El mundo del trabajo, tal como se conoce hoy en día, está cambiando rápidamente. Esto es algo perfectamente observable gracias a la llegada de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial.
Como siempre, surgen dudas respecto al futuro quehacer del ser humano en medio de esta auge. Sin embargo, este temor es completamente infundado. Sin ir más lejos, según Historias de tarifas, AI creó 3 veces más trabajos de los que eliminó y se nota.
Es cierto que esta percepción es difícil de aceptar porque estos trabajos no se parecen en nada a los que existen hoy en día, pero este Tampoco sería la primera vez que tenemos una revolución obrera de este tipo: revolución industrial en la que el ser humano fue sustituido por máquinas o la llegada de Internet, que también hizo que la gente se mostrara escéptica ante la posibilidad de perder su trabajo.
Uno de los nuevos trabajos que empiezan a surgir gracias a la IA es el de ingeniero rápido y es precisamente donde se va a centrar este artículo. Para que conozcas en qué consiste este nuevo puesto de trabajo, cuáles son sus requisitos e incluso cuánto cobra este tipo de trabajador, Es hora de desembolsar este concepto.
¿Qué es un ‘prompt’?
Para entender completamente este nuevo puesto de trabajo, Primero necesitas saber qué es un inmediato.
En pocas palabras y situándolo en el contexto de la programación y el aprendizaje automático (aprendizaje automático), a inmediato es una oración o frase inicial que se proporciona a un modelo de lenguaje o herramienta de IA como ChatGPT para generar una respuesta o continuación coherente.
Él inmediato puede ser una pregunta, una instrucción o cualquier otro tipo de entrada que se utilice para iniciar la generación de texto.
Por ejemplo, si desea obtener información sobre el clima en una determinada ciudad, el inmediato podría ser: «Por favor, dame la previsión del tiempo en Madrid para mañana». de este inmediatoel modelo generaría una respuesta que incluye el pronóstico del tiempo que solicitó.
Aquí es importante resaltar que él inmediato puede influir en la salida generada por el modelo. Pequeños cambios en esto pueden conducir a respuestas muy diferentes. Además, la calidad y relevancia de la respuesta también dependen de la capacidad del modelo y su entrenamiento con datos previos.
Para que os hagáis una idea, en los buenos ejemplos, el indicaciones son claros, específicos y brindan suficiente información para generar una respuesta relevante y coherente. Por otro lado, lo malo indicaciones son demasiado amplios, vagos o no proporcionan suficiente contexto, lo que dificulta que el modelo genere una respuesta útil o precisa.
Este es el papel de un ‘ingeniero puntual’ en inteligencia artificial
Con lo anterior ya explicado como base, esta profesión es el arte y la ciencia de formular señales de entrada que guían los modelos de IA, como GPT-4, para generar los resultados deseados. Al ajustar la entrada, los desarrolladores y usuarios pueden aprovechar las capacidades de los modelos para crear resultados precisos y relevantes para el contexto.
A pesar de lo poderosos que son los modelos de lenguaje a gran escalaaún requieren orientación humana para generar buenos y consistentes resultados. Además, es un desafío porque necesita una comprensión profunda de la interacción humano-computadora, conocimiento del procesamiento del lenguaje natural y las capacidades del modelo de IA con el que está trabajando.
La única forma de lograr este conocimiento es a través de muchas horas de práctica y experimentación con modelos generativos de IA de todo tipo, ya sea texto, imagen o incluso voz.
Las buenas direcciones son esenciales para obtener los resultados que desea y minimizar la necesidad de múltiples iteraciones o intervención manual. Él pronta ingenieria mejora la eficiencia general y la usabilidad de los modelos de IA en varias aplicaciones, desde la asistencia de programación hasta la generación de contenido.
Según fuentes como la revista Tiempo, este puesto de trabajo está lejos del típico puesto de ingeniería. De hecho, no requiere habilidades de codificación avanzadas en absoluto. En cambio, se basa en la familiaridad con modelos de lenguaje grandes como ChatGPT, Bard y muchos, muchos más.
Esencialmente, las personas que desempeñan el papel de ingeniero rápido ayudarán a las empresas a entrenar herramientas de IA e integrarlas en sus flujos de trabajo. Y aunque es demasiado pronto para decir qué tan popular se volverá este rol, puede ver que ya se está abriendo camino en la bolsa de trabajo de muchas empresas.
En una entrevista con Euronoticias Nextú, mairi bruce, ingeniero rápidoExplicó que el éxito de su tarea depende del contexto y la intención del usuario. «Solo estás tratando de hacerlo lo más fácil posible, y en realidad no debería estar abierto a interpretación. Tienes que usar tus palabras con intención».dicho.
«Es como enseñarle a un robot a hablar contigo. Al igual que usaríamos palabras para comunicarnos entre nosotros». también le dijo a Euronews Next Michael Delcore, un ingeniero de inteligencia artificial independiente y desarrollador de Interfaz.
Salarios actuales de un PE Pueden costar hasta $ 200,000 por año, y el trabajo como se mencionó anteriormente no requiere necesariamente un título en informática.
Conviértete en un maestro de los ‘prompts’
Antes de iniciar su viaje por el pronta ingenieriaes fundamental seguir los siguientes puntos:
1. Obtenga conocimiento sobre el modelo de IA: antes de sumergirse en el pronta ingenieria, es crucial familiarizarse con el modelo de IA con el que trabajará. Dedicar tiempo a investigar la arquitectura del modelo, los datos de entrenamiento y sus limitaciones es realmente el punto de partida.
2. Comience con instrucciones simples: Al comenzar, es muy útil usar instrucciones simples y directas. Experimente con preguntas, afirmaciones o instrucciones básicas y vea cómo responde el modelo. Esto te dará una idea de cómo interpreta y procesa la información.
3. Sea específico y claro: los modelos de lenguaje a gran escala tienden a generar resultados más relevantes cuando se les dan instrucciones específicas y claras.
Evite la ambigüedad y proporcione tanto contexto como sea necesario para guiar el modelo hacia el resultado que está buscando. Por ejemplo, en lugar de preguntar «¿Cuál es el mejor lenguaje de programación?»puedes pedir: «¿Cuál es el mejor lenguaje de programación para el desarrollo web?».
4. Experimente con diferentes estructuras de solicitud: esto puede tener un impacto significativo en el resultado generado por el modelo. Experimente con diferentes frases, estilos de preguntas y contextos. Por ejemplo:
- Haciendo una pregunta: «¿Cómo puedo crear una función de Python para calcular el factorial de un número?»
- Dando un comando: «Explica el proceso de creación de una función de Python para calcular el factorial de un número».
- Proporcionar ejemplos: «Al igual que con las funciones de suma y resta, cree una función de Python para calcular el factorial de un número».
5. Perfeccione las instrucciones: a medida que adquiera experiencia con el pronta ingenieriagenerarás conocimiento de lo que funciona y lo que no, así puede explorar nuevos enfoques para mejorar la calidad de la respuesta generada.
6. Considere las implicaciones éticas: es muy importante que al ingresar a este mundo tenga en cuenta las implicaciones éticas, evitando sesgos en los datos de entrenamiento del modelo y buscando crear instrucciones que promuevan la equidad, la responsabilidad y la transparencia.
Como puede ver, el potencial de la ingeniero rápido de la IA es enorme. Esta capacidad puede automatizar las tareas diarias, ahorrar tiempo y recursos y generar valor para muchas empresas. La experiencia práctica y la experimentación con herramientas de IA como ChatGPT pueden ayudar a casi cualquier persona a comenzar a desarrollar esta habilidad.
Con información de Telam, Reuters y AP