Ingeniero rápido: una descripción de una profesión

Cada año que pasa, las tecnologías de inteligencia artificial se aplican cada vez más en diversas áreas y campos de la actividad humana. El rápido desarrollo y difusión de tales innovaciones ha llevado al surgimiento de nuevas profesiones e industrias enteras relacionadas con la interacción con algoritmos de IA. Uno de los más renombrados, entre ellos, es el ingeniero de consultas de IA. Hoy, despierta el interés de una amplia audiencia, atrayendo la atención con sus inusuales responsabilidades laborales y su alto salario. Dada la gran relevancia de este tema, le hemos dedicado nuestro artículo. A partir de él, aprenderá qué hace un ingeniero rápido y por qué esta profesión tiene tanta demanda en este momento. También compartiremos las habilidades requeridas para ello, el nivel de capacitación, las oportunidades de crecimiento profesional y las perspectivas futuras.

Un ingeniero de consultas de IA es un especialista que se dedica al desarrollo, la edición y la optimización de avisos de texto para algoritmos de inteligencia artificial. Como se sabe, la mayoría de las redes neuronales modernas están controladas por comandos de texto especiales, que se denominan consultas o avisos. Cuanto más preciso sea el consulta de IA enviado, mayor calidad y resultado más relevante proporcionará en respuesta. Por el contrario, las frases imprecisas y vagas dificultarán que los algoritmos comprendan la esencia de la solicitud y proporcionen la respuesta óptima.

La creación de consultas para la inteligencia artificial requiere una preparación profunda y una comprensión de los principios de la IA. De hecho, es un trabajo minucioso y responsable, ya que las redes neuronales se encuentran actualmente en la etapa inicial de su desarrollo y sus capacidades aún están lejos de ser ideales. Teniendo esto en cuenta, los constructores de solicitudes tienen que inventar y probar muchas opciones de consulta para lograr el resultado deseado.

El surgimiento de los trabajos de ingeniería rápida de IA fue impulsado por el desarrollo de los modelos de lenguaje GPT-2 y GPT-3 por parte de OpenAI, que fueron entrenados en grandes volúmenes de información de texto utilizando métodos de aprendizaje profundo. En 2021, los desarrolladores perfeccionaron la red neuronal generativa, lo que le permitió realizar de manera eficiente 12 tareas en el campo del procesamiento del lenguaje natural (NLP) utilizando 62 conjuntos de datos. Esta versión demostró un alto rendimiento al resolver nuevas tareas y superó a los modelos que fueron entrenados para realizar una sola tarea sin preparación previa. A partir de 2022, había más de 2000 avisos disponibles públicamente para aproximadamente 170 conjuntos de datos en el repositorio.

Con el lanzamiento del chatbot ChatGPT, creado con base en la versión actualizada del modelo de lenguaje GPT 3.5, se abrieron perspectivas aún más amplias para la ingeniería rápida de GPT 3. En su desarrollo se utilizaron varios métodos de entrenamiento, incluido el aprendizaje supervisado y de refuerzo. Esto significa que durante el entrenamiento del bot, especialistas especiales en entrenamiento interactuaron con él, representando diferentes modelos de comunicación entre la IA y el usuario y corrigiendo sus respuestas usando una serie de indicaciones secuenciales. El modelo de lenguaje constantemente aprendió y se reentrenó, siguiendo indicaciones constantemente actualizadas. Los entrenadores también evaluaron sus respuestas, usándolas para crear modelos de recompensa.

En 2022, aparecieron nuevos modelos de IA, desarrollados con tecnología de aprendizaje automático (ML): Midjourney, Stable Diffusion y DALL-E 2. Se destacaron de sus predecesores por su capacidad para crear imágenes a partir de indicaciones de texto. Junto con su lanzamiento público, surgió la necesidad de crear un nuevo tipo de consulta relacionada con la conversión de texto a imagen. En 2023, Meta lanzó el modelo Segment Anything AI, basado en tecnología de visión por computadora. Los desarrolladores lo dotaron de la capacidad de segmentar la imagen a través de indicaciones. La novedad admite tres tipos de indicaciones: puntos de exclusión e inclusión, marcos delimitadores y máscaras. Por supuesto, el desarrollo del campo de la ingeniería rápida, así como de la inteligencia artificial, no termina ahí. Por el contrario, la parte más interesante apenas comienza.

La ingeniería de consultas de IA no es solo una forma de gestionar servicios con soporte de inteligencia artificial, sino también una herramienta para diseñar modelos de lenguaje grandes (LLM), que permite entrenarlos en función de avisos específicos para obtener la salida de datos necesaria. Combina elementos de lógica y programación y requiere un cierto nivel de creatividad y, en algunos casos, el uso de modificadores especiales.

Dado que la IA se aplica en muchas industrias hoy en día, la ingeniería rápida cubrirá las mismas áreas. Pongamos algunos ejemplos:

Ahora que sabe qué es un prompt-ingeniero, consideremos por qué esta profesión tiene tanta demanda ahora y dónde exactamente se necesita. El ámbito de aplicación de la ingeniería rápida es amplio; es utilizado tanto por desarrolladores como por usuarios de redes neuronales generativas. Por cierto, esta versatilidad, en particular, contribuye a la gran popularidad de los trabajos de ingeniería de inteligencia artificial.

Gracias a este especialista, los equipos de desarrolladores pueden refinar y optimizar la funcionalidad de los algoritmos de IA que crean, así como eliminar las deficiencias identificadas. Esta dirección no tiene menos demanda para crear redes neuronales especializadas para empresas de la industria u otros clientes. En este caso, la ingeniería puntual GPT3 u otro modelo de lenguaje ayuda a ajustar la IA para realizar tareas corporativas específicas para la propia empresa o sus clientes. Por ejemplo, un bufete de abogados podría utilizar una red neuronal para el desarrollo automático de contratos con los datos necesarios para una consulta específica. Para cumplir con esta tarea, la IA debe estar debidamente entrenada para que el resultado que proporcione cumpla con los requisitos de los abogados. El ingeniero rápido entrena modelos de lenguaje para interactuar con clientes de diferentes empresas, ayudándolos a extraer la información necesaria de la base de conocimiento de manera más rápida y precisa.

Además, los desarrolladores pueden usar ingeniería rápida para combinar ejemplos de código existente y descripciones de los problemas que resuelven. Un indicador elegido correctamente permitirá interpretar el propósito y las funciones del código existente para comprender su principio de funcionamiento y las oportunidades de mejora. En el caso de las redes neuronales de texto a imagen, la ingeniería rápida ayuda a ajustar con mayor precisión las características de las imágenes generadas. Al componer hábilmente indicaciones, se puede pedir al modelo de IA que cree gráficos con parámetros específicos de resolución, estilo, perspectiva, relación de aspecto, etc.

Dada la popularidad y la demanda de la profesión, la pregunta de cómo convertirse en un ingeniero rápido de IA es comprensiblemente común hoy en día. Intentaremos dar una respuesta completa. Primero, necesitas tener un cierto nivel de preparación. La lista de habilidades requeridas no es demasiado grande todavía. Sin embargo, debe tenerse en cuenta que la profesión surgió recientemente y se está desarrollando activamente, por lo que el volumen de requisitos puede aumentar notablemente con el tiempo.

Para trabajar con éxito como ingeniero de avisos de IA, necesitará las siguientes habilidades:

En cuanto a las habilidades blandas, el pensamiento analítico y la capacidad de determinar rápidamente el enfoque óptimo para la resolución de problemas son relevantes para un ingeniero de inteligencia artificial. Además, es crucial poseer habilidades de comunicación efectivas y la capacidad de colaborar con otros especialistas dentro de equipos multifuncionales.

Teniendo en cuenta la juventud de la profesión, los empleadores rara vez exigen que los solicitantes tengan certificados o diplomas específicos para confirmar sus calificaciones. Será suficiente disponer de documentos sobre la formación recibida en el campo de la informática, ingeniería u otra área afín.

Ahora que ha aprendido qué es la ingeniería rápida y qué habilidades se necesitan para dominar esta dirección, sería bueno comprender la demanda de esta profesión en el mercado laboral moderno. Las tecnologías de inteligencia artificial se están introduciendo activamente en varios sectores e industrias y, junto con ellas, la necesidad de ingenieros rápidos de IA crece constantemente. Aunque esta línea de trabajo ha surgido recientemente y se encuentra en las primeras etapas de desarrollo, sus perspectivas ya se pueden señalar. Esta especialidad proporcionará un rápido crecimiento profesional y profesional para aquellos que tienen una mente creativa y entienden la programación y las redes neuronales.

Hoy en día, los ingenieros rápidos pueden ofrecer sus servicios en muchas áreas y, con el tiempo, su demanda crecerá constantemente. Por ejemplo, las agencias de noticias y otros tipos de medios contratan activamente a dichos especialistas para la implementación y el mantenimiento de modelos de inteligencia artificial. No es ningún secreto que, en un futuro cercano, es muy probable que las redes neuronales reemplacen a los periodistas y otros autores de textos.

Entre otras áreas prometedoras para el empleo, se pueden señalar las siguientes:

Uno de los indicadores clave de la demanda de una profesión es el nivel de salario que reciben sus especialistas. Según Bloomberg, el salario promedio anual de un ingeniero de inteligencia artificial en los EE. UU. está en el rango de $175,000 a $335,000. Los factores que afectan su tamaño incluyen la experiencia, la ubicación de la empresa y la industria a la que se relacionan sus actividades. Los especialistas de nivel de entrada pueden esperar un ingreso de entre $70,000 y $90,000 por año. Los empleados más experimentados con antigüedad pueden esperar ganar más de $120,000 por año.

El trabajo de los ingenieros rápidos es valorado aún más por los principales proveedores de redes neuronales. Por ejemplo, la empresa Antropic publicó una vacante para un ingeniero y bibliotecario de inteligencia artificial con un salario base anual de $250,000 a $335,000. La conocida empresa OpenAI, desarrolladora del chatbot ChatGPT, contrata de ingenieros para desarrollar y mejorar su plataforma y les paga 370.000 dólares al año.

Ingeniería rápida ChatGPT y otros servicios comerciales basados en IA, así como la profesión de prompt-constructor, son direcciones muy jóvenes y en desarrollo dinámico, por lo que predecir su futuro no es fácil. En cuanto a las tendencias clave, se puede suponer que el escenario de desarrollo para esta industria será el mismo que para toda la industria de TI. Por lo tanto, la diversificación, la especialización y la estandarización probablemente se convertirán en tendencias prioritarias para el futuro cercano.

Las versiones de redes neuronales se actualizan rápidamente. Por ejemplo, el GPT 3.5 lanzado recientemente fue reemplazado rápidamente por GPT 4, mejorado con nuevas capacidades. Los competidores de OpenAI tampoco se quedan quietos, lanzando sus propios chatbots. En los próximos años, el mercado de chatbots inteligentes continuará expandiéndose y aparecerán otros modelos de lenguaje y plataformas compatibles con IA. Por lo tanto, los constructores de consultas de IA tendrán un gran volumen de trabajo para entrenar redes neuronales e implementarlas en varios productos.

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