Trabajo como ingeniera de 'prompts': 3 trucos para conseguir las mejores respuestas de ChatGPT y otros chatbots de IA

Estudié Filosofía en el King's College de Londres porque me apasionaba el pensamiento crítico y el cuestionamiento analítico. No había ningún ingeniero de 'prompts' (se puede traducir como ingeniero de peticiones y se refiere a la persona que introduce las órdenes o 'peticiones' a la IA) en el Reino Unido cuando empecé la carrera en el 2019, pero, 4 años después, me parece la mejor forma de combinar mi formación y mis habilidades.

En julio de 2022, entré a trabajar en AutogenAI, una empresa que ha desarrollado un modelo lingüístico que otras compañías utilizan para redactar ofertas y licitaciones. Ser ingeniera de 'prompts' implica saber identificar las mejores peticiones para utilizar nuestro software, conocido como "Genny", de modo que los usuarios obtengan las mejores respuestas a sus preguntas.

En el caso de las licitaciones y las propuestas, una petición podría ser ampliar el texto, hacer un resumen con un número de palabras específico o encontrar e incorporar una prueba crucial para respaldar una afirmación incluida en una oferta.

El chatbot de AutogenAI dispone de varias funciones de edición como reformular, resumir o seleccionar el tono que los usuarios pueden emplear para adaptar su propio texto.

Mi trabajo consiste en garantizar que el software ofrezca los mejores resultados

Como ingeniera de peticiones, tengo que asegurarme de que la programación y las peticiones más detalladas que puede haber detrás de esas funciones generen resultados precisos y coherentes, y de que los ingenieros puedan adaptar el código y las peticiones a medida que cambia el sistema de inteligencia artificial.

Siempre he asociado este tipo de tecnología con la informática o con algo técnico, pero en realidad encierra un importante componente lingüístico que lo convierte en el trabajo perfecto para alguien como yo.

Nací en Londres, pero mis padres son serbios. El serbio es mi lengua materna, por lo que aprendí inglés cuando empecé preescolar. En la universidad me centré sobre todo en la filosofía analítica, como la lógica matemática, la lógica formal, la filosofía de la ciencia y la lingüística.

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Esto me ayudó a comprender en profundidad cómo utilizamos el lenguaje: los matices del tono, la expresión, la búsqueda de las palabras adecuadas para transmitir un significado y, en definitiva, cómo el lenguaje no solo es un medio para intercambiar ideas, sino algo que repercute en el mundo físico. Tiene causas y efectos, como cualquier otra cosa en el universo.

Durante mi último año en la universidad, trabajé en una empresa de criptomonedas donde me dediqué a redactar documentación legal y a contratar a un equipo de datos. Una vez que me gradué, mi antiguo jefe me presentó al director ejecutivo de AutogenAI porque buscaba graduados en filosofía o cuestiones similares.

Daba por hecho que había que tener formación en informática o en aprendizaje automático para poder hacer este trabajo

Siempre me ha interesado la IA y la tecnología de vanguardia, pero nunca me lo había planteado como una salida profesional. Daba por hecho que había que para trabajar en este sector había que tener conocimientos técnicos o formación en informática o aprendizaje automático.

Uno de los temas que abordé en la carrera fue la ética de la inteligencia artificial. Estudié los problemas de la conciencia, la identidad, la verdad, el sesgo inherente, cómo afecta a la sociedad, la creatividad y el trabajo, etc., pero apenas entendía lo que era un modelo lingüístico antes de empezar en este nuevo trabajo.

Es fundamental comprender que cuando se le hace una petición a un gran modelo lingüístico (la tecnología que se esconde detrás de ChatGPT o Bard), en cierto modo te estás comunicando con él.

Muchos de los problemas que surgen al utilizar herramientas de IA generativa se deben a que el usuario asume que los modelos entienden forma automática las pautas sociales, contextuales e intencionales.

Mis 3 requisitos para conseguir las mejores respuestas son: que las peticiones sean inequívocas, directas y pertinentes. 

Por ejemplo, la petición "mejora este párrafo" da por hecho que el modelo lingüístico sabe que eso significa más largo, más corto, más claro o menos aburrido. Aunque, para ti, eso puede resultar intuitivo, para el modelo lingüístico no queda claro. En ese caso, sería mejor decir: "Mejora este párrafo eliminando todos los errores gramaticales".

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Lograr que los resultados de todas las funciones de nuestro software —como reformular, resumir o ampliar, escribir en un tono específico, traducir o incorporar estadísticas— sean coherentes, óptimos y variados se traduce en un proceso de mejora constante. Además, cuando salen nuevas versiones de los modelos lingüísticos en los que se basan nuestras herramientas, sus capacidades también cambian.

Cuando salió GPT-4 tuvimos que volver a comprobar todas nuestras funciones en el nuevo modelo de ChatGPT. La tecnología desarrollada por OpenAI resultó ser increíblemente útil al realizar determinadas funciones, como seguir instrucciones detalladas, pero sus respuestas pueden llegar a ser demasiado detalladas.

En nuestro caso, las respuestas largas a las peticiones de "resumir" o "reformular" no sirven para las licitaciones, los concursos o las propuestas de los clientes de AutogenAI.

Lo que he aprendido en este trabajo

Comprender el lenguaje es una herramienta fundamental para ser ingeniera de peticiones, pero para crear buenas peticiones es necesario comprender técnicamente el modelo lingüístico y su arquitectura.

Aunque no sea desarrolladora, en este trabajo he adquirido conocimientos básicos de programación. Entender cómo funciona el código me ayuda a sugerir y modificar determinadas funciones.

También he aprendido cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático dentro de la inteligencia artificial, así como el proceso de investigación y desarrollo que utilizan los desarrolladores para crear un modelo lingüístico.

He oído que en Silicon Valley hay algunos ingenieros de 'prompts' cobran hasta 300.000 dólares al año (unos 275.000 euros). Yo no cobro eso ni de lejos, pero sí que gano un sueldo bastante decente. Por supuesto, cuanta más experiencia y conocimientos tengas, y más disciplinas abarquen tus habilidades, más puedes ganar desempeñando este trabajo.

Evidentemente, existe el riesgo de que la IA le quite el trabajo a la gente, pero yo creo que está ayudando a nuestros clientes a poder centrarse en tareas más interesantes y quitarse de en medio las cosas más insignificantes.

La ingeniería de peticiones solo es uno de los nuevos perfiles que va a surgir en este panorama de cambio constante y es un trabajo para el que puede que ya tengas las habilidades necesarias.