Diseño de mensajes basados en tablas: cómo mejorar el análisis y la toma de decisiones en el desarrollo de software

En el corto período de tiempo, la IA se ha convertido en una parte importante de los procesos de desarrollo de software, aumentando la toma de decisiones y el análisis en varios niveles y etapas. También se ha convertido en un obstáculo importante y existe mucha controversia en torno a su uso. Existe una opinión popular acerca de que la IA ofrece resultados demasiado genéricos o demasiado ambiguos o que no ofrecen la profundidad y precisión del nivel requerido. Yo diría que esto puede ser cierto, porque las herramientas de inteligencia artificial actuales dependen en gran medida de la aportación humana. Es por eso que el diseño de mensajes de IA pasa a primer plano en el trabajo eficaz con herramientas de IA.

En este artículo, me gustaría centrarme en un tipo específico de mensajes de IA: mensajes basados en tablas. Cuando están compuestas correctamente y con objetivos bien definidos en mente, estas indicaciones pueden beneficiar los flujos de trabajo y los flujos de valor en todos sus procesos de desarrollo de software. Pueden reducir en gran medida el tiempo y el esfuerzo necesarios para una investigación adecuada y permitirle tomar decisiones y pronósticos muy bien informados y basados en datos, lo que hace que su ciclo de desarrollo de software sea más estructurado, predecible y a prueba de errores.

¿Qué es un mensaje basado en tablas? Ventajas y desafíos

En el procesamiento del lenguaje natural (PNL), una indicación basada en tablas es uno de los paradigmas de aprendizaje de IA basados en indicaciones que utiliza tablas con filas y columnas como base estructural para la presentación de la información. Presenta un diseño estructural más simple pero requiere una definición más compleja del producción. En esta definición, cada columna representa una entrada específica y cada fila, una salida específica. Su mayor diferencia con las indicaciones basadas en reglas o fórmulas, donde la salida depende completamente de reglas predefinidas, es que se basa en palabras clave y términos, y la dependencia entre la entrada y la salida es mucho más flexible. Esta flexibilidad permite una serie de beneficios importantes.

• Adaptabilidad

Dado que la dependencia entrada-salida de los mensajes que generan tablas no es tan estricta, puede ajustar su entrada para obtener resultados más precisos o específicos de la condición. Es decir, podemos dar forma a la salida de la tabla extendiendo la consulta dejando intacta la fórmula de la tabla.

• Permite el uso de archivos en diferentes formatos, como CSV y base64.

Estas herramientas de siguiente nivel pueden mejorar en gran medida la precisión y la eficiencia de las tareas habituales de PNL.

• Refinamiento continuo

En comparación con otros tipos de indicaciones, las indicaciones basadas en tablas ofrecen mucho espacio para el refinamiento, produciendo resultados mejores, más precisos y confiables a medida que continúa probando nuevas combinaciones de entrada y salida.

Sin embargo, las indicaciones basadas en tablas requieren un enfoque informado para el diseño. Las buenas indicaciones basadas en tablas hechas a mano requieren una profunda experiencia en el dominio y también un conocimiento significativo de las herramientas de PNL. Por lo tanto, la alta sensibilidad de los modelos a pequeños cambios de entrada en las indicaciones basadas en tablas no solo es una gran ventaja, sino también un gran desafío.

Comprender cómo la ingeniería rápida basada en tablas aumenta la toma de decisiones y la eficiencia en el proceso de desarrollo

Comencemos con un ejemplo ilustrativo. Por ejemplo, necesita decidir sobre una pila de tecnología en un campo donde hay muchas herramientas disponibles que son igualmente adecuadas para la tarea a primera vista, pero la elección dependerá en gran medida de los detalles y las características específicas de su proyecto. Si realiza esta investigación manualmente, puede llevar mucho tiempo y valiosos esfuerzos humanos recopilar todos los datos y calcular posibles escenarios. Es decir, siempre que tengas suficiente conocimiento y comprensión sobre las herramientas y lo que estás buscando. Pero también tiene una lista muy detallada de requisitos no funcionales de su futuro sistema, como la cantidad de usuarios simultáneos, la cantidad de transacciones para un período de tiempo determinado, etc., y una lista de criterios que el sistema debe cumplir. encontrarse. Teniendo esto, puede redactar un mensaje basado en tablas o dividirlo en tablas de un solo criterio para mayor precisión y pedirle a una IA que ofrezca la mejor selección de la tecnología disponible para implementar esto. Hacer que la IA complete las celdas para varios conjuntos de condiciones le brindará una matriz de decisión detallada.

Hay muchas maneras de mejorar aún más esta tarea y hacer que el resultado final sea aún más sensible y particular. Por ejemplo, puedes pedirle a la IA que priorice ciertos criterios sobre otros. También puede agregar condiciones que afecten de manera no directa, como la disponibilidad de ciertos especialistas a su disposición, su deseo o disposición para usar herramientas particulares o la curva de aprendizaje necesaria para dominar cierta tecnología, y varias limitaciones que deben considerarse. También puede pedirle a AI que haga varias presentaciones del resultado, comenzando con tablas y gráficos regulares, o convertirlo en un árbol de decisiones, para crear recomendaciones basadas en el resultado y cualquier cantidad de factores adicionales, como estadísticas, preferencias del equipo, asignación de recursos. y otros. Realizar y organizar una investigación de esta manera se convierte en una importante ventaja cuando es necesario tomar decisiones o defender sus elecciones ante las partes interesadas.

Sin embargo, todavía queda una pregunta fundamental.

¿Cómo podemos saber que las respuestas generadas por IA a indicaciones basadas en tablas son válidas?

Las indicaciones de generación de tablas ofrecen varias cualidades que se pueden verificar fácilmente y devuelven datos específicos de cada caso y de origen transparente. Por supuesto, mucho depende de qué tan bien diseñes tus indicaciones. En el caso de indicaciones basadas en tablas, la dependencia entre la calidad de la indicación y la calidad de la respuesta es manejable. A continuación se presentan algunas cualidades de las indicaciones basadas en tablas que hacen del resultado una fuente de información muy confiable y una base sólida para la toma de decisiones.

• Recopilación de datos estructurados

Las indicaciones basadas en tablas funcionan con datos estructurados en grupos simples y cada fuente de datos es fácil de rastrear y verificar. Los datos se recopilan sistemáticamente en diversas tareas, roles y flujos de trabajo en un proceso de desarrollo de software, lo que los hace altamente confiables y consistentes.

• Enfoque basado en pruebas para la ingeniería de indicaciones

Trabajar con indicaciones basadas en tablas admite mucha experimentación y deja mucho espacio para realizar ajustes y probar varias combinaciones de variables y sus valores para que el resultado sea mucho más específico de la situación y el proceso de indicaciones se pruebe exhaustivamente.

• Comprensión contextual

Como la información en el mensaje bien diseñado se divide en dependencias simples basadas en tablas, cambiar los valores y la prioridad de las variables de entrada le permite ver los más mínimos cambios en la salida. Por lo tanto, las indicaciones basadas en tablas son capaces de tener en cuenta muchos matices contextuales y requisitos específicos en su proceso de desarrollo. Esto hace que los datos recopilados sean procesables.

• Alineación con los requisitos del negocio.

La capacidad de ajuste fino de las indicaciones basadas en tablas ofrece grandes posibilidades cuando es necesario considerar muchos factores con diferentes prioridades. Las indicaciones basadas en tablas pueden adaptarse fácilmente a diversos roles de usuario y objetivos comerciales, lo que hace que los datos de salida sean muy relevantes y mejoran su utilidad para la toma de decisiones y el análisis.

Tareas relacionadas con el desarrollo que se benefician del uso de indicaciones basadas en tablas

Si bien no hay límite para aplicar indicaciones basadas en tablas para mejorar sus flujos de trabajo, algunas tareas pueden beneficiarse específicamente de ellas.

• Cuadros de mando y análisis

Las indicaciones basadas en tablas son excelentes para recopilar datos analíticos. Por ejemplo, si necesita analizar una pila de tecnologías para determinar la compatibilidad cruzada entre sí y luego definir los posibles problemas más probables al usarlas juntas. Puede ir aún más lejos y desglosarlo por posibles problemas enumerados por prioridad y por diversas áreas de aplicación, por ejemplo, carga, ventas, curva de aprendizaje, etc.

• Prueba de tabla de decisiones

Las tablas de decisiones son herramientas extremadamente efectivas que se utilizan para gestionar diversos tipos de requisitos y tareas avanzadas de control de calidad. Utilizando indicaciones basadas en tablas, los ingenieros de control de calidad pueden verificar rápidamente si se cubren todas las combinaciones posibles de condiciones y requisitos de prueba.

• Clasificación de texto

Las indicaciones basadas en tablas son invaluables cuando necesita analizar rápidamente una gran cantidad de texto, por ejemplo, un artículo extenso o un trabajo de investigación, y presentar las tesis principales en forma de tabla, especialmente cuando el artículo fuente enumera varias tomas y puntos de vista importantes sobre el tema. un tema en cuestión.

• Aprovechar el conocimiento específico del dominio

Las indicaciones de generación de tablas ayudan a utilizar conocimientos específicos de dominio extensos y no siempre fácilmente accesibles sin utilizar recursos adicionales, como tiempo y esfuerzos de investigación y pruebas, aprendizaje de lenguaje, terminología y jerga específicos de dominio.

Elementos de un mensaje bien diseñado

Por mucho que los mensajes basados en tablas mejoren la toma de decisiones y los flujos de trabajo, todo depende en gran medida de qué tan bien diseñe un mensaje.

1. Formato claro y estructurado

Son esenciales columnas y filas definidas que organicen la entrada y la salida en un formato lógico y coherentemente codependiente. También deberá establecer correlaciones definidas entre todos los elementos para que su resultado sea conciso.

2. Relevancia contextual

El mensaje debe ser muy específico en relación con la tarea en cuestión y contener todas las condiciones, variables y, lo que es más importante, restricciones que impactan. También debe contener instrucciones detalladas e inequívocas para guiar a la IA hacia una respuesta eficaz. Las indicaciones de seguimiento, dividir la indicación original en varias, pedirle a la IA que analice los resultados anteriores y realizar consultas adicionales harán que el resultado sea más eficiente.

3. Pruebas rápidas exhaustivas

La redacción de un mensaje funcional suele ser el resultado de numerosos intentos, por lo que debe estar preparado para utilizar múltiples combinaciones de entradas para probar qué funciona mejor y probar el mensaje rigurosamente.

4. Cobertura completa de problemas

Aunque diseñar un mensaje y probarlo suele ser una excelente manera de detectar puntos en blanco en el mensaje en sí, siempre es útil cubrir la mayor cantidad de terreno posible para detectar tantos puntos blancos como sea posible en la entrada original.

5. Comparación extensa

Las indicaciones basadas en tablas son excelentes para la evaluación comparativa y, al redactar una sugerencia, es importante que aproveche esta característica para obtener resultados más transparentes y precisos. Usar la comparación también es un excelente medio para probar el mensaje y buscar espacios en blanco en su consulta.

6. Detalles de la IA

Conocer los detalles de comportamiento del modelo de IA con el que está trabajando y considerarlos al diseñar un mensaje puede mejorar enormemente el resultado.

Algunas otras mejores prácticas para la ingeniería de indicaciones de generación de tablas que puedo nombrar incluyen el uso de razonamiento en cadena de pensamiento y aprendizaje en pocas oportunidades. La incorporación de estas dos técnicas de interacción con la IA le ayudará a aumentar en gran medida la relevancia de su producción y orientar las respuestas en la dirección deseada.

Conclusiones clave

Las indicaciones basadas en tablas pueden mejorar en gran medida los procesos de toma de decisiones en su desarrollo al reducir la investigación, la lluvia de ideas, las discusiones y los argumentos porque, cuando se diseñan correctamente, proporcionan información objetiva y bien organizada que está bien fundamentada y libre de opiniones obstinadas.

Sin embargo, diseñar un mensaje eficaz basado en tablas requiere ciertas habilidades y, a menudo, mejora mediante prueba y error. Las indicaciones basadas en tablas son muy sensibles al contexto, lo cual es su gran ventaja, ya que ofrece una gran flexibilidad y espacio para ajustes finos. También plantea un desafío, porque es necesario considerar una combinación compleja de factores para crear ese contexto con precisión.