Por qué es importante la ingeniería de prompts?
La IA generativa es probablemente uno de los elementos más prometedores en el futuro del marketing digital, ya que nos ayuda a realizar ciertas tareas más rápidamente. Sin embargo, si no sabes cómo hacer ingeniería de prompts, corres el riesgo de obtener resultados altamente inexactos e irrelevantes. Escribir prompts puede ser complicado y lleva mucho ensayo y error antes de que puedas perfeccionar tu método. Para empezar, al crear tus ejemplos de ingeniería de prompts, debes proporcionar intención al algoritmo para que entienda quién eres y cuál es tu objetivo. No confíes en que formateará la salida de la manera que prefieras.
Por lo tanto, proporciona instrucciones específicas sobre el formato y la longitud de la respuesta. Al mismo tiempo, puedes mitigar el sesgo simplemente pidiendo a la IA que sea inclusiva. Cuando obtengas tus resultados, no confíes ciegamente en ellos, sino verifica si son precisos. Desafortunadamente, las alucinaciones de la IA son una ocurrencia real y bastante común; durante estas ocasiones, la IA básicamente inventa información errónea. No importa cuán claro sea tu prompt de IA, aún debes tener en cuenta que la salida puede ser parcialmente fabricada.
Pero esto no debería asustarte, porque es parte de la ecuación de la IA. Una guía detallada de ingeniería de prompts puede hacer tu trabajo más fácil y convertirte en un maestro de la IA.
Cinco tipos diferentes de ejemplos de ingeniería de prompts
1. Cero Disparos
Así es como casi todos comienzan su viaje de ingeniería de prompts de ChatGPT. Simplemente haces una pregunta no complicada sin establecer pautas y esperas a que la IA proporcione una respuesta. En esta ocasión, GenAI no necesita ningún entrenamiento o ejemplos para ofrecer una salida. Utiliza su conocimiento para elaborar respuestas utilizando su forma única de producción de lenguaje. Este es generalmente el primer método que los desarrolladores utilizan para probar qué tan preciso funciona una herramienta de IA sin ninguna intención o especificación.
2. Un Disparo y Pocos Disparos
El disparo único utiliza un solo ejemplo para describir a la IA cómo debe realizar una tarea específica. Por ejemplo, si deseas encontrar técnicas de generación de leads para SaaS, puedes ofrecer las tácticas exitosas de otra empresa como prototipo. Este ejemplo de ingeniería de prompts ayuda a la IA a comprender mejor su tarea y le permite generalizar utilizando su base de conocimientos preexistentes. Por otro lado, el disparo múltiple utiliza de 2 a 5 ejemplos para entrenar el algoritmo. Por lo tanto, la IA puede usar este nuevo conocimiento y ofrecer la información más relevante y confiable. Este método funciona mejor cuando tienes que educar a un LLM preentrenado utilizando nuevos conjuntos de datos.
3. Cadena de Pensamiento
En el modelo de Cadena de Pensamiento (CoT), la IA descompone cada tarea en pasos. Por ejemplo, comienza identificando un problema, buscando consejos útiles y encontrando la mejor solución. Gracias a los parámetros específicos de ChatGPT, la IA lleva un registro de su razonamiento y pasos mientras proporciona resultados. Cada paso se puede modificar para garantizar resultados óptimos. Sin embargo, una vez que se finalizan todos los pasos, no se pueden realizar cambios fácilmente. Esto significa que se requiere cuidado adicional al trabajar con este modelo, pero si se hace correctamente, puedes recibir los resultados más precisos.
4. Encadenamiento de Prompts
Si tienes un prompt de IA complejo, este método te permite usar múltiples prompts vinculados que ayudan al algoritmo a comprender mejor su intención. Básicamente, cada salida de prompt enseña algo nuevo al siguiente para que pueda refinarse a sí mismo y proporcionar información aún más confiable. De esta manera, el razonamiento del modelo sigue mejorando, lo que facilita el manejo de tareas complejas.
5. Auto-Consistencia
En este modelo, puedes repetir la misma pregunta para ver qué respuestas aparecen la mayoría de las veces. Al usar el mismo prompt, la IA suele ofrecer salidas variadas. Aunque esto puede ser frustrante, piensa en cuántas veces diferentes expertos proporcionan puntos de vista diferentes sobre el mismo tema. Por ejemplo, si preguntas sobre las mejores ideas de marketing de contenido, no recibirás las mismas sugerencias cada vez.
Diez ejemplos de ingeniería de prompts que todos los especialistas en marketing deberían probar
1. Tareas de Procesamiento de Lenguaje Natural
Uno de los ejemplos de ingeniería de prompts más utilizados es el de técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP). Comencemos con los asistentes inteligentes, como Siri y Alexa, que utilizan el reconocimiento de voz para comprender una solicitud y proporcionar respuestas de IA. Además, el NLP se ha utilizado durante años para reforzar los filtros de correo electrónico al reconocer ciertas palabras clave y clasificar los correos electrónicos como spam. No solo eso, sino que este modelo se aplica cada vez que buscamos algo en Google; el algoritmo de la plataforma intenta entender y predecir lo que estamos tratando de decir. Por eso muestra una serie de posibles consultas que podríamos estar buscando.
Otro beneficio clave del modelo NLP es la traducción. Cuando especificas detalladamente lo que pretendes decir, la IA puede producir traducciones precisas que beneficiarán tus proyectos de localización de cursos. La localización de marketing también puede beneficiarte al personalizar tus ofertas y mejorar el SEO internacional. Por último, las bases de datos NLP pueden guardar datos de llamadas telefónicas para fines de entrenamiento, por lo que, en función de la información que les proporcionamos, entienden mejor el lenguaje humano y las consultas.
2. Chatbots
Esta es sin duda una de las principales aplicaciones de la Inteligencia Artificial en el mundo del marketing y el servicio al cliente. Muchas empresas implementan este tipo de herramientas en sus sitios web para liberar tiempo de las agendas de sus representantes. Cuando los clientes visitan tu dominio y tienen una consulta simple, la IA puede proporcionar respuestas relevantes y evitar que más correos electrónicos saturen tu bandeja de entrada. Sin embargo, para que este ejemplo de ingeniería de prompts funcione con éxito, debes definir tus tácticas y entrenar eficientemente el modelo LLM. Por ejemplo, si realizas alteraciones en tus modelos de precios, debes informar a tu chatbot al respecto, ya que podría dar información incorrecta. Además, debes entrenarlo para hablar de manera conversacional y no como una máquina sin alma.
Una vez que descubras cómo convertir tu chatbot en un asistente virtual útil, puedes comenzar a usarlo para generar leads comerciales de alta calidad. ¿Cómo? Bueno, puede pedirles a cada visitante sus datos de contacto y qué están buscando. Una vez que recopiles este tipo de información, puedes incluir a las personas en tus segmentos y promover contenido personalizado.
3. Creación de Contenidos
Algunos de los ejemplos de ingeniería de prompts más populares para el marketing giran en torno al contenido. Y esto es comprensible, ya que el marketing de contenido para B2B está en el epicentro de la mayoría de los especialistas en marketing. Pero ¿cómo puedes usar la IA en esta área de manera ética? Comencemos con las tormentas de ideas, ya que puedes utilizar ChatGPT y otras herramientas similares para idear ideas de artículos, temas y títulos. También puedes utilizar el algoritmo para mejorar tus esfuerzos de marketing generando copias de anuncios efectivas y publicaciones en redes sociales. Sin embargo, no copies y pegues las salidas de la IA. Aún necesitas trabajar en los resultados para garantizar que la voz de la IA esté humanizada y que la salida coincida con la voz de tu marca.
Uno de los principales casos de uso de la IA para el marketing B2B es la creación de contenido. Muchos especialistas en marketing utilizan herramientas generativas para crear artículos completos e incluso libros electrónicos. Sin embargo, este proceso no te enseñará a escribir mejor ni a mejorar tu rendimiento SEO. No solo eso, sino que la IA a menudo plagia material. Seguramente no querrás ser acusado o multado por usar contenido preexistente, ¿verdad?
4. Preguntas y respuestas
No todos los ejemplos de ingeniería de prompts están destinados a producir material innovador que transforme tu vida. A veces solo necesitas hacerle preguntas simples a la IA y obtener respuestas concisas. ¿Qué hace un ingeniero de prompts en este caso? Es una de las tareas menos exigentes, ya que solo tienes que proporcionarle a la IA información relevante para que pueda identificar el alcance de cada pregunta y ubicar la información correcta. Digamos que le preguntas a la IA sobre las nuevas tendencias de la industria del marketing. El algoritmo probablemente puede producir texto interminable explicando las muchas tendencias en el panorama actual. Sin embargo, un ingeniero de prompts debería enseñar a la IA a ser concisa. Este enfoque es especialmente útil para empresas de productos que desean proporcionar a los clientes respuestas claras sobre sus productos en lugar de hacer que busquen en sus páginas de preguntas frecuentes.
5. Generación de Lenguaje
El objetivo con ejemplos de ingeniería de prompts es impulsar respuestas precisas, pero la mayoría de las herramientas fácilmente accesibles están entrenadas para proporcionar información genérica, careciendo de lenguaje científico. Muchas herramientas pueden tener dificultades si tienen que responder preguntas sobre medicina, física o tecnología. Por eso muchos profesionales de prompts diseñan y entrenan sus propias herramientas que sean competentes en un campo específico. El Med-PaLM de Google es el ejemplo perfecto, con el gigante tecnológico afinando su herramienta de IA para que tenga experiencia en responder temas relacionados con la medicina. Puedes hacer lo mismo con tu propia herramienta. Por ejemplo, si eres un especialista en marketing en el campo de la tecnología, puedes proporcionar bases de datos de marketing de contenido de tecnología a la IA para que pueda entender mejor tus consultas y objetivos.
6. Recomendaciones
¿Sabías que el 61% de los consumidores están dispuestos a gastar más por experiencias personalizadas? Aun así, es desalentador que solo el 25% de las experiencias de los clientes estén altamente personalizadas. La ingeniería de prompts de IA puede ser tu aliado en tus esfuerzos por hacer que las compras sean una experiencia única para cada cliente. Puedes ofrecer sistemas de entrada avanzados con la mayor cantidad de información del cliente posible, incluidas preferencias, visitas al sitio web y compras anteriores. Puedes ser ultraespecífico al permitir que la IA sepa exactamente qué productos compraron las personas en el pasado, precios y características únicas. De esta manera, la IA puede recomendar a cada cliente productos y servicios que podrían gustarles. Además, puede ofrecer ofertas personalizadas basadas en su presupuesto. Pide a tu herramienta inteligente también que redacte textos convincentes sobre por qué los clientes deberían comprar este producto y cómo les ayudará a resolver sus problemas. Este proceso puede ayudar a las empresas que ofrecen servicios de marketing de contenido a crear contenido aún más dirigido.
7. Análisis de Datos
En el mundo del marketing, recopilar y analizar datos y métricas es una tarea interminable. Por eso deberías aprovechar los beneficios del marketing de IA para obtener información única. Puedes aplicar este ejemplo de ingeniería de prompts ya sea que desees construir una nueva herramienta o perfeccionar una plataforma existente. Una vez que reúnes tus resultados de marketing, introdúcelos en tu herramienta y pídele a la IA que te proporcione preguntas que te ayuden a tomar decisiones informadas. Por ejemplo, si tus datos de correo electrónico son decepcionantes, puedes pedirle a la IA que te proporcione razonamientos y te ayude a mejorar la situación. Como ejemplo intrigante, el Med-PaLM de Google ha sido entrenado para ayudar a los médicos a examinar exámenes médicos. ¿Cómo? Gracias a la base de datos de expertos de la herramienta, los médicos pueden hacer preguntas específicas y obtener respuestas que los orienten en la dirección correcta, ahorrándoles tiempo.
8. Gestión de Productos
Los desarrolladores de software no siempre tienen un talentoso gerente de productos que cree un plan detallado y acelere el crecimiento empresarial. Lo primero que la ingeniería de prompts de IA puede ayudarte en la gestión de productos es la creación de personas usuarias. ¿Quién estaría interesado en adquirir tu solución? En lugar de sumergirte en libros de estrategia, puedes pedirle a ChatGPT que te ofrezca información general sobre tu audiencia en la industria. Cuanta más información le proporciones, más específica será su salida. Por lo tanto, debes hacer tu tarea antes de escribir un prompt. A continuación, puedes pedirle al algoritmo que cree un plan estratégico que ayude a que tus esfuerzos de marketing B2B de SaaS florezcan. Debes requerir hitos clave, objetivos y resultados, y soluciones para posibles obstáculos.
9. Gestión de Proyectos
Los proyectos suelen verse afectados por una mala gestión del tiempo, el desperdicio de recursos y no cumplir con los plazos. La ingeniería de prompts de IA puede ayudar a aliviar estos importantes puntos críticos, ya que puede establecer plazos y enviar recordatorios oportunos, asignar recursos de manera inteligente y hacer un seguimiento del tiempo de cada proceso. Además, puede predecir posibles obstáculos y ofrecer soluciones antes de que los necesites. Por ejemplo, incluso si estás utilizando las mejores prácticas de generación de demanda, los leads pueden tardar en llegar. La IA puede predecir las razones por las que esto podría suceder y darte ideas sobre cómo superar la caída. Por último, las herramientas de IA mejoran la colaboración en equipo, ya que pueden resumir las reuniones y discusiones formales en pequeños párrafos y darte una visión general. Por lo tanto, la comunicación en equipo es transparente, ya que todos saben de qué se habló.
10. Análisis de Sentimientos
Finalmente, llegamos al último ejemplo de ingeniería de prompts que puedes utilizar para mejorar las funciones corporativas. Probablemente recibas muchas reseñas, comentarios y opiniones de tus clientes dependiendo de una multitud de cosas. Tal vez no les guste el precio, les gustaría una característica adicional o tienen problemas para navegar por tu sitio web. Debes recopilar todos los comentarios, analizarlos y comprender el sentimiento detrás de ellos. Por ejemplo, una reseña relativamente negativa puede tener en realidad un sentimiento positivo, ya que el objetivo de un cliente puede ser ayudarte a mejorar. Hacer este análisis manualmente lleva tiempo, por lo que es natural utilizar la IA para obtener consejos. Puedes utilizar una herramienta de IA para detectar las emociones de las personas, identificar las características de productos populares e impopulares, predecir tendencias de mercado y comprender la percepción de las personas sobre ti y tus soluciones. ¿No es obvio, entonces, que la ingeniería de prompts debería estar entre tus habilidades de marketing digital?
Lo que debes saber sobre los parámetros de ChatGPT
La temperatura es el primer aspecto de la guía de ingeniería de prompts de ChatGPT que debes conocer. Se encuentra entre 0.1 y 1.0, y se refiere a la aleatoriedad de una salida producida. Cuando obtienes una puntuación de 0.0-0.3, tu salida es más formal. Por otro lado, cuando obtienes una puntuación de 0.7-1.0, tu contenido es más diverso y creativo.
Los resultados aquí varían de 1 a 20+, lo que indica la cantidad de respuestas relevantes que ChatGPT te ofrece. Menos sugerencias significan que tu respuesta está muy enfocada, mientras que más de 20 opciones ofrecen contenido más creativo. Dependiendo de la salida que desees recibir, puedes indicar el número deseado a la herramienta.
Si no puedes decidir tu K superior, el top P ayuda a ChatGPT a ofrecerte las principales opciones que representan un porcentaje específico de la probabilidad total. Por ejemplo, si eliges un top P de 0.5, la herramienta te dará las opciones cuyos valores representan el 50% de la probabilidad total. Este parámetro equilibra entre contenido enfocado y diverso.
Independientemente de los ejemplos de ingeniería de prompts que uses, ChatGPT limita cuánta información procesa a la vez. Cuanto menor sea el número de tokens, más corta será la respuesta. Por lo tanto, si deseas una respuesta más larga y detallada, puedes establecer el parámetro en 100+ tokens.
Hay dos tipos de penalizaciones: presencia y frecuencia. La primera se refiere a establecer límites en cuanto a la cantidad de veces que puede aparecer la misma palabra dentro de una salida. La segunda es similar pero utiliza palabras equivalentes para evitar repetir las mismas.
Conclusión clave
La IA generativa es un regalo para todos los especialistas en marketing, ya que