Engenharia de Prompt

Avaliação e Otimização de Prompts

2-4 horas 4 Módulos

Visión General

Tema Principal: Evaluación de Prompts

Carga Horaria: 2 - 4 Horas

Nivel: Avanzado

Público objetivo: Gestores de Calidad (QA), Desarrolladores, Líderes Técnicos y Auditores de IA

SOBRE LA CAPACITACIÓN

¿Cómo saber si su prompt es realmente eficaz o si solo "parece" bueno? Esta capacitación enseña a medir la calidad de los resultados de manera objetiva, eliminando el empirismo y las suposiciones. El enfoque es la implementación de un ciclo de mejora continua a través de métricas de rendimiento, control de costos (tokens) y velocidad de respuesta, garantizando un estándar de excelencia constante.

Objetivo

Capacitar al profesional para actuar como un "Gestor de Calidad de Prompts", utilizando metodologías de prueba estructuradas y auditoría para reducir retrabajos y garantizar la máxima precisión en las entregas de la IA.

MÓDULOS DE LA CAPACITACIÓN

Metodología de Pruebas A/B

Desarrollo de experiencias para comparar diferentes versiones de un prompt (ej: una versión más detallada vs. una más directa). Aprendizaje sobre cómo medir qué variante entrega el mejor retorno y mayor precisión para el caso de uso específico.

Auto-Consistencia

Implementación de la técnica de múltiples caminos de razonamiento. El profesional aprende a configurar la IA para generar diversas salidas para el mismo problema y seleccionar la respuesta más frecuente y coherente, aumentando drásticamente la confiabilidad en tareas complejas.

Métricas de Calidad y Puntaje de Alucinación

Implementación de escalas de evaluación cuantitativas y criterios de claridad, utilidad y veracidad. Técnicas para utilizar la propia IA como auditor imparcial, atribuyendo calificaciones y justificaciones técnicas fundamentadas a las respuestas generadas.

Laboratorio de Auditoría y Optimización Continua

Ejercicio práctico de refinamiento lógico: análisis de registros de interacción para identificar fallas de patrón. El desafío consiste en optimizar un prompt inestable hasta alcanzar un índice de confianza superior al 95%, enfocándose en la reducción del consumo de tokens y en la eliminación de ambigüedades sin necesidad de herramientas de terceros.