Luis Alonso Seguros de Crédito Agencia Exclusiva de Crédito y Caución

La disruptiva llegada de los modelos de lenguaje ha causado un cambio de paradigma en nuestra relación con ese universo que llamamos Inteligencia Artificial. La ventaja ahora está en saber usarla, y aprovechar el valor de los modelos de lenguaje y la IA generativa. Y es que por más que veamos una y otra vez, como versiones subsecuentes de estos modelos remplazan a los anteriores en calidad, precisión y creatividad, estos modelos aún no son autónomos. ChatGPT, Gemini o Midjourney, todos requieren de un intermediario humano, los ahora denominados prompt engineers. ¿Qué hace un prompt engineer?  Un prompt engineer se encarga de interactuar con la Inteligencia Artificial para producir respuestas precisas y relevantes, algo que desde luego no es sencillo ni simple. Su función es lograr una comunicación efectiva y en constante mejora con la IA, y para eso hay que entender que ésta se basa en el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP por sus siglas en inglés). El NLP es la base de todo modelo de lenguaje, y es un sistema informático que combina la lingüística computacional con modelos estadísticos de machine learning y deep learning. El trabajo de estos modelos es procesar el lenguaje humano en forma de datos, tratando de comprender su significado, intención, sentimiento y contexto. Sin duda, este es un trabajo complejo y lleno de ambigüedad, por lo que su éxito depende de la calidad de los prompts, o traducido como el conjunto de indicaciones y entradas que crean un modelo lingüístico para que la IA produzca resultados. El ingeniero de prompts, entonces, se encarga de mediar en la relación con la IA a través del diseño, optimización y personalización de estas indicaciones. Esto supone la cuidadosa selección de palabras, estructuración de frases, una amplia comprensión de la forma en que el sistema interpreta inputs, y como obtener outputs con usos especializados. Esto también incluye el desarrollo de parámetros y la implementación de técnicas para mejorar el rendimiento del modelo.   Características esenciales de un prompt engineer Lingüistas, filósofos, redactores creativos o abogados son los buenos perfiles para esta nueva profesión que debe cumplir con cuatro características esenciales: • Primero, conocimiento de modelos de lenguaje y NLP: debe entender los detalles técnicos del sistema con el que trabaja para saber cómo opera y de qué forma se pueden optimizar sus respuestas.  • Segundo, conocimiento lingüístico: debe tener un alto dominio de la gramática para formular preguntas y comunicarse de manera efectiva y capacidad de entender cómo las estructuras lingüísticas afectan las respuestas del sistema.  • Tercero, capacidad de análisis: debe ser capaz de analizar las respuestas entregadas por los modelos, entender la calidad de los resultados y evaluar cómo mejorar.  • Y, cuarto, creatividad y pensamiento lateral: debe poder idear diferentes enfoques y experimentar con ellos. El trabajo de prompt engineering es buscar constantemente soluciones nuevas para resultados más precisos, pero también originales.   ¿Donde trabajarán los prompts engineers? Así, el engineer de prompts no es realmente un ingeniero, pero su trabajo parece encajar bien con el mundo de la tecnología.  A medida que el uso de la IA crece, y los modelos de lenguaje especializados se van volviendo normalidad, podremos encontrar un ingeniero de prompts en cada área, especializando modelos para las necesidades de cada sector.  De acuerdo con el reporte de tecnología emergente de PwC, el 73% de las empresas estadounidenses ya han adoptado la Inteligencia Artificial en al menos algunas áreas de su negocio, y la Inteligencia Artificial generativa está liderando el camino. Un año después de que ChatGPT llegara al mercado, más de la mitad de las empresas encuestadas (54%) han implementado IA Generativa en algún área de su negocio. Europa le sigue a distancia. Según un estudio reciente de Amazon Web services, solo un tercio de las compañías europeas implementaron Inteligencia Artificial en sus procesos al cierre de 2023. Un 61%, sin embargo, reporta que su rendimiento se está viendo afectado por la escasez personas con habilidades digitales.   Para PwC, la IA generativa puede ser la clave en la transición a la era de la información, con su capacidad de escanear, leer, resumir, traducir y analizar. Estas capacidades, aunado a su habilidad para manejar altísimas cantidades de información y procesos complejos, hará crucial en el futuro su uso en diversas áreas tales como legal, financiera o fiscal. Así, el ‘engineer’ podría muy pronto volverse en un término genérico para los especialistas en IA de cada sector.   El primer gran movimiento en este sentido vendrá en las industrias creativas. Cada vez más, compañías de diseño, publicidad y entretenimiento se apoyarán de la IA para producir su contenido, pero en todos los sectores se necesitarán personas expertas en lenguaje creativo que además sepan interactuar con estos sistemas. El futuro de linguistas, filósofos y redactores creativos puede pasar por su colaboración constante con la máquina. La necesidad de prompt engineering sin duda creará trabajos, aunque muchos son más conservadores respecto a las predicciones anteriores, por ejemplo, la del World Economic Forum, que llegó a afirmar que esta que sería la profesión más importante del futuro.