No es Magia, es Ciencia

Cómo conversar mejor con asistentes de IA

Valeska Canales

2025-08-12

🤖 A.I. en el día a día

🎯 Objetivos

• Comprender los LLM: Definición, funcionamiento y aplicaciones.
  
• Asistentes Virtuales: Uso, prompts y desafíos comunes.
  
• Ética: Consideraciones y buenas prácticas.

No es Magia, es Ciencia

¿ Qué son los LLM ?

📖 Large language Model

• 🧠 Los LLMs generan lenguaje natural tras entrenarse con grandes volúmenes de texto.
• 🤖 Se usan en chatbots, asistentes virtuales y tareas de procesamiento de lenguaje.

⏳ Historia de los LLM

¿Cómo representar una palabra?

📝 Representación textual

Transcribir texto es guardar letras como bits.

• Teoría
• Ejemplo

ASCII

• 1 byte (8 bits): 128 carácteres posibles
• 0 (48) … 9 (57)
• A (65) … Z (90)
• a (97) … z (122)
• Problema: Faltan muchos carácteres: Ñ, ñ, á, é, í, ó, ú, u

UTF-8

• 1 a 4 bytes (8 a 32 bits)
• Mantiene ASCII sin cambios
• Permite representar alfabetos latinos, griego, árabe, … además de caracteres chinos, japoneses y coreanos
• Incluye emojis 😁, simbolos ✅ y mil cosas más 🗿

🧠 Representación semántica

• Semántica significa el sentido o significado de las palabras.
• Necesitamos guardarla como un todo o dividirla en partes con sentido (tokens).

⚙️ Diagrama técnico de un LLM

💡 Aprendizajes

✅ El texto se convierte en bits con ASCII o UTF-8.
✅ Las palabras se representan con tokens.
✅ Los LLM aprenden patrones del lenguaje.
✅ Predicen palabras una por una, sin entender.
✅ Se usan en asistentes y chatbots.

No es Magia, es Ciencia

¿Qué son los Prompts?

📝 Qué son los Prompts?

Los prompts son las instrucciones que se le dan a un modelo de lenguaje, como ChatGPT, para generar una respuesta o realizar una tarea específica. Pueden ser preguntas, frases o directrices que guían el modelo hacia el resultado deseado.

📝 Ejemplos

Pregunta directa: “¿Qué es la inteligencia artificial?”

Instrucción: “Escribe una historia corta sobre un viaje al espacio.”

Comando: “Genera un código Python para calcular el promedio de una lista.”

🤖 Asistentes Virtuales Inteligentes

Los asistentes virtuales impulsados por IA suelen usar LLMs para comprender y generar lenguaje natural, lo que mejora su capacidad de comunicación, automatización y soporte en distintas industrias.

🤖 Asistentes Virtuales Inteligentes

Asistentes más destacados:

• ChatGPT (OpenAI)
• Gemini (Google DeepMind)
• Meta AI (Meta)
• DeepSeek (DeepSeek)

📱¿Qué podemos hacer?

• 🎓 Educación: Tutor virtual.
• 🩺 Salud: Asistencia en consultas.
  
• 📝 Contenido: Redacción y resumen.
  
• 💻 Software: Generación/corrección código.
  
• 💬 Cliente: Respuestas automáticas.

🎯 Actividad: ¡Probemos algunos Prompts!

• 👩‍💻 Paso 1: Elige un asistente ( ChatGPT, Gemini, Meta AI, DeepSeek )
• 📝 Paso 2: Escribe o copia un prompt
• 🔍 Paso 3: Observa la respuesta
• 🤔 Paso 4: Compara con otros asistentes

Estructura de un Buen Prompts

🧠 Estructura de un Buen Prompt

• ❌ Prompt simple
• ✅ Prompt estructurado
• ✨ ¿Qué lo hace mejor?

Prompt:

Haz un código en Python para ordenar una lista.

👎 Resultado muy genérico, sin explicación ni opciones personalizadas.

Prompt:

Eres un profesor de programación enseñando a estudiantes principiantes.  
Tu tarea es crear un ejemplo en Python para ordenar una lista de números.  
Explica paso a paso el código, usando comentarios.  
Usa dos métodos: el método `.sort()` y el algoritmo de burbuja.  
Incluye ejemplos de entrada y salida.  
El objetivo es ayudar a comprender el funcionamiento de ambos métodos.

👍 El resultado incluye: código claro, explicaciones y enfoque didáctico.

• 👨‍🏫 Rol: Define que el modelo actúe como profesor
• 📌 Tarea: Especifica crear un ejemplo y explicar
• 🧩 Detalles: Métodos .sort() y burbuja
• 🎓 Contexto: Enseñanza a estudiantes
• 📝 Extras: Comentarios y ejemplos de uso

♟️Técnicas para Mejorar los Prompts

No es Magia, es Ciencia

Una mirada crítica a los LLMs

⚠️ Problemas comunes con los LLM

⚖️ Ética en el Uso de la A.I.

No es Magia, es Ciencia

Actividad

🤖 Actividad: Matemáticas + Python

Objetivo

Usar un chatbot como ChatGPT para resolver problemas de matemáticas programados en Python.

• Lee el enunciado y trata de resolverlo en código.
• Pregunta a una IA como ChatGPT:
  • “¿Cómo puedo resolver este problema en Python?”
• Compara tu solución con la de la IA y analiza posibles mejoras.

👉 Ver actividad completa

No es Magia, es Ciencia

Conclusiones

💡Conclusiones

• ✅ Entender la importancia de los prompts: Un buen diseño de prompts es clave para obtener respuestas más precisas y útiles al interactuar con modelos de lenguaje como ChatGPT.

• ✅ Aplicaciones y uso responsable: Los modelos de lenguaje tienen un gran potencial, pero es crucial utilizarlos de manera ética y responsable.

• ✅ Evolución y futuro de los LLM: La IA conversacional sigue mejorando, y los avances esperados tendrán un gran impacto en cómo interactuamos con la tecnología en el futuro.

🎉 ¡Gracias por Participar!

❓¿Preguntas?

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