El "prompt engineering" es el estructurar la instrucción para crear Agentes iA o consultas de entrada efectivas en LLM, o "indicaciones", para optimizar el rendimiento de los modelos de lenguaje, en particular los modelos de lenguaje grandes (LLM Large Language Models). Los LLM son sistemas de iA avanzados, como ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Qwen, entrenados en grandes conjuntos de datos para comprender y generar texto similar al humano.

La esencia del prompt engineering radica en comprender cómo comunicarse con los LLMs de manera efectiva. Al estructurar cuidadosamente los prompts, mediante métodos como ASPECCT, SCRIBE, Prompts progresivos, MetaPrompts, MEGAPrompts, considerando factores como el contexto, el tono, la especificidad y la claridad, los usuarios pueden guiar a la iA para producir los resultados deseados. Esto es crucial en varias aplicaciones, desde generar contenido y responder preguntas hasta resolver problemas complejos o incluso crear un agente.

En resumen, el prompt engineering es una habilidad clave para maximizar el potencial de los LLMs. Al dominarla, las personas y las organizaciones pueden aprovechar la iA para aumentar las capacidades humanas, impulsar la innovación y mejorar la productividad en una amplia gama de campos.