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7 - Prompt Engineering - El Arte de Comunicar con la IA Generativa.

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Boris Guarisma, Director de Práctica de Consultoría en Inteligencia Artificial, nos ofrece una fórmula simple y eficaz para escribir nuestros “Prompts” para optimizar los resultados que obtenemos de los modelos de IA.
Entramos en discusiones profundas de como implementar eficazmente los modelos de IA en el mundo empresarial. Y al final, ofrecemos un método infalible para escribir Prompts.

  1. Trainings que Boris ofrece a empresas:
    - IA Fundamentos: términos y definiciones. El mercado, las tendencias.
    - IA y Ciencia de Datos para Project Managers: Crear un caso de negocio efectivo y optimizar la ejecución de proyectos
    - Ingeniería de Prompt: El poder que tenemos para obtener respuesta de los modelos IA generativos.
  2. Origen de los modelos de IA generativos: Los “Transformers” como Arquitectura de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) esencial para la IA que conocemos hoy.
  3. La necesidad de tecnología, pero también Soft-skills en la consultoría de IA. No basta con ser PhD. Debes tener la fibra de consultor y saber trabajar en equipo.
  4. Definición: ¿Qué es la Ingeniería de Prompt? (Prompt Engineering)
  5. Manejo de “alucinaciones” de los modelos de IA Generativa
  6. Confidencialidad de la data cuando se usan servicios de AI en una empresa
  7. Temas para NERDS: RAG vs Fine-Tuning y Bases de datos Vectoriales
    a. RAG (Retrieval Augmented Generation) como método para implementar IA en las empresas
    b. Fine-Tuning de Modelos de IA es complicado y requiere grandes inversiones
    c. Definiciones y vectorización de Datos para aplicar en implementaciones de AI en las empresas.
  8. Ejemplo pragmático de implementación de IA en una empresa.
    ***********
  9. Componentes esenciales de un buen Prompt:
    a. Rol
    b. Contexto (Problemática, Objetivo y ejemplo)
    c. Tarea
    d. Expectativas de la Respuesta
    ***********
  10. La sorpresa del resultado cuando haces un buen Prompt
  11. Ejemplo pragmático: Comunicación empresarial en casos de crisis. Chain of thought / Cadena de pensamientos
  12. Recency Bias - Sesgo de Actualidad de la IA Generativa
  13. Conclusiones

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Entramos en discusiones profundas de como implementar eficazmente los modelos de IA en el mundo empresarial. Y al final, ofrecemos un método infalible para escribir Prompts.

  1. Trainings que Boris ofrece a empresas:
    - IA Fundamentos: términos y definiciones. El mercado, las tendencias.
    - IA y Ciencia de Datos para Project Managers: Crear un caso de negocio efectivo y optimizar la ejecución de proyectos
    - Ingeniería de Prompt: El poder que tenemos para obtener respuesta de los modelos IA generativos.
  2. Origen de los modelos de IA generativos: Los “Transformers” como Arquitectura de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) esencial para la IA que conocemos hoy.
  3. La necesidad de tecnología, pero también Soft-skills en la consultoría de IA. No basta con ser PhD. Debes tener la fibra de consultor y saber trabajar en equipo.
  4. Definición: ¿Qué es la Ingeniería de Prompt? (Prompt Engineering)
  5. Manejo de “alucinaciones” de los modelos de IA Generativa
  6. Confidencialidad de la data cuando se usan servicios de AI en una empresa
  7. Temas para NERDS: RAG vs Fine-Tuning y Bases de datos Vectoriales
    a. RAG (Retrieval Augmented Generation) como método para implementar IA en las empresas
    b. Fine-Tuning de Modelos de IA es complicado y requiere grandes inversiones
    c. Definiciones y vectorización de Datos para aplicar en implementaciones de AI en las empresas.
  8. Ejemplo pragmático de implementación de IA en una empresa.
    ***********
  9. Componentes esenciales de un buen Prompt:
    a. Rol
    b. Contexto (Problemática, Objetivo y ejemplo)
    c. Tarea
    d. Expectativas de la Respuesta
    ***********
  10. La sorpresa del resultado cuando haces un buen Prompt
  11. Ejemplo pragmático: Comunicación empresarial en casos de crisis. Chain of thought / Cadena de pensamientos
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