Prompt engineering: Una Carrera Profesional en la Vanguardia de la Inteligencia Artificial
En este artículo, te explicaremos a fondo sobre la profesión que mejorará la comunicación con las Inteligencias artificiales, los conocimientos necesarios para ser un experto, roles en su práctica laboral, fuentes de estudio y demás información fundamental.
¿Qué es el prompt engineering?
El prompt engineering es una disciplina fundamental en el campo de la inteligencia artificial que se centra en la creación y optimización de instrucciones o comandos para los modelos de aprendizaje automático. En esencia, se trata de diseñar inputs o prompt específicos que guíen a los sistemas de IA para que produzcan resultados deseados.A diferencia de simplemente alimentar datos al modelo, el prompt engineering implica cuidadosa elaboración de preguntas o directrices, considerando cómo el modelo procesará la información y qué resultados se esperan. Esto implica comprender profundamente el funcionamiento interno del modelo y cómo responderá a diferentes entradas.
Los expertos en prompt engineering son responsables de crear prompts efectivos que permitan a los modelos de IA aprender y generar resultados precisos y útiles. Esto puede involucrar ajustar la estructura del prompt, el vocabulario utilizado y otros parámetros para optimizar el rendimiento del modelo.
Esta profesión es y seguirá siendo esencial para maximizar el potencial de los modelos de inteligencia artificial, permitiendo a los desarrolladores y usuarios aprovechar al máximo la capacidad de estas tecnologías para resolver problemas complejos en una variedad de campos. Junto a la ingeniería de IA y otras facultades de la programación, conformarán las carreras más relevantes y demandadas para un futuro ampliamente automatizado.
8 conocimientos necesarios para tener un perfil profesional en prompt engineering
Para convertirse en un experto en prompt engineering, se requiere una combinación única de habilidades y conocimientos especializados. Aquí hay una lista completa de los aspectos clave que uno debe dominar:
- Comprensión profunda de la inteligencia artificial: Es fundamental tener un conocimiento sólido de los principios fundamentales de la inteligencia artificial, incluidos los modelos de aprendizaje automático y sus arquitecturas.
- Conocimiento en procesamiento del lenguaje natural (NLP): Dado que el prompt engineering implica trabajar con texto, es esencial tener experiencia en NLP y comprender los diferentes enfoques y técnicas utilizadas en este campo.
- Familiaridad con modelos de IA específicos: Para diseñar prompts efectivos, se debe tener un conocimiento profundo de los modelos de IA con los que se está trabajando, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) u otros.
- Experiencia en optimización de modelos: Se requiere habilidad en la optimización de modelos de IA para ajustar parámetros y mejorar el rendimiento del modelo en función de los prompts utilizados.
- Habilidades de programación: Ser capaz de implementar y modificar modelos de IA, así como desarrollar scripts y herramientas personalizadas para el prompt engineering, requiere habilidades sólidas en programación, especialmente en lenguajes como Python.
- Conocimiento en diseño de prompts: Entender cómo estructurar y formular prompts de manera efectiva es crucial. Esto implica comprender cómo los modelos de IA interpretan y responden a diferentes tipos de entradas.
- Capacidad para analizar y evaluar resultados: Ser capaz de analizar la salida de los modelos de IA generados a partir de diferentes prompts y evaluar su calidad y relevancia es esencial para iterar y mejorar continuamente los enfoques de prompt engineering.
- Conciencia ética y sensibilidad lingüística: Dado el potencial de los modelos de IA para generar contenido sesgado o inapropiado, es importante tener una comprensión ética de cómo diseñar prompts de manera responsable y sensible a consideraciones culturales y lingüísticas.
Dominar estos aspectos clave del prompt engineering puede preparar a una persona para desempeñarse con éxito en esta constante evolución del área de la inteligencia artificial. Esta carrera, junto a la ingeniería en IA y múltiples profesiones donde el pilar de la enseñanza son la programación y la práctica en la tecnología, serán lo más demandado en la actualidad y en los años venideros.
Fuentes de estudio para la carrera de prompt engineering:
A pesar de que la carrera de prompt engineering y su conocimiento en general aún sigue siendo un poco reciente, aquí te recomendamos opciones de fuentes de estudio para que puedas aumentar tu conocimiento en esta área de la inteligencia artificial:
| Fuente de estudio | Metodología | Link |
|---|---|---|
| Programas de grado en ciencias de la computación o inteligencia artificial | Estos programas educativos ofrecen una educación estructurada y completa en áreas clave como ciencias de la computación, inteligencia artificial y aprendizaje automático. Los estudiantes tienen acceso a clases magistrales, laboratorios prácticos y proyectos de investigación supervisados por profesores expertos en el campo. | Te recomendamos artículos de nuestra página donde hay opciones de estudio relacionadas en instituciones de alta jerarquía en el mundo, desde Europa hasta América y Asia. |
| Cursos en línea y tutoriales | Los cursos en línea y tutoriales ofrecen flexibilidad y accesibilidad, permitiendo a los estudiantes aprender a su propio ritmo desde cualquier lugar. Utilizan una combinación de videos instructivos, lecturas, ejercicios prácticos y proyectos para enseñar los conceptos y habilidades clave en prompt engineering. | https://www.udemy.com/ |
| Bootcamps y talleres especializados | Los bootcamps y talleres especializados ofrecen una formación intensiva y práctica en prompt engineering en un período de tiempo más corto. Utilizan enfoques de aprendizaje práctico, incluyendo proyectos en tiempo real y colaboraciones con profesionales de la industria, para enseñar a los estudiantes habilidades prácticas y aplicables en el campo. | Bootcamp en Inteligencia Artificial | KeepCoding |
| Investigación y autoaprendizaje | La investigación y el autoaprendizaje implican explorar recursos en línea como papers académicos, blogs técnicos y comunidades en línea. Los estudiantes adquieren conocimientos a través de la lectura crítica, la experimentación práctica y la participación en discusiones y grupos de estudio en línea. Te recomendamos a manera de fuentes de estudio leer nuestra página, que habla de muchas cosas sobre la IA, canales de Youtube, y fuentes informativas en general en el Internet. | (2) Dot CSV – YouTube |
