El concepto ‘prompt’ es una manera de comunicarnos mediante instrucciones escritas en una consulta a un ‘chatbot’  como ChatGPT, o Copilot. En lugar de crear código software, lo hacemos con preguntas ordinarias. Por lo que es importante formular las indicaciones de manera correcta para ser comprensibles por la inteligencia artificial (AI). Un chatbot es un programa informático que utiliza AI y procesamiento del lenguaje natural (NLP) para comprender preguntas y automatizar respuestas, simulando una conversación.

La arquitectura Transformer es una construcción de red neuronal para el procesamiento de lenguaje. Utiliza los “mecanismos de atención” para decidir a qué palabras prestar más atención cuando procesamos textos. Permite analizar el contexto y significado de manera similar a como lo hacemos los humanos. Los Transformers soportan los grandes modelos de lenguaje (LLM), a partir de la gran cantidad de datos de su entrenamiento y con la ayuda del prompt o comando introducido por el usuario genera un texto coherente  como respuesta. También traduce o resume la transcripción de un evento, crea una imagen, o una pieza musical nueva. Eso es precisamente lo que significan las siglas de GPT, el modelo que está detrás de ChatGPT: transformer generativo preentrenado.

Cuál es la mejor manera de extraer información

¿Cómo dar instrucciones precisas para obtener el resultado buscado? Las principales tácticas de creación de prompts, llamada ingeniería de prompts, es la de redactar instrucciones detalladas, con contexto facilitando toda la información relevante para la respuesta. Veamos algún ejemplo concreto: En la pregunta, «¿Cuál es la mejor cuenta de Fintech para emprendedores?», los resultados serán mucho menos precisos si se le expone de otra manera. «Explica que es una Fintech y distingue entre sus características para empresas, pymes y autónomos».  Introducir una mayor cantidad de acotaciones, facilita una respuesta mucho más concreta. Lo mismo ocurre si solicitamos un rango de fechas concretas o una longitud de palabras en la respuesta. Si la pregunta es muy compleja, es conveniente acotar la pregunta por tramos, para obtener mejor resultado.

Otra táctica es la de proporcionar ejemplos para que el chatbot argumente la solución antes de preguntarle. También es útil pedirle que adopte un papel para que se centre en adaptar la respuesta siguiendo ese rol. Indicarle por ejemplo: «Posiciónate como experto en marketing digital», aunque podemos realizar una misma pregunta pero con dos posicionamientos diferentes para ver la diferencia. Y decidir cuál es la óptima.

Aunque es una herramienta de gran utilidad, uno de sus puntos débiles es la denominada alucinación. Es decir, cuando ofrece respuestas en apariencia convincentes, pero realmente son ficticias o incorrectas.