Prompt Engineering para Research

También conocido como: Prompt Design, Instrucciones para LLMs, AI Prompting

Disciplina de diseñar y optimizar las instrucciones (prompts) que se dan a los LLMs para obtener outputs de alta calidad en tareas de investigación.

El Prompt Engineering es la práctica de diseñar, estructurar y optimizar las instrucciones (prompts) que se proporcionan a los modelos de lenguaje para obtener outputs precisos, relevantes y útiles. En el contexto de research, es la disciplina que determina qué tan bien un LLM puede asistir en tareas como codificación, análisis o generación de reportes.

Técnicas clave de prompt engineering aplicadas a research: chain-of-thought prompting (pedir al modelo que razone paso a paso antes de concluir), few-shot prompting (incluir ejemplos de outputs deseados), role prompting (asignar al modelo el rol de 'experto en consumer insights'), y structured output prompting (pedir respuestas en formato JSON o tabular).

La calidad del prompt engineering es la diferencia entre un LLM que produce outputs genéricos e imprecisos y uno que genera insights genuinamente accionables. Es una competencia emergente crítica para equipos de research que adoptan IA.

Atlantia ha desarrollado bibliotecas de prompts especializados para las tareas más comunes en research de mercados en LATAM.