La inteligencia artificial generativa ha transformado cómo interactuamos con la tecnología. Hoy en día, podemos comunicarnos con modelos como ChatGPT de diversas formas, desde simples instrucciones hasta sofisticados sistemas personalizados. Pero, ¿cuáles son estas formas y cuál es la mejor según tu necesidad?
En este artículo te explicaré claramente las cuatro principales formas de interactuar con modelos de lenguaje (como GPT) ordenadas de la más sencilla a la más potente y compleja.
Dar un simple «prompt«
¿Qué significa?
Es el uso más básico y extendido de la IA: simplemente le escribes lo que quieres que haga. Puede ser una pregunta, una orden o una idea para desarrollar. La IA responde en el momento, sin necesidad de configuración previa.
Ejemplo práctico:
- “Escribe un email corto para pedir una cita con un cliente.”
Ventajas:
- Fácil y rápido.
- No requiere conocimiento técnico.
Desventajas:
- Las respuestas pueden ser genéricas.
- No mantiene memoria ni contexto a largo plazo.
Conclusión: Útil para tareas rápidas y generales, pero limitado para necesidades específicas.
Crear un GPT personalizado
¿Qué significa?
Es dar un paso más: crear una versión personalizada de la IA. Puedes configurarla para que tenga una personalidad específica, responda siempre en cierto tono, conozca tu empresa o actúe como un experto en un tema concreto.
Ejemplo práctico:
- Un asistente virtual especializado en legislación laboral española.
Ventajas:
- Mayor coherencia y especialización.
- Fácil configuración desde interfaces como ChatGPT.
Desventajas:
- Información limitada al contexto proporcionado inicialmente.
- Sin actualización automática.
Conclusión: Ideal para profesionales o empresas que necesiten una herramienta recurrente en una temática específica.
Crear un sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation)
¿Qué significa?
RAG significa «Retrieval-Augmented Generation», y permite que la IA consulte información externa antes de generar una respuesta. En lugar de basarse solo en lo que «sabe» de fábrica, busca en documentos, bases de datos, webs o PDFs que tú defines.
Ejemplo práctico:
- Un chatbot legal que consulta leyes actuales antes de responder.
Ventajas:
- Información actualizada y precisa.
- Ideal para entornos documentales o técnicos.
Desventajas:
- Requiere infraestructura técnica compleja.
- Mayor coste y esfuerzo de implementación.
Conclusión: Recomendable cuando la precisión y actualización son críticas.
Fine-tuning o reentrenamiento del modelo
¿Qué significa?
Es la opción más avanzada y personalizada: reentrenar el modelo de IA desde dentro con tus propios datos. En lugar de adaptar sus respuestas con instrucciones o documentos externos, «aprende» directamente de tu información.
Ejemplo práctico:
- Un modelo entrenado exclusivamente con manuales y terminología de una empresa.
Ventajas:
- Máxima precisión y personalización.
- Resultados coherentes y específicos.
Desventajas:
- Altamente complejo y costoso.
- Difícil de mantener actualizado sin recursos técnicos.
Conclusión: Adecuado para grandes empresas con necesidades muy específicas.
¿Cómo elegir la mejor opción para ti?
- Si solo necesitas respuestas rápidas y fáciles: utiliza instrucciones simples.
- Si quieres una herramienta personalizada para tareas recurrentes: crea un GPT personalizado.
- Si trabajas con información técnica o actualizada constantemente: elige un sistema RAG.
- Si necesitas algo muy específico y adaptado a tus procedimientos: considera el fine-tuning.
Lo que yo te podría recomendar:
- Prompt simple: para resolver dudas rápidas, tareas diarias y usuarios individuales.
- GPT personalizado: para negocios pequeños, educadores, autónomos o creadores que necesitan una IA que hable como ellos.
- RAG: para empresas que ya tienen mucho contenido y quieren transformarlo en inteligencia activa.
- Fine-tuning: para grandes compañías que necesitan control total sobre cómo responde su IA.
La clave está en no empezar por lo más complejo, sino por lo que realmente necesitas. La IA es una herramienta poderosa, pero también flexible: adáptala a ti, no al revés.