Haciendo un brainstorming con Inteligencia Artificial
Hace unos días realizé un experimento para ver hasta dónde era capaz de llegar la IA a la hora de hacer un brainstorming para un nuevo negocio, y la verdad es que el resultado me sorprendió para bien.
La idea del experimento era crear un caso práctico en el que practicar las habilidades que he ido adquiriendo en los cursos de ingeniería de prompts (prompt engineering) que he realizdo, para ver hasta dónde podía dar de sí la IA en este aspecto (brainstorming), creando buenos prompts.
Para el experimento me puse en el caso de la apertura de un nuevo negocio físico: Una tienda de bicicletas.
La dificultad del proyecto radicaría en abrirla en un sitio en el que ya hay competencia, debiendo hacer un brainstorming para extraer tres ideas que pudieran darnos a conocer, y conseguir y afianzar a esos primeros clientes, tanto a través de medios físicos, como digitales.
Para lograr el objetivo, lo primero era realizar un deep research de la zona y la competencia.
Este análisis me ofreció pistas de mi competencia, los servicios que ofrecía, a qué nicho dentro del mundo del ciclismo se enfocaban y a ver qué oportunidades tendría una nueva tienda en la zona.
Con el estudio en la mano, era el momento de hacer el brainstorming.
Algunos de los roles que debían participar en él, los tenía claros, pero otros no tanto, así que cambié a otra IA (Para evitar que tuviera algo de contexto del proyecto), y le conté un poco por encima el proyecto, pidiéndole que me dijera qué roles debían participar en el brainstorming y qué comportamiento debería tener cada rol dentro de la conversación.
Con el estudio y los roles, le pedí a la Inteligencia Artificial que realizara el brainstorming, del que salieron tres ideas bastante interesantes, las cuales sin duda ayudarían a dar a conocer esta nueva tienda y a captar y fidelizar nuevos clientes desde la apertura de la misma.
Cuando nos enfrentamos a tareas complejas y queremos tratarlas con Inteligencia Artificial, la ingeniería de prompts (prompt engineering) es vital.
Tener en cuenta la redacción, el formato, el detalle, la extensión... Son cosas tan importantes (o más), que seleccionar el modelo (LLM) correcto para llevar a cabo la tarea y aquí es precisamente donde mucha gente que empieza con la IA, falla.
Conozco a muchas personas que tratan de hacer cosas complejas con la Inteligencia Artificial y fracasan en el intento, u obtienen un resultado que dista mucho de lo que esperaban.
En el 90% de los casos, el problema no es la herramienta, si no la comunicación que se tiene con ella.
Reviso el cómo y el qué le han pedido a la IA y está todo lleno de carencias, descripciones vagas, falta de contexto...
Es por eso que cuando algún conocido me pide ayuda para empezar a usar o a amprender a usar la IA para tareas más complejas, siempre les recomiendo empezar haciendo algún curso de prompt engineering, ya que a pesar de que la IA cada día tiene más capacidad de entender lo que queremos decirle usando un lenguaje natural, es ahí, en las tareas complejas, donde tenemos que poner de nuestra parte y saber comunicarle a la IA qué queremos y cómo lo queremos.
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