El uso efectivo de la IA comienza con la estructura. En este episodio de INSIDE AI, Tommy Falkowski explica cómo los prompts estructurados, formatos de datos como JSON o YAML y procesos automatizados conducen a mejores resultados. Con ejemplos prácticos y herramientas para la integración de IA en empresas.
📺 Suscríbete a nuestro canal de YouTube: @FraunhoferIEM
Resumen
0:00 – Introducción: Pensar en datos con IA
1:19 – Entender los modelos de lenguaje como una caja negra
2:16 – De la Ingeniería de Prompts a RAG
3:12 – Estructurar correctamente el contexto y las entradas
5:18 – Definir salidas estructuradas
6:25 – Comparabilidad a través de resultados estructurados
8:50 – ¿Qué significa concretamente “pensar en datos”?
10:09 – Introducción a JSON, YAML y TOML
11:19 – Herramienta de ejemplo para visualizar estructuras de datos
13:12 – Uso de datos estructurados en procesos empresariales
15:16 – Ventajas de la validación de datos mediante esquemas
17:06 – Extracción y transformación automatizadas
18:45 – Integración en sistemas ERP y CRM
19:53 – Modo de Salida Estructurada en OpenAI, Anthropic y otros
21:08 – Optimización de prompts con DS-Pi
23:00 – Restricciones gramaticales y salida determinista
25:19 – Conclusión: Pensar y automatizar procesos de manera estructurada
#ia #prompt #chatgpt