INGENIERIA DE PROMPT.pptx

PROMPT e
INGENIERÍA
DE PROMPT
Por: Enmer Leandro R.
SJM Computación 4.0 1

INTRODUCCIÓN
En el mundo digital de hoy, la interacción humana con la tecnología es cada vez más importante.
Para mejorar esta experiencia, los profesionales de TI están enfocados en el diseño de
conversaciones efectivas entre los usuarios y las aplicaciones tecnológicas.
Este enfoque se conoce como “Prompt Engineering” o “Ingeniería de Prompt” o “Ingeniería de
indicaciones” o “Ingeniería rápida” y se trata de asegurar que las conversaciones entre las personas
y las tecnologías sean claras, efectivas y satisfactorias.
Exploraremos el mundo del Prompt Engineering y cómo se puede utilizar esta disciplina para mejorar
la experiencia del usuario con la Inteligencia Artificial, aumentando la eficiencia y la satisfacción del
cliente. Aunque puede parecer complejo, este concepto es fácil de entender para cualquier persona
común que desee aprender más sobre cómo la tecnología está mejorando la forma en que
interactuamos con ella.
La ingeniería de prompt es una disciplina relativamente nueva para el desarrollo y la optimización de
prompts para utilizar eficientemente modelos de lenguaje (ML) en una amplia variedad de
aplicaciones y temas de investigación. Las habilidades de ingeniería de prompt ayudan a comprender
mejor las capacidades y limitaciones de los grandes modelos de lenguaje (LLM).
En el mundo de la inteligencia artificial y los chatbots, la ingeniería de prompts es un componente
clave para desarrollar conversaciones interactivas, atractivas y naturales. Es esencial comprender
cómo utilizar la ingeniería de prompts para obtener los mejores resultados en nuestras
comunicaciones con los chatbots. SJM Computación 4.0 2

DEFINICIONES (I)
La ingeniería rápida (Prompt engineering) ingeniero de peticiones, es un concepto en inteligencia
artificial , particularmente en el procesamiento del lenguaje natural .
La ingeniería de prompts es el proceso de diseñar y redactar preguntas, declaraciones o fragmentos
de texto que guían a un chatbot de inteligencia artificial a generar respuestas útiles y
contextualmente relevantes.
“Prompt Engineering” es un término usado en el contexto de modelos de lenguaje de inteligencia
artificial. Se refiere al proceso de diseñar una pregunta, indicación o prompt que se le presenta al
modelo, con el objetivo de obtener una respuesta precisa y relevante.
El Prompt engineering se refiere al proceso de diseñar y ajustar las entradas de texto para
un modelo de lenguaje de IA como ChatGPT con el fin de optimizar su rendimiento y mejorar la
calidad de las respuestas.
Prompt Engineering pueden traducirse de varias maneras: ingeniería rápida, entrenador de
Inteligencia Artificial o Ingeniería de indicaciones, pero siempre está relacionado con la IA. Es el
proceso de idear una pregunta, referencia o prompt que se le proporciona a la IA, para que esta
pueda dar una respuesta concisa y destacada.
Prompt engineering es el proceso de diseñar y elaborar el texto que se utiliza para estimular un
modelo de aprendizaje automático. El objetivo de la ingeniería de instrucciones es crear un conjunto
de entradas que produzcan los resultados deseados del modelo.

DEFINICIONES (II)
La Ingeniería de Prompts es el proceso de diseñar, optimizar y ajustar las palabras o frases clave
(prompts) que se utilizan para interactuar con modelos de lenguaje como GPT-4. El objetivo es lograr
que el modelo genere respuestas más relevantes, coherentes y útiles a partir de estas palabras o
frases.
El Prompt Engineering es una técnica de inteligencia artificial (IA) que se utiliza para crear modelos
de lenguaje, que pueden ser utilizados en una variedad de aplicaciones, como la generación de
texto, la clasificación de texto y la traducción de idiomas.
La ingeniería de prompts o prompt engineering es una técnica de inteligencia artificial que se utiliza
para mejorar la calidad de las respuestas que proporciona un chatbot. Esta técnica consiste en
diseñar y redactar preguntas, declaraciones o fragmentos de texto que guían al chatbot a generar
respuestas útiles y contextualmente relevantes para los usuarios.
El objetivo del prompt engineering es entrenar a la aplicación para que proporcione una respuesta
de máxima calidad, comprendiendo al usuario y, además, ofreciendo una interacción fluida y natural.
Se denomina prompt engineering al trabajo de encontrar un texto que, introducido en un modelo de
difusión, genere una imagen lo más cercana posible a la que tenemos en nuestra imaginación.
La ingeniería de prompts es el proceso de elaborar y refinar las preguntas o instrucciones que se
proporcionan a un chatbot de IA para obtener respuestas adecuadas.
Un prompt es un conjunto de palabras que desencadenan la generación de contenidos a través de un
software de inteligencia artificial (IA), como ChatGPT, Writesonic, Copy.ai, etc.

DEFINICIÓN
I N G E N I E R Í A D E P RO M P T
La ingeniería de prompts o prompt engineering es una
técnica de inteligencia artificial que se utiliza para
interactuar con modelos de lenguaje natural y mejorar la
calidad de las respuestas que proporciona un chatbot.
Esta técnica consiste en diseñar y redactar preguntas,
declaraciones o fragmentos de texto que guían al chatbot
a generar respuestas útiles y contextualmente relevantes
para los usuarios.

QUE ES PROMPT

QUE ES PROMPT
Diferentes definiciones de PROMPT:
PROMPT es el conjunto de palabras que ayudan a generar los contenidos que debe producir el
software de inteligencia artificial (IA).
Un PROMPT es un fragmento de texto insertado en los ejemplos de entrada, de modo que la tarea
original puede formularse como un problema (enmascarado) de modelado del lenguaje
Los PROMPTS son las instrucciones que le damos a los modelos de lenguaje para interactuar con
ellos. Es cuando por ejemplo le decimos “hacerme un resumen de este documento”.
Entonces al hecho de saber bien como escribir estas instrucciones se le esta llamando ingeniería de
prompts, aunque es bastante más parecido a un arte que a una ingeniería según mi punto de vista.
Pero bueno, ¿porque creo que esto es importante? La realidad es que la inteligencia artificial y los
modelos de lenguaje aparecieron y cambiaron el mundo.
Un PROMPT es una palabra o conjunto de palabras que actúan como un desencadenante para la
generación de contenido a través de un software de inteligencia artificial (IA).
Los PROMPTS se utilizan en una variedad de aplicaciones de IA, incluyendo chatbots, asistentes
virtuales, generadores de texto e imagen y motores de búsqueda.

ELEMENTOS DE UN PROMPT
ELEMENTOS DE UN PROMPT
A medida que cubrimos más y más ejemplos y aplicaciones que son posibles con la ingeniería de
prompts, notarás que hay ciertos elementos que conforman un prompt.
Un prompt puede contener cualquiera de los siguientes componentes:
Instrucción
Una tarea o instrucción específica que deseas que el modelo realice
Contexto
Puede involucrar información externa o contexto adicional que puede dirigir al modelo a respuestas
mejores
Datos de entrada
Es la entrada o pregunta para la que nos interesa encontrar una respuesta
Indicador de salida
Indica el tipo o formato de la salida
No todos los componentes son necesarios para una prompt y el formato depende de la tarea en
cuestión.
La IA no tiene límites de creación y personalización de contenidos. Literalmente, puedes
usar prompts para generar desde un ritmo nuevo para una canción inédita, hasta un libro de 200
páginas con el estilo de Stephen King.

EJEMPLOS DE PROMPTS BÁSICOS (I)
Prompt básico
Prompt claro y específico

EJEMPLOS DE PROMPTS BÁSICOS (II)

SIETE TIPOS DE PROMPTS (II)

COMO APRENDER A HACER PROMPTS
COMO APRENDER A HACER PROMPTS
Aunque no es importante ser ingeniero, si es necesario tener conocimientos sobre informática y
programación para desempeñarse de mejor forma en este campo. Puedes aprender la profesión de
Prompt Engineering, este nuevo concepto de la Inteligencia Artificial Generativa, utilizando diversos
sitios webs y otros recursos digitales tales como:
1. Las plataformas de aprendizaje en línea más grandes aún no ofrecen cursos especializados en
diseño de prompts y conversación artificial.
2. Documentación y recursos en línea de plataformas de inteligencia artificial y chatbots, como
Dialogflow, Microsoft Bot Framework, y Amazon Lex, que incluyen información detallada sobre cómo
diseñar prompts efectivos para chatbots.
3. Foros y comunidades en línea, como Reddit, Stack Overflow, y Quora, donde puedes hacer
preguntas y obtener respuestas de expertos en diseño de prompts.
4. Blogs y sitios web especializados en diseño de conversación, como Conversational Design, Voice &
5. Chat y Chatbots Life, que brindan información actualizada y consejos prácticos sobre el diseño de
prompts.
En resumen, el prompt engineering se perfila como una de las profesiones más buscadas en un
futuro cercano, aprender a dar instrucciones a una interfaz impulsada por IA será una habilidad
altamente demandada por el mercado.

BENEFICIOS DE APRENDER PROMPTS A NIVEL PERSONAL
A nivel personal, aprender a diseñar prompts efectivos puede tener los siguientes
descubrimientos:
Mejora de las habilidades de comunicación:
Al aprender a diseñar de manera clara y concisas, se pueden mejorar las habilidades de comunicación
y la capacidad de transmitir ideas de manera efectiva.
Mejora de la eficiencia personal:
Al utilizar prompts claros y específicos en la vida diaria, se pueden mejorar la eficiencia y la precisión
al realizar tareas y comunicarse con otras personas.
Aumento de la confianza:
Al aprender a diseñar indicaciones efectivas, se puede aumentar la confianza y la seguridad en sí
mismo al comunicarse con otras personas.
Aprender a diseñar prompts efectivos puede tener descubrimientos tanto a nivel profesional como
personal, incluyendo mejoras en la eficiencia, la productividad, la experiencia del usuario, la
reputación de la empresa, las habilidades de comunicación, la eficiencia personal, y la confianza.

BENEFICIOS DE APRENDER PROMPTS A NIVEL PROFESIONAL
A nivel profesional, aprender a diseñar prompts efectivos puede tener varios beneficios, entre
ellos:
Mejora de la eficiencia de los modelos de lenguaje:
Al dar indicaciones claras y específicas, se pueden mejorar la eficiencia y la precisión de los modelos
de lenguaje, lo que a su vez mejora la satisfacción del usuario y la calidad de los resultados.
Aumento de la productividad:
Al proporcionar una entrada clara y específica a los modelos de lenguaje, se pueden automatizar
tareas repetitivas y reducir el tiempo que se dedica a la realización de tareas manuales.
Mejora de la experiencia del usuario:
Cuando somos claros y relevantes, se puede mejorar la experiencia del usuario y aumentar su
satisfacción con la aplicación o el sistema.
Mejora de la reputación de la empresa:
Un buen diseño de prompts puede contribuir a mejorar la imagen y la reputación de la empresa, ya
que demuestra un compromiso con la calidad y la eficiencia.

USO DE PROMPTS PARA DIFERENTES TAREAS (I)
Cómo se utilizan los prompts para lograr diferentes tareas. Temas:
Resumen de textos
Uno de los trabajos estándar en la generación de lenguaje natural es el resumen de textos.
El resumen de textos puede incluir muchas areas diferentes. De hecho, una de las aplicaciones más
prometedoras de los modelos de lenguaje es la capacidad de resumir artículos y conceptos en
resúmenes rápidos y fáciles de leer.
Extracción de información
Mientras que los modelos de lenguaje están entrenados para realizar la generación de lenguaje
natural y otras tareas relacionadas, también son muy capaces de realizar clasificación y una serie de
otras tareas de procesamiento de lenguaje natural (NLP).
Preguntas y respuestas
Una de las mejores formas de hacer que el modelo responda a preguntas específicas es mejorar el
formato del prompt. Un prompot puede combinar instrucciones, contexto e indicadores de entrada y
salida para obtener resultados mejorados. Si bien estos componentes no son obligatorios, son una
buena práctica, ya que cuanto más específicas sean las instrucciones, mejores serán los resultados .
Clasificación de texto
Aquí deberás mejorar la calidad de las instrucciones que proporcionas. También descubrirás que para
casos de uso más difíciles, simplemente proporcionar instrucciones no será suficiente.

Aquí es donde debes pensar más en el contexto y en los diferentes elementos que se pueden utilizar
en un prompt. Otros elementos que pueden proporcionar son los datos de entrada o ejemplos.
Conversación
Quizás una de las cosas más interesantes que se pueden lograr con la ingeniería de prompt es
enseñar al sistema LLM cómo comportarse, cuál es su intención y su identidad. Esto es
particularmente útil cuando se construyen sistemas conversacionales como chatbots de atención al
cliente. Por ejemplo, creemos un sistema conversacional que sea capaz de generar respuestas más
técnicas y científicas a preguntas.
Generación de código
Una aplicación donde los LLM son muy efectivos es en la generación de código.
Copilot es un gran ejemplo de esto. Hay una gran cantidad de tareas de generación de código que se
pueden realizar con promts ingeniosos.
Razonamiento
Quizás una de las tareas más difíciles para un LLM hoy en día es aquella que requiere alguna forma
de razonamiento. El razonamiento es una de las áreas que más me emociona debido a los tipos de
aplicaciones complejas que pueden surgir de los LLM.Ha habido algunas mejoras en las tareas que
involucran habilidades matemáticas. Dicho esto, es importante señalar que los LLM actuales tienen
dificultades para realizar tareas de razonamiento, por lo que esto requiere técnicas más avanzadas de
ingeniería de prompt.
USO DE PROMPTS PARA DIFERENTES TAREAS (II)

¿CÓMO SE GENERA UN BUEN PROMPT?
¿CÓMO SE GENERA UN BUEN PROMPT?
Utiliza un lenguaje claro. El sistema de IA debe registrar fácilmente las entradas.
Sé efectivo y evita utilizar construcciones sintácticas complejas, metáforas, ironías…
Normalización. Mantén un glosario y sé consciente de la terminología que proporcionas a la IA.
Define los conceptos o términos esenciales y nómbralos siempre de la misma manera.
Define las intenciones. Conocer las diferentes intenciones de los usuarios es esencial para ofrecer las
entradas adecuadas.
Ten en cuenta que esas intenciones pueden demandarse de formas diferentes. Si la intención está
bien definida, la respuesta siempre será relevante.
Corrección. Un estilo limpio y la ausencia de errores ortográficos y gramaticales será imprescindible
para que la comunicación sea adecuada.
Lenguaje inclusivo. Utiliza un lenguaje respetuoso y no discriminatorio. Recuerda que los usuarios
son diversos.
Creatividad. Estamos ante una tarea innovadora y desafiante.
Se suelen requerir soluciones innovadoras. La creatividad y originalidad suelen mejorar la experiencia
de usuario.

CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS (I)
CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS
Aquí hay algunos consejos para tener en cuenta mientras diseñas tus prompts:
1. Comienza por lo simple
Al comenzar a diseñar prompts, debes tener en cuenta que es un proceso iterativo que requiere
mucha experimentación para obtener resultados óptimos.
Usar un playground simple como OpenAI o Cohere es un buen punto de partida.
Puedes comenzar con prompts simples y agregar más elementos y contexto a medida que apuntas a
mejores resultados. La versionización de tu prompt en el camino es vital por esta razón.
A medida que leas la guía, verás muchos ejemplos donde la especificidad, simplicidad y concisión a
menudo te darán mejores resultados.
Cuando tienes una tarea grande que involucra muchos sub-tareas diferentes, puedes intentar dividir
la tarea en sub-tareas más simples y seguir construyendo a medida que obtienes mejores resultados.
Esto evita agregar demasiada complejidad al proceso de diseño de la indicación al principio.
2. La instrucción
Puedes diseñar prompts efectivos para varias tareas simples usando comandos para indicarle al
modelo lo que deseas lograr, como "Escribe", "Clasifica", "Resumen", "Traduce", "Ordena", etc.
Ten en cuenta que también necesitas experimentar mucho para ver qué funciona mejor.
Prueba diferentes instrucciones con diferentes palabras clave, contextos y datos, y observa qué

CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS (II)
funciona mejor para tu caso de uso y tarea particular.
Por lo general, cuanto más específico y relevante sea el contexto para la tarea que estás tratando de
realizar, mejor será. Tocaremos la importancia del muestreo y la adición de más contexto en las
próximas guías.
Otros recomiendan que las instrucciones se coloquen al comienzo de la indicación. También se
recomienda que se use un separador claro como "###" para separar la instrucción y el contexto.
Por ejemplo:
Prompt:
### Instrucción ###Traduce el texto a continuación al español:Texto: "Hello!"
Resultado:
¡Hola!
3. Especificidad
Sé muy específico sobre la tarea que deseas que el modelo realice. Cuanto más descriptiva y
detallada sea el prompt, mejores serán los resultados. Esto es particularmente importante cuando
tienes un resultado deseado o estilo de generación que estás buscando.
No hay tokens o palabras clave específicas que conduzcan a mejores resultados.
Es más importante tener un buen formato y un prompt descriptiva. De hecho, proporcionar ejemplos
en el prompt es muy efectivo para obtener la salida deseada en formatos específicos.

CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS (III)
Cuando diseñas prompts, también debes tener en cuenta la longitud del prompt ya que hay
limitaciones en cuanto a su longitud. Pensar en cuán específico y detallado debes ser es algo a
considerar. Incluir demasiados detalles innecesarios no es necesariamente un buen enfoque. Los
detalles deben ser relevantes y contribuir a la tarea en cuestión.
Esto es algo en lo que necesitarás experimentar mucho. Os animamos a que hagais mucha
experimentación e iteración para optimizar los prompts para tus aplicaciones.
Como ejemplo, intentemos una indicación simple para extraer información específica de un texto.
Prompt:
Extrae los nombres de lugares del siguiente texto.Formato deseado:Lugar:
<lista_separada_por_comas_de_nombres_de_empresa>Input: "Aunque estos avances son
alentadores para los investigadores, aún hay mucho misterio.'A menudo tenemos una caja negra
entre el cerebro y el efecto que vemos en la periferia', diceHenrique Veiga-Fernandes, un
neuroinmunólogo en el Centro Champalimaud para lo Desconocido en Lisboa.'Si queremos usarlo en
el contexto terapéutico, necesitamos entender el mecanismo'.
Resultado:
Place: Centro Champalimaud para lo Desconocido, Lisboa
4. Evitar imprecisión
Dado los consejos anteriores sobre ser detallado y mejorar el formato, es fácil caer en la trampa de
querer ser demasiado inteligente sobre los temas y crear descripciones imprecisas.

CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS (IV)
A menudo es mejor ser específico y directo. La analogía aquí es muy similar a la comunicación
efectiva: cuanto más directa sea, más efectivo será el mensaje.
Por ejemplo, podrías estar interesado en aprender el concepto de ingeniería de prompts. Podrías
intentar algo como:
Explica el concepto de ingeniería de promoción. Mantén la explicación corta, solo unas pocas frasesy
no seas demasiado descriptivo.
No está claro en la instrucción anterior cuántas oraciones utilizar y qué estilo. Es posible que puedas
obtener respuestas aceptables con el prompt anterior, pero un prompt que sea muy específico,
conciso y directo sería mejor. Algo como:
Usa 2-3 oraciones para explicar el concepto de ingeniería de prompt a un estudiante de secundaria.
5. ¿Hacer o no hacer?
Otro consejo común al diseñar prompts es evitar decir qué no hacer, sino decir qué hacer en su lugar.
Esto fomenta la especificidad y se centra en los detalles que conducen a buenas respuestas del
modelo.
Aquí hay un ejemplo de un chatbot de recomendación de películas que no cumple exactamente lo
que no quiero que haga debido a cómo escribí la instrucción, centrado en lo que no hacer.
Prompt:
El siguiente es un agente que recomienda películas a un cliente.NO PIDA INTERESES. NO PIDA

CONSEJOS GENERALES PARA DISEÑAR PROMPTS (V)
INFORMACIÓN PERSONAL.Cliente: Por favor, recomiéndeme una película basada en mis
intereses.Agente:
Resultado:
Claro, puedo recomendar una película según tus intereses. ¿Qué tipo de película te gustaría
ver?¿Prefieres acción, comedia, romance o algo más?
Este es un prompt mejor:
Prompt:
El siguiente es un agente que recomienda películas a un cliente. El agente es responsable
derecomendar una película de las más populares a nivel mundial. Debe abstenerse de preguntar alos
usuarios por sus preferencias y evitar pedir información personal. Si el agente no tieneuna película
para recomendar, debe responder "Lo siento, no pude encontrar una película pararecomendar
hoy".Cliente: Por favor, recomiéndeme una película basada en mis intereses.Agente:
Resultado:
Lo siento, no tengo información sobre tus intereses. Sin embargo, aquí está una lista de laspelículas
más populares a nivel mundial en este momento: [lista de películas]. Espero queencuentres algo que
te guste.
Algunos de los ejemplos anteriores fueron adoptados del artículo "Best practices for prompt
engineering with OpenAI API"(opens in a new tab).

MEJORES PRACTICAS PARA REDACTAR PROMPTS (I)
MEJORES PRACTICAS PARA REDACTAR PROMPTS
Escribir prompts efectivos es fundamental para garantizar una buena interacción entre el usuario y el
chatbot de inteligencia artificial.
A continuación, se presentan algunas mejores prácticas para escribir prompts efectivos:
Selecciona las palabras adecuadas: es importante seleccionar las palabras adecuadas para el
prompt, teniendo en cuenta el contexto específico de la interacción y el público objetivo.
Utiliza palabras claras y sencillas para que los usuarios comprendan fácilmente lo que se les está
pidiendo.
Sé específico y directo: los prompts deben ser específicos y directos, proporcionando una guía clara y
concisa para el usuario. Evita los prompts ambiguos o confusos que puedan llevar a malentendidos.
Personaliza el lenguaje: personaliza el lenguaje del prompt para que coincida con el tono y estilo de
la marca. Si el chatbot se dirige a diferentes audiencias, ajusta el lenguaje de los prompts para que
coincida con cada grupo de usuarios.
Considera el contexto: asegúrate de que los prompts sean relevantes para el contexto específico de
la interacción. Utiliza prompts diferentes para diferentes situaciones, como una consulta de servicio
al cliente o una compra de producto.
Utiliza preguntas abiertas y cerradas: utiliza preguntas abiertas y cerradas según el objetivo
específico del prompt.

MEJORES PRACTICAS PARA REDACTAR PROMPTS (II)
Las preguntas abiertas pueden ayudar a los usuarios a proporcionar más información, mientras que
las preguntas cerradas pueden guiar a los usuarios a tomar una decisión específica.
Prueba y optimiza: realiza pruebas de los prompts para asegurarte de que sean efectivos y mejora
constantemente su eficacia a través de la optimización.
Utiliza herramientas de análisis de datos para medir el rendimiento de los prompts y ajustarlos según
sea necesario.
Controlar la longitud: Los prompts demasiado largos pueden resultar confusos para el chatbot y
afectar la calidad de la respuesta. Por otro lado, los prompts muy cortos pueden no proporcionar
suficiente información para obtener una respuesta útil. Busca un equilibrio en la longitud de tus
prompts. Dependiendo si es un prompt personal o profesional.
Utilizar un lenguaje natural: Los chatbots de IA están diseñados para comprender y responder en un
lenguaje similar al humano. Al escribir prompts en un lenguaje coloquial y natural, aumentamos la
probabilidad de recibir respuestas coherentes y bien formadas.

LAS CARACTERÍSTICAS DEL PROMPT ENGINEERING
CUÁLES SON LAS CARACTERÍSTICAS DEL PROMPT ENGINEERING
Las características clave de un buen prompt en el contexto de modelos de lenguaje de IA son las
siguientes:
Claridad: el prompt debe ser claro y fácil de comprender para el modelo y para el usuario.
Concisión: la pregunta debe ser concisa y directa, esto aumenta la probabilidad de que el modelo
proporcione una respuesta precisa y relevante.
Especificidad: debe ser lo suficientemente específico para que el modelo pueda identificar una
respuesta única y precisa.
Relevancia: debe ser importante para el modelo y para el usuario, de modo que la respuesta
proporcionada sea útil y valiosa.
Contextualización: debe tener en cuenta el contexto en el que se utiliza, ya que puede afectar a la
respuesta del modelo.
Neutralidad: debe ser neutral y evitar sesgos o prejuicios, para garantizar que la respuesta del
modelo sea objetiva y justa.
Un buen prompt debe ser claro, conciso, específico, fundamental, contextualizado y neutral para
garantizar una respuesta precisa y relevante por parte del modelo de lenguaje de IA.

PARA QUÉ SIRVE EL PROMPT ENGINEERING
PARA QUÉ SIRVE EL PROMPT ENGINEERING
El propósito principal en modelos de lenguaje de IA es proporcionar una entrada clara y específica
para el modelo, para que pueda proporcionar una respuesta precisa y relevante.
Se utilizan en una amplia variedad de aplicaciones, incluyendo asistentes virtuales, chatbots, sistemas
de respuesta automática, y aplicaciones de análisis de lenguaje natural.
Al proporcionar una entrada clara y específica, las indicaciones permiten que los modelos de lenguaje
de IA comprendan las intenciones y necesidades del usuario, y proporcionen una respuesta
adecuada.
Además, los prompts también se emplean para guiar y controlar la conversación entre el usuario y el
modelo, lo que a su vez permite una interacción más fluida y natural.
Las indicaciones pueden ser personalizados y optimizados para adaptarse a las necesidades
específicas de cada aplicación, lo que permite una mayor flexibilidad y control en la interacción entre
el modelo y el usuario.

IMPORTANCIA DE LA INGENIERÍA DE PROMPTS (I)
Importancia de la ingeniería de prompts en proyectos de IA conversacional
Algunos aspectos que hacen que la ingeniería de prompts sea crucial incluyen:
Mejora de la comprensión del contexto: Los prompts bien diseñados permiten a los chatbots de IA
entender mejor el contexto en el que se realiza la consulta, lo que resulta en respuestas más precisas
y útiles.
Personalización de la experiencia del usuario: Al ajustar los prompts a las necesidades y preferencias
específicas del usuario, se puede crear una experiencia de conversación más agradable y
personalizada.
Reducción del tiempo de respuesta: Prompts claros y específicos ayudan a los chatbots a generar
respuestas más rápidamente, mejorando así la eficiencia en la resolución de consultas o problemas.
Facilitar la retroalimentación: La ingeniería de prompts también puede incluir solicitar
retroalimentación del usuario para mejorar continuamente la calidad de las interacciones y adaptar
el chatbot a las necesidades cambiantes.
Ejemplos
Veamos algunos ejemplos, que sé que os encanta:
Ejemplo 1: Especificidad en las preguntas
Imaginemos que deseamos obtener información sobre los beneficios de la meditación.
Podríamos preguntar: «¿Cuáles son los beneficios de la meditación?». Sin embargo, una pregunta

más específica como «¿Cuáles son los beneficios a largo plazo de la meditación en la salud mental y
física?» nos brindará respuestas más detalladas y relevantes.
Utilidad: Hacer preguntas específicas reduce la ambigüedad y ayuda al modelo a generar respuestas
que aborden directamente nuestras inquietudes.
Ejemplo 2: Proporcionar contexto
A veces, es útil proporcionar contexto adicional para obtener una respuesta más adecuada.
Por ejemplo, en lugar de preguntar simplemente «¿Cuál es la diferencia entre A y B?», podemos
incluir información relevante como «En el contexto de la física cuántica, ¿cuál es la diferencia entre la
teoría de cuerdas y la gravedad cuántica de bucles?».
Utilidad: Proporcionar contexto permite al modelo comprender mejor nuestras necesidades y ofrecer
respuestas más precisas y fundamentadas.
Ejemplo 3: Establecer un formato de respuesta
Definir un formato de respuesta específico puede ayudar a obtener información más organizada y
fácil de entender. Por ejemplo, si deseamos comparar dos productos, en lugar de preguntar
simplemente «¿Cuál es mejor entre el producto A y el producto B?», podemos solicitar una respuesta
estructurada como: «Compara el producto A y el producto B en términos de precio, funcionalidad y
durabilidad».
Utilidad: Establecer un formato de respuesta guía al modelo para generar información ordenada y
IMPORTANCIA DE LA INGENIERÍA DE PROMPTS (II)

facilita la comprensión y comparación de los elementos en cuestión.
Ejemplo 4: Limitar la extensión de la respuesta
En ocasiones, puede ser útil limitar la longitud de la respuesta para obtener una síntesis concisa.
Por ejemplo, podemos pedir al modelo que nos proporcione un resumen breve de un tema
determinado, como: «En 100 palabras, explique el proceso de la fotosíntesis».
Utilidad: Limitar la extensión de la respuesta permite obtener información concisa y resumida, lo que
facilita la comprensión rápida de los conceptos clave.
Ejemplo 5: Solicitar la revisión de una fuente confiable
Cuando se busca información actualizada o verificada, es útil solicitar datos de fuentes confiables.
Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Cuáles son las últimas tendencias en tecnología?», podemos
preguntar «Según el último informe del MIT Technology Review, ¿cuáles son las principales
tendencias tecnológicas emergentes?».
Utilidad: Referenciar fuentes confiables ayuda a obtener información más precisa, actualizada y
verificable, lo que mejora la calidad de la respuesta.
IMPORTANCIA DE LA INGENIERÍA DE PROMPTS (III)

FUNCIONES DE UN PROMPT ENGINEERING
FUNCIONES DE UN PROMPT ENGINEERING
El Prompt Enginnering es un híbrido entre programar, instruir y enseñar a la Inteligencia Artificial
Generativa a mejorar en la calidad de sus respuestas. Algunas de las funciones específicas son:
Desarrollar prompts efectivos: Un Prompt Engineer para IA debe redactar prompts que sean claros,
precisos y efectivos. O sea trabajar con el equipo de desarrollo de la IA para comprender cómo
funciona el sistema y luego redactar prompts que permitan a los usuarios interactuar con él de
manera intuitiva.
Diseñar la experiencia del usuario: Esto implica asegurarse de que los prompts sean fáciles de
entender y que la interacción con el sistema sea lo más intuitiva posible para los usuarios.
Analizar la eficacia de los prompts: A través de datos se busca determinar si los usuarios están
utilizando la IA de la manera prevista y a su vez identificar oportunidades de mejora.
Colaborar con el equipo de desarrollo: El Prompt Engineer trabajará en estrecha colaboración con el
equipo de desarrollo de la IA para garantizar que los prompts sean coherentes con la funcionalidad
de la IA. Esto implica comunicar de manera efectiva cómo los usuarios interactúan con la IA a través
de los prompts y trabajar en conjunto para asegurarse de que los prompts se ajusten a las
necesidades y expectativas del usuario.
Mantenerse actualizado: El campo de la IA está en constante evolución, lo que significa que los
Prompt Engineers también deben estar al día en las últimas tendencias, tecnologías y actualizarse.

¿QUÉ HACE UN PROMPT ENGINEER? (I)
¿QUÉ HACE UN PROMPT ENGINEER?
Trabajando como Prompt Engineer, tendrás el poder de crear instrucciones que guíen a los grandes
modelos lingüísticos (LLM) para generar comportamientos complejos y resultados precisos.
Pero ten en cuenta que se trata de un territorio inexplorado, ya que el campo de la ingeniería de
instrucciones es relativamente nuevo y no es fácil encontrar un candidato bien cualificado.
Sin embargo, si estás preparado para el reto, puedes demostrar tus habilidades mostrando proyectos
existentes que demuestren la ingeniería de prompts en modelos lingüísticos o modelos de
generación de imágenes, o experimentando con LLM y demostrando tu capacidad para producir
comportamientos complejos con instrucciones bien elaboradas.
Imagina que eres el maestro del lenguaje, el arquitecto de las instrucciones que guían a los
modelos lingüísticos más avanzados, como GPT-3, DALL-E, Midjourney y ChatGPT, para generar
resultados relevantes y precisos. Eso es exactamente lo que hace un Prompt Engineer.
Como Prompt Engineer, diseñarás y elaborarás instrucciones que proporcionen al modelo la
información y el contexto necesarios para comprender la tarea en cuestión.
Ya sea proporcionando recursos sobre un tema concreto, utilizando un lenguaje específico para guiar
la salida del modelo o utilizando restricciones para dar forma al resultado, serás tú quien tome las
decisiones.
Pero no se trata sólo de dar órdenes, tendrás que conocer a fondo la tarea o aplicación, las

¿QUÉ HACE UN PROMPT ENGINEER? (II)
capacidades y limitaciones del modelo y los posibles sesgos de los datos.
Tu objetivo final es diseñar indicaciones creativas y variadas que animen al modelo a generar
resultados interesantes y variados, supervisar y mejorar continuamente las indicaciones, y
colaborar con el equipo para lograr el mejor resultado posible.
Para destacar en este papel, debes tener un buen conocimiento del aprendizaje automático, el
procesamiento del lenguaje natural y las tecnologías relacionadas, así como conocimientos de
programación.

REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (I)
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER
El conocimiento de la arquitectura del LLM es un prerrequisito para los Prompt Engineers porque
proporciona una comprensión básica de la estructura y función subyacentes del modelo de lenguaje,
que es crucial para crear prompts eficaces.
También es importante aclarar los problemas ambiguos e identificar los principios básicos que
pueden traducirse a través de los escenarios, porque permite al ingeniero definir claramente la
tarea que tiene entre manos y desarrollar prompts que puedan adaptarse fácilmente a diferentes
contextos.
Crear principios básicos que puedan traducirse a través de los escenarios es esencial para crear
prompts consistentes y coherentes que puedan utilizarse en múltiples situaciones.
Las instrucciones bien elaboradas son la última pieza del rompecabezas, ya que son la herramienta
que el ingeniero utiliza para comunicar la tarea al modelo lingüístico y guiar su resultado.
En conjunto, estas habilidades y conocimientos permiten al Prompt Engineer crear instrucciones
eficaces y eficientes que pueden utilizarse para entrenar y mejorar el rendimiento del modelo
lingüístico.
1. Gran conocimiento de la arquitectura del modelo lingüístico
GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) es una arquitectura de red neuronal profunda
basada en la arquitectura de transformador introducida en el artículo «Attention Is All You Need»

La arquitectura está diseñada para manejar datos secuenciales como el texto, y se compone de un
codificador y un decodificador.
El codificador toma el texto de entrada y lo convierte en una representación vectorial continua,
también conocida como incrustación. El codificador está formado por varias capas de autoatención y
capas totalmente conectadas. El mecanismo de autoatención se utiliza para calcular puntuaciones
de atención para cada palabra del texto de entrada, que representan la importancia de cada palabra
en relación con todas las demás.
Esto permite al modelo comprender el contexto del texto de entrada y las relaciones entre las
palabras.
A continuación, el descodificador genera el texto de salida, utilizando también múltiples capas de
autoatención y capas totalmente conectadas. El descodificador toma como entrada la
representación vectorial continua del codificador, así como la palabra generada anteriormente, y
genera la siguiente palabra de la secuencia.
La arquitectura del transformador en GPT-3 se compone de varias capas, cada una de ellas formada
por dos subcapas: un mecanismo de autoatención multicabezal y una red neuronal feedforward
totalmente conectada. El mecanismo de autoatención multicabezal permite al modelo atender a
distintas partes de la secuencia de entrada en distintas posiciones. La red neuronal directa se utiliza
para procesar la información del mecanismo de autoatención.
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (II)

GPT-3 tiene 175.000 millones de parámetros, lo que lo convierte en uno de los mayores modelos
lingüísticos hasta la fecha. Se ha entrenado con una enorme cantidad de datos de texto, como libros,
artículos y sitios web, y es capaz de generar texto similar al humano, responder a preguntas y
realizar otras tareas lingüísticas. Sin embargo, es importante señalar que GPT-3 sigue necesitando
muchos recursos informáticos para el entrenamiento y la inferencia, y sus datos de entrenamiento
suelen estar sesgados.
¿Difieren las técnicas de incitación entre GPT-3, ChatGPT, DALL-E y Midjourney?
Las técnicas de prompt pueden variar entre los distintos modelos lingüísticos de gran tamaño,
como GPT-3, DALL-E/Midjourney y ChatGPT.
GPT-3 utiliza una combinación de aprendizaje no supervisado y supervisado, donde se entrena con
un gran corpus de datos de texto y se afina en tareas específicas. GPT-3 es capaz de generar texto
similar al humano, responder a preguntas y realizar otras tareas lingüísticas, pero también se sabe
que genera resultados sesgados o irrelevantes.
DALL-E y Midjourney son modelos que generan imágenes a partir de mensajes de texto.
El entrenamiento de DALL-E/Midjourney se basa en un conjunto de datos de imágenes y sus
leyendas asociadas, lo que les permite generar imágenes a partir de un texto. DALL-E/Midjourney
son capaces de generar una amplia gama de imágenes, desde fotorrealistas hasta abstractas.
ChatGPT es un modelo de lenguaje conversacional entrenado con datos conversacionales y diseñado
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (III)

específicamente para generar texto similar al humano en un entorno de conversación. Se ha
perfeccionado en tareas conversacionales como responder preguntas, completar textos y otras.
Las técnicas de prompt de estos modelos varían en función de la tarea específica para la que están
diseñados, el tipo de datos con los que se entrenan y la arquitectura específica que emplean.
GPT-3 es excelente generando texto similar al humano y realizando tareas lingüísticas
DALL-E/Midjourney generan imágenes
ChatGPT está orientado a tareas conversacionales
2. Aclarar los problemas ambiguos e identificar los principios básicos que pueden traducirse en
distintos escenarios
He aquí algunas de las mejores prácticas para aclarar problemas ambiguos
Define claramente el problema: Define claramente el problema y sus objetivos. Asegúrate de que
todas las personas implicadas en el proceso de resolución de problemas comprenden el problema y
lo que hay que conseguir.
Divide el problema en partes más pequeñas: Divide el problema en partes más pequeñas y
manejables. Esto facilitará la comprensión y la resolución del problema.
Reúne toda la información relevante: Reúne toda la información y los datos relevantes relacionados
con el problema. Asegúrate de que todos los implicados en el proceso de resolución del problema
tienen acceso a la misma información.
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (IV)

Identifica a las partes interesadas clave: Identifica a las partes interesadas clave afectadas por el
problema e involúcralas en el proceso de resolución del problema.
Fomenta la creatividad y la diversidad de perspectivas: Fomenta la creatividad y la diversidad de
perspectivas a la hora de resolver el problema. Las distintas perspectivas pueden ayudar a identificar
nuevas soluciones y a superar obstáculos.
Utiliza un método estructurado de resolución de problemas: Utiliza un método estructurado de
resolución de problemas, como el método científico o el proceso DMAIC de Seis Sigma, para guiar el
proceso de resolución de problemas.
Evalúa y adapta continuamente: Evalúa y adapta continuamente el proceso de resolución de
problemas a medida que dispongas de nueva información o cambie la situación.
3. Crear principios básicos que puedan traducirse entre escenarios
Los principios básicos que pueden trasladarse a distintos escenarios son
Comprender el problema: Comprender claramente el problema y sus objetivos
Descomponerlo: Descomponer el problema en partes más pequeñas y manejables
Reunir información: Reúne toda la información y los datos pertinentes relacionados con el problema
Identifica a las partes interesadas: Identifica a las partes interesadas clave que se ven afectadas por
el problema e involúcralas en el proceso de resolución del problema
Fomentar la diversidad: Fomenta la creatividad y las diversas perspectivas a la hora de resolver el
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (V)

problema
Utiliza un método estructurado: Utiliza un método estructurado de resolución de problemas para
guiar el proceso
Evaluar continuamente: Evalúa y adapta continuamente el proceso de resolución de problemas a
medida que dispongas de nueva información o cambie la situación
Comunícate eficazmente: Comunícate eficazmente con todas las partes interesadas y mantenlas
informadas de los progresos y de los cambios realizados
Mantén la sencillez: Haz que el proceso de resolución de problemas sea sencillo y evita utilizar jerga
o un lenguaje demasiado complejo
Sé flexible: Sé flexible y abierto a nuevas ideas y enfoques, no tengas miedo de pivotar si una
solución no funciona.
Siguiendo estos principios básicos, es posible aclarar los problemas ambiguos y llegar a soluciones
precisas, eficaces y eficientes.
4. Sugerencias bien elaboradas
¿En qué consiste un prompt bien elaborado?
Una instrucción bien elaborada para un gran modelo lingüístico es clara, específica y bien definida.
Debe proporcionar al modelo información y contexto suficientes para comprender la tarea y generar
resultados relevantes y precisos.
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (VI)

Una indicación clara y concisa facilita al modelo la comprensión de la tarea y el seguimiento de la
misma. Por ejemplo, una indicación como «Escribe una historia corta sobre un narval mágico» es
clara y específica, y proporciona al modelo un objetivo claro por el que trabajar.
Una indicación bien definida también proporciona al modelo el contexto y la información
suficientes para generar resultados precisos y relevantes. Por ejemplo, una pregunta como «Explica
el argumento de Bostrom sobre la simulación en términos sencillos» proporciona al modelo el tema
específico y el público objetivo, lo que le ayuda a generar una explicación fácil de entender para los
no expertos.
Además, una gran instrucción también anima al modelo a ser creativo y generar resultados
variados. Por ejemplo, una indicación como «Genera un poema sobre la IA comiendo Software»
anima al modelo a idear diferentes estilos de poemas y diferentes formas de expresar el tema.
REQUISITOS PREVIOS PARA SER PROMPT ENGINEER (VII)

TRES GRANDES GRUPOS EN INGENIERÍA DE PROMPT (I)
Hay 3 grandes grupos: uno es para generar texto, otro es para generar imágenes o videos y otro es
para generar código:
Los generadores de texto son los más generalistas, estos básicamente pueden servir para cualquiera,
podemos pedirles recetas, traducciones, redacción de artículos, resúmenes, lo que se te ocurra… y la
forma más fácil de acceder a estos modelos es usando las versiones entrenadas para responder
preguntas y funcionar como chat. El más famoso es chatgpt que es muy como para usar desde la
web y sino en el celular se puede descargar una app que se llama POE que fue desarrollada por la
gente de Quora el sitio de preguntas y respuestas. POE permite elegir con qué modelo interactuar y
tiene integrado chatgpt, gpt-4 y otros.
Después en la categoría de generación de imágenes o videos, está la opción de crear imágenes
directamente desde cero con un prompt, que se puede hacer con DALLE-2, Stable diffusion o
Midjourney que son los más conocidos, pero también está la opción de editar imágenes existentes
mediante prompts que también es algo espectacular. Estos modelos lo que permiten es que por
ejemplo si tenemos una foto de un auto escribamos un prompt que diga “cambiar el color del auto
para que sea azul” y lo haga.
Sobre eso les dejo el video de una demo de la app playgroundai.com
Ahora bien, para todo lo que tenga que ver con generar vídeo lo más espectacular que vi es la
aplicación Runway, creo que son unos de los que mas avanzados están con esto, y les dejo también

en las notas del programa un link a su canal de youtube para que vean videos de lo que hacen
porque es realmente espectacular.
https://www.youtube.com/@RunwayML
Y después tenemos todo lo que sea generación de código que para eso podemos usar tanto github
copilot, como chatgpt o directamente la API de GPT. Esto si sos developer para mi es totalmente
obligatorio, la verdad que la velocidad con la que avanzas usando estas herramientas no tiene
comparación.
No solo lo puedes usar para generar código, también le podes dar un fragmento de código y decirle
que te lo explique, que busque errores o como mejorarlo. Podes pedirle que te haga el readme de un
repo, que te haga consulta en sql, la verdad es muy versátil.
Algo que también está bueno es pedirle distintas estrategias para resolver un problema con sus pros
y sus contras, para poder analizarlo, y otra genial es pedirle que pase código de un lenguaje a otro.
Las posibilidades son muchísimas y la verdad que podes hacer casi lo que se te ocurra.
TRES GRANDES GRUPOS EN INGENIERÍA DE PROMPT (II)

CÓMO CONVERTIRTE EN INGENIERO DE PROMPT EXITOSO (I)
10 pasos para convertirte en un ingeniero de prompts exitoso con inteligencia artificial
La inteligencia artificial (IA) ha cambiado drásticamente la forma en que generamos y consumimos
contenido en línea. Una de las aplicaciones más fascinantes de la IA es la creación de contenido a
través de ingenieros de prompts.
Estos profesionales utilizan plataformas de IA, como chatGPT de la OpenAI, para desarrollar y
perfeccionar prompts que generan contenido de alta calidad y relevante para su audiencia.
Si te interesa adentrarte en esta emocionante área, aquí te presentamos 10 pasos para convertirte
en un ingeniero de prompts exitoso desde cero:
Paso 1: Organiza tu tiempo para el autoaprendizaje
La clave para aprender cualquier habilidad es dedicar tiempo a estudiar y practicar.
Comienza con 20 minutos diarios de estudio sobre IA y lenguaje natural. Lee la documentación de
algún modelo recientemente sacado y establece metas claras y crea un plan de estudio para
mantenerte enfocado en tu aprendizaje. Despúes, lo mejor que puedes hacer es probar y
experimentar tú mismo, para que entiendas cómo funcionan.
Paso 2: Mejora tu nivel de inglés
Gran parte de la documentación y recursos sobre IA y procesamiento de lenguaje natural están en
inglés. Dominar este idioma te permitirá acceder a una gran cantidad de recursos y estar al día en
las últimas investigaciones y desarrollos en el campo.

CÓMO CONVERTIRTE EN INGENIERO DE PROMPT EXITOSO (II)
Pero recuerda que siempre te puedes activar alguna extensión de traducción en tu navegador
favorito. Yo utilizo Brave, que me parece el mejor navegador web del mercado, y cuando no
entiendo algo, utilizo alguna de sus extensiones (en el caso de Brave, son compatibles las de
Chrome)
Paso 3: Aprende sobre procesamiento del lenguaje natural y modelos de IA
Realiza cursos en línea sobre procesamiento del lenguaje natural (NLP) y familiarízate con diferentes
modelos de IA, como GPT-4 de OpenAI. Plataformas como Coursera, Udacity y edX ofrecen cursos
gratuitos y de pago sobre estos temas.
Paso 4: Conoce las principales plataformas de IA para la creación de contenido
Explora plataformas como OpenAI, Hugging Face, y DeepAI, que ofrecen API y herramientas para
trabajar con modelos de IA de última generación.
Aprende a utilizar estas herramientas y a personalizarlas para generar contenido relevante y de alta
calidad.
Paso 5: Aprende a diseñar y refinar prompts efectivos
Dominar el arte de diseñar prompts efectivos es fundamental para ser un ingeniero de prompts
exitoso.
Estudia cómo crear prompts claros, concisos y específicos que generen resultados óptimos. Practica
la experimentación y el ajuste de tus prompts para mejorar la calidad del contenido generado.

CÓMO CONVERTIRTE EN INGENIERO DE PROMPT EXITOSO (III)
Paso 6: Desarrolla tu primer proyecto de generación de contenido con IA
Crea un proyecto personal que implique la generación de contenido utilizando IA. Por ejemplo,
podrías crear un blog con publicaciones generadas por IA o una herramienta que resuma
automáticamente noticias o artículos de investigación.
Aquí ya te recomiendo hacerlo a través de sus API, porque es más elegante y así combinas la
habilidad de programar con la de ingeniero de Prompts. Si quieres algunos tips sobre cómo
programar, sigue esta guía para ponerte a programar.
Paso 7: Participa en proyectos de código abierto relacionados con IA
Contribuye a proyectos de código abierto en el campo de la IA y el procesamiento del lenguaje
natural. Colaborar en estos proyectos te permitirá mejorar tus habilidades, aprender de otros
expertos y ampliar tu red de contactos en la industria.
Paso 8: Únete a comunidades y grupos de discusión sobre IA y generación de contenido
Participa en foros, grupos de discusión y comunidades en línea centradas en IA y generación de
contenido, como AI Dungeon, r/MachineLearning y r/LanguageTechnology. Comparte tus
experiencias, haz preguntas y aprende de otros profesionales en el campo.
Mantenerte activo en estas comunidades te ayudará a mantenerte informado sobre las últimas
tendencias y avances en la industria.
Una buena comunidad de Prompts es Promptstacks pero es cierto que está en inglés.

CÓMO CONVERTIRTE EN INGENIERO DE PROMPT EXITOSO (IV)
Paso 9: Asiste a eventos, conferencias y hackathons sobre IA y generación de contenido
Inscríbete en eventos y conferencias relacionadas con la inteligencia artificial y la generación de
contenido. Participa en hackathons y competencias que involucren el uso de IA para resolver
problemas y crear soluciones innovadoras. Estas experiencias te permitirán ampliar tus
conocimientos, desarrollar habilidades prácticas y establecer conexiones con profesionales del
campo.
Paso 10: Sigue practicando y continúa aprendiendo
La tecnología avanza rápidamente, y la inteligencia artificial no es la excepción. Es importante
mantenerse actualizado sobre las últimas investigaciones, desarrollos y tendencias en IA y
generación de contenido. Dedica tiempo a la práctica constante y a seguir aprendiendo nuevas
habilidades y técnicas para convertirte en un ingeniero de prompts exitoso.
En resumen, convertirse en un ingeniero de prompts exitoso requiere dedicación, estudio y práctica.
Al seguir estos 10 pasos, estarás en camino de dominar el arte de la generación de contenido con IA
y de aprovechar al máximo esta emocionante y revolucionaria tecnología en tus proyectos.

¿EXISTE UN SOFTWARE DE IA PARA CADA REQUERIMIENTO?
¿Existe un software de IA para cada requerimiento?
Actualmente, existen más de 700 herramientas de inteligencia artificial que puedes usar y probar
para:
Generar imágenes: DALL-E 2 , Stable Diffusion, Midjourney, OpenArt, PhotoRoom, Lexica, Artbreeder.
Crear vídeos personalizados: Synthesia, Colossyan, Tavus, Hour One.
Construir aplicaciones web: Durable,
Debuild, Enzyme.
Codificar: Replit, Tabnine, MutableAI,
Code Generation.
Modelados 3D: Mirage, CSM.
Creación de contenidos enfocados en
Marketing: Jasper, Writesonic,
Copysmith, Ponzu.
Escritura general: Writer, Compose AI,
Novel AI, OthersideAI.
La lista es realmente extensa.
Literalmente, existe una herramienta de
IA para cada tarea que puedas imaginar.

CONCLUSIONES
La ingeniería de prompts es un enfoque valioso para optimizar la interacción con los modelos de
lenguaje como GPT-4. Al aplicar estas estrategias —especificidad en las preguntas, proporcionar
contexto, establecer un formato de respuesta, limitar la extensión de la respuesta y solicitar
la revisión de fuentes confiables— podemos mejorar significativamente la calidad y relevancia de las
respuestas generadas por estos modelos. En última instancia, estos ejemplos demuestran cómo la
ingeniería de prompts es realmente útil para obtener resultados más precisos y pertinentes.
La ingeniería de prompt no solo se trata de diseñar y desarrollar prompts. Abarca una amplia gama
de habilidades y técnicas útiles para interactuar y desarrollar con LLM.
Es una habilidad importante para interactuar, construir y comprender las capacidades de los LLM.
Puedes utilizar la ingeniería de prompt para mejorar la seguridad de los LLM y crear nuevas
capacidades, como la incorporación de conocimientos de dominio y herramientas externas a los LLM.
Es momento de empezar a pensar en la inteligencia artificial como un copiloto que va a estar al lado
nuestro ayudándonos en todo momento y tenemos que empezar a saber como funcionar en
conjunto.
Casi todo el mundo se convertirá en algún momento en un ingeniero de prompts, porque se
incorporará a todos nuestros flujos de trabajo en el futuro.

WEBGRAFÍA
https://en.wikipedia.org/wiki/Prompt_engineering
https://wwwhatsnew.com/2023/04/04/ingenieria-de-prompts-creando-conversaciones-mas-interactivas-y-
naturales-con-chatbots-de-ia/
https://telesup.edu.pe/que-es-el-prompt-engineering-y-por-que-deberias-estudiarlo/
https://yeswelab.com/blogs/citizen-developer/ingeniero-prompts-inteligencia-artificial
https://www.linkedin.com/pulse/ingenier%C3%ADa-de-prompts-descubriendo-la-magia-detr%C3%A1s-los-
castan-perez/?originalSubdomain=es
https://www.incae.edu/es/blog/2023/03/29/prompt-engineering-que-es-y-donde-puedo-aprenderlo.html
https://pochocosta.com/podcast/que-es-la-ingenieria-de-prompts-y-como-dominarla/
https://www.fexcortes.com/inteligencia-artificial/que-es-la-ingenieria-de-prompts-como-la-inteligencia-
artificial-esta-mejorando-la-generacion-de-contenido/
https://www.iic.uam.es/noticias/prompt-engineering-para-generar-imagenes-navidenas-con-ia/
https://www.calamoycran.com/blog/que-es-el-prompt-engineering/
https://vilmanunez.com/que-es-un-prompt-inteligencia-artificial/
https://geekflare.com/es/prompt-engineering-career/
https://cohete.digital/prompt-engineer-el-trabajo-del-futuro/
https://www.promptingguide.ai/es/risks/adversarial
https://www.iebschool.com/blog/prompt-engineering-tecnologia/
https://www.giztab.com/prompt-engineering-que-es-que-hace/

INGENIERIA DE PROMPT.pptx

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