Cuando comenzamos a interactuar con un modelo como ChatGPT (GenAI), por lo general y por el momento nos vamos dando cuenta que algunas respuestas que nos ofrece no son exactamente lo que uno estaba necesitando, ¿no te ha pasado?
Todo esto ocurre porque estos modelos, aunque son verdaderamente impresionantes, necesitan un poco de nuestra ayuda para generar respuestas adecuadas, respuestas que realmente estamos buscando y que no alucinen como ocurre algunas veces.
Aquí entonces es que necesitamos aplicar alguna técnica, y sube al escenario un de los principales actores: Prompt engineering.
Básicamente, el Prompt engineering es una manera de crear preguntas o instrucciones claras para que un modelo como ChatGPT tenga el compartamiento deseado.
Esto es clave y más todos aquellos que estamos en la profesión de testing ágil, donde muchas veces necesitamos respuestas rápidas, precisas y relevantes.
Por lo tanto, no es sólo preguntar sino cómo preguntar.
El prompt es una pregunta o instrucción que se le debe dar al modelo, pero no es una pregunta o instrucción cualquiera, sino que debe tener una cierta estructura y por supuesto, hay que ser muy específico.
Por ejemplo, si estás probando una funcionalidad de software y quieres una descripción técnica, tu prompt debería ser algo así como: «Describe cómo se comporta el sistema cuando falla la autenticación, en un lenguaje técnico y claro». Aquí le das contexto, especificas el tipo de lenguaje y dejas claro lo que quieres obtener. Si bien es algo básico, con este ejemplo quiero demostrarte que es algo más que una pregunta o una instrucción común.
El objetivo principal es guiar al modelo para que te dé la respuesta más cercana a lo que uno quiere, necesita.
Si la instrucción no es especifica, como «Explícame el defecto», la respuesta puede no tener toda la profundidad que necesitas. En cambio, si le das instrucciones claras, te aseguras de que el modelo entienda lo que quieres.
Momento para reflexionar: ¿Qué contexto le darías a la GenAI para describirle el defecto? ¿Cómo haces habitualmente para que el desarrollador logre el entendimiento del defecto que has detectado? Te daría más pistas, pero por ahora con estos datos entiendo que te bastará.
Además, el Prompt engineering nos permite controlar el formato de la respuesta, es decir como queremos que nos devuelva la info o data que necesitamos.
Por ejemplo, puedes pedir que la respuesta sea en forma de lista, en un tono formal o que adopte el rol de un experto en testing automatizado. Todo esto ayuda a que la interacción sea más eficiente y a que obtengas el contenido que necesitas en el formato adecuado.
¿Por qué es importante esto para los testers ágiles?
Puedes usar ChatGPT para generar casos de prueba, evaluar respuestas a errores o incluso proponer mejoras en el sistema que está a tu cargo. Y si lo haces correctamente, puedes optimizar tu tiempo, ya que no tendrás que corregir o ajustar las respuestas que obtienes.
Momento para reflexionar: Siempre recuerda que debes analizar la respuesta teniendo «ojo crítico», y por supuesta, cuanto más sepas del tema, más dominio tengas del área de conocimiento, podrás aprovechar mucho más a la GenAi.
Así que, en resumen, el Prompt engineering nos sirve para sacarle el mayor provecho a herramientas como ChatGPT, por dar el nombre de una de las GenAIs. Es una técnica que te permite tener más control sobre las respuestas, lo que en nuestro mundo de testing ágil puede marcar una gran diferencia en la eficiencia y la calidad de nuestro trabajo.
¿Te imaginas poder producir más y en menor tiempo? ¿Te imaginas tener un copiloto que te vaya acompañando en todo momento en cada una de las etapas que componen el proceso de control de calidad de software? ¿Te imaginas contar con diversas recomendaciones que te permitan evaluar opciones y elegir aquella que mejor resulte para el contexto en el que te encuentras? Hay mucho más para comentar y agregar, pero hasta aquí llego ya que seguiré explorando este campo y compartiré todo lo que vaya aprendiendo en los cursos que estoy tomando y en las prácticas que voy llevando a cabo.
Comentario final
Si te ha servido este contenido, me alegro y mucho. También te cuento que me puedes seguir en LinkedIn e interactuar con otros colegas testers ágiles que me siguen y que están interesados en contenidos relacionados con agile testing, inteligencia artificial y OKRs aplicado a testing. Muchas gracias