Publicado el 19 de junio, 2024.
Escrito por JAMIL VALLIANI, Head of Product Atlassian Intelligence
Revisa el texto original aquí.
Cada modelo de lenguaje es diferente, pero todos tienen fortalezas y debilidades. Algunas herramientas de IA generativa son excelentes para crear nuevas publicaciones de blog y escribir correos electrónicos, mientras que otros modelos de IA pueden ser mejores para reutilizar la información existente.
Para aprovechar el poder de la IA generativa, hay que empezar con la ingeniería de indicaciones. Las indicaciones de la IA son instrucciones que se le dan al software para indicarle qué debe hacer, ya sea organizar datos, escribir un correo electrónico o generar ideas para un proyecto.
Comprender cómo un modelo de lenguaje grande (LLM) procesa los mensajes puede ayudarle a ahorrar tiempo y obtener mejores resultados. Aprenda qué genera estos resultados y cómo replicarlos para utilizar mensajes de IA que le proporcionen resultados relevantes y precisos.
En esta guía, analizaremos la ingeniería de indicaciones y las mejores prácticas para usar indicaciones de IA. Si necesita ayuda para aprovechar todo el poder de la IA, esto es lo que necesita saber.
¿Qué es la ingeniería de indicaciones?
La ingeniería de indicaciones es el proceso de creación de entradas para el software de IA. Las herramientas de IA toman sus indicaciones y las utilizan para realizar una acción o generar contenido. Sin instrucciones, las herramientas de IA no saben qué crear.
Encontrar formas de maximizar la productividad y fomentar la creatividad puede ser un desafío sin la ayuda de la IA. Sin embargo, con una ingeniería de señales de IA eficaz, los miembros del equipo pueden potenciar su creatividad mientras aumentan la productividad a través del uso de la inteligencia artificial.
Importancia de la ingeniería de indicaciones
Una ingeniería de indicaciones eficaz va más allá de proporcionar instrucciones básicas para las herramientas de IA. Si desea que su software de IA proporcione información o contenido relevante y valioso, debe proporcionar instrucciones claras y detalladas sobre lo que desea.
Los mensajes bien diseñados pueden facilitar las tareas esenciales, agilizando el flujo de trabajo, fomentando la colaboración y simplificando la toma de decisiones.
Mejores prácticas para generar indicaciones
La IA está diseñada para que sea fácil de usar, pero eso no significa que no requiera habilidades o conocimientos. Aquí le presentamos algunas prácticas recomendadas de ingeniería de indicaciones:
Especificar una audiencia
Adapte sus indicaciones a su público objetivo para garantizar resultados relevantes. Incluya detalles sobre su audiencia para garantizar los mejores resultados. Por ejemplo, en lugar de pedirle a Atlassian Intelligence que escriba un correo electrónico o describa una publicación de blog, especifique su público objetivo.
Cuando se trata de indicaciones de IA, los detalles son cruciales. Cuanta más información puedas incluir sobre tu audiencia, más relevantes serán los resultados que obtendrás de las herramientas de IA.
Por ejemplo, si su público objetivo son los expertos en tecnología y está interesado en la gestión de proyectos, puede indicarle a la IA lo siguiente:
“Generar un esquema para un blog que describa las ventajas de la gestión de proyectos ágiles para un equipo de desarrolladores de software en una empresa emergente. Centrarse en cómo las metodologías ágiles pueden mejorar la colaboración, aumentar la productividad y adaptarse a los requisitos cambiantes del proyecto”.
Ser específico acerca de su audiencia ayuda a la IA a comprender el tono, el contenido y el estilo necesarios para la publicación del blog, garantizando que el contenido generado esté adaptado para resonar con sus lectores previstos.
Si tu contenido no conecta con tu audiencia, prueba con un mensaje sencillo como:
“Reescriba este contenido para clientes B2B”
Puedes reemplazar “contenido” con una publicación de blog, un correo electrónico o cualquier otro tipo de contenido que estés escribiendo.
Explicar el proceso
Una de las mejores maneras de mejorar las indicaciones de la IA es aprender cómo funciona un modelo de lenguaje. En lugar de crear una indicación detallada, pídale al LLM que le explique su proceso. Esto se conoce como indicación en cadena de pensamiento.
Por ejemplo, podría pedirle que resuelva una ecuación matemática: “Si Danny tiene siete manzanas y Marissa le da ocho, pero él pierde dos, ¿cuántas manzanas tiene Danny?.
En este caso, el LLM explicará cómo obtiene su respuesta. Si prefieres no solicitar explícitamente la cadena de pensamiento, puedes mantener la misma indicación pero omitir la petición de explicar el proceso al LLM. En tal situación, el modelo proporcionará la respuesta sin detallar cómo llegó a ese resultado. Cada herramienta de IA tiene su propio método para interpretar y utilizar las indicaciones que se le proporcionan, ya sea para tomar acciones o generar contenido.
Conforme te familiarices más con una herramienta específica de IA, aprenderás qué indicaciones son efectivas y cuáles no lo son.
Probar el encadenamiento de indicaciones
El encadenamiento de indicaciones permite utilizar preguntas y comandos interconectados para generar ideas continuas y explorar conceptos relacionados. Con este enfoque, puedes crear un flujo de conversación vinculando indicaciones entre sí, basándote en el contexto o en los aportes de conversaciones anteriores. En lugar de formular una nueva indicación cada vez que desees generar un resultado, puedes usar la secuenciación de indicaciones para desarrollar tu pregunta inicial.
Este método puede incentivar al software de IA a “pensar” de manera más lógica, obteniendo así resultados relevantes basados en un razonamiento coherente.
Un ejemplo de encadenamiento de indicaciones podría ser el siguiente:
Usuario: ¿Qué tareas se deben entregar esta semana?
LLM: Las tareas que se deben entregar esta semana incluyen la Tarea 1 (fecha límite: miércoles), la Tarea 2 (fecha límite: viernes) y la Tarea 3 (fecha límite: jueves).
Usuario: ¿Cuál es el estado de la Tarea 1?
LLM: La Tarea 1 está actualmente en progreso y se espera que esté terminada el miércoles.
Incluya lo que no debe hacer
Una manera sencilla de optimizar las indicaciones para la IA es especificar lo que no se debe hacer. Normalmente, las personas se enfocan en detallar lo que buscan, pero incluir tanto lo que quieres como lo que no quieres puede producir resultados más precisos.
Las posibilidades son infinitas. Puedes pedirle a tu IA que escriba un correo electrónico sin incluir determinadas palabras o que evite superar un límite de palabras específico. Si tienes dificultades para obtener los resultados deseados de una herramienta de IA, intenta indicar lo que no quieres que se incluya.
Adaptar las indicaciones a tareas específicas
La IA está diseñada para aumentar la productividad de tu equipo, por lo que no conviene invertir demasiado tiempo en elaborar indicaciones y experimentar con herramientas de IA para obtener el resultado deseado. En su lugar, adapta las indicaciones a tareas específicas para que siempre tengas una plantilla lista.
Cuando encuentres una indicación que funcione bien para una tarea o proyecto específico, guárdala para usarla más adelante. Así, podrás agregar información relevante a tu indicación prefabricada y obtener respuestas rápidamente.
Mantén las indicaciones claras y concisas
Cuando recién comienzas a utilizar la IA, puede resultar tentador escribir indicaciones largas y detalladas. Sin embargo, obtendrás mejores resultados si mantienes las indicaciones claras y concisas.
Usa un lenguaje preciso para ayudar a la IA a comprender tus instrucciones. Las herramientas de IA toman tus indicaciones literalmente y analizan cada palabra para ofrecer resultados relevantes. Elige tus palabras con cuidado y mantén tus indicaciones lo más breves posible.
Si tienes problemas con un mensaje, intenta eliminar palabras innecesarias y observa si eso mejora los resultados.
Añadir límites a las salidas
Agregar límites es una forma eficaz de asegurar que las herramientas de IA se concentren en generar contenido relevante. Al escribir una indicación para la IA, considera establecer límites de salida para evitar que tu herramienta produzca docenas o cientos de resultados. Esto es especialmente importante en tareas relacionadas con la escritura.
Los límites pueden ser muy útiles, por ejemplo, al trabajar con análisis, pero no siempre son necesarios. Por ejemplo, podrías no querer usar límites si estás tratando de generar varias ideas para temas de blog.
Dar ejemplos
Las herramientas de IA aprenden analizando y emulando el contenido existente en Internet. Aunque pueda parecer que la IA genera contenido de la nada, en realidad, este contenido es el resultado del aprendizaje automático y de modelos de lenguaje grande (LLM).
Para que una herramienta de IA genere contenido relevante y valioso, proporciona ejemplos de lo que estás buscando. Las herramientas de IA pueden usar esos ejemplos como guía para crear tu mensaje. Por ejemplo, puedes proporcionar una publicación de blog y pedirle a la IA que escriba una nueva entrada con un tono y estilo similares.
Podrías proporcionar el artículo “10 nuevas formas en que Atlassian Intelligence ayuda a su equipo a trabajar de manera más inteligente” y pedirle a la IA que cree un nuevo blog basado en una de esas funciones, utilizando el mismo tono y estilo.
Dar ejemplos es una forma sencilla de obtener mejores resultados cuando se trata de indicaciones abiertas que requieren contenido nuevo.
Dar contexto de fondo
Cuanta más información proporciones en tu mensaje a la IA, mejor serán los resultados. Intenta incluir información de fondo para obtener las respuestas que buscas. Proporcionar contexto sobre la narrativa o el escenario de tu mensaje puede generar resultados más relevantes.
En lugar de preguntar simplemente cómo resolver un problema, plantea la pregunta en función de tu situación específica. Por ejemplo, si necesitas consejos sobre cómo aprender un nuevo idioma, explica por qué lo estás aprendiendo y qué tipo de recursos estás buscando para obtener una respuesta más precisa y útil.
Aprovecha Atlassian Intelligence para impulsar la productividad
Ya sea que estés escribiendo un correo electrónico o consultando datos, Atlassian Intelligence puede ser de gran ayuda. Esta herramienta facilita que tu equipo trabaje de manera más inteligente al mejorar la productividad, optimizar los flujos de trabajo y fomentar la colaboración.
Para aprovechar al máximo Atlassian Intelligence, es esencial tener un conocimiento sólido de la ingeniería de indicaciones y saber cómo crear indicaciones de IA eficaces. Si tienes problemas para obtener los resultados que buscas, prueba los consejos de ingeniería de indicaciones mencionados anteriormente.
Una vez que comprendas cómo funciona Atlassian Intelligence y cómo usar las indicaciones para generar contenido relevante, estarás listo para empezar. La integración de Atlassian Intelligence puede hacer que tu equipo sea más eficiente y eficaz, lo que se traducirá en mejores resultados y más tiempo para centrarte en el crecimiento de tu negocio.
Publicado el 19 de junio, 2024.
Escrito por JAMIL VALLIANI, Head of Product Atlassian Intelligence
Revisa el texto original aquí.
Somos S4E Solutions for Eveyone, Platinium Solution Partner de Atlassian en Latinoamérica visítanos y otras soluciones digitales para tu compañía. ¡Conversemos!
Nos puedes encontrar en redes sociales, ¡Síguenos para tener actualizaciones diarias!
LinkedIn , YouTube, Facebook y Twitter.
S4E cuenta con un equipo de soporte certificado en herramientas Atlassian y AWS.
