01 | 05 | 2024

La forma inteligente de preguntarle a la IA

Cómo hacer preguntas para recibir resultados óptimos al extraer información de documentos con IA | Artículo

Resolver el arte de la indagación: dominar la danza de preguntas y respuestas con IA

En el bullicioso corazón de Canary Wharf, Londres, donde el pulso de las finanzas globales late incesantemente, un equipo de mentes brillantes se congrega dentro de los elegantes confines de una oficina de Hedge Fund. Entre ellos, Emma, ​​una diligente analista con inclinación por desentrañar complejidades financieras, se encuentra absorta en la búsqueda de una extracción óptima de información a partir de documentos voluminosos, con la ayuda del poder en constante evolución de la Inteligencia Artificial (IA).

'Los resultados óptimos comienzan con preguntas precisas, preguntas que conducen a resultados óptimos'


Diálogo: ¿Cómo resolver este Reto?

El equipo, formado por Emma, ​​James, Sophia, Liam y el experimentado Brian, se enfrenta a un desafío persistente: extraer información precisa de grandes cantidades de datos financieros. A pesar de su experiencia colectiva, a menudo se encuentran en un callejón sin salida, incapaces de aprovechar plenamente el potencial de la IA. Una tarde, Emma se lamenta en un acalorado intercambio: “La IA parece incapaz de discernir los matices que buscamos en nuestros informes financieros. ¡Es frustrantemente limitado!

Brian, el sabio del grupo, interviene con una sonrisa irónica: “Quizás la culpa no sea de la IA, sino de la simplicidad de nuestras preguntas. Amigos míos, debemos profundizar más e iluminar las sombras de la ambigüedad”.

…y la historia se desarrolla

Así comienza un viaje de iluminación para el equipo, guiado por la sabiduría de Brian. Se embarcan en una búsqueda para perfeccionar su técnica de interrogatorio, entendiendo que la potencia de la IA no reside en su mera existencia sino en la precisión con la que se maneja. A través de animados debates y sesiones colaborativas de intercambio de ideas, perfeccionan su oficio y formulan preguntas similares a flechas finamente afiladas dirigidas al corazón de la complejidad.

En los sagrados pasillos de su oficina, el diálogo fluye libremente y cada miembro aporta su perspectiva única. Sophia, con su gran ojo para los detalles, aboga por la especificidad: "No debemos hacer preguntas generales, sino más bien señalar las métricas exactas que buscamos descubrir".

James, siempre pragmático, añade: “No olvidemos el contexto en el que surgen nuestras investigaciones. El panorama financiero está en constante cambio y nuestras preguntas deben adaptarse en consecuencia”.

El centavo ha caído

Con una nueva claridad, el equipo se propone analizar su enfoque de las preguntas. Profundizan en la anatomía de una consulta eficaz, entendiendo que no es simplemente una serie de palabras, sino un conducto para extraer conocimientos prácticos. Cada pregunta se convierte en un faro de iluminación que guía su viaje a través de los laberínticos pasillos de los datos financieros.

Aprenden a hacer preguntas de varios niveles, cada capa descorriendo el velo de la ambigüedad para revelar verdades más profundas. Ya no satisfechos con respuestas superficiales, exploran las profundidades de la complejidad, resolviendo la enredada red de complejidades financieras con precisión quirúrgica.

Emma, ​​infundida con una nueva confianza, declara: “Nuestras preguntas ya no son grilletes que restringen el potencial de la IA, sino claves que abren el tesoro de conocimientos enterrados en nuestros documentos”.

Tres buenas preguntas ampliadas de varios niveles para extraer información de un informe financiero trimestral de 100 páginas de una empresa de energía. Este es el ejemplo que se le ocurrió al equipo:

Buena pregunta 1:

¿Cuáles fueron las principales fuentes de ingresos de la compañía de energía durante el trimestre? ¿Puede desglosar las fuentes de ingresos por segmento (por ejemplo, energía renovable, combustibles fósiles)? ¿Cuáles fueron los factores clave que contribuyeron de cada segmento al crecimiento o disminución de los ingresos? ¿Hubo cambios notables en la demanda del mercado o en la dinámica de precios que influyeron en el desempeño de los ingresos?

Buena pregunta 2:

¿Cómo fluctuaron los gastos operativos en comparación con el trimestre anterior? ¿Puede proporcionarnos información sobre los principales impulsores de cualquier cambio significativo? ¿Se implementaron iniciativas de ahorro de costos durante el trimestre y, de ser así, qué impacto tuvieron? ¿La empresa incurrió en gastos inesperados o cargos únicos que afectaron su desempeño financiero?

Buena pregunta 3:

¿Cuál fue la posición del flujo de caja de la empresa durante el trimestre? ¿Puede darnos más detalles sobre las fuentes y usos del efectivo, incluidas las inversiones o desinversiones importantes? ¿Hubo cambios notables en las métricas del capital de trabajo, como las cuentas por cobrar o la rotación de inventario? ¿Cómo se alineó el desempeño del flujo de efectivo de la compañía con sus objetivos estratégicos y metas financieras para el trimestre?

Tres ejemplos de preguntas breves e incorrectas:

¿Cómo se desempeñó financieramente la empresa el último trimestre?

Mala pregunta 2:

¿Cuáles fueron los gastos?

Mala pregunta 3:

¿La empresa ganó dinero?


La misma lógica y estructura se aplicará a la formulación de preguntas en muchos ámbitos diferentes, como el jurídico, manufacturero, farmacéutico, aeronáutico, automotor, sanitario, etc. El punto central es describir con precisión el objetivo que desea lograr y qué información busca. La IA no puede leer tu mente y no conoce el historial de lo que estás trabajando. Se necesita una visión constructiva en forma de pregunta para leer, analizar el texto y dar la respuesta que espera.

 

'Haga preguntas, preguntas que descubran: domine el potencial de la IA'

 

Conclusión:

En el crisol de la investigación, el equipo emerge transformado, armado con una nueva comprensión de la relación simbiótica entre preguntas y respuestas. A través del crisol del conflicto, han forjado un camino hacia el dominio, aprovechando todo el potencial de la IA para navegar por los pasillos laberínticos de los datos financieros con confianza y claridad.

Mientras contemplan el resplandeciente horizonte de Canary Wharf, saben que su viaje apenas ha comenzado. Con cada pregunta formulada, cada respuesta desenterrada, se acercan cada vez más al esquivo pináculo de la comprensión. Y en esta danza de preguntas y respuestas, encuentran no sólo información sino también sabiduría, la verdadera moneda de la era moderna.

 

'La precisión en la investigación conduce al conocimiento, el conocimiento libera el potencial con la IA'


 

 

"La calidad de nuestras preguntas determina la calidad de nuestras respuestas y, en última instancia, la profundidad de nuestra comprensión".

—Brian Tracy

 

 

¿Cuáles son los tres aspectos principales de este artículo?


— Cómo hacer preguntas para que la IA pueda comprender nuestro objetivo y ofrecer los resultados esperados
— Preguntas cortas versus preguntas extendidas: qué método ofrece resultados óptimos
— La IA no puede leer nuestras mentes; Puede aprovechar miles de millones de algoritmos para comprender preguntas amplias y precisas.

 

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Arkadiusz (Arek) Loma

La publicación del blog, escrita originalmente en inglés, sufrió una metamorfosis mágica hacia el alemán, árabe, chino, danés, español, finlandés, francés, hindi, húngaro, italiano, japonés, holandés, polaco, portugués, sueco y turco. Si algún contenido sutil perdió su brillo, recuperemos la chispa original en inglés.


Aviso: Los nombres y ubicaciones mencionados en esta historia se han cambiado para proteger la confidencialidad de nuestros clientes. Nos tomamos en serio la privacidad y la confidencialidad y nunca revelamos información confidencial sobre nuestros clientes. La narrativa presentada aquí se utiliza únicamente para ilustrar cómo funciona la IA en entornos de grandes empresas.

 

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