Hace 6 meses que conocimos ChatGPT y desde entonces convivimos con esa sensación de que por fin estamos viviendo en el futuro, porque en Futurizable llevábamos 6 años publicando sobre Inteligencia Artificial pero nos sentíamos meros observadores. Ahora esto ha cambiado y nos vemos como protagonistas de la historia, igual que puedes sentirte tú si ya has empezado a integrar esta tecnología en tu vida y en tu trabajo.

Para nosotros estos 6 meses han estado repletos de ilusión y descubrimiento, hemos aprendido muchísimo al respecto de cómo extraer todo el potencial a esta tecnología y también hemos tenido la oportunidad de compartirlo en los cursos de GPT Champion que hemos realizado para profesionales y para empresas.

Igualmente mucho de ese aprendizaje lo hemos compartido por aquí, así que hoy queríamos aprovechar este medio aniversario para recapitular sobre lo aprendido y sentar las bases de lo que podrían ser los próximos 6 meses llenos de aprendizaje y puesta en práctica de lo aprendido.

• Nunca pares de aprender: ahora más que nunca, aprender va a ser lo que marque la diferencia, porque lo que aprendiste en el pasado se va a quedar obsoleto, si no lo ha hecho ya, y solo los que sean capaces de reinventarse con frecuencia resultarán competitivos. A este respecto, lo mejor que se puede hacer en estos momentos es aprovechar el propio ChatGPT como mentor que nos acompañe en nuestro proceso de aprendizaje. Y para obtener los mejores resultados con su uso vale la pena seguir algunas de estas recomendaciones para escribir mejores prompts.
• Aumenta tus capacidades y las de tu entorno: el profesional aumentado que contribuye al desarrollo de la Inteligencia Colectiva Aumentada está construyendo unos cimientos sólidos para su futuro. Luego podrán venir dificultades y contratiempos, pero ponerse del lado de esta tecnología es una garantía para no quedarse del lado malo de la brecha que inevitablemente se va a generar. Asumiendo además la responsabilidad de que sean los menos quienes se quedan del otro lado y si esto ocurra podamos trabajar para revertirlo.
• ChatGPT, Bard, LLaMA, Claude: probablemente andes un poco apabullado por todo lo que está surgiendo sobre Inteligencia Artificial Generativa y eso solo contando con lo que se refiere a generación de texto, porque si añadimos lo relativo a imagen, audio y vídeo la situación se agrava aún más. Nuestra posición es que no hace falta probarlo todo, de hecho para empezar con la generación de texto la utilidad que puede ofrecer ChatGPT es tan grande que vale la pena centrarse en ello y dejar de lado todo lo demás, hasta que esté más maduro o con mejor disponibilidad.
• Ética, regulación, privacidad, riesgo existencial: quizás también andes preocupado por el impacto que puede tener esta tecnología en el mundo, desde luego los medios de comunicación y otros agoreros se están ocupando bastante de ello. Tampoco pasa nada por hacerse las preguntas al respecto de los posibles riesgos de esta tecnología para intentar mitigarlos, pero sobre todo, que esto no sirva para que nos quedemos quietos esperando a ver qué ocurre con la regulación, porque el que no decida ponerse en marcha ahora lo va a tener mucho más difícil después para estar a la altura.
• ¿Llegará la Super Inteligencia?: en los diferentes veranos de la Inteligencia Artificial también se inflaron mucho las expectativas al respecto del nivel de desarrollo que podría alcanzar esta tecnología. Ahora, en pocos años hemos pasado de hablar de Inteligencia Artificial Generativa, para decir que estamos cerca de las Inteligencia Artificial General, o incluso comenzar a hablar de Super Inteligencia. Esto podría ser un síntoma de que se están calentando demasiado las mentes de algunos y podría venir otro invierno donde se desinflen esas expectativas desmesuradas. En cualquier caso aprovechemos el momento, con lo que ya tenemos es suficiente para dar un gran salto a nivel profesional.

¡Por cierto! ChatGPT está presentando su app y en los países de la Unión Europea no se puede descargar. Hay que ponerse las pilas o corremos el riesgo de quedarnos fuera del partido.

Etiquetas: ChatGPT, prompts, Super Inteligencia

Esta semana José Luis Vallejo nos ha dejado una reflexión a la que vale la pena dedicar un poco de tiempo, porque estamos viendo como cada vez más gente expone su visión al respecto de por qué lo que está ocurriendo con la Inteligencia Artificial Generativa es algo muy grande, que incluso en este caso nos puede estar acercando a gran velocidad el momento de la singularidad, en el que la Inteligencia Artificial supere de manera general a la inteligencia humana.

Siempre pensé que la singularidad vendría cuando enseñáramos a las máquinas a pensar como nosotros y luego leyeran todas nuestras wikipedias y vademecums. Pero ha ocurrido al revés. Les hemos dado para leer todo lo que teníamos y entonces han empezado a pensar como nosotros.

Lo que ocurre con esto de la tecnología y la singularidad es que los grandes cambios no suceden de un día para otro sino que se van produciendo de manera muy progresiva. Primero teníamos los asistentes conversacionales que nos entendían perfectamente pero que no eran capaces de darnos respuestas razonables, por lo que decíamos que no eran realmente inteligentes. Ahora tenemos los chats del tipo GPT basados en grandes modelos de lenguaje, que no solo entienden lo que les decimos sino que además son capaces de darnos respuestas muy razonables, quizás incluso razonadas. Puede que lo siguiente sea que aparezca una tecnología que no solo nos entiende y nos responde de manera correcta, sino que además comience a hacernos las preguntas que necesita para seguir mejorando en su proceso evolutivo.

En todo caso lo importante en este punto es cómo de útil nos resulta esta tecnología, qué hemos empezando a hacer que no podíamos hacer antes y qué vamos a hacer con el tiempo que nos sobra cuando nos volvamos más productivos gracias a ella.

También es interesante reflexionar al respecto de las sensaciones que experimentamos cuando le pedimos una tarea y se produce el efecto WOW, porque no esperábamos una respuesta tan satisfactoria o incluso cuando vemos que esa respuesta está cargada de más creatividad de la que habríamos imaginado nosotros mismos. Y aquí es donde sin duda tenemos que hablar de Inteligencia, porque aunque supere o no a la humana, lo que sí que ocurre es que la suya más la nuestra es superior a la que teníamos antes.

Pero basta ya de filosofar y vayamos con la parte práctica, porque en esa combinación de la Inteligencia Artificial con la inteligencia humana es donde en este momento debemos enfocarnos y por lo tanto lo que habría que hacer ahora es aprender a usar correctamente esta tecnología para sacarle todo el jugo. Así vimos el año pasado que había gente como Javi López que a través de sus prompts eran capaces de hacer maravillas con la Inteligencia Artificial Generativa de imagen y con la que genera texto también debería ocurrir lo mismo.

Aunque siga valiendo más una imagen que mil palabras, lo cierto es que muchos de nosotros en nuestro día a día lo que más hacemos es generar texto y por eso resulta tan importante aprender a hacer buenos prompts para obtener los mejores resultados en la generación de texto, así que a eso es lo que vamos a dedicar el artículo de hoy.

Como suele decirse, y nunca mejor dicho, en los últimos meses se han vertido ríos de tinta al respecto de cómo escribir buenos prompts para ChatGPT y lo que vamos a intentar aquí es quedarnos con algunas de las buenas prácticas que hemos comprobado que pueden ofrecer los mejores resultados. Para ello en primer lugar lo que tenemos que hacer es sentar algunas bases al respecto de lo que vamos a explicar sobre cómo escribir prompts.

Qué es un prompt

A riesgo de ser impreciso, pero con el objetivo de simplificar, vamos a considerar que todo lo que escribimos en la caja de texto de ChatGPT es un prompt, básicamente porque es el único sitio donde por ahora podemos introducir texto e inscribir instrucciones. Lo que ocurre es que el concepto de prompt debería hacer referencia, sobre todo, a cuando le pedimos que haga algo, cuando le damos una instrucción y por lo tanto esto debería diferenciarse de otras cosas que escribimos ahí, como son el contexto y el rol.

Por otro lado también ocurre que cuando estamos manteniendo una conversación, muchas veces mezclamos en el mismo mensaje el contexto, la instrucción y el rol, por lo que no es tan fácil diferenciarlo y con el tiempo estaremos tan habituados a interactuar con esta herramienta que no tendremos que pensar tanto en ello, sino que nos saldrá de forma natural. De hecho lo que ya han dicho desde OpenAI es que cada vez será menos importante cómo estructuras el prompt porque con el tiempo la máquina nos entenderá mejor y podrá ayudarnos de manera más precisa.

En todo caso mientras que esto va llegando, pensemos en que cuando hablemos con ChatGPT además del prompt, deberíamos proporcionar siempre el contexto y en muchos casos también el rol.

La importancia del contexto

El contexto no es solo la información de partida que le proporcionamos, sino que a medida que vamos interactuando con el chat y le vamos dando más detalles sobre nosotros, nuestra actividad o el tema en el que trabajamos, toda esa información se va incorporando a la conversación y la va teniendo en cuenta de cara a las respuestas que a posteriori nos va a proporcionar. Del mismo modo el contexto no es solo la información que nosotros le proporcionamos, lo que podríamos denominar integración de contexto, sino que cuando le pedimos que recurra a cierto conocimiento previo, como puede ser una normativa legal del un país concreto, lo que estamos haciendo es generar el contexto que enriquece la conversación y que resultará de utilidad para las peticiones que vayamos a realizar.

Otras formas que tenemos de proporcionar contexto en una conversación con ChatGPT son:

• Cuéntale tus objetivos: si quieres que realmente haga un gran trabajo para ti, una buena forma de comenzar es exponerle los objetivos que tienes en tu trabajo o para una tarea que quieres realizar, así el contexto tendrá una calidad muy alta desde el principio.
• Utiliza ejemplos: a sabiendas de que ChatGPT muchas veces se equivoca o se inventa las cosas, una forma muy buena de evitarlo, además de lograr resultados de mayor utilidad, es ponerle un ejemplo, de esta forma estarás orientando mucho mejor el trabajo a realizar.
• Dale pistas: de igual forma que los ejemplos, las pistas pueden ayudar mucho a obtener mejores resultados, para ello es necesario tener experiencia previa en el tema que se quiere trabajar o recurrir a documentación externa, pero vale la pena que lo hagamos porque los resultados son notablemente mejores.
• Dile que te haga preguntas: estamos acostumbrados a preguntar cosas a Google y no nos damos cuenta de que el diseño de ChatGPT es muy diferente, de hecho cuanto menos le preguntemos mejor, porque lo ideal es que le podamos proporcionar suficiente contexto y que sea él quien nos pregunte a nosotros lo que necesita saber para ayudarnos.
• Háblale de un público objetivo: demasiadas veces damos por hecho las cosas porque las tenemos en la cabeza, pero nos olvidamos de transmitirlas a nuestro interlocutor, así que hasta que ChatGPT no pueda leer la mente mejor que le cuentes todo eso que sabes de aquellos a los que vas a dirigir tu trabajo.
• Cuéntale una historia: todo lo anterior podría resumirse en este punto si somos capaces de establecer un diálogo constructivo con ChatGPT, hasta el punto que la gente llega a mantener conversaciones muy profundas con la máquina, incluso más que con otras personas. Aprovechemos esta capacidad para sacarle todo el jugo a esta tecnología.

Pídele que asuma un rol

El rol podría considerarse parte del contexto porque, al fin y al cabo, es información que necesita conocer para poder hacer un mejor trabajo por nosotros. Aunque no es totalmente necesario, lo cierto es que los resultados son mucho mejores si le pedimos que actúe de determinada forma.

• Experto: es lo más habitual, sobre todo cuando estamos haciendo peticiones a nivel profesional, que pidamos su ayuda como experto y por alguna razón funciona, de cara a entender mejor qué es lo que se espera de él y sobre todo en ámbito de actuación en el que debe trabajar.
• Profesor: ya que ayudarnos a aprender es una de las cosas que mejor sabe hacer ChatGPT, si además le decimos que actúe como un profesor, personalizará aún más su comportamiento para adaptarse a nuestras necesidades.
• Analista: muchas veces cuando le pedimos al chat que haga cosas se resiste a hacerlo porque considera que no debería mojarse al respecto dando una opinión de lo que le pides, pero esto puede evitarse si por ejemplo le dices que es un crítico de cine y quieres que opine sobre una película o un crítico culinario y le pides que opine sobre un restaurante.
• Famoso: hablar con chats que asumen la personalidad de famosos es un divertimento para algunos, pero para otros puede también una forma de aprender y obtener mejores resultados, por ejemplo si estás aprendiendo algo puedes pedir que actúe como la persona que le inventó y resultará una forma más didáctica de aprender.
• Personalidad propia: pide a ChatGPT que asuma un tipo de personalidad, por ejemplo que cuando responda lo haga como si estuviera alegre, amargado, furioso, romántico, … y de esta forma podrás probarte a la hora de dialogar con personas en diferentes estados de ánimo.
• Varias personalidades: resulta especialmente interesante comprobar como ChatGPT puede adoptar a la vez varias personalidades y mantener un diálogo entre ellas. Por ejemplo puedes simular un conversación entre Lamarck y Darwin sobre la teoría de la evolución o entre Newton y Einstein sobre la teoría de la relatividad.
• Opinión contraria: si necesitas alguien con quien contrastar tus ideas, puedes contarle en qué andas pensando y decirle que lo refute, muchas veces puede ser una buena forma de alejarnos de nuestros sesgos y ya sabes que convertirte en un contrarian tiene sus beneficios.

Cómo darle instrucciones

Llega el momento de la verdad, dar instrucciones a la máquina para que nos ayude con lo que necesitamos. Aunque si lo piensas, una vez que le hemos proporcionado el contexto adecuado y le hemos pedido que asuma un rol, podrá darnos buenos resultados ya que estará mejor preparado para hacerlo.

En este punto es importante mencionar que cuando escribimos un prompt, por un lado habrá un input, que es la información previa que le proporcionamos antes de pedirle que realice una tarea, luego vendrán las instrucciones concretas al respecto de lo que queremos que haga y finalmente deberíamos indicarle también el output, que será la forma en la que esperamos que nos muestre el resultado, como por ejemplo en forma de lista, tabla, verso, código fuente, …

• Zero shot: es la forma en la que habitualmente comenzamos a usar ChatGPT, vamos directos al grano y le pedimos que haga algo, sin darle nada de contexto ni usar ninguna de las recomendaciones que vamos a ver a continuación. Como te puedes imaginar el resultado será peor en muchos casos, aunque a veces puede sorprendente, por ejemplo escribe «en un lugar de la mancha …» y a partir de ahí puedes pasar un rato divertido si pones en práctica lo que viene a continuación.
• One shot: cuando le proporcionas una única información en forma de contexto, como puede ser un ejemplo, es cuando la respuesta comienza a ser más personalizada y los resultados empiezan a mejorar.
• Dile que siga: muchas veces las cosas sencillas son las que mejores resultados ofrecen y en este caso, una vez que hemos obtenido un resultado a nuestra petición, con solo pedirle que siga podrán mejorarse los resultados.
• Dile que lo repita: igual que en el punto anterior, si no te acaba de gustar la respuesta recibida podrás pedirle que lo repita, porque al fin y al cabo ya sabes que lo escribe todo desde cero cada vez que se le pide algo.
• Plantea alternativas: del mismo modo le puedes pedir alternativas a la respuesta generada, pero cambiando determinadas cosas, así a través de un proceso iterativo se podrán ir obteniendo cada vez mejores resultados.
• Profundiza en las respuestas: es una de mis utilidades preferidas porque ofrece los resultados más sorprendentes, siempre que me cuenta algo que no esperaba, le pido que profundice en ello y de esta forma aprendo un montón.
• Estilo de escritura: la configuración del output es una de las cosas que resultan más sorprendentes de la forma de funcionar de esta tecnología. Le puedes pedir que escriba de forma académica, informal, como un escritor famoso, …
• Optimizar resultados: de las mejores cosas de esta tecnología es ir aprendiendo a medida que se va mejorando y comprobar cómo cada vez puedes obtener mejores resultados, por ejemplo si no te conformas con lo primero que te contesta sino que a través de la interacción con el chat vas depurando cada vez más el resultado.
• Se preciso: muchos problemas se evitarían en el mundo si mejorásemos la forma de comunicarnos, pero hasta que eso ocurra, cuando hablemos con ChatGPT intentemos hacerlo de manera precisa para que entienda bien lo que necesitamos.
• Se creativo: cuanto más creativo seas tú en el uso de estas herramientas resultados más creativos vas a obtener. ¡Ponle a prueba y te sorprenderá!

Esperamos que pronto puedas sacar tiempo para poner en práctica todas estas recomendaciones para crear prompts y si te ha sabido a poco, aquí tienes un bonus Chain of Thought «los experimentos en tres grandes modelos de lenguaje muestran que la cadena de indicaciones de pensamiento mejora el rendimiento en una variedad de tareas de razonamiento aritmético, de sentido común y simbólico. Las ganancias empíricas pueden ser sorprendentes«.

---

Si te ha gustado este artículo y quieres aprender más sobre Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos apuntarte a nuestro próximo curso de GPT Champion.

Etiquetas: ChatGPT, contexto, gpt champion, OpenAI, prompts

En la era del machine learning, las personas que queramos seguir siendo competitivos frente a las máquinas, tendremos que convertirnos en máquinas de aprender. Cuando realizamos el Observatorio de Aprendizaje de Alto Rendimiento no éramos del todo conscientes del gran impacto que tendría en el corto plazo la Inteligencia Artificial, especialmente los modelos generativos, pero ahora ya tenemos claro que esta debe ser una de nuestras prioridades para el futuro.

Por lo tanto ya no cabe duda de que para desarrollar una estrategia personal de aprendizaje de alto rendimiento debemos incluir el aprovechamiento de estas herramientas, especialmente aquellas que pueden servirnos como copiloto y mentor del aprendizaje, como es el caso de ChatGPT.

La presentación por parte de Alphabet en el evento Google I/O de esta semana de la iniciativa Google Labs y todo el resto de avances que está realizando con Bard, LaMDA y PaLM, además de todas las integraciones que tiene previsto realizar con el buscador, maps, cloud y android, ponen de manifiesto que la carrera con Microsoft por ofrecer las mejores herramientas de Inteligencia Artificial a sus usuarios está en pleno apogeo.

Dicho esto, mientras Google acaba de poner a nuestra disposición las herramientas equivalentes a GPT, veamos otras utilidades que ya sí que están a nuestra disposición para convertirnos en máquinas de aprender gracias a la Inteligencia Artificial.

Usa plantillas en los prompts para obtener mejores resultados

Supongamos que quieres aprender un nuevo idioma o lenguaje de programación, sin duda ChatGPT puede ser una gran compañero para el aprendizaje y no tienes que hacer más que comenzar a interactuar con él para darte cuenta de lo útil que puede resultar. Por ejemplo, dile que diseñe para ti un plan de aprendizaje personalizado en función de tus intereses y circunstancias particulares, tiempo disponible, nivel actual de conocimiento de la materia, nivel al que te gustaría llegar, formas preferidas para aprender, tipos de ejercicios que te gusta realizar, …

Si lo pruebas verás que puedes obtener resultados sorprendentes y que realmente ChatGPT puede convertirse en un mentor para el aprendizaje que te acompañe durante todo el proceso. Pero lo mejor es que esto no puede quedarse así, sino que es posible proporcionar instrucciones mucho más precisas si queremos obtener mejores resultados, por ejemplo podríamos pedirle que cuando actúe como nuestro mentor, lo haga siguiendo el método socrático, que permite fomentar el pensamiento crítico, la auto reflexión y el desarrollo de habilidades argumentativas en lugar de simplemente transmitir información o conocimiento.

También se puede potenciar el aprendizaje si recurrimos a herramientas o técnicas específicas que se han desarrollado a lo largo de la historia para ayudar a los alumnos a aprender mejor, como son por ejemplo los mindmaps que nos ayudan a estructurar la información del tema que queremos aprender, y en este caso ChatGPT nos puede generar el código para posteriormente incrustar en nuestra herramienta online de mapas mentales preferida. También podemos pedirle que genere flashcards sobre los conceptos más importantes que queremos aprender o incluso memorizar, para luego llevarnos esas tarjetas a alguna herramienta digital específica.

Mr.-Ranader te ayudará a tener un aprendizaje más estructurado

Mr.-Ranedeer-AI-Tutor es un buen ejemplo de como estas herramientas, en el momento en el que comienzan a estar a disposición del público, se inicia una carrera por proponer nuevas formas de uso, de las cuales se puede sacar un gran beneficio. De lo que se trata es de un sofisticado Prompt, que al pegarlo en ChatGPT, hace que este comience a actuar de una forma muy precisa de cara a servir como mentor para nuestro aprendizaje. Dicho prompt permite configurar la profundidad con la que se quiere aprender determinado tema, el estilo del aprendizaje, de la comunicación, del tono y del razonamiento. De esta forma no se trata de aprender como un profesor haya decidido que quiere enseñarnos sino que somos nosotros mismos los que configuramos cómo queremos que sea el proceso para poder obtener los mejores resultados.

AutoGPT te ayudará a construir el curso ideal

¿Qué ocurrirá si conectamos 3 GPT para que trabajen colaborativamente entre ellos? Hagamos que el primero genere las tareas, que el segundo las evalúe para decidir cuáles son las más acertadas y que el tercero las ejecute. La verdad es que me parece una genialidad y su creador, Toran Bruce Richards, un gran ejemplo de cómo la creatividad humana es lo que más puede aportar para que la Inteligencia Artificial se convierta en la herramienta que necesitamos para seguir mejorando como sociedad.

En este caso, para mejorar la forma en la que aprendemos, la idea es pedir a AutoGPT, a través de una de sus versiones, como puede ser AgentGPT, que construya el mejor curso posible para que nosotros podamos aprender sobre determinada materia. Cuando la máquina se ponga a trabajar veremos que comienzan a surgir ideas muy interesantes para que nuestro proceso de aprendizaje resulte lo más provechoso posible.

---

Así que ya sabes, si quieres convertirte en una máquina de aprender, para que las máquinas no te dejen sin trabajo, aquí tienes tres fantásticas herramientas que te ayudarán a potenciar tus experiencias de aprendizaje.

 

Etiquetas: AgentGPT, AutoGPT, Bard, ChatGPT, Google, prompts

El origen de OKRgen por Hugo Lopes

Mi interés por los OKR comenzó hace unos años, aproximadamente cuando coincidí con Javier Martín como compañero en Sngular. Luego se redobló durante mi etapa como Director de Estrategia en Neock y, hoy en día, se ha convertido en una herramienta que muchas veces surge en los procesos de transformación que acompaño: En un mundo en constante cambio y con una creciente competitividad, el establecimiento de objetivos claros y medibles se ha vuelto esencial.

Inspirado por mi propio interés en los OKR y por una publicación de Javier Martín, decidí sumergirme en la creación de una herramienta simple que utilizara la inteligencia artificial generativa para ayudar a las personas a dar los primeros pasos, explorar e inspirarse en el trabajo con OKRs.

ChatGPT se ha incorporado en mi flujo de trabajo diario desde que me ayudó a crear un escape room para el noveno cumpleaños de mi hija . Fue mi momento «Aja» y desde entonces no nos hemos separado.

Como formador, facilitador y consultor, me interesaba indagar:

• Hasta qué punto alguien como yo, que no programa hace más de 15 años, podría utilizar una herramienta no-code para implementar una app integrada con ChatGPT que facilitara el acceso a personas que no necesariamente quieren o saben utilizar la interfaz de OpenAI o pagar una mensualidad.
• Hasta qué punto una herramienta sencilla podría apoyar un proceso de aprendizaje sobre OKRs
• Podría incluso generar ideas sobre sectores y áreas de negocio que un consultor o formador experimentado desconozca

Decidido a probar, seleccioné una herramienta de no-code (Bubble.io) y me puse manos a la obra para implementar OKRgen, un generador de OKRs impulsado por ChatGPT. En total, le habré dedicado unos dos o tres días de trabajo, lo que incluye el tiempo de aprender la herramienta de no-code y la API de OpenAI.

Estoy contento con el resultado en función del tiempo dedicado. 😊 Creo que esta herramienta tiene el potencial de abrir horizontes tanto para profesionales como para principiantes en el ámbito de los OKR, permitiendo explorar una infinidad de sectores y ejemplos que pueden inspirar y guiar en la elaboración de objetivos y resultados clave.
He cargado la cuenta de OpenAI de OKRGen con lo que pienso pueda cubrir gastos de cerca de 20.000 OKRs, por lo que os animo a que la probéis y me encantaría recibir vuestro feedback a través de mi Linkedin.

La evolución de los Prompts de OKRGen

Un prompt es una sugerencia o idea que le das a una inteligencia artificial para iniciar o guiar una conversación. Es una pista que ayuda a la IA a entender de qué quieres hablar y a generar respuestas adecuadas.

El proceso de crear OKRgen me llevó a reflexionar sobre la importancia de optimizar y simplificar las «prompts» utilizadas para guiar a una IA. Un buen ejemplo es cómo evolucionó el prompt original, que era extenso y detallado, hasta convertirse en uno mucho más simple. Esta optimización es especialmente relevante cuando se tiene en cuenta el coste de utilización de la API, que se mide en tokens (algo parecido al número de palabras).

El prompt inicial de OKR gen fue inspirada en una publicación de Javier Martín y básicamente explicaba de forma muy detallada algunos principios clave a la hora de redactar OKRs:

Es importante tener en cuenta que los OKRs deben ser ambiciosos, pero alcanzables y medibles, para poder evaluar su progreso y logros. Además, es fundamental que estén alineados con la misión y visión de la empresa, y que sean claros y comprensibles para todo el equipo.

Para una buena definición de los Objetivos es importante tener en cuenta los siguientes criterios:

1. El enunciado del Objetivo contiene un verbo, a ser posible que indica un logro, cambio, transformación. Por ejemplo: convertir, transformar, lograr, alcanzar, …
2. El Objetivo no debe llevar una métrica, debe ser cualitativo, porque los números los dejamos para los resultados clave que es la parte cuantitativa del OKR
3. Además los Objetivos deben enunciarse de forma cualitativa ya que es la forma en la que trabajamos para lograr el propósito, que del mismo modo será cualitativo y no cuantitativo
4. El Objetivo debe ser Ambicioso (transcendente e inspirador) y Práctico (concreto y orientado a la acción)
5. El Objetivo debe estar orientado al impacto en la organización y no a una actividad concreta a desarrollar
6. El plazo del Objetivo y su nivel de aplicación queda en el OKR, si es trimestral o anual, de empresa o de equipo
7. Y para terminar algo muy importante, un Objetivo nunca es una tarea, actividad o iniciativa a desarrollar, sino una muestra del impacto que tienen todo eso en una organización

Por otro lado, a la hora de enunciar correctamente los Resultados Clave deberías seguir estos criterios:

1. Los Resultados Clave deben ser específicos, realistas, verificables y medibles.
2. Un Resultado Clave siempre debe ser cuantitativo porque debe ser una medida del progreso que estamos logrando con nuestro trabajo hacia la consecución del Objetivo.
3. Hay gente que considera que sirve también un Resultado Clave de Sí o No, lo he logrado o no lo he logrado, pero nosotros pensamos que es mejor que sea siempre numérico para ser más precisos en el grado de consecución.
4. Si enunciamos el Resultado Clave en pasado estaremos poniéndonos en situación de haber logrado el Objetivo y esto nos ayudará a mentalizarnos mejor sobre ello. Por ejemplo: hemos logrado, hemos conseguido, …
5. El Resultado Clave también debe llevar un verbo que muestre avance o progreso, como por ejemplo aumentar, mejorar, incrementar, …
6. Siempre debe haber varios Resultados Clave por Objetivo porque de esta forma tenemos una visión más clara de si realmente estamos logrando lo que nos proponemos.
7. Un Resultado Clave nunca debe ser una tarea, porque debemos huir del conformismo de hacer el trabajo pero no preocuparnos del impacto que este tiene en nuestra estrategia.

¿Podrías empezar por darme un ejemplo para una empresa que se dedica a “X”?
En un proceso de prueba y error, fui simplificando el prompt, una vez que el proprio ChatGPT ya “sabe” cómo generar OKRs y solo necesitamos darle un mínimo de contexto y subrayar algunos aspectos concretos. De esta forma la prompt original se ha convertido en esta:

«Eres un experto en okr, empleado de una empresa y generas 1 Objetivo y 3 resultados. El objetivo no debe contener números. Resultados Clave deben estar siempre: cuantificados a un horizonte temporal a X meses indicando forma de medir el progreso. Empresa del sector .

En las primeras pruebas nos dimos cuenta de que ¡ChatGPT tenía un enfoque total en el cliente! y el casi 100% de los OKR decían respecto a la satisfacción del cliente. Entonces decidimos dar la posibilidad de que el usuario pudiera seleccionar una área y también un departamento. Así llegamos a la versión actual.

El potencial de herramientas cómo OKRgen en procesos de aprendizaje

Me parece que esta herramienta puede ser una aliada en el aprendizaje y la comprensión de la metodología OKR. Invita a los usuarios a aprender jugando y experimentando, facilitando el desarrollo de habilidades y conocimientos prácticos y potencialmente aplicables en empresas reales.

Al ofrecer ejemplos de OKRs, los usuarios pueden experimentar con diferentes sectores y áreas, obteniendo una comprensión más profunda de cómo se pueden establecer objetivos y resultados clave en distintos contextos. Esto permite a los usuarios aplicar sus conocimientos de manera práctica y adaptarlos a sus propias necesidades, completando así un ciclo de aprendizaje experiencial.

Dado su amplio conocimiento en diversos sectores y áreas, ChatGPT puede ofrecer a los usuarios una experiencia de aprendizaje enriquecedora, incluso si están trabajando solos. Al explorar ejemplos de OKRs en diferentes contextos, los usuarios pueden obtener una amplia variedad de ejemplos, similares a los que podrían adquirir al participar en una comunidad de práctica con personas de otros contextos profesionales.

Por otra parte, consultores y profesionales de OKR pueden también utilizarla para generar ejemplos que les permitan conectar y empatizar con las necesidades y objetivos potenciales de clientes de sectores de actividad que no conocen en detalle.

¿Qué os parece? ¿Os animáis a probarla? http://okrgen.hugolopes.es/

¿Te gustaría convertirte en OKR Champion?

Si quieres convertirte en OKR Champion ya puedes apuntarte a uno de los cursos que vamos a realizar en los próximos meses. Así podrás aprender todo lo necesario para poner en práctica esta metodología en tu trabajo. Puedes apuntarte por ejemplo a la edición 31 que será los días 28, 29 y 30 marzo.

El curso se realiza de manera online con horario de 17 a 19h, teniendo un enfoque totalmente práctico, ya que desde el primera día puedes empezar a diseñar tus OKR y realizar ejercicios en equipo con otros compañeros del curso.

Este curso está certificado por Sngular, una de las empresas pioneras en España en sacar provecho de los OKR. A través de este curso queremos que tú también puedas aprovechar esta herramienta, convirtiéndote en un OKR Champion.

Etiquetas: aprendizaje, ChatGPT, OKR, prompts

Creo que en esto de la Inteligencia Artificial Generativa necesitamos empezar a darle más relevancia a los diseñadores. Partiendo por situaciones concretas como el nombre de ChatGPT, la integración de Midjourney en Discord o el diseño de los estilos de las cajas de textos de Bing Chat, es como si las ganas de lanzar cosas y la sensación de poderío que supone que funcionen de una forma tan impresionante, haya dejado de lado la estética en todo este proceso.

Es cierto que el diseño no es solo estética y cada vez toma más relevancia la experiencia del usuario, donde sin duda la Inteligencia Artificial tiene mucho que aportar, pero qué duda cabe que la mentalidad de diseño, la capacidad de poner al usuario en el centro y en base a ello diseñar la experiencia de uso, como lo haría un diseñador, es una habilidad que hay que potenciar en esta época de cambios sustanciales provocados por la tecnología.

También el pensamiento crítico es una de las habilidades a desarrollar, pero no solo porque las GenAIn «alucinen» o se inventen cosas cuando hablan, sino porque la complejidad del mundo en el que vivimos aumenta por momentos y cada vez resulta más importante entender qué es lo que está ocurriendo a nuestra alrededor, hasta el punto de poder discernir cómo de real es lo que estamos viendo, leyendo o escuchando. Si es que hay algo real y no se acaba descubriendo que vivimos en una simulación 😉

Aprender a aprender es la tercera habilidad a desarrollar en estos momentos, porque aunque sea una de las habilidades principales que nos diferencia como especie, la velocidad a la que se desarrollan los cambios hace que nosotros también tengamos que acelerar en este proceso de aprendizaje. El arte de hacer preguntas, aprender a hablar con la Inteligencia Artificial, es lo que vamos a tratar aquí, porque está surgiendo un nuevo tipo de profesional, que a modo de encantador de serpientes, es capaz de comunicarse de manera excepcional con la Inteligencia Artificial.

Se busca Prompt Engineer

En las últimas semanas hemos conocido que algunas empresas están empezando a buscar de forma específica profesionales con la denominación Prompt Engineer y una de las ofertas de empleo de las que más se ha hablado es la de la startup Anthropic, participada por Google, que ofrece un salario entre 175k y 335k dólares por ello, lo cual es muy representativo de lo bien valorados que están los profesionales que realizan este trabajo.

De esta oferta de empleo podemos deducir que un Prompt Engineer debe tener un espíritu hacker, creativo y disfrutar resolviendo acertijos complejos. Además, debe ser un excelente comunicador y que le encanta enseñar conceptos técnicos a los demás. Para ello, debe crear documentación de alta calidad que ayuda a los demás a entender el trabajo que se está realizando.

Un Prompt Engineer debe tener un alto nivel de conocimiento de la arquitectura y el funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje. También debe tener habilidades básicas de programación y control de calidad del código, y debe sentirse cómodo escribiendo pequeños programas de Python. Además, el ingeniero de prompts tiene una mentalidad organizativa y disfruta construyendo equipos desde cero. Piensa de manera holística y puede identificar proactivamente las necesidades de una organización.

El Prompt Engineer es un experto en aclarar problemas ambiguos e identificar los principios básicos que se pueden traducir en todos los escenarios. Además, tiene pasión por hacer que la tecnología sea segura y beneficiosa para la sociedad. Anticipa riesgos imprevistos, modela escenarios y brinda orientación práctica a las partes interesadas de la organización.

También debe ser capaz de pensar de forma creativa sobre los riesgos y beneficios de las nuevas tecnologías y se mantiene actualizado e informado al interesarse activamente en las investigaciones emergentes y las tendencias de la industria.

De esta forma podría ocurrir que la profesión de ingeniero de prompts se convierta en una de las más demandadas en el ámbito de la Inteligencia Artificial Generativa, especialmente en el momento en el que las empresas descubran la gran aportación que puede hacer esta tecnología para mejorar la productividad de sus trabajadores.

Veamos entonces más características que podrían tener los ingenieros de prompts:

• Ser expertos en utilizar la tecnología de chatbots basados en modelos de lenguaje generativo para crear diálogos de calidad y eficientes que cumplan con los objetivos del usuario.
• Entender el funcionamiento del modelo de lenguaje generativo, conocer las fortalezas y debilidades del modelo para crear diálogos eficientes.
• Comprender cómo afecta el contexto aportado a los resultados del modelo y cómo se estructura realmente la información.
• Conocer cómo afecta la estructura de las instrucciones a los resultados. Un simple cambio en la estructura de la instrucción puede tener un gran impacto en la calidad del diálogo generado. Además, debe entender cómo afecta la construcción y el orden de cada concepto a los resultados.
• Saber cómo se pueden modificar los pasos y la relevancia de cada elemento dentro de una secuencia. La capacidad de ajustar la secuencia y la relevancia de los elementos permitirá crear diálogos más eficientes y satisfactorios para el usuario.

El Prompt Hacking es otra de las actividades que realizan los ingenieros de prompts, de hecho probablemente sea la más valorada ya que implica un mayor conocimiento del funcionamiento de los grandes modelos de lenguaje y sobre todo al demostrar la creatividad necesaria para hackear el sistema de manera que haga lo que nosotros queramos, incluso saltándose las limitaciones impuestas por sus creadores. Un ejemplo de ello es DAN en ChatGPT, donde a partir de unas instrucciones muy precisas es posible que aporte respuestas sobre temas para los que se le ha impedido hablar y donde en una conversación normal diría que no está autorizado a hablar sobre ello.

De esta forma Prompt Hacking es la técnica utilizada por el Prompt Engineer para aprovechar las vulnerabilidades de los sistemas de generación de lenguaje natural, lo cual implica manipular el funcionamiento del modelo de lenguaje generativo para obtener mejores resultados o para agregar funcionalidades que no estaban disponibles anteriormente. Por otro lado también el Prompt Engineer debe conocer estas técnicas para proteger al modelo, en lugar de atacarlo. Algunas de las técnicas que se utilizan para conseguirlo son:

• Prompt Injection: técnica utilizada para agregar información adicional al modelo de lenguaje generativo, lo cual implica agregar nuevos datos de entrenamiento al modelo para mejorar la calidad de las respuestas generadas.
• Jailbreaking: es la eliminación de restricciones impuestas por el fabricante del modelo de lenguaje generativo. Esto permite que el Prompt Engineer pueda modificar el modelo de lenguaje generativo y agregar nuevas funcionalidades o mejoras al modelo.
• Prompt Leaking: es la filtración accidental o intencional de información privada o confidencial a través del modelo de lenguaje generativo. El Prompt Engineer debe tomar medidas para evitar la filtración de información confidencial a través del modelo de lenguaje generativo.
• Defensive Measures: son las estrategias utilizadas por el Prompt Engineer para proteger el modelo de lenguaje generativo contra ataques maliciosos y garantizar la seguridad de la información. Estas medidas pueden incluir el monitoreo constante de la actividad del modelo, la detección de intentos de ataque y la implementación de medidas de seguridad para proteger el modelo contra posibles amenazas.

Nuestras recomendaciones para empezar a trabajar con las GenAI

Ahora que ya sabes lo que es un ingeniero de prompts, decidas o no dedicarte a ello, lo que habrás podido comprobar a lo largo de los últimos meses es el gran potencial que encierran estas herramientas para ayudarte en tu trabajo. Ayer mismo un participante de uno de nuestros cursos nos contó un ejemplo que nos encantó, ya que había usado ChatGPT para realizar el ejercicio de los seis sombreros para pensar, que está ideado para la toma de decisiones en grupo, pero en este caso pidiendo a ChatGPT que asumiera sucesivamente cada una de las posturas correspondientes, de cara a reflexionar sobre un tema determinado que le afectaba en su trabajo.

Este es uno de los muchos ejemplos que nos vamos encontrando cada día de gente que ha empezado a considerar ChatGPT como una herramienta que le puede ayudar a mejorar en su trabajo y por eso insistimos aquí en la importancia de comenzar a usarlo lo antes posible.

Dicho esto compartimos a continuación una serie de recomendaciones que hemos ido haciendo en los últimos meses y también una interesante entrevista a un emprendedor que ya se ha lanzado a crear nuevos proyectos basados en la Inteligencia Artificial Generativa.

Antes de empezar

1. Comienza por revisar a qué dedicas tu tiempo, en qué programas informáticos pasas más tiempo, porque las GenAI pueden ayudarte a mejorar la redacción de correos, a crear fórmulas en excel, a decidir el contenido de presentaciones, a estructurar la agenda de una reunión de trabajo, a comenzar a aplicar una nueva metodología de trabajo, a usar una nueva app, …
2. Empieza a hacer cosas que antes quizás no hacías pero que pueden enriquecer mucho tu actividad profesional, como por ejemplo escribir de cara al público, ya que una gran parte de los usuarios de redes sociales solo son meros observadores, ahora usando las GenAI puedes empezar a crear tu propio contenido de lo que quieras comunicar.
3. Adopta el hábito de contrastar tus ideas, una actitud muy sana cuando puede realizarse con otras personas, como compañeros de trabajo o mentores, pero que muchas veces no hacemos por falta de oportunidad, ahora podemos hacer estas consultas a una GenAI que recopila el conocimiento de las personas a las que se ha dedicado a estudiar.
4. Amplifica el alcance de tu trabajo, no solo haciendo más y mejor lo que antes hacías sino adentrándote en nuevas categorías profesionales, como puede ser el mundo del desarrollo de software, que tantas oportunidades ofrece, ya que ahora puedes tener a tu lado un mentor o compañero de trabajo que te acompañará en todo el proceso de aprendizaje.
5. Desarrolla tu faceta creativa, ya que no es casualidad que precisamente los mayores avances en Inteligencia Artificial provengan del mundo de la creatividad, como es el caso de la creación de imágenes, vídeos o música. Si las GenAI demuestran esa gran capacidad para crear arte digital es precisamente porque la han copiado de los humanos.
6. Mejora la forma la que tomas decisiones, ya que las GenAI pueden analizar por ti grandes cantidades de datos de forma rápida y precisa, lo que te permitirá tomar decisiones más acertadas y eficientes. Esto puede ser utilizado en diferentes ámbitos, como la toma de decisiones empresariales o la predicción de tendencias en el mercado.
7. Traza un camino claro de a dónde quieres llegar ahora que puedes apoyarte en esta nueva herramientas. Quizás sea un buen momento para analizar tus debilidades y probar cómo se pueden compensar gracias a esta nueva tecnología. Aprovecha para definir unos objetivos al respecto, algo para lo que de hecho puedes recurrir a ChatGPT en busca de ayuda.
8. Reinventa tu trabajo o dale un vuelco a tu carrera profesional. Es tan amplio el abanico de posibilidades que ofrece esta nueva tecnología que van a surgir miles de oportunidades para aquellos que sean capaces de sacarle el máximo partido, como hemos visto en el caso específico de los ingenieros de prompts.
9. Aprovecha las GenAI para desarrollar nuevos productos y servicios que se adapten a las necesidades y deseos de los consumidores. Esto puede ser utilizado para crear soluciones personalizadas, o para desarrollar productos y servicios que se ajusten de forma precisa a las necesidades de tus clientes.
10. Emprende o intraemprende, ya no vas a estar solo, porque la soledad del emprendedor es de las cosas que más desgaste producen, al tener que tomar siempre las decisiones basadas en nuestra visión de las cosas, ahora podemos contrastar todas nuestras ideas con toda la gente cuyo conocimiento ha extraído ChatGPT en su entrenamiento.

Cuando te pongas a ello

1. Comienza por preguntar sobre temas de los que sabes ya un poco, pero no de los que sabes mucho o de los que no sabes nada, ya que si las expectativas que has puesto en ello son muy altas, te puede defraudar y esto puede que haga que no quieras seguir en la conversación. Sin embargo si le preguntas de cosas de las que ya tienes cierto conocimiento, poco a poco le puedes ir poniendo a prueba, viendo hasta donde es capaz de llegar, en qué se equivoca y en qué te sorprende, porque así podrás comprobar el potencial que tiene para ayudarte a seguir aprendiendo de un tema del que tienes interés.
2. Observa lo que otros hacen para sacarle provecho a esta tecnología, porque es con situaciones reales como mejor se aprende y también mejor se entiende el potencial que puede tener. Es curioso que precisamente estemos siendo los humanos los que tengamos que estar encontrando estos casos de uso y no directamente la propia tecnología, lo cual representa muy bien esa dualidad donde su gran potencial no está en dejarla que trabaje de manera independiente sino que seamos nosotros los que trabajemos codo con codo con ella.
3. Aprende a descubrir los errores como parte del proceso de trabajo con las GenAI, porque como sabes, uno de los principales problemas de esta tecnología es que no resulta infalible, no deberíamos hacer los cálculos para construir un avión o un puente con este tipo de IA’s, pero sí que pueden ayudarnos a muchas cosas en las que el riesgo que asumimos no es tan alto. Por lo tanto aprender a diferenciar cuándo debemos fiarnos de ella es tan importante como cuando se conduce un coche autónomo saber cuándo deja de tener el control porque se ha desactivado la función de conducción autónoma, por ejemplo al ir a tomar una rotonda.
4. Hazlo como un juego, aprender muchas veces puede ser divertido y también trabajar debería proporcionarnos ese tipo de satisfacciones. Así que la mejor forma de empezar a usar esta tecnología es como en un juego donde tienes un contrincante o un compañero con el que vas interactuando, como si fuera una partida de ping pong. De esta forma, como en todo juego o deporte, podrás ir viendo cómo vas mejorando a medida que lo practicas y el resultado acabará siendo mucho mejor que si comienzas con la presión de obtener buenos resultados a corto plazo.
5. Encuentra en lo que es mejor la GenAI en base a las necesidades que tú puedas tener. Por ejemplo no debe ser casualidad que ChatGPT sea tan malo para las matemáticas, del mismo modo que muchas personas pueden ser malas para las matemáticas pero buenas para la comunicación, y viceversa, de lo que se trata en este caso es de encontrar aquello en lo que es capaz de hacer las cosas mejor que nosotros, o quizás no mejor pero sí de forma más rápida, barata o eficiente.

Lo que ChatGPT puede hacer por ti

• Interpretación: la inteligencia artificial generativa puede ser utilizada para interpretar y resumir textos de manera eficiente, relacionar términos o conceptos, continuar una historia, elaborar preguntas para encuestas o entrevistas, explicar de manera sencilla temas complejos como los legales, médicos y científicos, mejorar la redacción de un texto, extraer palabras clave y generar un esquema o estructura de contenido mediante tablas e índices. También se puede utilizar para traducciones entre idiomas, corregir código, sacar conclusiones de procesos de selección o entrevistas de usuarios, categorizar vídeos, generar informes en base a datos y extraer ideas claves de artículos.
• Generación: la inteligencia artificial generativa también puede ser utilizada para generar ideas relacionadas con un tema concreto, crear planes, programas, agendas, guiones, contratos, instrucciones, mapas mentales, nombres y marcas, formularios, comunicaciones y anuncios. Además, se puede utilizar para escribir textos usando una estructura concreta, como el qué, por qué y cómo, escribir una nota de prensa, crear código, documentarlo y encontrar errores.
• Intención: en cuanto a la intención, la inteligencia artificial generativa puede ser utilizada para generar conversaciones entre dos puntos de vista, contrastar opiniones, asignar un rol a un interlocutor, adaptar copy para artículos, actuar como un personaje, jugar a un juego, crear un storytelling, oponerse a una idea y enseñar nuevas habilidades.
• Análisis: la inteligencia artificial generativa también puede ser utilizada para analizar las cláusulas más críticas de un contrato, servir como alternativa a un buscador para búsquedas concretas, sacar conclusiones de textos, detectar errores en un texto, analizar artículos y resolver dudas.

La experiencia de Javier Jiménez creando proyectos de GenAI

Javier Jiménez es fundador de PromptHero y a través de la siguiente entrevista nos habla de la puesta en marcha de este proyecto, sus planes de futuro y su visión sobre la figura del ingeniero de prompts.

En primer lugar nos gustaría conocerte y que nos cuentes cómo ha sido tu trayectoria de emprendedor hasta el momento ¿En qué momento decides emprender con la Inteligencia Artificial Generativa?

Mi camino como emprendedor comenzó en el mundo del ecommerce, soy diseñador de producto y monté una startup de joyería personalizada. Sin embargo, siempre he tenido una gran pasión por la tecnología y he pasado muchos años programando por mi cuenta. En septiembre de 2022, recibí una llamada de @rameerez, me cuenta que hace una semana ha salido esta tecnología llamada «Stable Diffusion», que ha montado una web llamada PromptHero y que quiere un cofounder para surfear esta ola.
Se me juntaban muchas variables, creatividad, tecnología e inteligencia artificial. Supe que esta era mi oportunidad de trabajar en una de las fronteras del conocimiento humano y este sector no ha parado de crecer desde entonces.

Nos encantan los proyectos que estás desarrollando, como PromptHero, y nos gustaría saber qué planes tienes al respecto, si hay otros proyectos en marcha y cómo te gustaría verlos evolucionar.

Nuestro proyecto principal es PromptHero, el cual está siendo la puerta de entrada de miles de personas al mundo de la IA generativa. Contamos con una de las bibliotecas de prompts más grandes del mundo por lo que la gente entra a nuestra plataforma cuando quiere crear imágenes con IA. En enero tuvimos más de 1,5 millones de visitas y no paramos de crecer. Además, hace un mes lanzamos un curso de introducción a las IAs generativas al que se apuntan cientos de alumnos cada mes. Queremos ofrecer a los lectores de Futurizable un 10% de descuento en nuestro curso a través de este link. Nuestro plan es convertirnos en la web de referencia para aprender a hablar con las IAs generativas, ayudarte a entenderlas, entrenarlas y aprovechar todas sus ventajas. También hemos jugado un poco con las aplicaciones de la IA en moda, tanto con imágenes de marketing como en la parte de diseño de producto, pero aún tendremos que esperar un poco para que la IA produzca artes finales.

En este artículo estamos hablando de la figura del ingeniero de prompts y a bote pronto el concepto de PromptHero también suena a ese profesional que es muy bueno escribiendo prompts ¿Es así?

Sin duda alguna, de hecho ya están publicando ofertas con salarios de hasta $250k para este puesto. Entender las tripas de las IAs, cómo funcionan y ser capaz de adaptarlas en un producto cerrado que quite complejidad al resto de humanos va a coger cada vez más valor. Estamos muy orgullosos de la comunidad que estamos montando alrededor de PromptHero, de hecho de los que más aprendemos es de nuestros usuarios (ej: JHawkk, TeoAtienza, Raketa) tenemos una comunidad en Discord donde están compartiendo las últimas novedades en el sector y cómo usarlas, ojalá podamos ayudar a la gente a que conviertan todas estas horas invertidas en su trabajo.

¿Qué recomendarías a un profesional que quiera convertirse en ingeniero de prompts?

Que se meta en el Discord de PromptHero (jajajaja). Esto evoluciona muy rápido y aunque la generación de imágenes aún no tenga un uso profesional, llegará a tenerlo. Le recomendaría que aprenda todas las herramientas y que esté muy cerquita de la frontera del conocimiento. Estamos en un momento en el que hay tanto por hacer que es muy fácil aportar valor a la comunidad, nosotros lo hicimos con Openjourney, un modelo de Stable Diffusion entrenado con la estética de Midjourney pero gratis. Openjourney se ha convertido en el modelo más descargado de HuggingFace después de Stable Diffusion. Tuvo tanto impacto que hasta Midjourney nos pidió cambiarle el nombre para que la gente no se confundiera (antes se llamaba Midjourney Diffusion).

¿Qué es lo que más te ha sorprendido de la evolución que estamos viviendo desde la aparición de las Inteligencias Artificiales Generativas y qué avances próximos oteas en el horizonte?

Sin duda lo más sorprendente es el ritmo al que está evolucionando el sector. Miles de mentes compartiendo su trabajo, mejorando el estado del arte, es un claro ejemplo de innovación colectiva. Por ejemplo, Open Assistant es una iniciativa para crear un ChatGPT open source y si esto ocurre, estaríamos a las puertas de poder entrenar una IA para contestar tus emails o la atención al cliente de una empresa basándose en políticas personalizadas. Pero lo que más ganas tengo es de nuevas versiones de Stable Diffusion con mayor tamaño de renderizado de imágenes, he leído que Stable Diffusion v1.5 genera las imágenes a 128px y luego las hace más grandes. Por lo que se pierden muchos detalles. Tengo ganas de ver lo que se puede crear con generaciones de imágenes mucho más grandes, de 1080×1080.

¿Qué oportunidades observas para emprender en este sector o con esta tecnología?

Hay dos problemas, uno es la velocidad: Mucha gente inteligente y con recursos está intentando montar un producto alrededor de esta tecnología. El otro es el propio open source: las barreras de entradas tienden a ser cero. Con estas premisas, se puede revolucionar un sector entero encontrando un caso de uso que absorba la complejidad de la tecnología para el cliente final.

¿Tenéis planes para hacer cosas con ChatGPT?

De momento nos estamos centrando en IAs generativas de imagen, pero nos atrae bastante la idea de entrar en GPT3 para ayudar a empresas a entren sus propios modelos.

¿Qué otras startups basadas en GenAI te parecen especialmente interesantes?

Scenario.gg y PhotoAI

---

Si lo que aprendido aquí te ha parecido interesante y no quieres quedarte fuera de la revolución de la Inteligencia Artificial Generativa te recomendamos participar en nuestros cursos de GenAI y ChatGPT

Etiquetas: ChatGPT, GenAI, HuggingFace, Midjourney, PromptHero, prompts, Stable Diffusion