Ingeniería rápida: una guía para especialistas en marketing y creadores de contenido

ChatGPT y otras herramientas generativas de IA cambiarán el mundo del trabajo tal como lo conocemos.

Pero no confíes en mi palabra.

Investigadores de OpenAI, OpenResearch y la Universidad de Pensilvania predicen que el 80 % de la fuerza laboral de EE. UU. verá el impacto de las herramientas de IA generativa en al menos el 10 % de sus tareas.

Esto significa que a medida que evolucionan las herramientas de IA, más empresas y empleados utilizarán estas herramientas para automatizar ciertas tareas, aumentar la eficiencia o incluso reemplazar algunos trabajos por completo.

Un ejemplo es una empresa que comienza a usar ChatGPT, ve su valor y deja ir a los empleados responsables de ciertas tareas administrativas y de comunicaciones con los clientes, e incluso tareas relacionadas con el marketing para "ahorrar costos y hacer las cosas más rápido".

(Ya está pasando)

Esto probablemente sucede cuando los ejecutivos sienten que la herramienta de IA puede hacerlo más rápido y con mayor precisión, a pesar de las advertencias de que no se debe confiar completamente en estas herramientas de IA.

Pero hay un lado positivo.

Obtener resultados significativos de las herramientas de IA generativa requiere un toque humano. Tareas como la programación, la escritura, la traducción y el análisis aún dependen de la participación humana: las palabras, el código y el contexto que usamos mientras “impulsamos la herramienta”. Como resultado, hay una nueva carrera profesional en proceso: ingeniería rápida.

Esta guía desglosa todo lo que necesita saber sobre la ingeniería de avisos, incluido lo que es, consejos sobre cómo escribir avisos efectivos y usar IA en su flujo de trabajo , y las habilidades que necesita para tener éxito en el campo, ya sea un vendedor o un creador.

Lo llevaré en un recorrido rápido por el campo de rápido desarrollo de la ingeniería rápida. Si quieres saltarte el preámbulo y entrar en las cosas divertidas, esto es exactamente lo que cubro en este artículo:

• ¿Qué es la ingeniería rápida?
• La anatomía de un aviso: elementos y técnicas
• Consejos para una ingeniería rápida eficaz
• Ingeniería rápida para comercializadores y creadores de contenido

¡Entremos en ello!

¿Qué es la ingeniería rápida?

La ingeniería rápida es el proceso de elaboración y perfeccionamiento de la instrucción o consulta que envía a una herramienta de IA generativa para obtener una respuesta específica.

Este concepto ha alcanzado el estatus de palabra de moda desde el lanzamiento de ChatGPT a finales de 2022. Desde Forbes hasta Insider, las publicaciones tecnológicas y de negocios hablan con entusiasmo de esta nueva posición misteriosa que, en algunos casos, genera más de $ 350,000.

Si bien la viabilidad a largo plazo de la carrera de ingeniero rápido aún está en debate, hay una cosa que no lo es:

Las empresas de todas las industrias se esfuerzan por aprovechar las herramientas de IA generativa para obtener una ventaja competitiva.

Meta, Slack, Instacart, Shopify, Canva y otros gigantes tecnológicos ya se han subido al tren con productos basados ​​en GPT. Pero la responsabilidad no se detiene con SaaS; las empresas de atención médica, bienes raíces y medios también lo están utilizando.

Pero si ha utilizado alguna herramienta GPT, sabe que sus resultados no siempre son de la mejor calidad. Claro, tienen algunas capacidades impresionantes y parecen mejorar regularmente, pero a veces dan información inexacta o respuestas irrelevantes.

En pocas palabras, la calidad de sus indicaciones determina la calidad de los resultados que obtiene de estas herramientas. Un aviso bien diseñado comunica efectivamente su intención al modelo de IA, por lo que genera respuestas que abordan con precisión su pregunta. Es por eso que saber cómo manejar estas herramientas es increíblemente valioso, especialmente si estás en el juego de creación de contenido o marketing.

Antes de entrar en el meollo de este artículo, quiero que tenga en cuenta estos 4 pasos clave de la ingeniería rápida:

• Definición de la meta u objetivo: todas las indicaciones contienen una meta u objetivo claramente definido que establece lo que se espera que produzca la IA.Esto incluye cosas como especificar el formato, el público objetivo o el tono deseado del contenido.

• Establecer el contexto: proporcionar información de fondo y otro contexto relevante para el tema ayuda al modelo de IA a comprender mejor el resultado que desea, lo que permite que el modelo genere respuestas más relevantes y precisas.

• Proporcionar ejemplos y orientación: incluir ejemplos en un mensaje le da al modelo de IA una plantilla sobre cómo debe generar el contenido deseado.Esto es especialmente útil cuando desea que la IA siga una estructura particular o se adhiera a pautas específicas.
• Iteración y refinamiento: la ingeniería rápida, como cualquier forma de comunicación, es un enfoque iterativo.Debe probar diferentes variaciones de un aviso, evaluar el contenido que provoca y refinar el aviso en función de qué tan bien cumple con su meta u objetivo.

Cada vez que me encuentro luchando para obtener resultados de calidad de una herramienta como ChatGPT o Jasper , vuelvo a estos 4 pasos para verificar que le he dado a la IA todo lo que necesita. Recuerde: ¡estas herramientas son tan buenas como los insumos que proporcionamos!

Ahora veamos los elementos específicos de las indicaciones y las técnicas de indicaciones que puede utilizar para diseñar entradas de calidad.

La anatomía de un aviso: elementos y técnicas

Las indicaciones constan de varios componentes clave que trabajan juntos para guiar la herramienta de IA generativa hacia el resultado deseado. Comprender cada componente y, lo que es más importante, cómo los interpreta el modelo de IA lo ayudará a obtener los resultados que desea.

Aquí hay cuatro componentes principales a tener en cuenta durante el proceso de escritura rápida:

Instrucciones

La parte de instrucciones describe la tarea que desea que realice la IA. Proporciona una descripción clara y concisa de la acción deseada, como resumir, extraer, traducir, clasificar o generar texto.

La claridad y especificidad de las instrucciones son cruciales, ya que impactan directamente en la relevancia y precisión del contenido generado por IA. Las IA generativas se basan en estas instrucciones para comprender la intención del usuario y generar respuestas que se alineen con sus expectativas.

En el aviso a continuación, le he dado instrucciones claras a ChatGPT sobre el resultado que quiero que cree: 10 ideas para publicaciones de blog que contienen un título y un párrafo introductorio.

Contexto

El contexto es un componente esencial de un aviso. Ayuda al modelo de IA a comprender la información de fondo y el tema relevante para la tarea. Puede incluir detalles sobre el tema, el género, el tono, el público objetivo o cualquier restricción o directriz específica.

Al establecer el contexto, los usuarios pueden guiar el modelo de IA para generar contenido que sea contextualmente apropiado y se adhiera a los parámetros dados.

En el mismo mensaje de ejemplo, empiezo el mensaje con un poco de contexto: "Necesito escribir una publicación de blog sobre las mejores plataformas de CRM para pequeñas empresas y nuevas empresas".

Datos de entrada

Los datos de entrada se refieren al contenido real o la información que el modelo de IA procesará y usará para generar la salida. En algunos casos, puede ser un fragmento de texto que la IA debería resumir o analizar; en otros, puede ser un conjunto de puntos de datos o ejemplos que la IA debería considerar al generar su respuesta.

Proporcionar datos de entrada precisos y relevantes es fundamental, ya que forma la base del contenido generado por IA y garantiza que el resultado sea significativo e informativo.

Mirando nuestro indicador de ejemplo una vez más, notamos que los datos de entrada que incluyo son una salida de ejemplo que muestra cómo quiero que ChatGPT formatee y escriba el contenido.

Indicadores de salida

Los indicadores de salida ayudan a definir el formato, la estructura o la presentación del contenido generado por IA. Pueden incluir instrucciones explícitas para organizar la salida, como especificar el número de viñetas, el orden de la información o la longitud requerida.

Los indicadores de salida también ayudan a guiar el modelo de IA en la generación de respuestas fáciles de leer, bien estructuradas y alineadas con el formato deseado por el usuario.

En el mensaje de ejemplo, proporciono a ChatGPT múltiples indicadores de salida para dirigir cómo quiero que se vea el contenido, incluida la cantidad de elementos (10 ideas en total), los componentes (título y párrafo de introducción) y la cantidad de oraciones (4- 5).

Cuando los usuarios crean un mensaje que incorpora estos componentes de manera efectiva, las IA generativas como ChatGPT y Jasper están mejor equipadas para interpretar el mensaje y generar contenido que cumpla con los requisitos del usuario.

Al comprender la anatomía de un aviso y el papel que desempeña cada componente, puede optimizar sus habilidades de ingeniería de avisos y aprovechar todo el potencial de las herramientas de generación de contenido impulsadas por IA.

Técnicas de ingeniería rápidas

Ahora echemos un vistazo a los principales tipos de técnicas de ingeniería rápida, con un poco de apoyo visual de nuestro nuevo amigo ChatGPT.

Aviso de tiro cero

Un aviso de disparo cero es aquel en el que el modelo de IA no ha recibido ningún ejemplo o contexto para ayudarlo a comprender la tarea que se le pide que realice. Se espera que el modelo complete la tarea según su conocimiento general y su capacidad para interpretar el mensaje.

Las indicaciones de disparo cero son excelentes cuando simplemente busca un acceso rápido a información como una definición o respuesta a una pregunta específica.

Aviso de un solo paso

Un aviso de un solo paso proporciona al modelo de IA un solo ejemplo para demostrar la tarea deseada. Esto ayuda al modelo a comprender cualquier requisito de patrón o formato para usar en la respuesta.

Las indicaciones únicas son más efectivas cuando tiene un ejemplo específico de cómo desea que la IA responda a sus instrucciones, como un problema matemático.

Aviso de pocos disparos

Un indicador de una sola acción es similar a un indicador de una sola acción, pero proporciona varios ejemplos para ayudar al modelo de IA a comprender mejor el resultado deseado. Esto permite que el modelo generalice la tarea de manera más efectiva.

Si descubre que no está obteniendo excelentes resultados con un mensaje de una sola vez, convertirlo en un mensaje de una sola vez con más ejemplos puede ayudar a que sus resultados se acerquen más al formato deseado.

Mensajes de cadena de pensamiento

Una indicación de cadena de pensamiento implica una serie de preguntas o tareas conectadas, con las respuestas del modelo a las indicaciones anteriores que influyen en su comprensión y las respuestas a las indicaciones posteriores. Este tipo de aviso es útil para tareas complejas o para mantener el contexto en una conversación.

Mis indicaciones de cadena de pensamiento favoritas son excelentes cuando desea profundizar en un tema sin perder tiempo ajustando y formateando cada indicación individual. ChatGPT y otras IA con una interfaz similar a un chat son capaces de transferir información, instrucciones y contexto de entradas anteriores y tenerlos en cuenta en la salida actual.

Consejos para una ingeniería rápida eficaz

A pesar de la naturaleza científica altamente técnica de estas herramientas de IA, el proceso de ingeniería rápida sigue siendo tanto un arte como una ciencia. Todavía estamos en los primeros días del uso de herramientas de inteligencia artificial como Jasper y ChatGPT, por lo que optimizar las indicaciones para obtener mejores resultados es iterativo e intuitivo.

Al igual que juega con la redacción de una publicación de blog, un hilo de Twitter o una publicación de LinkedIn en función de los comentarios anteriores de su audiencia, deberá hacer lo mismo con los resultados que obtiene de las herramientas de IA generativa.

Dicho esto, hay algunas reglas generales que los expertos de OpenAI y GitHub han observado para ayudarlo a inyectar algo de ciencia en este proceso.

Echemos un vistazo a algunos.

Sea claro y específico en su redacción

Se garantiza que el uso de frases ambiguas y poco claras diluirá los resultados de sus herramientas de IA. Recuerde, está dando instrucciones a un algoritmo increíblemente complejo, así que solo dele el contexto y las instrucciones que necesita.

Cuando escribo avisos, encuentro que especificar el formato y la longitud de la salida deseada es particularmente útil. También es beneficioso conectar el tema principal del resultado deseado con algún contexto adicional.

Proporcione ejemplos en su aviso

Proporcionar un ejemplo de la salida que desea le dará a la IA una plantilla exacta de cómo debe formatear y generar el texto.

Esto es especialmente útil cuando usa la IA para crear una lista de opciones de salida como tweets u otras publicaciones sociales.

Concéntrate en lo que quieresque haga

Es fácil caer en la trampa de enumerar todas las cosas quenodesea que haga su herramienta de IA generativa, pero esto va en contra de la primera regla cardinal de concisión y especificidad. Trate de redactar sus instrucciones en forma afirmativa en su lugar.

Es posible que le tome un poco más de tiempo escribir el aviso, ¡pero valdrá la pena cuando obtenga los resultados exactos que está buscando!

Probar y experimentar con avisos

Probar e iterar indicaciones es un paso crucial en el trabajo con herramientas de IA generativa para obtener mejores resultados. Al experimentar con varias estructuras, frases y contextos de indicaciones, los usuarios pueden guiar a la IA hacia respuestas más precisas, relevantes y coherentes. Este proceso implica refinar el indicador de entrada para hacerlo más explícito o proporcionar contexto o restricciones adicionales para reducir el enfoque de la IA.

A medida que itera a través de diferentes indicaciones y analiza los resultados resultantes, aprende cómo la IA interpreta y responde a varias instrucciones. Este enfoque iterativo le brinda una comprensión más profunda de cómo comunicarse de manera efectiva con la IA, lo que en última instancia conduce a un mejor rendimiento y resultados más deseables de la herramienta de IA generativa.

Ingeniería rápida para comercializadores y creadores de contenido

De acuerdo, hemos realizado un poco de diligencia debida y repasado algunos de los conceptos y consejos básicos para una ingeniería rápida. Ahora es el momento de las cosas divertidas.

Bueno, casi es hora de las cosas divertidas. Primero, un descargo de responsabilidad importante:

¿Entiendo? Bien.

Con eso fuera del camino, veamos algunos ejemplos de cómo estoy usando ChatGPT en las diferentes tareas de marketing y creación de contenido que encuentro en mi trabajo diario.

Ideación y lluvia de ideas

Una de las formas más efectivas en que puede usar las herramientas de IA generativa es para la ideación y la lluvia de ideas. Con la gran cantidad de información utilizada para entrenar estos modelos, pueden producir listas de información relacionada semánticamente de manera fácil y eficiente.

Aquí hay un ejemplo de un aviso que usé en ChatGPT para generar una lista de títulos de publicaciones de blog sobre el tema de las mejores plataformas de CRM para pequeñas empresas y nuevas empresas:

Como puede ver, he diseñado este aviso único para incluir el contexto, las instrucciones de formato y el contenido de ejemplo que necesita para proporcionarme algunos resultados sólidos.

En solo unos minutos, GPT-4 me proporcionó 10 combinaciones diferentes de título e introducción que puedo usar para crear mi publicación de blog.

Investigación de fondo

Hace aproximadamente un mes, decidí que necesitaba aprender más sobre el lado académico del aprendizaje automático y la inteligencia artificial (por razones obvias). En lugar de mi proceso típico de usar Google, Wikipedia y revistas académicas, decidí contratar a ChatGPT como mi asistente para iniciar el proceso de investigación.

Así es como fue.

En aproximadamente 20 segundos, obtuve una lista de los mejores investigadores en el campo, incluido dónde estudian o trabajan y una breve explicación de su relevancia.

Sabiendo que la herramienta puede desarrollarse a partir de mis indicaciones anteriores y usar las respuestas como contexto, decidí continuar.

Bastante genial, ¿verdad?

Pero, puedes ir un paso más allá.

Irreal.

En menos de 5 minutos, ChatGPT me ayudó a recopilar una gran cantidad de información sobre mi área de interés, incluidos los principales expertos, una lista de sus contribuciones más importantes y un breve resumen de cada contribución.

Y como puede ver, las indicaciones fueron simples y directas.

Las capacidades de mensaje de cadena de pensamiento de ChatGPT significan que traslada el contexto de mensajes anteriores, por lo que no tengo que preocuparme por mensajes elaborados que consuman el recuento de tokens.

Creación de Persona

El desarrollo de la personalidad del comprador es una de esas tareas de marketing B2B que requieren mucho tiempo y en las que me quedo atascado en las primeras etapas. Pero con un modelo de lenguaje grande y un mensaje directo, es fácil poner la pelota en marcha.

Por ejemplo, aquí hay un mensaje de muestra que usé para profundizar en los compradores potenciales de la cuenta empresarial de Notion.

Ahora, hay bastante trabajo por hacer antes de que estos puedan ser realmente útiles: verificar con investigación de productos, encuestas de usuarios, mapear el viaje del comprador y todo eso.

Aún así, en menos de un minuto, GPT-4 ha producido una lista de 5 posibles compradores completos con un objetivo y un punto débil para cada uno. Ah, y el uso de la aliteración también es una buena ventaja.

Identificación de palabras clave

Con un aviso bien diseñado, también puede acelerar su proceso preliminar de identificación de palabras clave.

Por ejemplo, hace poco estuve buscando palabras clave para una empresa de software de seguimiento de tiempo empresarial a la que apuntar. Sabiendo que ChatGPT puede encontrar palabras relevantes mucho más rápido que yo, le di este aviso:

Y esto es lo que GPT-4 me dio como resultado:

¡Una lista de más de 25 palabras clave potenciales en menos de un minuto!

Nuevamente, inmediatamente después de obtener esta lista, fui a ahrefs y examiné los resultados en términos de volumen de búsqueda y dificultad de las palabras clave. Aún así, ChatGPT demostró ser un excelente punto de partida para identificar posibles términos de búsqueda en los que podría concentrarme para un análisis más detallado.

Creación de resumen y marco

Otro lugar donde los especialistas en marketing y los creadores de contenido se atascan con frecuencia es durante la creación de informes y marcos. Pero con la IA generativa, puede iniciar el proceso de marketing de contenido con solo tres cosas:

Una idea de tema, un público objetivo y un puñado de palabras clave.

¿Quieres un ejemplo? Aquí hay un mensaje que usé recientemente para obtener asistencia de IA en un resumen que hice para una publicación de blog sobre marketing de TikTok:

Como puede ver, diseñé este indicador para proporcionar a la IA toda la información que necesita con respecto al objetivo, el contexto y el formato de la salida.

En este caso, incluso me volví un poco ambicioso con mi solicitud de formato, pidiéndole a ChatGPT que usara mis palabras clave incluidas como subtítulos y que creara el esquema en forma de viñetas.

Aquí está la salida que me dio:

Como esperaba, la IA tomó mi aviso y lo transformó fácilmente en un resumen que fácilmente convertí en una publicación de blog, con algunos ajustes y revisiones, por supuesto.

Desarrolle habilidades de ingeniería rápidas y optimice su flujo de trabajo de contenido

Como he demostrado en la segunda mitad de este artículo, el marketing y la creación de contenido definitivamente se encuentran en el 20 % de los trabajos que se verán muy afectados por las herramientas de IA generativa.

En lugar de mirar esto a través de la lente del miedo, solo necesita tratarlo como otra herramienta en el juego de herramientas del vendedor: optimización de motores de búsqueda, marketing en redes sociales, generación de demanda, ingeniería rápida.

Dejando a un lado los salarios inflados, la capacidad de crear entradas que obtengan mejores resultados a partir de modelos de lenguaje grandes es una habilidad importante que deben aprender los especialistas en marketing y los creadores de contenido. Si la adopción de la API de ChatGPT es un indicador, la mayoría de las empresas empresariales en SaaS y más allá utilizarán herramientas de IA generativa.

Recuerde, todavía estamos en los primeros días de la ingeniería rápida y las cosas se están moviendo rápido, muy rápido. Así que asegúrese de estar al tanto de los últimos desarrollos con herramientas como Jasper y ChatGPT, particularmente en lo que respecta a cómo puede aplicarlas en sus flujos de trabajo diarios.

Para ver otra vez cómo las herramientas de IA generativa como ChatGPT y DALL-E están revolucionando el marketing de contenido, consulte la publicación de flujo de trabajo de contenido de IA de Ross para Foundation Insiders.