Estrategias Para Mejorar las Indicaciones (Prompting) a la Inteligencia Artificial

En el sector inmobiliario comercial, donde la precisión y la previsión son esenciales, la inteligencia artificial -y la IA generativa en particular- ha surgido como un elemento de cambio. La IA, a través de modelos lingüísticos como ChatGPT y Google Bard, puede curar datos, generar informes e incluso simular escenarios de negociación. También pueden ayudarnos a ahorrar enormes cantidades de tiempo en las tareas más repetitivas asociadas a nuestro trabajo.

Sin embargo, el poder de estas herramientas no reside únicamente en sus algoritmos, sino en cómo nosotros, los usuarios, interactuamos con ellas. Nuestras interacciones diarias en A.CRE con este tipo de modelos lo han dejado meridianamente claro: la calidad de las indicaciones que proporcionamos influye directamente en la calidad del resultado que recibimos de estas herramientas. Es un concepto tan fundamental en la IA como lo es la ubicación en el sector inmobiliario.

OpenAI ha publicado recientemente una guía sobre estrategias para mejorar las indicaciones que nos ha resultado muy útil dentro de nuestra organización, y como siempre, no solo nos enfocamos en entenderlas sino en darlas a conocer a nuestro público. El contenido de esta guía nos ha ayudado a crear mejores interacciones con la herramienta, para así lograr que dentro de las tareas que realizamos en nuestras diferentes posiciones, encontremos no solo un punto de apoyo, sino que se le otorgue un elemento más de eficacia, así que hemos pensado en compartirlo con toda la comunidad de A.CRE, en esta entrega y también pueden acceder a ella en su versión en inglés.

Sin más preámbulos, veamos algunas estrategias para mejorar las instrucciones que le damos a la AI:

#1 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Escribir Instrucciones Claras

La piedra angular de la eficacia de las instrucciones de la IA es la claridad. No esperamos que nuestros analistas lean entre líneas, y lo mismo ocurre con la IA. Especificar lo que se busca con precisión está relacionado directamente con mejores resultados. Por ejemplo, cuando pida un análisis de mercado, no se limite a pedir “condiciones del mercado”; especifique el tipo de propiedad, la ubicación y las métricas clave que le interesan dentro de dicho mercado.

Táctica y ejemplo:

• Indique claramente la extensión prevista: “Proporcione un resumen de 200 palabras…”.
• Utilice viñetas o números para separar las secciones.

Ejemplo: En lugar de “Hábleme del mercado”, diga: “Resuma los tipos de capitalización actuales de los inmuebles de oficinas en el área metropolitana de Buenos Aires”.

#2 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Proporcionar Texto de Referencia

Un resultado sólido de la IA es similar a un informe de mercado bien documentado. Al basar la IA en textos de referencia, imitamos el proceso de diligencia debida, garantizando que la información proporcionada se basa en hechos y es procesable.

Táctica y ejemplo:

• Citar fuentes: “Según el último informe de CBRE…”.
• Utilizar datos reales o “curados” para evitar que la IA genere suposiciones.
• Ejemplo: “Utilizando datos de gastos en construcción como proporción del PIB de México, compara el PIB per cápita de la nación vs el PIB por metros cuadrados construidos”

#3 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Dividir las Tareas Complejas

Las tareas complejas se gestionan mejor dividiéndolas en componentes más sencillos, como en un proyecto de desarrollo por fases. Esto garantiza un análisis centrado y exhaustivo, que conduce a una que la inteligencia artificial obtenga datos o entradas más fáciles de procesas.

Táctica y ejemplo:

• Divida las tareas en pasos secuenciales.
• Para un modelo de suscripción de un edificio de apartamentos, indíquelo paso a paso: “En primer lugar, calcule los ingresos netos de explotación, en segundo lugar, los gastos operativos, en tercero…”.

#4 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Dar Tiempo al Modelo Para ‘Pensar”

Una pausa estratégica antes de tomar una decisión importante es un rasgo distintivo de los profesionales experimentados. Del mismo modo, un modelo al que se le da tiempo para “pensar” puede producir resultados más reflexivos y detallados.

Táctica y ejemplo:

• Fomente el razonamiento exhaustivo: “Explique las razones para…”.
• En las negociaciones de arrendamiento podemos pedir: “Diseña una estrategia de negociación para un inquilino con un plazo de arrendamiento de cinco años que busca concesiones”.

#5 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Utilizar Herramientas Externas

En el sector inmobiliario comercial, utilizamos diversas herramientas de análisis y previsión. La IA puede hacer lo mismo. Al integrarse con bases de datos y herramientas externas, se amplifica la capacidad de la IA para ofrecer información precisa y útil.

Táctica y ejemplo:

• Integrar herramientas como GIS (sistema de información geográfica) para el análisis de ubicaciones.
• Al evaluar una instalación, pregunte: “Evalúe las tendencias demográficas en un radio de 3 millas utilizando los datos de la Oficina del Censo o Informe del Catastro Local”.

#6 Estrategias Para Mejorar las Indicaciones – Pruebe los Cambios Sistemáticamente

Usted, como inversor, no haría una adquisición basándose en un solo dato. Del mismo modo, a la hora de perfeccionar las indicaciones a nuestras herramientas de AI, realice pruebas sistemáticas para garantizar su fiabilidad y precisión.

Táctica y ejemplo:

• Compare los resultados de la IA con conjuntos de datos conocidos.
• Después de ajustar unas indicaciones, verifique: “Compare los supuestos de ingresos revisados con los promedios históricos para activos similares”.

Conclusión: Estrategias Para Mejorar las Indicaciones a la Inteligencia Artificial

Al igual que el éxito de una operación en el ámbito de los bienes raíces comerciales (CRE) se asienta en la robustes que le demos a nuestro análisis preliminar, la efectividad de nuestras interacciones con la inteligencia artificial se fundamenta en la exactitud de nuestras instrucciones.

Estas tácticas constituyen la hoja de ruta esencial para elaborar normas que generen resultados tan precisos como un modelo financiero meticulosamente elaborado. Para aquellos profesionales del sector inmobiliario comercial que se adentran en el uso de la IA, estos modos de proceder pueden orientar de la mejor manera posible nuestras directrices, maximizando así el potencial de estas revolucionarias herramientas.

Este enfoque basado en la precisión de nuestras instrucciones, con la misma dedicación que invertimos en nuestras operaciones financieras, sin duda nos traerá mejores resultados en cuanto a perspectivas y eficiencia, ¡utilicemos estas tecnologías para ser igualmente transformadores!