Ingeniería de Prompts: explora el futuro de la IA generativa

Módulo 1: Introducción a la inteligencia artificial generativa

• Dominios de la IA generativa
• Tipos de modelos
• Historia y estado actual (OpenIA, más allá del Hype del mercado)

Módulo 2: Principios básicos de los prompts

• Bases fundamentales para comprender los prompts
• Función de los prompts en la orientación de los modelos de IA generativa
• Impacto en la calidad de las respuestas generadas.

Módulo 3: Creación de Prompts Contextuales

• Diseño de prompts que permitan obtener interacciones enriquecidas y conscientes del contexto
• Caso de estudio: Asistente virtual para atención al cliente
• Comparar la efectividad de un prompt genérico versus uno bien estructurado y contextualizado.
• Implementar estrategias como la inclusión de ejemplos, restricciones y guías para mejorar la precisión de las respuestas.
• Evaluar cómo pequeños ajustes en los prompts pueden cambiar la calidad de la interacción con los clientes.

Módulo 4: Formulación de Preguntas Específicas

• Aprende técnicas para elaborar preguntas claras y directas con el fin de obtener respuestas precisas de los modelos de IA.
  Caso de estudio: Optimización de un Chatbot para Reservas en un Restaurante
• Comparar la efectividad de preguntas genéricas versus preguntas bien estructuradas en la interacción con el chatbot.
• Implementar estrategias como la reformulación de preguntas para hacerlas más claras y directas, incluyendo ejemplos y restricciones que guíen la IA a respuestas más precisas.
• Evaluar cómo pequeños ajustes en la formulación de preguntas pueden mejorar la precisión de las respuestas y la experiencia del usuario en la gestión de reservas.

Módulo 5: Establecimiento de Restricciones y Directrices

• Definir limitaciones y guías en los prompts para orientar las respuestas de la IA hacia resultados deseados y consideraciones éticas.
• Caso de estudio: Control de Sesgo en un Asistente de Reclutamiento con IA
• Comparar la efectividad de un prompt sin restricciones frente a un prompt con guías explícitas para minimizar sesgos en la selección de candidatos en un proceso de contratación automatizado.
• Implementar restricciones y directrices en los prompts para garantizar que la IA evalúe candidatos con base en criterios objetivos, evitando sesgos de género, edad o nacionalidad.
• Evaluar cómo la inclusión de limitaciones en los prompts mejora la equidad en las respuestas generadas por la IA y contribuye a un proceso de selección más transparente e inclusivo.

Módulo 6: Prompts Creativos para Contenidos Diversos

• Explorar las posibilidades creativas de los prompts, incluyendo su uso para la generación de contenido, ideas y respuestas multimodales.
• Caso de estudio: Generación de Contenido Publicitario con IA
• Comparar la calidad de anuncios generados con un prompt genérico versus prompts diseñados con estrategias creativas para distintos formatos (texto, imagen y audio).
• Implementar técnicas de prompts que incluyan estilo, tono y público objetivo para obtener contenidos más atractivos y alineados con la marca.
• Evaluar cómo la creatividad en la construcción de prompts influye en la calidad y diversidad del contenido generado, optimizando campañas publicitarias automatizadas.

Módulo 7: Depuración e Iteración de Prompts

• Abordar estrategias para evaluar y mejorar los prompts, garantizando que generen los resultados deseados en la interacción con modelos de IA.
  Caso de estudio: Mejora en la Generación de Reportes Automáticos con IA
• Comparar la calidad de los reportes generados con un prompt inicial versus aquellos obtenidos tras iteraciones y ajustes en su estructura.
• Implementar estrategias de depuración, como la modificación de la redacción del prompt, la inclusión de parámetros específicos y la prueba de diferentes enfoques, para mejorar la precisión y claridad de los reportes generados por la IA.
• Evaluar cómo los cambios en los prompts afectan la coherencia, relevancia y utilidad de los reportes automatizados en distintos contextos, como análisis de datos, informes ejecutivos o resúmenes de tendencias.

Módulo 8: Ingeniería Avanzada de Prompts

• Abordar técnicas avanzadas que permiten a los usuarios tener un mayor control sobre las respuestas de los modelos de IA generativa. Ajuste de parámetros e incorporación de lógica condicional en prompts.
  Caso de estudio: Generación de Contenidos Personalizados para Educación en Línea
• Comparar la calidad y nivel de detalle de respuestas generadas con diferentes configuraciones de parámetros del modelo en un sistema de tutoría con IA.
• Implementar lógica condicional en los prompts para adaptar las explicaciones según el nivel de conocimiento del estudiante (básico, intermedio o avanzado).
• Evaluar cómo el ajuste de parámetros y la personalización en los prompts impacta la claridad, profundidad y precisión de las respuestas en un entorno educativo.

Módulo 9: Tendencias Futuras y Consideraciones Éticas

• Analizar la evolución y futuro de la generación e contenido con IA, desafíos y oportunidades. Profundizar sobre las consideraciones éticas que acompañan el avance de esta tecnología.
• Discusión sobre el uso de la inteligencia artificial generativa en periodismo.