se debe.»
— Aristóteles
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Como sumo números en Excel? |
Como puedo añadir una línea de el total en Excel? Quiero hacerlo automático para toda la hoja donde en la columna de su derecha ponga Total |
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Quien es el presidente? |
Quien era el presidente de Mexico en 2021 y cada cuantos años se repiten las elecciones? |
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Escribe un código para calcular la sucesión de Fibonacci. |
Escribe un código Python para calcular la sucesión de Fibonacci y coméntalo paso por paso de tal manera que pueda comprender cada componente |
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Resume las notas de la reunión |
Resume las notas de la reunión en un solo párrafo. Entonces escribe una lista marcada de los ponentes y otra de los puntos clave. Finalmente, lista los siguientes pasos o acciones sugeridas por los interlocutores si es que las hay. |
Es fundamental definir bien los términos y evitar la ambigüedad para guiar a la IA hacia la información relevante. Además, un buen prompt establece el propósito y los límites de la consulta, asegurando que la respuesta sea lo más alineada posible con lo que se necesita. Así, al perfeccionar la manera en que formulamos nuestras preguntas, podemos obtener resultados mucho más valiosos en nuestras interacciones con esta tecnología.
¡Probemos!
Hagamos un par de simulacros realistas no nos quedemos en lo superficial. Mientras estaba buscando fuentes para explicar este tema, me he topado con casos superficiales donde se preguntan cosas triviales a la IA. En este caso vamos a hacer lo contrario, la IA es una herramienta estupenda para hacer el trabajo tedioso que es aburrido pero sirve para un propósito mayor dentro del proceso de la producción.
En los siguientes casos pondré a prueba este método para casos en el que yo lo usaría.
- Hagamos una hoja de Excel con datos aleatorios.
Esto nos puede servir para hacer pruebas de verificación de los datos en nuestro software, o incluso aprender sobre formulas de Excel.
Un ejemplo de un mal prompt sería:
Esto puede que no se ajuste a nuestras necesidades puesto que nuestros datos pueden no ser del mismo tipo o incluso podríamos querer mas filas
Un ejemplo de un prompt mas preciso sería:
- Vamos a hacer que la IA nos genere un JSON (JavaScript Serialized Object Notation)
Imagina que estas programando y quieres probar tu programa que consume una serie de datos en formato JSON. Quieres realizar pruebas, pero no puedes dejar que la IA alucine con datos aleatorios, necesitas una serie de datos de un tipo concreto por cada atributo. En esto la IA es una herramienta muy potente puesto que hacer estas pruebas a mano es lento y tedioso, vamos a hacer que la IA trabaje por nosotros.
Un mal prompt para nuestro propósito sería:
Un prompt mas ajustado a nuestras necesidades sería:
En conclusión, la IA basa su respuesta en la calidad y nivel de detalle en nuestra pregunta. De nada sirve hacer preguntas genéricas para problemas específicos, estos casos son bastante concretos pero puede trasladarse a otros diferentes. La calidad de las respuestas dependerá de cuanto se ajustan a lo que necesitábamos.
Es algo que parece obvio pero que no mucha gente pone en práctica, es que la IA no es un buscador como Google, necesita mas información pero gracias a que no es Google si se le formula la pregunta correcta, nos concederá un resultado único y satisfactorio.
