Guía práctica de prompting: impulsando chatbots y voicebots empresariales
En la era de la inteligencia artificial, los modelos de lenguaje han transformado la manera en que las empresas se comunican con sus clientes. Los chatbots y voicebots se han convertido en herramientas esenciales para mejorar el servicio al cliente, automatizar tareas y proporcionar respuestas inmediatas. Sin embargo, para aprovechar al máximo estas tecnologías, es fundamental comprender las diferentes estrategias de prompting disponibles y cómo aplicarlas eficazmente. En este artículo, exploraremos en profundidad las principales técnicas de prompting, explicando cómo funcionan y ofreciendo ejemplos prácticos en sectores como fintech, insurtech, retail, turismo y transporte. Al entender y aplicar estas estrategias, las empresas pueden mejorar significativamente la eficiencia y la calidad de sus chatbots.
Zero-shot prompting
El zero-shot prompting consiste en solicitar al modelo que realice una tarea sin proporcionarle ejemplos previos o entrenamiento específico para esa tarea. Esto se basa en la capacidad del modelo para generalizar conocimientos y aplicar su comprensión del lenguaje y el mundo.
Ejemplo 1: En un chatbot de fintech, un usuario podría preguntar: "¿Cuál es el tipo de cambio actual del euro al dólar?" Sin haber entrenado específicamente al bot para esta pregunta, el modelo utiliza su conocimiento general para proporcionar la información actualizada.
Ejemplo 2: En un chatbot de turismo, un cliente puede preguntar: "¿Necesito una visa para viajar a Japón si soy ciudadano mexicano?" A pesar de no tener ejemplos previos, el bot puede ofrecer una respuesta informativa basándose en datos generales sobre requisitos de viaje.
Referencia: Language Models are Few-Shot Learners
One-shot prompting
En el one-shot prompting, se proporciona al modelo un solo ejemplo para guiar su respuesta. Esto ayuda al modelo a entender el formato y el tipo de respuesta esperada, mejorando la relevancia y precisión.
Ejemplo 1: En un chatbot de turismo, podríamos decir: "Recomiéndame un restaurante en París. Por ejemplo, 'Le Meurice es un excelente restaurante de alta cocina en París'. Ahora, recomiéndame uno en Roma." El modelo entiende que debe proporcionar una recomendación similar para Roma.
Ejemplo 2: En un chatbot de transporte, un usuario podría preguntar: "Quiero reservar un vuelo a Nueva York. Por ejemplo, 'Necesito un vuelo que salga mañana por la mañana'. Ahora, necesito uno a Londres que salga el viernes por la noche." El bot utiliza el ejemplo para entender los detalles necesarios y ayudar con la reserva.
Referencia: Language Models are Few-Shot Learners
Few-shot prompting
El few-shot prompting implica proporcionar al modelo varios ejemplos (generalmente entre 2 y 5) para mejorar su capacidad de realizar una tarea específica. Esto permite al modelo identificar patrones y aplicar ese conocimiento a nuevas consultas.
Ejemplo 1: En un chatbot de retail, podríamos proporcionar ejemplos de consultas y respuestas:
- Usuario: "Estoy buscando zapatillas deportivas de la marca X."Bot: "Tenemos disponibles los modelos A, B y C de la marca X. ¿Le gustaría verlos?"
- Usuario: "Necesito una camisa formal talla M."Bot: "Claro, tenemos camisas formales en talla M en colores blanco y azul. ¿Prefiere alguna en particular?"
Cuando un nuevo usuario pregunta: "¿Tienen pantalones de vestir talla 32?", el bot utiliza los ejemplos para proporcionar una respuesta adecuada.
Ejemplo 2: En un chatbot de insurtech, podríamos ofrecer ejemplos sobre pólizas de seguro:
- Usuario: "¿Qué cubre su seguro de viaje básico?"Bot: "El seguro de viaje básico cubre emergencias médicas y pérdida de equipaje."
- Usuario: "¿Cuáles son las opciones de cobertura para seguros de auto?"Bot: "Ofrecemos coberturas de responsabilidad civil, daños materiales y robo total."
Con estos ejemplos, si un usuario pregunta: "¿Qué beneficios ofrece su seguro de hogar premium?", el bot puede estructurar una respuesta informativa.
Referencia: Language Models are Few-Shot Learners
Chain-of-thought prompting
La técnica de chain-of-thought prompting alienta al modelo a desglosar su razonamiento paso a paso. Esto es especialmente útil para resolver problemas complejos o brindar explicaciones detalladas, mejorando la claridad y precisión de las respuestas.
Ejemplo 1: En un chatbot de insurtech, al calcular una prima de seguro, el bot podría explicar:
"Primero, evaluamos el valor de su propiedad. Luego, analizamos los riesgos asociados, como la ubicación y medidas de seguridad. Finalmente, calculamos la prima basándonos en estos factores para ofrecerle la mejor cobertura."
Ejemplo 2: En un chatbot de fintech, al asesorar sobre opciones de inversión, el bot podría detallar:
"Empecemos identificando su perfil de riesgo. Luego, consideramos sus objetivos financieros a corto y largo plazo. Finalmente, podemos recomendar inversiones en fondos de bajo riesgo o acciones según sus preferencias."
Referencia: Chain-of-thought prompting elicits reasoning in large language models
ReAct prompting
El ReAct prompting combina el razonamiento y la acción, permitiendo que el modelo interactúe con el entorno o sistemas externos mientras procesa la información. Esto es útil para tareas que requieren actualizar datos en tiempo real o realizar acciones específicas.
Ejemplo 1: En un chatbot de transporte, el bot podría decir:
"Veo que desea viajar de Madrid a Barcelona mañana. Actualmente, los trenes de alta velocidad están disponibles. ¿Le gustaría que reserve un asiento para usted?"
Ejemplo 2: En un chatbot de retail, si un cliente pregunta sobre la disponibilidad de un producto, el bot podría responder:
"Permítame comprobar el inventario... Sí, tenemos el televisor de 55 pulgadas en stock. ¿Le gustaría proceder con la compra o necesita más información?"
Referencia: ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models
Self-consistency prompting
La estrategia de self-consistency prompting involucra generar múltiples cadenas de razonamiento para una misma pregunta y luego seleccionar la respuesta más coherente. Esto aumenta la confiabilidad y exactitud de las respuestas del modelo.
Ejemplo 1: En un chatbot de fintech, al planificar una estrategia de ahorro, el bot podría presentar:
"Opción 1: Destinar el 20% de sus ingresos mensuales a una cuenta de ahorros de alto rendimiento. Opción 2: Invertir en un fondo mutuo de bajo riesgo. Considerando sus metas, la opción 1 podría ser más adecuada."
Ejemplo 2: En un chatbot de turismo, al sugerir actividades, el bot podría ofrecer:
"Opción 1: Visitar el museo local en la mañana y hacer un tour gastronómico por la tarde. Opción 2: Realizar una excursión al parque nacional cercano. Dado que mencionó su interés en la naturaleza, la opción 2 podría ser la mejor elección."
Referencia: Self-Consistency Improves Chain of Thought Reasoning in Language Models
"Let's think step by step" prompting
Esta técnica invita al modelo a "pensar paso a paso", promoviendo un razonamiento más detallado y metódico. Es especialmente útil para resolver problemas que requieren varios pasos o para explicar procesos complejos.
Ejemplo 1: En un chatbot de turismo, al ayudar a un cliente a elegir un destino, el bot podría decir:
"Primero, consideremos el tipo de experiencia que busca: ¿playa, montaña o ciudad? Luego, veamos las opciones dentro de su presupuesto. Finalmente, seleccionaremos el destino que mejor se ajuste a sus preferencias."
Ejemplo 2: En un chatbot de insurtech, al explicar cómo presentar un reclamo, el bot podría detallar:
"Paso 1: Reúna toda la documentación necesaria, como facturas y reportes. Paso 2: Complete el formulario de reclamo en nuestro sitio web. Paso 3: Envíe el formulario y espere nuestra confirmación. Estamos aquí para ayudarle en cada paso."
Referencia: Large Language Models are Zero-Shot Reasoners
Self-ask prompting
El self-ask prompting permite al modelo generar y responder sus propias preguntas para profundizar en un tema y llegar a una conclusión más informada. Esto es útil para abordar consultas complejas o ambiguas.
Ejemplo 1: En un chatbot de retail, el bot podría razonar:
"El cliente pregunta sobre laptops. ¿Está buscando para uso personal o profesional? Si es profesional, podría interesarle modelos con mayor potencia y memoria."
Ejemplo 2: En un chatbot de fintech, al asesorar sobre préstamos, el bot podría preguntarse:
"¿Cuál es el monto que desea solicitar el cliente? ¿Cuál es su ingreso mensual? Con esta información, puedo calcular las opciones de pago más adecuadas."
Referencia: Self-Ask: Extending Language Models with Self-Directed Questioning
Contextual prompting
El contextual prompting consiste en proporcionar al modelo información adicional relevante para la tarea, lo que ayuda a generar respuestas más precisas y útiles. Esto incluye detalles sobre el usuario, el entorno o la situación específica.
Ejemplo 1: En un chatbot de transporte, al organizar un viaje, podríamos incluir:
"Necesito un traslado desde el Hotel Luna al Aeropuerto Internacional el próximo lunes a las 5 am."
El bot utiliza este contexto para ofrecer opciones de transporte adecuadas y confirmar los detalles.
Ejemplo 2: En un chatbot de retail, un cliente podría decir:
"Busco un regalo de aniversario para mi esposa. Le encantan los accesorios de moda sostenible."
El bot, con este contexto, puede sugerir productos que se ajusten a esa descripción.
Referencia: ¿Qué es RAG y cómo esta técnica puede potenciar el uso de Generative AI en corporativos?
Potenciando chatbots empresariales con técnicas adecuadas de prompting
La selección y aplicación de la estrategia de prompting adecuada puede transformar significativamente la eficacia de los chatbots y voicebots empresariales en plataformas como WhatsApp y en llamadas telefónicas. Al adaptar el prompting a las necesidades específicas del negocio y de los clientes, las empresas pueden mejorar la precisión de las respuestas, la satisfacción del cliente y la eficiencia operativa.
Por ejemplo, en el sector fintech, un chatbot que utiliza chain-of-thought prompting puede guiar a los clientes a través de procesos financieros complejos, como solicitudes de préstamos o inversiones, explicando cada paso de manera clara y comprensible. En el ámbito del turismo, un voicebot que emplea contextual prompting puede ofrecer recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias y el historial del cliente, mejorando la experiencia del usuario.
Implementar estas técnicas avanzadas de prompting no solo optimiza el rendimiento de los chatbots, sino que también fortalece la relación entre la empresa y sus clientes. Al proporcionar respuestas más precisas y relevantes, las empresas pueden diferenciarse en mercados competitivos y satisfacer las crecientes expectativas de los consumidores en cuanto a comunicación y servicio al cliente.
