En el trabajo con modelos de lenguaje, una de las preguntas más relevantes es cómo lograr que una IA genere respuestas realmente útiles en escenarios profesionales complejos. No basta con pedirle una respuesta; lo importante es qué ejemplos le damos y qué contexto le ofrecemos para que pueda razonar con precisión. En la práctica, los resultados del modelo pueden variar considerablemente dependiendo de los datos que se usen como referencia en el prompt.
En entornos empresariales, las tareas que enfrentan los equipos suelen repetirse con variaciones mínimas: responder correos, analizar solicitudes, clasificar tickets, generar informes. Cada nuevo caso tiene similitudes con casos anteriores, aunque no sean idénticos. Aprovechar esas similitudes puede ser clave para aumentar la coherencia y precisión de las respuestas generadas por IA.
Esto es especialmente valioso cuando se dispone de una base de datos histórica con ejemplos ya resueltos. Al reutilizar casos que son relevantes y parecidos al actual, es posible ofrecer al modelo un contexto más específico, realista y ajustado. El resultado: una salida más cercana a lo que el usuario realmente necesita, sin necesidad de rediseñar el prompt desde cero cada vez.
En lugar de entrenar nuevamente el modelo o diseñar un sistema de reglas complejas, lo que se propone es usar los casos más próximos como parte del prompt. Este enfoque permite automatizar tareas con mayor control, personalización y eficiencia, sobre todo en sectores donde cada detalle importa —como atención al cliente, recursos humanos, asesoría técnica o comunicación corporativa.
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✅ Respuesta correcta: B) Self-Generated ICL
¿Por qué?
Esta técnica permite que el modelo genere sus propios ejemplos antes de resolver una tarea. En lugar de depender de ejemplos que tú debes escribir, la IA crea patrones de entrada y salida por sí misma, y luego utiliza ese contexto para estructurar su respuesta final. Es ideal cuando necesitas que la salida siga un formato claro y no tienes ejemplos preparados.
