Cinco habilidades necesarias para convertirse en un ingeniero de prompts

¿Qué es la ingeniería de prompts?

El prompting es un concepto familiar. Se realiza cada vez que los usuarios consultan un motor de búsqueda basado en IA, como Google o Bing. En sentido amplio, la ingeniería de prompts es el arte de formular la mejor pregunta para obtener la respuesta más significativa de un sistema de IA. Esto implica un buen dominio del lenguaje, el uso de sustantivos, verbos, ejemplos relevantes y otras técnicas de vocabulario para consultar a la IA.

Un usuario de IA generativa realiza algunas de las tareas de un ingeniero de prompts al formular preguntas de IA. Un ingeniero, por otro lado, profundiza en los matices de la entrada del lenguaje y observa cómo responde la salida de IA. Esto le permite refinar el desarrollo del LLM e identificar limitaciones, errores y defectos de IA que los desarrolladores de IA pueden abordar. Como parte del entrenamiento de un sistema de IA, los ingenieros de prompts también pueden ayudarlo a comprender cómo interpretar y gestionar diversas indicaciones. La función del ingeniero de prompts combina programación, instrucción y enseñanza.

Para comprender la importancia de los prompts, considere el ejemplo de un usuario que consulta a la IA sobre un tema sencillo del mundo real, como los premios en la industria del entretenimiento. El usuario plantea la siguiente pregunta:

"¿Quién ganó el premio de película?"

Esta indicación es ineficaz porque es demasiado amplia. La IA podría responder mostrando todos los ganadores de todos los premios cinematográficos de cada año para el que haya datos disponibles. Esto generaría una lista inmanejable que el usuario tendría que analizar manualmente.

Sin embargo, el usuario podría hacer una pregunta más específica, como la siguiente:

"¿Qué película ganó el Premio de la Academia a la Mejor Película en 2025?"

La IA, con los datos y el entrenamiento adecuados, podría responder eficazmente con una respuesta específica. En este caso, la película Anora ganó el Óscar a la Mejor Película en 2025.

El ingeniero de prompts debe garantizar que las respuestas de la IA a las preguntas sean correctas. Si los resultados son inexistentes, incompletos, impredecibles o inesperados, el ingeniero puede entrenar a la IA para que proporcione las respuestas correctas, o informar los problemas al equipo de desarrollo para su solución.

Para el ejemplo de los Premios de la Academia, un ingeniero podría probar la IA haciendo la siguiente pregunta:

"¿Qué película ganó el Premio de la Academia a la Mejor Película en 1917?"

Ya que la primera ceremonia de los Premios Óscar se celebró en 1929, el ingeniero de señales debe prestar especial atención a cómo responde la IA y a las explicaciones que proporciona. Esto se debe a que no existen datos para responder a la consulta, ya que los Premios Óscar no existían en 1917. Cualquier otra respuesta sería errónea y requeriría capacitación correctiva por parte del ingeniero de prompts.

Técnicas de ingeniería de prompts

Los ingenieros de prompts utilizan numerosas técnicas para elaborar las entradas que guían a los sistemas de IA hacia respuestas relevantes, precisas y detalladas. Los ingenieros exitosos comprenden y utilizan diversas técnicas para crear indicaciones para diferentes situaciones y plataformas. Algunas de estas técnicas son:

• Prompting directo. Un prompt con instrucciones precisas y detalladas. Este enfoque evita la ambigüedad mediante verbos de acción y define la extensión, el formato y el tono del texto.
• Prompting de personajes. También conocido como juego de roles, el prompting de personajes instruye a la IA a asumir un rol definido, como el de un profesional de ventas experimentado. Esto puede hacer que la IA mejore su comprensión del contexto y genere resultados especializados.
• Prompting de pocos intentos o cero intentos. Los ejemplos, o intentos, ayudan a la IA a reconocer patrones y a ofrecer estilos y formatos específicos en su salida. Sin embargo, proporcionar ejemplos puede ser difícil o incluso imposible, lo que obliga al ingeniero de prompts a construirlas utilizando indicaciones de pocos intentos o cero intentos. Si no se proporcionan ejemplos (cero intentos), la IA solo utiliza la información entrenada.
• Chain-of-thought prompting (prompting en cadena de pensamiento). El camino desde un prompt de IA hasta su resultado puede ser opaco y difícil de seguir. El prompting CoT pide a la IA que aborde tareas o problemas complejos como una serie de pasos lógicos. Esto ayuda al ingeniero a comprender cómo la IA llegó a su resultado, proporciona transparencia y permite tomar mejores medidas correctivas, según sea necesario.
• Prompting por descomposición. También llamado encadenamiento de prompts, la descomposición es el proceso inverso del prompting CoT. En este caso, el ingeniero de prompts divide el problema en una serie de problemas más pequeños mediante varios prompts, donde la salida de uno indica la entrada del siguiente.
• Prompting contextual. Estos prompts incluyen información contextual importante, datos relevantes y descripciones significativas de escenarios. La ingeniería de contexto es un nivel de ingeniería de prompts que ayuda a la IA a generar respuestas más refinadas o personalizadas.

Herramientas y plataformas de ingeniería de prompts

Los ingenieros de prompts no solo usan la interfaz de IA para plantear sus consultas.  También se apoyan en diversas herramientas y plataformas para facilitar la creación, prueba, optimización, control de versiones, costos, monitoreo del rendimiento y automatización. Quienes buscan empleo pueden mejorar sus oportunidades demostrando familiaridad con diversas herramientas, como las siguientes:

• Prototipado de prompts. Los ingenieros de prototipado utilizan herramientas de prototipado para la creación, prueba e iteración de prompts. Estas son especialmente útiles cuando se utilizan flujos de trabajo interactivos o complejos. El objetivo es visualizar características, probar la experiencia del usuario, comprobar hipótesis y crear ejemplos funcionales que los usuarios puedan compartir con los miembros del equipo del proyecto y otras partes interesadas. Entre las herramientas de prototipado se incluyen Claude Console de Anthropic, Azure OpenAI Studio de Microsoft, Vertex AI de Google y Playground de OpenAI.
• Gestión de prompts. Los prompts pueden ser sencillos, pero los ingenieros de prompts se centran en crear estructuras complejas y detalladas. Estas pueden implicar numerosas indicaciones encadenadas. La ingeniería de prompts las trata como código, y las herramientas de gestión de prompts pueden guardar y aplicar controles de versiones para documentar cada prompt. Ejemplos de herramientas de gestión de prompts incluyen LangSmith, PromptLayer y PromptPanda de LangChain.
• Marcos de LLM. Los ingenieros de prompts trabajan extensamente con LLM, que deben comprender, procesar y responder a los prompts. Los marcos de LLM ayudan a orquestar la creación de prompts, gestionar el flujo de datos, validar respuestas y permitir que los agentes de IA gestionen razonamientos complejos de varios pasos. Algunos ejemplos de LLM son LangChain, LlamaIndex y el núcleo semántico de Microsoft.
• Pruebas de prompts. Cuando los ingenieros tratan los prompts como un segmento de código de software, se requieren pruebas y evaluaciones exhaustivas. Las herramientas de prueba y evaluación de prompts pueden probar, comparar y ofrecer mejoras a las aplicaciones LLM. Esto permite a los ingenieros de prompts evaluar la calidad de los prompts, comparar versiones y rendimiento de modelos, y garantizar que los sistemas de IA cumplan con los criterios operativos establecidos. Ejemplos de herramientas de prueba y evaluación incluyen LangSmith Evaluation, OpenAI Evals, PromptimizeAI y PromptLayer.
• Optimización de prompts. Los ingenieros suelen refinar los prompts de IA para obtener mejores resultados o rendimiento. Las herramientas de optimización y automatización perfeccionan los prompts para obtener resultados más rápidos, precisos y económicos. Estas herramientas suelen utilizar IA interna para refinar y encontrar sistemáticamente los prompts más efectivos. Ejemplos de herramientas de optimización de prompts son AutoPrompt, Prompt Optimizer de OpenAI, PromptLayer y PromptPerfect.

¿Qué hace un ingeniero de prompts?

Desde una perspectiva laboral, la ingeniería de prompts es una forma abstracta de ingeniería de interfaz de usuario (UI, por sus siglas en inglés). Por ejemplo, un ingeniero de interfaz de usuario tradicional se encarga de garantizar que la interfaz de usuario tenga un diseño intuitivo, sea fácil de navegar y ofrezca respuestas y comportamientos claros a los usuarios.

La IA generativa plantea diferentes desafíos para la interfaz de usuario, ya que los usuarios simplemente le piden a la IA lo que desean. La interfaz de usuario es el propio mecanismo de prompts en los LLM como GPT. El ingeniero de prompts debe comprender el funcionamiento de la IA, reconocer cómo responderá a indicaciones específicas, garantizar que proporcione resultados o respuestas significativos a cualquier prompt y recomendar medidas correctivas cuando no lo haga.

El ingeniero de prompts de hoy cumple una función interdisciplinaria con los siguientes tres componentes:

Desarrollar, probar y perfeccionar prompts de IA

La función principal de cualquier ingeniero de prompts es trabajar con plataformas de IA para desarrollar nuevos indicadores. Los ingenieros prueban el comportamiento de la IA y los resultados de los prompts. Mejoran los prompts e implementan medidas de seguridad para garantizar resultados de IA seguros, éticos y predecibles ante prompts nuevos o inesperados. La resolución de problemas también es una responsabilidad fundamental. Un ingeniero de prompts debe detectar las limitaciones y errores de la IA y desarrollar estrategias para remediarlos.

Por ejemplo, un ingeniero de prompts que trabaja con una plataforma de IA de salud podría desarrollar prompts para preguntar sobre los diagnósticos de los pacientes y comprobar cómo responde la IA cuando se escriben mal los datos, como los nombres de los pacientes o la terminología médica. Posteriormente, formula recomendaciones o cambios para perfeccionar los prompts o las respuestas de la IA que resulten aceptables. Los ingenieros de prompts suelen participar en el entrenamiento y el perfeccionamiento continuos de la IA.

Colaborar entre disciplinas

Un ingeniero de prompts suele formar parte del equipo de desarrollo, a menudo desempeñando funciones de consultoría y control de calidad. Trabaja con los desarrolladores de productos para diseñar y codificar la plataforma de IA. También puede formar parte del equipo de datos, que establece el conjunto de datos y entrena la plataforma de IA , o del equipo de negocios, compuesto por las partes interesadas del proyecto.

Un ingeniero de prompts suele encargarse de alinear los prompts con los objetivos de la empresa y las necesidades de los usuarios. Por ejemplo, en un centro de salud, un ingeniero de prompts podría trabajar en cómo una plataforma de IA utiliza la terminología médica y cómo presenta los datos y diagnósticos de los pacientes. Los ingenieros de prompts también colaboran con equipos de proyecto o de negocio para optimizar el rendimiento y el costo de los prompts, como minimizar el tiempo de procesamiento y la latencia.

Analizar e informar

Finalmente, un ingeniero de prompts debe comprender la analítica. Necesita supervisar y correlacionar las entradas y salidas, y establecer métricas significativas para medir el comportamiento y el rendimiento de la plataforma de IA. Estas analíticas son útiles para los desarrolladores de IA, los científicos de datos y el equipo de negocios.

El principio de "basura que entra, basura que sale" (GIGO, garbage in, garbage out) es uno de los axiomas más antiguos de la informática, pero con la IA cobra más relevancia que nunca. Por ejemplo, un ingeniero de prompts podría analizar las respuestas de la IA a conjuntos de prompts específicos y alertar al equipo de ciencia de datos sobre indicios de sesgo en los datos que podrían requerir más entrenamiento o una revisión del contenido. De igual manera, las respuestas de los prompts de IA que indican lagunas en los datos o causan resultados impredecibles podrían mostrar la necesidad de revisar los datos, refinar el algoritmo o entrenar el modelo.

5 habilidades básicas necesarias para convertirse en un ingeniero de prompts

El conjunto de habilidades necesarias para optar a un puesto de ingeniería de prompts no es extenso, pero puede ser engañosamente amplio. Esto es típico de los puestos emergentes que aún se están definiendo en una industria en rápido desarrollo. Los puestos de ingeniería de prompts generalmente requieren las siguientes cinco habilidades:

1. Sólidas habilidades de comunicación verbal y escrita. A diferencia de muchos puestos de TI, los ingenieros de prompts deben comunicarse con los sistemas de IA mediante palabras y frases. Los prompts detallados pueden ser bastante complejos e incluir cientos, incluso miles, de palabras cuidadosamente seleccionadas. Además, la naturaleza interdisciplinaria de la ingeniería de prompts hace que la comunicación y la colaboración sean importantes.
2. Competencia en programación. Si bien la ingeniería de prompts no es exactamente programación, es común que los ingenieros de prompts participen en la codificación, ya sea en el desarrollo de la propia plataforma de IA o utilicen sus habilidades de programación para automatizar pruebas y otras funciones. Esto suele requerir varios años de experiencia con lenguajes como Python o similares. También es útil tener un sólido conocimiento de API, sistemas operativos y CLI. Los requisitos específicos dependerán de la empresa y la plataforma de IA.
3. Experiencia previa en prompts. Dado que la ingeniería de prompts es un puesto relativamente nuevo, es difícil determinar un nivel mínimo de experiencia previa, ya que el requisito tradicional de tres a cinco años de experiencia apenas es aplicable. Aun así, la mayoría de los empleadores buscan ingenieros de prompts con experiencia demostrada en el desarrollo y prueba de prompts de IA, además de experiencia trabajando con modelos importantes, como GPT, y plataformas como ChatGPT.
4. Conocimiento de tecnología de IA. Los ingenieros de prompts dependen de sus habilidades lingüísticas, pero también requieren una comprensión integral del procesamiento del lenguaje natural, los LLM, el aprendizaje automático y el desarrollo de contenido generado por IA. Esto es importante si el ingeniero de prompts tiene responsabilidades de codificación u otras responsabilidades de desarrollo de plataformas de IA.
5. Experiencia en análisis de datos. Los ingenieros de prompts deben comprender los datos proporcionados a una plataforma de IA, los datos utilizados en los prompts y los datos que la IA genera como respuesta. Esto requiere un sólido conocimiento de las técnicas y herramientas de análisis de datos. Un empleador podría buscar varios años de experiencia en el análisis de fuentes de datos estructurados y no estructurados. Este conocimiento es esencial para detectar sesgos y otros problemas de datos, y garantiza la calidad del resultado de la IA.

Además de estas cinco habilidades básicas, los ingenieros deben demostrar dominio de las habilidades blandas, como la resolución de problemas y el análisis, junto con la capacidad de colaborar eficazmente con equipos multifuncionales.

Cursos de ingeniería de prompts, certificaciones y oportunidades profesionales

Hoy en día, no existen títulos universitarios en ingeniería de prompts. La mayoría de los candidatos a esta carrera empiezan con una licenciatura o maestría en informática.

Los títulos en inteligencia artificial, ingeniería, ciencia de datos e incluso lingüística también pueden impulsar la carrera de un ingeniero.

Más allá de esta amplia base, los ingenieros de prompts se basan en una combinación de experiencia práctica, cursos y certificaciones en línea. Entre las certificaciones se incluye la de Ingeniero de Prompts Certificado del Consejo Blockchain; universidades como el MIT, la Universidad de Purdue y la Universidad de Michigan ofrecen certificaciones relacionadas en IA y ML. Plataformas de educación en línea como Coursera, edX, NetCom Learning, Refonte Learning y Udemy también ofrecen habilidades prácticas en ingeniería de prompts.

Los puestos de ingeniería de prompts tienen sus propios requisitos. Comprenda la formación y la experiencia requeridas para una oportunidad laboral específica y asegúrese de que la formación académica, los cursos continuos y la experiencia práctica cumplan con dichos requisitos.

Stephen J. Bigelow, editor senior de tecnología en TechTarget, tiene más de 30 años de experiencia en redacción técnica en la industria de PC y tecnología.