Dominar la incitación con inteligencia artificial: técnicas avanzadas para el éxito

Mi primer momento revelador con la IA en marketing fue cuando descubrí y personalicé una secuencia de indicaciones que le permitió a la IA ayudarme a prepararme para entrevistas de podcast, reduciendo mi tiempo de dos horas a solo veinte minutos.

La creación de indicaciones de IA eficaces es un arte y una ciencia que puede aumentar drásticamente las capacidades de los modelos de IA. Si bien muchos están familiarizados con los conceptos básicos, dominar técnicas avanzadas como las indicaciones en cadena y la creación de GPT personalizados puede desbloquear nuevos niveles de funcionalidad y precisión.

Si buscas profundizar tu comprensión deAISi quieres impulsar y lograr un mayor éxito con tus proyectos de IA, este episodio es para ti.

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Hoy nos acompaña Ashley Gross, una experta en enseñar a las personas a crear empresas mediante IA. Ashley compartirá sus técnicas avanzadas para la generación de ideas con IA, incluidas las mejores prácticas, consejos para la generación de ideas en cadena y conocimientos sobre cómo crear GPT personalizados. Con su amplia experiencia y certificaciones en IA y ciencia de datos, Ashley está bien preparada para guiarnos a través de estas estrategias avanzadas.

La inteligencia artificial en el marketing: un análisis detalladoEl presentador Admin le preguntó a Ashley Gross sobre:

✨Dominando la incitación en cadena:Aprenda qué es la indicación en cadena y cómo puede mejorar las respuestas de la IA.

✨GPT personalizados:Descubra el proceso y los beneficios de crear GPT personalizados para necesidades comerciales específicas.

✨Prácticas recomendadas para indicaciones avanzadas:Obtenga información sobre las mejores prácticas y técnicas avanzadas para una estimulación eficaz de la IA.

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Recursos y marcas mencionadas en este episodio

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• Deje que la IA le ayude con su marketing utilizando estos 5 mensajes en cadena
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Transcripción completa

(ligeramente editado)

Dominando las técnicas avanzadas de estimulación artificial para alcanzar el éxito con Ashley Gross

[00:00:00]Ashley Gross:En realidad, no creo que la incitación vaya a desaparecer tan rápido como todo el mundo sigue diciendo, porque hay muchas personas que no son muy buenas comunicándose y, aunque muchas personas conocen la IA y la han probado, no están obteniendo beneficios ni un valor real de la IA. Como si todavía no hubiésemos alcanzado ese hito colectivamente, creo que sería seguro para las empresas pensar en eliminar la ingeniería de incitación y tener algún tipo de interfaz ya incorporada.

Porque, de nuevo, estás asumiendo que la gente sabe qué hacer y cómo usar esas instrucciones. Por eso, no creo que la ingeniería de avisos vaya a desaparecer todavía.

[00:00:35]Admin:Bienvenidos a AI and marketing unpacked, donde simplificamos la IA para lograr un marketing impactante. Soy su anfitrión, Mike Alden, y estoy aquí para guiarlos a través del mundo de la inteligencia artificial y su impacto transformador en las estrategias de marketing. En cada episodio, desglosaremos los conceptos de IA en perspectivas manejables y exploraremos aplicaciones prácticas que pueden potenciar sus esfuerzos de marketing.

Ya sea que seas un experimentadoEl comercializador recién comienza a explorar el potencialEste podcast te brindará el conocimiento y las herramientas que necesitas para tener éxito. Así que sintonízalo y descubramos juntos el poder de la IA.

Saludos, programa. Bienvenidos nuevamente a AI in Marketing: unpacked, donde egoístamente uso este tiempo para elegir las mentes de los expertos en mantenerse al día con la inteligencia artificial y en integrarla o aplicarla en capas.redes sociales, contenido, publicidad, búsqueda y otras áreas del marketing digital, y podrá aprender a suscribirse para que le muestren cómo prepararse usted y su marca para esta revolución de la IA y salir adelante.

Mi primer momento revelador con el marketing de IA fue cuando descubrí y personalicé una secuencia de indicaciones que permitía a la IA ayudarme a preparar entrevistas de podcast, reduciendo mi tiempo de dos horas a soloeste añoinutos. Crear indicaciones de IA efectivas es un arte y una ciencia que puede elevar drásticamente las capacidades de los modelos de IA.

Si bien muchos están familiarizados con los conceptos básicos, dominar técnicas avanzadas como la IA, la incitación en cadena y la creación de GPT personalizados puede permitirle alcanzar nuevos niveles de funcionalidad y precisión. Si desea profundizar su comprensión de la incitación en cadena y lograr un mayor éxito con sus productos de IA, este episodio es para usted.

Hoy nos acompaña Ashley Gross, una experta en enseñar a las personas a crear empresas mediante IA. Ashley compartirá sus técnicas avanzadas para la incitación con IA, incluidas las mejores prácticas, consejos para la incitación en cadena y conocimientos sobre la creación de GPT personalizados con nuestra amplia experiencia y certificaciones en IA y ciencia de datos.

Ashley está bien preparada para guiarnos a través de estas estrategias avanzadas. Hola, Ashley, bienvenida al programa.

[00:02:29]Ashley Gross:Hola, gracias por invitarme.[00:02:31]Admin:Me alegro mucho de tenerte aquí. Vamos a empezar de inmediato. ¿Podrías contarnos un poco sobre tu trayectoria en el mundo de la IA y por qué te centraste en las técnicas de estimulación con IA?[00:02:41]Ashley Gross:Por supuesto. Estoy feliz de hacerlo. Antes deeste año, no tenía experiencia ni formación técnica. Simplemente quería usar la IA para ayudarme a reducir mi carga de trabajo porque estaba esperando a mi hijo y sabía que tenía que ser muy, muy estricta con mi tiempo y priorizarlo. Entonces comencé a usar Jasper para ayudarme con el tono de mis correos electrónicos y simplemente unificar mivoz de marca.

Y luego, cuando descubrí lo rápido que podía automatizarlo, pensé: “Bueno, tengo que empezar a reducir mi carga de trabajo y tratar de averiguar qué es lo que no me gusta hacer, primero, y luego, qué es lo que me quita más tiempo y cómo puedo automatizar esas tareas para tener más tiempo para dedicarle a mi hijo”.

Así que, obviamente, descubrí cómo reducir una semana laboral de 40 horas a, ya sabes, 15 horas y luego 10 horas. Y hablé mucho al respecto. Empecé a contarles a todos en mi empresa lo que estaba haciendo y les dije: prueba esto, haz esto. Y estaba muy emocionada. Fue como si hubiera encontrado el equilibrio laboral. Y poco antes.

Volviendo a nuestra CM, ella, ya sabes, me preguntó si quería liderar un…Grupo de trabajo sobre IA y puesta en marcha de la inteligencia generativaLa IA se aplica a un equipo de marketing empresarial de más de cien profesionales del sector. Por eso, en cuanto me di cuenta de que tenía que asegurarme de que cada persona tuviera la mejor experiencia posible con la IA, me di cuenta de que lo más importante en lo que tenía que centrarme era en la ingeniería rápida.

Y eso se debió a que no podía controlar lo que estaban introduciendo en la IA o cómo la estaban utilizando, pero sí podía controlar su experiencia de aprendizaje y cómo aprendieron a utilizarla por primera vez. Y pensé: “Bueno, lo básico de eso es la ingeniería rápida. Si pueden llegar a ser realmente, realmente buenos en…comunicadoqué quieren y cuál es el resultado y cómo llegar del punto A al punto B.

Entonces, si se producen errores con la IA, probablemente no se deba a la ingeniería rápida y yo puedo solucionar esos problemas. Pero si se trata de un problema de ingeniería rápida y no aprenden a hacerlo desde el primer día, nunca podré implementarlo de manera efectiva. Así fue como me dediqué a la ingeniería rápida y le di importancia.

[00:04:39]Admin:Me encanta. Y me encanta que enfatices que se trata de comunicación, de lo que estoy segura que hablaremos más. Pero para aquellos que realmente no han hecho mucho esto, tal vez sean nuevos y recién están empezando a pensar, saben qué, necesito comenzar a integrar la IA en mi trabajo o en mi propia vida profesional.

¿Puedes explicar brevemente qué es la estimulación mediante IA y por qué es tan importante?

[00:04:58]Ashley Gross:Sí, simplemente le da instrucciones a la IA para que le ayude a obtener respuestas más útiles. Piénsalo como si estuvieras teniendo una buena conversación en la que, si haces preguntas realmente buenas, obtendrás respuestas realmente buenas. Pero si no haces preguntas realmente buenas, obtendrás resultados mediocres.

Debes asegurarte de guiar a la IA para que brinde la información más relevante y valiosa. Y, en realidad, se trata de aprovechar al máximo esa herramienta de IA.

[00:05:23]Admin:Eso tiene mucho sentido. Espero que tenga sentido para todos los que están escuchando. Entonces, ¿cuáles son algunas de las mejores prácticas fundamentales para crear indicaciones de IA realmente buenas y efectivas?[00:05:34]Ashley Gross:Sí. Parecen muy simples, pero no creo que se puedan enfatizar lo suficiente. Por lo tanto, sea claro, sepa cuál es su mensaje y haga que ese mensaje sea extremadamente claro para evitar confusiones. Debe proporcionar contexto. Por lo tanto, bríndele a la IA suficiente información de fondo para que comprenda lo que le está pidiendo que haga. Debe ser conciso, lo cual sé que suena un poco contradictorio, pero si lo desea (y sé que vamos a profundizar en esto), si desea dar múltiples mensajes, trate de no agruparlos todos en un solo mensaje, porque si es uno y es muy largo, entonces no hará un buen trabajo.

Se va a sobrecargar. Las otras dos piezas básicas que tengo son probar y refinar continuamente y luego usar la retroalimentación. Es mucho más fácil ahora que el chat de GPT tiene esa función automáticamente. Por lo tanto, no necesariamente tienes que solicitarlo, pero siempre es bueno asegurarte de darle tu retroalimentación y decirle algo como, bien, ¿entiendes cuál es mi retroalimentación y cómo seguir adelante?

Y luego lo reconocen y entonces puedes seguir adelante.

[00:06:31]Admin:Ese es un gran consejo. Simplemente hay que entender que se puede y se debe revisar lo que se le pide a la IA, revisar el resultado que se obtiene. Y a menudo les digo a las personas: “Miren, no pueden romperlo. Así que no se preocupen. No lo harán, porque… La forma en que me relaciono con esto es un poco personal”.

Valoro el tiempo. En otras palabras, mis tres valores principales son el amor, la amistad y el tiempo. Me molesta que la gente me haga perder el tiempo. Es una de mis manías. Lo reconozco y lo desafío. Pero si alguien me hiciera la misma pregunta seis veces de seis maneras diferentes, empezaría a perder la paciencia con esa persona y probablemente la oiría y la vería en mi cara, pero la A.

I. Nunca lo hará. Puedes hacerle la misma pregunta 10 veces y podrías pedirle que te dé 10 respuestas más con cada iteración de esa pregunta. Y felizmente dice absolutamente. Ashley, aquí tienes 10 títulos más para que pienses en ellos. Y es tan feliz y alegre. Eso es fantástico. Pero hablaste de un tema.

Dijiste que no hay que juntar todas las indicaciones. Hablemos de lo opuesto, ¿no? Sería lo opuesto a la indicación en cadena. ¿En qué consiste exactamente? ¿Y cómo mejora las respuestas de la IA?

[00:07:44]Ashley Gross:Sí. La incitación en cadena consiste simplemente en dividir una gran pregunta en una serie de preguntas más pequeñas.

Y ayuda a la IA a gestionar preguntas o tareas complejas que le estás dando. La ayuda a ser más precisa y a dar respuestas más detalladas porque te estás tomando el tiempo para asegurarte de que, en lugar de darle una gran tarea, le estás dando una pequeña parte y asegurándote de que entiende. Dale un poco más, dale un poco más, ya sabes, migas de pan, porque si no entiende un aspecto de la misma, entonces no te va a dar un gran resultado.

Entonces, desperdiciaste todo ese tiempo. Si agregaras seis preguntas en una sola pregunta, si las hicieras individualmente, las habría entendido mejor porque así es como está entrenado como algoritmo. Está entrenado para predecir la siguiente palabra. Entonces, si estás juntando todo eso, es como si estuviera inundado de información y no pudiera calcular.

¿Qué quieres que haga a continuación?

[00:08:31]Admin:Y mi amigo Dustin, que es fundador en el ámbito de la IA, habla de cómo el modo o la personalidad predeterminada de la IA es ser útil. Y vemos que cuando decimos cosas como: “Oye, me gustaría tener algunas ideas para el título de una publicación de blog”, la IA te da 10 ideas para el título de una publicación de blog y luego escribe un esquema y redacta la introducción.

Y tú piensas: “Vaya, espera, todavía no estoy contento con estos títulos. Has avanzado demasiado rápido”. Y creo que, corrígeme si me equivoco, cuando estás haciendo estas indicaciones en cadena, debes decir algo específico como “Y luego parar”, ¿no? Tienes que decirle a la IA que lea lo que le estás diciendo, que proporcione información o contexto o que responda una pregunta y que luego se detenga para recibir más comentarios, ¿no te parece?

[00:09:15]Ashley Gross:Sí, diría que siempre le digo a la gente que tengo cinco reglas porque tuve que capacitar a la gente para hacer esto. Así que tomé un proceso y lo simplifiqué de nuevo, lo simplifiqué hasta que quedó en un esqueleto. Así que siempre le digo a la gente que ingrese cinco reglas en un LLM antes de comenzar a usarlo. Y esas reglas ayudan a mitigar las alucinaciones y ayudan a que en realidad no genere resultados a menos que complete completamente la entrada. Oh, puse un comienzo. Entonces solo tienes que pensarlo una vez, implementar esas reglas y luego asegurarte de que estás iterando y verificando la precisión más tarde, eso ayuda mucho más que si simplemente entraras en esto y tuvieras que, ya sabes, recordar manualmente.[00:09:53]Admin:¿Podrías compartir esas cinco reglas?[00:09:55]Ashley Gross:Sí.

Estoy feliz de

[00:09:58]Admin:Burlándose de ellos. Hay cinco reglas, pero no puedes saber cuáles son.[00:10:02]Ashley Gross:No, en absoluto. Yo diría que las cinco reglas son las siguientes: tienes que decirle a ChatG PT que te voy a dar reglas. Tienes que seguirlas. No puedes generar una salida a menos que la entrada esté completamente completa.

Y si no lo completo, entonces debes recordármelo. Así que solo se trata de asegurarse de que no genere una salida con una entrada a medias. Dile al GPT que valide los recursos y la precisión de los datos para evitar conclusiones infundadas. Entonces, si le dices algo, esencialmente lo que hace esta regla es que si digo la capital de No sé,

es Berlín o lo que sea, si invento una mentira descarada. La regla entonces le dice a ChachiPT que vuelva y me diga, en realidad, eso no es verdad, da da da da da da da, porque no soy un ser humano perfecto, ahora sé la capital de Francia, pero no lo soy, voy a equivocarme a veces, así que necesito que me haga responsable también.

Y luego las otras reglas son verificar que entiendas el contexto. Entonces, después de cada entrada, haz una pregunta. Me gusta hacerlo en función del tiempo. Entonces, me gusta decir que después de 30 minutos o después de una hora, debes verificar el contexto de lo que te estoy pidiendo que hagas. Simplemente porque si estoy allí durante un largo período de tiempo, quiero que me recuerde algo como, Oye, ¿seguimos con esta tarea?

¿Sigue siendo este el contexto? Y ahora lo hace automáticamente, pero le dice al chat GPT que almacene sus datos en la base de conocimiento para que no tenga que recordarle continuamente que no diga “profundice” en las consultas. Y luego hay una regla más: hacer preguntas. Entonces, le enseño a mi IA a comprender la solicitud. Entonces, si digo “cuéntame sobre Washington”, entonces mi IA se queda sentada.

¿Te refieres a Washington, DC? ¿Te refieres a Washington, el estado? Como si hiciera preguntas antes de continuar respondiéndolas. Acabo de descubrir que poner esas reglas en práctica desde el principio hace que sea mucho más fácil. Es más fácil aprenderlo. Quiero decir, siento que si pasas mucho tiempo familiarizándote con una herramienta, ¿realmente la usaste para la productividad o fue solo una cosa más que tuviste que aprender?

[00:11:54]Admin:Son reglas fantásticas. Sé que probablemente dentro de 12 a 18 meses muchas de ellas no serán necesarias. Como ya sabemos, con la capacidad de GPT para chatear, ya comprende el contexto durante mucho más tiempo y de manera mucho más profunda. Y, a medida que avanzamos, dejará de usar palabras como “profundizar”, dejará de intentar comenzar cada párrafo con “profundizar” en el vasto panorama de lo que sea que vaya a partir de ahí.

Aprenderá y mejorará. Pero sí, es necesario tener esas reglas establecidas para entrenar a la IA desde el principio. Es un consejo fantástico. ¿Puedes compartir un ejemplo específico de cómo usaste la indicación en cadena en uno de tus proyectos y cómo te funcionó?

[00:12:33]Ashley Gross:Sí. Creé una GPT de ventas que tenía tres plantillas dentro.

Entonces, una era secuencias de divulgación, otra era inteligencia competitiva y luego otra era…Investigación de mercado. Porque cuando hicimos una encuesta a toda nuestra organización de ventas, dijeron que esas eran las tres actividades que consumían la mayor parte de su tiempo. Y entonces mi cadena de indicaciones se parecía mucho a escribir lo que ya era el proceso de los representantes de ventas.

Entonces, en la mente de un representante de ventas, ellos irían a hacer, ya sabes, una investigación de mercado, ¿cierto? Y averiguarían en qué se diferencia nuestro producto del producto de nuestro cliente potencial. Y luego irían y harían algo de inteligencia competitiva, como en la cuenta real. Y luego comenzarían a crear sus secuencias de contacto para correos electrónicos y SMS, ya sabes, y entiendes lo que quiero decir.

Entonces, cuando lo estaba provocando, le dije: “Oye, eres un SDR. ¿Entiendes?” Sí. Genial. Aquí está nuestro producto. ¿Entiendes? Sí. Genial. Entonces fue, ya sabes, cuando miréDirigido a un mercado mediocuenta, necesito de ocho a diez representantes allí y deben ser las personalidades de X, Y, Z. ¿Entiendes?

Sí. Así que fue mucho más que simplemente mostrarles cómo era realmente ese proceso en tiempo real para que entendieran cómo era el flujo de trabajo, porque eso es todo lo que estás haciendo, enseñándoles tu flujo de trabajo para que te brinde una solución más rápido que si lo hicieras manualmente, pero no estás cambiando tu flujo de trabajo.

Y es mucho más fácil si la IA te da una respuesta que no necesariamente tiene sentido, si le das una cadena de indicaciones y la llevas a través del escenario que acabo de mostrarte, donde es algo como, esto es lo que haces, esto es lo que te importa, esto es quién eres, esto es a quién nos dirigimos.

Entonces, si se queda atascada en una determinada parte, entonces ya sabes esa parte y no tienes que empezar desde cero. Si tuvieras que poner todo eso en una sola plantilla, probablemente intentaría ponerlo todo en una sola plantilla y sería una plantilla terrible.

[00:14:22]Admin:Eso tiene mucho sentido. Ya lo hemos llamado trabajo previo antes.

Y algunos de nuestros episodios anteriores con gente como Andy Christodina y Chris Penn, etc. Así que puedes escuchar esos episodios un poco más, pero enfatizamos lo importante que es dedicar ese tiempo al principio para garantizar que los resultados que obtengas no solo sean correctos, sino que sean rápidos y más eficientes.

Y luego puedes replicarlos y escalarlos una y otra vez. Amigos, estamos hablando con Ashley Gross sobre cómo crear los mejores mensajes para que, cuando trabajen con IA, obtengan los mejores resultados posibles. Y tengo muchas más preguntas, pero antes de llegar a ellas, permítanme compartir con ustedes la herramienta que uso todos los días para ayudarme con mi IA.

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con tu audiencia. No te limites a hacer marketing,Comercialice de forma más inteligente con Magai. Toca el enlace en las notas del programa. Ashley, crear GPT personalizados suena un poco complejo. Suena como algo que necesitaría un título en programación informática para entenderlo, y mucho menos hacerlo. ¿Puedes explicar el proceso?

¿Qué es un GPT personalizado?¿Cuáles son algunos de los beneficios y cómo podemos aprovecharlos?

[00:16:25]Ashley Gross:Sí. Voy a echar de menos a la señorita. Mito, mito, mito. Esa es la palabra que estaba tratando de decir. Me encantaría desmitificar eso rápidamente. Porque realmente no es difícil. Y si piensas en la cantidad de tiempo que estás dedicando a crear un GPT o aprender a usarlo, si sabes lo que quieres y cómo llegar del punto A al punto B, lleva mucho menos tiempo crear tu propio GPT para esa herramienta específica que usar una plataforma todo en uno que tal vez tenga las características que puedan resolver tu problema, o tal vez simplemente sea más.

De investigar más aspectos de esa herramienta y dedicarle más tiempo. Esa es mi charla TED para desmitificar, pero sí, el proceso es el siguiente: simplemente defines tus objetivos como lo harías con cualquier otra tarea que te asignen. Reúnes los datos que necesitas para asegurarte de que realmente puedeslograrque el uso de IA, porque ahí, ya sabes, muchas veces es donde la gente se queda estancada.

No se puede resolver todo con IA, sin importar quién te lo diga. Tú diseñas las indicaciones y recomiendo que la gente también diseñe atajos para las indicaciones, porque si tienes un par de personas que son principiantes, pero un par de personas que son, ya sabes, de nivel intermedio, si nivelas el campo de juego agregando atajos para las indicaciones, y lo que quiero decir con eso es la capacidad de decir, por ejemplo, barra diagonal hacia adelante, uno significa X, Y, Z, para que la gente no tenga que copiar y pegar manualmente desde un documento de Word y hacer una GPT, se hace más fácil.

Así que diseñe indicaciones y atajos para las indicaciones. Entrene y ajuste y luego pruebe. Sin embargo, no puedo repetir eso lo suficiente. Es como probar, probar, probar, obtener escenarios del mundo real, obtener comentarios, repetir y luego implementarlo para todos los demás. Pero en cuanto a los beneficios, quiero decir, son enormes. Obtendrá soluciones altamente personalizadas.

Y quiero decir, obviamente, ya sabes, mejorar la eficiencia. Abordará desafíos comerciales muy específicos de manera más efectiva porque no está utilizando un modelo genérico. Quiero decir, también les digo a las personas que quieren crear un GPT personalizado. Simplemente, pasen el rato en la tienda de GPT y encuentren un GPT personalizado que quieran probar para ver la diferencia entre el genérico y el especializado. Recién estoy comenzando con Coloring Book Hero, es un GPT creado por Chat GPT y simplemente te permite crear cualquier página para colorear que quieras a partir de una solicitud que creas.

A mi niño le encantan los dinosaurios, así que puedo crear una página para colorear para él en el chat GPT en menos de cinco segundos. Es como poder ver lo que hace un GPT especializado y luego intentar hacerlo solo en el chat GPT cuatro por tu cuenta y ver la diferencia en el tiempo que te lleva y la cantidad de indicaciones.

Bueno. Adiós. Ese es un buen punto de referencia para quienes quieran empezar.

[00:18:47]Admin:Bueno. En primer lugar, el consejo del héroe del libro para colorear es muy importante. Literalmente lo escribí. Tengo una hija de nueve años, dos niñas, pero mi hija menor tiene nueve años y le encanta colorear, así que cada dos días viene a mi oficina y me dice: “Papá, ¿puedes imprimirme algunos dragones, sirenas, lo que sea?”.

Y luego, ya sabes, pasé cinco minutos, diez minutos en Google. Buscando páginas para colorear y tratando de encontrar las que sean del tamaño correcto y que ella quiera. Y eso es todo. Así que, en primer lugar, gracias por eso, Ashley. Y me alegra que hayas mencionado la tienda GPT. No lo hemos hecho, no es algo de lo que realmente hayamos hablado en el programa todavía, pero la gente debería saber que si estás usando Open a Eyes Chat GPT, hay una tienda completa donde puedes conseguir, ya sabes, GPT personalizados gratuitos y pagos que las empresas han desarrollado.

Muchos de ellos tienen sus propios sitios web y sus propios negocios. Si estás usando Magi, como mencionamos en la pausa publicitaria, Magi se refiere a ellos como “personas”. Funcionan exactamente de la misma manera. Básicamente, estás colocando una cadena de indicaciones dentro y diciéndole a la IA paso a paso qué hacer.

Mencioné al principio que tengo uno aquí mismo. Para prepararme para estos podcasts. Le digo al podcast: “Oye, estoy hablando con una persona realmente asquerosa”. Aquí está su LinkedIn. De esto es de lo que vamos a hablar. Y me da algunas ideas para temas y luego algunas ideas para títulos de episodios y preguntas y todo.

Luego, después de que salen mis podcasts, tengo un GPT o personaje personalizado completamente independiente que construí y que me ayuda a crear mi campaña promocional para toda la semana posterior al episodio. Lo he contado, ya sabes quién soy, de qué tratan los episodios, los temas, la audiencia, los canales y la cadencia que quiero usar y me ayuda a desarrollar todas las publicaciones sociales, un boletín completo de LinkedIn, todo para una semana entera. Extrae citas y todo.

Es fantástico. Eso es fantástico. Ashley, ¿cuáles dirías que son las técnicas más avanzadas para poner en nuestras manos este tipo de GPT personalizados que satisfagan casos de uso específicos?

[00:20:41]Ashley Gross:Así que, definitivamente, la incitación en cadena, como la que mencionamos, es muy importante. También diría que es menos un consejo y más una especie de simple…

En general, lo que se introduce en la base de conocimientos tiene prioridad sobre el motor de búsqueda. Y lo que quiero decir con esto es que, si uno entrara y dijera: “¿Qué hace la comunidad de Prompt?”, pero luego, en su base de conocimientos, solo hubiera información sobre su negocio, digamos que la base de conocimientos tendría prioridad y seguiría intentando extraer información de esa base de conocimientos en lugar de usar la función de búsqueda.

Usamos la funcionalidad basada en conocimiento porque solo queríamos que supiera ciertas cosas y realmente no necesitábamos que escaneara la web porque teníamos, ya sabes, informes trimestrales.gananciaRevisión anual trimestral de todos estos diferentes documentos que podíamos suministrarle para saber que estaba entrenado con datos precisos.

Si quieres algo que se mantenga actualizado con las estadísticas, no incluyas nada en la base de conocimientos y solo utiliza la función de búsqueda y dedica tu tiempo a trabajar en las reglas específicas para el motor de búsqueda. También diría que, si no quieres hacer nada de eso porque parece una pesadilla, puedes adjuntar cosas.

Conecta tu Google Drive. Otra forma excelente de crear la GPT es copiar y pegar cualquier URL y decir: “Aquí está todo lo que sabes sobre esta URL. Esto es lo que necesito que hagas”. O puedes conectar tu Google Drive, suponiendo que no hay nada personal en esa unidad específica.

Y luego está toda su base de conocimientos, que también es una excelente manera de hacerlo. Si va a utilizar un LLM, como Jasper, por ejemplo, porque no se capacita a partir de eso, obtiene su Google Drive y luego tiene todo su contenido de marketing y todas sus plantillas de marketing y puede simplemente consolidar toda su información.

Entonces, cuando le pides al LLM algo específico, podría decir, créame un blog usando, ya sabes, la empresa XYZ esestructuraY completar la plantilla para que pueda presentársela al CMO para su aprobación. Correcto. Y podía hacer todo eso porque ya tenía toda esa información conectada. Lo siento, me volví un poco nerd muy rápido.

Déjame conseguirlo

[00:22:35]Admin:En este programa, abrazamos la frikada.[00:22:38]Ashley Gross:Y luego diría que es mejor probar con la integración de GPT una vez que sea bastante precisa por sí sola. Es decir, se pueden conectar y usar API, lo que lo hace mucho mejor. Se puede integrar con otras herramientas para automatizar un flujo de trabajo para que la respuesta no se quede en el chat de GPT.

Entonces, es como ponerse a prueba, y no hay muchos casos de uso realmente interesantes porque la gente está experimentando. Eso no significa que debamos seguir buscando casos de uso de IA que estén al alcance de la mano, porque es mucho más que eso y puede hacer mucho más. Cualquier proceso que quieras automatizar, estoy seguro de que puedes hacerlo.

[00:23:12]Admin:Sí. Y me alegra que hayas mencionado a Jasper, amigos del programa. Jessica Hreha de Jasper estará en el programa dentro de un rato. Es posible que la gente no se dé cuenta de que han estado presentes durante mucho tiempo. Solían ser conversiones de IA. Por lo tanto, han sido muy vanguardistas en el espacio de la IA durante un tiempo. Así que haremos un programa completo sobre lo que se puede hacer y lo que no se puede hacer con Jasper.

Gracias por compartir eso. Pero creo que el objetivo de hacer GPT personalizados es que nos ayuden a tener la A. Nos ayudan con las tareas que se van a replicar y escalar una y otra vez. Entonces, ¿cómo nos aseguramos de que sea preciso? ¿Cómo nos aseguramos de que sea consistente cuando usamos algunas de estas A avanzadas?

¿Técnicas de apuntalamiento?

[00:23:49]Ashley Gross:Sí. Entonces, diría obviamente las cinco reglas que repasé y las puse inmediatamente antes de comenzar a jugar con la IA, y luego también diría que esto es imposible sin tener un humano, el verdadero tú como usuario, para asegurarte de que te mantienes actualizado, ya sabes, si sabes que va a salir una nueva actualización de funciones, es tu trabajo saber cómo afectará a esa herramienta porque est