‘Prompt engineering’: El ‘éxito’ de la inteligencia fabricado crea un nuevo trabajo: diestro en platicar con la máquina | Tecnología

Pau Martí Felip, de 23 primaveras y titulado en Comunicación Audiovisual, entró a trabajar hace dos primaveras como editor de vídeos en una empresa digital. Con el tiempo, vio que su faena cambiaba: “Así surgió ser prompt engineer [ingeniero de peticiones], que es una mezcla creativa y tecnológica de dar instrucciones a las IA para que te den respuesta”, dice. Las nuevas aplicaciones de inteligencia fabricado para crear imágenes, texto y pronto vídeo o música necesitan acoger peticiones en texto de lo que queremos. Esa petición puede ir de una frase sencilla (“prepara unos estiramientos de 10 minutos para mayores de 70 primaveras”) a una intrincada instrucción de ocho líneas que incluye detalles sobre los colores, fondos o técnicas de una imagen, por ejemplo.

“La muchedumbre necesitará entender a la máquina”, dice Martí Felip. “Es como platicar con un animal con quien la mayoría de muchedumbre no sabe comunicarse, estamos aprendiendo ese verbo”, añade. Una búsqueda en LinkedIn de “prompt engineer” y “España” da solo seis perfiles en total y una proposición de trabajo. La proposición es precisamente de la empresa de Martí Felip, Raona, que se dedica a la transformación digital en empresas y tiene más de “240 colaboradores”. Esa proposición única de empleo para “ingenieros de peticiones” en España es prueba de su carácter exploratorio. En febrero viralizó una proposición de prompt engineer de una start up ínclito en EE UU con un sueldo goloso.

La proposición de trabajo es para ayudar a Martí Felip, que es consciente de que pesquisa candidatos en un dominio desierto. “De momento, la mayoría de currículums no tiene habilidades en IA. Si haces cuatro preguntas sobre ControlNet o poco más liberal, ya lo ves”, afirma. Pero está dispuesto a conformarse: “Igual ya nos vale algún con ganas de asimilar y muy creativo”. Aunque parezca resultón, Raona no pesquisa ahora más informáticos: “Estamos llenos de programadores pero vemos que necesitamos muchedumbre más creativa”.

La aparición existente de ingenieros de peticiones ha provocado un debate sobre su viabilidad y su futuro. Son profecías difíciles e incluso los más escépticos admiten dos cosas: es inverosímil prever carencia hoy en ese campo y, a corto plazo (dos o tres primaveras), será necesario un trabajo así.

“No es que las ofertas de prompt engineering me parezcan humo”, dice Javi López, inversor en startups y divulgador en temas de IA (conocido en redes como @javilop). “Me parecen poco temporal. Durante un periodo de transición, muchos van a precisar muchedumbre específica ya formada. Pero en dos o tres primaveras será trivial y no existirá el concepto de prompt como tal. Hasta un gurí de 5 primaveras podrá pedirle cosas a una máquina, de viva voz. Tenderá a cero la dificultad de ser un ingeniero de prompts”, asegura.

Una novelística ilustrada

Pero el propio López ha obtenido de momento más de 27.000 euros de financiación de 612 protector para una novelística ilustrada con inteligencia fabricado que incluye una itinerario sobre cómo iniciarse y las descripciones (prompts) que ha usado. Esa monograma multiplica casi por cinco la previsión original de López; hay interés por explorar este mundo. Quizá un día las peticiones serán sencillas, pero hoy los ejemplos de López incluyen fragmentos como esta retahíla (traducida aproximadamente del inglés diferente): “Ultrarrealista, ángulo bajo, sobre una mesa de madera en una hermosa cocina, Canon 5D, DSLR, retrato de 50 mm, DOF, representación de rayos V, 8k, trazado de rayos, iluminación Goldenhour, uplight, iluminación de borde rígido”.

El desconfianza de López procede de su creencia en que los profesionales de cada ámbito sabrán manejarse con las máquinas inteligentes, no hará errata un “ingeniero” nuevo: “Incluso hubo expertos en Excel y ahora se retraso que todo contable conozca las herramientas de su trabajo. Al final lo que quedará no es un ingeniero de prompts, sino quien ya era diseñador o intérprete ayer. Aunque las barreras de entrada se van a disminuir: ya no hará errata tanta técnica (de dibujo, iluminación, fotografía), sino más perfectamente dirección y selección”, afirma.

Pablo Pardo-Muñoz, investigador de la Universidad Técnica de Dinamarca, todavía cree que los modelos tenderán a simplificarse, al menos por tres vías: “Uno, entrenando las herramientas con más datos (imágenes, texto); dos, horas de ingeniería para construir modelos con veterano capacidad (número de parámetros, tamaño de las redes neuronales); y tres, tiempo de entrenamiento y pasta dedicado en los súpercomputadores, donde las IA encuentran más y más relaciones entre los datos, que luego les permiten suscitar mejores resultados a partir de prompts”.

La distinción secreto en este debate se reduce a una simple pregunta: ¿lograrán las IA entender lo que queremos afirmar como lo hace el buscador de Google hoy o las evacuación complejas de un futuro vídeo, imagen, proporción o relato seguirá necesitando de especialistas? Incluso puede ser que conviva un uso simple de estas herramientas con poco más sofisticado: hoy se puede despabilarse en Google o ser diestro en SEO, y se puede usar Photoshop o simplemente aplicar un filtro.

El programador Simon Willison es un defensor de los ingenieros de prompts. Cree que necesitarán, encima de habilidades comunicativas, poco de todas estas disciplinas: filología, entender cómo funciona el deep learning que mueve estos modelos, psicología, historia del arte, seguridad informática y filosofía. “¿Cómo podemos enseñarle a un maniquí de verbo la diferencia entre la verdad y la ficción? ¿Qué es, de hecho, la verdad?”, se pregunta Willison.

Silviu Pitis, investigador de la Universidad de Toronto, ve todavía un futuro claro a este oficio: “A medida que los modelos se vuelvan más fuertes, todavía necesitaremos que los humanos interactúen con ellos, les enseñen a comunicarse”.

Cómo formarse para ello

La faena concreta Martí Felip es doble: ayudar a los ingenieros a poner a prueba el maniquí que están programando a partir por ejemplo de ChatGPT y luego usarlo para obtener resultados óptimos o ayudar al cliente a sacar provecho.

La formación es otro de los temas secreto. Martí Felip echa de menos tener aprendido poco de código en la universidad. Pero la veterano parte de su formación ha sido autónoma: “Siempre me ha interesado la IA. He ido aprendiendo con tutoriales en YouTube, cuentas de Twitter y TikTok. En la universidad deberíamos tener hecho poco más de código. Sé conceptos básicos de programación, pero echo de menos poco de Python más liberal. Aunque es interesante tener la parte creativa para el diseño”, explica.

Jessica Gutiérrez, auxiliar administrativa de Gijón, es otra de las seis personas que ha añadido “prompt engineer” a su bio de LinkedIn. Es auxiliar administrativa pero se dedica a escribir para páginas web. El paso era casi obligado: “Ahora me lleva mucho menos tiempo, si no estás aprendiendo a suscitar texto, obviamente se va a resultar obsoleto tu trabajo de copy”, asegura. “Reconozco que, cuatro meses desde que empecé a investigar y empaparme todos los días, al final encuentras un partidario en la inteligencia fabricado, aunque he repaso un camino muy dadivoso para posicionarme lo más temprano posible”, admite.

Su formación todavía ha sido en internet: “Ha sido autodidacta, memoria y error, a colchoneta de ver vídeos en YouTube, en Twitch”, explica. Ahora ve el futuro como un campo descubierto: “Hay mucho por delante para sentar bases de perfiles laborales. Participar en el ecosistema sirve mucho para explorar posibilidades de negocio y educativas”, asegura, aunque a su más o menos no lo ven claro: “La muchedumbre se ríe. No creen que esto tenga un futuro profesional. Y no creen que la aparejo me genere todo lo que le pido. Entre risas hice el ejemplar”. Gutiérrez se refiere a que ha preparado un ejemplar de recetas donde el texto y las ilustraciones son todas confeccionadas con inteligencia fabricado: “Las recetas las saqué en una tarde. Tardé más con las ilustraciones”, detalla. Si le funciona perfectamente, seguirá con uno de niño.

Y se hace sin código

Una de las maravillas de esta ingeniería es que aprender código es secundario. Un detalle que mengua las barreras de acercamiento. Andrej Karpathy, respetado programador que dirigió la IA de Tesla y acaba de reincorporarse a OpenAI (creadores de ChatGPT), tuiteó: “El verbo de programación más de moda es el inglés”.

Es posible, dice Ignacio Peis, investigador de la Universidad Carlos III, “encasillar como nuevo verbo de programación al inglés, ya que unas líneas de texto generan rutinas de código de programación. Se podría pensar que se tráfico de un nuevo nivel de idea. Sin confiscación, las relaciones de programación entre el verbo hablado y el código generado no están definidas, no son universales. Se puede comprobar que una misma entrada de texto puede suscitar códigos diversos, ya que hablamos de modelos probabilísticos”, explica.

El inglés, luego, no funciona siempre perfectamente igual como un verbo de programación. Pero eso no impide que tenga repaso como un nuevo modo de relacionarse con la máquina: “En cierto modo es programar”, resume Pitis. “Como requisito para una IA sólida, los ordenadores deberán poder comunicarse con los humanos a través del verbo natural. Si dicha interfaz se vuelve lo suficientemente cachas, podemos enseñarles hablando con ellas”, añade.

Aunque el inglés es un posible verbo de programación, las máquinas todavía pueden vencer a los humanos en eso. Un artículo colegial nuevo lo prueba con peticiones automatizadas al intentar mejorar una petición humana, y lo logra si en algunas preguntas, se añade al final: “Piénsalo paso a paso”. En el estudio aseguran que la mejor fórmula sería poco así: “Vamos a resolver esto paso a paso para asegurarnos de que tenemos la respuesta correcta”. La carrera para conseguir la petición perfecta solo ha empezado, asegura Gutiérrez, que hace sus pruebas a distancia: “Tienes que estar muy seguro del prompt. Lo escribo a distancia dos o tres veces y si no tengo todos los detalles, sigo añadiendo y no se lo pido a la máquina hasta que lo tengo completo”.

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