TL;DR: En el panorama actual impulsado por la IA, la ingeniería eficaz de las indicaciones ha dejado de ser un arte oscuro para convertirse en una disciplina fundamental, similar al desarrollo de software en sus inicios. Las principales startups de IA están logrando resultados notables yendo más allá de las simples preguntas para elaborar avisos estructurados y muy detallados. Esto implica definir las funciones de la IA, esbozar tareas claras, establecer restricciones, proporcionar ejemplos, aprovechar la metapromptación y, lo que es más importante, evaluar rigurosamente los resultados. En Mercury Technology Solutions, estas técnicas avanzadas son fundamentales para construir y desplegar soluciones de IA a medida.
El diálogo en torno a la inteligencia artificial se centra a menudo en los propios modelos. Sin embargo, la verdadera clave para liberar su potencial transformador reside en cómo nos comunicamos con ellos. Este es el ámbito de la ingeniería rápida, un campo que está pasando rápidamente de ser una habilidad de nicho a una piedra angular de la IA aplicada.
Según las principales empresas de IA, como Parahelp (que presta servicios de atención al cliente de IA a gigantes como Perplexity y Replit), la ingeniería actual es como programar en 1995. Las herramientas aún se están perfeccionando y estamos explorando colectivamente nuevas fronteras. También es parecido a aprender a dirigir a una persona muy capaz: la comunicación clara de instrucciones y objetivos es primordial para que la IA tome las decisiones "correctas".
Los días en que las instrucciones sencillas de una línea daban resultados sofisticados para tareas complejas están desapareciendo. La vanguardia pasa por crear instrucciones con un nivel de detalle asombroso, a veces de varias páginas, que se convierten en las "joyas de la corona" de una aplicación de IA.
La arquitectura de la inteligencia artificial avanzada: Perspectivas desde la frontera
Basándose en las prácticas de los principales innovadores de la IA, surge un marco claro para la ingeniería rápida avanzada:
- Preparar el escenario: Defina el papel, la tarea y el plan de alto nivel de la IA. Los avisos más eficaces comienzan por asignar un personaje o papel específico al Modelo de Lenguaje Amplio (LLM). Por ejemplo: "Eres un experto gestor de atención al cliente de una empresa de SaaS" Esto contextualiza las acciones posteriores de la IA. A continuación, debe definirse explícitamente la tarea, acompañada de un plan de alto nivel que se desglosa meticulosamente en acciones paso a paso para que las siga la IA.
- Guiar el comportamiento: Restricciones, especificaciones de salida y entradas estructuradas. Es tan importante decirle a la IA lo que no debería hacer como lo que debería. Esbozar claramente las "restricciones" o "consideraciones importantes" evita resultados no deseados. Además, especificar el "formato de salida" exacto es crucial, especialmente cuando la respuesta de la IA debe integrarse con otros sistemas o API, un requisito común en nuestras Soluciones de integración de inteligencia artificial personalizadas. Curiosamente, muchos de los mensajes de primer nivel ahora utilizan etiquetas similares a XML para estructurar la entrada. Esto ayuda al LLM a analizar y seguir instrucciones complejas de forma más fiable, probablemente porque muchos modelos se han encontrado con este tipo de datos estructurados durante sus fases de entrenamiento posteriores.
- Mejorar la comprensión: esquemas del "proceso de pensamiento" y ejemplos concretos. Para tareas complejas que requieren un juicio matizado, proporcionar al LLM un "esquema del proceso de pensamiento" que debe seguir puede mejorar drásticamente el rendimiento. Aún más potente es la inclusión de "ejemplos" concretos de entradas y salidas deseadas. A menudo, unos pocos ejemplos bien elegidos pueden transmitir el significado con más eficacia que páginas de instrucciones prolijas. Esta es una técnica que empleamos a menudo cuando ajustamos Mercury Muses AI para tareas específicas de los clientes.
Adaptación de la IA: personalización, capas de avisos y soluciones verticales
Un reto importante para las empresas que desarrollan agentes de IA para sectores específicos ("IA vertical") es equilibrar la necesidad de un producto generalizable con los requisitos altamente personalizados de los clientes individuales. Cómo puede una empresa ofrecer una lógica y unos flujos de trabajo únicos para distintos clientes sin convertirse en una mera consultora que vuelve a codificar para cada nuevo encargo?
Está surgiendo una solución elegante en forma de arquitectura rápida por capas:
- Instrucción del sistema: Esta capa fundamental define las API de alto nivel, las reglas universales y las funcionalidades básicas del agente de IA (similar a la extensa instrucción maestra de Parahelp).
- Instrucción para desarrolladores: Esta capa intermedia incorpora el contexto específico del cliente, reglas de negocio, bases de conocimiento privadas y matices operativos particulares. Aquí es donde se produce gran parte de la magia de la "personalización" en nuestras Soluciones de integración de inteligencia artificial personalizadas.
- Instrucción del usuario: Esta es la entrada final del usuario final que interactúa con el sistema de IA.
Este enfoque por capas permite tanto la escalabilidad como una profunda personalización.
El arte del refinamiento: Metaprompter y "escotillas de escape"
Incluso las indicaciones mejor elaboradas requieren iteración. Aquí es donde el "metaprompting" -la técnica de utilizar un LLM para generar o mejorar sus propios avisos- se vuelve increíblemente potente. Usted puede proporcionar un aviso existente y ejemplos de dónde falló, luego pedirle al LLM, tal vez en el papel de un "ingeniero de avisos de clase mundial", que critique y sugiera mejoras. Este bucle de mejora continua impulsado por la IA es sorprendentemente eficaz.
Otro aspecto crítico es la gestión de las "alucinaciones" de la IA (cuando la IA emite con confianza información incorrecta). La solución no consiste sólo en obtener más datos, sino en dar instrucciones más inteligentes. Esto incluye la construcción de "escotillas de escape": dar instrucciones explícitas al LLM de que si carece de información suficiente para proporcionar una respuesta segura y precisa, no debe "inventarla". En su lugar, debe detenerse y señalar esta incertidumbre. Una técnica que al parecer se está estudiando en Y Combinator consiste en añadir un campo de "Información de depuración" al formato de salida esperado de la IA. Si el LLM se confunde o le faltan datos, rellena este campo, creando así una lista de tareas pendientes para que los desarrolladores resuelvan la laguna de conocimiento o perfeccionen la pregunta.
El verdadero tesoro: por qué los datos de evaluación (Evals) son el rey
Aunque los avisos sofisticados son impresionantes, la verdadera "joya de la corona" para cualquier startup de IA o despliegue avanzado de IA no es el aviso en sí. Son los datos de evaluación (Evals). Los Evals son conjuntos de datos curados y metodologías utilizadas para probar y medir sistemáticamente el rendimiento de su IA y sus avisos subyacentes. Sólo a través de pruebas rigurosas se puede entender por qué un aviso es eficaz o dónde está fallando. Estos datos se convierten en la base de la mejora iterativa y en una importante ventaja competitiva. La información obtenida de las evaluaciones es crucial para perfeccionar cualquier servicio basado en IA, incluidos nuestros servicios Mercury LLM-SEO (GAIO), en los que la calidad y la relevancia del contenido son primordiales.
El "ingeniero avanzado": Construir una IA que realmente resuelva problemas
En última instancia, las soluciones de IA más eficaces nacen de un profundo conocimiento de los flujos de trabajo y los puntos débiles de los usuarios en el mundo real. Los fundadores y desarrolladores de IA deben actuar como "ingenieros avanzados", sentándose junto a sus clientes, observando sus retos de primera mano y creando rápidamente prototipos de soluciones basadas en IA que ofrezcan un valor tangible. Este enfoque práctico y empático de la resolución de problemas, combinado con el dominio de la ingeniería rápida avanzada y el compromiso con la evaluación continua, es lo que construye un verdadero "foso" en la era de la IA.
Este compromiso de comprender y resolver los retos empresariales del mundo real es la fuerza impulsora de cada solución que desarrollamos en Mercury Technology Solutions. Prompt Engineering es algo más que hablar con la IA: se trata de diseñar conversaciones inteligentes que generen resultados.
