¿Realmente influye la forma de escribir una pregunta cuando se interactúa con una herramienta de inteligencia artificial como ChatGPT? La respuesta es un rotundo sí.
Muchos factores contribuyen a la respuesta que se obtiene de una herramienta de IA o chatbot, incluida la forma en que se creó inicialmente y los datos con los que se ha «entrenado». Pero uno de los factores más importantes es cómo te comunicas con él.
Un prompt es esencialmente una pregunta o una instrucción que se da a una herramienta de IA para que genere una respuesta. Puede ser una consulta breve y sencilla, una petición más larga y estructurada, o incluso una serie de directrices, todo ello con el objetivo de dar forma al resultado y, en última instancia, obtener lo que se desea. Lo que significa que la forma en que escribes estas instrucciones influye directamente en la claridad, relevancia y utilidad de la respuesta de la IA.
Cuando probé ChatGPT por primera vez, le hablé como a un amigo, haciéndole preguntas casuales e impulsivas y esperando respuestas intuitivas. Aunque este enfoque no tiene nada de malo, pronto me di cuenta de que si tenía más cuidado a la hora de escribir las preguntas, obtenía respuestas mucho mejores. Es lo que se denomina «ingeniería de instrucciones», un campo en auge que ha cobrado tanta importancia que hay gente que se está dedicando a ello.
La ciencia de las instrucciones
Todo el mundo tiene un enfoque ligeramente diferente en lo que se refiere a lo que constituye una buena solicitud, y esto puede variar en función de lo que necesites y de la herramienta que estés utilizando.
Pero, por lo general, la eficacia de las respuestas de IA se basa en tres elementos fundamentales. El primero es el contexto, de modo que una herramienta de IA dará lo mejor de sí cuando conozca los antecedentes suficientes para entender lo que le estás preguntando. Cuanta más información relevante se incluya, más precisa y útil será la respuesta.
También está la especificidad: cuanto más clara y precisa sea la pregunta, mejor será el resultado. Las preguntas vagas tienden a producir respuestas genéricas o menos pertinentes.
Por último, ten en cuenta la estructura. Si dedicas tiempo a pensar cómo redactas la pregunta, en qué orden la redactas, si utilizas viñetas o números para dividir el texto, etc., es probable que obtengas una respuesta más pertinente.
También merece la pena saber cómo funciona realmente la herramienta de IA que estás utilizando. Por ejemplo, los chatbots que utilizan Large Language Models (LLM), entre los que se incluyen ChatGPT, Claude y Google Gemini, generan sus respuestas basándose en gran medida en la probabilidad.
Lo que significa que predicen la secuencia probable de palabras basándose en la información que les has proporcionado. Así que cualquier cambio que hagas en la forma de escribir una pregunta, aunque creas que en general se pide lo mismo, puede dar resultados muy diferentes.
Por supuesto, algunas personas han exagerado la complejidad de la ingeniería de preguntas para vender cursos o servicios de consultoría. Sin embargo, los estudios demuestran que una pregunta bien elaborada produce mejores resultados generados por la IA. Por ejemplo, un estudio descubrió que un prompt bien estudiado puede aumentar la calidad de una respuesta LLM en un 57,7% y la precisión en un 67,3%.
Pero no hace falta un trabajo de investigación para comprobarlo. Pruebe a utilizar su chatbot de IA preferido para responder a una pregunta utilizando una indicación breve y vaga, y después refínela con más detalles e instrucciones. Apuesto a que te sorprenderá lo mucho que mejora la respuesta.
¿Cómo se escriben mejores mensajes de inteligencia artificial?
Se han realizado investigaciones, se han creado cursos y se han creado montones de vídeos para ayudarte a desmitificar la frase perfecta.
Pero eso no significa que no haya que tener en cuenta algunas lecciones clave más allá del contexto, la especificidad y la estructura. Estos son algunos de los consejos que mejor te van a venir:
- Da ejemplos: En ingeniería de avisos, esto se llama avisar con pocos ejemplos. Consiste en dar ejemplos a la IA antes de pedirle que genere una respuesta. Por ejemplo, si quieres una lista bien estructurada de consejos de viaje, puedes presentarle primero dos o tres consejos de ejemplo y luego pedirle a la IA que genere más del mismo estilo.
- Especifica la audiencia: Define a quién va dirigido el contenido. Por ejemplo, si pides consejos para el cuidado de la piel, especifica si es para dermatólogos, profesionales de la belleza o personas con acné y poco tiempo. Esto ayuda a la IA a adaptar su respuesta.
- Explica quién eres: Decirle a la IA quién eres puede hacer que la respuesta sea más relevante. Por ejemplo, si le dices «Soy profesor y estoy creando un cuestionario para mis alumnos», obtendrás una respuesta más estructurada y educativa que si le pides preguntas genéricas para un cuestionario.
- Dile el formato que deseas: Deja claro si quieres que el resultado se presente en forma de artículo, guión, lista de viñetas o guía. También puedes especificar el límite de palabras para afinar la respuesta.
- Define el tono: Si escribes para un objetivo concreto, detalla el tono que quieres. Definir el estilo de antemano ayuda a afinar el resultado de la IA. También puedes proporcionar ejemplos o enlaces a materiales de referencia para mejorar la precisión.
- Utiliza un lenguaje natural: Aunque las instrucciones estructuradas son importantes, complicarlas demasiado puede ser contraproducente. Los modelos de IA están diseñados para interpretar el lenguaje natural, por lo que si las instrucciones son claras, directas y conversacionales se obtendrán los mejores resultados.
- Pide a la herramienta de IA que muestre su proceso de pensamiento: Si necesitas que la IA proporcione razonamientos o pasos lógicos, pídele que muestre su proceso de pensamiento. Esta técnica, conocida como «cadena de pensamiento», es útil para tareas como explicar cómo ha resuelto un problema o esbozar un argumento.
- Perfecciona sobre la marcha: Incluso con instrucciones bien elaboradas, el primer resultado puede no ser perfecto. La IA funciona mejor si se va perfeccionando: si una respuesta es demasiado vaga o está fuera de lugar, hay que replantearse el mensaje especificando el tono, el nivel de detalle o la elección de palabras. Los pequeños ajustes pueden suponer una gran diferencia.
Las herramientas de IA pueden ser increíblemente útiles, pero distan mucho de ser perfectas. Independientemente del modelo de IA que utilices, la calidad de sus resultados depende de la claridad y la estructura de tus aportaciones.
Tanto si utilizas la IA para una lluvia de ideas, para automatizar tareas, para crear un plan de entrenamiento o para corregir un artículo, las indicaciones bien pensadas conducen a resultados mejores y más precisos.
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