Desde que llegó la inteligencia artificial (IA) de una manera más palpable e impactando todas la industrias, desde la automatización en fábricas hasta la personalización de servicios digitales, han surgido nuevas profesiones que hasta la fecha no estaban en la mira, o por lo menos eran tan importantes, como lo son los “prompt engineers”.
Aunque suene futurista, este perfil profesional ya está abriendo puertas en grandes empresas y proyectos innovadores. Pero ¿qué es exactamente un “prompt engineer”? Y ¿por qué esta profesión podría convertirse en una de las más demandadas en los próximos años?
¿Qué hace un ‘prompt engineer’?
Un “prompt engineer” es un profesional especializado en interactuar con modelos de IA mediante la creación y optimización de “prompts” (instrucciones o preguntas). Estos prompts son frases o comandos específicos que sirven para guiar a la IA hacia la generación de respuestas útiles y precisas. A primera vista, parece un trabajo sencillo, pero la complejidad radica en conocer a fondo cómo funciona el modelo, sus limitaciones y cómo formular las instrucciones correctas.
Al igual que en la programación tradicional, donde un pequeño error en el código puede causar fallos en el sistema, un mal prompt puede llevar a resultados inexactos o irrelevantes. Por eso, el trabajo de un prompt engineer no solo se trata de escribir preguntas, sino de conocer las variables, ajustar parámetros, probar diferentes enfoques y, en algunos casos, “entrenar” al algoritmo para obtener mejores respuestas.
¿Por qué es una profesión de futuro?
La creciente dependencia de la inteligencia artificial en diversos sectores ha puesto de manifiesto la importancia de quienes pueden interactuar con estos sistemas de manera efectiva. Empresas de tecnología, bancos, plataformas de atención al cliente, e incluso industrias creativas como el marketing digital y el cine, están adoptando cada vez más modelos de IA generativa, como GPT o DALL·E.
Aquí es donde entra en juego el prompt engineer, que se convierte en el puente entre el usuario y la IA, optimizando las interacciones y asegurando que las respuestas generadas sean valiosas para la empresa o el proyecto. A medida que los modelos de IA continúan evolucionando y volviéndose más complejos, la demanda de personas que sepan “hablar” con estas inteligencias aumentará exponencialmente.
Habilidades clave de un ‘prompt engineer’
A diferencia de los programadores tradicionales que trabajan con lenguajes de código específicos, los prompt engineers necesitan una combinación única de habilidades. Estas incluyen:
Pensamiento crítico: Ser capaz de descomponer problemas complejos en partes más pequeñas y formular las preguntas correctas para resolverlos.
Conocimiento en IA: Aunque no necesitan ser expertos en programación, entender cómo funcionan los modelos de lenguaje y sus arquitecturas es crucial para crear prompts efectivos.
Creatividad lingüística: No es solo qué preguntas haces, sino cómo las formulas. La capacidad de generar lenguaje claro, conciso y sin ambigüedades es fundamental.
Prueba y error: Un prompt engineer necesita probar múltiples enfoques hasta encontrar la fórmula más efectiva. La capacidad de iterar rápidamente y aprender de los errores es esencial en este proceso.
Empresas en busca de profesionales
Debido a lo reciente de esta profesión, muchas empresas aún están adaptándose a la idea de contar con prompt engineers en sus equipos. Sin embargo, conforme los modelos de inteligencia artificial se integran cada vez más en áreas de trabajo como la atención al cliente, el análisis de datos y la creatividad digital, el rol de estos profesionales será cada vez más crucial.
Ya existen plataformas que están explorando cómo los prompt engineers pueden impulsar la eficiencia en sistemas de IA y mejorar la experiencia de usuario. Además, las habilidades que desarrollan no solo se aplican a proyectos de alta tecnología, sino también a procesos más tradicionales que buscan optimizarse mediante IA.
Algunas academias ya están adoptando un enfoque de colaboración con IA para avanzar en el campo del desarrollo de software. Estas colaboraciones no solo abarcan áreas técnicas como la optimización del código y la seguridad, sino también aspectos más amplios como la innovación y la resolución creativa de problemas.
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Imagen: GrumpyBeere
