En el paisaje en rápida evolución de la tecnología y la inteligencia artificial, frecuentemente surgen nuevos términos para describir prácticas que, en esencia, son tan antiguas como la propia indagación humana. Un término que está ganando terreno es “ingeniería de prompts”. Aunque pueda parecer un concepto innovador nacido de la era de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, la ingeniería de prompts se basa fundamentalmente en una habilidad atemporal: saber hacer las preguntas correctas.

La Evolución de la Ingeniería de Prompts

La ingeniería de prompts se refiere al proceso de diseñar y refinar instrucciones para obtener respuestas específicas y deseadas de los modelos de IA, especialmente aquellos basados en el procesamiento del lenguaje natural (NLP). A medida que los modelos de IA, como GPT-3 de OpenAI y sus sucesores, se han vuelto más sofisticados, la importancia de crear instrucciones precisas y efectivas se ha vuelto cada vez más evidente. Estas instrucciones guían a la IA para generar resultados relevantes, precisos y útiles, haciendo de la ingeniería de prompts una habilidad esencial para maximizar el potencial de las aplicaciones de IA.

Contexto Histórico: El Arte de Hacer las Preguntas Correctas

Mucho antes de la llegada de la IA, la capacidad de hacer las preguntas correctas era reconocida como una piedra angular de la comunicación efectiva, la resolución de problemas y la adquisición de conocimientos. El cuestionamiento socrático, un método atribuido al antiguo filósofo griego Sócrates, es una de las primeras técnicas documentadas que enfatizan el poder de la indagación. A través de preguntas disciplinadas, Sócrates fomentaba el pensamiento crítico y la exploración de suposiciones subyacentes, promoviendo una comprensión e insight más profundos.

En la educación, hacer las preguntas correctas siempre ha sido una estrategia de enseñanza fundamental. Los educadores efectivos entienden que las preguntas bien formuladas pueden estimular el pensamiento crítico de los estudiantes, provocar curiosidad y fomentar la participación. De manera similar, en la gestión y el liderazgo, la capacidad de plantear preguntas perspicaces puede descubrir las causas fundamentales de los problemas, revelar oportunidades de mejora y facilitar la toma de decisiones estratégicas.

La Intersección de Tradición e Innovación

Aunque el contexto y las herramientas pueden haber evolucionado, la esencia de la ingeniería de prompts está profundamente arraigada en esta práctica ancestral de hacer preguntas reflexivas. En ambos dominios, el objetivo es extraer información valiosa, fomentar un diálogo productivo y lograr resultados específicos.

• Precisión y Claridad: Así como las preguntas claras y precisas son esenciales en la comunicación tradicional, son cruciales en la ingeniería de prompts. Las instrucciones vagas o ambiguas pueden llevar a respuestas irrelevantes o inexactas de los modelos de IA. La claridad de una instrucción impacta directamente en la calidad del resultado de la IA, al igual que una pregunta bien definida en una encuesta o entrevista produce datos más útiles.
• Conciencia Contextual: Entender el contexto en el que se formula una pregunta siempre ha sido importante. En la ingeniería de prompts, esto se traduce en estar al tanto de los datos de entrenamiento y las capacidades del modelo de IA. Por ejemplo, saber que un modelo tiene una fecha límite de conocimiento ayuda a formular preguntas que eviten buscar información más allá de su alcance, asegurando así respuestas más precisas.
• Refinamiento Iterativo: El proceso iterativo de refinar preguntas para que se adapten mejor a la audiencia u objetivo se refleja en la ingeniería de prompts. Crear instrucciones efectivas a menudo implica prueba y error, probar diferentes formulaciones y ajustar en función de las respuestas de la IA. Este enfoque iterativo es similar a la forma en que los investigadores, educadores y líderes refinan continuamente sus técnicas de cuestionamiento para mejorar la comprensión y los resultados.

Aplicaciones Prácticas en el Cuidado de la Salud

Los principios de la ingeniería de prompts son aplicables en diversos campos e industrias, incluido el cuidado de la salud. En este sector, la inteligencia artificial y el procesamiento del lenguaje natural están transformando la forma en que los profesionales de la salud recogen y analizan datos, diagnostican enfermedades y personalizan tratamientos.

• Diagnóstico y Tratamiento: Los sistemas de IA pueden ayudar a los médicos a hacer diagnósticos más precisos al analizar grandes volúmenes de datos médicos. Por ejemplo, en lugar de preguntar a un sistema de IA “¿Qué podría estar mal con este paciente?”, una instrucción más efectiva podría ser “Con base en estos síntomas y antecedentes médicos, ¿cuáles son las posibles condiciones que deben considerarse y cuáles son los próximos pasos recomendados?”
• Gestión de Historias Clínicas: Los asistentes virtuales impulsados por IA pueden ayudar a los profesionales de la salud a gestionar y actualizar las historias clínicas de los pacientes de manera más eficiente. Prompts bien diseñados pueden asegurar que se capturen todos los detalles relevantes de una consulta, mejorando la precisión de los registros médicos.
• Asistencia al Paciente: Los chatbots y asistentes virtuales utilizan la ingeniería de prompts para proporcionar información precisa y relevante a los pacientes, responder preguntas sobre síntomas comunes, programar citas y recordarles sus tratamientos. Por ejemplo, en lugar de preguntar “¿Qué debo hacer para mantenerme saludable?”, un prompt más específico podría ser “¿Cuáles son las recomendaciones de estilo de vida para una persona con diabetes tipo 2?”

Por ejemplo, en un entorno clínico, un médico podría usar IA para analizar tendencias de enfermedades. En lugar de hacerle a la IA una pregunta vaga como “¿Cuáles son las tendencias actuales de las enfermedades?”, una instrucción más efectiva podría ser “Según los datos de pacientes de los últimos cinco años, ¿cuáles son las tendencias emergentes en enfermedades cardiovasculares en pacientes mayores de 50 años?” Este nivel de especificidad ayuda a la IA a proporcionar un análisis más específico y útil, reflejando la precisión requerida en las consultas médicas tradicionales.

El Futuro de la Ingeniería de Prompts en el Cuidado de la Salud

A medida que la tecnología de IA continúa avanzando, la importancia de la ingeniería de prompts solo crecerá. Desarrollar esta habilidad será esencial para los profesionales de la salud que deseen aprovechar al máximo el potencial de las herramientas de IA. Los programas de formación en salud están comenzando a reconocer esto, incorporando la ingeniería de prompts en sus planes de estudio para preparar a la próxima generación de profesionales de la salud.

Sin embargo, es importante recordar que, en esencia, la ingeniería de prompts es una extensión de una habilidad humana atemporal. Ya sea guiando una conversación, liderando un equipo o interactuando con una IA, la capacidad de hacer las preguntas correctas sigue siendo un aspecto fundamental de la comunicación efectiva y la resolución de problemas. Al entender los principios detrás de la ingeniería de prompts, podemos apreciar mejor sus raíces en las técnicas tradicionales de cuestionamiento y aprovechar este entendimiento para navegar por las complejidades del mundo moderno.

En conclusión, aunque el término “ingeniería de prompts” pueda ser relativamente nuevo, la práctica que describe no lo es en absoluto. Es una manifestación contemporánea del antiguo arte de saber hacer las preguntas correctas, un testimonio del poder duradero de la indagación reflexiva para impulsar el conocimiento, la innovación y el progreso.

Russell Bennett es Consultor del Institute for Healthcare Advancement y ejecutivo senior experto en sistemas de aseguradoras de salud.