- No hace falta tener conocimientos de informática para acceder al codiciado puesto de ingeniero de instrucciones de IA.
- Teodora Danilovic lo consiguió poco después de licenciarse en Filosofía.
- Utilizó sus conocimientos de lógica y lingüística, pero tuvo que adquirir algunos conocimientos técnicos en el trabajo.
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Estudié Filosofía en el King’s College de Londres porque me apasionaba el pensamiento crítico y el cuestionamiento analítico. Los ingenieros de prompts no existían en el Reino Unido cuando empecé la carrera en 2019, pero cuatro años después, me parece la mejor combinación de mi formación y mis habilidades.
En julio de 2022 me uní a AutogenAI, una empresa que construyó un modelo de lenguaje que las empresas utilizan para la redacción de ofertas y licitaciones.
Ser ingeniera de prompts implica encontrar las mejores entradas para utilizar en nuestro software, conocido como «Genny». Esto, para que los usuarios obtengan las mejores respuestas a sus solicitudes.
En el caso de las licitaciones y las propuestas, una entrada podría incluir ampliar el texto, resumir algo a un recuento de palabras específico o encontrar e incorporar una prueba crucial para respaldar una afirmación dentro de la oferta.
AutogenAI dispone de funciones de botón como reformular, resumir y tono de voz que los usuarios pueden emplear para adaptar su propio texto.
Mi trabajo consiste en garantizar que el software ofrezca los mejores resultados
Como ingeniera de prompts, tengo que asegurarme de que la codificación y los avisos más detallados que hay detrás de estos botones generen resultados precisos y coherentes. También de que los ingenieros puedan adaptar la codificación y los avisos a medida que cambia el sistema de IA.
Siempre asocié este tipo de IA generativa con la informática o algo técnico, pero en realidad hay un importante elemento lingüístico que lo convirtió en un trabajo perfecto para mí.
Nací en Londres, pero mis padres son serbios. El serbio fue mi primera lengua, por lo que aprendí inglés cuando empecé preescolar.
En la universidad me centré sobre todo en la filosofía analítica, como la lógica matemática, la lógica formal, la filosofía de la ciencia y la lingüística.
Esto me ayudó a comprender en profundidad cómo utilizamos el lenguaje: los matices del tono, la expresión, la búsqueda de las palabras adecuadas para transmitir un significado y, en definitiva, cómo el lenguaje no es solo un medio pasivo para intercambiar ideas, sino algo que repercute en el mundo físico. Tiene causas y efectos como cualquier otra cosa del universo.
Durante mi último año en la universidad, trabajé en una empresa de criptomonedas, donde redacté documentación legal y contraté a un equipo de datos.
Una vez que me gradué, mi exjefe me recomendó al director ejecutivo de AutogenAI porque el ejecutivo buscaba licenciados de tipo filosófico.
Supuse que había que saber informática o machine learning para hacer este trabajo
Siempre me interesaron la IA y la tecnología punta, pero no me lo había planteado como opción profesional.
Suponía que para trabajar en este sector había que tener conocimientos técnicos o formación en informática o aprendizaje automático.
Uno de los temas que traté en la carrera fue la ética de la IA. Estudié los problemas de la conciencia, la identidad, la verdad, el sesgo inherente, cómo afectan a la sociedad la creatividad y el trabajo, etc., pero apenas entendía lo que era un modelo lingüístico antes de empezar a desempeñar mi función.
Es fundamental comprender que cuando se construye un gran modelo lingüístico, en cierto modo te estás comunicando con él.
Muchos de los problemas que surgen al utilizar herramientas generativas se deben a que el usuario asume que los modelos entienden automáticamente las señales intuitivas sociales, contextuales e intencionadas.
Mis tres requisitos principales para hacer prompts es que sean inequívocas, directas y pertinentes.
La orden «mejora este párrafo» presupone que el modelo lingüístico sabe si eso significa más largo, más corto, más claro o menos aburrido.
Aunque esto puede ser intuitivo para ti, no está explícitamente claro para el modelo lingüístico. Sería mejor decir: «Mejora el párrafo anterior eliminando todos los errores gramaticales».
Garantizar que los resultados de todas las funciones de nuestro software —como reformular, resumir o ampliar, escribir en un tono de voz específico, traducir o incorporar estadísticas— sean coherentes, óptimos y diversos es un proceso continuo de mejora. Cuando salen nuevas versiones de los modelos lingüísticos en los que se basan nuestras herramientas, sus capacidades también cambian.
Cuando salió ChatGPT-4, tuvimos que volver a probar todos nuestros prompts actuales con él.
ChatGPT-4 resultó ser increíblemente útil en algunos aspectos, como su capacidad para seguir instrucciones detalladas, pero puede ser muy repetitivo en sus respuestas.
Las respuestas largas a las peticiones de «resumir» o «reformular» no son ideales para licitaciones, concursos o propuestas.
Lo que aprendí en el trabajo
Comprender el lenguaje es una herramienta fundamental para ser un ingeniero de prompts, pero para que sean buenos es necesario comprender técnicamente el modelo lingüístico y su arquitectura.
Aunque no soy desarrolladora, en el trabajo adquirí conocimientos básicos de programación. Comprender el código me ayuda a sugerir y modificar cosas.
También he aprendido cómo funciona el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático dentro de la IA, así como el proceso de investigación y desarrollo que utilizan los desarrolladores para crear un modelo lingüístico.
He oído que hay ingenieros de prompts en Silicon Valley que cobran hasta 300,000 dólares al año.
Yo, por mucho, no cobro esa cantidad, pero sí un sueldo respetable. Por supuesto, cuanta más experiencia y conocimientos tengas, y más disciplinas abarquen tus habilidades, más puedes ganar.
Evidentemente, existe el temor de que la IA acabe con los puestos de trabajo de la gente; yo creo que está ayudando a nuestros clientes a poder trabajar en tareas más interesantes y quitarse de en medio las cosas más serviles.
La ingeniería inmediata es solo una de las nuevas funciones que han surgido de este panorama en constante cambio, y es una función para la que puede que ya tengas las habilidades necesarias.
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