Mejore las solicitudes con diferentes técnicas de solicitud

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

• Enriquecer las solicitudes con contexto pertinente que mejore el resultado de la inteligencia artificial (IA).
  
• Guiar a un agente de IA por los pasos de razonamiento que le ayuden a resolver problemas de forma precisa.
  
• Explicar los pasos en el ciclo de vida de una solicitud.
  

Trailcast

Si desea escuchar una grabación de audio de este módulo, utilice el siguiente reproductor. Cuando termine de escuchar la grabación, recuerde volver a cada unidad, consultar los recursos y completar las tareas asociadas.

Al trabajar con agentes, una de las capacidades más importantes para cualquier profesional es la ingeniería de solicitudes. Mientras que los agentes y los modelos de lenguaje grandes (LLM) en los que se basan están diseñados para responder según el estilo del discurso natural de las personas, existen capacidades para optimizar las respuestas a fin de obtener mejores resultados. Saber cómo utilizar las estrategias de ingeniería de solicitudes más avanzadas puede ayudarle a mejorar y pasar de utilizar aplicaciones de inteligencia artificial generativa (AGI) a soluciones adaptadas a la empresa que evolucionen para ajustarse a sus necesidades.

Solicitudes de tipo "Zero-Shot Prompting"

Mejorar sus solicitudes es más fácil de lo que parece. Primero, debe saber qué tipo de solicitud tiene que utilizar. Las solicitudes "Zero-Shot Prompting", también conocidas como solicitudes directas, son probablemente lo primero en lo que piensan las personas cuando utilizan IA por primera vez. Implican proporcionar instrucciones directas a un modelo sin contexto o ejemplo adicionales. Esto puede resultar útil para cosas como generar nuevas ideas para proyectos creativos o resumir un sitio web (tareas en las que no se necesita mucho contexto adicional para conseguir un resultado fiable).

Estos son algunos ejemplos de "Zero-Shot Prompting".

• Resumir la transcripción de esta reunión y realizar una lista de pasos de acciones para cada participante.
  
• Crear un bloque de código que envíe una notificación distribuida cuando se actualice un sitio web.
  

Sin embargo, cuando se trata de tareas específicas y prácticas, las solicitudes directas pueden proporcionar al modelo un contexto demasiado amplio para producir resultados que sean útiles. Puede ayudar a la IA utilizando técnicas como el "Few-Shot Prompting", cadena de pensamientos y solicitudes basadas en funciones.

Solicitudes de tipo "Few-Shot Prompting"

El "Few-Shot Prompting" es una técnica en la que proporciona a la IA varios ejemplos de la tarea que quiere que complete. Al mostrarle a la IA ejemplos en su solicitud, aprende el patrón y produce un resultado pertinente.

Esto resulta especialmente útil al trabajar con registros de Salesforce, elaboraciones automáticas de correos electrónicos, resúmenes de casos o flujos personalizados en los que la estructura y el estilo son importantes.

Cuándo se debe utilizar

Utilice el "Few-Shot Prompting" en los siguientes casos:

• Cuando necesite un resultado con un formato específico.
  
• Cuando quiera que la IA imite un tono, una estructura y un estilo en concreto.
  
• Cuando la tarea sea compleja o de un dominio específico, como resumir un caso de asistencia al estilo de su empresa.
  

Un ejemplo: "Few-Shot Prompting" en los casos de uso de asistencia de Salesforce

Imagine que está creando un asistente impulsado por IA en Salesforce para que ayude a los agentes a resumir casos de asistencia. Quiere que el asistente siga un formato específico que incluya el problema, la solución y los siguientes pasos.

Así es cómo debería escribir la solicitud de estilo "Few-Shot Prompting".

Solicitud

Usted es agente de asistencia en Salesforce. Según la información del caso, escriba un resumen conciso en este formato:

Caso: Resolución: Siguientes pasos

Solicitudes de cadena de pensamientos

Las solicitudes de cadena de pensamientos (CoT) guían a la IA a "pensar en voz alta" antes de proporcionar una respuesta. En lugar de pasar directamente a la respuesta, el modelo completa pasos intermedios o un razonamiento, lo cual mejora la precisión (especialmente para las tareas que requieren varios pasos o mucha lógica).

Esto resulta especialmente útil en las situaciones de Salesforce en las que el razonamiento es clave, entre las que se incluyen la cualificación de candidatos, el enrutamiento de casos y las situaciones de pronósticos.

Estas son algunas oportunidades para utilizar en las solicitudes de cadena de pensamientos:

• Quiere que la IA explique su razonamiento antes de proporcionar una respuesta.
  
• Va a completar una tarea que implica varios pasos, como comprobar las condiciones de registro o evaluar la lógica empresarial.
  
• Va a limpiar una respuesta de IA y quiere que los procesos y el modelado sean transparentes.
  

Ejemplo de solicitud: solicitud de cadena de pensamientos en la cualificación de candidatos

En este ejemplo, va a crear una acción de GPT (transformador generativo preentrenado) personalizada para ayudar a los representantes de ventas a cualificar candidatos según los campos de un registro de Salesforce. Quiere que el modelo piense paso a paso antes de etiquetar al candidato como de probabilidad alta, media o baja.

Solicitud

Usted es asistente y ayuda a un representante de ventas a cualificar a un candidato. Piense paso a paso antes de asignar un estado de probabilidad alta, media o baja según lo siguiente:

• Lead Source (Origen del candidato)
  
• Sector
  
• Presupuesto
  
• Cronología de compras
  

Solicitudes basadas en funciones

Las solicitudes basadas en funciones son una técnica en la que se asigna a la IA una función específica antes de pedirle que realice una tarea. Esto ayuda a que el modelo alinee su tono, experiencia y estilo de toma de decisiones a esa función, al igual que lo haría un usuario de Salesforce en su trabajo.

Cuando se define la función de manera clara, la IA puede hacer lo siguiente:

• Imitar el lenguaje y comportamiento específicos del trabajo
  
• Comprender la tarea desde la perspectiva del usuario
  
• Producir un resultado más pertinente, preciso y parecido al de las personas
  

Las solicitudes basadas en funciones son incluso más potentes cuando se utilizan con datos dinámicos de su organización. Utilice campos de combinación como {{Contact.FirstName}} o {{Case.Subject}} para personalizar las solicitudes.

Utilice solicitudes basadas en funciones en los siguientes casos:

• Cuando quiera que la IA imite el tono y tome las mismas decisiones que una usuario específico de Salesforce (por ejemplo, un representante de ventas, un agente de servicio, un administrador).
  
• Está trabajando en una tarea que confía en el contexto empresarial, como las prácticas recomendadas de gestión de relaciones con clientes, indicadores clave de rendimiento o flujos de trabajo.
  
• Está creando asistentes de IA con instrucciones personalizadas con integraciones de Slack, Flow y Apex.
  

Ejemplo de solicitud: solicitud basada en funciones en un contexto de ventas

En esta situación, va a crear un asistente potenciado por GPT que ayude a los representantes de ventas a elaborar correos electrónicos de seguimiento tras una llamada de descubrimiento.

Quiere que la IA adopte la mentalidad y el tono de un ejecutivo de cuentas de Salesforce.

Solicitud

Actúe como un ejecutivo de cuentas de Salesforce. Acaba de tener una llamada de descubrimiento con un cliente potencial. Elabore un correo electrónico de seguimiento de la siguiente manera:

• Debe recapitular los puntos negativos clave
  
• Debe resaltar la manera en la que Salesforce puede ayudar
  
• Debe incluir una llamada a la acción para la siguiente reunión
  

Debe utilizar un tono que sea profesional, muestre seguridad y se centre en el valor.

Detalles de la llamada:

• El cliente tiene problemas con los datos desconectados en ventas y servicio.
  
• Utiliza hojas de cálculo y herramientas heredadas.
  
• Está interesado en mejorar la colaboración del equipo y la visibilidad.
  

Ejemplo de respuesta de la IA (resultado esperado)

Asunto: siguientes pasos para conectar a los equipos de venta y servicio

Hola, [nombre del cliente]:

Me alegro de hablar con usted. Agradezco que me haya contado los retos a los que se enfrenta su equipo, especialmente en cuanto a los sistemas desconectados y a la confianza que se deposita en las hojas de cálculo.

Tal y como hemos comentado, Salesforce Customer 360 puede ayudar a unificar los datos de venta y servicio en una única plataforma, proporcionando así a sus equipos visibilidad en tiempo real y haciendo que la colaboración sea sencilla.

Vamos a programar un seguimiento para explorar cómo podría verse esto en su entorno. ¿Qué disponibilidad tiene para la semana que viene?

Un saludo,

[Su nombre]

Ejecutivo de cuentas, Salesforce

Solicitudes conversacionales

A veces, la solicitud más potente no se limita a proporcionar instrucciones, sino que crea una conversación. Las solicitudes conversacionales guían a la IA en un diálogo que refleja la manera en la que un agente real o un usuario de Salesforce podría interactuar con un compañero, un cliente o un sistema. El estilo de esta solicitud motiva un intercambio más humano, contextual y fluido con el que se pueden conseguir respuestas más útiles y con más matices.

A diferencia de las solicitudes directas o de tipo Few-Shot Prompting que proporcionan instrucciones o ejemplos estáticos, las solicitudes conversacionales moldean el comportamiento de la IA mediante intercambios bidireccionales. Esto resulta especialmente útil al crear flujos impulsados por IA en Agentforce con el objetivo de que parezca interactivo, proporcione una guía progresiva o se adapte según un resultado.

Utilice solicitudes conversacionales en los siguientes casos:

• Cuando quiera que la IA se comporte como un colaborador que preste atención, que no sea solo una herramienta.
  
• Cuando vaya a crear flujos basados en chats para Slack, bots o experiencias guiadas.
  
• Cuando quiera interacciones dinámicas y con varios turnos de palabra en las que la IA responda según un resultado que va evolucionando.
  
• Cuando vaya a simular o reemplazar preguntas o respuestas internas, un entrenamiento o conversaciones de orientación.
  

Ejemplos de solicitud:

Imagine que va a crear un flujo para guiar a un nuevo administrador de Salesforce en su primera configuración de organización. En lugar de proporcionarle toda la información de una vez, la IA guía al usuario paso a paso: le hace preguntas, le ofrece opciones y hace que la experiencia parezca una sesión de incorporación real.

Solicitud:

Usted es un asistente de Salesforce que ayuda en la incorporación. Realice preguntas esclarecedoras, guíe al usuario en las tareas de configuración paso a paso y ofrezca sugerencias cuando las necesite. Haga que la experiencia parezca una conversación en tiempo real.

Ejemplo de resultado de la IA (resultado esperado):

¡Hola! ¡Le damos la bienvenida a Salesforce! Estoy aquí para ayudarle a configurar su organización.

Lo primero es lo primero: ¿pretende utilizar Salesforce para ventas, para servicio o para ambos?

(El usuario responde "ventas")

¡Estupendo! Vamos a empezar con la configuración de su candidato y las etapas de la oportunidad. ¿Tiene ya un proceso de ventas definido o quiere utilizar las oportunidades en curso predeterminadas de Salesforce para comenzar?

Solicitudes hipotéticas

Las solicitudes hipotéticas le piden a la IA que razone sobre realidades alternativas (¿qué habría pasado si las cosas se hubiesen desarrollado de otra manera?) Esta técnica resulta útil cuando quiere que el modelo evalúe escenarios, explique resultados o sugiera mejoras imaginando cambios hipotéticos.

En Salesforce, puede ser una manera potente de guiar los procesos de toma de decisiones y de resolución de problemas que hayan salido mal, o simular el impacto de los cambios en el negocio. También es un método estupendo para orientar, realizar análisis retrospectivos y planificar escenarios.

Utilice solicitudes hipotéticas en los siguientes casos:

• Cuando quiera averiguar el motivo por el que un registro, una negociación o una campaña no ha ido según lo previsto.
  
• Cuando quiera que la IA sugiera optimizaciones basándose en lo que podría haber ocurrido.
  
• Cuando vaya a orientar a usuarios o a analizar casos históricos a fin de mejorar los resultados futuros.
  
• Cuando vaya a crear simulaciones para ayudar a los equipos a explorar posibles estrategias o riesgos.
  

Ejemplos de solicitud:

Supongamos que está creando un asistente impulsado por IA que ayude a los gerentes de ventas a orientar a sus representantes. Quiere que la IA analice las negociaciones perdidas y sugiera cómo habría cambiado el resultado si los factores clave hubieran sido diferentes.

Solicitud:

Usted es un coach de ventas que va a analizar las oportunidades perdidas. Según los datos de la oportunidad, explique el motivo por el que se ha perdido la negociación; a continuación, ofrezca una situación alternativa: ¿qué podría haber cambiado para ganar la negociación?

Detalles de entrada:

Oportunidad: Lost (Perdida)

Tamaño de la negociación: 45 000 $

Fecha de cierre: hace 2 semanas

Persona encargada de tomar decisiones: no implicado

Competencia: BigDigital

Inconveniente principal: la plataforma resulta demasiado compleja

Notas del representante: la demostración se ha centrado principalmente en las funciones, no en los resultados

Ejemplo de respuesta de la IA (resultado esperado):

La negociación se ha perdido porque la persona encargada de tomar decisiones no se ha implicado durante el proceso de compra y la demostración se ha centrado en las funciones en lugar de hacerlo en los resultados, por lo que el producto parecía complejo y menos accesible.

Hipótesis:

Si la persona encargada de tomar las decisiones se hubiese implicado antes (y la demostración se hubiese centrado en el impacto del negocio en lugar de hacerlo exclusivamente en el producto), el cliente podría haber observado más valor y alineación. Una presentación sencilla centrada en los resultados podría haber mejorado la implicación y posiblemente la negociación se habría conseguido.

Solicitudes creativas

Las solicitudes creativas ayudan a la IA a generar contenido original, imaginativo o estilísticamente interesante. Independientemente de si va a hacer una lluvia de ideas de nombres de campañas, elaborar temas para un evento o escribir líneas de asunto que capten la atención, las solicitudes creativas permiten que la IA demuestre todo su potencial generativo.

En Salesforce, las solicitudes creativas destacan en casos de uso, como el marketing, desarrollo de la marca, comunicaciones internas y diseño de experiencias, todos esos ámbitos en los que un toque de originalidad puede mejorar el impacto.

Utilice solicitudes creativas en los siguientes casos:

• Cuando necesite ideas nuevas (nombres, eslóganes, titulares o conceptos).
  
• Cuando esté elaborando contenido que deban tener un tono, un tema o la personalidad de la marca.
  
• Cuando quiera variedad e inspiración para superar un bloqueo.
  
• Cuando esté ayudando a equipos como marketing, capacitación o comunicaciones.
  

Ejemplo:

Usted está creando un asistente de IA para ayudar a los expertos en marketing a hacer una lluvia de ideas de nombres para la próxima campaña que se centrará en la lealtad de los clientes y en las relaciones a largo plazo. Quiere que la IA genere ideas razonadas y con personalización de marca que se alineen con el tono de Salesforce.

Ejemplo de solicitud

Actúe como un experto en marketing creativo de Salesforce. Genere 5 ideas de nombre para una campaña de lealtad de los clientes que enfatice la conexión, la confianza y la asociación a largo plazo. Haga que sean atractivos, que se alineen con la marca y que sean adecuados para utilizarlos en marketing digital y de eventos.

Ejemplo de respuesta de la IA (resultado esperado):

• Siempre hacia adelante
  
• Trailblazer Together
  
• Hecho para durar
  
• Confianza de base
  
• Aproveche el impulso
  

Ciclos de vida de la solicitud

Dado que las solicitudes aparecen en forma de lenguaje natural, puede resultar sencillo pensar en ellas como tareas de redacción o lenguaje sencillas. Aunque el uso de un lenguaje que resulte sencillo de comprender puede ayudar a su solicitud, no siempre le ayudará a ajustar los resultados. Por eso, la realización de solicitudes es un proceso que necesita implicación y requiere una mentalidad que comprenda las normas subyacentes sobre cómo funciona el sistema, no solo el resultado. Si tomamos el fútbol como ejemplo, sería la diferencia entre golpear bien el balón y saber leer el campo, armar el juego y controlar el ritmo del partido. Requiere una conciencia que sepa comprender las reglas del juego, no solo cuando alguien marca un gol.

Al igual que los procesos de desarrollo de software o de gestión de productos, las solicitudes tienen ciclos de vida que pueden sumar o restar valor a la función a largo plazo de una empresa.

Para cualquier solicitud que quiera volver a utilizar, tenga en cuenta lo siguiente.

1. Desarrollo: planifique y cree solicitudes según las necesidades del negocio con Prompt Builder, plantillas de solicitud, API modelo y herramientas de plataforma.
   
2. Prueba: vea cómo funcionan las solicitudes que ha creado cuando las ejecute y compare los resultados con el objetivo previsto.
   
3. Supervisión: una vez que esté seguro de que la solicitud está lista para usarse, confíe en la seguridad y en los análisis de fuentes, como Data 360 AI reporting y la Capa de confianza de Einstein para conseguir una vista completa del impacto de sus solicitudes en el negocio.
   
4. Repetición: tal y como ha aprendido de los pasos anteriores, realice ajustes para mejorar el rendimiento y la precisión. Las plantillas de solicitud le permiten crear nuevas versiones basándose en datos de comentarios y ahorrarse el trabajo de tener que volver a crear solicitudes complejas cada vez que quiera modificar o agregar una función.
   

Prácticas recomendadas de las solicitudes

Además del ciclo de vida normal de una solicitud, existen algunas prácticas recomendadas que pueden ayudarle a triunfar a medida que va familiarizándose con las aplicaciones avanzadas de la IA de agentes.

Divida casos de uso en tareas. Siempre que sea posible, intente examinar su caso de uso en busca de oportunidades de desglosar las tareas en subtareas más manejables. Cuanto mejor se le dé desglosar operaciones complejas en solicitudes más pequeñas, más sencillo será encontrar las partes que se deben mejorar, lo cual le ayudará a aumentar el valor en el panorama general.

Defina los datos de entrada. Los LLM son máquinas de contexto. Cuando más contexto tengan, mejor funcionarán. Puede conseguir mejores resultados si proporciona ejemplos de tono, la longitud de respuesta adecuada, contenido que hayan realizado personas y que sea similar al contenido que quiere que produzca la IA. Además, cuanto más específico sea, mejor. Por ejemplo, pedirle a un agente de IA que genere "una copia de marketing para un complejo vacacional" no resultará tan útil como pedirle que genere "una copia de marketing que utilice un tono gracioso para un complejo vacacional de California que tiene un ambiente tranquilo ideal para familias".

Confiar en lo que funciona. Como ha encontrado solicitudes que funcionan, dedique algún espacio a un repositorio de casos de uso útiles para esa solicitud. Con esto no solo ahorrará tiempo a sus ingenieros, sino que puede ser un punto de partida estupendo para alguien que intenta desarrollar una nueva solicitud.

Lo más importante que debe recordar sobre las solicitudes es que no tiene que gastar tiempo y esfuerzo en crear algo que ya existe cada vez que quiera utilizar la IA para una tarea. A medida que sus casos de uso se vuelven más avanzados, estas prácticas recomendadas pueden ayudarle a superar retos y escalar de forma eficaz. La mejor manera de probar sus capacidades avanzadas de ingeniería de solicitudes es ponerlas en práctica.

Continúe con la siguiente unidad para practicar con Prompt Builder y algunas técnicas que ha aprendido.

Escenario para la prueba

Janina es gestora de inventarios en una gran cadena minorista nacional y utiliza IA para predecir el stock que necesita para la siguiente temporada vacacional. Le pide a la IA que revise los datos de ventas del año anterior, que luego analice las promociones y los retrasos en la cadena de suministro del año actual y, por último, que prevea la demanda por categoría.

Recursos

• Blog de Salesforce: What Is Prompt Engineering?
• Salesforce: Prompt Builder