Prompt Engineer: qué es y qué habilidades necesitas para convertirte en uno

La inmensa popularidad que han conseguido los chatbots y sistemas e IA generativa, como ChatGPT, han hecho que muchas empresas y organizaciones necesiten personal con la formación y habilidades necesarias para poder exprimir al máximo los resultados que ofrecen a las preguntas que se les hacen. Tanto, que se ha creado incluso una categoría profesional nueva: prompt engineer, o ingeniero de prompts. Pero ¿qué es exactamente un prompt engineer, cuál es su misión y qué habilidades se necesitan para serlo?

¿Qué es un prompt engineer?

Un prompt engineer es un profesional encargado de gestionar y crear interacciones con distintas herramientas de IA generativa. Estas interacciones pueden ser conversacionales a través de texto, como sucede con ChatGPT. Pero también pueden ser programáticas, que es lo que sucede cuando los prompts (o peticiones) se integran en el código.

Esto último se da de manera muy similar a como se haría con las llamadas a las APIs, pero en vez de llamar a una rutina de una librería, lo que hace un prompt engineer es usar una rutina en una librería para que se comunique con un modelo de lenguaje grande.

Se trata de una profesión que, aunque reciente, ya está generando salarios bastante importantes a quienes la ejercen. Así, en Estados Unidos, el salario de uno de ellos está entre los 175.000 y los 300.000 dólares anuales. Y sus responsabilidades van mucho más allá de saber hacer preguntar a un bot. También es necesario tener conocimientos de diversas materias, entre las que están la IA, la programación, la resolución de problemas e idiomas. Además, los que vayan a crear imágenes tienen incluso que tener conocimientos de arte, como veremos a continuación.

Habilidades necesarias para ser un buen prompt engineer

Entre las habilidades básicas necesarias para convertirse en prompt engineer está contar con conocimientos de Inteligencia Artificial, machine learning y procesamiento de lenguaje natural. Además es necesario conocer las bases de los modelos de lenguaje grandes, los tipos de modelos que hay, lo que son capaces de hacer correctamente, y las áreas en las que tienen debilidades y fallan, para poder compensarlas con tus conocimientos.

Eso no implica convertirse en un experto en modelos capaz de desarrollar uno desde cero, aunque es necesario comprender bastante bien cómo funciona y se generan. Para ello es necesario seguir diversos cursos de IA convencionales, aunque también específicos. Como este de DeepLearning.AI, que además es gratuito. Pero también leer artículos y publicaciones académicas sobre el tema. De esta manera estarás al día de lo que sucede en cuanto a IA generativa.

Además de conocimientos técnicos, también es necesario contar con otro tipo de habilidades. Por ejemplo, comunicarse con claridad, y ser capaz de hacer preguntas específicas y detalladas sobre lo que se busca obtener de un sistema de IA generativa en general, y de la interacción que se va a tener con él en cada momento en particular.

También es necesario aprender a explicar bien al sistema el contexto en el que le haces la petición, lo que se quiere conseguir, y los límites que tiene para contestar a la pregunta, en caso de que sea necesario fijarlos. Asimismo es necesario conocer bien los límites de los modelos de lenguaje y cómo, en caso de que se pueda, jugar con ellos para intentar saltárselos.

Por ejemplo, en caso de querer generar un informe detallado, puede dar mejor resultado crear primero el índice del mismo y después trabajar con cada uno de sus puntos de manera separada. Es necesario también ser consciente de que un buen prompt no tiene por qué ser breve, ni mucho menos. Generalmente, cuanto más largo es un prompt, mejores resultados, y más precisos y relevantes, suele obtener como respuesta.

El hecho de que trabajar en prompt engineering sea muy similar a establecer conversaciones colaborativas con un nivel de detalles elevado hace que para ser un buen profesional de esta categoría contar con habilidades de comunicación notables. Porque es necesario saber describir al LLM muy bien lo que se necesita, cómo es necesario que sea y para qué se utilizará. L0s modelos de lenguaje no sienten, pero sí son capaces de comunicarse de una manera muy similar a cómo se comunica un compañero de trabajo, o alguien que trabaje a las órdenes de quien hace las peticiones.

Las peticiones serán muy variadas, y no serán siempre sobre temas en los que un experto en desarrollo o en hardware tenga experiencia. Por eso es más que aconsejable tener nociones de cómo funcionan otros departamentos de la empresa, y conocimientos sobre ventas, negociaciones o marketing.

Como hemos mencionado, para tratar con IA generativa capaz de crear imágenes, como sucede con Midjourney, es necesario tener conocimientos de arte. De esta manera se podrán conseguir imágenes con distintos estilos artísticos, o con un cierto aire retro de una de las primeras décadas del siglo pasado. Incluso conviene saber algo de literatura y sus distintos estilos, que vendrán bien para la generación de distintos tipos de texto con las IAs que generen documentos.

Por descontado, si el profesional va a utilizar estos LLM para tareas relacionadas con un área de conocimiento o sector concreto, como la automoción, tiene que conocer obligatoriamente todos sus secretos. Solo comprendiendo lo que se hace, o utiliza, en el sector, se podrá hacer las peticiones adecuadas a los modelos.

Conoce bien el modelo a utilizar, aprende a programar, y ten paciencia

Estas habilidades están relacionados con los conocimientos necesarios para ser un prompt engineer genérico. Pero cada uno tiene que trabajar con un modelo en concreto, así que es imprescindible conocer bien el LLM con el que se trabaja. De esta forma podrás ajustar al máximo las peticiones que le hagas. Pero no solo su funcionamiento. Conocer sus extensiones y plugins disponibles es crucial para sacarle el máximo partido posible.

Muchas de las tareas que un prompt engineer realiza con un chatbot no pasan de meras conversaciones. Pero en otros casos será necesario integrar prompts de IA en aplicaciones y software. Son estas tareas las que proporcionan salarios más elevados a los especialistas en prompt engineering. Por eso es necesario contar con habilidades de programación.

Esto no quiere decir que estos profesionales tengan que desarrollar programas completos. Lo mejor es que desarrollen solo la parte del código que implique la actividad con el modelo, y la integren en el resto del código para probar cómo funcionan los prompts en el contexto de la aplicación o el sistema en el que se han integrado, ejecutar el código de depuración y participar en el proceso de desarrollo. Para un equipo de desarrollo este sistema de trabajo es mucho más sencillo y rápido que si se desarrolla esta parte de manera independiente y se integra después.

Por último, es necesario tener mucha paciencia. Los resultados de una petición van a ser útiles a la primera en muy pocos casos, y será necesario hacer varias peticiones hasta conseguir una respuesta adecuada. Por eso hay que pensar detenidamente qué preguntar al LLM, preparar varias opciones de preguntas y no desesperarse ante respuestas erróneas, escasas o poco precisas. La paciencia ayuda a repetir la tarea una y otra vez hasta obtener los resultados deseados.