Mike Howell, PE
Especialista de Soporte Técnico de EASA
En el campo de la tecnología electromecánica, en evolución rápida, es crucial estar al día con las últimas herramientas y metodologías. Una de estas herramientas que ha cobrado gran relevancia es el Modelo de Lenguaje Grande (LLM). Estos modelos, impulsados por inteligencia artificial (IA), pueden procesar y generar texto con una calidad similar a la humana, lo que los hace invaluables para diversas aplicaciones, como soporte técnico, documentación y resolución de problemas. Recuerde que estas herramientas pueden ser propensas a errores y producir resultados poco realistas o erróneos, como se muestra en las Figuras 1 y 2, donde indicaciones absurdas aún producían resultados.
Comprensión de Modelos de Lenguaje Grandes (LLM)
Los Modelos de Lenguaje de Grandes (LLM), como GPT-4, son sistemas avanzados de IA entrenados con gran cantidad de datos textuales. Pueden comprender el contexto, generar respuestas coherentes e incluso proporcionar explicaciones detalladas sobre temas complejos. Para los técnicos electromecánicos, los LLM pueden ser un recurso valioso para encontrar soluciones a problemas técnicos, generar documentación y mejorar la comunicación con colegas y clientes.
Buenas prácticas para la ingeniería rápida
Una solicitud es el texto que se utiliza para plantear una pregunta o un problema a un LLM. La ingeniería rápida es el proceso de diseñar y perfeccionar las solicitudes para obtener las mejores respuestas posibles de un LLM. A continuación, se presentan algunas buenas prácticas para elaborar preguntas técnicas:
- Sea específico y claro: Cuanto más específico y claro sea su solicitud, mejor será la respuesta. Evite el lenguaje vago o ambiguo.
- Proporcione contexto: Incluya información relevante para ayudar al LLM a comprender el contexto de su pregunta.
- Use formatos estructurados: Siempre que sea posible, utilice formatos como viñetas o listas numeradas para organizar la información.
- Repita y perfeccione: No dude en perfeccionar su pregunta en función de las respuestas que reciba. La repetición puede generar mejores resultados.
- Pruebe diferentes enfoques: Experimente con diferentes formulaciones y estructuras para ver cuál se adapta mejor a sus necesidades.
Ejemplos de solicitudes deficientes y adecuadas
Para ilustrar la importancia de la ingeniería rápida, veamos algunos ejemplos:
Ejemplo 1: Diagnóstico de un motor
- Solicitud deficiente: "¿Por qué no funciona mi motor?"
- Solicitud adecuada: "Tengo un motor de inducción trifásico que no arranca. Normalmente arranca directo. Lleva dos años funcionando correctamente, pero hoy no arranca. Solo zumba, consume mucha corriente y luego se dispara. He revisado la fuente de alimentación y está bien. ¿Cuáles podrían ser las posibles causas de este problema?"
En la solicitud adecuada, el técnico proporciona detalles específicos sobre el motor y los pasos ya realizados, lo que ayuda al LLM a generar una respuesta más precisa y útil.
Ejemplo 2: Generación de documentación
- Solicitud deficiente: "Escribir un manual para una máquina".
- Solicitud adecuada: “Crear un manual de usuario para la máquina CNC XYZ-2000. El manual debe incluir secciones sobre precauciones de seguridad, instrucciones de instalación, procedimientos de funcionamiento y pautas de mantenimiento. Indique los pasos detallados y los diagramas cuando sea necesario”.
La solicitud adecuada especifica el tipo de máquina, las secciones que se incluirán y el nivel de detalle requerido, lo que resulta en un manual más completo y relevante.
Ejemplo 3: Comprensión de un concepto técnico
- Solicitud deficiente: “Explique cómo funciona un transformador”.
- Solicitud adecuada: “¿Puede explicar el principio de funcionamiento de un transformador elevador utilizado en la distribución eléctrica? Por favor, incluya detalles sobre los devanados primario y secundario, la función del núcleo y cómo se produce la transformación del voltaje”.
La solicitud adecuada se centra en un tipo específico de transformador y solicita información detallada sobre los componentes y procesos clave.
Riesgos de confiar en las respuestas de la IA
Si bien los LLM pueden ser increíblemente útiles, es importante ser consciente de los riesgos asociados al confiar en las respuestas generadas por la IA:
- Precisión: Los modelos de IA a veces pueden proporcionar información incorrecta o desactualizada. Verifique siempre los detalles críticos con fuentes confiables.
- Comprensión del contexto: Los LLM pueden no comprender completamente los matices de un problema técnico específico, lo que resulta en respuestas incompletas o irrelevantes.
- Sesgo: Los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos que pueden estar sesgados. Tenga cuidado con cualquier sugerencia sesgada o inapropiada.
- Seguridad: Compartir información sensible o confidencial con un modelo de IA puede representar riesgos de seguridad. Evite revelar detalles confidenciales en las indicaciones.
- Dependencia: La dependencia excesiva de la IA puede reducir el desarrollo de las habilidades de resolución de problemas. Use la IA como una herramienta, y no confíe excesivamente en ella.
Conclusión
Los LLM tienen el poder de cambiar la forma en la que los técnicos electromecánicos abordan la resolución de problemas y la documentación. Al seguir las buenas prácticas para la ingeniería rápida, los técnicos pueden aprovechar al máximo el potencial de estas herramientas de IA para mejorar la eficiencia y la precisión de su trabajo.
Sin embargo, es fundamental ser consciente de los riesgos y utilizar la IA de forma responsable. Recuerde ser específico, proporcionar contexto, utilizar formatos estructurados, refinar y ajustar sus indicaciones en función de las respuestas y probar diferentes enfoques para lograr los mejores resultados.
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