AI Actions está diseñado para extraer información valiosa de los artículos de forma rápida y eficiente. Elaborar indicaciones efectivas es la clave para aprovechar al máximo esta función.
En esta guía, veremos un ejemplo del mundo real de cómo optimizar un mensaje utilizado por uno de nuestros usuarios. Desglosaremos el proceso paso a paso y mostraremos cómo transformar un buen mensaje en uno excelente que ofrezca resultados más precisos y útiles.
Al final de esta guía, tendrá estrategias prácticas para:
- Estructura tus indicaciones para mayor claridad y efectividad.
- Evite errores comunes que puedan confundir a los modelos de IA
- Mejore la calidad y relevancia de sus informes
El poder de trabajar al revés
Antes de profundizar en el análisis y la optimización, veamos lo que el usuario quiere lograr (Figura 1). Este enfoque de comenzar con el resultado deseado y trabajar hacia atrás es una estrategia poderosa en la ingeniería de avisos: al visualizar el resultado deseado, podemos diseñar de manera más efectiva un aviso para lograrlo.
Esta salida incluye:
- Categorización de vulnerabilidades por gravedad.
- Información detallada de cada vulnerabilidad
- Una columna de puntuación general con un desglose de los componentes de la puntuación.
Ahora que sabemos cuál es nuestro objetivo, examinaremos el mensaje original que se diseñó para lograr este resultado.
Análisis rápido original
Aquí está el mensaje original utilizado para generar el resumen de vulnerabilidad:
Puntos fuertes del mensaje original
- Define claramente el resultado esperado (resumen de vulnerabilidades con niveles de gravedad categorizados)
- Proporciona un formato estructurado para la salida (tabla con columnas específicas)
- Incluye instrucciones para calcular una “puntuación temporal” personalizada.
Áreas para mejorar
- Terminología: El uso de una “puntuación temporal” puede generar confusión con las métricas de ciberseguridad existentes.
- Orden de instrucción: El flujo de instrucciones podría ser más lógico y más fácil de seguir.
- Estructura del texto: Los grandes bloques de texto hacen que el mensaje sea más difícil de analizar rápidamente.
- Claridad de cálculo: El método para calcular la puntuación global no está definido explícitamente.
Proceso de optimización
Al perfeccionar el mensaje, abordaremos estos problemas:
Aclarar la terminología
- “Puntuación temporal” es un término de ciberseguridad establecido. Reemplácelo con un término más genérico como “Puntuación general” para evitar confusiones.
- Explicación: Este cambio garantiza que nuestra métrica personalizada se distinga claramente de la terminología estándar de la industria.
Instrucciones de reestructuración
- Mueva el cálculo de la puntuación general al principio del mensaje.
- Explicación: Este orden lógico ayuda a la IA a comprender el contexto completo antes de crear el resultado final.
Mejorar la legibilidad
- Divida los párrafos largos en viñetas y listas numeradas.
- Utilice títulos y subtítulos claros para organizar la información.
- Explicación: Esta estructura hace que el mensaje sea más fácil de leer y comprender, tanto para la IA como para los usuarios humanos que revisan el mensaje.
Definir cálculos explícitamente
- Indique claramente la fórmula para la puntuación general: suma de las puntuaciones de actualidad, estado de explotación, disponibilidad de parches y gravedad del impacto.
- Explicación: Las instrucciones explícitas reducen la posibilidad de malas interpretaciones y garantizan resultados consistentes.
Agregar etiquetas de pasos
- Introduzca etiquetas claras para cada paso importante del proceso (por ejemplo, “Paso 1: Calcular la puntuación general”).
- Explicación: Esto ayuda a dividir la tarea en partes manejables y hace que la estructura del mensaje sea más evidente.
Desglose rápido optimizado
Aquí está nuestro mensaje optimizado con explicaciones para cada sección:
El mensaje optimizado aborda los problemas identificados en la versión original:
- Estructura clara: El mensaje ahora está organizado en distintos pasos, lo que facilita su seguimiento.
- Cálculos explícitos: El cálculo de la puntuación global está claramente definido al principio.
- Formato consistente: Las guías de puntuación se presentan en un formato uniforme y fácil de leer.
- Flujo lógico: Las instrucciones progresan lógicamente desde la recopilación de datos hasta la generación de resultados.
- Instrucciones de salida precisas: El paso final especifica claramente cómo presentar los resultados.
Estas mejoras mejoran la claridad del mensaje, haciéndolo más efectivo tanto para el modelo de IA como para los usuarios humanos que revisan el mensaje.
Una nota sobre la presentación de resultados
Si bien nuestro mensaje optimizado apunta al resultado de la Figura 1, considere esta presentación alternativa:
Las ventajas de este enfoque son:
- Legibilidad mejorada: Presentar el desglose detallado fuera de la tabla le da a la IA más espacio para expresar su razonamiento con claridad.
- Explicabilidad mejorada: Este formato permite explicaciones más detalladas de cada componente de la puntuación, lo que puede ser crucial para comprender el fundamento de la puntuación general.
- Verificación más fácil: Con el desglose separado de la tabla, es más fácil para los analistas verificar los cálculos y detectar posibles inconsistencias.
- Flexibilidad: este enfoque proporciona flexibilidad en cuanto a la cantidad de detalles que se incluyen sin comprometer la legibilidad de la tabla.
Si bien esta presentación difiere de la solicitud original, su objetivo es explicar cómo darle a la IA más libertad para expresar su producción puede conducir a resultados más completos y útiles. Al implementar esto en sus propias indicaciones, considere las ventajas y desventajas entre una presentación compacta y una explicación detallada basada en sus necesidades específicas.
Conclusiones clave
- Utilice terminología clara e inequívoca para evitar confusiones.
- Estructura tu mensaje de forma lógica, con cálculos y recopilación de datos antes de generar el resultado.
- Divida las tareas complejas en pasos claramente etiquetados
- Utilice viñetas, listas numeradas y tablas para mejorar la legibilidad.
- Proporcionar fórmulas y criterios explícitos para cualquier cálculo.
- Incluya instrucciones claras para el formato de salida deseado.
- Pruebe y repita sus indicaciones para mejorar continuamente su eficacia.
Conclusión
La optimización de las indicaciones para las acciones de IA es un proceso iterativo que combina una comunicación clara, una estructura lógica y una comprensión de cómo los modelos de IA procesan la información. Al aplicar las técnicas demostradas en esta guía, puede mejorar significativamente la calidad y relevancia de los conocimientos que recopila a través de las acciones de IA.
