Rosana Ferrero, PhD’s Post

Utilizar las herramientas de IA de manera ética y responsable es la clave

🤖 La ingeniería de prompts: la clave para obtener los mejores resultados de la IA 🔑 ¿Qué es un prompt? Es hacer la pregunta correcta, de la manera correcta, con los detalles correctos. ¡Eso es lo que hace que los prompts sean tan poderosos! ✨ Si alguna vez pensaste que las preguntas simples en inglés serían suficientes para la IA, ¡te equivocas! Los modelos de IA necesitan que estructuremos los prompts de manera específica para generar las mejores respuestas. 🧠 ¿Por qué es tan importante la ingeniería de prompts? La ingeniería de prompts ayuda a obtener respuestas más precisas, evitando el proceso de ensayo y error. Es clave para entender cómo funciona la IA y cómo sacarle el máximo provecho. 🚀 Desde el advenimiento de ChatGPT, la ingeniería de prompts ha cobrado una gran importancia, ya que permite crear guiones y plantillas para formular prompts adecuados que logren resultados exactos. 🔍 Ámbitos donde la ingeniería de prompts es esencial ✅ Medicina: Mejores diagnósticos y tratamiento. ✅ Construcción: Planificación eficiente de proyectos. ✅ Cine: Desarrollar el mejor clímax para tus películas. 🎬 ✅ Desarrollo: Programar de manera más eficiente. ✅ Recursos Humanos: Mejor selección de personal. ✅ SEO: Mejor estrategia de marketing. ✅ Gestión de productos: Obtener insights clave sobre el producto. Mejores prácticas en ingeniería de prompts Simplicidad y claridad: No compliques las preguntas. Proporcionar contexto: Dale al modelo los detalles necesarios. Establecer expectativas de respuesta: ¿Qué tipo de respuesta esperas? Experimenta y usa las palabras clave correctas: No tengas miedo de probar diferentes enfoques. Técnicas comunes en la ingeniería de prompts 🧠 Tree-of-thought prompting: Desglosar el proceso en pasos. 📊 Complexity-based prompting: Ajustar la complejidad de las preguntas según sea necesario. 🔗 Chain of thought: Para problemas complejos, desglosamos la tarea en una serie de preguntas. (Ej. Cálculos matemáticos). Incluso los preparadores de entrevistas pueden utilizar la ingeniería de prompts para crear resúmenes de currículums, recibir orientación, y simular entrevistas. 📄💼 👉 ¿Te sorprendió la potencia de la ingeniería de prompts? 🔄 Comparte este contenido con quienes trabajan con IA para mejorar sus resultados. 💬 Comenta abajo si ya usas ingeniería de prompts o si tienes alguna duda sobre cómo usarla. 🔔 Sígueme para más consejos sobre IA y cómo sacarles el máximo provecho. #ArtificialIntelligence #PromptEngineering #MachineLearning #ChatGPT #AI #TechTrends #InterviewPreparation #SEO #ProductManagement #Innovation #TechTips

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🤖✨ 𝗗𝗲𝘀𝗰𝘂𝗯𝗿𝗲 𝗹𝗮 𝗘𝘀𝘁𝗿𝘂𝗰𝘁𝘂𝗿𝗮 𝗨𝗻𝗶𝘃𝗲𝗿𝘀𝗮𝗹 𝗱𝗲 𝗣𝗿𝗼𝗺𝗽𝘁𝘀 𝗾𝘂𝗲 𝗳𝘂𝗻𝗰𝗶𝗼𝗻𝗮 𝗲𝗻 𝗹𝗼𝘀 𝗽𝗿𝗶𝗻𝗰𝗶𝗽𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗟𝗟𝗠𝘀 Hace un tiempo, compartí un post reflexionando sobre las guías oficiales de los principales modelos de IA (https://lnkd.in/dfZX5juJ). Cada uno tiene sus particularidades: algunos priorizan la precisión, otros la creatividad o la longitud de las respuestas. Esto me llevó a plantearme: ¿es realmente práctico consultar una guía distinta para cada modelo? Muchas veces utilizo un mismo prompt y lo pruebo en distintos modelos para comparar resultados y decidir cuál se ajusta mejor a mis necesidades. Por lo que, no siempre es práctico consultar una guía específica para cada modelo. De ahí surge la necesidad de una estructura de prompt universal que funcione en cualquier herramienta, sin importar sus particularidades. Tras analizar estas guías y adaptar la estructura de prompts propuesta por Microsoft, que tan bien me había funcionado (https://lnkd.in/emWTFwbu), entendí que los usuarios necesitan un método adaptable, que integre las mejores prácticas de cada modelo y sea aplicable a cualquier herramienta, ya sea ChatGPT, Claude, Copilot, Perplexity o Gemini. Así nació la idea de una estructura de prompt universal, pensada para ser flexible, efectiva y fácil de usar. Este esquema está diseñado para mejorar tus interacciones con cualquier modelo de IA, asegurando que tus solicitudes sean claras y específicas: Componentes clave: 1️⃣ Persona/Rol: Define el papel que debe asumir la IA (e.g., profesor, analista, escritor creativo). 2️⃣ Objetivo/Tarea: Especifica claramente qué necesitas: un resumen, un análisis, una comparación, etc. 3️⃣ Contexto: Cuanto más específico seas, mejores serán los resultados. 4️⃣ Fuente: Indica si la IA debe usar datos específicos, referencias o documentos adjuntos. 5️⃣ Formato: Detalla el tono, longitud y estilo deseado para la respuesta. 6️⃣ Instrucciones paso a paso: Divide la tarea en prompts secuenciales si es compleja. 7️⃣ Ejemplos: Incluye ejemplos que sirvan como guía para obtener el tipo de respuesta que necesitas. 8️⃣ Delimitadores: Usa comillas, viñetas o separadores para estructurar claramente el prompt. 9️⃣ Iteración/Refinamiento: Ajusta y mejora el prompt según las respuestas obtenidas. La estructura universal de prompts no implica que debas incluir todos sus componentes en cada interacción con la IA. Se trata de una guía flexible que asegura que tengas en cuenta todos los aspectos esenciales para obtener una respuesta precisa, relevante y adaptada a tus necesidades. Si te interesa profundizar en este tema, te invito a leer el artículo completo: https://lnkd.in/dpVs8sjG #AIeducation #edtech #IA #AI #InteligenciaArtificial

Existe una técnica sencilla para entrenar modelos de IA que da excelentes resultados: few-shot learning. Consiste en dar unos pocos ejemplos para que el modelo aprenda. Esto se puede hacer desde la web o utilizando la API. 🌐 ¿Qué es Few-Shot Learning? Permite a los modelos de IA generalizar y realizar tareas con muy pocos ejemplos. 💡 ¿Por qué es Importante? 🔹 Eficiencia de Datos: Ideal cuando los datos son escasos. 🔹 Rápida Adaptación: Aprende nuevas tareas rápidamente. 🔹 Reducción de Costos: Menos necesidad de grandes volúmenes de datos. Aplicaciones ✨ Clasificación de sentimientos ✨ Extracción de palabras clave ✨ Reconocimiento de imágenes ✨ Traducción automática Aquí un ejemplo de cómo utilizarlo para crear un clasificador de sentimientos de tweets con la API de chatgpt-4o-mini desde Python #AI #MachineLearning #FewShotLearning #InteligenciaArtificial

🟡 Análisis de datos en Python con la API de Chat GPT. 💻 Descubre cómo utilizar la API de ChatGPT para crear un analista de datos automatizado. ¿Estás listo para descubrir el potencial de la API de ChatGPT en el análisis de datos? Únete a nosotros en un taller inmersivo y práctico donde aprenderás cómo utilizar la API de ChatGPT para complementar el análisis de datos en Python. Te mostraremos cómo crear un "analista de datos automático" usando la tecnología de ChatGPT, un tema en tendencia que está revolucionando el mundo de la inteligencia artificial. ¿Qué esperar? En este taller, Santiago Patiño, un Data Scientist apasionado por el análisis de datos, el Machine Learning y el Deep Learning, te guiará a través de los conceptos básicos de integración de ChatGPT con Python y te proporcionará instrucciones paso a paso para construir tu propio asistente de datos automatizado. Obtendrás experiencia práctica trabajando con código real, explorando las capacidades de la API y aprendiendo a automatizar tareas de análisis. Agenda: 🤖 Introducción a la API de ChatGPT 💡 Creación de un "Analista de Datos Automático" 👥 Sesión de Preguntas y Respuestas Este taller está diseñado para principiantes con conocimientos básicos y es ideal para cualquier persona interesada en el análisis de datos y la inteligencia artificial. ¡Reserva tu lugar ahora y da tus primeros pasos en el emocionante mundo de la automatización del análisis de datos con IA! 👇 https://lnkd.in/d7WaMfAQ

Introducción a la Inteligencia Artificial y el Uso de Prompts. ¿Qué es la Inteligencia Artificial? La inteligencia artificial (IA) es una rama de la informática que se centra en crear sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana. Estas tareas incluyen el reconocimiento de voz, la toma de decisiones, la traducción de idiomas y mucho más1. ¿Para qué se utiliza la IA? La IA tiene aplicaciones en numerosos campos, como la medicina, la educación, el entretenimiento y los negocios. Por ejemplo, puede ayudar a diagnosticar enfermedades, personalizar el aprendizaje para estudiantes, crear contenido multimedia y optimizar procesos empresariales2. ¿Qué es un Prompt? Un prompt es una instrucción o conjunto de instrucciones que se le da a un sistema de IA para que realice una tarea específica. Los prompts pueden ser preguntas, comandos o descripciones detalladas de lo que se desea obtener. La calidad y claridad del prompt afectan directamente la calidad de la respuesta de la IA3. Cómo Crear un Buen Prompt - Sé Claro y Específico: Describe exactamente lo que necesitas. Cuanta más información proporciones, mejor será la respuesta. - Usa Lenguaje Natural: Escribe como si estuvieras hablando con una persona. La IA está diseñada para entender el lenguaje humano. - Prueba y Ajusta: No temas experimentar con diferentes formulaciones hasta obtener el resultado deseado. Ejemplos de Prompts - Generación de Texto: “Escribe un artículo sobre los beneficios de la energía solar.” - Asistencia en Programación: “Corrige el siguiente código en Python para que no tenga errores.” - Creación de Imágenes: “Genera una imagen de un paisaje montañoso al atardecer.” Herramientas de IA Populares - ChatGPT: Ideal para generar texto y mantener conversaciones. - DALL-E: Perfecto para crear imágenes a partir de descripciones textuales. - Copilot: Asistente de programación que ayuda a escribir y corregir código. Consejos para Mejorar tus Habilidades con la IA 👉 Practica Regularmente: La práctica constante te ayudará a familiarizarte con las capacidades y limitaciones de la IA. 👉 Mantente Actualizado: La tecnología de IA evoluciona rápidamente. Mantente informado sobre las últimas herramientas y técnicas. 👉 Aprende de la Comunidad: Participa en foros y grupos de discusión para compartir experiencias y aprender de otros usuarios. Conclusión 🤖 La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que puede facilitar muchas tareas cotidianas y profesionales. 🤖 Aprender a utilizar prompts de manera efectiva te permitirá aprovechar al máximo sus capacidades. ¡Empieza a experimentar y descubre todo lo que la IA puede hacer por ti!

En el mundo de la inteligencia artificial, el contexto y la estructura son claves para resolver problemas complejos de manera eficiente. En este articulo de Adair Reyes, exploramos cómo aprovechar el poder del API de OpenAI para generar respuestas estructuradas, claras y directamente accionables. 🔗 https://lnkd.in/gghU-T_5 🎯 ¿Por qué es relevante? Trabajar con APIs de IA no solo se trata de obtener respuestas. Se trata de cómo esas respuestas se presentan, organizan y utilizan para resolver necesidades reales, desde simplificar flujos de trabajo hasta ofrecer soluciones personalizadas en tiempo real. 📖 En este artículo, aprenderás: ✅ Cómo estructurar las entradas y salidas para obtener el máximo valor del API de OpenAI. ✅ Ejemplos prácticos de respuestas jerarquizadas y su impacto en casos de uso como servicio al cliente, análisis de datos y generación de contenido. ✅ Consejos clave para optimizar la experiencia del usuario final al integrar IA en tus sistemas. 🔍 ¿El resultado? Respuestas que no solo son precisas, sino también inteligentes y adaptables a cada contexto. 💼 En NEXU, estamos explorando cómo las tecnologías de IA pueden simplificar procesos y transformar la forma en que interactuamos con los datos. Si estás buscando aprender y aplicar conceptos avanzados de inteligencia artificial, este artículo es para ti y si te interesa ser parte de nuestro equipo puedes aplicar aquí https://nexu.breezy.hr

excelente contenido

Claude, el principal rival de ChatGPT, ahora no solo escribe código, sino que también lo ejecuta directamente en el navegador. Te lo cuento porque en español, nadie explica mejor que EDteam. Una de las tareas que más se realizan con Inteligencia Artificial es analizar datos. Por ejemplo, subir un archivo de excel, csv o fotos de tus recibos para que te ayude con tus finanzas personales, los datos de tu negocio o una investigación. Para hacer este análisis, los modelos escriben el código de programación necesario, por ejemplo ChatGPT tiene Code Interpreter y Gemini tiene Code Execution para esta tarea. Y en ambos casos usan Python, lo cual tiene mucho sentido porque es el lenguaje para análisis de datos y machine learning. Pero Claude decidió tomar otro enfoque y para su herramienta "Analysis tool" escogió JavaScript porque a diferencia de Python puede ejecutarse en el navegador. De esta forma, puedes subir un archivo csv a Claude y escribirá el código JavaScript necesario para analizar los datos y luego el código React para crear la visualización en tiempo real y sin salir de la conversación. Y no solo eso, sino que puedes revisar el código que escribió Claude y copiarlo si deseas usarlo en tu sitio web. Además, puedes pedirle que modifique la visualización, por ejemplo, el tipo de gráfico, las opciones, etc. ¿Adiós excel? Recuerda que puedes aprender Programación e Inteligencia Artificial con nuestros cientos de cursos. Entra en https://ed.team/cursos y comienza cualquiera de ellos gratis. Y lo aprendiste en EDteam.