¿Recibes respuestas de la IA que son vagas o completamente erróneas? Aprende a trabajar con instrucciones para ayudar a la IA a pensar mejor, razonar de forma lógica y ofrecer los resultados que tienes en mente.
De las instrucciones básicas al control avanzado de la IA
Las instrucciones claras y específicas son la piedra angular del trabajo con IA. Funcionan muy bien para tareas sencillas, como generar textos, resumir o responder a preguntas sencillas.
Pero una vez que se empieza a utilizar la IA para problemas más complejos, como el pensamiento analítico, el razonamiento en varios pasos o las tareas empresariales especializadas, el enfoque básico deja de ser suficiente.
En estos casos, lo que marca la diferencia no es sólo lo que se pregunta, sino cómo se guía a la IA en su proceso de pensamiento. Las técnicas avanzadas de incitación le permiten influir en la forma en que el modelo aborda la tarea para que el resultado sea más preciso, estructurado y verdaderamente relevante.
Esto permite a la IA abordar con mayor eficacia los análisis más complejos, los escenarios de decisión o los procesos en los que la precisión es importante.
Preguntas en cadena
Para consultas sencillas, la IA suele responder rápidamente, sin análisis más profundos. Pero si la tarea requiere lógica, cálculos o un razonamiento de varios pasos, esta respuesta "rápida" puede no ser suficiente.
La técnica de sugerencia de la cadena de pensamiento guía a la IA para que elabore su proceso paso a paso antes de responder. Esto aumenta considerablemente la precisión y la claridad del resultado.
Cómo hacerlo
Utilizar este método es muy sencillo. Basta con proporcionar una instrucción que motive a la IA a explicarse paso a paso. Por ejemplo, formulaciones como:
- "Por favor, piénsalo paso a paso".
- "Explica primero cómo llegas a la respuesta y luego escribe el resultado".
Ejemplo práctico
Tarea común: "¿Cuánto es el 15% de 200?".
Puede que la IA devuelva la respuesta correcta, pero no averiguarás cómo ha llegado a ella.
Asignación con un enfoque CoT: "Calcule el 15% de 200 y muestre el procedimiento de cálculo paso a paso".
La IA responderá
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Multiplico 200 por 0,15. El resultado es 30. Así que el 15% de 200 es 30.
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Este método reduce el riesgo de error y aumenta la fiabilidad de la respuesta. Además, entenderás mejor cómo piensa la IA y por qué te ha dado ese resultado.
Pregunta de autoconsistencia
A veces ocurre que, incluso con una pregunta claramente formulada, la IA da una respuesta ligeramente diferente a la misma pregunta cada vez. Esto se debe a que la IA no tiene que seguir el mismo camino hacia el resultado cada vez que se le pregunta. Sus respuestas se basan en probabilidades, por lo que incluso pequeñas variaciones pueden cambiar el resultado.
El método de autoconsistencia ayuda a resolver este problema. En lugar de hacer la pregunta una vez y esperar el resultado ideal, se hace la misma pregunta a la IA varias veces. Luego se comparan todas las respuestas y se elige la que se repite con más frecuencia.
Este método funciona porque cuando la IA repite el problema, la respuesta correcta suele aparecer más a menudo. Al comparar las salidas, es más fácil encontrar el resultado correcto y evitar errores aleatorios.
En la práctica, podría ser así:
- Introduce la misma pregunta varias veces.
- Compare las respuestas.
- Seleccione la que se repita con más frecuencia.
Para las tareas en las que la precisión es importante, este método añade una capa extra de confianza, y lo hace sin complicadas configuraciones o ediciones.
Árbol del pensamiento y refinamiento iterativo
Para algunas tareas, no existe una única respuesta correcta. En estos casos, no basta con pedir a la IA una solución rápida. Es necesario que el modelo explore distintas opciones, las compare y refine su respuesta paso a paso.
Dos técnicas especialmente útiles en este caso son el árbol de ideas y el refinamiento iterativo.
El árbol del pensamiento
El método del árbol de ideas se basa en el principio de la cadena de ideas, pero lo lleva aún más lejos. En lugar de que la IA siga una única línea de razonamiento, el método del árbol del pensamiento le lleva a explorar varias soluciones posibles a la vez.
Cada "rama" representa una forma distinta de ver el problema. Una vez que la IA ha recorrido varios caminos, puede comparar las opciones y elegir la más adecuada.
Este enfoque es muy útil para preguntas abiertas, tareas creativas o cuando hay varias respuestas correctas. Al adoptar una visión más amplia, es menos probable que la IA se quede "atascada" en una visión estrecha y ofrezca una solución de mayor calidad.
Perfeccionamiento iterativo
El enfoque iterativo es sencillo pero eficaz: en lugar de esperar la respuesta perfecta a la primera, se perfecciona el resultado de la IA poco a poco, con pequeños ajustes.
Se empieza con una pregunta clara, se evalúa la respuesta y luego se perfecciona con peticiones adicionales, comentarios o preguntas de seguimiento. Cada iteración acerca el resultado a lo que realmente quieres.
Este método es ideal para contenidos más complejos, análisis de datos o tareas en las que la precisión y el tono adecuado son importantes.
Preguntas negativas, personas y técnicas adaptativas
Cuando se necesitan respuestas más precisas de la IA, los ajustes sutiles en la forma de formular las preguntas suelen marcar la diferencia. Afinar las respuestas de una IA no es sólo cuestión de lo que se quiere que haga, sino también de lo que hay que evitar, desde qué perspectiva debe responder y cómo responder con flexibilidad al flujo de la conversación.
Aquí tienes tres técnicas que te ayudarán a gestionar y refinar mejor el comportamiento de la IA.
Preguntas negativas
La IA tiende a añadir información que no le has pedido explícitamente. Si quieres evitarlo, utiliza la incitación negativa, es decir, deja claro lo que la IA no debe incluir en su respuesta.
Ejemplos:
- "Escribe un resumen de este artículo. Evita la terminología técnica".
- "Explica el proceso, pero no menciones detalles financieros".
De esta forma estableces límites y reduces el riesgo de obtener información irrelevante o no deseada. El resultado será una respuesta centrada exactamente en lo que necesitas.
Personalización de Persona
Otra forma de guiar mejor a la IA es asignarle un papel o personaje. Esto afectará al tono, estilo y nivel de experiencia de la respuesta.
Ejemplos:
- "Usted es un analista de datos senior. Explique estos resultados de forma sencilla y clara".
- "Imagina que eres un agente de atención al cliente resolviendo una queja".
Las personas harán que las respuestas de IA se ajusten mejor a las expectativas de su público objetivo y resulten más naturales y apropiadas para la situación.
Optimización adaptativa
A veces, incluso con un mensaje bien escrito, la primera respuesta de la IA no es del todo precisa. En este caso, resulta útil un enfoque adaptativo, es decir, ajustar continuamente la solicitud en función de la calidad de las respuestas.
Esto puede hacerse refinando las instrucciones, limitando la tarea o formulando preguntas adicionales para indicar a la IA la dirección correcta. Se trata de un enfoque iterativo y flexible, en el que no hay que empezar de cero, sino ir ajustando el resultado.
El prompting avanzado se basa en el control, no en la complejidad
Dominar las técnicas avanzadas de orientación no es una cuestión de complejidad, sino de práctica y reflexión. Cuanto más experimente y ajuste la forma de interactuar con la IA, más valor le aportarán estos modelos.
Para cualquiera que se tome en serio el uso eficaz de la IA, desarrollar estas habilidades es el siguiente paso lógico.
Si está preparado para que la IA deje de ser una herramienta ocasional y se convierta en una parte fiable de sus procesos empresariales, nos encantaría ayudarle.
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