Revelan la fórmula perfecta de 4 pasos para darle órdenes a ChatGPT: así tienes el mejor ‘prompt’

En un mundo cada vez más automatizado, la interacción efectiva con sistemas de Inteligencia Artificial (IA) se vuelve clave. Greg Brockman, presidente de OpenAI, ha compartido recientemente un enfoque estructurado para optimizar los resultados de las solicitudes o “prompts” al interactuar con modelos de IA.

Esta fórmula, desarrollada por Ben Hylak, se basa en cuatro pilares esenciales que permiten a los usuarios maximizar la eficiencia de las respuestas de los chatbots y otros modelos de IA.

El objetivo principal de este nuevo método es lograr que los usuarios puedan formular prompts más precisos y alineados con lo que desean obtener. Según Brockman, una solicitud bien formulada no solo mejora la calidad de las respuestas, sino que también facilita el proceso de interacción con los sistemas de IA.

Para ello, es fundamental que se incluyan cuatro elementos clave: objetivo, formato de respuesta, advertencias y resumen de contexto.

1. Objetivo: La clave está en ser claro

El primer paso en la creación de un prompt eficaz es definir con claridad qué se busca. Según Brockman, es esencial que el usuario establezca de manera explícita lo que desea obtener del modelo. Si el objetivo no está bien definido, el sistema de IA podría generar respuestas vagas o fuera de contexto, lo que reduciría la utilidad de la interacción.

Este primer elemento es, por tanto, el cimiento de todo el proceso. Un prompt con un objetivo ambiguo puede resultar en respuestas que no aborden las necesidades del usuario, lo que podría generar frustración y perder tiempo en tareas innecesarias.

2. Formato de respuesta: Estableciendo los límites

El siguiente aspecto de la fórmula de Brockman se refiere al formato de respuesta. Este es un paso crucial para asegurar que la información entregada por la IA cumpla con las expectativas del usuario.

En este sentido, se recomienda que el prompt especifique cómo debe estructurarse la respuesta: ¿debe ser una lista, un párrafo detallado o un resumen? Definir esto no solo hace más fácil la comprensión, sino que también ayuda a la IA a organizar la información de manera más coherente y útil.

Por ejemplo, si se necesita una lista de pasos o recomendaciones, el prompt debe ser claro en indicar este formato. Esto permite que el modelo genere respuestas que sigan una estructura lógica, mejorando la interacción con el sistema.

3. Advertencias: Evitar errores y aumentar la precisión

Uno de los elementos que más resalta en la fórmula de Brockman es la importancia de establecer advertencias dentro del prompt. Esta parte busca minimizar los errores y asegurar que la respuesta sea lo más precisa posible. Las advertencias pueden incluir detalles como la exclusión de ciertos temas, o la limitación de la información que se debe proporcionar.

Por ejemplo, si el usuario no quiere que la IA utilice información específica, como hechos obsoletos o imprecisos, es fundamental especificarlo en la advertencia. De esta manera, el modelo tiene claras las limitaciones y ajusta las respuestas en consecuencia, evitando posibles confusiones.

4. Resumen de contexto: La importancia de dar más información

El último componente de esta fórmula es el resumen de contexto, que implica proporcionar información adicional que permita a la IA comprender mejor la solicitud.

Si bien este paso no siempre es estrictamente necesario, añadir detalles sobre el contexto o el trasfondo de la pregunta puede enriquecer las respuestas del modelo, haciéndolas más completas y ajustadas a la situación específica del usuario.

En este sentido, Brockman recomienda que los usuarios incluyan detalles relevantes sobre la situación o el contexto en el que se está realizando la consulta. Un ejemplo de esto podría ser: “Estoy buscando recomendaciones sobre caminatas en San Francisco, pero mi disponibilidad es de solo dos horas”. Este tipo de contexto permite que la IA genere respuestas más personalizadas y útiles.