Prompt engineering – nowy zawód w erze AI?

Prompt engineering to umiejętność efektywnego komunikowania się z dużymi modelami sztucznej inteligencji, takimi jak takich jak GPT, Claude, Gemini czy DeepSeek, poprzez precyzyjne formułowanie poleceń i pytań. Jej celem jest otrzymanie najlepszych możliwych odpowiedzi, które spełniają nasze konkretne wymagania i oczekiwania.

Dobrze zaprojektowany prompt zawiera nie tylko samo pytanie, ale również kontekst, oczekiwania co do formatu odpowiedzi, przykłady oraz instrukcje krok po kroku. To nie jest więc programowanie w tradycyjnym rozumieniu – to raczej sztuka jasnej komunikacji z maszyną przy użyciu języka naturalnego.

Kluczowe jest tu jeszcze rozróżnienie dwóch pojęć. Prompt to konkretny fragment tekstu wprowadzany przez użytkownika w języku naturalnym, aby uzyskać odpowiedź od modelu AI. Z kolei prompt engineering to zestaw zasad i technik, którymi należy się kierować przy tworzeniu tych promptów – obejmuje optymalizację długości, struktury, kontekstu oraz formatu, aby maksymalizować skuteczność i powtarzalność wyników.

Zero-shot prompting to podejście, w którym AI podejmuje się wykonania zadania wyłącznie na podstawie otrzymanych instrukcji, bez jakichkolwiek przykładów czy wzorów. Model działa tutaj niezależnie, korzystając z wiedzy, którą posiada, aby zrozumieć polecenie i udzielić odpowiedzi.

Załóżmy, że piszemy artykuł o nowych technologiach i chcemy, aby AI wytłumaczyła nam skomplikowany termin techniczny. Zamiast pokazywać przykłady, po prostu piszemy prompt: „Wyjaśnij pojęcie 'machine learning’ w sposób zrozumiały dla osoby, która nie zna się na programowaniu. Użyj analogii z codziennego życia”.

Zero-shot prompting jest idealny do szybkich, jednorazowych zadań, gdzie nie mamy czasu na przygotowywanie przykładów, a nasze polecenie jest wystarczająco precyzyjne, aby AI zrozumiała, co od niej oczekujemy.

Few-Shot Prompting

Chain-of-Thought Prompting

Few-shot prompting z kolei oznacza dostarczenie modelowi kilka przykładów tego, co chcemy uzyskać – zwykle od 1 do 3 próbek. Te przykłady pełnią funkcję wzoru, który kieruje AI w stronę wymaganego wyniku.

Przykładowo – chcemy, aby AI napisała krótką recenzję filmu w określonym stylu. Zamiast powiedzieć tylko: „napisz recenzję”, podajemy dwa przykłady recenzji różnych filmów. Następnie wydajemy polecenia AI: „Napisz podobną recenzję dla filmu X, zachowując ten sam format i styl”.

AI wygeneruje recenzję zgodną ze wzorem, na przykład – z oceną, podzielonym zdaniem na mocne i słabe strony, oraz rekomendacją. Few-shot prompting jest niezwykle użyteczny właśnie w takich sytuacjach, gdzie zależy nam na określonym stylu i formacie.

Chain-of-thought prompting to technika stosowana, gdy chcemy, aby AI rozumowała krok po kroku. Zamiast od razu podać odpowiedź, model wyjaśnia swoje rozumowanie w poszczególnych etapach.

Zamiast na przykład pytać AI: „Ile wynosi łączny koszt zakupu 5 laptopów po 3000 zł każdy, jeśli sklep oferuje 10% rabat?”, stosując chain-of-thought prompting sformułowalibyśmy to następująco: „Rozwiąż to zadanie, pokazując każdy krok. Najpierw oblicz cenę całkowitą bez rabatu, potem wylicz wysokość 10% rabatu, a na końcu odejmij rabat od ceny całkowitej i podaj ostateczny koszt”.

Ta metoda jest szczególnie cennа w przypadku bardziej skomplikowanych problemów biznesowych, analizy danych czy podejmowania decyzji, gdzie ważne jest, aby zrozumieć logikę stojącą za wynikiem, a nie tylko otrzymać końcową odpowiedź.

Dobry prompt to nie może być zwykłe i proste pytanie wrzucone do chatbota – to musi być zaplanowana komunikacja z systemem AI, gdzie precyzja bezpośrednio przekłada się na jakość wyników. Wiele osób popełnia błąd, traktując interakcję z AI jak rozmowę na ulicy. W rzeczywistości każde słowo, każda fraza i każda luka w instrukcji wpływa na to, co otrzymamy od modelu. Dobrze zbudowany prompt to taki, który eliminuje niejasności i prowadzi AI w konkretnym kierunku.

Tutaj znowu warto posłużyć się przykładem. Wiadomo już od dłuższego czasu, że AI potrafi generować świetne treści na firmowe profile w mediach społecznościowych, tylko trzeba je najpierw dobrze wyartykułować.

Nie wystarczy bowiem napisać: „Przygotuj treść do mediów społecznościowych”, lepszy efekt uzyskamy, pisząc: „Stwórz 5 postów na LinkedIn dla firmy X (branża fintech). Każdy post powinien poruszać inny aspekt bezpieczeństwa danych. Pierwszy post to problem, pozostałe to rozwiązania”.

Niezwykle ważny jest też kontekst, zupełnie inne rezultaty da nam prompt: „Dla branży e-commerce”, niż gdy sprecyzujemy kontekst: „Dla sklepu e-commerce sprzedającego odzież damską premium. Główna grupa docelowa to kobiety 25-45 lat, o wysokiej kulturze konsumpcji, zainteresowane trendami modowymi. Konkurencja podkreśla niskie ceny, my stawiamy na jakość i design”.

Od umiejętności do zawodu, czy raczej do ewolucji roli pracowników?

Czy prompt engineer to faktycznie nowy zawód? Odpowiedź nie jest jednoznaczna. W praktyce nie jest to nowe stanowisko pracy, lecz zestaw opisanych wyżej nowych praktyk i umiejętności ich stosowania w dobie AI.

Niemniej, obserwuje się już teraz dynamiczny wzrost zapotrzebowania, na nazwijmy to roboczo – frazę: prompt engineer. Jeszcze w 2023 roku pojawiała się ona w liczbie dosłownie kilkunastu ogłoszeń o pracę w branży IT na różne stanowiska, a w tym roku mowa jest już nawet o kilkuset aktywnych ofert w miesiącu. To istotna zmiana, która wskazuje na rosnące zainteresowanie firmami tą kompetencją.

Warto tu jednak zwrócić uwagę na fakt, iż prompt engineering nie ogranicza się do programistów – to kompetencja dla każdego. Marketerzy, specjaliści, HR, analitycy finansowi czy stratedzy biznesowi z powodzeniem wykorzystują sztuczną inteligencję w swojej pracy. Kluczem do sukcesu jest umiejętność połączenia wiedzy technicznej z praktyką biznesową – trzeba tylko nauczyć się tłumaczyć cele i wyzwania firmy na język zrozumiały dla algorytmów.