Recientemente completé el curso de socios de OpenAI y obtuve el certificado de Técnico Practicante. Gran parte del plan de estudios se centra en temas de nivel de sistema y ir al mercado: flujos de trabajo de RAG, plataformas de API, diferencias de modelos, ajustes finos, GPT personalizados, guardrails y marcos de valor empresarial. Todas esas cosas. Pero en este post, quiero compartir algunos de mis “aha” momentos e insights que son aplicables a los usuarios de cada día. Se trata de ir más allá de la exhortación de nivel principiante, comprender cómo el sistema realmente funciona, y usar esa comprensión para obtener resultados mucho más consistentes en el pensamiento y el trabajo cotidianos. Lo que sigue es una lista de verificación destilada que convierte el GPT de un juego frustrante en una herramienta confiable. Cuando el GPT “se rompe”: la ventana de contexto es la botella real Cada modelo tiene una ventana de contexto (medida en Para los niveles libres, esa ventana se traduce aproximadamente a unas pocas miles de palabras. tokens La ventana incluye: sus instrucciones, cualquier archivo que haya cargado, las respuestas anteriores del modelo, el historial de conversación. A medida que un hilo crece más o su tarea se complica, el modelo comienza a caer detalles. Puede ignorar las restricciones anteriores, olvidar las definiciones o contradecir las cosas que estableció. What to do instead: 
 
 
 
 Divide las tareas grandes en etapas (alimentación de información en lotes). Reúne periódicamente “presuposiciones de funcionamiento” y pida a GPT que confirme que las está utilizando. Para proyectos largos, cambie de chat a un flujo de trabajo estructurado (más sobre eso en la sección 7. Los modelos no envejecen graciosamente, los sistemas lo hacen. Algunas ideas importantes del curso: . models are products, not living systems Una vez liberado, los datos de entrenamiento de un modelo se congelan en gran medida.A lo largo del tiempo, el conocimiento naturalmente se queda estancado, no porque el modelo sea malo, sino porque el mundo continúa en movimiento. Lo que mejora continuamente es el sistema alrededor del modelo: 
 
 
 
 Nuevos modelos con diferentes puntos fuertes Mejor rotación y orquestación herramientas como la búsqueda que inyectan información fresca en el tiempo de ejecución Es por eso que elegir Los modelos más profundos tienden a razonar mejor, pero pueden ser más lentos.Cuando esté optimizando para la velocidad e iteración bajo presión temporal, cambiaré a un modelo más rápido (por ejemplo, GPT-4o).Cuando la corrección o la profundidad importa más, aceptaré la latencia. ¿Qué modelo usar cuando Eso no es un descenso, es una elección consciente de las restricciones. Una simple heurística: If latency matters more than brilliance, switch models. If correctness matters more than speed, slow down. La ingeniería prompt no es un hack, es sólo un buen requisito de producto La ingeniería instantánea suena fantástica, pero básicamente es: Su estructura de entrada se convierte en la estructura de pensamiento del modelo. Sample prompt construcción para incluir, sintiéndose libre de mezclar y coincidir donde sea aplicable: 
 
 
 
 
 
 
 Role: ¿Quién debería pretender ser el modelo? Objetivo: ¿Qué resultado desea? Limitaciones: ¿qué debe ser verdad? ¿qué debe evitarse? Contexto: ¿Qué fondo es necesario? Barras de calidad: ¿cómo juzgarás el éxito? Formato de salida: encabezados, balas, tablas, código, etc. Si ya sabes lo que “bueno” parece, agregar un pequeño ejemplo puede saltar la calidad dramáticamente. Para la mayoría de los problemas reales, el razonamiento importa más que la respuesta. Muchas preguntas en el trabajo no tienen una sola respuesta correcta. Si solo pides una conclusión, obtendrás una conclusión segura, a veces con una lógica agitada por debajo. En su lugar, pida el marco: "Muéstrame tus pasos de razonamiento / marco de decisión.Explica por qué eligió este enfoque."O incluso puedes decirle qué metodología, marco / escuela de pensamiento usar. Esto cambia GPT de una fantástica herramienta de autocomplete a una : thinking amplifier 
 
 
 
 puede evaluar rápidamente si las suposiciones coinciden con su mundo Puedes ver los puntos ciegos Puedes repetir el razonamiento, no sólo el resultado. Precisión: GPT puede estar muy equivocado, muy suave GenAI es excelente en la salida fluida. No es bueno decirle cuán confiado debe ser. Es por eso que de vez en cuando obtendrás respuestas que suenan pulidas, autoritarias y completamente fabricadas. También: tu rapidez influye en esto. 
 
 
 Vague prompt → más creatividad → mayor riesgo de alucinación Precisa prompt → espacio de búsqueda más estrecho → menor riesgo Si la precisión importa, literalmente pido calibración: 
 
 
 
 “Sólo da declaraciones de alta seguridad”. “Si no estás seguro, etiquetalo explícitamente”. “Dime cómo verificar cada afirmación (fuentes, comprobaciones o experimentos).” Que un cambio reduce mucho el problema de la “nonsense confiada”. Motores de búsqueda vs. GPT: resuelven diferentes problemas En un nivel alto, los motores de búsqueda y GPT se optimizan para cosas diferentes. Los motores de búsqueda no El GPT confía en (a menudo descrito como búsqueda vectorial) más el contexto que proporciona, y luego genera la continuación más plausible. keyword matching + ranking semantic similarity Use a traditional search engine when you need: 
 
 
 
 una página web o documento específico El papel existente Declaración de hechos con citas Use GPT when you need: 
 
 
 
 
 Síntesis o síntesis Análisis de comparación y tradeoff Reescribir o reestructurar escenarios, esquemas o apoyo a la toma de decisiones Sí, el GPT Si usted es incluso un poco consciente del medio ambiente, es como cortar un bosque sólo para iniciar un fuego de campamento: más computación, más energía, y más energía. Siempre mejores resultados. Puede not Las características más recientes no son “extra” – cambian la forma en que trabajas El chat es excelente para Q&A rápidos, pero el trabajo real es iterativo. Canvas: Modo de edición en lugar de modo de chat Canvas es para la escritura de forma larga o código en el que desea revisar repetidamente.Usted no está "preguntando" - usted está co-editando. Proyectos: dejar de reexplicar el mismo fondo Un espacio de proyecto mantiene los archivos, el contexto y las conversaciones juntos para que no siga colando la misma configuración. MCP: GPT comienza a actuar como una plataforma de aplicaciones El Protocolo de Contexto Modelo (MCP) está convirtiendo GPT en algo más cercano a un ecosistema de aplicaciones: las herramientas se pueden conectar, los flujos de trabajo se pueden automatizar y el old SEO-driven discovery model gets disrupted. Rethink about marketing channels & budgets. Uso de herramientas y llamada de funciones: de las respuestas a las acciones Los GPT modernos no solo generan texto, sino que pueden llamar herramientas, ejecutar código, sistemas de consultas y entregar salidas estructuradas. Esta es la diferencia entre “ayúdame a pensar” y “ayúdame a ejecutar”.Una vez que diseñas la interfaz correcta, el modelo se convierte en parte de un flujo de trabajo real, no sólo un socio de brainstorming. Memoria y instrucciones: menos repetición, más continuidad Las instrucciones persistentes y la memoria ligera significan que el modelo puede retener preferencias, tono y suposiciones de trabajo a lo largo del tiempo. Usado mal, también puede bloquear en malas suposiciones, por lo que es algo para revisar y reiniciar deliberadamente. (Si usted trabaja en el producto, esta sección entera es menos sobre las características y más sobre un cambio en la forma en que el software es diseñado.) La habilidad más subestimada: aprender a “calibrar” el modelo Las personas que obtienen los mejores resultados no tratan el GPT como una máquina de venta, lo tratan como un sistema que necesita ajuste. Un ciclo práctico: 
 
 
 
 
 
 Establecer una barra de calidad (¿qué significa “bueno”? Pide el razonamiento (suposiciones superficiales) Test de estrés (contraargumentos, casos de raíz, ¿qué cambiaría la respuesta?) Verificar (fuentes, datos, experimentos rápidos) Iterate (condiciones y formato) Es cuando GPT se vuelve consistentemente útil - porque usted está dirigiendo el proceso, no apostando en un solo prompt. Una forma sencilla de pensar sobre los modos: 
 
 
 
 Chat → pensar en voz alta (exploración, framing, ideation) Canvas → modelando el trabajo (editar, refinar, iterar) Codex → ejecutar el trabajo (trabajos de código bien definidos, acciones repetibles) Esto es también donde las herramientas como Codex brillan: cuando la tarea está claramente definida y la interfaz está diseñada en torno a la ejecución (especialmente para el código), el modelo deja de ser un asistente de chat y comienza a comportarse como un programador de pareja confiable. En conclusión Deja de pedir mejores respuestas – empieza a diseñar mejores interacciones.Ninguno de esto requiere construir aplicaciones o llamar APIs – se trata de aprender a pensar un poco más como los sistemas que ya está utilizando. Si ha encontrado otros consejos, flujos de trabajo o pequeños hacks que mejoran notablemente la utilidad de GPT en el trabajo real - no solo prompts inteligentes - me encantaría escucharlos.

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