De pequeño, se me quedó grabada la frase de un cartelito que tenía en su dormitorio una tía mía. En él, junto a un dibujo de la Pantera Rosa, se desplegaba un texto: “Cuando conseguí todas las respuestas, cambiaron todas las preguntas”. Me parecía una ingeniosa forma de no decir nada.
Hoy le podemos encontrar más sentido gracias a la inteligencia artificial, porque los sistemas de IA generativos han dado un nuevo sentido a la importancia de formular preguntas. El SEO nos había enseñado que, si nuestro contenido estaba bien enfocado, serviría para responder a las cuestiones formuladas por aquellas personas a las que queríamos llegar. Hoy se da la circunstancia inversa: debemos aprender a realizar aquellas preguntas que nos proporcionarán las respuestas que intuimos correctas. Bienvenidos al arte de realizar prompts o “prompting”.
El término prompt tiene su origen actual en el mundo de la informática, donde se refiere a un mensaje o indicación que se muestra en un sistema para indicar que está listo para recibir una entrada o una acción del usuario. Así, un signo = en una tabla transmite que lo que vendrá después será un comando, mientras que, en un formulario, el prompt solicita una acción concreta, como “Escriba su nombre” o “Indique su sugerencia”. De alguna forma, el prompt se parece al nudge de las ciencias del comportamiento, aunque sin sutilidad alguna.
Fuera del mundo de la informática, también se utilizan los prompts, pero no los llamábamos así, al menos en español. Nos referíamos a ellos como “sugerencias” o “indicaciones”. En una función de teatro, es lo que hace el apuntador cuando se le olvida el texto a un actor, mientras que en el ámbito de la psicología, se transforma en una suerte de estímulo proporcionado a un individuo para ayudarlo a responder a una pregunta o a llevar a cabo una tarea. En definitiva, el prompting no es exactamente el arte de hacer las preguntas correctas, sino la habilidad de orientar a un sistema (humano o no) para proporcionar una respuesta adecuada… aunque no sea correcta.
“El prompting es la habilidad de orientar a un sistema para proporcionar una respuesta adecuada”
Las dificultades para formular un buen prompt
Con la llegada de las inteligencias artificiales generativas, formular prompts se ha convertido en el nuevo “must” del SEO. Todos estamos tratando de sacar el máximo partido a estos entornos y, en pocas semanas, hemos pasado de jugar lanzando preguntas absurdas a ChatGPT y peticiones aleatorias a Dall-E, a descubrir que otras personas son capaces de lograr resultados útiles para el mundo de la comunicación y el marketing. La clave solo estaba -quién lo iba a decir- en hacer las preguntas correctas. Es el prompting, amigos.
Formular prompts o “guiar” a las inteligencias artificiales en el desarrollo de respuestas viables no es fácil. De hecho, ya comenté en una tribuna que uno de los requisitos imprescindibles para obtener resultados válidos reside en saber del tema y, en el caso de las imágenes, tener en mente qué tipo de resultado es el que imaginamos. Como dijo alguien una vez, “solo sabemos lo que queremos cuando nos enfrentamos a lo que no nos gusta”.
Las redes sociales están llenas ahora de expertos compartiendo sus técnicas de prompting: prompts para generar calendarios editoriales, prompts para crear planes de marketing, prompts para calcular gastos y beneficios, prompts para establecer estrategias SEO… La mayoría de los white papers que se están compartiendo en LinkedIn y de los hilos prácticos exitosos enfocados a este sector tienen como protagonista el prompting, con secuencias de preguntas predefinidas para que rellenemos los espacios con los detalles propios de nuestro caso.
Cómo hacer un buen prompt
¿Y cómo se genera un prompt en condiciones? Si le preguntamos al rey de las respuestas viables, ChatGPT, nos da las claves mediante seis términos en inglés:
- Clarity. Debemos ser claros y, ojo, concisos y precisos al formular nuestra demanda. Ser breve es fácil; ser concreto, no.
- Relevance. El prompt debe estar relacionado con la forma en que se ha entrenado el modelo y el tipo de contenido que se espera que genere. Lo segundo lo descubriremos cuando lo leamos. Lo primero es una mera suposición, porque solo quien entrena el modelo sabe cómo lo hace.
- Specificity. Cuanto más específicos, mayor precisión en la respuesta. La clave es añadir complementos en la misma frase, para acotar todo lo posible.
- Creativity. Para mí, esto es lo que separa a los expertos de los meros aficionados. Supone aplicar cierta libertad creativa al modelo de IA para generar contenido original… o todo lo original que pueda ser lo que cree una IA generativa.
- Consistency. Debemos mantener una estructura consistente para asegurarnos de que el modelo sepa qué esperar y pueda responder con mayor precisión.
- Lenght. No debemos formular prompts demasiado largos o complejos, porque podemos confundir al modelo y disminuir la precisión de su respuesta.
Consejos para usar bien una IA generativa
¿Esto es todo? No, por supuesto. A lo que nos dice ChatGPT, vamos a añadir nosotros tres consejos:
- Si el prompt es más extenso que la respuesta que se puede generar, entonces no estamos haciendo el prompting adecuado. Probablemente, sabemos la respuesta que queremos. Entonces, ¿para qué preguntamos? Y, sobre todo, si vamos a tardar más en preguntar que en obtener esa respuesta ya esperada, estamos perdiendo el tiempo.
- Cuidado con usar los prompts que nos ofrecen otras personas. En efecto, hay un modelo de entrenamiento de la inteligencia artificial, pero este aprende de nosotros y toma en consideración lo que le hemos ido formulando, nuestros intereses y nuestro estilo. En conclusión: lo que le funcionó a ese “experto” en LinkedIn que te prometía compartir contigo sus mágicos prompts es muy posible que a ti te funcione mal.
- Más te vale saber de la materia por la que estás consultando a la IA. Si no, cualquier respuesta incorrecta te parecerá posible. Por eso, el prompting viene a ser como un proceso de mayéutica: una forma de guiar a la inteligencia artificial para que, pasito a pasito, llegue allí donde tú ya sabías, pero sin que tengas que repetir el camino.
“Si el prompt es más extenso que la respuesta que se puede generar, entonces no estamos haciendo el prompting adecuado”
Las IAs generativas tienen que ayudarnos a optimizar el tiempo de trabajo, pero no deberíamos confiar en que sustituyan los procesos creativos. De hecho, sin creatividad es imposible sacarles partido.
Así que ya sabes: aprende a hacer prompts y no pierdas de vista las soluciones que vienen en este terreno, como Perplexity, que permitirá formular preguntas y obtener respuestas con las fuentes de información perfectamente identificadas. ¿Superará eso ChatGPT?
