¿Qué es el Prompt engineering y por qué será de las habilidades más valiosas en los próximos 3 años

Saber pedir algo a la inteligencia artificial es más que importante, quizás te ha sucedido que haces una pregunta cualquiera y la respuesta no es satisfactoria. Al tener habilidades de Prompt engineering o ingeniería de peticiones entenderás cómo formular una solicitud a la IA y obtener resultados precisos, útiles y adaptados.

En términos generales el prompt engineering es una disciplina que dará mucho de qué hablar durante los años venideros. Combina la lógica, la comunicación y la estrategia para hablar el “idioma” de la IA.

Sería un buen hack life dominar esta habilidad para conseguir mejores resultados con poco esfuerzo. En este espacio te contamos los detalles, puede que te animes a aprenderlo.

¿En qué consiste el Prompt Engineering?

Un prompt engineering es una disciplina que se encarga de diseñar, probar y optimizar los mensajes o comandos que se envían a los modelos de IA. Su función es que se puedan obtener resultados precisos y coherentes; esto se logra a través del análisis del lenguaje e identificación de ambigüedades.

No es una labor tan sencilla como se lee, va más allá de redactar preguntas para ChatGPT u otra plataforma. Estudian la estructura de la información y cómo ajustarla al contexto para que cada modelo pueda comprender lo que se le está solicitando.

Esta habilidad se ha vuelto importante y puede marcar una tendencia laboral y formativa en los próximos tres años. Uno de los usos más frecuentes es en la redacción de contenidos, creación de imágenes, análisis de datos y programación.

Entonces…

Si llegaste hasta aquí y te sigues preguntando “Y es importante por…” tienes que saber que un prompt engineering puede hacer que la IA sea más productiva. Así como automatizar tareas, generar ideas, facilitar procesos empresariales y reducir el esfuerzo manual de editar, corregir o repetir tareas.

Habilidades técnicas y comunicativas de un Prompt Engineering

Recapitulemos, el trabajo de la ingeniería de peticiones es darle a la IA la mejor guía posible, pero debe prepararse y desarrollar algunas habilidades:

• Familiaridad con conceptos de inteligencia artificial y funcionamientos de sus sistemas.
• Entender cómo funcionan los modelos de lenguajes como Claude, Gemini o ChatGPT
• Adaptar el tono, formato y el nivel de detalle a cada mensaje, para generar códigos, resúmenes o gráficos adecuados.
• Experimentar con diferentes estructuras de petición para mejorar continuamente los resultados.
• Identificar los sesgos o errores en las respuestas generadas y saber como corregirlos con nuevos prompts.
• Saber jugar con ideas, metáforas, estilos y enfoques variados ayuda a explorar el potencial creativo.
•  Uso de técnicas como zero-shot prompting (para instrucciones sin ejemplos previos), Few-shot prompting (incluir ejemplos para guiar la respuestas), chain-of-thought prompting (dividir tareas complejos en pasos lógicos).

¿Cuáles son los tipos de peticiones que se suelen crear?

 Si algo sabemos de la tecnología digital y de la inteligencia artificial es que no es estática siempre innova. Actualmente, un prompt engineering diseña estos tipos de prompt:

Peticiones directas

Se trata de instrucciones simples que considera el contexto como adicional, generalmente se omite. Se utiliza para tareas sencillas como:

• Resumir.
• Traducir.
• Genera ideas.
• Hacer párrafos.
• Entre otras.

Peticiones con ejemplos

En este tipo de prompts antes de pedir algo al modelo se le mandan algunos ejemplos de cómo debe ser la respuesta. Para que así entienda mejor qué tipo de respuesta debe proporcionar. Para que los puedas visualizar mejor tenemos el siguiente ejemplo:

• Entrada: “Hola” → Salida: “Hello”
• Entrada: “Amigo” → Salida: “Friend”
• Entrada: “Casa” → Salida…?

Cadena de procesamiento

Sirve para guiar al modelo paso a paso, el objetivo es animar a que antes de responder debe razonar adecuadamente cada prompt. Se utiliza en tareas con mayor complejidad y se debe ser explícito y claro con las instrucciones.

Cadena de pensamiento sin ejemplo

Busca que la inteligencia artificial razone, pero sin necesidad de dar ejemplos de cómo debería responder. Es decir, en lugar de pedir una respuesta directa se le indica al modelo que explique cómo llegó a esa conclusión/ resultado/ acción. De esta manera, se organiza mejor la información en especial en procesos que requieren lógica, cálculo o análisis.

Casos de uso del prompt engineering

Diferentes sectores de la sociedad están aprovechando el avance tecnológico y la IA para resolver necesidades de forma innovadora. Te presentamos algunos casos donde se aplica la ingeniería de prompts.

• Chatbots: al diseñar instrucciones claras se logran mejores respuestas y excelente experiencia de usuario.
• Sector salud: se emplean prompts para resumir historiales clínicos o programación de tratamientos según los datos del paciente.
• Desarrollar software: permite generar códigos útiles para resolver errores o sugerir soluciones técnicas. Así los desarrolladores pueden optimizar su trabajo.
• Ingeniería de software avanzada: se utiliza para automatizar la escritura de códigos, construir flujos de trabajo, integrar APIs y mejorar la eficiencia de datos y recursos.

¿Una habilidad clave para los próximos años?

Sí, aprender o contratar a un prompt engineering marcará la diferencia en sectores como la tecnología, salud, educación, desarrollo de software o marketing. Como has leído no es solo dar órdenes, sino de entender cómo “piensa” la IA y así crear o editar para mejorar las respuestas.

No adivinamos el futuro, pero nos atrevemos a decir que muy pronto será uno de los cursos más demandados en Coursera, Udemy, edX, OpenAI o Google. Recuerda quién tenga el conocimiento y la técnica tendrá una ventaja en el campo laboral.

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