Cómo ser ingeniero de prompts

Un ingeniero de prompts o prompt engineer es un especialista que crea instrucciones precisas, conocidas como prompts, para que los modelos de inteligencia artificial (IA) generen resultados precisos, relevantes y de alta calidad.

Esta función está cobrando cada vez más importancia en el sector de la IA y el aprendizaje automático. Muchas organizaciones confían ahora en los sistemas de IA para tareas como la creación de contenidos, la atención al cliente y el análisis de datos.

Los ingenieros de prompts trabajan en colaboración cercana con modelos de IA, como ChatGPT, para diseñar entradas que den lugar a las mejores respuestas posibles. 

Para convertirte en uno, concéntrate en aprender los fundamentos de la IA, explorar el PLN, practicar el proceso de ingeniería de prompts, desarrollar habilidades de codificación y adquirir experiencia en proyectos reales antes de pasar a la participación en la comunidad y las certificaciones.

1. Comprende los fundamentos de la IA y el aprendizaje automático

La eficiencia de un ingeniero de prompts depende de lo bien que comprenda cómo funcionan los modelos de IA. Aunque no estés creando modelos desde cero, conocer los fundamentos te ayudará a escribir prompts que se ajusten a las fortalezas y limitaciones del modelo.

Empieza por entender los componentes básicos de la IA moderna:

• Inteligencia artificial (IA): sistemas que pueden realizar tareas que requieren una inteligencia similar a la humana, como la comprensión del lenguaje, el reconocimiento de imágenes o la toma de decisiones.
• Aprendizaje automático (ML): un subconjunto de la IA en el que los modelos aprenden de los datos en lugar de basarse en reglas fijas.
• Aprendizaje profundo: una forma especializada de ML que utiliza redes neuronales en capas para procesar datos e identificar patrones complejos.
• Redes neuronales: nodos interconectados (neuronas) que transforman las entradas en salidas, de forma muy similar a como el cerebro humano procesa la información.
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN): capacidad de la IA para comprender y generar lenguaje humano, crucial para el trabajo rápido.

Conocer cómo funcionan los modelos y algoritmos de IA te ayudará a comprender el proceso de ingeniería de prompts y cómo tus entradas influyen en las salidas.

Google, IBM y la NASA han escrito sobre los fundamentos de la IA. Te recomendamos leer sobre el tema si aspiras a convertirte en ingeniero de prompts.

2. Aprende sobre el procesamiento del lenguaje natural (PLN)

El PLN es la rama de la IA que se centra en comprender y generar el lenguaje humano. Es esencial para los ingenieros de prompts porque determina cómo la IA interpreta sus instrucciones.

Entre los conceptos importantes del PLN se incluyen:

• Tokenización: dividir el texto en unidades más pequeñas, como palabras o subpalabras, que el modelo procesa individualmente.
• Incrustación de palabras: representación de las palabras como vectores de forma que se capta su significado y su relación con otras palabras.
• Análisis de sentimientos: determinar si un fragmento de texto expresa un sentimiento positivo, negativo o neutro.
• Reconocimiento de entidades nombradas (NER): identificar y clasificar entidades como nombres, lugares y fechas en el texto.

Cómo aprender PLN de forma eficaz

Puedes empezar con recursos en línea aptos para principiantes, como el curso “Procesamiento del lenguaje natural con clasificación y espacios vectoriales” de Coursera o explorar tutoriales interactivos utilizando Hugging Face Transformers.

Leer casos prácticos sobre cómo se utiliza el PLN en chatbots, análisis, motores de búsqueda o herramientas de traducción también te ayudará a conectar la teoría con casos de uso del mundo real.

Una vez que comprendas cómo los modelos de IA manejan el lenguaje, podrás aprender mejor las técnicas de ingeniería de prompts, como estructurar prompts para evitar ambigüedades o asegurarte de que tus instrucciones se alineen con los patrones de tokenización de la IA.

Estos conocimientos te ayudarán a crear indicaciones que produzcan respuestas coherentes y predecibles.

3. Comprende el proceso de ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts es la práctica de diseñar y perfeccionar las entradas para que un modelo de IA produzca los resultados más precisos y relevantes posibles. Esta es la habilidad fundamental que deberás dominar, ya que influye directamente en la calidad de los resultados que obtienes de un sistema de IA.

¿En qué consiste el proceso?

El proceso de ingeniería de prompts comienza con la definición clara de la tarea que deseas que realice la IA. 

A continuación, se escribe un prompt inicial, se prueba, se revisa el resultado y se ajustan las instrucciones en función de lo que ha funcionado y lo que no. Se trata de un ciclo iterativo: cuanto más lo perfeccionas, más te acercas al resultado que deseas.

Puedes escribir indicaciones de calidad experimentando con diferentes estructuras y refinándolas en función de las respuestas de la IA. 

Empieza por hacer lo siguiente:

• Sé específico: indica claramente el formato, el estilo y el alcance del resultado que esperas.
• Proporciona contexto: da a la IA suficiente información de fondo para que comprenda la solicitud.
• Desglosa las tareas complejas: divide las instrucciones de varios pasos en partes más pequeñas y manejables.
• Utiliza ejemplos: muestra al modelo una muestra del resultado deseado cuando sea posible.
• Prueba variaciones: intenta varias versiones de la misma indicación para ver cuál produce mejores resultados.

Un modelo de IA puede interpretar una indicación vaga o incompleta de formas inesperadas, lo que da lugar a respuestas irrelevantes o de baja calidad. Comprender cómo estructurar las instrucciones para que el modelo procese las indicaciones correctamente te ahorrará tiempo y mejorará la precisión. 

Con el tiempo, aprenderás cómo pequeños ajustes en la redacción, la estructura o el formato transforman el resultado.

Cómo practicar

Elige una herramienta de IA común, como ChatGPT o Gemini, y establece un objetivo específico, como generar descripciones de productos, crear esquemas de blogs o resumir documentos técnicos. 

Escribe tu primera indicación, revisa los resultados y sigue perfeccionándo hasta obtener el resultado más útil. Este enfoque práctico es la forma más rápida de desarrollar la habilidad de escribir prompts de calidad.

4. Desarrolla habilidades de codificación y scripting

Aunque puedes empezar a diseñar prompts sin conocimientos de programación, aprender un lenguaje de programación como Python ampliará significativamente tus posibilidades.

La codificación te permite automatizar la generación de prompts, integrar la IA en aplicaciones del mundo real y ajustar los resultados para obtener una mayor precisión. Además, es fácil empezar a programar de forma gratuita en línea.

Por ejemplo, mediante la codificación, puedes:

• Automatizar tareas repetitivas de prompts
• Integrar la IA en software personalizado o interfaces de programación de aplicaciones (API)
• Crear procesos que prueben y perfeccionen múltiples prompts automáticamente
• Implementar el ajuste de indicaciones, un proceso de ajuste de indicaciones a nivel de código para mejorar el rendimiento del modelo

Python es la mejor opción para la prompt engineering porque es fácil de leer, tiene un ecosistema de IA enorme y se integra perfectamente con todos los principales proveedores de modelos. Puedes crear prototipos en cuestión de minutos e implementar código de producción sin cambiar de stack.

Empieza escribiendo scripts sencillos en Python que envíen indicaciones a una API de IA y devuelvan resultados. Añade gradualmente funciones como el formateo de la salida, el almacenamiento de resultados en una base de datos o el encadenamiento de indicaciones para procesos de varios pasos. 

Incluso una automatización básica como esta te permitirá trabajar de forma más rápida y coherente.

Tu stack básico de Python

Una vez que estés listo para configurar tu espacio de trabajo de programación, tu pila tecnológica de Python para ingeniería de comandos debería ser algo así:

• Entorno y empaquetado: venv o conda para entornos aislados. pip o Poetry para la gestión de dependencias.
• Trabajo interactivo: Jupyter Notebook o JupyterLab para experimentos rápidos. VS Code para proyectos con pruebas y CI.
• HTTP y manejo de datos: requests o httpx para llamadas a API, pydantic para resultados estructurados y pandas para análisis rápidos.
• Bibliotecas de IA:
  • Transformers (Hugging Face) para trabajar con LLM localmente o a través de proveedores.
  • OpenAI, Cohere o Anthropic Python SDK para modelos alojados.
  • LangChain (opcional) cuando se necesitan cadenas de comandos, herramientas y recuperación.
• Pruebas y evaluación: pytest para pruebas unitarias y pequeñas evaluaciones de indicaciones. Registros JSON o CSV sencillos para comparar indicaciones.

La programación te transforma de un diseñador manual de indicaciones en un especialista técnico en indicaciones de IA capaz de manejar aplicaciones avanzadas a nivel de producción.

Este conjunto de habilidades es muy valorado tanto en trabajos freelance como en puestos de ingeniería de indicaciones a tiempo completo.

5. Adquiere experiencia con proyectos reales

Estudiar la teoría es importante, pero el progreso real se produce cuando aplicas tus habilidades en situaciones prácticas. 

Trabajar en proyectos del mundo real no solo te ayudará a comprender los retos de la ingeniería de indicaciones, sino que también te proporcionará ejemplos concretos que podrás mostrar a posibles empleadores o clientes.

Puedes adquirir experiencia centrándote en campos en los que la IA ya está teniendo un impacto. Según las últimas estadísticas sobre IA, te recomendamos empezar prestando atención a las siguientes especializaciones:

• Generación de contenido: crea entradas de blog, textos publicitarios, descripciones de productos o contenido SEO para pequeñas empresas.
• Servicio de atención al cliente: diseña y optimiza los flujos de los chatbots para mejorar la precisión y el tono.
• Asistentes virtuales: ajusta las indicaciones para la programación, la investigación y la automatización de tareas.
• Procesamiento de datos: utiliza indicaciones para resumir documentos, extraer información estructurada o generar informes.

También puedes acelerar este proceso experimentando con herramientas de aplicaciones web de IA que te dejan crear aplicaciones y probar indicaciones directamente en un entorno de desarrollo. 

Hostinger Horizons es una excelente opción para ello. Esta te permite crear, ejecutar y perfeccionar proyectos basados en IA sin necesidad de una configuración compleja ni conocimientos de programación.

Al utilizar Horizons para tus experimentos de prompt engineering, puedes convertir rápidamente tus ideas en demostraciones funcionales y añadirlas a tu portafolio.

Esto es especialmente valioso si tu objetivo es trabajar como ingeniero de prompts autónomo o desarrollar tu carrera como ingeniero de prompts.

6. Mantente al día y únete a la comunidad

La ingeniería de prompts no es una habilidad estática. Las técnicas que funcionan bien hoy en día pueden perder eficacia a medida que los modelos de IA mejoran o cambian. Mantenerse al día de las últimas novedades te garantiza poder adaptar tus prompts, utilizar nuevas herramientas y aprovechar oportunidades emergentes.

Aquí tienes algunas formas de mantenerte al día:

• Sigue las noticias sobre investigación en IA y el sector: sitios web como arXiv, Towards Data Science y VentureBeat AI ofrecen actualizaciones fiables.
• Suscríbete a boletines informativos sobre IA: considera The Batch de deeplearning.ai e Import AI de Jack Clark.
• Sigue las actualizaciones de los proveedores de modelos: lee los blogs y las notas de lanzamiento de OpenAI, Anthropic y Hugging Face.
• Experimenta con nuevas herramientas: reserva tiempo cada mes para probar nuevos marcos o complementos de IA.

Conectarte con otros profesionales de la IA acelera tu aprendizaje y te expone a nuevas técnicas.

Los espacios en línea como la comunidad Hugging Face y r/MachineLearning de Reddit son ideales para debates técnicos, mientras que los servidores de Discord centrados en la IA, incluido el canal de Discord Hostinger Horizons, ofrecen oportunidades más informales para intercambiar ideas y colaborar.

Al participar en estas comunidades, puedes obtener comentarios sobre tus prompts, descubrir buenas prácticas y, a veces, incluso encontrar oportunidades de trabajo autónomo o a tiempo completo.

7. Obtén una educación formal o una certificación

Aunque la ingeniería de prompts es una habilidad que se puede aprender mediante el autoaprendizaje y proyectos prácticos, la educación formal y las certificaciones pueden ayudarte a destacar en un mercado laboral competitivo. 

Estas indican a los empleadores y clientes que has invertido en un aprendizaje estructurado y que dominas conceptos esenciales de IA, aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural.

Las certificaciones también aportan credibilidad, especialmente cuando se solicita un puesto en grandes organizaciones que valoran las cualificaciones reconocidas. 

Para un prompt engineer autónomo, las certificaciones pueden hacer que su portfolio resulte más atractivo para los clientes que aún están aprendiendo a evaluar los conocimientos en IA.

Ruta de formación y certificación

La trayectoria de aprendizaje adecuada depende de tu punto de partida. A continuación te indicamos cómo puedes abordarla en las diferentes etapas de tu carrera:

• Etapa inicial: si eres nuevo en la IA, comienza con cursos en línea breves y accesibles que introduzcan los fundamentos de la IA y los conceptos del PLN. Plataformas como Coursera, edX y Udacity ofrecen programas gratuitos o asequibles diseñados para estudiantes sin conocimientos técnicos. Estos te proporcionarán el vocabulario y los conceptos básicos que necesitas antes de pasar a temas más avanzados.
• Etapa intermedia: una vez que comprendas los conceptos básicos, concéntrate en la formación especializada en aprendizaje automático o PNL aplicada. Estos programas profundizan en cómo los modelos de IA interpretan las indicaciones y generan respuestas. También empezarás a trabajar en proyectos prácticos que te ayudarán a aplicar la teoría en situaciones reales.
• Etapa avanzada: si tu objetivo es ocupar puestos de liderazgo, investigación o técnicos de alto nivel, puede ser útil obtener un título en informática, ciencia de datos o IA. Esta vía te ofrece una sólida base académica y oportunidades para establecer contactos que son más difíciles de conseguir solo con cursos cortos.

Recuerda que puedes obtener certificaciones en cualquier etapa. Entre las opciones reconocidas por la industria se incluyen los certificados de IA y aprendizaje automático de Google, el Certificado Profesional de IA Aplicada de IBM y la Especialización en Procesamiento del Lenguaje Natural de DeepLearning.AI.

O, si prefieres un enfoque intensivo y práctico, los nuevos bootcamps centrados en la ingeniería rápida pueden proporcionarte habilidades específicas en un breve periodo de tiempo.

Cómo elegir el programa adecuado

La mejor opción depende de tus objetivos profesionales. Si tu objetivo es trabajar en entornos empresariales, elige certificaciones de organizaciones ampliamente reconocidas.

Si planeas trabajar como ingeniero de prompts certificado en un entorno freelance o de startup, céntrate en la formación práctica y basada en proyectos que puedas mostrar inmediatamente en tu portfolio.

La educación formal no es obligatoria para tener éxito en la ingeniería de prompts, pero puede acelerar tu aprendizaje, mejorar tu credibilidad y ampliar tu red profesional.

¿Qué habilidades necesito para trabajar como ingeniero de prompts de IA?

Para tener éxito como ingeniero de prompts de IA, necesitarás tanto habilidades técnicas como sociales.

Habilidades técnicas:

• Fundamentos de la IA: comprensión de los LLM, el NLP y el comportamiento de los modelos.
• Programación: automatización de tareas e integración de indicaciones.
• Análisis de datos: interpretación de los resultados de la IA y mejora de los resultados.
• Dominio de herramientas: trabajo con API y plataformas de IA.

Habilidades sociales:

• Creatividad: encontrar enfoques únicos para el diseño de indicaciones.
• Pensamiento crítico: evaluar las respuestas de la IA y detectar fallos.
• Comunicación: explicar conceptos técnicos con claridad.
• Adaptabilidad: mantenerse al día con los avances de la IA.

¿Es difícil convertirse en ingeniero de prompts?

Convertirse en ingeniero de prompts puede ser un reto, especialmente si eres nuevo en el campo de la IA. Los principales obstáculos son:

• Conocimientos previos: necesitarás una comprensión básica de los conceptos de IA.
• Curva de aprendizaje: dominar tanto los aspectos técnicos como los creativos.
• Campo en rápida evolución: mantenerse al día requiere un aprendizaje constante.

Afortunadamente, puedes superar estos retos con práctica constante y curiosidad.

¿Qué herramientas se necesitan para iniciarse en la ingeniería de prompts?

Los ingenieros de prompts suelen utilizar:

• Plataformas de modelos de IA (OpenAI, Hugging Face)
• Entornos de programación (VS Code, Jupyter Notebook)
• API para la integración de IA
• Herramientas de codificación de IA para optimizar el desarrollo

¿Cuál es el mejor sector para empezar como ingeniero de prompts?

La tecnología es el punto de partida más habitual debido a su rápida adopción de la IA. Otros sectores con oportunidades en crecimiento son:

• Sanidad: asistencia en el análisis de datos médicos y la investigación
• Atención al cliente: creación de chatbots avanzados
• Educación: creación de experiencias de aprendizaje interactivas
• Marketing: automatización de la creación de contenido personalizado

¿Cómo empezar a trabajar como ingeniero de prompts?

La ingeniería de prompts es una de las carreras más emocionantes de la era de la IA. Para empezar:

1. Aprende los fundamentos de la IA y el PLN.
2. Practica la creación y el perfeccionamiento de prompts.
3. Desarrolla habilidades de programación y proyectos del mundo real.
4. Mantente conectado con la comunidad de IA.
5. Considera la posibilidad de obtener certificaciones para aumentar tu credibilidad.

Experimenta seguido y continua aprendiendo para posicionarte en una carrera profesional en ingeniería de prompts de IA.