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La Escuela Viva de Periodismo presenta Ingeniería de Prompts para Inteligencia Artificial, Módulo 8. Casos de uso por industria.

Hola, hola. Bienvenidos y bienvenidas a esta nueva clase del curso de Ingeniería de Prompts.

Hoy terminamos el módulo hablando de algo que marca un punto de inflexión en la historia del desarrollo de programas de ordenador.

Algo que ya está cambiando la forma en que programamos, resolvemos errores, aprendemos nuevos lenguajes, planificamos proyectos o documentamos nuestro código.

Hoy vamos a hablar de cómo la Inteligencia Artificial guiada por buenos prompts se convierte en una herramienta clave para la programación y el desarrollo.

Y para quienes venimos de la programación tradicional, con sus horas de documentación, sus búsquedas en Stack Overflow, sus pruebas y errores infinitos, esta nueva etapa puede parecer casi mágica.

Pero no lo es. Tiene una lógica, tiene una metodología y una técnica. Y esa técnica es ni más ni menos que la Ingeniería de Prompts.

Durante esta clase vamos a recorrer juntos estos tres grandes momentos.

¿Qué papel puede jugar la Inteligencia Artificial generativa en el trabajo de desarrollo desde los más simples hasta los más complejos? ¿Qué tipos de prompt son más útiles y eficaces en distintos contextos de programación? ¿Y qué límites, riesgos y responsabilidades debemos tener en cuenta al integrar la Inteligencia Artificial en entornos de desarrollo reales? Y como siempre, vamos a hacerlo con ejemplos, con pedagogía y con mucha claridad.

La primera cosa que debemos entender es que la programación no es solamente escribir código.

Es entender un problema, pensar una solución, elegir una estructura, traducir ideas en instrucciones, depurar, testear, documentar, mantener.

Y todo eso se puede potenciar y agilizar cuando sabemos cómo hablarle a una Inteligencia Artificial.

Porque sí, los modelos de lenguaje actuales no solo escriben código, también explican, traducen, reorganizan, documentan, comentan, depuran, convierten.

Y todo eso con la condición de que les hablemos con claridad.

En otras palabras, si sabes formular el problema, puedes obtener una solución.

Y esa formulación se hace con un buen prompt.

Vamos a ver algunos ejemplos, como siempre.

Imagina que estás empezando a aprender Python y no sabes cómo funciona un bucle FOR.

Que tampoco tienes por qué saberlo ahora mismo porque estamos aprendiendo algo que no tiene nada que ver.

Pero bueno, le puedes decir en tu prompt, explícame cómo funciona un bucle FOR en Python con un ejemplo sencillo.

Después, dame un ejercicio para practicarlo y la solución.

La IA responde, tú aprendes, lo pruebas, lo entiendes, ya no necesitas navegar por 10 blogs o ver 5 videotutoriales.

La respuesta está donde tú la sepas pedir.

Mira otro ejemplo, estás programando una API y no recuerdas cómo hacer una llamada GET en Axios en Javascript.

Que eso a lo mejor te suena súper gordo si no estás familiarizado o familiarizada con todo esto.

Le puedes decir, escríbeme un ejemplo básico de cómo hacer una solicitud GET usando Axios en Javascript.

Incluye manejo de errores y comentarios en el código.

La IA no sólo te da el código, te lo explica paso a paso.

Mira otro caso, estás desarrollando una app y necesitas crear una función que valide emails.

Pues le puedes decir, crea una función en Javascript que verifique si una dirección de email es válida.

Usa expresiones regulares. Añade un test básico de ejemplo.

Y ahorras tiempo con pruebas, ajustes.

Otro caso más, y hay unos cuantos, como ves.

Estás migrando de un lenguaje a otro.

Y le dices, convierte este bloque de código de Python a Javascript.

Explica los cambios que hiciste y por qué.

O viceversa.

Necesitas entender un bloque de código ajeno.

Y le dices, explica los cambios que hiciste y por qué.