Ingeniería de Prompts de IA en Bienes Raíces Comerciales: Un Marco Efectivo

Para finales de 2022, en A.CRE empezamos a sumergirnos en serio en el mundo de la IA. Desde entonces, hemos compartido numerosas publicaciones de blog que exploran casos de uso de AI y materiales de formación. También hemos compartido y creado nosotros mismos varias herramientas relacionadas con la IA que creemos que cambiarán el panorama del sector inmobiliario comercial. Ha sido un viaje emocionante, lleno de descubrimientos y conocimientos.

Uno de esos descubrimientos vino de alguien a quien seguimos en Twitter, Sebo (@sebo_gm). Él también es un entusiasta de la IA, y hemos encontrado su contenido increíblemente perspicaz. Recientemente desarrolló un marco intuitivo para la ingeniería de prompts de IA llamado el Marco R.O.D.E.S., y pensamos que era tan bueno que no podíamos dejar de compartirlo con ustedes.

Así que, aquí hay una mirada más cercana al Marco R.O.D.E.S. y cómo nosotros, como profesionales de bienes raíces comerciales, podríamos aplicar este marco para producir salidas más valiosas de nuestros modelos de lenguaje de IA.

Marco de Ingeniería de Prompts R.O.D.E.S. Desde una Perspectiva CRE

El Marco R.O.D.E.S. es el resultado de una extensa revisión y recopilación de algunos de los mejores recursos sobre ingeniería de prompts de IA. El marco de Sebo adopta un enfoque estructurado para los prompts que es accesible y efectivo. Se trata de comprender los matices de la IA y aplicarlos de una manera que produzca la salida ideal del modelo de lenguaje.

Profundicemos en el Marco R.O.D.E.S. y veamos cómo podrías usarlo para mejorar tus prompts:

Rol (R) – La Persona de la IA

En bienes raíces comerciales, entender la persona de tu público objetivo es clave. Lo mismo se aplica a la IA. Define la persona que quieres que la IA adopte. Cuanto más específico, mejor.

Ejemplo: Eres un analista de bienes raíces experimentado capacitado para analizar tendencias del mercado.

Objetivo (O) – El Objetivo de la Tarea

Al igual que en la inversión inmobiliaria, la claridad en los objetivos es fundamental. Establece el objetivo de la tarea lo más específicamente posible.

Ejemplo: Quiero que analices las tendencias de la tasa de capitalización industrial en el mercado de Chicago durante los últimos cinco años.

Detalles (D) – El Plano del Éxito

En bienes raíces, el diablo está en los detalles: 25bps en tu tasa de salida puede ser la diferencia entre alcanzar un obstáculo promocional o no. Proporciona requisitos y restricciones específicos para tu solicitud, de nuevo cuanto más específico, mejor.

Ejemplo: El análisis debe incluir datos del Q1 2018 al Q1 2023, enfocándose en edificios industriales Clase A de más de 200,000 SF.

Ejemplos (E) – La Luz Guía

Ofrece ejemplos de la entrada y salida que deseas. Esto es similar a describir las suposiciones (por ejemplo, 7.5% YoC y 5.5% tasa de capitalización del mercado) y la salida resultante (spread de desarrollo de 200bps resultando en un múltiplo de capital de 2.0x durante una tenencia de 5 años).

Ejemplo: El resultado debe ser una lista completa de comparables de venta relevantes para edificios industriales en Chicago, con tasas de capitalización de venta acompañantes.

Verificación de Sentido (S) – La Validación Final

Finalmente, pregunta al modelo si entiende tu prompt, así como confirmarías la comprensión de un trato inmobiliario complejo con un cliente.

Ejemplo: Antes de realizar el análisis, ¿tienes alguna pregunta?

Conclusión: El marco R.O.D.E.S. en acción

El marco R.O.D.E.S. ofrece un enfoque estructurado para la ingeniería de prompts de IA para ayudar a los profesionales de bienes raíces comerciales a aprovechar mejor los modelos de lenguaje natural como ChatGPT, Google Bard y LLaMa Chat. Ya sea que estés buscando mejorar tus propios modelos financieros, crear algoritmos predictivos para tendencias del mercado o redactar copias de marketing atractivas para enviar a clientes, este marco puede ser tu guía.