Modelos de Lenguaje y Prompt Engineering
Las claves para exprimir las capacidades de ChatGPT y herramientas similares
Actualmente el gran público ha comenzado a comprender el potencial de la Inteligencia Artificial gracias al uso de herramientas como ChatGPT. Concretamente con su uso en el día a día, pues nos ayuda a realizar tareas rutinarias de manera más rápida. Pero vayamos un poco más allá, y comprendamos la tecnología que hay detrás. Ello nos ayudará a entender hasta dónde podemos llegar con estas herramientas.
Los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs, Large Languaje Models), como GPT-4 (motor de ChatGPT), LLaMa, Gemini, Claude y muchos otros, son sistemas de inteligencia artificial diseñados para generar texto coherente y relevante. Funcionan mediante la predicción secuencial de palabras, y se basan en patrones lingüísticos aprendidos a partir de grandes volúmenes de datos procedentes en su mayoría de internet. Su capacidad para responder preguntas, mantener conversaciones y realizar tareas relativamente complejas llaman nuestra atención, habiendo ya muchas personas que lo han integrado en el trabajo, fundamentalmente en tareas de generación de código y administrativas.
La eficacia y utilidad de su uso depende mucho de nuestra habilidad para comunicarnos con las máquinas. Las prácticas concretas para lograrlo se encuadran dentro de una nueva disciplina que se conoce como Prompt Engineering, cuyo dominio nos permite elaborar peticiones eficaces - conocidas como prompts - para obtener la respuesta que necesitamos. Pensemos en ChatGPT como un asistente que acabamos de contratar, y que podemos visualizar como un alumno que acaba de terminar sus estudios con un expediente brillante, pero que todavía no tiene experiencia laboral. Por tanto, en la medida en que sepamos guiarlo, conseguiremos que el vasto conocimiento que ha adquirido pueda servir como apoyo en nuestras tareas.
Para aprender a utilizarlo, debemos empezar conociendo sus tripas. En este post explicaremos qué son los LLMs y cómo funcionan. A partir de este punto introduciremos el concepto de Prompt Engineering, que, a pesar del adjetivo engineering no consiste de una materia técnica, sino en una metodología al alcance de todos para extraer de herramientas como ChatGPT respuestas útiles, especialmente en el ámbito laboral.
¿Cómo funcionan?
Los LLMs son sistemas entrenados con textos provenientes de diversas fuentes, como libros y artículos, capaces de identificar patrones lingüísticos y contextuales. Su funcionamiento se basa en la generación palabra por palabra. A partir de un prompt (instrucción inicial), el modelo predice cada palabra sucesiva hasta completar una respuesta. Vamos a verlo en un ejemplo sencillo, en el que simplificamos el funcionamiento real (mucho más complejo) por razones didácticas. Imaginemos que le damos al modelo este prompt:
> “Escribe una historia corta sobre un dragón y una niña valiente.”
Prompt: “Escribe una historia corta sobre un dragón y una niña valiente.”
↓
Predicción: “Había” → el modelo predice esta palabra como la más probable
↓
Predicción: “una” → basándose en “Había”
↓
Predicción: “vez” → basándose en “Había una”
↓
Predicción: “una” → y así continúa…
↓
Predicción: “niña”…
↓
Predicción: “que”…
↓
...
En la siguiente imagen podemos ver cómo se produce la respuesta:
Los LLMs hacen uso del contexto, es decir, utilizan la conversación para generar respuestas coherentes y relevantes. Por otro lado responden con cierta aleatoriedad, pues aunque siguen patrones, incluyen un componente aleatorio que les permite ofrecer respuestas variadas. Esto puede ser útil en tareas creativas. Pídele por ejemplo que te dé una serie de ideas de actividades turísticas para hacer en una determinada ciudad. Si en otro hilo de conversación le haces la misma pregunta, verás que algunas de las sugerencias que hace son diferentes, aunque la esencia y la idea general es la misma.
Por otro lado su conocimiento está limitado al momento en que fueron entrenados, por lo que, a menos que estén conectados a internet, no podrán ofrecernos información actual. Afortunadamente a día de hoy este handicap ya no es tal, ya que tenemos la opción de indicarle que nos dé una respuesta con información actualizada que pueda obtener de búsquedas en internet.
Aprendiendo a relacionarte con las Inteligencias Artificiales
La eficacia de los LLMs depende en gran medida del diseño del prompt (petición), que actúa como guía para obtener respuestas útiles y precisas. Aquí es donde entra la Ingeniería de Prompts (Prompt Engineering), una disciplina que busca optimizar las instrucciones dadas al modelo. Algunas de las pautas que debemos seguir son el que las peticiones sean claras y específicas. También realizar una experimentación creativa, es decir, probar diferentes enfoques para conseguir mejores resultados.
Por ejemplo, si necesitas una respuesta precisa sobre un tema específico, incluye detalles adicionales y comprobarás cómo el modelo genera información más relevante. Veamos un ejemplo real orientado a explicar un concepto complejo de forma didáctica:
Prompt:
> “Explícame qué es un agujero negro como si tuviera 8 años.”
Respuesta del modelo:
> “Un agujero negro es como una aspiradora súper poderosa en el espacio. Se traga todo lo que está cerca: luz, planetas, y hasta el tiempo. Nadie sabe qué hay dentro porque nada puede salir una vez que entra. Pero tranquilo, están muy lejos y no nos van a atrapar.”
El doble filo de la aleatoriedad
El componente aleatorio del que venimos hablando tiene la ventaja de fomentar la creatividad gracias a las perspectivas e ideas variadas que proporciona, siendo especialmente útil en tareas como la escritura creativa o en la propuesta de diseños artísticos.
En contraposición, en tareas que requieren precisión (como cálculos o respuestas cerradas), esta variabilidad puede dificultar la obtención de resultados consistentes.
Para manejar la aleatoriedad, es crucial diseñar prompts que minimicen las ambigüedades y proporcionen suficiente contexto. Por ejemplo, si preguntas algo impreciso como "¿Cuántas aves hay en el parque?", las respuestas serán inconsistentes porque el modelo no tiene acceso a datos reales sobre tu entorno.
Como consecuencia, uno de los objetivos de la Ingeniería de Prompts es reducir la variabilidad y mejorar la precisión buscada en la respuesta. Aunque los modelos tienen limitaciones inherentes, aprender a trabajar con ellos abre un mundo de posibilidades creativas y eficaces, especialmente cuando se trata de tareas rutinarias o de bajo valor añadido.
¿Por qué aprender Prompt Engineering?
Su dominarlo puede abrirnos oportunidades profesionales, y también ayuda a optimizar procesos. Desarrollemos algunos de ejemplos:
Ampliación de las oportunidades laborales. La demanda de prompt engineers crece en paralelo a la adopción de IA generativa en empresas tecnológicas, investigación y sectores como salud, marketing o educación. Las organizaciones buscan perfiles capaces de diseñar prompts para chatbots, análisis de datos o generación de contenido. Y para ello es esencial adaptar los modelos a contextos específicos (ej.: diagnósticos médicos o desarrollo código de software).
El uso de estas herramientas de IA ahorra tiempo y recursos. Un buen prompt reduce la necesidad de reelaborar respuestas o depender de correcciones manuales. Esto se traduce en eficiencia operativa, automatizando tareas repetitivas (ej.: análisis de datos o redacción de informes), en mayor productividad, dedicando menos tiempo a los ajustes post-generación, y finalmente en la mejora de la calidad de los resultados.
La aplicación de técnicas de Prompt Engineering facilita el aprendizaje y la resolución de problemas, actuando como puente para comprender conceptos complejos y proporcionando explicaciones paso a paso de temas técnicos (ej.: matemáticas o gramática). También son útiles como apoyo en la toma de decisiones, gracias al rápido análisis de escenarios que son capaces de realizar basándose datos históricos o predicciones.
Su dominio adquiere especial relevancia porque nos capacita para trabajar con las herramientas de IA que están surgiendo constantemente, y que requieren una adaptación flexible de las técnicas aprendidas para extraer su potencial, mejorando la calidad de los resultados. Pero al mismo tiempo exigen mayor preparación.
Actualmente los Modelos de Lenguaje están impulsando la innovación en sectores clave. En salud se utilizan para el análisis de síntomas, revisión de literatura médica o propuestas de tratamientos. En el desarrollo de software, permiten la generación de código, depuración de errores o integración de APIs. En el mundo del marketing, facilitan la creación de contenido personalizado o análisis de tendencias de mercado.
El Prompt Engineering, más que una habilidad técnica, es una herramienta estratégica para optimizar recursos, mejorar resultados y mantener la competitividad en un mercado laboral cada vez más complejo. Su curva de aprendizaje accesible y su impacto transversal lo hacen esencial para los profesionales, especialmente los de alta cualificación.
En próximos artículos aprenderemos técnicas concretas que podrás aplicar inmediatamente en tu práctica habitual con ChatGPT y herramientas similares.