33 A/B Testing de prompts 404s1k

La Escuela Viva de Periodismo presenta Ingeniería de Prompts para Inteligencia Artificial.

Módulo 7.

Evaluación y optimización de prompts.

Hola, hola, bienvenido, bienvenida a esta nueva clase del curso de Ingeniería de Prompts.

Qué alegría que sigas aquí, porque eso quiere decir que estás comprometido con algo muy valioso, entender a fondo cómo sacar el máximo partido a la inteligencia artificial.

No solo usándola de forma intuitiva, sino con intención, estrategia y criterio.

Y, precisamente, de eso va la clase de hoy.

Hoy vamos a hablar de una técnica fundamental, sencilla, pero muy poderosa, que te va a ayudar a mejorar tus prompts de forma constante y profesional.

Se trata del A-B Testing.

Puede que hayas escuchado ese término antes, quizá en el mundo del marketing, del diseño web o de la experiencia de , pero hoy vamos a ver cómo ese mismo principio puede aplicarse, y, de hecho, se debe aplicar, a la creación y perfeccionamiento de prompts para inteligencia artificial.

Empecemos con una imagen muy simple.

Imagina que estás escribiendo una receta.

Sabes lo que quieres cocinar, tienes los ingredientes, pero no sabes exactamente en qué orden usarlos, cuánto tiempo cocinarlos, qué combinación va a dar mejor resultado.

Entonces, pruebas una primera versión, luego una segunda, y comparas cuál queda mejor, cuál es más sabrosa, cuál es más fácil de preparar.

Eso es, en esencia, el A-B Testing.

Hacer dos versiones distintas de una misma instrucción o tarea para ver cuál da mejor resultado.

Y cuando hablamos de prompts, esta práctica es una herramienta clave para evaluar, aprender y mejorar, especialmente cuando trabajamos con tareas repetitivas, publicaciones en redes, contenidos creativos, generación de imágenes, automatización de mensajes, y un largo etcétera.

La razón es muy sencilla, no siempre sabemos cuál es la mejor forma de formular una instrucción.

A veces, una sola palabra cambia por completo el resultado.

A veces, el orden altera la respuesta.

A veces, añadir un contexto adicional lo mejora todo.

Entonces, ¿qué hacemos?, ¿nos conformamos con la primera respuesta que nos da la IA o adoptamos una mentalidad más analítica y empezamos a experimentar de forma sistemática? Ahí es donde entra el A-B Testing.

La idea es tan simple como poderosa.

Fíjate, crear dos o más versiones de un mismo prompt, probarlas en paralelo, analizar sus respuestas y decidir cuál es más efectiva.

Vamos a bajar esto a tierra con un ejemplo.

Supongamos que estás generando descripciones de producto para una tienda online.

Quieres que la IA te ayude a escribirlas de forma clara, atractiva y funcional.

Entonces, haces dos versiones de prompt.

Un prompt A, que diría algo así como, escribe una descripción breve y persuasiva para un reloj inteligente, destaca sus funciones principales y el beneficio para el .

O también tenemos un prompt B, redacta una descripción de producto para un smartwatch, dirigida a un público joven y activo, usa un tono dinámico, enfatiza cómo mejora el día a día.

Ambos prompts piden lo mismo, pero no de la misma manera.

Cuando obtienes las respuestas, puedes compararlas y para hacerlo necesitas criterios claros.

Por ejemplo, ¿cuál transmite mejor el mensaje?, ¿cuál se adapta mejor al público objetivo?, ¿cuál usarías en una tienda real?, ¿cuál tiene un estilo más convincente? Así estás aprendiendo no sólo cuál es mejor, sino por qué es mejor.

Y eso, poco a poco, te convierte en un ingeniero de prompts consciente, crítico y afinado.

Aquí va el primer gran principio de esta clase, la mejor manera de mejorar un prompt es compararlo con otro.

Y el segundo principio, no hay progreso sin análisis y no hay análisis sin contraste.