Ingeniería de prompts con ChatGPT: de principiante a avanzado

1. Bienvenida y descripción del curso: Bienvenido a Chat GPT Prompt Engineering, la guía definitiva En este curso, aprenderás a elaborar potentes indicaciones que optimicen las respuestas de IA para varios casos de uso Tanto si eres un estudiante profesional como un entusiasta de la IA, este curso te equipará con las habilidades para aprovechar al máximo hat GPT Este curso está estructurado para llevarte desde los conceptos básicos de la ingeniería rápida hasta las técnicas avanzadas. Aprenderá a estructurar las indicaciones de manera efectiva, solucionar problemas de respuestas de IA y aprovechar hat GPT para casos prácticos Espere una mezcla de teoría, ejercicios prácticos y demostraciones en tiempo real en este curso. Para maximizar tu aprendizaje, participa activamente en ejercicios y demostraciones. Experimente con diferentes indicaciones, aplique conceptos a escenarios del mundo real y no dude en probar las capacidades de IA Cuanto más practiques, mejor te convertirás en la elaboración de indicaciones efectivas El curso se estructura en una secuencia lógica, construyendo tus habilidades paso a paso. Comenzaremos con una introducción al chat EBT y pasaremos a los fundamentos de ingeniería rápida Más adelante exploraremos técnicas avanzadas, aplicaciones del mundo real y estrategias de nivel experto. Ahora, comencemos nuestro viaje. 2. Qué es ChatGPT: Comencemos por sumergirnos en cómo funciona realmente Chat GPT. Chat GPT es una IA conversacional diseñada para responder de una manera que se sienta natural y atractiva No piensa como un humano, sino que genera respuestas basadas en patrones a partir de cantidades masivas de datos. Cuanto mejor sea tu pronta, mejor será la respuesta que vas a obtener. HatiPT funciona analizando textos y prediciendo la siguiente palabra más probable partir de lo que ya se ha escrito No entiende realmente el significado como lo hacen los humanos, pero reconoce patrones y estructuras para generar respuestas coherentes. Cuanto más contexto brindes, mejor DAI puede predecir lo que necesitas. Chat GPT es una herramienta increíble para generar ideas, resumir contenido y responder preguntas, pero no es perfecta Puede ser incorrecto, actualizado o incluso con confianza incorrecto Por eso es importante verificar la información y afinar tus indicaciones para obtener los mejores resultados Chat GPT sólo es tan bueno como las indicaciones que le das. Una pregunta vaga conduce a una respuesta vaga, mientras que un prompt bien estructurado puede generar algo verdaderamente útil Es por eso que la ingeniería rápida es una habilidad tan esencial. Te ayuda a dar forma a la salida de la IA una manera que funcione para ti. Echemos un vistazo a HGPT en acción. Exploraremos la interfaz, ajustaremos algunas configuraciones clave y ejecutaremos un mensaje de muestra para ver cómo responde. Esta demostración le dará una mejor idea de cómo funciona HTGPT y cómo pequeños ajustes pueden afectar la salida Entonces, para comenzar, simplemente necesitas un navegador. Puedes usar el navegador favorito de tu elección. Aquí estoy usando Chrome. Por supuesto, puedes usar cualquier otro navegador que te guste. Y todo lo que tienes que hacer es navegar a chatbt.com. Y realmente, la configuración es realmente simple. Solo necesitas una dirección de correo electrónico, y nuevamente, puedes registrarte para obtener una cuenta gratuita usando tu correo electrónico y una contraseña que puedes crear. Y una vez que hagas eso, simplemente puedes iniciar sesión, y verás exactamente la misma interfaz que estoy viendo ahora mismo. Actualmente estoy conectado a mi cuenta en chagbt.com. Como puedes ver, OpenAI ha hecho un trabajo fantástico en el desarrollo una fase de usuario muy simple y efectiva Realmente no hay mucho que hacer aquí. Rápidamente echemos un vistazo aquí en el lado izquierdo. Tienes algunas opciones, y esta es la barra de navegación de la izquierda, y simplemente puedes expandirte o colapsar pasando por este ícono, y puedes ver la punta de la herramienta que dice cerrar la barra lateral. Simplemente puedes hacer clic en eso para expandir y contraer esto dependiendo de lo que necesites. Um, si no necesitas acceder a tus chats anteriores, entonces simplemente puedes cerrarlo, para que haya menos distracción Tus chats se mostrarán aquí en un sentido histórico a medida que converses con Chat GBT, y comienzas nuevas conversaciones y chats, y luego podrás acceder a ellos Aquí hay un par de características, así que puedes iniciar un nuevo chat haciendo clic en este botón, puedes buscar chats existentes. Puede ir a la biblioteca. Tienes acceso a un servicio llamado SOR, que es una herramienta de generación de video para IA, y actualmente esto solo está disponible para suscriptores pagos, que son el plus y el Pro. No disponible para la cuenta gratuita en este momento, y luego tienes acceso a diferentes tipos de GPT. En el centro aquí, simplemente tenemos el prompt. Entonces aquí es donde dice, En qué puedo ayudar, y aquí es exactamente donde puedes poner en tus indicaciones. Ahora, puedes escribir tus indicaciones en este cuadro o simplemente puedes activar el micrófono y simplemente puedes hablar con él y convertirá el habla en texto Y también puedes usar el modo voz, y aquí es donde HatGpt puede hablarte igual que hablando con un ser humano normal Realmente depende de tu preferencia. Puedes habilitar el modo de voz si te gusta hablar en lugar de escribir. Y por aquí, tienes un botón más. Entonces, si haces clic en esto, puedes subir archivos y fotos para una variedad de casos de uso. Por ejemplo, si tienes un archivo con algunos conjuntos de datos que quieres que analice HA GBT, puedes hacer ese archivo Excel, archivo PDF, sea, o simplemente puedes subir fotos y pedirle a HAGPT que haga ciertas cosas como editar las fotos o usarlas como referencia y crear una nueva foto y así sucesivamente Y luego si haces clic en Herramientas, aquí tienes un montón de características diferentes. Entonces, dependiendo de lo que intentes lograr y usar JAGPT, puedes seleccionar estas opciones Entonces esto es para crear una imagen que actualmente está usando Dali en el back end. Puedes buscar en la web. Entonces, cuando le estás dando un aviso, puedes hacer que HAGPT realmente busque en la web la información más actualizada dado el tema de su elección. Puedes escribir o codificar. Entonces esto es usar la lógica. Puedes realizar una investigación profunda, lo cual es una característica realmente genial. Si quieres investigar algo, esto utilizará tanto el tipo de búsqueda en Internet como la lógica. Para armar una investigación bien preparada para ti. Y piensa por más tiempo, esto es simplemente esto permite el modelo razonable, y esos son modelos como 01 o oh tres de OpenAI, y son realmente buenos para resolver problemas lógicos, matemáticas, problemas relacionados con la codificación, resolución de problemas y cosas así Por lo que recomiendo encarecidamente habilitarlo si se trata de codificación, por ejemplo, o desarrollo de software. Y por aquí, si haces clic aquí, verás que actualmente estamos usando la versión gratuita o el nivel gratuito del curso HAGPTO, si haces clic en Upgrade, te llevaré a esta página y podrás elegir entre varias opciones dependiendo de tu necesidad No obstante, para el propósito de este curso, elegí usar el nivel gratuito para mostrarte que hay tanto que puedes hacer con HAGPT solo en el nivel gratuito Pero dependiendo de tu caso de uso y necesidad, el plus es una opción muy popular. Yo personalmente sí tengo la suscripción plus, y te da acceso a siempre te da acceso a modelos más nuevos, y además hay menos restricciones. Entonces, por ejemplo, con la capa gratuita, sólo se pueden generar tres o cuatro imágenes por día. Sólo se puede utilizar la investigación cinco veces al mes. Entonces hay varias restricciones diferentes que limitan tu capacidad de usar algunas de las funciones, pero con plus, no las tienes. Y también obtienes acceso al servicio que se llama SRA, que es una herramienta de generación de video realmente genial de ONAI Una última cosa, también puedes intentar personalizar HAGBT para adaptarlo más a tu tipo de necesidades y tono Entonces, la forma en que puedes hacerlo es simplemente puedes hacer clic en el ícono del perfil y hacer clic en personalizar HAPT Aquí, hay varios campos que puedes llenar. Entonces, por ejemplo, ¿cómo debería llamarte HAGPT? Aquí puedes poner en tu nombre, y luego HAGPT intentará personalizar las respuestas, y simplemente lo hace más como una sensación natural de hablar con un ser humano, como, estás hablando con otra persona Entonces se siente más personal, lo cual es bastante agradable. ¿Qué haces? Aquí, puedes poner tu tipo de como el título del trabajo, y esto ayuda a ChahBT a adaptar las respuestas específicamente al título de tu trabajo Para que puedas poner en jefe de proyecto, gerente proyecto, ingeniero de software, enfermero, profesor, y así sucesivamente, profesional de RRHH, sea lo que sea que hagas. Aquí, esta es una importante. ¿Qué rasgo debe tener la GPT? Y si pasas el cursor sobre este ícono de información, puedes ver que esto es realmente útil para establecer el tono Entonces puedes decirle a ja GIPT que marque la pauta a algo así como formal o profesional Puede ser hablador e informal o amigable. Podría ser opinado. Ya sabes, si tienes preguntas con múltiples respuestas, puedes intentar dar la mejor de ellas. Y aquí ves algunas respuestas rápidas que puedes agregar como hablador, ingenioso, tiro directo, escéptico, tradicional, Y entonces aquí puedes poner en cualquier otra cosa en cuanto a tus intereses, valores, preferencias. Y entonces, ya sabes, puedes decir, me gusta el senderismo, me gusta el jazz. Soy vegetariano. Entonces, siempre que estés conversando con Cha GBT sobre diferentes temas, intentarás usar estos ajustes y rasgos para personalizar y adaptar las respuestas básicamente a los ajustes que has Y por aquí, has habilitado para nuevo chat, así que esto surtirá efecto para cualquier nuevo chat que inicies. Por ahora, sólo voy a dejar todo vacío y salir datos esto. Y una última cosa que quería mencionar es que aquí tienes esta opción llamada el chat temporal. Entonces, si enciendes esto, esto es en realidad, te dice exactamente qué es el chat temporal, para que no quede en tu historia. Entonces dice que los chats temporales no aparecerán en tu historial. Y por motivos de seguridad, pueden conservar una copia hasta por 30 días, pero después de eso, se elimina. Entonces es temporal no van a usar chats temporales para entrenar a sus modelos, y luego también se va a apagar la memoria, así que no va a ser recordar las cosas ya que le estás dando aviso. Así que continúa, y puedes ver que la interfaz de usuario es un poco diferente. Es un tema más oscuro, y dice, Este chat no aparecerá en tu historia. Entonces, cuando estés teniendo una charla temporal, entonces no aparecerá en la barra lateral izquierda aquí como parte de tu historia. Y eso es prácticamente todo. Ahora estamos listos para empezar a poner en realidad algunas indicaciones en el chat GPT y ver cómo se comporta. Bien ahora, repasemos un par de escenarios de ejemplo y tengamos una idea de cómo un vago prompt versus cómo se ve un baile de graduación detallado Entonces, sigamos adelante y comencemos con el siguiente prompt aquí. Y simplemente voy a copiar y pegar eso en, y dice, cuéntame sobre el espacio, y puede o bien hacer clic en este botón aquí, el botón de flecha hacia arriba mirando o simplemente haga clic en Enter en su teclado, y esto debería hacer que Hachipt vaya y comience a procesar su prompt, y va a interpretar y darle la Ahora, como puedes ver aquí, HatGpt comenzó a procesar y darte los resultados viaje espacial se refiere al acto de viajar más allá de la atmósfera terrestre. Te está dando una breve historia con un desglose, tipos de diferentes viajes espaciales y por qué es importante y desafíos y futuros viajes espaciales. Futuro de los viajes espaciales. Ahora, como puedes ver aquí, este aviso en sí mismo es vago, ¿verdad Háblame de los viajes espaciales. Entonces es un poco vago. No es específico ni enfocado. Y debido a esto, vas a que la respuesta de la IA va a ser muy amplia, y vas a obtener una respuesta genérica, que es lo que vimos. Entonces ahora sigamos adelante y refinemos la solicitud de una salida más útil. Y para hacer eso, realmente voy a hacer mi pronta más detallada y específica. Entonces, sigamos adelante y hagamos un seguimiento rápido y éste dice, explique los retos de los viajes espaciales de larga duración, enfocándonos en la exposición a la radiación y la atrofia muscular Entonces puedes ver ahora esto es mucho más específico y mucho más detallado enfocándose en solo un par de cosas específicas aquí. Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahora puedes ver que Chat GPT nos está dando la salida, y realmente no se trata realmente viajes espaciales en un sentido genérico, sino que se trata de algunos de los enfoques y temas específicos de los que nos pedimos que nos cuenten Entonces, la exposición a la radiación aquí habla de lo que es, por qué es un problema, y así es como se centraría en ese tipo de problemas Y luego está haciendo lo mismo. Con atrofia muscular. Entonces nuevamente, no se trata de viajes espaciales en un sentido genérico. Realmente está enfocando la salida en estas áreas específicas. Y se puede ver, de nuevo, algo así como lo que es, por qué es un problema y las estrategias de mitigación para eso. Y luego al final, te está dando una tabla de resumen muy bonita. Y también al final, algo que Chachi Vida empezó a hacer es que te permite aportar algunas ideas sobre cómo seguir llevando a cabo la conversación No significa que tengas que hacerlo, pero te da una buena idea. Entonces por ejemplo, dice, al final, dice: ¿Te gustaría una ilustración o un diagrama que te muestre cómo las naves espaciales mitigan estos efectos Entonces, esencialmente, se trata de proporcionar algunas ideas precargadas en términos de algo que quizás ya hayas pensado y hayas querido explorar o algo que quizás no hayas pensado. Entonces, desde una perspectiva de ideación, es muy útil. Ahora bien, de nuevo, no significa que tengas que continuar con esto, así no tienes que decir que sí y continuar con esta conversación. Puedes poner en tu el siguiente prompt, cualquiera que sea. Ahora, como puedes ver aquí, dado este prompt más refinado, puedes ver que la respuesta de la IA es mucho más específica y te está dando una respuesta bien investigada Para nuestro siguiente escenario, sigamos adelante y comencemos un nuevo chat. Y lo que voy a hacer es que voy a mostrarte el acceso a la funcionalidad de Internet aquí. Entonces, por ejemplo, digamos, voy a usar el siguiente prompt que diga, dígame las últimas tendencias bursátiles para 2024. Entonces, para que HAGB pueda responder a eso, también requiere de acceso a Internet Ahora, los modelos en los últimos meses se han vuelto inteligentes hasta un punto en el que saben cuándo deben acceder ellos mismos a su Internet. Por lo que estas funcionalidades no estaban previamente disponibles antes hasta GPT cuatro, pero ahora lo es Así que puedes simplemente dejar esto tal cual y ejecutar el prompt, o si quieres, puedes hacer clic en Buscar en la web, y luego esto te permite chatear chi si realmente llegas a Internet, tomas la información más reciente y luego te das los resultados. Entonces primero, va a Internet, obtiene la información necesaria, luego la analiza, la interpreta, y luego busca patrones, y luego te da una especie de junta los resultados y luego te los da como salida Um, cuando se trata de las últimas tendencias bursátiles para 2024. Entonces sigamos adelante y hagamos eso. Y se puede ver aquí, se puede ver que dice buscar en la web. Y aquí, te está dando una especie de imagen del gráfico de cómo se ve el S&P 500 Y luego aquí, te da un desglose. Así que el resumen y las tendencias del mercado 2024, habla sobre el rally de renta variable de base amplia impulsado por Tech NAI, récord de máximos y aumento de liderazgo, volatilidad y política, tasas de inflación, fuerza de ganancias, riesgo para monitorear hasta 2025, resumen de perspectivas, Para que veas que fue capaz de mirar a través de las cosas. Y luego aquí, te da algunos de los recursos disponibles aquí. Entonces en la parte inferior aquí, puedes ver que te da algunos de los artículos, como las principales noticias de tendencia del mercado. Por aquí, te da las fuentes. Entonces, si haces clic en él, se abre el panel de la derecha, y aquí es donde obtienes toda esta información y citas Entonces te está proporcionando todos estos recursos, lo cual es genial porque si haces clic en alguno de estos, entonces realmente puedes ir y leer ese sitio web específico o artículo de donde Chat GPT obtuvo la información Y mientras estamos aquí, yo también quería señalar algo aquí, también. Entonces aquí hay varias opciones como copiar. Si te gusta esta respuesta, puedes darle un pulgar hacia arriba. Si no te gustó, puedes darle un pulgar hacia abajo. Esto permite la formación del modelo. Entonces, si recibió una mala respuesta, haces clic en esto, entonces ellos saben que, ya sabes, cuando están entrenando a su modelo que esta respuesta no fue buena, así que intentarán eliminar eso um, ya sabes, dados todos los conjuntos de datos e información que tienen. Y de día, me refiero al equipo de OpenAI y a las personas que están entrenando estos modelos en base a todas las indicaciones del usuario información específica y datos de capacitación Ahora bien, esta es una interesante porque si tienes el nivel gratuito en la parte superior, no puedes cambiar el modelo por aquí. Si tuvieras la cuenta plus o Pro, que son la suscripción paga, podrías elegir tus modelos de arriba aquí, pero ahora mismo no puedes. Simplemente por defecto se establece en el modelo de nivel gratuito, que es 40 en este punto, y eso cambiará en el futuro, por supuesto. Pero lo que puedes hacer es cambiar los modelos desde aquí. Entonces, si haces clic en esta flecha, puedes ver que puedes configurarla en Auto. Puedes elegir GPT 40, que es genial para más tareas Se puede hacer 04 mini, que es rápido. Puedes elegir 41, y puedes volver a intentarlo. Y nuevamente, estas son algunas de las cosas que puedes elegir dada la edición limitada de nivel gratuito. Pero puedes elegir esto desde aquí. Y si elegiste eso, puedes ver que aquí hay un par de flechas. Y cuando elijas este modelo, elige un modelo diferente en comparación con lo que es ahora mismo. Va a regenerar la respuesta dada tu prompt anterior y darte una salida ligeramente diferente dependiendo de cómo el nuevo modelo va a procesar tu prompt Así que un truco limpio y práctico. Si alguna vez quieres cambiar, cambiar tus modelos y obtener una respuesta diferente al mismo prompt, entonces aquí es donde puedes hacer eso. Para nuestra próxima demostración, sigamos adelante y probemos una conversación de varios giros. Por lo que esto es importante para la retención del contexto. Y lo que vamos a hacer es que vamos a comenzar con una consulta inicial, y usaremos el siguiente prompt. Nuevamente, este es un prompt de ejemplo, pero digamos, ¿cuáles son algunos lenguajes de programación amigables para principiantes? Y aquí, si ejecutamos este prompt, IA nos va a dar una lista de lenguajes como Python, JavaScript, se puede ver aquí, Python, JavaScript, Java, Scratch, Ruby, C Sharp, y así sucesivamente. Y esta es una lista. Entonces esto es exactamente lo que esperábamos para la salida de Chat GPT Pero lo que estoy tratando de demostrar aquí en términos de retención de contexto es que podemos hacer preguntas de seguimiento sin repetir el contexto. que puedas hacer un prompt de seguimiento sin realmente, de nuevo, hablar de que no tienes que repetir el prompt otra vez porque aquí, estás preguntando sobre realmente el contexto es cuáles son algunos de los lenguajes de programación amigables para principiantes. Así que el lenguaje de programación amigable para principiantes es el foco de este prompt. Ahora bien, no tienes que repetir lo mismo cuando haces una pregunta de seguimiento, como cuál es la mejor para el desarrollo web. Entonces, cuando ChaIPT realmente está procesando este prompt, ya tiene contexto de este mismo chat en el que estás actualmente y también el prompt anterior, tiene la capacidad de recordar Entonces, cuando haces preguntas como esta, cuál es la mejor para el desarrollo web, entiende que te estás refiriendo a los lenguajes de programación amigables para principiantes. Sigamos adelante y ejecutemos esto. Y puedes ver aquí, dice para desarrollo web. Los mejores lenguajes de programación son JavaScript, HTML y CSS, Python, PHV y así sucesivamente De nuevo, es capaz de retener el contexto a medida que avanzas a través de los chats en Chat GPT 3. Qué es la ingeniería rápida: Ahora hablemos de lo que es la ingeniería rápida. La ingeniería rápida consiste en crear entradas de una manera que ayude a la IA a generar respuestas significativas Cuanto mejor sea tu aviso, mejores serán tus resultados. Es como dar indicaciones. Instrucciones más claras conducen a mejores resultados. Sin el aviso adecuado, IA puede dar respuestas que son demasiado amplias, inexactas o simplemente no útiles Un mensaje bien elaborado le ayuda a ahorrar tiempo y obtener mejores resultados al asegurarse de que la IA entienda lo que realmente necesita. La forma en que expresa un mensaje impacta directamente la calidad de la respuesta de la IA. Un mensaje vago conduce a respuestas genéricas, mientras que un mensaje preciso y bien estructurado proporciona información valiosa Comparemos los dos ejemplos, una solicitud amplia versus una enfocada. Un aviso fuerte incluye cuatro elementos clave, claridad, contexto, restricciones y ejemplos. Cuanto más específico seas, mejor chat GPT puede adaptar su respuesta a tus necesidades Por ejemplo, agregar un límite de palabras o definir un estilo de escritura hace una gran diferencia. 4. Configuración de ChatGPT: Vamos a discutir la configuración de su cuenta AGBT, y ¿cuáles son algunas de las herramientas que puede utilizar en conjunto con HGPT Para comenzar a usar HGPT, puedes ir al sitio web de OpenAI o simplemente ir La versión gratuita ahora incluye el acceso a GPT 40, que es el último modelo de OpenAI, partir del momento de esta grabación Por supuesto, eso va a cambiar en el futuro. Si necesita más potencia, los planes de pago proporcionan funciones adicionales, procesamiento más rápido y modelos y características adicionales de IA. ChagPT ahora ofrece múltiples modelos de IA. GPT four oh es el predeterminado y funciona bien para la mayoría de las tareas. También hay versiones más pequeñas más rápidas como GPT four oh, Mini y modelos más antiguos como GPT legacy Además, OpenAI proporciona modelos especializados como 01 para razonamiento avanzado y 03 mini alto para codificación y lógica Open AI ofrece múltiples planes de precios. El plan gratuito da acceso a GPT four oh, mientras que el plan plus en $20 al mes USD brinda funciones extendidas Las empresas pueden optar por el plan de equipo a $25 por usuario o el plan P a $200 al mes para capacidades de IA de gama alta. Elegir el plan adecuado depende de la frecuencia y la profundidad con la que use la IA. Más allá de la experiencia estándar hat GPT, puede mejorar la funcionalidad de IA con complementos y extensiones de navegador Estas herramientas ayudan a automatizar los flujos de trabajo, agilizar la investigación e impulsar la creación de contenido, lo que hace que HatGPT sea aún más potente para fines de trabajo y aprendizaje Para mejorar su experiencia HATIPT, considere utilizar extensiones de navegador como HGPT para Google, que aporta información de IA directamente a sus resultados de búsqueda o Merlin AI que ofrece asistencia sobre la marcha Para automatizar tareas, el ZapirPlugin conecta HAPT a miles de aplicaciones agilizando su flujo de aplicaciones Si está buscando impulsar las capacidades computacionales, el complemento Alpha de Wall Farm es invaluable En entornos empresariales, integraciones como Microsoft copilot y V HAPT en herramientas cotidianas como Outlook y Excel, mientras que el plugin Canva ayuda a crear Estas herramientas no sólo mejoran la productividad, sino que también amplían los horizontes de lo que se puede lograr con JATGPT 5. Ejercicio práctico: Ahora vamos a juntarlo todo. Al pasar por un ejercicio práctico aquí, quiero que pases por la configuración de tu cuenta CHAT GBT y ejecutes algunas indicaciones básicas Este ejercicio te ayudará a tener experiencia práctica con HGBT Crearás o iniciarás sesión en tu cuenta, explorarás modelos disponibles y probarás diferentes indicaciones para entender cómo HGPT Primero, dirígete al sitio web de HAGPT en chat.copa.com o chatgpt.com Si eres nuevo, regístrate usando tu correo electrónico, cuenta de Google o Microsoft. Si ya tienes una cuenta, solo tienes que iniciar sesión usando las credenciales. Dependiendo de sus necesidades, puede seguir con el plan gratuito o actualizar a una versión de pago para obtener funciones adicionales. Una vez conectado, tómate un momento para explorar los diferentes modelos, tal como hicimos en nuestra demo. GPT four oh es el predeterminado y funciona bien para más tareas, pero también hay modelos especializados para el razonamiento y la codificación Ahora, es posible que no tengas acceso a todos los modelos si solo estás en el plan de nivel gratuito. Ajusta ajustes como la duración de la respuesta y el tono para afinar tus interacciones. También puedes personalizar ja EPT como hicimos durante la demo Ahora es el momento de probar HAT EPT. Entonces comienza con una pregunta simple, luego afínala para que sea más específica. Experimente cambiando el tono y el formato, solicite explicaciones en diferentes estilos para ver cómo cambian las respuestas, y esto debería ayudarlo a comprender cómo las indicaciones dan forma a la salida de la IA Piensa en lo que has observado. ¿Añadiendo más detalles mejoró la respuesta? ¿Cómo afectó el cambio de tono a los resultados? Comprender estas diferencias es clave para convertirse en un ingeniero rápido efectivo. Cuanto más practiques, mejor obtendrás guiando a CHAT EPT para darte las respuestas que necesitas 6. Indicaciones bien estructuradas: Discutamos ahora los componentes de un prompt bien estructurado. La IA no piensa como un humano, yo reconozco patrones en el texto. Es por eso que un prompt bien estructurado es crucial. Cuanto más clara y específica sea su entrada, mejor será la respuesta de la IA. Agregar estructura y contexto asegura que obtenga exactamente lo que necesita. Un gran prompt tiene cuatro elementos centrales, claridad, contexto, restricciones y ejemplos. Ser claro y directo ayuda a la IA a entender lo que estás pidiendo. Proporcionar contexto proporciona los antecedentes necesarios mientras que las restricciones refinan la salida. Por último, dar un ejemplo ayuda a AAI a coincidir con el formato que desea. La claridad lo es todo. Una pregunta vaga como, cuéntame autos podría devolver cualquier cosa, desde la historia hasta la mecánica En cambio, un prompt refinado como resumir la evolución de los autos eléctricos en menos de 100 palabras guía a la IA para proporcionar exactamente lo que necesitas La IA funciona mejor cuando tiene contextos. Si solo dices, escribe una descripción del producto, la respuesta podría ser demasiado genérica. Pero al especificar que el producto es para un reloj inteligente infantil y al enfatizar las características de seguridad, obtienes una respuesta más relevante y atractiva Agregar restricciones ayuda a refinar las respuestas. Si preguntas, explica el cambio climático, DAI podría darte una respuesta abrumadora. Pero al establecer un límite de premios y especificar una audiencia, controlas tanto la profundidad como la complejidad. Cuando se quiere un tipo específico de salida, dar un ejemplo realmente ayuda a HAT GPT Si pides una leyenda en redes sociales, pero no proporcionas una referencia, es posible que la IA no coincida con el tono o estilo que deseas. Un pequeño ejemplo puede marcar una gran diferencia. En esta demo, vamos a desglosar un prompt mal escrito y refinarlo, y veremos cómo se puede mejorar un prompt débil. Entonces comencemos con un prompt muy genérico y débil. Y como ejemplo, sólo voy a decir, cuéntame sobre el espacio. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este prompt en hat GPT y veamos qué se le ocurre Bien, así que puedes ver aquí, empezó a darnos algunas respuestas. Qué está hecho el espacio de hablar de vacío, estrellas, planetas, lunas, características clave del espacio, ahora o sonido, microgravedad, lugar de la Tierra en el espacio, cómo exploramos el espacio, por qué importa el espacio Entonces puedes ver aquí la respuesta que nos ha dado la IA, sí, hay alguna información útil y es informativa. Sin embargo, la respuesta de IA es demasiado amplia. Está cubriendo historia, exploraciones, planetas, y así sucesivamente. Así que ahora sigamos adelante y refinémoslo agregando especificidad, y aquí es donde la ingeniería rápida realmente nos ayuda a obtener exactamente lo que necesitamos de la IA. Entonces, en lugar de usar un prompt amplio y genérico como Tell me about space, sigamos adelante y refinemos eso para un prompt más fuerte. Ahora, voy a decir resumir la historia de la exploración espacial, centrándose en los principales hitos desde 1950 hasta Entonces, estoy explicando qué, ¿verdad? Te estoy diciendo en qué enfocarte. Tan grandes hitos, y le estoy dando una línea de tiempo. Entonces sobre esto ya no es amplio, ya no es genérico, es enfocado y específico. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Ahora puedes ver los resultados de CHAT GPT se adapta a lo que pedimos Entonces nos está dando las líneas de tiempo 1950-1960, 1970, 80s, 90s, y solo nos está diciendo exactamente cuál ha sido el progreso en términos de la Y se está enfocando básicamente en hitos importantes. Entonces no es realmente mencionar que cada evento solo es enfocarse en los principales, que es exactamente lo que pedimos. Y como pueden ver aquí, es esta respuesta ahora está más estructurada. Está listando eventos clave como el alunizaje y los Mars Rovers Y también, se puede ver que es mucho más parecido a que es mucho más detallado dados los requisitos de los que realmente hablamos. Ahora, sigamos adelante y llevemos esto un paso más allá, y aquí es donde quiero agregar restricciones para una respuesta personalizada. Entonces ahora lo que quería decir es resumir la historia de la exploración espacial en menos de 100 palabras, destacando tres grandes logros Entonces ahora solo estoy reestructurando el prompt y pidiendo que sea más conciso. Por lo que menos de 100 palabras, destacando tres grandes logros. Así que en realidad no le estoy dando ningún cronograma de ningún año específico Quiero que en GPT realmente me des la respuesta. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Ahora se puede ver que dice desde la década de 1950. Y nuevamente, esto se remonta al punto de la conferencia anterior, que era la retención del contexto. Porque en mi anterior aviso, estaba hablando de, ya sabes, de los 50 No tengo que volver a mencionarlo. Yo ya tiene la capacidad de recordar eso en su memoria. Entonces puedes ver que dice que no solo comenzó desde 1910 o 20 o 30 o 40. Se inició a partir de 1950. Por lo que es capaz de retener contexto de los chats anteriores en la misma conversación. Entonces, desde 1950, la exploración espacial ha avanzado rápidamente, y se trata de 19:57, la de Spot Nick Y luego se habla de 1969, la misión Apolo 11. Y luego en 2020, el nuevo dragón del SpaceX, el dragón de la tripulación. Entonces tres hitos principales. Elegí los tres principales para mí, y ahora nos está dando la salida. Pero si miras esta salida aquí, puedes ver que es bastante concisa. Es al grano, y es relevante. 7. Tipos de sugerencias: Ahora entremos a hablar de tipos de prompts y sus usos No todas las indicaciones funcionan de la misma manera. La forma en que formulas tu pregunta puede cambiar completamente la respuesta de la IA. En esta conferencia, exploraremos los cuatro tipos principales de indicaciones, instructivas, creativas, exploratorias Saber cuándo usar cada uno hará que tus interacciones con la IA sean mucho más efectivas. Las indicaciones de instrucción le dicen a la IA exactamente lo que necesita. Ya sea que desee una guía paso a paso, un resumen estructurado o una respuesta formateada, ser directo ayuda a la IA a entregar resultados precisos. Esto es útil para tareas de productividad como escribir correos electrónicos o resumir información Las indicaciones creativas son excelentes para desbloquear el potencial narración de historias y lluvia de ideas de la IA Se pueden utilizar para generar ficción, crear copias de marketing convincentes, o incluso escribir poesía. Al usar un mensaje creativo, también puede especificar el tono, estilo o la perspectiva para obtener resultados aún mejores. Las indicaciones exploratorias ayudan a la IA a analizar temas en profundidad. Ya sea que esté comparando ideas, buscando pros y contras o buceando en la investigación de la industria, estos bailes de promoción son excelentes para obtener información estructurada Esto los hace particularmente útiles para profesionales y estudiantes que buscan recopilar información de manera eficiente. Las indicaciones conversacionales hacen que la IA se sienta más interactiva. En lugar de hacer preguntas únicas, puedes crear un diálogo continuo donde IA recuerde el contexto dentro de la sesión Esto es ideal para lluvia de ideas, atención al cliente, simulaciones y asistencia personal En esta demostración, vamos a revisar algunos ejemplos en vivo para diferentes tipos de prompt y veremos prompts en acción Así que caminaremos a través cuatro tiempos de solicitud diferentes y mostraremos cómo IA responde de manera diferente en función la estructura y la intención del prompt. Entonces verás el prompt original. Veremos la respuesta de la IA. Y vamos a partir de ahí. Así que comencemos con un aviso instructivo donde brindamos una guía clara y estructurada Así que aquí te mostraremos cómo las indicaciones instructivas te dan respuestas estructuradas directas y cómo la IA sigue instrucciones específicas Así que comencemos con un simple prompt. Y para este ejemplo, usaremos el siguiente prompt que dice, resumir las características clave de los autos eléctricos Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto y veamos los resultados. Bien, entonces aquí puedes ver que dice que las características clave de los resultados eléctricos o los EVs incluyen, y luego hay una lista de lista numerada de respuestas aquí, así que alimentado por electricidad, almacena energía, se usa para enchufar a una fuente de alimentación externa y así sucesivamente Ahora, se puede ver que esto es como un resumen general de los autos eléctricos. Entonces, la respuesta de la IA es básicamente solo darte un resumen general. Ahora, vamos a refinar el prompt agregando algo de estructura. Entonces para este baile de seguimiento, voy a decir lo siguiente. Voy a decir resumir las características clave de los autos eléctricos en tres viñetas usando un lenguaje sencillo Entonces esto es más refinado, y nuevamente, estoy refinando el prompt al agregarle más estructura. Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Y aquí, se puede ver que su salida es más concisa y está siguiendo exactamente nuestra instrucción, cual fue darme tres viñetas. Entonces aquí tienes tus tres viñetas, y por aquí, está usando un lenguaje muy sencillo. Así que no se necesita gas, ni humos de escape ni contaminaciones, menos mantenimiento y menores costos de combustible, lo que de nuevo es realmente sencillo de entender Entonces aquí puedes ver este conjunto de resultados o salida. Esto es cuando se trata de la respuesta de IA, esta es una lista concisa y bien estructurada de características clave. Y aquí, cuando estás agregando viñetas, hace que la respuesta sea más estructurada y especificar un lenguaje simple en tu prompt asegura claridad. Bien, ahora echemos un vistazo a Creative From. Entonces esto es generar contenido único o imaginativo. Así que aquí verás cómo un From creativo influye en el tono y estilo de la IA, y podemos destacar cómo la IA puede generar humor, narración de historias o incluso participar en contenido Entonces comencemos por hacer el siguiente recorrido. Y aquí, comenzaremos con una solicitud creativa muy básica. Entonces voy a usar el siguiente prompt de ejemplo. Entonces dice, escribe una publicación en redes sociales sobre los lunes. Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, así como puedes ver los resultados, se le agregan algunos Imogs y luego dice humor lunes, nueva semana, nuevas metas, mismo café, adicción, entonces ahí hay algo de humor Y se puede ver eso otra vez, es un poco como que es gracioso. Pero de nuevo, realmente no hemos hecho nada, realmente no hemos especificado nada único o específico aquí. Entonces, la respuesta de DAR sigue siendo algo general post sobre el lunes. Y lo que podemos hacer es agregar, podemos ser más específicos con el tono, y podemos agregar algo así como un tono más divertido a esto Entonces, para refinar eso para un tono más divertido, voy a usar el siguiente prompt de seguimiento Entonces aquí, ahora en mi prompt, voy a decir escribir una publicación divertida en las redes sociales sobre lunes usando una leyenda de estilo meme identificable Entonces sigamos adelante abajo y ejecutemos este aviso. Y aquí puedes ver que dice gracioso lunes me meme style caption. Yo el domingo por la noche, voy a dormir temprano y despertarme refrescado. También yo los lunes por la mañana se despierta con 17 alarmas más tarde preguntándome qué año es. Así que de nuevo, y algunas etiquetas hash, por supuesto, porque estamos pidiendo publicaciones en redes sociales. Y algunos Imoges, claro. Y nuevamente, esto es gracioso. Y la respuesta de la IA aquí es básicamente, nuevo, estás cambiando el tono. Estás siendo específico, y esto es bueno porque la IA se adapta cuando defines el tono y el estilo, como incluir el título de estilo meme, como incluir el título de estilo meme, lo que garantiza que la IA se alinee con las tendencias de las redes sociales Todo bien. A continuación, pasemos por algún aviso exploratorio que desglosa un tema para obtener información Entonces aquí, vamos a mostrar cómo los análisis de IA comparan o exploran diferentes ideas, y podemos demostrar cómo las indicaciones de estructura mejoran la profundidad y la claridad Entonces comencemos haciendo un paseo por. Y aquí voy a comenzar con una vaga pregunta de investigación Entonces voy a usar el siguiente prompt de ejemplo y decir, ¿cuáles son algunos consejos de productividad? Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Y puedes ver que Chad GPT nos está dando algunos resultados aquí, y está categorizado con herramientas y técnicas de mentalidad y planeación, control de distracción y autocuidado, y cada uno de ellos tiene una lista numerosa de elementos a los que puedes hacer referencia como Pero nuevamente, si nos fijamos en la respuesta de la IA, es un poco larga. Está enfocado, bastante genérico. Entonces, si quisieras refinar esto para una mejor estructura, lo que podemos hacer es usar un siguiente prompt y decir, enumerar los cinco mejores hacks de productividad para trabajadores remotos con una breve explicación para cada uno. Entonces ahora no sólo estamos diciendo, Oye, dame algunos consejos de productividad. Estamos siendo muy específicos. Entonces estamos pidiendo los cinco primeros, y estamos diciendo que es para trabajadores remotos y luego dar una explicación muy breve para cada uno. Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Y esto es que ahora estamos consiguiendo nuestros cinco. Y como puedes ver aquí, crea un espacio de trabajo dedicado, y te dice por qué funciona, separa el trabajo de la vida personal, y así sucesivamente. Apegarse a una hora de inicio y finalización, por qué funciona porque establecer horas de trabajo mantiene la estructura y evita el agotamiento. Así que te da los detalles también. Pero nuevamente, es breve, es conciso, es fácil de leer, simple de entender. Y, se puede ver que la respuesta de la IA es una lista numérica con una explicación breve y clara. No, esto funciona mejor porque una lista de números facilita la lectura, ¿verdad? Añadiendo esta parte al prompt aquí para los trabajadores remotos, agregando que adapta los consejos a una audiencia o grupo específico, y luego pidiendo aquí una breve explicación, esto simplemente evita detalles excesivos Por último, echemos un vistazo al prompt conversacional. Entonces aquí es donde estamos entablando un diálogo multigiro. Y aquí veremos cómo HAGBT recuerda el contexto en una conversación, y podemos demostrar cómo los prompts pueden sentirse Entonces para este recorrido, voy a usar un ejemplo cual va a empezar con una consulta abierta. Entonces para este prompt de ejemplo, voy a usar la siguiente frase. Necesito ayuda para elegir un portátil para el diseño gráfico. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Bien. Entonces, como puedes ver aquí, realidad lo está desglosando en diferentes categorías de listas numeradas. Entonces, ¿qué tipo de diseño de tarjeta gráfica quieres? ¿Qué tipo de diseño gráfico haces? Entonces te está pidiendo un poco más de contexto, diseño de impresión, esto, esto, qué tipo de pregunta. Entonces ahora mismo, antes de darnos una respuesta, nos está haciendo un montón de preguntas antes de que nos pueda dar la respuesta correcta. Entonces es preguntarnos qué tipo hacemos y aquí está brindando alguna información como modelado en tres D, motion graphics, cosas así. W software para usar la mayor cantidad Ab Photoshop, Illustrator en diseño, sistema operativo, Windows, Mac, etc., portabilidad, y luego el presupuesto Entonces es preguntar todo esto antes de que podamos proporcionar la salida necesaria a nuestro prompt. Entonces ahora, es de nuevo, estamos viendo algunas múltiples opciones si podemos hacer eso. Pero lo que podemos hacer es que podemos continuar la conversación donde en realidad estamos brindando algo más de información o contacto. Entonces lo que puedo hacer es usar el siguiente prompt y decir, tengo un presupuesto de $1,500, ¿verdad Y entonces lo estoy preguntando, puedes recomendar la mejor opción? Entonces le estoy dando un criterio, y luego en base a ese criterio, le estoy pidiendo que recomiende la mejor opción. Entonces sigamos adelante y ejecutemos esto. Y aquí se puede ver que ahora que tiene ese criterio, está dando algunas respuestas. Entonces MacBook er, 15 pulgadas M tres lanzado en el año 2024, va por esta gama, y te está dando algunas de las especificaciones técnicas, y te está diciendo que es genial para estas cosas. Número dos, DLxBSS alrededor de mil 500. Estas son estas especificaciones, y para esto es lo que la calificación. Y entonces tienes el Zeus y así sucesivamente. Por lo que se puede ver que este aviso definitivamente ha refinado las opciones basadas en el presupuesto. Ahora, agreguemos otro seguimiento para más detalles. Entonces aquí es donde quería demostrar que puede retener contexto. Entonces, en lugar de repetir todo de nuevo, como quiero una laptop que esté dentro del rango de presupuesto de $1,500, voy a tener el siguiente prompt que dice, también quiero una buena duración de la batería. ¿Cuál debo elegir? Entonces entonces si ejecutas este prompt, básicamente va a elegir uno de los tres que ya te proporcionó en la interacción anterior con IGBT Entonces primero preguntamos por el primero pedimos recomendar una computadora portátil No nos pudo dar las respuestas enseguida. Entonces nos hace algunas preguntas, por lo que tiene más información antes de que nos puedas dar algunas opciones. Entonces dijimos: Bien, tenemos mil 500 dólares, que es nuestro presupuesto, danos la mejor opción, y nos proporcionó tres Y ahora, cuando pides este aviso de seguimiento, también quiero una buena duración de la batería. ¿Cuál debo elegir? Cuando haces esta pregunta, cuál debo elegir, ya sabe que te estás refiriendo a estas tres aquí. Entonces, esencialmente preguntando, de los tres que recomendaste anteriormente, cuál recomendarías para la duración de la batería o mejor duración de la batería? Y aquí es donde es realmente la IA es realmente poderosa porque no tienes que repetir todo y otra vez cada vez que ejecutas un prompt, solo puedes continuar la conversación en una secuencia natural, y flujo natural. Entonces puedes ver aquí, cuando hiciste esa pregunta, de las tres, recomendó MacBook Air 15. Es la mejor batería de su clase más pantalla Excellence y un fuerte rendimiento. Te está dando las especificaciones clave, y dice por qué es perfecto para diseño y ahora la duración de la batería. Y luego qué tener en cuenta y el veredicto y así sucesivamente. Entonces la respuesta de la IA, esto definitivamente refina aún más la respuesta, y esto importa porque la IA recuerda las respuestas anteriores dentro de esta sesión o chat Y las indicaciones conversacionales son útiles para, ya sabes, cosas como atención al cliente, recomendaciones y tareas interactivas 8. Duración del aviso: Ahora vamos a discutir la longitud rápida y los detalles y cuánto es demasiado. IA responde en función de la información que proporciones, pero encontrar el equilibrio adecuado es realmente clave aquí. Si tu aviso es demasiado corto, la respuesta puede ser vaga pero si es demasiado larga, IA podría confundirse o perder el enfoque En esta conferencia, exploraremos cómo ajustar la longitud del prompt para obtener los mejores resultados. Cuando tu prompt es demasiado corto, IA no sabe lo que realmente estás buscando. Preguntar, cuéntame sobre liderazgo obtendrá una respuesta amplia. Pero si se especifican los tipos de liderazgo y se solicitan ejemplos, la respuesta se vuelve mucho más relevante. Un aviso que sea demasiado largo puede abrumar a la IA lo que lleva a respuestas inconsistentes o incompletas En lugar de sobrecargarlo con demasiadas instrucciones, mantén tu solicitud enfocada Pedir una comparación clara con un límite de palabras mantiene la respuesta precisa y útil. Los mejores proms brindan suficiente contexto sin abrumar la IA Usa una redacción precisa y define claramente lo que necesitas. Si una solicitud es demasiado compleja, dividirla en múltiples pasos puede ayudar a obtener mejores resultados. 9. Mejora de la producción: Hablemos ahora de mejorar la producción con contextos y ejemplos. La IA no piensa como humanos. Procesa texto basado en patrones. Por eso el contexto es crucial. Sin ella, la IA puede malinterpretar su solicitud o proporcionar una respuesta genérica Agregar detalles relevantes hace que las respuestas sean más claras, precisas y adaptadas a sus necesidades. Cuando la IA carece de contacto, sus respuestas suelen ser demasiado amplias. Pedir una descripción genérica del producto puede no darte lo que necesitas. Pero cuando especificas detalles como el tipo de producto y las características clave, guias la IA para producir una respuesta mucho mejor. Si quieres que la IA coincida con un estilo específico, dar un ejemplo es la mejor manera de guiarlo. Ya sea que esté escribiendo una publicación en las redes sociales, correo electrónico o descripción del producto, mostrar una referencia ayuda a la IA a comprender el formato y el tono que desea. En esta demostración en vivo, vamos a estar viendo probar diferentes prompts con y sin contexto Y lo que demostraremos es mostrar cómo agregar contexto mejora las respuestas generadas por IA. Y vamos a empezar con algo así como un vago aviso. Luego agregaremos contexto para mejorar la precisión y luego refinar aún más el prompt de claridad y especificidad. Entonces comencemos con el escenario uno, y en este caso, vamos a hacer un prompt vago versus un prompt contextual Y lo que mostraremos aquí es que la falta de contexto conduce a una especie de respuesta amplia o poco útil, y demostrará cómo proporcionar detalles hace que la respuesta sea más enfocada Entonces, por ejemplo, comencemos con un vago prompt. Entonces aquí, voy a decir, dame un resumen de un libro. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Ahora, aquí, Chat GPT no es capaz de respondernos, y es preguntar, dime el título del libro que te gustaría resumir Ahora bien, dado que no pudimos proporcionar o debería decir, dado que la IA no pudo proporcionar una salida, dado nuestro prompt genérico, lo que podemos hacer es refinar nuestro prompt de contactos, así que simplemente puede saltar la salida y comenzar a darnos algunos resultados. Entonces, en cambio, voy a usar otro prompt y este debería tener más contexto. Así dice este baile de graduación, resuma el libro Atomic Habits de James Clear en 100 palabras, centrándose en las conclusiones clave Entonces ahora le estamos dando contexto, y le estamos diciendo qué libro y exactamente cómo queremos que se resuma. Entonces estamos diciendo básicamente en 100 palabras o menos. Y aquí puedes ver que la respuesta de la IA, estamos obteniendo un párrafo, y eso es exactamente lo que buscamos, que es el resumen del libro y puedes ver que la respuesta de la IA es simplemente un resumen conciso y estructurado que cubre los puntos principales del libro. Y este prompt refinado funciona mucho mejor porque IA ahora sabe qué libro resumir El límite de cien palabras mantiene la respuesta breve y útil y pedir conclusiones clave asegura que la IA se centre en conocimientos procesables Ahora en nuestro siguiente escenario, vamos a mirar la falta de contexto y escritura creativa. Quiero que sepan que los modelos de IA han mejorado significativamente. Entonces algo que no pude hacer si HAHIPT salió a finales de 2022, en ese momento, no fue capaz de procesar muchos de este tipo de problemas Pero con el tiempo, las modelos se han vuelto mucho más inteligentes. Hay más conjuntos de características en la aplicación. Entonces no está luchando como solía hacerlo. Así que de nuevo, las cosas simplemente mejoran con el tiempo. A medida que se obtienen más datos a medida que el producto se desarrolla más y se dispone de más datos de capacitación a través del uso y otros medios. Entonces aquí, lo que vamos a hacer es la falta de contexto y escritura creativa, e intentaremos demostrar cómo la IA lucha con instrucciones poco claras y tareas creativas y cómo agregar elementos descriptivos realmente mejora esa calidad. Entonces sigamos adelante y para este ejemplo, voy a usar el siguiente prompt, que es una petición muy amplia. Entonces voy a decir, escribir un cuento corto. Entonces sigamos adelante y ejecutemos ese prompt, y luego ChagPT simplemente seguirá adelante y escribirá un cuento corto Como puede ver, la salida aquí se está procesando. Entonces el nombre te está dando el nombre, la última luz, y luego aquí hay una historia muy corta. Ahora bien, esto es como puedes ver, la respuesta de la IA es un cuento genérico aleatorio sin un tema o estilo claros. Entonces lo que podemos hacer es agregar contexto para mejorar la salida. Y para hacer eso, voy a utilizar el prompt de seguimiento, que dice, escribir un éxito o perdón, escribir suspenso completo Entonces le estamos dando algo de género aquí cuento corto sobre un detective resolviendo un misterio en un futuro seis Ciudad con un final sorpresa. Entonces ahora esto es mucho más específico, y ahora le estamos diciendo a Cha GBD, le estamos dando el tema Y aquí deberíamos ver una salida mucho mejor. Para que puedas ver, de nuevo, el formato es el mismo. Entonces comienza con el título, y luego ves la historia, y esto es exactamente lo que estábamos buscando. Y se puede ver que la respuesta de la IA ahora se centra en el suspenso, misterio y un escenario futurista Y este aviso este prompt refinado es mejor porque la IA ahora entiende el tema y el género de la historia, y el escenario específico, que en este caso, ciudad futurista y el tono suspenso dan mejor forma Y pedir un final sorpresa también asegura que la IA siga una trama estructurada. 10. Ejercicio práctico: Ahora vamos a unir todo nuestro aprendizaje y pasar por un ejercicio práctico. Y aquí es donde quiero que reescribas un vago prompt en uno efectivo En este ejercicio, tomarás indicaciones vagas las transformarás en claras y estructuradas Verá cómo agregar claridad, contexto y restricciones mejoran las respuestas de IA. Al final, comprenderá mejor cómo pequeños cambios pueden llevar a grandes mejoras. Un aviso débil deja a la IA adivinando. Si preguntas, cuéntame sobre el estado físico, podrías obtener cualquier cosa, desde consejos de ejercicio hasta consejos de nutrición y así sucesivamente. Entonces, sin enfoque, la respuesta puede no ser útil. Por eso es esencial refinar las indicaciones. Al especificar el enfoque, en este caso, el entrenamiento de fuerza, el público objetivo, así lo dicen las mujeres mayores de 40 y la duración de la respuesta, por ejemplo, 100 palabras o menos, guiamos a la IA hacia una respuesta más útil. Esto da como resultado una respuesta clara, estructurada y relevante. Ahora es el momento de que practiques. Toma el vago aviso, cuéntame sobre tecnología y hazla más precisa Piense en qué parte de la tecnología, quién es la audiencia y qué limitaciones van a refinar la respuesta. Entonces compara tu versión mejorada con nuestro ejemplo. Una vez que termines de pasar por este ejercicio práctico, me gustaría que te tomaras unos minutos para pensar tus aprendizajes y reflexionar para ver qué conclusiones tomaste de Así que piensa en cómo tu prompt mejorado cambió la respuesta de la IA. ¿Ayudó agregar claridad? ¿Cómo refinó el contexto la respuesta? ¿Las restricciones la hicieron más estructurada? Estos son todos los principios clave de la ingeniería rápida que te ayudarán a sacar el máximo provecho de la IA. 11. Indicaciones de CT: Volvamos ahora nuestra atención a algunas técnicas avanzadas de ingeniería rápida, comenzando con la incitación de la cadena de pensamiento cadena de pensamiento o abreviatura COT prompting es un método en el que guiamos a la IA a través del razonamiento paso a en lugar de esperar una respuesta instantánea Este enfoque es especialmente útil para tareas complejas como la resolución de problemas, razonamiento lógico y explicaciones detalladas. Cuando a la IA se le hace una pregunta directa, a menudo se salta el razonamiento y da una respuesta Pero si solicitamos un desglose paso a paso, IA sigue un enfoque estructurado, mejorando la precisión y la transparencia. Y por cierto, esta es una de las razones exactas por las Open AI ha introducido esa característica que mostré antes, que es pensar por más tiempo, y que esencialmente desencadena un modelo de razonamiento La cadena de incitación al pensamiento no es solo para las matemáticas. Es valioso para la toma de decisiones, la solución de problemas e incluso la creación de estrategias. Al guiar la IA a través del razonamiento estructurado, obtenemos respuestas claras más lógicas. En esta demostración, vamos a crear un prompt de razonamiento de varios pasos en tiempo real, y la demostración comparará las indicaciones de razonamiento directo versus paso a paso solo para mostrar cómo la incitación de la cadena de pensamiento mejora las respuestas de IA Entonces pasaremos por tres escenarios diferentes, un problema matemático, asegurando IA muestre su trabajo, toma de decisiones, lo que demuestra la estructuración, comparaciones lógicas y resolución de problemas para cosas como depurar código con, análisis paso a paso Entonces comencemos con el escenario uno, y pasemos por un problema matemático para asegurarnos de que la IA pueda mostrar su trabajo. Entonces, lo que haremos es mostraremos cómo una pregunta matemática directa solo puede darte una respuesta, y luego demostraremos cómo la generación de cadenas de pensamiento asegura una explicación paso a paso Entonces para este paseo, lo que voy a hacer es comenzar con una simple pregunta directa. Entonces voy a pegar en el siguiente prompt que dice lo que es 32 veces 47. Nuevamente, solo un problema matemático básico. Así que vamos a ejecutar esto. Y ahí tienes. Se puede ver bastante sencillo 32 veces 47 es 1054 Entonces aquí, puedes ver que la respuesta de IA es de 1,000 lo siento, 1504 Y el tema aquí es que la IA da una respuesta, pero ninguna explicación. Entonces, sigamos adelante y refinemos el prompt para solicitar el razonamiento paso a paso. Entonces, en cambio, lo que voy a hacer es usar el siguiente baile de graduación para lograrlo. Entonces voy a decir, sigue siendo el mismo problema, problema matemático. Voy a decir resolver 32 veces 47, pero voy agregando paso a paso. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, ahora se puede ver que estamos viendo algún tipo de mejora. Se descompone en escalones. Entonces paso uno, escribe los números, paso dos, multiplica 32 por siete, multiplica 32 por 40, suma los dos resultados, y la respuesta final es 1504 Entonces aquí, puedes ver que sí ves la mejora porque ahora la IA muestra el desglose completo del cálculo. Y la conclusión clave aquí es que las indicaciones de COT ayudan a la IA a mostrar su razonamiento, lo que hace que la solución sea más clara y fácil de verificar Para nuestro próximo escenario, vamos a estar viendo decisiones y la estructuración de la comparación lógica. Entonces aquí vamos a mostrar cómo un amplio prompt de comparación básicamente puede darte una respuesta muy básica y demostrar cómo estructuración de COT puede organizar la respuesta de manera más lógica Entonces vamos a repasar el siguiente ejemplo, y solo voy a comenzar con una pregunta muy sencilla, y voy a usar el siguiente prompt para esto, que dice, que es mejor, trabajo remoto o trabajo de oficina. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y aquí se puede ver que una especie de DAI está dando una respuesta, donde está diciendo que ambos tienen pros y contras, y luego comienza a hablar los pros y contras para cada uno para el trabajo remoto, y luego el trabajo de oficina. Entonces aquí, sí se obtiene un desglose de pros y contras para cada uno, pero el problema es que básicamente carece profundidad y no hay un razonamiento estructurado. Entonces, lo que podemos hacer ahora es que podemos refinar esto con una cadena de pensamiento que incite Entonces la forma en que voy a hacer eso es que voy a usar el siguiente prompt aquí. Que dice: Compara el trabajo remoto y el trabajo de oficina paso a paso, enumerando los pros y los contras de cada uno seguido de una recomendación final. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Ahora puedes ver que lo está rompiendo en diferentes categorías. Así que conseguimos administración del tiempo y flexibilidad, y luego está mostrando los pros y los contras de cada categoría. Luego viaje y ubicación, comunicación y colaboración, productividad, salud mental y vida social, desarrollo de carrera, visibilidad, etc. Y luego al final aquí, es como mostrarte la recomendación final, y lo mejor en general es en realidad un modelo híbrido, que, ya sabes, puedes ir a la oficina ciertos días de la semana y puedes trabajar desde casa, ciertos días de la semana. Entonces eso en realidad no es un mal tipo de recomendación final final, asumiendo que tu lugar de trabajo lo permite. Entonces aquí, se podría ver el desglose, y esto es una mejora porque la respuesta ahora está estructurada lógicamente con un desglose bien organizado Y este tipo de conclusiones clave de esta demostración es que COT ayuda a la IA a estructurar respuestas complejas para facilitar la comprensión y la toma de decisiones. Bien, entonces ahora para nuestro tercer escenario, echemos un vistazo a la resolución de problemas. Entonces echemos un vistazo a un ejemplo de depuración donde depuramos código con un análisis paso a paso Y aquí, vamos a mostrar cómo la IA puede identificar y solucionar problemas de manera más efectiva con el razonamiento estructurado. Entonces para este ejemplo, voy a comenzar con una solicitud de depuración directa Entonces para esto, usaré el siguiente prompt, que dice, arregle este código Python por mí. Entonces primero, voy a pegar el código, y luego solo voy a empujar esto un poco hacia abajo y luego decir arreglar este código Python por mí. Y entonces aquí tenemos el código Python, y puedes ver que esto es una especie de código en sí, si estás familiarizado con esto, pero básicamente el problema aquí es que el código causará una división por error cero. Pero sigamos adelante y ejecutemos esto y veamos qué se le ocurre a ChAGPT. Bien. Entonces aquí puedes ver que el PT de Chachi realmente ha captado el error y dice que el código que proporcionaste levantará un error de división cero cuando B es cero, y dice que puedes arreglarlo agregando manejo de errores usando un bloque tri acept, y aquí está la versión corregida, y luego imprimirá Bien, entonces esto está bien. Esta es una solución a este problema potencial en el código. Y el tema aquí es que la IA te da una solución, pero no explica por qué. Hizo los cambios que hizo. Entonces ahora sigamos adelante y refinemos esto con una cadena de pensamiento que incite Entonces lo que voy a hacer es que voy a usar el siguiente prompt para lograr eso, que dice, analizar esta función de Python paso a paso, luego explicar posibles errores, y luego sugerir una solución. Entonces entonces solo puedo seguir adelante y volver a poner este prompt, estructura similar a mi prompt anterior. Así que pon este prompt o instrucción porque todos son parte del prompt. Entonces voy a poner primero la instrucción, y luego voy a crear una nueva línea aquí, y luego voy a pegar exactamente el mismo código que hicimos aquí arriba. Entonces solo un conjunto diferente de instrucciones en el prompt aquí, que sigue la pauta COT. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, ahora se puede ver sombrero GPT. Recuerda nuestro prompt analiza este Python paso a paso. Entonces puedes ver que está analizando el código, y ahora nos está dando un desglose paso a paso. Entonces definición de función, explica lo que está haciendo, operación de división, y explicar lo que está haciendo, llamada a función, y luego el error potencial, que es la división por cero. Y dice en Python dividiendo por cero, plantea este error, y luego aquí hay una solución sugerida que es especie de u proporcionándote y luego hay algunas cosas opcionales aquí. Y luego algunos resultados de ejemplo en términos de si tuvieras que seguir esta corrección como pauta, aquí hay algunas salidas de ejemplo que potencialmente podrías ver. Ahora, aquí puedes ver la mejora en comparación con la respuesta anterior porque la IA ahora explica el problema paso a paso antes proporcionar la solución en lugar de simplemente saltar a la solución. Entonces, la conclusión clave aquí es que la solicitud de COT ayuda a depurar el código de IA de manera estructurada, lo que hace que los problemas y las soluciones sean más claros 12. Indicaciones de pocas tomas y cero tomas: Ahora vamos a echar un vistazo a otra técnica llamada pocos disparos y cero disparos incitación. Pocos disparos y disparos cero son técnicas para guiar las respuestas de IA En la incitación de tiro cero, IA genera una respuesta sin contexto previo basado en el conocimiento general En pocas tomas, proporcionamos ejemplos primero para que IA entienda el formato o estilo que queremos Con cero indicaciones de Shell, la IA intenta entender lo que necesitas en función de patrones generales Si bien puede generar respuestas razonables, es posible que no coincida con su tono, estructura o estilo preferido sin orientación adicional. Pocas indicaciones de shell le dan a la IA una referencia clara antes de generar respuestas Al proporcionar uno o más ejemplos, guias a la IA para que coincida con un estilo, estructura o tono específicos. Esto es especialmente útil en la redacción de contenidos, resumen y el razonamiento complejo En esta próxima demostración, vamos a estar comparando tiro cero versus F Shot incitando para una tarea del mundo real Y aquí, lo que vamos a hacer una demostración es que compararemos las indicaciones Zero Shot y F Shot mostrando cómo proporcionar ejemplos mejoran las respuestas generadas por IA Por lo que la demo consistirá en tres escenarios del mundo real. Vamos a estar escribiendo un correo electrónico, generando una descripción del producto y resumiendo un artículo Entonces comencemos con el Escenario uno, y aquí es donde vamos a escribir un correo electrónico, y verás la comparación de tiro cero versus pocos disparos. Así que vamos a mostrar cómo un prompt de disparo cero da una respuesta genérica básica, y luego mostraremos cómo unos pocos disparos ajustan respuesta de IA a un estilo específico Entonces para este ejemplo, lo que vamos a hacer es comenzar con un prompt de tiro cero, y voy a usar el siguiente prompt para eso. Voy a decir, escribir un correo electrónico invitando a colegas a un evento de team building. Entonces sigamos adelante y corramos este frente. Bien, entonces como puedes ver aquí, Chat CHIPT hizo todo lo posible para escribir un correo electrónico, y es bastante decente Entonces tiene una línea de asunto. Y dice, Hola equipo. Me complace anunciar que estamos organizando un evento de team building, y es por órdenes de algunos jugadores. Así marcadores de posición para que puedas poner en la fecha, hora, ubicación, actividades Puedes reemplazar eso con lo que tengas planeado. Y luego aquí puedes poner la fecha RSVB y luego tu nombre y cargo como marcadores de posición, los cuales podrás rellenar. Entonces no está mal. Está bien. Es bastante genérico. Entonces como puedes ver que su respuesta de IA es genérica. No hay personalidad, y el problema aquí es que la respuesta carece de compromiso, personalidad y claridad. Bien, ahora, sigamos adelante y refinemos esto con unos cuantos prontos de disparo. Y la forma en que lo hacemos es que vamos a usar un ejemplo para guiar a EAI en cuanto a lo que estamos buscando, digamos, por ejemplo, para el tono, ¿verdad Entonces esto es lo que voy a usar como un prompt. Voy a decir, recuerda, Chat GPT conserva contactos, ¿verdad Entonces no tengo que repetir lo que quería hacer inicialmente, que era escribir un correo electrónico invitando a colegas a un equipo. Entonces ese era el propósito principal de la pronta o de esta conversación hasta este punto. Entonces ahora voy a usar el siguiente f so prompt, que dice, aquí hay un ejemplo de un tono de correo electrónico atractivo que me gusta. Entonces estás siendo muy específico sobre qué tono te gusta, y estás dando un ejemplo, y quieres que HATGPT básicamente analice eso y siga las mismas pautas en términos de producir una salida que sea muy similar a ese Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto y veamos qué es capaz de hacer JAGPT . Bien. Entonces ahora si miras este correo, parece un poco más diferente porque el tono ha cambiado. Así que prepárate para hackear, Hey equipo. Espero que a todos les vaya genial. Estamos encantados de anunciar el próximo evento. Algunas de esas cosas siguen siendo las mismas, así que aún porque de nuevo, dado que se trata de un evento de equipo, estas cosas siguen siendo aplicables, como el día, la ubicación y el tema. Y estos son marcadores de posición que puedes rellenar en función del evento Pero aquí, puedes ver algunas diferencias, ¿verdad? Dice, Esta es una gran oportunidad para relajarse, para conocerse y así sucesivamente Por favor R SVB antes de esta fecha. Aquí puedes ver que eso ha cambiado un poco. Y dice, ya sea que estés codificando, diseñando, lanzando o simplemente trayendo ideas frescas, esta es tu oportunidad de colaborar, construir algo genial, tal vez incluso ganar uno o dos premios Entonces otra vez, y luego va a haber comida, botín, cosas así Y entonces esta parte sigue siendo la misma RSV B por el estado. Entonces puedes ver que está siguiendo el tono que estás brindando aquí, como, ven listo para actividades emocionantes, buena comida y alguna competencia amistosa, RSP B el miércoles Entonces ahora se está guiando para seguir el tono que más te guste. Y ha podido reescribir con éxito ese correo electrónico. Entonces aquí, definitivamente, podemos ver las mejoras porque la IA adapta un tono más atractivo y un formato estructurado. Y la clave para llevar aquí es que las respuestas de IA de tiro cero son genéricas, pero pocas indicaciones de disparo ayudan a IA coincida con un estilo o tono deseado Para nuestro siguiente escenario, inicialmente estaba pensando en hacer una descripción del producto, pero pensé que podríamos cambiarlo a algo un poco más interesante y hacer una publicación en las redes sociales en su lugar porque las redes sociales una gran parte de nuestras vidas en estos días que creo que sería mejor y más ejemplo de la vida real pasar por la idea de unos pocos disparo incitando y ver su caso de uso Aquí vamos a crear una atractiva publicación en LinkedIn, que muestra el impacto de los ejemplos Así que vamos a estar demostrando cómo IA produce un genérico vinculado en la publicación con un prompt de tiro cero versus cómo proporcionar algunas guías de publicación de ejemplo AI para que coincida con el tono, estructura y las tácticas de compromiso Así que pasemos juntos por el paseo. Primero, comencemos con cero Deberá avisar. Y aquí, lo que voy a hacer es decir lo siguiente. Entonces en JAGPT, voy a poner en el siguiente aviso que dice, escribir una publicación en LinkedIn anunciando nuevo programa de mentores de nuestra compañía Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Bien, entonces aquí puedes ver que Chachi PT ha hecho un trabajo bastante decente crear algo así como un genérico Linked in post, noticias tan emocionantes de, y luego el marcador de posición para el nombre de tu empresa Estamos orgullosos de anunciar el lanzamiento del programa de mentores, y luego aquí hay una descripción por qué estamos haciendo esto con algunas viñetas, y luego solo hablando de una especie de gritos Y luego el hash tag, claro, porque esta es una red social y los hashtags son bastante comunes. Entonces, mirando la salida aquí, realmente no hay nada malo en esto, pero uno de los problemas que puedo ver es que simplemente se siente plano y se lee como un comunicado de prensa. Y además, le falta una voz personal, una narración, o un fuerte CTA o también conocido como llamado a Entonces aquí es donde podemos aprovechar FusshotPmpt. Y para ello voy a usar un par de ejemplos en mi siguiente prompt, que va a aprovechar la técnica fus shot prompt Entonces lo que voy a decir es lo siguiente. Entonces pegué esto en, y empieza como, aquí hay dos ejemplos del estilo que me gusta ejemplo uno, y luego pongo en mi como un ejemplo, Linked in post Entonces aquí estamos hablando del trabajo de Heat. Estoy encantado de compartir que acabo de iniciar nuestro programa de tutoría de futuros líderes en algún nombre de compañía compuesto, emparejado con un mentor increíble, y así sucesivamente algunos hashtags, algunos Y luego ejemplo dos, otra vez lo mismo. Estoy usando eso. Hay algunas fechas aquí y así sucesivamente y luego así que estoy dando dos ejemplos aquí con el estilo con el estilo y el tono que me gusta. Y ahora estoy preguntando Este es el baile de graduación. Entonces estoy preguntando ahora, escribir un enlace en post anunciando nuevo programa de mentores de nuestra compañía en el mismo estilo Entonces aquí es donde estás aprovechando esta técnica de incitación. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Bien, ahora puedes ver que Chad GPT pudo producir esto, y dice, basado en el tuyo en el estilo de los ejemplos, aquí está el vinculado y pose para tu caso de uso Entonces nuevamente, hay Emojis involucrados, tan grandes noticias del equipo de tu empresa Acabamos de lanzar cualquier nombre del programa, nuestro nuevo programa de mentores, etc. Yo apenas unas semanas de pilotaje. Ya hemos visto poderosas maridajes. Y entonces, nuevamente, las solicitudes ya están abiertas. Aquí está el marcador de posición de fecha límite. Vamos a construir la función. Así que empoderando palabras y oraciones. Y entonces, nuevamente, estas son las etiquetas hash que se utilizan para ello. Entonces puedes ver que la respuesta de la IA, es más detallada y es más atractiva y coincide con nuestro tono y los ejemplos que brindamos. Entonces, aquí, la conclusión clave de esta demostración es que al mostrar ejemplos concretos de IA de técnicas de tono, estructura y participación, indicaciones de Fuso te ayudan a elaborar copias de redes sociales o realmente cualquier otro caso de uso que tengas que resuene con tu audiencia e En este último escenario, vamos a estar resumiendo un artículo y estaremos estructurando la IA saput con las incitaciones de F Shot Así que aquí mostraremos cómo la incitación de tiro cero produce un formato de resumen aleatorio, y mostraremos cómo las incitaciones de F Sha mejoran la estructura del resumen de IA Entonces para este ejemplo, vamos a comenzar con un prompt de tiro cero, y lo que voy a hacer es pedirle que resuma un artículo Antes de que empecemos, sin embargo, si ves este mensaje en la parte inferior aquí, esto es bastante normal. Entonces, si estás en la capa gratuita, después de usar hat CPT por algún tiempo, dentro del mismo día o dentro de la misma sesión, puedes encontrarte con este límite, y esto se debe a que el modelo GPT 40 es en realidad es una de las cosas que se proporciona para los suscriptores pagos en el plan plus y Pro Sin embargo, el nivel gratuito también tiene la oportunidad de probarlo durante una cierta cantidad de proms y tiempo a lo largo del día Por lo que vuelve a restablecerse después de algún tiempo. Entonces solo ignórelo. Lo cambia a un modelo diferente, que es un mini modelo, y te mostraré en un segundo. Entonces solo puedes presionar X y salir de los datos en caso de que lo veas en la parte inferior. Pero sí, solo puedes ignorarlo. Si estás en la capa gratuita, aún puedes seguir usando HatPT y realmente no debería afectarte tanto Bien, entonces para éste, voy a pedir esto para resumir el artículo, y lo que voy a hacer es que aquí solo tengo un artículo genérico, pero déjame seguir adelante y usar el siguiente prompt, y simplemente voy a decir resumir este artículo en tres frases. Bien. Y luego Colin y luego yo voy a venir aquí, y este es solo un artículo aleatorio que escogí de Google, y dice cómo es la característica de las energías renovables Entonces, si vas a esta dirección, puedes mirar el mismo artículo. Es de earth.org. Entonces solo voy a copiar esto, volver a HGIPT y solo voy a copiar esto o pegar esto en Porque en vez de copiar pegando todo el contenido, que es algo que puedo hacer, solo puedo poner esto porque HGPT tiene la capacidad de buscar en la web Así que buscar en la web es la funcionalidad que tiene. Entonces no necesito copiarlo y pegarlo, pero podrías si quisieras. Podrías entrar aquí, copiar todo este contenido y luego pegarlo de nuevo en HAGBT con el mismo prompt. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y se puede ver que dice buscar en la web, por lo que está activando esa función, y en realidad es capaz de tener acceso a ese artículo, y es capaz de resumirlo Entonces aquí puedes ver que hizo el resumen, es un párrafo, por lo que el artículo del mismo discute el rápido crecimiento y cuentan con proyecciones de energía renovable y así sucesivamente. Entonces aquí puedes ver que la respuesta de la IA está algo desestructurada y puede carecer de detalles clave Y el tema es, de nuevo, la falta de estructura y la falta de conclusiones clave, porque si querías enfocarte en ciertas cosas y conclusiones clave, esta no es la mejor manera ni la forma más legible para eso Entonces, lo que podemos hacer es que en realidad podríamos usar unos cuantos disparos para mejorar eso. Y ponerla al formato que realmente nos guste así que esto es lo que podemos hacer. Voy a usar el siguiente prompt que dice, resumir el artículo, y ja GPD sabe a lo que nos referimos con eso, ¿ Entonces no necesitamos dejarme simplemente sacar esto porque ya tiene el contexto. Así que resuma el artículo usando este formato. Y aquí es donde realmente le puedo dar alguna estructura. Entonces le estoy diciendo que use esta estructura. Por cierto, no creo que realmente necesitemos el código de todos modos aquí Así que idea principal una breve declaración del enfoque del artículo, conclusiones clave, tres puntos importantes, conclusión, un resumen de una oración, y ahora resumir la característica de en realidad, ni siquiera necesitamos esta última parte, Lo siento, solo voy a sacar esto porque ya te estamos diciendo que resumas el artículo aquí Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso aquí. Bien, entonces ahora se puede ver que tiene mucha más estructura. Entonces tienes la idea principal. Recuerda, le diste un ejemplo. Entonces ChahPT está haciendo coincidir la respuesta o su salida con su estructura y ejemplo Entonces está siguiendo la misma pauta que la proporcionaste. Entonces tienes la idea principal. Explica la idea. Tiene tres conclusiones clave principales. Entonces, para alguien que está ocupado que no es capaz ir a pasar tiempo y leer todo esto, solo quiere entender cuáles son las tres principales conclusiones clave, simplemente pueden leer esto, que es mucho más breve y requiere menos tiempo Y luego aquí hay una conclusión. Entonces les pedimos un resumen de una oración del insumo y se trata del impacto aquí en una frase. Entonces puedes ver que la mejora es enorme y la IA ahora puede seguir un formato estructurado, haciendo que el resumen sea más claro y valioso. Y la clave aquí es que pocos disparos mejoran la estructura y claridad de los resúmenes generados por IA 13. Indicaciones de múltiples giros: Hablemos ahora de las indicaciones de varios giros para conversaciones continuas múltiples giros permite a la IA mantener contactos a través de múltiples interacciones En lugar de comenzar de nuevo con cada consulta, puedes construir sobre respuestas anteriores, haciendo que la IA se sienta más como un asistente interactivo en lugar de como un generador de respuestas únicas. En una conversación multiturno, IA conserva las respuestas anteriores. En lugar de repetir detalles, continúa la discusión de forma natural. Esto es especialmente útil al refinar ideas o explorar temas complejos paso a paso. indicaciones a múltiples plazos son excelentes para la lluvia de ideas, investigación y IA puede refinar, ampliar y mejorar las respuestas con cada interacción, haciéndola sentir más como una discusión continua que como una herramienta de un solo uso. En nuestra próxima demostración, vamos a mantener consistencia y el contexto en los chats en curso, y esto es lo que vamos a demostrar, que va a ser una demostración que mostrará cómo la IA mantiene contextos de conversación dentro de una sesión y mejora las respuestas a través de interacciones de múltiples giros. Por lo que la demo consistirá en tres escenarios del mundo real. Haremos una consulta técnica, haremos un poco de escritura creativa y luego haremos algunas soluciones de problemas y resolución de problemas. Luego, para cada escenario, estaremos pasando al inicio con un prompt inicial y luego observaremos la respuesta de la IA. Haremos un seguimiento con las consultas dependientes del contexto sin repetir ningún otro detalle, y luego verá cómo la IA refina y se basa en las respuestas anteriores Entonces nuestro primer escenario, vamos a estar haciendo una indagación técnica, y aquí es donde verás que la IA recuerda el tema de discusión Entonces verás cómo la IA recuerda lo que pregunta el usuario dentro de la misma sesión, y demostraremos cómo la incitación multitérmino permite discusiones en profundidad sin repetir ningún otro detalle Entonces comencemos con una pregunta genérica. Entonces para este prompt, voy a usar la siguiente frase que dice, ¿Para qué se utiliza Python? Entonces, sigamos adelante y procesemos este aviso. Bien, así como pueden ver aquí, la respuesta es buena y es informativa. Se trata de para qué se utiliza el lenguaje de programación Python. Entonces, ciencia de datos y aprendizaje automático, desarrollo web , automatización y scripting, finanzas, desarrollo de juegos, etc. Entonces la respuesta está bien. Sin embargo, podemos observar que la IA proporciona una visión general bastante amplia de los casos de uso de Python. Entonces lo que queremos hacer ahora es que queremos dar seguimiento con una pregunta específica sin repetir Python o la palabra Python aquí. Entonces aquí, lo que podemos hacer es usar el siguiente prompt y decir qué bibliotecas son las mejores para la ciencia de datos. Y ahora cuestiona workrk y luego no estamos usando la palabra Python Entonces sigamos adelante y corramos este frente. Bien, así se puede ver aquí, dice, gran pregunta. Para la ciencia de datos, Python tiene un rico ecosistema de bibliotecas. Tenga en cuenta que aquí no usé la palabra Python, pero Chachi PT pudo retener ese contexto del anterior porque en mi anterior, pregunté para qué se usa Python En el prompt de seguimiento, solo dije qué bibliotecas son las mejores para la ciencia de datos, y básicamente es capaz retener ese contexto e interpretar exactamente a lo que me refiero. Así que no solo estoy pidiendo ciencia de datos en general a través de todos los lenguajes de programación, sino que sin tener que especificar Python en mi prompt de seguimiento, fue capaz de entender eso. Entonces puedes ver que está diciendo que Python tiene un rico ecosistema de bibliotecas, y ahora está listando esas bibliotecas para Python específicamente. Entonces Pandas, esta es la biblioteca go to para datos estructurados como CSVs, Excel, tienes NumPI, que es un array eficiente de operaciones matriciales utilizadas Tienes visualización de datos, y aquí hay un montón de aprendizaje automático e IA, limpieza de datos. Entonces te está dando todas las bibliotecas para Python. Entonces nuevamente, este es el punto aquí es que cuando estás dando seguimiento la pregunta específica sin repetir la palabra Python, IA recuerda que el usuario realmente está discutiendo Python y no pide aclaraciones Entonces ahora vamos un paso más allá y pidamos una comparación de dos bibliotecas sin replantear el contacto Entonces si vuelves aquí arriba, puedes ver eso por aquí, Pandas y ves Pandas y NN Pi, que se menciona, esta es la salida de HaChipt, entonces Cha GIPT ha producido entonces Cha GIPT Entonces lo que podemos hacer es, de nuevo, podemos pedir la comparación entre estas dos bibliotecas sin repetir todos los detalles. Entonces voy a usar el siguiente prompt que dice compare Pandas y NN Pi para manejar grandes Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Entonces aquí ahora está creando una tabla, que es realmente un formato bonito porque es legible. Es fácil comparar los dos uno al lado del otro. Entonces se trata de las diferentes categorías de características y luego de cada una de ellas, para que puedas ver la diferencia con bastante facilidad. Y lo último que quiero mencionar es que una cosa a observar es que IA continúa la discusión sin problemas sin necesidad del contexto redundante a lo largo de cada paso del camino. Entonces, la clave para llevar aquí es que la provocación de urnas múltiples elimina la repetición y permite discusiones más profundas Ahora, pasemos por un ejemplo donde hacemos algo de escritura creativa, y aquí es, nuevamente, donde queremos ampliar la respuesta previa de la IA. Así que aquí mostraremos cómo la IA puede construir sobre ideas anteriores para la lluvia de ideas o la escritura creativa, y demostraremos cómo UlturnPmpting refina ideas anteriores para la lluvia de ideas o la escritura creativa, y demostraremos cómo UlturnPmpting refina y mejora el contenido generado por IA. Entonces, para nuestro primer ejemplo, sigamos adelante y comencemos con el baile de fin de curso básico de la idea de la historia. Entonces voy a usar el siguiente baile de graduación que dice, dame una breve idea de trama para una novela de ciencia ficción. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Bien. Entonces aquí hay una idea de trama. Es un párrafo, y puedes ver que HatPTS hizo un buen trabajo al entregar la historia básica simple Y una observación es que la IA sí crea una idea de trama única. Entonces este es un buen comienzo. Ahora, lo que queremos hacer es ampliar un aspecto específico sin replantear la premisa completa Entonces aquí es donde puedo usar un prompt de seguimiento y decir algo como describir al personaje principal. Entonces aquí verás algunos personajes mencionados en la trama. Entonces veamos qué es lo que Chat GPT es capaz interpretar y lograr sin que proporcionemos esa información redundante Entonces lo único que digo es describir al personaje principal. Y por aquí, se puede ver sin más detalle adicional, Cha GBT pudo describir a ese personaje, la doctora Amina Rao, que es exactamente el que se mencionó aquí inicialmente en la idea básica de la trama Entonces por aquí, se puede ver que fue capaz de recoger eso sin que realmente le demos el nombre del personaje ni nada. Yo entendí. Fue capaz de interpretar el contexto, y esto es una gran mejora porque la IA recuerda la idea original de la historia y es capaz de construir sobre ella Llevemos esto un paso más allá y pidamos más detalles sobre un giro específico de la trama. Entonces para hacer eso, voy a usar el siguiente prompt que dice, Cuál es el mayor giro de la trama en esta historia. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Y luego aquí, ChagPT nos está dando o creando un giro de trama con algunos detalles y, la única observación aquí que me gustaría compartir es que IA IA se basa naturalmente respuestas anteriores sin necesitar la historia de fondo completa cada vez Así que esto te ahorra mucho tiempo de copiar pegar y ir y venir una y otra vez Entonces esta es una gran característica. Y la conclusión clave aquí es que múltiples giros ayuda a la IA a desarrollar ideas progresivamente haciendo que la lluvia de ideas sea más efectiva A continuación, pasemos por un escenario en el que estamos solucionando problemas y resolviendo problemas con una depuración paso a paso Entonces, aquí mostraremos cómo la IA ayuda a solucionar errores siguiendo un proceso iterativo paso a paso, y demostraremos cómo la solicitud de varios giros refina las capacidades de resolución de problemas de la IA Entonces, para este recorrido, sigamos adelante y comencemos con un mensaje de error y pidamos a la IA que diagnostique el problema. Entonces usaré el siguiente prompt que lee, estoy recibiendo una división por error cero en Python. ¿Qué pasa? Así que sigamos adelante y presionemos Enter. Bien, para que veas que ChaChiPT pudo detectar el problema general Y en realidad, incluso fue un paso más allá y proporcionó una solución potencial donde dice cómo solucionarlo. Y antes de hace un tiempo, en realidad no era capaz de hacer esto, pero esto muestra cuán avanzados están obteniendo los modelos Cha ChiPT y qué tan rápido, con el tiempo, las cosas están mejorando y los modelos apenas se están volviendo más conocedores y más potentes con un largo conjunto de funcionalidades y capacidades muy conjunto de características en Entonces esto es increíble de ver porque mayoría de las veces en realidad tendrías que pedir específicamente la solución. Entonces aquí tienes el ejemplo causa del error. Entonces tienes la explicación, y luego aquí tienes un ejemplo, y luego aquí obtienes algo así como una solución potencial. Podría haber más, y entonces aquí tienes los resultados. Ahora, pretendamos que en realidad no nos dio el cómo solucionarlo, o este no es el particular que estamos buscando en términos de solución. Entonces lo que podríamos hacer es que podamos simplemente sin repetir el problema otra vez, cierto, sin mencionar esa división por error cero en Python, solo usemos un prompt de seguimiento para pedirle a AI que sugiera una solución sin repetir todos los detalles. Entonces para eso, voy a hacer esto. ¿Cómo puedo evitar este error? Entonces pongámoslo. Entonces aquí puedes ver que está recomendando que como una corrección de código de ejemplo, es recomendando que usemos una sentencia if, y hay un par Use un try except block, use un valor predeterminado o fallback de fallas, o luego simplemente desinfecte la entrada para asegurarse de que esto no suceda Entonces esto es una mejora porque la IA está dando algo así como una solución muy concreta y procesable, en realidad múltiples soluciones aquí, lo que podría ser útil dependiendo su caso de uso y tiene múltiples soluciones para elegir Entonces esto es una mejora porque es una solución accionable Ahora, lo que puedes hacer es refinar la solución para una mejor usabilidad. Entonces puedes usar el siguiente prompt y decir, si vas al fondo aquí, puedes decir, ¿ puedes modificar esto para plantear una excepción en su lugar? Entonces sigamos adelante y hagamos eso. Y luego esto vuelve a la original de las soluciones que se trataba de aceptar, que fue una de las soluciones que JAG BT nos mencionó anteriormente, que era la número dos aquí, en realidad está poniendo eso en uso y nos está mostrando algún código para verlo en acción Entonces por aquí, se puede ver que no tuve que repetirme respecto al contexto. Entonces la observación aquí es que puedes ver que en realidad está poniendo el código para nosotros, y luego es aquí un uso, dependiendo de que si esta fuera una especie de nuestra función, está usando que así es como realmente llamarías a la función de división. Obtuviste la función y luego puedes llamar a esa función en el bloque tri except, y esto ayudaría a prevenir el error. Entonces, la IA continúa la discusión refinando su propia respuesta anterior, y la conclusión clave aquí es que el impulso de múltiples giros convierte a la IA en una herramienta interactiva de resolución de problemas, refinando las respuestas paso a paso 14. Ejercicio práctico: Muy bien, ahora vamos a unir todo pasando por el ejercicio práctico, y aquí es donde me gustaría que aplicaras técnicas avanzadas de prompting para resolver un problema En este ejercicio, aplicarás las técnicas avanzadas de prompting que hemos cubierto Tan pocos disparos, tiro cero y giro múltiple y cadena de pensamiento incitando a abordar un problema del mundo real Esta actividad práctica te ayudará a ver cómo estructurar tus avisos puede mejorar las respuestas generadas por IA Primero, elige una tarea que quieras completar usando IA. Podría ser escribir contenido, analizar información o resolver un problema técnico. Para este ejemplo, le pediremos a la IA que ayude a desarrollar una estrategia de lanzamiento para un curso en línea. Comience usando las indicaciones de disparo cero. Haz la pregunta a AI sin ninguna orientación. Es probable que obtenga una respuesta genérica que carece de profundidad o estructura. Esto demuestra por qué las indicaciones de refinación son necesarias para obtener respuestas de alta calidad Al usar pocas indicaciones de disparo y proporcionar un ejemplo primero, IA ahora sigue un formato estructurado Esto hace que la respuesta sea más organizada y mucho más fácil de aplicar. multitérmino le permite refinar la respuesta de la IA a través de preguntas de seguimiento En lugar de una respuesta amplia, puede mejorar y ampliar iterativamente los detalles para obtener una solución completamente desarrollada La generación de una cadena de pensamiento asegura que IA piense de manera lógica y secuencial Ayuda a estructurar las respuestas paso a paso, haciendo que las respuestas sean más metódicas y 15. Productividad y automatización: Para esta siguiente sección, volvamos nuestra atención a optimizar las indicaciones para casos de uso específicos, y podemos comenzar con Chat GBT para la productividad y la automatización del flujo JAGPT es una excelente herramienta para automatizar tareas repetitivas, como redactar correos electrónicos, resumir informes y generar documentos estructurados Al integrarlo en su flujo de trabajo, puede trabajar de manera más inteligente, no más difícil, ahorrando un tiempo valioso mientras mantiene una producción de alta calidad. La IA puede manejar una variedad de tareas en el lugar de trabajo, desde escribir correos electrónicos hasta resumir informes En lugar de pasar horas redactando respuestas o extrayendo puntos clave de documentos largos, deje que HAGPT haga el trabajo pesado por usted Ya sea que estés escribiendo un correo electrónico desde cero o perfeccionando uno existente, hat GPT te ayuda a mantener el profesionalismo y a ahorrar tiempo Asegura que tu mensaje sea claro, educado y bien estructurado sin el esfuerzo de componer desde cero En esta próxima demostración, estaremos generando un hilo de correo electrónico de trabajo completo usando CHAIPT Entonces aquí, esta demostración mostrará cómo CHAIPT puede automatizar las conversaciones por correo electrónico, desde la redacción de un correo electrónico inicial hasta el manejo respuestas y el refinamiento Entonces pasaremos por tres escenarios diferentes. Uno incluye escribir un correo electrónico profesional desde cero, el otro generar una respuesta basada en un correo electrónico recibido, y luego, por último, veremos refinar el tono de un correo electrónico existente. Entonces, para el escenario uno, vamos a estar buscando escribir un correo electrónico profesional desde cero. Y aquí, me gustaría mostrar cómo la IA genera un correo electrónico profesional bien estructurado, y también verás cómo proporcionar contexto mejora la respuesta de la IA. Entonces comencemos con un prompt básico. Voy a usar el siguiente mensaje que dice escribir un correo electrónico solicitando una actualización del estado del proyecto a un colega. Entonces sigamos adelante y presionemos Centro. Bien, entonces el correo electrónico es, como puede esperar, tiene la estructura de un correo electrónico, por lo que recibió sus solicitudes de línea de asunto para la actualización del estado del proyecto. Y luego hay algunos marcadores de posición que puedes llenar. Entonces el nombre del colega, el nombre del proyecto, su nombre, y así sucesivamente. Entonces aquí, de nuevo, este correo electrónico, no está mal. Es pedirle a tu compañero de trabajo una actualización del proyecto. Ahora se puede ver que la IA es capaz de hacerlo. Verás, si miras el tono, espero que te vaya bien. Quería verificar el estado del proyecto. ¿Podría por favor compartir una actualización, si es posible? Entonces gracias de antemano, se puede decir que el tono es educado, es profesional, y es un correo electrónico con una estructura clara Ahora, sigamos adelante y refinemos el correo electrónico para agregar algo de urgencia sin ser demasiado agresivos o sonar descortés Entonces lo que voy a hacer es usar el prompt de seguimiento que dice, Hacer que el correo electrónico sea más urgente sin dejar de ser profesional. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Entonces CHATPT es capaz de reescribir el correo para que veas que sigue manteniendo el profesionalismo, así que espero que te vaya bien Me estoy comunicando para solicitar actualización urgente del proyecto. Nos estamos acercando a un plazo clave, así que necesito una idea clara de cuál es el estado actual. Entonces hay un sentido de urgencia. Para que pueda ver, por favor envíe un resumen rápido por una hora y fecha específicas. Para que podamos abordar cualquier bloqueador. Así que avísame si necesitas algo de mi lado, y gracias por tu atención a esto. Para que puedas ver el tono que está transmitiendo un nivel de urgencia mientras sigue manteniendo la profesionalidad a lo largo del correo electrónico. Entonces, la conclusión clave aquí es que la IA puede adaptar el contenido del correo electrónico en función de la urgencia, tono y las expectativas del destinatario. Ahora para nuestro próximo escenario, vamos a estar generando una respuesta basada en el correo electrónico recibido. Entonces aquí mostraremos cómo la IA puede generar un correo electrónico consciente del contexto responde y demostraremos cómo la IA adapta su respuesta en función de los detalles proporcionados. Así que pasemos por caminar juntos. En este ejemplo, vamos a proporcionar a la IA un correo electrónico entrante, así que esto es lo que voy a usar como mi mensaje aquí. Dice, Aquí hay un correo electrónico que recibí, generar una respuesta educada Y ahora sólo voy a pegar en un correo electrónico, y claro, este es un correo electrónico de ejemplo. Entonces voy a paginar eso aquí. Puedes ver que es una solicitud de actualización del proyecto de tema, y luego hola, sea cual sea tu nombre, gracias por contactarte, el proyecto procesando bien, y así sucesivamente. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Ahí vas. Entonces HPT está produciendo los resultados aquí. Entonces nuevamente, el tema es lo que sea que va a ser un re porque estamos respondiendo al correo electrónico que nos fue recibido Para que puedas ver hola nombre de colega. Y entonces aquí es donde HGPT está siendo educado. Entonces, gracias por la actualización. Agradezco la transparencia. Me alegra escuchar que el proyecto está mayormente encaminado, y entiendo los problemas técnicos que surgieron. Por favor, manténme informado de cualquier cambio importante en la línea de tiempo. Entonces la observación aquí que todos podemos hacer es que IA genera una respuesta profesional natural basada en el correo electrónico recibido. Ahora vamos un paso más allá y refinemos la respuesta para solicitar una actualización más detallada. Entonces voy a usar el prompt de seguimiento que dice, modificar el correo electrónico para pedir un desglose detallado de lo que queda por completar. Entonces aquí se puede ver que en realidad no se discute eso. Dice, si usted tiene un breve resumen de los temas o necesita un no dude en compartir. Pero ahora en realidad estamos pidiendo un desglose detallado de lo que queda usando este prompt. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, entonces nuevamente, HAT TBT está manteniendo ese nivel de profesionalismo en el correo electrónico Entonces, gracias por la actualización. Agradezco la transparencia. Entonces, en su mayor parte, esta parte es la misma que la del último correo electrónico si echas un vistazo aquí. Pero el cambio aquí es que dice, cuando tenga un momento, ¿ podría por favor compartir un desglose detallado del 20% restante de la obra? Y por supuesto, puedes cambiar esto a lo que se ajuste a tu caso de uso. Esto es sólo un número arbitrario aquí. Por lo que sería útil entender lo que queda por completar y la línea de tiempo está avanzando. Esperando su respuesta. Entonces, por aquí, puedes ver que IA agrega especificidad mientras mantiene el profesionalismo, y aquí es donde realmente puedes presenciar las indicaciones de varios giros, permite que la IA genere respuestas que coincidan con el flujo de una conversación en curso Para el tercer escenario, vamos a estar refinando el tono de un correo electrónico existente. Entonces aquí mostraremos cómo la IA modifica el tono de un correo electrónico para que coincida con diferentes estilos de comunicación Entonces primero, sigamos adelante y proporcionemos a hat GPT un correo electrónico existente Para ello, voy a utilizar el siguiente prompt. Dice, Hacer este correo electrónico más formal, y luego voy a seguir adelante y proporcionar algo. Nuevamente, esto se acaba de conformar a los efectos de esta demo. Uh, así que voy a pegar, ya sabes, es muy corto, sólo una frase. Entonces dice: Oye, nombre del titular del lugar. Simplemente comprobando el estado del proyecto. Avísame si necesitas algo, gracias. Entonces es bastante corto y algo casual. Se puede sentir desde el tono aquí. Entonces le estamos pidiendo a HAGBT que haga esto más formal. Así que sigamos adelante y presionemos Enter. Entonces ahora se puede ver que el PT de Chachi en realidad ha pedido una versión más formal del correo electrónico Entonces tema del proyecto esta actualización del estado del proyecto, dice, te va bien. Estoy llegando a verificar el estado actual del proyecto. Por favor avíseme si hay algo que necesites de myside para apoyar el progreso Gracias, y espero con interés su actualización. Entonces esto es mucho más profesional y menos casual en comparación con el correo electrónico anterior que teníamos. Por lo que podemos observar que la IA ajusta el lenguaje para ser más pulida y profesional en este escenario. Bien, ahora, probemos algo diferente y cambiemos un poco el tono a casual, aunque el primero sea bastante casual Nuevamente, esto es sólo algo que hice para los únicos fines de esta demo. Pero digamos que nuestro correo electrónico inicial fue en realidad esto. Entonces, lo que podemos hacer o cualquier correo electrónico que recibiste en la vida real es algo así como en este formato, o este fue tu borrador inicial. Y digamos que solo queremos modificar el correo electrónico para que sea más informal y más amigable. Entonces voy a usar el prompt de seguimiento que dice, Ahora reescribe este correo electrónico en un tono amigable e informal Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Aquí tienes. Entonces lo primero que notas es mucho más corto. Es sólo básicamente una frase. Dice: Oye, solo quería registrarme y ver cómo van las cosas con el proyecto. Avísame si hay algo que necesites de mí, y muchas gracias. Hecho. Por lo que bastante conciso, muy corto, muy breve, amable, menos formal. Y aquí puedes ver que en base a este prompt de seguimiento, IA es capaz de adaptar el correo electrónico para que coincida con los diferentes estilos de comunicación. Entonces, la única conclusión de esta demostración es que la IA puede ajustar el tono y el estilo para que coincida con diferentes necesidades de comunicación del lugar de trabajo. 16. Creación de contenido y redacción de textos: Pasemos ahora a HGPT para la creación de contenido y HGPT es una poderosa herramienta para la creación de contenido, ya sea que estés escribiendo blogs, guiones o publicaciones en redes sociales Ayuda a generar ideas, estructurar el contenido y refinar la redacción. Permite producir escritura de alta calidad en menos tiempo. La IA ayuda a optimizar la creación de contenido en múltiples plataformas. Ya sea que necesites un blog estructurado, una publicación en redes sociales o un guión de video, HGPT puede generar contenido atractivo y personalizado sin esfuerzo IA puede ayudar a estructurar el contenido de manera lógica, haciéndolo más atractivo y amigable con el lector Ya sea que necesite una introducción sólida, secciones bien organizadas o un atractivo llamado a la acción, HGPT garantiza que su escritura fluya Para esta próxima demostración, vamos a crear una publicación de blog a partir de un prompt de estructura, y lo que haremos es mostrar cómo las indicaciones de estructura conducen a mejor contenido de blog generado por IA al refinar el prompt en múltiples pasos Por lo que la demo consistirá en tres pasos clave. Entonces estaremos generando una entrada de blog básica con amplio prompt. Entonces, el disparo cero incitando refinaremos el prompt agregando estructura y formateo Así que esto sigue la técnica de incitación de pocas tomas, y luego estaremos mejorando el compromiso reescribiendo secciones específicas que básicamente está usando el prompting multiturn Entonces, sigamos adelante. Y para cada uno de ellos, claro, comenzaremos con el simple prompt, tal y como hemos estado haciendo. Observaremos la respuesta de la IA, luego modificaremos el prompt para ser más refinados, y luego mejoraremos el contenido final para una mejor interacción y claridad. Entonces comencemos con nuestro primer escenario. Entonces, paso uno, vamos a estar generando una entrada de blog básica usando el prompt de tiro cero. Entonces aquí verás cómo un prompt vago o desestructurado da como resultado una respuesta genérica de IA Para este recorrido, solo voy a estar usando comenzando con una solicitud muy simple que usa el siguiente prompt y dice, escribir una entrada de blog sobre el equilibrio trabajo-vida. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, así se puede ver CHAT EPT sigue dando salida al contenido del blog aquí, pero está siguiendo la estructura de un blog típico Entonces tienes tu título aquí, encontrando el equilibrio, cómo hacer realidad la armonía de la vida laboral. Entonces acabas de hablar de algunas definiciones. Y si el equilibrio trabajo-vida, las materias blancas, cinco formas prácticas de mejorar. Entonces aquí te está dando cinco consejos, el mito, y luego los pensamientos finales aquí. Tan muy típico y siguiendo una buena estructura de una típica entrada de blog. Ahora el problema aquí es que la respuesta es un poco demasiado genérica y carece profundidad o algo de estructura. Y la observación aquí es que las indicaciones de shell cero suelen generar contenido vago o genérico Ahora pasando al paso dos, aquí es donde estaremos refinando el baile de graduación con estructura. Entonces aquí es donde estamos aprovechando la técnica de incitación fuhot Y aquí verás cómo agregar un esquema estructurado al baile da como resultado un artículo claro más atractivo, y seguirá nuestro tipo de formato que solicitamos aquí usando un ejemplo. Entonces aquí, lo que vamos a hacer es que vamos a modificar el baile de graduación para incluir alguna estructura a través de un ejemplo. Entonces lo que voy a hacer es que voy a pegar en el siguiente prompt. Dice, escribir una entrada de blog sobre equilibrio trabajo-vida usando esta estructura. Entonces, hasta este punto, sigue siendo lo mismo. Este fue el aviso anterior aquí. Pero ahora te lo estamos diciendo, sigue siendo el mismo prompt, pero estamos agregando usando esta estructura, y ahora estamos dando un ejemplo. Entonces estamos diciendo que me den estas cuatro categorías. Entonces introducción, por qué es importante el equilibrio trabajo-vida, desafíos comunes, estrategias prácticas, y luego conclusión, conclusiones clave aliento También al final aquí, solo voy a hacer una nueva línea así que es más fácil ver que le vamos a decir que use un tono amigable y atractivo. Si quisieras usar un tono diferente, entonces puedes. Entonces esto es lo que tenemos para nuestro pronto. Sigamos adelante y presionemos Enter y veamos qué se le ocurre a ChAGPT. Bien, tardó unos segundos, pero ahora Cha GPT ha terminado la salida, y si te desplazas hasta abajo, puedes ver que ya ha terminado de procesar la salida Y si le das un vistazo a esto, esto es mucho más tiene mucha más profundidad, y además tiene la estructura que estamos buscando y también la información y el contenido que estamos buscando, porque en el prompt anterior, realmente no dijimos de qué contenido para CHA ChiPD hablar o producir Por lo que estamos confiando en HAGPT para resolver esa parte por su cuenta. Pero en el segundo prompt, realidad le estamos diciendo exactamente cuál debería ser el contenido para cada categoría. Entonces introducción, queríamos hablar sobre por qué es importante el equilibrio entre la vida laboral y laboral. Desafíos comunes, queremos hablar luchas que enfrentan los profesionales en el día a día con este tipo de modelo de trabajo. Así que el contenido ahora se adapta exactamente a nuestras necesidades y casos de uso. Entonces aquí tenemos nuestra introducción, al igual que teníamos estas cuatro categorías aquí, introducción, desafíos comunes, estrategias prácticas y conclusión. Entonces eso es exactamente lo que tenemos introducción, por qué el equilibrio es importante, retos comunes. Tenemos estrategias prácticas. Aquí es donde realmente nos está dando algunos consejos basados en lo que puede ayudar con cosas como la gestión del tiempo, establecer límites, atención médica y cosas así. Y luego llegamos a la conclusión, y aquí es donde hablamos las conclusiones clave y el estímulo Entonces esto es lo que puedes ver, como puedes observar, proporcionar un baile estructurado puede mejorar significativamente la salida de la IA. Bien, ahora tenemos una línea de base bastante buena para nuestra entrada de blog aquí. Entonces estamos contentos con lo que tenemos. Esta es la base para, digamos, un borrador bastante bueno. Ahora, queremos estar buscando mejorar el compromiso reescribiendo secciones, y aquí es donde estamos aprovechando la técnica de activación de múltiples giros . Entonces, lo que mostraremos en este siguiente paso aquí en nuestra demostración es cómo refinar secciones específicas de la respuesta de la IA hace que el contenido sea más atractivo. Entonces, antes que nada, pasemos por un ejemplo, y aquí vamos a mejorar la introducción para hacerla más convincente. Entonces aquí, si volvemos, esta fue la introducción que tuvimos en la sección uno. Entonces queremos reescribir esto para que sea más convincente. Entonces lo que voy a hacer es que voy a pegar en el siguiente baile de graduación que dice reescribir la introducción para llamar la atención y usar un ejemplo identificable Y tenga en cuenta, nuevamente, estamos usando el aviso de giro múltiple, así como pueden ver aquí, no estoy repitiendo ninguna de la información porque el contacto se conserva durante todo el chat o esta sesión. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahí tienes. Entonces ahora, Chachi PT pudo reescribir la introducción para que fuera mucho más llamativa y tuviera un ejemplo real aquí Entonces esto es, ya puedes ver, alguna vez te encontraste respondiendo correos electrónicos en pijama a las 11:00 P.M. Preguntándose a dónde fue el día Entonces nuevamente, está usando un ejemplo y lo está haciendo más llamativo Entonces ahora podemos seguir adelante en nuestro blog y simplemente reemplazar esta porción que ha mejorado la parte de introducción de nuestro blog aquí. Y por supuesto, como puedes ver, IA ahora usa una estadística identificable y un gancho más fuerte Entonces ahora sigamos adelante y hagamos que esta sección de estrategia sea más procesable aquí Entonces, si volvemos, tenemos las estrategias prácticas, que era la Sección tres en la entrada original del blog aquí. Entonces seguiremos adelante y usaremos un aviso de seguimiento para básicamente hacerlo más procesable Entonces para hacer eso, voy a usar el siguiente prompt que dice, sección de estrategias ampliadas con ejemplos del mundo real. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, entonces ahora básicamente está reescribiendo la Sección tres, pero puedes ver que en realidad está agregando un ejemplo para cada categoría Entonces estamos hablando de la gestión del tiempo. Puedes ver que agregó un ejemplo para la sección priorizar tus tres tareas principales por día Entonces, María, una gerente de marketing usa el método de los tres primeros cada mañana , enumera tres prioridades en la nota adhesiva y la mantiene junto a su computadora portátil. Todo lo demás espera hasta que se hagan esos, sin importar cuántos correos salgan. Entonces estos son buenos ejemplos. T bloqueo, es el mismo, y luego tienes el tiempo de inactividad, como una reunión. Entonces, si no está en tu calendario, probablemente no va a suceder. Entonces es decir eso, realidad puedes programar eso en tu calendario. Entonces eso es para la primera sección, la gestión del tiempo. Es hacer exactamente lo mismo para establecer límites, y es hacer lo mismo para el autocuidado. Y aquí puedes ver en términos de mejora que IA agrega ejemplos del mundo real para una mejor relatabilidad Y aquí es donde puedes presenciar que la incitación multitérmino permite a la IA refinar las secciones para una mejor legibilidad, compromiso y, por supuesto, claridad 17. Programación y consultas técnicas: Ahora echemos un vistazo a HPT para codificación y consultas técnicas JTGPT es una poderosa herramienta para desarrolladores, que ofrece asistencia en la redacción, depuración y Ya sea que esté generando código, resolviendo errores o mejorando el rendimiento, IA puede acelerar su flujo de trabajo y mejorar sus habilidades de resolución de problemas. JGPT puede generar fragmentos de código completos para Ya sea que necesite una función de clasificación simple o un algoritmo complejo, IA puede proporcionar código funcional y eficiente. La IA puede detectar y corregir rápidamente errores de codificación comunes. En este ejemplo, HatGpt identificó una división por cero y sugirió una solución para manejar el problema Esta demostración mostrará cómo HatchPT puede identificar depurar, optimizar y explicar código usando proms estructurados Entonces aquí, la demo constará de tres pasos clave. Primero, estaremos depurando una función rota e identificando y arreglando un error A continuación, vamos a echar un vistazo a la optimización del código para la eficiencia y legibilidad Y por último, echaremos un vistazo a explicar los cambios realizados para mejorar la comprensión. Entonces para esto, comenzaremos con un problema y observaremos la respuesta inicial de HAPT Usaremos indicaciones de seguimiento para refinar la solución y luego ver cómo puedo explicar este razonamiento Ahora, para el primer paso, lo que vamos a hacer una demostración es mostraremos cómo detecta la IA y solucionaremos un error en una función rota. Para lograr esto, lo que voy a hacer es que voy a proporcionar en GBT una función que esté conteniendo un bug Entonces primero, comenzaré con mi prompt, que dice que hay un error en esta función. ¿Puedes encontrarlo y arreglarlo? Y luego voy a crear una nueva línea aquí, y luego voy a copiar y pegar el siguiente código aquí. Así que ahora, solo para rápidamente en caso de que no estés familiarizado con la codificación, esta es una función Python muy simple, muy básica Pero si no entiendes esto, no te preocupes. Puedo guiarte a través de esto, pero esto es simplemente una función aquí que se llama calcular el precio total. Ese es el nombre de la función, y esta es la definición de esa función en términos de lo que hace. Y simplemente agrega el precio y luego el impuesto, y luego devuelve el total. Ahora, una cosa que esta función está ahora en este prompt se está pasando con un error, y eso es intencional porque a propósito estamos incluyendo un error JGBD puede atrapar esto y Ahora bien, el bug está en la definición de la función, tenemos dos argumentos. Entonces podemos pasar en dos argumentos. Una es el precio y otra es la tasa impositiva. Entonces cuando se llama a la función, tenemos que pasar esas dos cosas para que la función pueda hacer su trabajo. Ahora, por aquí, aquí es donde realmente llamamos a la función, que está dentro de una declaración print, pero no es que solo tengamos un argumento, y estamos pasando en el primer argumento, que aquí está el precio. Entonces estamos pasando 100 por el precio, pero no estamos pasando el segundo argumento, que es la tasa impositiva. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto y veamos qué se le ocurre a HAGBT Y ahí lo tienes. Entonces ahora mismo, dice, Sí, hay un error con esta función. La función, calcular precio total espera dos argumentos, precio y tasa impositiva, pero sólo estás pasando en un argumento al llamar a la función. Entonces eso es exactamente correcto, y ese es el problema con esta función. Entonces dice que esto elevará a un mecanografiado porque falta tasa impositiva Nos está dando una versión fija. Y aquí, dice que en realidad nos está brindando un par de soluciones, no solo una, lo cual es agradable. Por lo que dice proporcionar ambos argumentos. Entonces aquí, por ejemplo, si tienes un impuesto del 5%, llamarías a la función. Bueno, antes que nada, hay que incluir el argumento, y luego como parte de eso, estás pasando un número, que en este caso, es una tasa impositiva. Entonces, por ejemplo, aquí, estamos llamando a la función, estamos pasando 100 por el precio, y luego estamos pasando el 5% por la tasa impositiva. Y ahora es capaz de hacer su trabajo, hacer el cálculo, que es el precio más el impuesto, y luego devolverá el total. Opción dos, dice proporcionar un valor por defecto para la tasa impositiva. Y la forma en que puedes hacerlo es que podrías hacerlo en la definición de función. Para que veas que así es como lo harías aportando valor. Entonces argumento se llama tasa impositiva, pero luego hay un 0.05 igual. Entonces a esto se le llama el argumento por defecto. Entonces, si en un escenario como anteriormente en nuestro prompt, alguien no proporciona la tasa impositiva, utilizará ese default. Entonces se convierte en un argumento opcional y luego y luego usará realmente este , y por aquí. Así que por aquí, se puede ver que ahora está llamando así dentro de la definición de la función, proporcionamos el argumento por defecto y asignamos un 0.05. Entonces ese será el valor predeterminado para ese argumento. Y luego, cuando lo estamos llamando, lo están llamando de dos maneras diferentes. Entonces el primero, solo están pasando el precio, pero de esta manera, la función aún no se encontrará errores y seguirá ejecutándose y devolverá el resultado. Y la forma en que lo hace es que está usando el valor predeterminado del 5%. Por lo que pasa en el precio y devolverá el total del precio más 5% de impuestos. Entonces el segundo, puede pasar el argumento real, y tenga en cuenta que cualquier argumento que vaya a proporcionar va a reemplazarlo cualquiera que sea el valor predeterminado Entonces, el valor que estás proporcionando como usuario en ese argumento para ese argumento en esa función siempre tendrá prioridad sobre el valor predeterminado El valor predeterminado está ahí si no proporciona un valor o proporciona un valor que sea diferente al valor predeterminado. Entonces esta es básicamente la versión fija. Puedes usar lo que quieras en términos del caso de uso o lo que veas que mejor se ajuste a tu caso de uso Pero el punto aquí es que HGBT pudo aplicar una corrección y la IA fue identificada fue capaz de identificar a la función le faltaba un argumento requerido en la llamada a la función y agregó la verificación de validación también Así que por aquí, en realidad, eso es una cosa que podríamos haber hecho. Podríamos haber arrojado una declaración if. IA no se le ocurrió eso, pero si quisieras, en realidad podríamos pedirle que lo hiciera. Así que en realidad podríamos seguir adelante y pedirle que agregue en una especie de declaración ifelse para agregar validación Así que aquí puedes ver que la IA ayuda a detectar rápidamente los parámetros faltantes, los problemas de sintaxis y los errores lógicos. En esa nota, sigamos adelante y realmente hagamos un aviso de seguimiento para agregar una verificación de validación. Entonces aquí es donde realmente podemos tener una comprobación lógica que pueda captar el error o devolver un error con un mensaje en caso de que, ya sabes, el segundo argumento en este caso, falte la tasa impositiva. Y debería ser muy fácil hacerlo. A veces realmente dependiendo a veces JGBD sí incluye la declaración if aquí En este caso, no obtuviste la definición aquí, y luego por aquí, tienes otra solución donde te da el valor predeterminado, lo cual está bien. Pero no conseguimos una solución donde tengamos validación. Entonces sigamos adelante y hagamos eso. Entonces Um, todo lo que tienes que hacer es decir realmente, agregar una verificación de validación. Entonces sigamos adelante y hagamos eso. Bien. Y ahí tienes. Entonces aquí tienes tu nueva función, y esta es agregar cheque de validación no solo por el precio, lo siento, no solo por la tasa impositiva, sino que la está agregando tanto para el precio como para la tasa impositiva. Entonces aquí dice validar entradas. Entonces, antes de procesar o realmente ir a calcular el total, en realidad ejecuta esas validaciones para asegurarse de que todo esté bien Entonces dice si tu precio, si lees esto, dice, si el precio debe ser un entero o un float y mayor que cero, Um, en realidad, déjame llamar tu atención aquí abajo también, porque en realidad lo bueno de HatPD realmente te explica la lógica después de que imprime la salida Entonces, si precio el precio tiene que ser un flotador, ¿verdad? O tiene que ser entero o flotante, y el precio tiene que ser uh, calificado o igual a cero. Si no, va a levantar error, y luego arrojará que este precio de mensaje de error debe ser un número no negativo. Y luego lo mismo para los impuestos. Entonces aquí tenemos alguna validación. Dice que la tasa impositiva debe ser un número y tiene que calificarse de cero. Entonces esto podría ser lo que sea, como 0.05 como vimos en el ejemplo anterior o 0.1 por 10%, lo que sea. Entonces por aquí, puedes ver que esto agregó la verificación de validación para esos. Y luego una vez que valides ambos insumos, entonces realmente puedes entrar en tu cálculo, que es precio más impuestos y luego devolver el total. Y de nuevo, aquí, podrías en realidad porque tenemos esta declaración por defecto aquí también, puedes llamar a la función de un par de formas diferentes, y seguirá siendo válida. Entonces uno es simplemente pasar el precio y no la tasa impositiva, que luego utilizará el valor predeterminado del 5%, o simplemente puede pasar en el precio y la tasa impositiva. Entonces este 10% aquí sobrescribimos este valor aquí y hará los cálculos usando el 10% Bien, ahora echemos un vistazo para ver si podemos optimizar el código para la eficiencia, y aquí es donde voy a mostrar cómo IA refactorial el código para una mejor legibilidad y Entonces, para este ejemplo, vamos a pedirle a ChagBT que realmente optimice la función Entonces para hacer eso, voy a usar el siguiente prompt que lee, optimizar esta función para hacerla más limpia y eficiente. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, ahí tienes. Entonces aquí puedes ver que esto es un poco largo ahora, cierto, especialmente con las comprobaciones de validación agregadas. Entonces ahora en realidad se reduce que es más legible, es más limpio, así que puedes ver las mejoras en la parte inferior aquí también. Entonces dice los tipos, float, clarificar los tipos esperados de entrada y salida, compactar la validación usando la palabra clave N ahí. Y así esta de aquí, y luego dice matemática simplificada, y luego sigue aplicándose la tasa impositiva por defecto, si no se proporciona explícitamente. Entonces ahora, esta es una función más limpia y legible, y esto demuestra que la IA mejora la eficiencia al reducir el código redundante y hacer que las funciones sean más robustas. Ahora, lo siguiente que quiero hacer demostración es que siempre puedes solicitar a Chat GBT que te brinde una explicación de la solución o lo que sea que esté haciendo Así que algo así como es proceso de pensamiento, explícale su proceso de pensamiento a usted o el razonamiento o la lógica que está siguiendo. Entonces aquí quiero mostrar cómo la IA puede explicar sus pasos de depuración y optimización para una mejor comprensión Ahora bien, en este escenario, en realidad lo hizo por nosotros sin que tuviéramos que preguntar. Por lo que se creó después de nuestro prompt, nos dio el código mejorado basado en nuestros requisitos. Pero luego hay una sección llamada Mejora, por lo que en realidad explicó todo. A veces hace eso, a veces no. Nuevamente, a medida que los modelos mejoren y mejoren, podrá también a partir de tus chats y datos anteriores y tu interacción y en base a su memoria y algunas de las personalizaciones que hayas realizado a CHAGBT, podrá seguir y poder predecir qué es lo que estás buscando, dependiendo, por ejemplo, dependiendo, por ejemplo, tu título de trabajo o de lo que le hayas pedido Entonces esto es realmente importante, pero en este caso, sí brindó la explicación de las mejoras. Pero vamos a ponernos un poco más técnicos. Digamos que no lo hizo o quizás esto no es tan profundo. ¿Bien? A lo mejor es sólo de muy alto nivel. Entonces, lo que podemos hacer es pedirle a la IA que realmente explique las mejoras realizadas. Entonces para hacer eso, usemos otro prompt de seguimiento que simplemente diga, explique los cambios realizados para optimizar esta función. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Ahora debería estar dándonos una explicación más detallada. Y nuevamente, el punto aquí es que queremos aprender. No queremos que Ja JB solo haga el trabajo por nosotros y siga adelante. En realidad queremos estar aprendiendo. Y la forma en que aprendemos de esto es siguiendo su proceso de pensamiento y entendiendo la lógica que siguió. Entonces aquí se puede ver el primer paso, dice Tienes agregó, y ahora se refiere a la línea que cambió. Pero luego también habla de la Y y del beneficio. Esto es realmente importante, sobre todo es muy valioso a la hora quitar aprendizajes y aprender lecciones de esto Pregunte claridad sobre qué tipos espera y devuelve la función. El beneficio mejora la legibilidad del código y ayuda a herramientas como inters e ID a proporcionar mejores sugerencias que la verificación de errores Así que muy lógico, muy útil. La siguiente es la validación condensada usando la clave NI. Dice que combina las dos comprobaciones de validación separadas en una sola línea legible. Código menos repetitivo, más fácil de mantener y expandir. Genial. Y luego simplificar el cálculo. Aquí tenemos precio de devolución veces uno más impuestos. Dice que reemplaza a los más verbos uno, y por aquí, que era este tipo Entonces ahora en vez de estas dos líneas, solo tenemos una línea. Entonces, el beneficio de esto es más corto, más limpio y matemáticamente equivalente, por lo que obtienes exactamente lo mismo No te devuelve una respuesta diferente. Y también evita la necesidad de una variable temporal, que es un problema clásico muy común, problema programación. Y luego mejorar la legibilidad y eficiencia. Por lo que dice al combinar todo lo anterior, la función ahora es más fácil de leer, un poco más rápida debido a menos operaciones y más robusta a la validación y anotaciones de tipo Entonces así es como realmente puedes obtener IA para ayudar a explicar el proceso de pensamiento arreglar o depurar el código, y esto muestra cómo Chachi BT puede actuar como mentor al explicar los pasos de depuración y optimización de una manera clara y estructurada explicar los pasos de depuración y optimización una manera clara y 18. Investigación y aprendizaje: Ahora descubramos los casos de uso en HGPT para investigación y aprendizaje Por lo que HGPT es una poderosa herramienta para la investigación y el aprendizaje. Ya sea que esté tratando de resumir un tema complejo, verificar información de hechos o sintetizar conocimientos, IA puede acelerar el proceso y proporcionar respuestas estructuradas fáciles de entender La IA ayuda a investigadores y estudiantes condensando trabajos complejos en puntos clave, haciendo que el aprendizaje sea más rápido y eficiente, para que no tengas que pasar horas leyendo Esto es particularmente útil para resumir investigaciones académicas, informes de políticas o cualquier otro material denso La IA ayuda a las declaraciones verificadas de hechos al cruzar la información con múltiples fuentes, lo que permite a los usuarios verificar la precisión y detectar posibles desinformación o tal vez sesgos Bien, así que ahora hagamos un recorrido por donde podamos usar HAGBT para resumir, comparar y Y aquí estaremos resumiendo un tema complejo en puntos clave, comparando dos perspectivas sobre tema polémico y el hecho verificando un reclamo y evaluando su validez Entonces comencemos con el paso uno donde resumimos un tema complejo Y esto es lo que quiero mostrar cómo la IA descompone a un sujeto denso en claros conocimientos digeribles Para ello, comencemos con un tema de investigación muy amplio. Entonces voy a estar usando el cambio climático. Para ello, vamos a utilizar el siguiente prompt que dice, resumir los principales puntos de la investigación sobre el cambio climático en cinco viñetas Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, para que veas que fue capaz de darnos el punto de cinco viñetas. El tema del cambio climático, quiero decir, es tan enorme y tan vasto y hay tantas cosas por las que pasar, ya sabes, cientos de miles de páginas de investigación y artículos. Pero si solo estás tratando de obtener una especie de, como, desglosarlo en una visión digerible, usar esa técnica de cinco viñetas es una excelente manera de comenzar Nuevamente, esto es un comienzo pero la conclusión clave aquí es que puedes ver ChatGBT pudo producir cinco viñetas sobre el tema, y esto muestra que la IA ayuda a investigadores y estudiantes a comprender rápidamente los principales temas de A continuación, echemos un vistazo a comparar dos perspectivas sobre un tema polémico. Entonces, por ejemplo, o tal vez no encuentre esto polémico. Es un tema bastante debatido hoy en día. Pero aquí vamos a mostrar cómo IA presenta argumentos desde ambos lados del debate. Entonces para este ejemplo, solo voy a usar el trabajo remoto versus el trabajo de oficina. Entonces para esto, vamos a pedirle a Chat GPT que compare los diferentes puntos de vista Para hacer esto, solo voy a usar el siguiente prompt que dice, comparar los pros y los contras del trabajo remoto versus el trabajo de oficina. Entonces sigamos adelante y presionemos sobre el Inter. Bien, entonces Chat GPT es capaz de dar la respuesta aquí. Y se puede ver que es capaz de hacerlo así que hizo unos pros y contras para cada uno. Así que el trabajo a distancia, ahí están los pros, y luego tenemos los contras aquí. Y luego para el trabajo de oficina, tenemos los pros, y luego tenemos los contras aquí. Y entonces, claro, esto es algo muy agradable y práctico. Se proporciona el muy, muy condensado y muy legible, pequeño resumen de tabla ese tipo de simplemente transmite la misma información en solo una o dos palabras, cual es realmente agradable porque es muy legible y es fácil de digerir en términos muy simples Ahora, hagamos un seguimiento para refinar un aspecto específico de esto. Entonces para hacer eso, voy a decir, usando el siguiente prompt, ampliar el impacto del trabajo remoto en la productividad. Así que vamos a entrar y ahora va a separar eso un poco y enfocarnos en ese aspecto específico del tema. Por lo tanto, impacto positivo en la productividad. Tienes menos interrupciones, ambiente de trabajo personalizado, y por supuesto, cada uno de ellos tiene su más explicación y detalle, programación flexible, menos tiempo de viaje y autonomía Y luego hay aspectos negativos. Entonces retrasos en la comunicación, aislamiento, exceso de trabajo y agotamiento, así que todas estas cosas Y por supuesto, un resumen, comida para llevar en general. Pero la clave aquí es que se puede ver HAGBT proporciona una perspectiva equilibrada, haciéndola útil para la investigación, los debates y la toma de decisiones Bien, este próximo va a ser interesante porque vamos a estar comprobando hechos una afirmación por exactitud, y esto viene de la IA. Pero recuerde los datos que la IA está utilizando, está fuertemente entrenada, está fuertemente entrenada en conjuntos y también tiene acceso a Internet. ChaChPT hace un par de años, no contaba con esta funcionalidad, pero ahora tiene acceso a las características ahí Puede investigar y leer todos los artículos en línea con el fin de verificar ciertos hechos. Entonces aquí, mostraremos cómo la IA analiza las declaraciones y las verifica contra fuentes confiables reales, lo cual es realmente genial Entonces ahora, vamos a repasar este ejemplo, y vamos a pedirle a AI que revise tu reclamo de hecho. Y aquí voy a usar el café para beber. Entonces voy a usar el siguiente prompt que dice, hecho verificar esta afirmación. Beber café te deshidrata. Por supuesto, puedes usar cualquier cosa. Esto es solo para los fines de esta demo, pero sigamos adelante y veamos qué se le ocurre. Bien. Entonces aquí, básicamente está diciendo que esta afirmación es mayormente falsa, pero se puede ver que dice lo que dice la ciencia. Entonces hablando de cafeína, el tipo, ya sabes, el efecto es leve y así sucesivamente. Consumo moderado de café, de tres a cinco. Esto no lleva a la deshidratación en adultos sanos. Y luego porque el café contiene principalmente agua, por lo que contribuye a tu ingesta diaria de líquidos. Y hay una evidencia de apoyo. Por lo que dice en 2014 estudio en más uno encontró que el café hidrata a las personas celularmente al agua cuando se consume en cantidades moderadas Entonces eso es muy interesante porque mucha gente piensa que te deshidrata y según ChagBT Y luego aquí está el resultado final. Entonces te está dando los hechos, y luego el resumen aquí, tomar café no te deshidrata si se consume con moderación Está bien como parte de tu ingesta diaria de líquidos, especialmente para los bebedores regulares de café Sin embargo, el exceso de cafeína puede tener efectos más fuertes, diferentes tipos de efectos, no necesariamente deshidratación. Entonces esto es interesante. Entonces es capaz de verificar de hecho esta afirmación en particular, pero ahora fue capaz de producir los resultados, ¿verdad? Entonces sabemos lo que está diciendo. Y en este escenario, es decir que el café no te deshidrata y esto es falso Pero ahora vamos a hacer un seguimiento de esto preguntando por un aviso de seguimiento. Y aquí, lo que estamos tratando de lograr es que queremos dar un seguimiento pidiendo la validación de fuentes. Y esto es realmente importante. Entonces para hacer eso, entonces queremos preguntarte, ¿qué fuente estás usando para llegar a esta conclusión? Entonces aquí, voy a usar el siguiente prompt que dice, Qué fuentes apoyan esta afirmación. Entonces vamos a seguir adelante con esto. Y entonces aquí es donde en realidad está empezando a pasar las fuentes y enumerarlas una por una e incluso dándote un enlace a ese estudio. Entonces todo esto se basa en la investigación y los datos, lo cual es realmente agradable. Entonces el primero es el estudio más uno, 2014. Aquí hay un enlace, y dice habla sobre el título, los autores, y luego el hallazgo clave en ese estudio, y luego puedes leer el artículo completo haciendo clic en este enlace. Siguiente Instituto de Medicina en 2005. Lo mismo, encuentra el hallazgo clave de ese estudio, y luego el enlace si quisieras ordenar el título, la fuente, y luego el enlace, Autoridad Europea de Seguridad Alimentaria, Mayo Clinic, y así sucesivamente. Entonces aquí es donde la IA puede verificar las afirmaciones analizando múltiples fuentes y proporcionando respuestas basadas en evidencia. 19. Marketing y ventas: Hay otros casos de uso donde HAGPT. Entonces, por ejemplo, se puede utilizar para marketing y ventas. Entonces volvamos nuestra atención a estas categorías aquí. HGPT es una poderosa herramienta para comercializadores Puede generar contenido persuasivo, ayudar a crear mensajes de ventas dirigidos y optimizar la participación del cliente Ya sea que estés escribiendo un anuncio, un correo electrónico o una página de destino, HGPT puede hacer que tus mensajes sean más efectivos y eficientes La IA ayuda a los vendedores a generar múltiples variaciones de contenido rápidamente, lo que permite pruebas y optimización de AB Ya sea que estés creando publicaciones sociales, copias de anuncios o campañas por correo electrónico, HattPT hace que la generación de contenido sea perfecta Gran copia de marketing se centra en los beneficios, no solo en las características. IA puede ayudar a refinar su mensaje al hacerlo atractivo, emocional e impulsado por la acción, fomentando conversaciones más altas. Bien, ahora echemos un vistazo a elaboración y prueba de indicaciones de marketing para Entonces aquí, estaremos generando múltiples versiones de un mensaje de marketing, ajustando tono y estilo para diferentes audiencias, y luego creando llamadas a acciones efectivas también abreviadas para CTA Y eso lo hacemos para impulsar conversaciones, y tal vez esas podrían llevar a la convergencia y a las ventas. Entonces comencemos con el paso uno, y aquí es donde estaremos generando múltiples versiones de un mensaje de marketing. Así que aquí mostraremos cómo la IA crea variaciones del mismo mensaje para las pruebas AB. Entonces comencemos con una promoción básica de producto. Entonces para hacer eso, voy a usar el siguiente prompt. Voy a decir, escribir un anuncio en Facebook para una aplicación de fitness que ayude a los usuarios a realizar un seguimiento de los entrenamientos y la dieta. Bien, así que ahora puedes ver HABT nos proporcionó una variación Entonces aquí dice, listo para tomar el control de tu viaje de fitness, pista de ajuste medio. Estás todo en una campaña de acondicionamiento físico y así sucesivamente. Entonces aquí, las características registran los entrenamientos con estos, realizan un seguimiento de comidas y macros, obtienen progreso en tiempo real, y así sucesivamente. Entonces nos dio una variación u de este anuncio de Facebook para esta aplicación de Fitness. Pero una cosa que quiero mencionar es que ahora hay un par de cosas que puedes hacer si te gusta el marketing y quieres diferentes variaciones, simplemente puedes preguntarle a HagptDame diferentes Pero tenga en cuenta aquí también tenga en cuenta aquí que dice, ¿Le gustaría que HAPT realmente siguiera después um dando salida a esta respuesta aquí, dice, ¿Le gustaría variaciones adaptadas a diferentes Ejemplo, principiantes, deportistas, profesionales ocupados. Entonces esto es interesante porque es predecir lo que podrías necesitar a continuación, ¿verdad Es pensar que a lo mejor eres un profesional del marketing, así que quizás quieras más. En este caso, quieres diferentes variaciones. Entonces, en realidad, solo respondamos diciendo que sí porque nos está preguntando, ¿te gustaría versiones adaptadas a diferentes audiencias Entonces digamos que sí y veamos qué se le ocurre. Entonces aquí, en realidad se le está ocurriendo exactamente lo que había en el paréntesis. Así que en realidad puedes agregar más. Es solo seguir con estos, ¿verdad? Entonces dice para principiantes, nos dio una variación. Para los deportistas, nos dio otra variación, para los profesionales ocupados, es otra. Y luego dice, ¿Quieres que cree versiones enfocadas a otras características o tonos, verdad? Entonces las otras cosas que también podrías hacer es que también podrías darle otros tonos o categorías. Entonces, por ejemplo, puedes hacer motivacional, puedes hacer pruebas sociales Así que en realidad puedes pedir eso. Entonces, en realidad, sigamos adelante y hagamos eso. Digamos, dame variaciones para, digamos, dame variaciones para pruebas motivacionales, impulsadas por datos y sociales Vamos a ejecutar ese prompt. Y ahí tienes. Obtienes tres variaciones más. Dice motivacional. Esta es la publicación o anuncio de Facebook, impulsado por datos, y así sucesivamente. Entonces esto en realidad es bastante bueno porque ahora puedes ver las variaciones generadas por IA que permiten a los vendedores probar diferentes estilos de mensajería y optimizar el engagement en función Ahora quiero mostrarles cómo podemos estar ajustando tono y estilo para diferentes públicos. Entonces aquí veremos cómo la IA adapta el mismo mensaje para diferentes personas de clientes. Entonces, para este ejemplo, solo seguiremos construyendo sobre el ejemplo anterior, pero solo vamos a estar modificando el prompt para adaptar los mensajes a diferentes demografías Entonces, por ejemplo, voy a usar el siguiente prompt para apuntar a tres nuevos datos demográficos Por lo que he reescrito este anuncio para un fitness para atraer a tres públicos diferentes Así que conseguimos jóvenes profesionales, padres ocupados y personas mayores. Sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahora ChagPT va a poder adaptar estas versiones de la app de fitness para cada público Entonces ya se puede ver que fue capaz de hacer eso, jóvenes profesionales, padres ocupados, y para las personas mayores. Así que aquí puedes ver que la IA puede personalizar los mensajes de marketing para que resuenen con audiencias objetivo específicas Por último, echemos un vistazo a la creación de llamadas a acciones efectivas o CTA para impulsar conversiones Entonces aquí, lo que podemos hacer es mostrar cómo la IA crea un llamado persuasivo a las acciones para diferentes plataformas y objetivos de marketing Entonces, para este ejemplo, vamos a pedirle a la IA que genere múltiples opciones de CTA Entonces lo que voy a hacer es usar el siguiente prompt que dice, generar cinco frases de llamada a la acción o CTA para una prueba gratuita regístrate Así que sigamos adelante y presionemos Enter. Ahora obtienes el llamado a la acción, y esto suele ser lo que pones al final de tu anuncio o sitio web o lo que sea que estés tratando de donde sea que coloques tu embudo, estás tratando de impulsar las ventas. Pero aquí se puede ver que estamos pidiendo IA, y ahora fue capaz de llegar a cinco llamadas a la acción. Así que comienza tu prueba gratuita hoy mismo. No se necesita tarjeta de crédito. Pruébalo gratis durante siete días y ve la diferencia, desbloquea tu potencial de fitness, únete gratis durante una semana, y así sucesivamente. Entonces esto es bueno. Podemos hacer un aviso de seguimiento donde podamos hacer más urgentes los CTA Entonces para hacer eso, como más sensible al tiempo, por ejemplo, para hacerlo, voy a usar el prompt de seguimiento que dice, Hacer que estos CTA sean más urgentes y sensibles al tiempo Entonces sigamos adelante y hagamos eso. Y ahora realmente deberíamos enfocarnos en el escenario de tipo de oferta por tiempo limitado. Así que inicia tu prueba ahora oferta pronto. No te lo pierdas, solo por tiempo limitado. Los pozos se llenan rápido, actúan rápido. Entonces esto ahora le está dando más urgencia a las frases de llamado a la acción de aquí. Así que aquí puedes CAI puede optimizar los CTA para maximizar las conversiones a través urgencia y el lenguaje impulsado por la acción 20. Ejercicio práctico: Ahora vamos a unir todo pasando por un ejercicio práctico donde tengas oportunidad de desarrollar indicaciones para tu propia industria Este ejercicio te ayudará a desarrollar y refinar mensajes GPT de chat adaptados a tu industria Ya sea que trabaje en marketing, finanzas, atención médica, tecnología u otro sector, esta actividad práctica le permitirá crear soluciones impulsadas por IA que se ajusten a sus necesidades específicas. Piense en una tarea clave en su industria donde CHAIPT puede Ya sea escritura, análisis, alcance de ventas o servicio al cliente, este ejercicio le mostrará cómo optimizar las respuestas generadas por IA para su flujo de trabajo. Comience por escribir un mensaje básico para su tarea elegida. Luego analice la respuesta y vea si necesita más estructura, claridad o detalle. Identificar estas brechas ayudará a refinar el baile de graduación para obtener mejores resultados. Refinar las indicaciones de forma iterativa mejora las respuestas de la IA. Al ajustar el fraseo, especificar el tono y solicitar salidas estructuradas, puede optimizar el contenido generado por IA para las necesidades de su industria 21. Qué son las limitaciones de ChatGPT: Ahora hablemos de entender las limitaciones de HGBT. Si bien HAGPT es una herramienta poderosa, tiene limitaciones. No piensa ni entiende como un humano. Genera texto basado en patrones y datos. Esto significa que la IA puede alucinar, reflejar sesgos o proporcionar información engañosa, haciendo Un problema importante con la IA son las alucinaciones. Puede generar hechos falsos con absoluta confianza. La IA no conoce los hechos como lo hacen los humanos. Sólo predice qué texto debería venir después con base en sus datos de entrenamiento La IA está entrenada en grandes conjuntos de datos que pueden contener sesgos que pueden conducir a resultados injustos o engañosos Es importante revisar críticamente las respuestas de IA para garantizar que sean inclusivas y justas. La IA carece de sentido común, razonamiento y comprensión contextual más profunda. Cuando las indicaciones son ambiguas, puede malinterpretar el significado que requiere un fraseo más específico 22. Resolución de problemas de respuestas deficientes: Vamos a discutir cómo podemos solucionar las malas respuestas en el chat APT La IA a veces malinterpreta las indicaciones o proporciona respuestas vagas cuando no hay suficientes detalles Al mejorar la estructura rápida, podemos obtener respuestas más relevantes, consistentes y perspicaces La IA puede proporcionar respuestas poco claras, inconsistentes o demasiado largas. La clave para la solución de problemas es ajustar las indicaciones para obtener respuestas más estructuradas, concisas o basadas en hechos Cuanto más específico esté estructurado y guiado tu prompt, mejor será la respuesta de la IA. Pequeños cambios en el fraseo pueden mejorar drásticamente la calidad y relevancia de la producción En esta próxima demostración, vamos a estar depurando y refinando las respuestas GPT de chat de comida Aquí demostraremos y comenzaremos con una respuesta de IA vaga o problemática, donde encontramos el rápido paso a paso para mejorar la claridad y la precisión, y luego usaremos las indicaciones multitérmino para guiar la IA a nuestro mejor resultado Ahora, para nuestro primer paso, vamos a estar arreglando una respuesta vaga o genérica Y aquí, voy a mostrar cómo la IA puede producir respuestas vagas cuando las indicaciones carecen Entonces, para este siguiente ejemplo, comencemos con una solicitud genérica. Y para ello, voy a utilizar aquí el siguiente prompt. Y simplemente voy a decir, explicar el liderazgo. Bien, entonces como pueden ver, HAPT está empezando a dar salida a la respuesta aquí, y está empezando a explicar a los lectores y comenzando con una introducción sobre qué es el liderazgo, está entrando en los aspectos clave del liderazgo, tipos de estilo de liderazgo diferente, y luego tiene un párrafo de conclusión al Entonces esto es bueno y un buen comienzo. Pero se puede ver que el problema con esto es que la respuesta es demasiado amplia y carece de percepciones reales y específicas. Ahora, sigamos adelante y refinemos el prompt para una mejor respuesta. Y lo que voy a hacer aquí es usar el prompt de seguimiento que simplemente dice, explicar tres cualidades clave del liderazgo efectivo con ejemplos del mundo real. Entonces aquí, vamos a estar esperando una respuesta de IA más específica. Aquí puedes ver que lo está rompiendo en diferentes categorías de liderazgo. Entonces nos pusimos a pensar visionarios. Te está dando la definición, y te está dando un ejemplo aquí, tal como preguntamos en nuestro prompt. Tienes empatía e inteligencia emocional , tienes decisión Entonces estos son algunos de los aspectos clave del liderazgo, junto con definiciones y ejemplos. Y aquí, de nuevo, se obtiene un breve resumen rápido que es bastante conciso y legible. Entonces, lo que me gustaría que quitaras de este ejemplo es que agregar estructura y ejemplo hace que las respuestas de IA sean más detalladas y más útiles, específicamente para fines de aprendizaje. Ahora bien, para este siguiente ejemplo, me gustaría demostrar cómo podemos estar arreglando una respuesta incorrecta o engañosa de Chat GBT Y aquí, vamos a tratar de mostrar cómo la IA a veces proporciona respuestas fácticamente incorrectas Ahora, usa la palabra try porque no podemos predecir si la IA nos va a dar la respuesta incorrecta o no. La mayoría de las veces, nos dará la respuesta correcta, pero de vez en cuando, podría haber desinformación, y es por eso que siempre debemos estar comprobando los hechos de la salida de IA Entonces va a ser muy complicado reproducir un error en un escenario específico. Entonces intentaremos avisar y ver cómo van las cosas. Entonces aquí, lo que voy a hacer es hacerle una pregunta fáctica a la IA. Y para este ejemplo, simplemente voy a preguntar quién inventó el teléfono. Entonces esa es la pregunta que voy a hacer, veamos qué se le ocurre a HAHBD. Bien, entonces parece que para la parte principal, esto es correcto. Alexander Graham Bell, fue el principal inventor del teléfono, donde obtuvo el crédito principal. Se puede ver que en algunos debates históricos, tienes a Alicia Gray y Antonio. Entonces es difícil decirlo ahora mismo, pero pretendamos que sí sabemos cierta que Alexander Graham Bell esto es correcto, pero no estamos seguros de Alicia Gray. Nuevamente, a los efectos de este ejemplo, pretendamos que esto es incorrecto porque nuevamente, va a ser muy difícil intentar y producir exactamente una respuesta incorrecta de IA porque no tenemos control sobre su conjunto de datos de entrenamiento, y por lo tanto no podemos simular un escenario específico para el propósito de este SMO. Pero digamos, por ejemplo, como ejemplo para este escenario, la respuesta introduce desinformación, que es lo que vemos aquí Ahora, lo que podemos hacer es refinar el baile de graduación para mayor precisión. Entonces lo que podemos decir es usar el siguiente prompt y simplemente decir citar fuentes confiables y confirmar a quién se le atribuye la invención del teléfono. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahora se puede ver que dice que la persona oficialmente acreditada con la infección del teléfono es Alexander Graham Bell. Entonces, con base en el número de patente, así que ahora te está dando el número de patente, la emisión de la patente, y la fecha de emisión, tienes las fuentes confiables. Ahora tienes la patente y marca, USPTO, tienes Labry del Congreso y todas estas fuentes válidas Y nuevamente, si lo deseas, puedes dar click en el enlace aquí y te llevará a ese sitio web específico donde podrás leer todos los detalles e información completos. Y nuevamente, esto está hablando de algunas afirmaciones alternativas, pero se puede ver que inicialmente conseguimos dos personas más a las que se les podría haber acreditado la invención del teléfono. Pero después de poner en el segundo prompt refinado o prompt de seguimiento, podemos decir eso seguro, sabemos que es Alexander Graham Bell. Entonces aquí, la clave para llevar es que siempre verifique los hechos del contenido generado por IA, especialmente para afirmaciones históricas o científicas para garantizar su precisión. Para nuestra próxima demostración, echemos un vistazo a arreglar una respuesta demasiado larga. Entonces aquí, lo que estamos tratando de mostrar es que cómo las respuestas de IA pueden ser demasiado detalladas y necesitan un resumen Y para este recorrido, voy a pedirle a la IA que resuma un tema complejo como es la computación cuántica Entonces lo que voy a hacer es que voy a comenzar con el siguiente prompt que dice, explicar la computación cuántica. Bien, genial. Entonces ahora se puede ver que Chachi PT nos ha dado los resultados, y los ha desglosado en diferentes categorías como clásico versus grande cuántico, superposición, y todas estas categorías diferentes Entonces esto es genial, pero se puede ver que el tema o una observación es que la respuesta es demasiado larga para una rápida comprensión. Entonces aquí lo que podríamos hacer es refinar el baile de graduación para solicitar un breve resumen en su lugar. Entonces, lo que voy a usar es un prompt de seguimiento que simplemente dice, resumir la computación cuántica en una oración usando un lenguaje sencillo A veces ves a diferentes personas usando esta frase usando un lenguaje sencillo. A veces ves a la gente contando Chat GPT, me explicas el tema X como si tuviera 5 años o como si tuviera 10 Y eso es simplemente decir lo mismo. Se trata de decir usar un lenguaje muy sencillo. No uses jerga técnica que no pudiera entender. Entonces en este caso, lo estamos pidiendo en una frase, tan súper breve usando un lenguaje sencillo. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahí tienes. Ahora mismo, se puede ver que la respuesta es más concisa y más clara. Entonces, la computación cuántica es un nuevo tipo de computación que utiliza partículas diminutas para resolver problemas mucho más rápido trabajando en muchas posibilidades a la vez. Así que de nuevo, sigue exactamente esa dirección, una frase, términos simples. Cualquiera puede entender esto. Entonces, más conciso y claro, y puedes ver que decirle a la IA que resuma o simplifique puede ayudar a que las respuestas sean más digeribles 23. Mejora de la consistencia: Ahora vamos a sumergirnos en mejorar la consistencia y evitar salidas conflictivas ChachPT genera respuestas basadas en la probabilidad, lo que significa que puede dar diferentes respuestas al mismo prompt Si bien esto puede ser útil para la creatividad, también puede causar inconsistencia en flujos de trabajo estructurados para la creación de contenido profesional IA no recuerda las respuestas anteriores, y las ligeras variaciones en el fraseo pueden cambiar su enfoque, lo que lleva a respuestas diferentes o incluso contradictorias. Para mejorar la consistencia, debemos refinar nuestras estrategias de incitación La consistencia mejora cuando estandarizamos nuestras indicaciones y agregamos Cuanto más precisas sean las instrucciones, menos variación habrá en las respuestas de IA. Bien, para la próxima demostración, vamos a intentar y asegurarnos de que las respuestas de IA sigan las instrucciones correctamente. Y aquí, lo que demostraremos es mostrar cómo diferentes frases conducen a respuestas inconsistentes, refinar el prompt para una respuesta más estructurada que confiable y luego usar restricciones en cosas como el formato, la longitud, el tono para mostrar que podemos mantener la consistencia Para la primera, lo que vamos a hacer es que vamos a probar respuestas inconsistentes. Y aquí, mostraremos cómo pequeños cambios puntuales pueden conducir a resultados significativamente diferentes. Entonces aquí, lo que podemos hacer es simplemente usar el mismo prompt. Entonces voy a estar usando describir los beneficios de la meditación. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este prompt, ver qué se le ocurre a ChabT Ahora, vamos a estar haciéndole a Cha GIPT una pregunta general varias veces Entonces primero, se le ocurrió esto. Volvamos a hacer exactamente la misma pregunta. Entonces voy a seguir adelante y volver a ejecutar el mismo aviso. Bien, así que vamos a ejecutarlo una vez más. Bien. Entonces, si regresas, puedes ver que la primera, comienza con la Meditación ofrece una amplia gama de beneficios físicos, mentales y emocionales. Si vas al Sekan, dice algo completamente diferente Pero sí tiene algo de la misma estructura. Entonces comienza con la frase introductoria. Entonces dice este dicho, meditación ofrece una amplia gama de beneficios físicos, mentales y emocionales. Este dice que la meditación ofrece una variedad de beneficios para tu mente, cuerpo y bienestar general. Se trata de decir algo lo mismo, pero el punto es que no recuerda lo que decía anteriormente. Entonces te está dando una variación. Así que de nuevo, volviendo a la probabilidad de esperar lo que sigue en términos de texto y salida, se trata de alguna manera de transmitir el mismo mensaje, pero el fraseo y redacción es completamente diferente Para que puedas ver esta, la primera categoría beneficios mentales. Es lo mismo para éste. No obstante, se puede ver que el primero dice reduce el estrés, disminuye los niveles de cristal y hormonink al estrés Para este, dice, reduce el estrés y la ansiedad al calmar el sistema nervioso Así que fraseo y respuestas completamente diferentes. Y luego lo mismo para este, si lo estás viendo, verás esencialmente diferentes tipos de respuestas. Aquí, el punto de esta demostración es que para enseñarte que la IA no recuerda respuestas pasadas, lleva a variabilidad de respuesta. Entonces, para esta siguiente, vamos a estar construyendo sobre que ya brindamos, lo que se describió los beneficios de la meditación de la última conferencia. Pero aquí vamos a estar refinando el baile de graduación para respuestas más confiables. Entonces aquí vamos a mostrar cómo agregar estructura reduce la variabilidad. Entonces lo que vamos a hacer es modificar el baile de graduación para hacer cumplir la estructura. Y lo voy a hacer usando el siguiente prompt que dice, Enumere tres beneficios de la meditación en viñetas con una breve explicación para cada uno. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahora se puede ver por aquí, JGBD ha producido eso, y ahora se puede observar que esta respuesta o la salida ahora está estructurada y más consistente Y aquí se puede ver que a partir de la observación de los resultados, se puede decir que la IA proporciona respuestas más consistentes cuando el prompt incluye instrucciones de estructura y formato. Por último, nos gustaría demostrar cómo usar restricciones usando restricciones de chat GBT para mantener la uniformidad Así que aquí vamos a mostrar cómo restricciones como límites de palabras, formalidad o estilo de respuesta pueden mejorar la consistencia Entonces aquí, puedes continuar con este chat o abrir un nuevo chat. Realmente no importa. Pero yo sólo voy a continuar con esta charla aquí. Pero en realidad, abramos un nuevo chat. ¿Por qué no? Aquí, sin embargo, van a ver que voy a usar el siguiente baile de graduación para pedirle a la IA que siga la restricción de respuesta específica. Y aquí, voy a decir, explicar la importancia de la ciberseguridad exactamente en tres frases en tono formal Bien, para que puedan ver ahora, estamos arreglando el número anterior vimos de la última conferencia para que la respuesta ahora siga una longitud controlada y un estilo formal. Entonces aquí puedes ver que al establecer límites de palabras, como en exactamente tres oraciones, puedes usar límites de caracteres si quieres o límites de palabras, sea lo que sea, cualquier límite que quieras puedes introducir en tu prompt. Se puede ver que la palabra límites, reglas de formato y requisitos de tono, así que en este caso, pedimos un tono formal, todos esos pueden ayudar a la IA a generar resultados más predecibles. 24. Consideraciones éticas: Por lo que la consideración ética es siempre un gran tema y discusión en el mundo de la IA. Entonces echemos un vistazo a eso y consideremos eso en el contenido generado por IA. Entonces la IA es una herramienta poderosa, pero no entiende ética ni la equidad ni la veracidad Simplemente predice texto basado en patrones y sus datos de entrenamiento y el acceso que tiene a Internet y a la información en Internet Es por eso que la supervisión humana es esencial para garantizar que el contenido generado por IA sea preciso, justo y éticamente responsable El contenido generado por IA puede volver a hacer cumplir, sesgar, difundir información errónea o violar las leyes de derechos de autor Por lo tanto, comprender estos riesgos nos ayuda a usar la IA de manera responsable y ética El contenido de IA debe verificarse antes de ser publicado o compartido. Al hacer referencias cruzadas a fuentes confiables y eliminar afirmaciones engañosas, podemos garantizar el uso ético de la IA en la creación de contenido 25. Crear personas de IA: Bien, ahora, profundicemos en creación de personas de IA para respuestas personalizadas Chat GPT se puede personalizar para que se comporte como un experto de la industria, representante de servicio al cliente o especialista en la materia Al definir su personalidad, puede mejorar las respuestas de IA para que sean más relevantes, consistentes y perspicaces Definir una persona de IA mejora la calidad de las respuestas. Ya sea que necesite que HGPT actúe como analista financiero, médico o reclutador, dar forma a su identidad hace más valiosa y atractiva para su caso de uso específico Para crear una persona de IA, usted define su rol, experiencia, tono y formato de respuesta. Esto garantiza que HGPT brinde respuestas alineadas con las expectativas de la industria y las necesidades de la audiencia En este próximo recorrido, vamos a crear una persona de IA para una industria específica Entonces aquí demostraremos y comenzaremos con un prompt básico y observaremos el comportamiento predeterminado de la IA. Refinaremos la persona con instrucciones adicionales, y luego probaremos la persona con escenarios del mundo real. Entonces, para nuestro primer paso, sigamos adelante y probemos JAGPT sin una persona Entonces aquí, voy a mostrar cómo HAIPT responde de manera más genérica sin ninguna personalización Entonces aquí, vamos a comenzar con una solicitud muy simple, y voy a usar el siguiente baile de graduación que dice, dame consejos sobre invertir en fondos indexados. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos este aviso. Y aquí se puede ver que HAGPT pudo darnos la respuesta No obstante, es algo genérico. Por lo que sí lo categoriza entendiendo cuáles son los fondos, comienza temprano y es consistente Entonces esto es más como una especie de instrucción o recomendación. Elija fondos de bajo costo, diversifique, piense a largo plazo, y así sucesivamente Entonces la respuesta es buena. Sigue siendo algo del lado genérico, y aquí puedes ver el problema es que la respuesta carece de profundidad y personalización Entonces aquí puedes ver sin una persona, IA proporciona respuestas genéricas a nivel de superficie. Ahora, construyamos sobre esto y definamos una persona de IA para un asesor financiero. Así que aquí, te mostraré cómo estructurar una persona de IA mejora su experiencia y estilo. Entonces lo que vamos a hacer es modificar el prompt para introducir una persona ahora. Entonces, así es como se ve el prompt mejorado. Entonces a lo que me refiero aquí es que eres un asesor financiero profesional con más de diez años de experiencia. Entonces nuevamente, estamos definiendo la persona a través de la oración. Su función es brindar orientación experta sobre la inversión en fondos indexados. Usa ejemplos del mundo real, recomienda estrategias específicas y respuestas clave con menos de 200 palabras. Por lo que estamos introduciendo aquí también la palabra límite. Entonces, sigamos adelante y corramos este frente. Bien, ahora estamos obteniendo respuestas más específicas aquí. Entonces la diferencia aquí es que la respuesta AR o respuesta HatVT es más refinada y es más experta como Entonces aquí puedes ver una persona bien definida que hace que las respuestas de IA sean más específicas, informativas y procesables Y por último, sigamos adelante y probemos la personalidad de la IA en el escenario del mundo real. Entonces aquí quiero mostrarles cómo la persona sigue siendo consistente a través de diferentes consultas. Entonces para este siguiente ejemplo, lo que voy a hacer es hacer una pregunta de seguimiento para probar la consistencia. Entonces aquí, voy a usar el siguiente prompt que simplemente pregunta GPT, ¿cuál es la mejor estrategia para un principiante invirtiendo en fondos indexados Así que vamos a seguir adelante y presionar Enter, y se puede ver que todavía se mantiene la respuesta es consistente con la persona. Entonces puedes ver que está diciendo para principiantes, para un principiante, la mejor estrategia es la simplicidad, combinada con la consistencia, y luego decirte el número uno, comenzar con un amplio índice de mercado uno, usar el promedio de costos en dólares, mantenerlo simple, considerar agregar bonos para la estabilidad, invertir a través de cuentas de ventaja fiscal, y así sucesivamente Así que aquí puedes ver la definición de personas de IA que garantiza respuestas consistentes como expertos a través de diferentes proms dentro de la misma sesión 26. Indicaciones en capas y consultas anidadas: Ahora vamos a sumergirnos en las solicitudes en capas y las consultas anidadas con La solicitud de capas mejora las respuestas de IA al desglosar tareas complejas en pasos lógicos En lugar de hacer una pregunta amplia, podemos guiar a JAGPT a través un proceso de pensamiento estructurado para obtener resultados más profundos y precisos Las consultas Nestet permiten a la IA refinar y expandir las respuestas de forma natural, similar a una conversación de ida y vuelta Guiando a JAGPT a través de una secuencia lógica, podemos lograr respuestas más detalladas y perspicaces Al estructurar las interacciones de IA en capas de investigación, ayudamos a Chat GPT a generar información bien organizada, exhaustiva y procesable Ahora, sigamos adelante y hablemos sobre cómo podemos estar usando las indicaciones de capa para una mejor respuesta de IA Y aquí, vamos a demostrar comenzando con una pregunta amplia y observando la respuesta inicial de la IA, usaremos consultas de seguimiento para refinar, expandir y mejorar la respuesta, y luego podemos comparar una respuesta de un solo paso frente al enfoque por capas. Entonces, para el primer paso, lo que voy a hacer es probar un solo prompt amplio versus un prompt de capa. Y aquí se puede ver cómo un solo prompt vago conduce a una respuesta demasiado genérica. Entonces voy a comenzar con una solicitud muy amplia, y voy a estar usando este prompt que dice, ¿Cómo inicio un canal de YouTube? Así que sigamos adelante y presionemos Enter. Entonces aquí se puede ver que nos está dando una respuesta algo estructurada. Entonces, comenzando por definir tu nicho, configura tu canal, planifica tu contenido, obtén equipo básico, etc. Para que veas que la respuesta no es mala. No obstante, sigue siendo algo genérico y desestructurado en cuanto a lo que necesitamos para realmente poder crear ese canal de YouTube Entonces se puede ver que la respuesta carece de detalles, y esto se debe a que con HAGBT, las preguntas amplias a menudo conducen a respuestas superficiales e incompletas Bien, así que ahora pasemos al siguiente paso donde estaremos refinando la respuesta con las indicaciones de capa. Y aquí voy a mostrar cómo desglosar la pregunta mejora los pasos de respuesta. Entonces dividiremos la tarea en subpreguntas estructuradas. Entonces aquí, lo que voy a hacer es comenzar con prompt de seguimiento, el primero que simplemente dice, ¿Cuáles son los pasos más importantes antes de lanzar un canal de YouTube? Entonces sigamos adelante entonces presentador. Entonces ahora puedes ver que nos está dando más detalle que respuesta estructurada. Entonces, antes de lanzar el canal de YouTube, es esencial sentar las bases sólidas, y nos está diciendo cuáles son esas. Por lo tanto, definir el propósito del canal y la audiencia, elegir un nicho, investigar la competencia, planificar el contenido con anticipación, crear elementos de marca, configurar su equipo, crear un tráiler o video de introducción y así sucesivamente Entonces esto en realidad es bastante bueno. Se puede ver que esto es en realidad mucho más detalle en comparación con lo que necesitamos para que el canal de YouTube comience. Ahora sigamos adelante y hagamos seguimiento para enfocarnos en un aspecto clave. Entonces, por ejemplo, el contenido de YouTube. Entonces aquí, voy a poner mi segundo aviso de seguimiento. Otra vez, recuerda que estamos superponiendo esto, ¿verdad? Esto se llama solicitud de capa. Entonces ahora voy a dar seguimiento con este prompt que dice, ¿cómo creo contenido atractivo en YouTube? Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Así dice, crear contenido atractivo se trata de captar la atención, entregar valor, ya sea educación, aprendizaje o lo que sea, y mantener a la gente mirando. Y así es como puedes hacerlo. Así que enganche a los espectadores durante los primeros 15 segundos, concéntrese en un mensaje claro, cuente una historia, use imágenes, fomente la interacción del espectador , el ritmo importa, observe sus análisis y, ya sabe, vea si puede recopilar algunas ideas a partir de los datos que recopila de sus espectadores Los videos. Entonces aquí puede ver que esto es más detallado y procesable, y esto demuestra que el refinamiento paso a paso ayuda a JAGPT a entregar respuestas de detalle y estructura Ahora, pasemos al siguiente paso donde estaremos usando consultas anidadas para mayor profundidad Así que aquí voy a mostrar cómo la IA puede construir sobre las respuestas anteriores para obtener información más rica Entonces, una cosa que queremos hacer es pedirle IA que resuma sus respuestas anteriores Entonces lo que voy a hacer es usar el siguiente baile de graduación que dice, resumir los pasos clave para lanzar un canal de YouTube en un párrafo Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Bien, genial. Entonces Cha GPT pudo hacer exactamente eso, resumiendo los pasos anteriores en un solo párrafo Entonces nuevamente, para lanzar un canal de video exitoso de video, comience por elegir un nicho claro y así sucesivamente. Puedes pausar el video para leer esto. Y nuevamente, la respuesta ha ChiPT es concisa y bien estructurada Ahora, lo que voy a hacer es pedirle a HAGPT que sugiera un plan de acción basado en el resumen Entonces lo que voy a hacer es poner en el siguiente aviso aquí que dice, ahora, crear un plan de acción de 30 días para lanzar un canal de YouTube. Entonces esto nos va a ayudar a ir si ese es nuestro objetivo aquí. Entonces ahora puedes ver que lo está desglosando semana a semana y también día a día. Entonces la primera semana, fundación y planeación, así que nos está diciendo, de nuevo, esto es solo una recomendación. Puede alterar esto en función su caso de uso o lo que mejor funcione para usted y su horario o cualquiera que sea el propósito o caso de uso. Este es solo un ejemplo en que estamos tratando de iniciar un canal de YouTube, pero tus propósitos pueden ser diferentes. Entonces de todos modos, volviendo a esto, tienes la semana uno, así que tienes el primer día, el día dos, define tu nicho y escribe tu misión de canal y declaración de valor, el día tres y cuatro de investigación, el día cinco y seis, una define tu nicho y escribe tu misión de canal y declaración de valor, el día tres y cuatro de investigación, el día cinco y seis, diez ideas de video, el día siete, elige el nombre de tu canal, y así sucesivamente Entonces, esto en realidad lo está desglosando muy bien semana a semana y día a día, brindándole un plan procesable, exactamente de 30 días procesable donde tenga una guía, alguna orientación en términos de lo que debe estar haciendo durante todo el día para cada día a lo largo de la Entonces puedes ver aquí que las consultas NSSET hacen que las respuestas generadas por IA sean más estructuradas, contextuales y, por supuesto, procesables 27. ChatGPT con otras herramientas de IA: Ahora echemos un vistazo para ver cómo podemos hacer que HGPT más potente combinándolo con otras herramientas de IA Si bien HGPT es excelente para generar texto, combinarlo con otras herramientas de IA desbloquea un potencial aún mayor Ya sea que necesite automatizar flujos de trabajo, analizar datos o crear contenido visual, integración de múltiples herramientas puede mejorar significativamente la productividad. Cada herramienta de IA tiene fortalezas únicas. Al combinar HGIBT con generadores de imágenes, hojas de cálculo y plataformas de automatización, puede crear flujos de trabajo altamente eficientes adaptados a sus necesidades La integración de HGBT en las herramientas existentes optimiza los flujos de trabajo y ahorra tiempo Ya sea a través de API, herramientas de automatización como ZapIR o interacciones directas de IA a IA, HGPT puede mejorar sin problemas Bien, esta próxima demostración va a ser muy genial porque vamos a estar usando HAGBT con otra herramienta de IA para completar una tarea Entonces aquí comenzaremos en nuestra demo, comenzaremos con una tarea en HAGBT Entonces en este caso, vamos a usar datos o creación de contenido. Luego usaremos otra herramienta de IA para mejorar la salida en este caso, generación de imágenes, y luego verá cómo las herramientas de IA funcionan juntas para una solución completa. Entonces este recorrido va a constar de dos pasos. En el paso uno, vamos a estar generando contenido optimizado para IA en HHIBT, que en nuestro caso, va a ser una publicación en redes sociales Y luego en el paso dos, vamos a estar mejorando el contenido con otra herramienta de IA, y para eso, usaremos Canva para la generación de imágenes, y luego lo reuniremos todo Empecemos con nuestro primer paso aquí, y lo que voy a mostrar es cómo CHAIPT genera textos estructurados detallados para la creación de contenido Entonces para este ejemplo, vamos a estar comenzando con una simple solicitud, y vamos a escribir una leyenda o publicación de Instagram. Entonces para esto, voy a usar el siguiente prompt que dice, escribir una leyenda de Instagram para un nuevo lanzamiento de Fitness Smartwatch Así que imagina que estás queriendo lanzar un nuevo producto y luego quieres tener una campaña y quieres lanzarla a través de Instagram. Entonces, sigamos adelante y presionemos Enter. Y ahí tienes. Entonces HHIPT te está dando la publicación de Instagram. Así que conoce tu nuevo trabajo, te asociarás con el reloj Next Gen Fit, seguirás cada paso, cada ritmo y cada objetivo, más inteligente que nunca, y luego algunas etiquetas hash. Entonces, si quisieras, puedes ir más allá y mejorar esto en base a cualquier tono, audiencia, etc. También puedes seguir las preguntas o recomendaciones que HHIVT te está dando Entonces dice una variación para audiencia o tono específico. Entonces puedes definir eso y luego te voy a dar una respuesta más refinada pero digamos que somos una respuesta más refinada. Pero digamos que estamos bien con lo que Cha GBT nos ha dado en el paso uno, y ahora queremos pasar al paso dos Bien, ahora que tenemos nuestro contenido, que generamos usando HatchPT que es una herramienta de IA, queremos estar potenciando ese contenido con otra Y para ello, voy a estar mostrando cómo Canva, que es una herramienta de diseño con capacidades de IA puede mejorar la salida HAGPT y para que podamos usar estas herramientas para idear una Entonces aquí, voy a estar usando Canva AI para crear una publicación atractiva Entonces para esto, vamos a estar tomando el HagptGenerar un subtítulo y diseñar una publicación de Instagram Y hay un par de formas en las que voy a mostrarte cómo lograrlo. Entonces antes que nada, antes de que empecemos , solo necesitas una cuenta. Y nuevamente, una cuenta de Canva, tienen diferentes niveles. Tienen la versión paga, que es la pro y luego tienen la gratuita para los fines de este curso, y muchos, muchos casos de uso, estás bien usando el nivel gratuito. Entonces lo que recomiendo es ir al sitio web de Canva, que es simplemente canva.com Todo lo que necesitas es un nombre de usuario y contraseña. Así que solo usa tu correo electrónico y crea una contraseña, e incluso tienen login a través de Google, por lo que no necesariamente tienes que crear una cuenta. Simplemente puedes iniciar sesión con tu Google, Apple ID y cosas así. O simplemente puedes usar un correo electrónico y crear una cuenta. Así que adelante y configura tu cuenta, y luego una vez que lo hagas e inicies sesión, deberías presentarte la página principal, que es lo que parece actualmente. Bien, entonces Canva tiene una interfaz de diseño bastante simple, lo cual es Está muy limpio. Es fácil de usar. Entonces, en el lado izquierdo, tienes tu barra de navegación. Tienes tu menú. tus plantillas de proyectos caseros, marca, Canva, IA y aplicaciones y luego en el centro, tienes plantillas y cosas así Entonces nuevamente, es una herramienta de diseño para creadores y creadores de contenido. Pero puedes hacer otras cosas. Como si hubiera muchas cosas que podrías hacer. Se pueden crear presentaciones. Puedes crear currículums, cartas de presentación, publicaciones, publicaciones sociales Hay muchos miles de plantillas disponibles para que las uses gratis y las de pago. Así que gran herramienta en general y muy recomendable. Pero para los fines de esta demostración, lo que vamos a hacer es que realmente queremos utilizar diferentes herramientas de IA para crear una publicación de Instagram para lanzar nuestro Smartwatch o nuevo producto Smartwatch Entonces sigamos adelante y hagamos esto de una manera primero. Entonces para hacer esto, puedes usar la capacidad de IA, que ahora se llama CVO AI, y esto es algo que recientemente Cavo ha introducido, que es realmente Y aquí tienes diferentes opciones, para que puedas escoger código, escribir , video, diseño, imagen, etc. Y si haces clic en estas cosas, puedes ver una muestra e incluso te da el baile de graduación. Entonces, por ejemplo, si quisieras crear una imagen, si haces clic en esta, realidad empezará a crear esa imagen con este prompt actual aquí. Entonces dice, crea una imagen de una botella simple para el cuidado de la piel con suaves sombras botánicas en el fondo Entonces esto es algo genial. Y si, esto es muy bonito. Y esencialmente queremos queremos crear una imagen muy similar a esta, aún más simple. Pero lo que vamos a hacer es que tenemos que llegar a nuestro propio aviso. Y nuevamente, realmente depende qué tipo de indicaciones se te ocurran Pero ahora mismo, todo lo que tienes que hacer es que realmente hicimos clic en esa imagen Así que sigamos adelante y en realidad retrocedamos. Entonces, si querías hacerlo desde cero tú mismo sin hacer clic en ninguna de estas cosas, todo lo que tienes que hacer es simplemente asegurarte que Canva AI esté seleccionada aquí De nuevo, tienes un par de opciones. Tienes tus diseños. Tienes plantillas, y tienes Canva AI, así que asegúrate de seleccionar eso Si no está seleccionada, y ahora puedes elegir la función de la IA. Para que puedas diseñar para mí. Puedes elegir el diseño por mi. Puedes crear una imagen, redactar un perro, codificar, etc. Entonces para este caso, queremos crear una imagen. Así que adelante y haz clic en eso. Y una cosa está aquí, puedes usar diferentes estilos. Entonces se trata de diferentes estilos con diferentes filtros y así sucesivamente. Para que puedas elegir SMART una cinematográfica, creativa, cualquier macro y todas estas diferentes opciones de stock que te esté dando Entonces, por ejemplo, podemos hacer algo así como simplemente podemos seleccionar ninguno y ver qué hace. Pero te animo a experimentar con todos estos otros porque te dan algunos resultados realmente interesantes y realistas. Entonces, por ahora, dejaremos a la estrella tal cual, pero las publicaciones de Instagram no suelen tener una proporción de 169 Asterk Son lo contrario, así que en realidad son 916. Entonces necesitamos cambiar eso para asegurarnos nuestra imagen se ajuste correctamente a las dimensiones en los dispositivos que las personas están usando para ir a plataformas de redes sociales como Facebook e Instagram en su teléfono. Entonces ahora la relación de aspecto se cambia a 916, y ahora todo lo que tenemos que hacer es poner en nuestro baile de graduación. Entonces en nuestro caso, usamos estábamos hablando de una voz inteligente, así que simplemente queremos crear una imagen para una Voz Inteligente. Entonces todo lo que voy a hacer es decir un simple smartwatch nuevo en el fondo Entonces, sigamos adelante y presionemos Centro y veamos qué se le ocurre a Canva Bien, increíble. Entonces Canva ha terminado de crear cuatro variaciones diferentes Y nuevamente, esto es por defecto. Tiene la relación de aspecto correctamente, 916, como puedes ver, nos está dando cuatro variaciones diferentes de un Smartwatch Entonces esto es realmente muy agradable y puedes comenzar puedes comenzar tu diseño con esto como tu línea de base, y luego puedes superarlo. Ahora, todos estos se ven geniales. Éste, el texto está un poco desordenado, así que no vamos a estar usando eso Este segundo y el cuarto se ven bastante bien, en mi opinión. Entonces podemos usar cualquiera de las dos, no importa. Pero si vas aquí, hay un par de opciones porque ahora esta es tu línea de base. Lo que podrías hacer es hacer muchas cosas diferentes. Simplemente puedes descargar esto y otra vez, llevártelo de vuelta a Canva y empieza diseñar y estratificar las cosas con texto, logotipos y cosas así Podrías llevarlo a otro puedes descargar la imagen y subirla a otro software como Photoshop y editarla ahí. Lo que sea que desees, puedes hacerlo. Entonces en la parte inferior izquierda, tienes este botón de flecha, que es la descarga. Por aquí, tienes el punto punto punto punto, que es un ajuste para que puedas copiar y eliminar la imagen. Y por supuesto, puedes hacer clic en Editar, y esto solo va a usar el editor de Canvas. Eso está construido en que puedes aprovechar, lo cual recomiendo encarecidamente. Entonces, ya sea el cuarto o éste, vamos a ir con el segundo aquí. Este se ve muy sencillo, elegante y bonito. También me gusta este porque es sencillo. Tiene la sombra y todo colores muy relajantes en el fondo, lo mismo con este. Entonces ahora tenemos nuestra imagen, y estamos satisfechos con esto. Si no estás satisfecho, siempre puedes volver atrás. Y por aquí, puedes poner en un prompt diferente y simplemente experimentar. Y tenga en cuenta que en el lado derecho aquí, este es el token disponible que tiene con las cuentas gratuitas. Y si quisieras más, simplemente podrías actualizar, y Canva incluso te da una prueba profesional por 30 días, para que no tengas que comprometerte con nada Y si te gusta, entonces puedes continuar la suscripción, que se paga. Pero por ahora, el nivel gratuito es lo suficientemente bueno. Hasta el momento, tenemos suficientes fichas, pero ya terminamos. Estamos contentos con esta foto, así que sigamos adelante y hagamos clic en ella. Y esto debería abrir el editor Canva, y aquí es donde puedes seguir adelante y experimentar y comenzar a estratificar y construir sobre la base de la base de tu imagen base, que es el Ahora que tenemos nuevo editor, la imagen cargada en nuestro editor Canva, podemos comenzar a editar la imagen y simplemente construir encima de ella Entonces puedes ver por defecto, abre la pestaña de imagen, y hay muchas, muchas cosas que puedes hacer aquí. Tienes Magic Studio. La mayoría de estos, desafortunadamente, son Peto, así que puedes ver este ícono con la corona aquí, la corona amarilla, eso significa pagado. Pero hay muchas cosas diferentes que podrías hacer. Por lo que puedes aplicar filtros aquí. Entonces, por ejemplo, si cambio Fresco, se puede ver que va a cambiar Belvedre y así sucesivamente Entonces esto es Todo bonito. Solo volvamos a ninguno por ahora, y luego puedes aplicar efectos como sombras. Puedes aplicar puedes usar diferentes aplicaciones aquí. Y sí, hay tantas cosas diferentes que podrías hacer. Ahora bien, para los efectos de esta demo, el objetivo no es aprender Canva aquí Están editando y creando imágenes. Así es como podemos usar herramientas de IA para unir las cosas. Entonces todo lo que realmente voy a hacer es simplemente agregar texto ahora. Entonces estoy contento con esta imagen. Digamos que he hecho toda mi edición. Estoy contento con esto. Entonces todo lo que necesitamos realmente para entrar en el texto uno, aquí, hay muchas cosas de texto diferentes que puedes usar aquí. Nuevamente, diferentes estilos diferentes, diferentes fuentes, diferentes colores, tantas variaciones que puedes hacer. Si quieres reproducir uno, simplemente haz clic en AD a Textbox, y luego puedes comenzar a editarlo desde ahí Puedes elegir uno de estos. Entonces, por ejemplo, voy a elegir este, empoderar a tu equipo, y luego podríamos hacer otra cosa. Vamos a hacer una normal. Solo vamos a agregar el cuadro de texto aquí. Y luego cuando añades un cuadro de texto, sigamos adelante y empujemos esto hacia abajo. Bien, entonces tenemos un par de textos. Se trata de texto de marcador de posición, obviamente. Y entonces, ya sabes, cuando tienes esto, puedes cambiar la fuente y el tamaño y el estilo y los efectos y cosas así. Entonces estamos contentos con lo que tenemos ahora mismo. Entonces todo lo que tenemos que hacer ahora quiero completar mi post de Instagram. Entonces obtuve mi imagen. Sólo tengo que poner el texto que obtuvimos de ChaIPT y después tenemos una infografía completa y lista para publicar Entonces aquí podríamos hacer esto. Podríamos simplemente ir a hacer algo como vamos a copiar y pegar todo esto ahí. Volvamos y peguemos eso ahí dentro. Bien, y los colores con los que puedes jugar con esto. Esto no es tan grande. Vamos si vamos a los colores aquí, puedes cambiarlo a lo que quieras. Cámbialo a un poco de púrpura más oscuro aquí. Puedes experimentar con estos colores. El azul tampoco está mal. Pero nuevamente, realmente depende de tu diseño y preferencia. Entonces digamos que estamos contentos con esto, podemos leer lo que dice, conocer a tu nuevo compañero de entrenamiento, el siguiente ajuste Wash. Entonces digamos que estamos contentos con esto otra vez, no tan grande. Puedes experimentar con esto para encontrar lo que funciona mejor para ti. Pero sí. Y entonces lo que queremos hacer es volver atrás y luego agarrar el resto del texto. Entonces, digamos, por ejemplo, éste, y luego sigamos adelante. Vamos a pegar esto. El texto para esto es demasiado grande, así que vamos a estar reduciendo el tamaño. Vamos a ir a 21 bits demasiado pequeños. Vamos 32. 36. Bien, esto no está mal. Entonces lo bajaremos, así es legible. Y nuevamente, si quisieras, podrías cambiar el color con solo hacer clic en eso. Y luego están todas las cosas que podrías hacer aquí y cambiar el tamaño, cambiar la fuente, cambiar el color. Y sí, hay muchas cosas que podrías hacer con esto. Entonces ahora ya terminaste con esto. La imagen está lista. Tienes tu smartwatch, tienes tu texto y subtítulo. Ahora, todo lo que realmente tienes que hacer es descargar esto y luego ir a Instagram publicarlo y publicar tus hashtags y ojalá eso se vuelva un poco viral. Entonces esto debería ayudar a no prometer nada, por lo que puede o no volverse viral. Pero nuevamente, el objetivo de esto es enseñarte a usar diferentes herramientas de IA para crear una solución y agregar. Y ahora que esto ya es, lo que puedes hacer es simplemente hacer clic en Compartir, y luego puedes hacer clic en Descargar, y luego esto descargará la imagen. Hay varios escenarios diferentes que puedes elegir. Entonces, por defecto, es el PNG, que es el formato de imagen. Podrías hacer PDF NP cuatro, GIF, PT, PowerPoint y JPCFimages PNG y JPEC Así podrás seguir adelante y seleccionarlo y luego hacer clic en cargar, y eso tardará unos segundos en procesarlo y luego lo descargará a tu dispositivo. Entonces puedes ver así es como puedes traer diferentes herramientas de IA para trabajar juntas para completar la solución de extremo a extremo. Y Canva es una gran herramienta de diseño en conjunto con HAGBT Y aquí puedes ver a lo largo esta demo que emparejar HAGBT con herramientas de diseño como Canva hace que el contenido generado por IA sea visualmente muy atractivo Ahora, lo que me gustaría hacer es mostrarte un par de formas diferentes usando Canva para lograr lo mismo solo que tengas una idea de lo poderosas que son estas herramientas de IA Ahora, lo que podemos hacer es ir a Canva y luego puedes seleccionar Canva AI aquí Puedes seleccionar diseño para mí o crear una imagen, o simplemente puedes dejar las cosas como están. Y puedes ver el texto del marcador de posición aquí, similar a Chachi BT u otras herramientas de IA, realidad puedes chatear o conversar con el CanVai a través de las indicaciones Entonces aquí dice, describe tu idea, y la voy a dar vida. Así que un conjunto de características muy similar. Para que puedas hablarle. Si usas la voz o el ícono del micrófono, puedes agregar medios como archivos y carpetas y cosas así. Pero aquí, sólo vamos a hacer un prompt muy básico. Pero seguimos teniendo en cuenta el ejemplo que estamos tratando de lograr, que es el nuevo lanzamiento de Smartwatch Entonces aquí, en cambio, lo que voy a hacer voy a tratar conseguir que haga la mayor parte del trabajo por mí, así que solo voy a decir, crear una publicación de Instagram que promueva el lanzamiento de un nuevo smartwatch Y luego puedes ir un paso más allá y en realidad puedes decir que el pie de foto para este post debería incluir, y luego puedes copiar en el que obtuvimos de HAGPT Entonces si vas aquí, por ejemplo, realmente puedes escoger cualquier texto o crear tu propio texto si quieres, solo voy a copiar el que obtuvimos de CHAPT Ve aquí, y luego voy a poner eso en códigos y pegarlo. Así que crea una publicación de Instagram que promueva el lanzamiento de un nuevo smartwatch El pie de foto de este post debe incluir y luego este texto. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto y veamos qué se le ocurre a Cava. Y dice, solo necesito unos minutos para armar esto por nosotros. Puedes ver que está creando varias opciones. Y ahí lo tienes. Entonces Canva terminó de armar algunas variaciones aquí de este baile de graduación Entonces ahora puedes usar cualquiera de estos que te gusten para tu publicación de Instagram, y tienes algunos carretes aquí, lo cual es bastante agradable. Puede agregar su propio texto e infografías, que de nuevo, es bastante agradable y útil y práctico Y aquí tienes algunas variaciones para que puedas usar lo que quieras Entonces este es un poco genial aquí con bonitos colores y tema y todo. Así que elige cualquiera, puedes dar click en la edición, llevar esto al Editor de Canva y editarlo aún para agregar más objetos o cambiar colores y cosas así Puedes continuar la conversación prontitud y cambiar la de alguien. Incluso puedes hacer clic en más diseño. Podrías cambiar tu prompt con fotos de mujeres atléticas corriendo smartwatch Entonces podrías hacer muchas cosas con esto, y esta es una buena base de partida para tu diseño y la promoción de este nuevo lanzamiento de Smartwatch Echemos un vistazo a una forma más en la que puedes crear esta atractiva publicación de Instagram. Entonces ahora podemos salir de la IA de Canva, así podemos salir de esto y de hecho crear plantillas porque Canva tiene miles de plantillas que puedes usar, y esto está bastante actualizado con las tendencias actuales Para que veas que ya tienen publicaciones de Instagram aquí. Si no, solo puedes escribir. En realidad tienen millones de plantillas. Entonces puedes escribir en la publicación de Instagram, por ejemplo. Sigamos adelante y hagamos clic en plantillas en la parte superior. Entonces sigamos adelante y hagamos clic en Instagram post. Y entonces aquí es donde comienzas a obtener una especie de todas estas plantillas que potencialmente podrías seleccionar. O simplemente puedes escribir lo que quieras. Y también puedes determinar tu estilo aquí. Tan moderno minimalista, sencillo, elegante. Entonces voy a hacerlo elegante. Y entonces estos son algunos de los que puedes elegir, ¿verdad? Así que sigamos adelante y escribamos Smartwatch Nuevo smartwatch. Y entonces aquí puedes buscar Smartwatch. Y luego aquí obtienes todas las plantillas con el Smartwatch que potencialmente podríamos usar como nuestra línea de base Ahora bien, tenga en cuenta que muchos de estos son algo así como vienen con la suscripción paga, por lo que puede ver la corona icono de corona amarilla significa pagado. Entonces solo tendrás que desplazarte y ver si puedes encontrar uno que sea gratis que no tenga la corona. Entonces cambiaremos este estilo a todo estilo, ver qué se nos ocurre y a ver si aquí hay algunas opciones gratuitas. Bien, entonces tienes algunas opciones gratis aquí. Nuevamente, realmente depende de lo que necesites. También puedes incluso comenzar con uno en blanco, pero sigamos adelante. Yo sólo quería mostrarte esto. Así que vamos a usar uno gratis aquí. Entonces, por ejemplo, éste, sigamos adelante y hagamos clic en este. Puedes decir personalizar esta plantilla, y luego puedes hacer clic en esta, y luego esto llevará al editor y usará esto como tu plantilla. Entonces ahora, lo que podrías hacer es volver de nuevo a CHA GBT, copiar y pegar este texto, y luego pegarlo aquí y esto, y ahora tienes otra publicación de Instagram O potencialmente podrías otra vez, poner cualquier texto de tu elección, y podrías cambiar los colores, tamaño de la fuente, traer objetos, etc. Una última cosa aquí que quería mostrarte es que podrías generar tus imágenes a través de un medio o punto de entrada diferente y no necesariamente CanVi Entonces, por ejemplo, digamos en esta publicación de Instagram o en esta imagen, realmente no nos gustan estos smartwatches Entonces queremos generar los nuestros propios. Entonces sigamos adelante y seleccionemos estos y luego los eliminemos. Y lo que puedes hacer es llegar hasta aquí a los elementos. Y entonces si ves que hay muchas cosas hay formas, hay gráficos. Y lo que me gustaría que hicieras es echar un vistazo al generador de imágenes. Entonces ya hay fotos de stock y cosas así, pero sigamos adelante y el generador de imágenes y dice, genera las tuyas propias. Así que sigamos adelante y hagamos clic en esto. Y luego en sus imágenes, tienes imágenes, gráficos y video, solo vamos a quedarnos con las imágenes, y luego sólo voy a poner en nuevo smartwatch, reloj inteligente tres D. Entonces, sigamos adelante y ejecutemos esto. Y ahora Cama va a través de la función de medios mágicos, va a crear esta opción para nosotros. Bien, entonces ahí tienes. Generó cuatro variaciones diferentes. Todos se ven bastante bien, así que podrías elegir lo que más te guste De nuevo, se puede jugar con el prompt, poner otra cosa. Puedes jugar con los estilos, la relación de aspecto y lo que te gusta. Pero digamos, por ejemplo, este nos gusta. Entonces, si haces clic en esto, va a traer esto, y ahora puedes seguir adelante y jugar con esto, y este será tu nuevo Smartwatch Nuevamente, hay algunas características. Por ejemplo, el removedor de fondo es una característica genial, pero se paga. Hay otras herramientas gratuitas que puedes usar para eliminar el fondo, pero digamos para los fines de este ejemplo, estamos contentos con esto, y esta se convierte en nuestra publicación final de Instagram. Pero nuevamente, hay muchos conjuntos de características diferentes en Canva que pueden ayudarte a generar infografías realmente geniales para publicaciones en redes sociales 28. Automatizar los flujos de trabajo: Aunque no vamos a estar pasando por mucha profundidad y detalle en cuanto conectar e integrar con HGT API y otras aplicaciones, solo quería tocar brevemente esto para que estés bien consciente de que es posible automatizar flujos de trabajo con HGBT y APIs con aplicaciones de terceros automatización de flujos de trabajo con HGBT ahorra tiempo, reduce los errores y aumenta la eficiencia Al integrar la IA con las API, las empresas pueden optimizar las operaciones, mejorar la participación del cliente y reducir las tareas repetitivas La API de HatGPTS permite a los desarrolladores integrar la IA en aplicaciones comerciales, sitios web y flujos de trabajo, ya sea a través implementación basada en código o sin herramientas de código, automatización impulsada por IA mejora la eficiencia operativa La automatización de IA se puede aplicar en múltiples industrias desde marketing y ventas hasta soporte al cliente y análisis. Cuando se combina con API, IA actúa como un asistente inteligente que simplifica procesos complejos 29. Ejercicio práctico: Ahora es el momento de un ejercicio práctico donde creamos una persona de IA personalizada para un caso de uso. En este ejercicio, crearás una persona de IA personalizada diseñada para un caso de uso específico. Ya sea para atención al cliente, coaching o consultoría técnica, coaching o consultoría técnica, dar forma a las respuestas de Hacepts hará que la IA sea más relevante y valiosa en su flujo de trabajo diario Piense en qué industria o función desea que se especialicen su persona de IA. Claramente, definir su rol y experiencia garantiza respuestas generadas por IA más precisas y útiles. El tono, la estructura de respuesta y el nivel de detalle de tu personalidad de IA deben coincidir con su función. Por ejemplo, un asistente legal debe usar un lenguaje formal mientras que un estratega de redes sociales podría adoptar un tono casual y atractivo Aquí quieres ver cómo la persona de IA sigue siendo consistente en varias interacciones. Debe observar después de este ejercicio que definir IA garantiza respuestas consistentes como expertos en diferentes consultas. Las personas de IA se pueden aplicar al marketing de contenidos, la educación, el soporte técnico y el servicio al cliente. personalización de las respuestas de IA mejora la precisión, compromiso y la eficiencia del flujo de trabajo 30. El futuro de la IA y la ingeniería rápida: Ahora dediquemos un poco de tiempo a hablar sobre el futuro de la IA y la ingeniería rápida. A medida que la IA continúa avanzando, ingeniería rápida se volverá más sofisticada. AI SEP Stems comprenderá mejor los contextos, refinará los resultados en función del aprendizaje en tiempo real y se integrará más profundamente en los flujos de trabajo comerciales y personales. La IA se está moviendo hacia una mejor retención de memoria, capacidades multimodales y asistencia creativa. A medida que mejoren los modelos, la IA se volverá más humana en sus interacciones, mejorando la eficiencia en múltiples industrias. En los próximos años, la IA transformará las industrias optimizando los flujos de trabajo, automatizando tareas repetitivas y permitiendo una toma de decisiones más inteligente Las empresas que integren la IA temprano se mantendrán a la vanguardia en innovación y eficiencia. 31. Consejos adicionales y recursos: Déjame compartir algunos recursos para ayudarte en tu viaje continuo de aprendizaje e IA. La tecnología de IA avanza más rápido que nunca ahora. Mantenerse informado sobre nuevos modelos, técnicas rápidas y aplicaciones de IA garantiza que siga siendo competitivo y obtenga los mejores resultados de las herramientas AI Power. La mejor manera de mantenerse al día con los avances de IA es siguiendo blogs de investigación de IA confiables, informes de tendencias y cursos prácticos Muchos de estos recursos son gratuitos y se actualizan periódicamente. Las habilidades de IA mejoran con la experimentación regular y la aplicación en el mundo real. Practicar con PM siguiendo las tendencias de la industria y trabajando en proyectos de IA agudiza su experiencia con el tiempo 32. Repaso y próximos pasos: Pasemos ahora juntos por los siguientes pasos. Pero primero, me gustaría tomarme un momento y decir, enhorabuena por completar el curso ha GBT prompt Engineering Ha obtenido conocimientos profundos sobre las indicaciones de IA, la automatización del flujo y las habilidades de toma de decisiones impulsadas por IA que tienen una gran demanda en todas las industrias Te has transformado de principiante a usuario avanzado de IA. Al dominar las indicaciones estructuradas, la automatización de IA y la integración del flujo de trabajo, ahora puede aprovechar la IA para productividad, creatividad y eficiencia Ya sea que esté en marketing, tecnología, finanzas o negocios, IA puede mejorar la productividad, automatizar tareas y agilizar la toma de decisiones. El siguiente paso es aplicar estas habilidades que aprendiste en el curso en escenarios del mundo real.