Esta nueva profesión cobró rápidamente una gran importancia en el ámbito tecnológico.
En el mundo de la Inteligencia Artificial, se necesitan constantes actualizaciones para que pueda seguir mejorando y asemejándose cada vez más a un “humano”. Este tipo de entrenamientos es muy común en los modelos generativos de respuesta como Chat GPT. Para eso, surgió una profesión que se está popularizando cada vez más: los prompt engineers. ¿De qué trata?
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Qué es un prompt engineer y cuál es su trabajo
Un prompt es una pregunta, instrucción o texto que se le proporciona a la IA. Puede ser desde un pedido de recetas hasta una idea o concepto para ilustrar en una imagen. A partir de un prompt es que estos sistemas pueden ejecutar respuestas. Para que las mismas sean lo más atinadas posibles, las redes neuronales de estos programas suelen ser entrenadas.
El prompt engineer alimenta las entradas con información, no solo en cuanto a datos o lenguaje, sino que ayuda a entender el tono, la intención y el contexto..
Muchas veces, los resultados en plataformas no tan desarrolladas requieren de mucha revisión y pueden tardar mucho en aparecer. El prompt engineer acelera este proceso y ahorra mucho tiempo.
Este rol ayuda a los sistemas dando indicaciones lo más específicas posibles. No es lo mismo pedirle una imagen de un perro que indicar exactamente raza, color de pelo, edad y demás características. El prompt engineer optimiza cualquier tipo de respuestas: las generales y las puntuales.
Para poder realizar este trabajo, no solo hay que estar familiarizado con el mundo de la programación, también hay que tener conocimiento sobre los modelos de lenguaje de la IA.
Además, hace falta tener en claro varios matices y aristas de la ciencia de los datos, ya que los sistemas de Inteligencia Artificial trabajan específicamente con algoritmos. Todo eso varía dependiendo del programa que se esté usando (ChatGPT, Gemini y más).
Los métodos para entrenar a un modelo de Inteligencia Artificial
Dentro del prompt engineering, hay varios métodos que se pueden aplicar para entrenar una IA. En primer lugar, existe el “chain of thought” prompting. En este caso, se entrena al modelo para cumplir una tarea compleja en distintas etapas o “cadenas” hasta lograr cumplir la consigna.
También existe el zero-shot prompting, un método en donde se arroja a la IA un texto o ejercicio que no haya hecho o entrenado antes. De este modo, el sistema deberá actuar bajo “instinto” y sin conocimientos previos en cuanto a la información de la orden.
Por último, está el few-shot prompting, en donde se le dan ejemplos a la Inteligencia Artificial para que comprenda qué es lo que se espera como respuesta a determinado prompt. Es uno de los métodos más comunes y efectivos para entrenar a un modelo generativo.
La formación de un prompt engineer y sus desventajas
Según un estudio de la consultora Workyard, los prompt engineers son los profesionales más buscados en la actualidad por las grandes empresas. Asimismo, no deja de ser una rama de la ingeniería muy novedosa y con muy poca experiencia en el mercado. Las mismas organizaciones, como Open AI, ofrecen cursos de capacitación.
Para eso, es necesario contar con conocimientos o una carrera previa hecha en programación, puntualmente orientada al desarrollo backend. Las mismas cuentan con formaciones en código, ciencia de datos, machine-learning, todos temas relacionados y muy arraigados a los sistemas de IA. Estos estudios se ofrecen en una gran cantidad de universidades alrededor del globo.
El panorama en Argentina
A nivel nacional, hay distintas universidades especializadas en tecnología, como la Universidad Tecnológica Nacional (UTN), que dictan cursos complementarios a las carreras de desarrolladores backend o programación en general.
Aun así, hay preocupación sobre la vida útil de este trabajo. A la velocidad que están avanzando los modelos generativos, se cree que en un futuro (no tan lejano) van a poder optimizar el prompt engineering de manera autónoma. Es decir, entrenarse para poder llegar a realizar tareas cada vez más complejas.
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Sin embargo, este trabajo también requiere de creatividad para poder darle más ideas, más opciones y funciones que podría alcanzar nunca antes vistas. ¿Será un trabajo cada vez más solicitado? ¿O pronto será, también, reemplazado por las máquinas?
