Cómo hacer un prompt paso a paso en 2025

¿Te frustra invertir tiempo afinando la IA y no obtener respuestas útiles? En este artículo descubrirás cómo hacer un prompt paso a paso con instrucciones claras y precisas para ahorrar horas de trabajo y mejorar tus resultados.

En este artículo aprenderás cómo hacer un prompt efectivo para optimizar el uso de la IA. Con esta guía de cómo hacer un prompt, transformarás tus interacciones con la IA. Te sorprenderá lo fácil que es aplicar cómo hacer un prompt correctamente.

Siguiendo esta guía de cómo hacer un prompt, mejorarás tus resultados significativamente.

ChatGPT y otras soluciones de IA generativa han dejado de ser una novedad: el 58 % de las empresas ya aprovecha esta tecnología para generar informes, programar publicaciones en redes sociales, automatizar respuestas entre otras muchas funciones.

Aprender a diseñar prompts eficaces no es opcional: es clave para transformar ideas en resultados tangibles. Comienza hoy mismo a perfeccionar tu técnica y experimenta cómo un simple ajuste en tu solicitud multiplica el valor de tus proyectos.

Recuerda siempre cómo hacer un prompt para obtener las mejores respuestas.

¿Qué es un prompt? definición práctica y ejemplos básicos

Un prompt es la instrucción en lenguaje natural que das al modelo para que genere la respuesta deseada.

Prompt vs. prompt engineering: El primero es la entrada; el segundo es la disciplina de diseñar y refinar esa entrada para optimizar salidas (técnica clave en GPT-4 Gemini, o cualquier LLM).

Manejar correctamente cómo hacer un prompt es esencial en el trabajo diario.

Diferencia entre un Prompt genérico y optimizado:

Domina el arte de cómo hacer un prompt y transforma tu productividad.

Genérico: “Háblame sobre estrategias de marketing digital”.

Optimizado: “Eres un experto en marketing B2B. Proporcióname 5 estrategias para aumentar la visibilidad de un software SaaS, centrándote en LinkedIn Ads y contenido educativo, en formato de lista numerada.”

Cuanto más detalle y estructura aporte tu prompt, más precisa y útil será la respuesta.

Los Pilares Fundamentales del Prompt Perfecto

Antes de lanzarte a mezclar ingredientes sin ton ni son, detente un momento y contempla la receta: un buen prompt es como un plato bien planificado, donde cada ingrediente —contexto, dirección, ejemplos, tono— debe medirse con cuidado. No sirve de nada arrojar todo a la cazuela y esperar que salga magia; hace falta equilibrio y orden.

En esta sección desmontaremos la “receta” paso a paso, identificando esos componentes esenciales que, correctamente combinados, convierten una simple petición en una experiencia de conversación con la IA tan sabrosa como inolvidable.

Un prompt robusto y completo se puede deconstruir en cuatro componentes lógicos. Aunque no todos son necesarios para cada tarea, comprender su función individual permite al usuario ensamblarlos estratégicamente para maximizar la claridad y la eficacia.  

 Asignar un Rol (Persona) El primer paso es decirle a la IA qué perspectiva o personalidad debe adoptar. Esto enfoca su conocimiento y ajusta el estilo de la respuesta. No es solo un cambio de tono; activa los marcos de razonamiento asociados a esa profesión o personaje.  

• Ejemplo: En lugar de una solicitud general, comienza con: «Actúa como un consultor de estrategia de negocios» o «Eres un nutricionista certificado».  

Definir la Tarea (Instrucción y Objetivo) Sé explícito y directo sobre lo que necesitas que haga la IA. Utiliza verbos de acción claros como «Crea», «Analiza», «Resume», «Compara» o «Escribe». Además de la tarea, es útil indicar el  

Finalmente, al finalizar este artículo, sabrás cómo hacer un prompt efectivo.

objetivo o propósito final para que la IA entienda la meta detrás de la solicitud.  

• Ejemplo: «Crea un plan de alimentación semanal» (Tarea) «con el objetivo de ayudar a un atleta a aumentar su masa muscular» (Objetivo).

Proporcionar Contexto Relevante La IA no conoce tu situación, tus metas o el entorno de tu proyecto. Proporcionar contexto es crucial para transformar una pregunta abstracta en una tarea específica y relevante. Incluye cualquier información de fondo, datos o detalles que la IA necesite para realizar la tarea correctamente.  

• Ejemplo: «Estoy escribiendo un artículo para un público general, no técnico» o «Teniendo en cuenta la recesión económica…».  

Especificar el Formato y el Tono Indica claramente cómo quieres que se presente la respuesta. Esto puede ser una lista con viñetas, una tabla, un objeto JSON, un resumen de un número específico de palabras, etc.. Del mismo modo, define el tono deseado: formal, amigable, humorístico, académico, etc..  

• Ejemplo: «Presenta los consejos en una lista numerada con una breve descripción para cada uno» y «Usa un tono cálido y acogedor».  

Incluir Ejemplos (Técnica Few-Shot) Una de las técnicas más potentes es proporcionar a la IA de uno a cinco ejemplos de entradas y las salidas deseadas. Esto se conoce como few-shot prompting y guía al modelo de manera muy eficaz sobre el estilo, la estructura y la lógica que esperas, reduciendo la ambigüedad.  

• Ejemplo: Para una clasificación de sentimiento, podrías incluir: Comentario: "¡Película brillante!" Sentimiento: Positivo. Comentario: "Una pérdida de tiempo." Sentimiento: Negativo. Comentario: "Los actores bien, la trama aburrida." Sentimiento:.  

Descomponer Tareas Complejas Si tu solicitud es multifacética, evita sobrecargar un único prompt. Es mucho más efectivo dividir el problema en una secuencia de subtareas más simples y manejables, abordándolas con prompts separados de forma iterativa.  

• Ejemplo: En lugar de pedir un análisis completo, un gráfico y un informe en un solo prompt, pide primero el análisis, luego el código para el gráfico y finalmente la redacción del informe en pasos separados.

Revisar y Refinar Iterativamente La creación de prompts es un proceso de diálogo y ajuste. Es raro que el primer intento sea perfecto. Si la respuesta no es la esperada, no empieces de cero.

Evalúa el resultado, identifica la deficiencia y refina tu prompt anterior añadiendo más detalles, aclarando una instrucción o cambiando el formato. Este ciclo de probar y refinar es la clave para la maestría.

El Proceso Iterativo: El Ciclo de Refinamiento

La creación de prompts no es un acto único, sino un proceso cíclico de experimentación. La maestría se logra a través de la evaluación y el refinamiento constantes, en un diálogo continuo con el modelo para pulir la comunicación hasta alcanzar la perfección.

Plantillas listas para usar según objetivo

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Técnicas Avanzadas de Cómo hacer un prompt: Desbloqueando el Razonamiento del Modelo

Para trascender las tareas básicas y abordar problemas que requieren lógica, cálculo o razonamiento complejo, es necesario emplear técnicas de prompting más sofisticadas. Estas estrategias están diseñadas para guiar activamente los procesos internos del modelo, transformándolo de un simple generador de texto a un colaborador capaz de resolver problemas paso a paso.

Del Zero-Shot al Few-Shot Prompting: Aprendizaje en Contexto

La forma en que proporcionamos ejemplos al modelo define fundamentalmente su capacidad para aprender y adaptarse a tareas específicas.

• Prompting Zero-Shot (Sin Ejemplos): Esta es la forma más básica de instrucción, donde se le pide al modelo que realice una tarea sin proporcionarle ningún ejemplo previo. Funciona bien para tareas simples y directas para las cuales el modelo ha sido extensamente entrenado, como la traducción de frases comunes o la respuesta a preguntas factuales.
  • Ejemplo: Traduce 'El cielo es azul' al inglés.
    
    
• Prompting Few-Shot (Con Pocos Ejemplos): Esta técnica consiste en incluir de dos a cinco ejemplos (o «shots») de pares input/output dentro del propio prompt antes de presentar la nueva tarea. Al hacerlo, se activa una poderosa capacidad de los LLMs conocida como «aprendizaje en contexto» (   in-context learning).
  
  El modelo analiza los ejemplos proporcionados, infiere el patrón, la estructura, el estilo o la lógica subyacente, y aplica ese patrón para resolver la nueva solicitud. El prompting few-shot es indispensable para tareas que requieren un formato de salida muy específico, un tono particular o una lógica de clasificación no trivial.
  

Cadena de Pensamiento (Chain of Thought – CoT): Forzando el Razonamiento

Para problemas que no pueden resolverse con una simple correspondencia de patrones, la técnica de Cadena de Pensamiento (CoT) representa un salto cualitativo. Mejora drásticamente la capacidad de los LLMs para abordar tareas complejas de aritmética, lógica y sentido común.  

Concepto: En lugar de pedir una respuesta directa (Input -> Output), la técnica CoT instruye al modelo para que primero genere una serie de pasos de razonamiento intermedios que conducen a la solución final (Input -> Chain of Thought -> Output).

Este proceso imita la forma en que los humanos descomponemos un problema complejo en partes más manejables. Al forzar al modelo a externalizar su «proceso de pensamiento», se reduce la carga cognitiva y se minimizan los errores de cálculo o lógicos.  

Tipos de CoT:

Ejemplo de Few-Shot CoT para un Problema Matemático :   Fragmento de códigoP:

Había nueve ordenadores en la sala del servidor. Se instalaron cinco ordenadores más cada día, de lunes a jueves. ¿Cuántos ordenadores hay ahora en la sala del servidor? R: Hay 4 días de lunes a jueves. Se agregaron 5 ordenadores cada día. Eso significa que en total se agregaron 4 * 5 = 20 ordenadores. Había 9 ordenadores al principio, por lo que ahora hay 9 + 20 = 29 ordenadores. La respuesta es 29. P: Cuando tenía 6 años, mi hermana tenía la mitad de mi edad. Ahora tengo 70 años, ¿cuántos años tiene mi hermana? R: Output esperado: Cuando tenía 6 años, mi hermana tenía la mitad de mi edad, por lo que tenía 3 años. La diferencia de edad entre nosotros es de 3 años. Ahora que tengo 70 años, mi hermana tiene 70 - 3 = 67 años. La respuesta es 67.

Autoconsistencia (Self-Consistency): Robustez a través de la Diversidad

La Autoconsistencia es una técnica avanzada que se construye sobre CoT para aumentar aún más la fiabilidad de las respuestas en tareas críticas.

• Concepto: En lugar de generar una única cadena de pensamiento (que aún podría ser errónea), la Autoconsistencia propone generar múltiples y diversas cadenas de pensamiento para el mismo problema.
  
  Esto se logra utilizando un método de decodificación estocástico (ajustando parámetros como la «temperatura») en lugar de uno determinista. Finalmente, se agregan todas las respuestas finales y se selecciona la que aparece con mayor frecuencia (votación por mayoría).
  
• El Principio de Convergencia de la Razón: Esta técnica se basa en una intuición fundamental sobre la naturaleza del razonamiento: aunque puede haber muchos caminos diferentes para llegar a una conclusión incorrecta, los caminos válidos, incluso si son distintos en sus pasos intermedios, tienden a converger en la misma respuesta correcta. La Autoconsistencia explota este principio.
  
  Al muestrear diversas rutas de razonamiento, los errores tienden a producir una dispersión de respuestas incorrectas, mientras que los razonamientos sólidos convergen en la solución correcta, que emerge como la opción mayoritaria.
  
  Este método transforma la generación de una respuesta de un evento único y potencialmente frágil a un proceso de consenso estadístico, lo que aumenta drásticamente la confianza en el resultado, especialmente para tareas de alta importancia. Es importante notar que esta técnica puede tener limitaciones, ya que en escenarios de contexto muy largo, podría llegar a amplificar sesgos inherentes del modelo en lugar de mitigarlos.

Adaptación del Prompt: Estrategias para Dominios Específicos

La maestría en la ingeniería de prompts no reside en encontrar una única «fórmula mágica», sino en la capacidad de adaptar las técnicas y estructuras al dominio específico de la tarea. Un prompt que produce una poesía brillante probablemente fracasará en generar un análisis de datos preciso, y viceversa.

Esta sección explora cómo modular las estrategias de prompting a lo largo del eje creativo-analítico y para tareas especializadas como la resolución de problemas y la síntesis de información.

El Eje Creativo vs. Analítico: Un Contraste Detallado

La naturaleza del prompt debe reflejar la naturaleza del resultado deseado. Podemos visualizar las tareas de la IA en un espectro que va desde lo puramente creativo hasta lo estrictamente analítico.

• Prompting Creativo: El objetivo aquí es la originalidad, la novedad, la sorpresa y el pensamiento divergente. En lugar de restringir al modelo, se busca empujarlo fuera de sus patrones de respuesta más comunes y predecibles. Las estrategias incluyen:
  
  
• Prompting Analítico: El objetivo es la precisión, la estructura, la fiabilidad y el pensamiento convergente. Aquí, el control y la restricción son clave para asegurar que la salida sea correcta, consistente y esté en el formato adecuado. Las estrategias incluyen:
  
  • Prompts Cerrados y Específicos: Instrucciones detalladas que no dejan lugar a la interpretación.  
    
  • Datos de Entrada Claros: Proporcionar conjuntos de datos, código o texto bien definidos para el análisis.  
    
  • Formatos de Salida Estrictos: Exigir respuestas en formatos legibles por máquina como JSON, CSV o código ejecutable.  
    
  • Roles de Experto Técnico: Asignar personas como «analista de datos», «ingeniero de software» o «experto en ciberseguridad» para activar el conocimiento técnico del modelo.  
    
  • Ejemplo de Prompt Analítico: Actúa como un analista de datos experto. Dado el siguiente conjunto de datos de ventas trimestrales en formato CSV:, genera un script en Python utilizando la librería pandas para realizar las siguientes tareas: 1. Cargar los datos en un DataFrame. 2. Calcular la media, mediana y desviación estándar de la columna 'Ingresos'. 3. Identificar y eliminar filas con valores nulos en la columna 'Unidades_Vendidas'. 4. Visualizar la tendencia de ingresos a lo largo del tiempo con un gráfico de líneas utilizando matplotlib. El código debe estar comentado para explicar cada paso. (Inspirado en ).  

Cómo hacer un prompt para la Resolución de Problemas y Planificación

Para tareas que implican la resolución de problemas, es altamente efectivo integrar marcos de pensamiento estratégico directamente en la estructura del prompt. Esto guía al modelo para que no solo ofrezca soluciones, sino que lo haga de una manera estructurada y lógica.

• Técnica: Incorporar modelos de análisis como SWOT (Fortalezas, Oportunidades, Debilidades, Amenazas), Kepner-Tregoe o Design Thinking en la instrucción.  
• Ejemplo con el marco SWOT :   Fragmento de códigoActúa como un consultor de estrategia de negocios. Voy a lanzar una nueva marca de café de especialidad que se venderá exclusivamente online. Realiza un análisis SWOT completo para este negocio. Contexto: - Producto: Granos de café de origen único, de alta calidad, tostado artesanal. - Canal: Venta directa al consumidor a través de un sitio web de e-commerce. - Mercado: Altamente competitivo, pero con un creciente interés en productos sostenibles y de calidad. Tu tarea es: 1. Identificar 2 Fortalezas internas clave. 2. Identificar 2 Debilidades internas clave. 3. Identificar 2 Oportunidades externas en el mercado. 4. Identificar 2 Amenazas externas. 5. Basado en tu análisis, sugiere 3 estrategias accionables que utilicen las fortalezas para capitalizar las oportunidades y mitigar las amenazas. Presenta la respuesta en secciones claramente definidas para cada parte del análisis.

Prompts para la Síntesis de Información

La síntesis de información es una de las aplicaciones más poderosas de los LLMs, pero también una de las más propensas a la «alucinación» o invención de datos. La clave para una síntesis fiable es el control estricto de la fuente de información.

• Técnica de Grounding (Fundamentación): Esta es la práctica más importante para la síntesis. Consiste en proporcionar al modelo todo el texto o los documentos necesarios y darle la instrucción explícita de basar su respuesta única y exclusivamente en la información proporcionada. Esto ancla (grounds) la respuesta del modelo en la realidad de los datos de entrada, en lugar de permitirle recurrir a su conocimiento general (y potencialmente obsoleto o incorrecto).  
• Ejemplo de Síntesis Comparativa Fundamentada :   Fragmento de códigoTu tarea es analizar y comparar dos artículos sobre el impacto de la inteligencia artificial en el mercado laboral. Basa tu respuesta exclusivamente en el contenido de los dos textos proporcionados a continuación. Si la información para responder a una pregunta no se encuentra en los textos, debes responder con la frase "La información no está disponible en los textos proporcionados". <Texto_A> """ [Pegar aquí el contenido completo del primer artículo] """ </Texto_A> <Texto_B> """ [Pegar aquí el contenido completo del segundo artículo] """ </Texto_B> Ahora, realiza las siguientes tareas: 1. Resume el argumento central del Texto A en un párrafo de no más de 100 palabras. 2. Resume el argumento central del Texto B en un párrafo de no más de 100 palabras. 3. Crea una tabla en formato Markdown con tres columnas: "Aspecto", "Postura del Texto A" y "Postura del Texto B". Compara y contrasta las posturas de ambos textos en los siguientes tres aspectos clave: - Creación de nuevos empleos. - Destrucción de empleos existentes. - Necesidad de nuevas habilidades para los trabajadores.

Este tipo de prompt estructurado y fundamentado permite obtener resúmenes y análisis comparativos de alta fidelidad, transformando al LLM en una poderosa herramienta de investigación y síntesis.

Errores Comunes a la hora de Cómo hacer un prompt

Incluso con un conocimiento sólido de las estructuras y técnicas de prompting, es común encontrar respuestas que no cumplen con las expectativas. La habilidad para diagnosticar la causa raíz de un mal resultado y aplicar el antídoto correcto es lo que distingue a un ingeniero de prompts novato de uno experto. Esta sección ofrece una guía práctica para la depuración y el refinamiento iterativo.

Análisis de Fallos Comunes y sus Causas Raíz

La mayoría de los prompts ineficaces sufren de uno o más de los siguientes defectos fundamentales:

• Vaguedad y Ambigüedad: Es el error más frecuente. Un prompt como «Escribe un artículo» o «Dame ideas» carece de las restricciones necesarias para guiar al modelo.
  
  Como resultado, la IA recurre a respuestas genéricas y de baja especificidad que son estadísticamente probables pero poco útiles. La causa raíz es una falta de dirección clara.  
  
• Sobrecarga de Instrucciones: Intentar empaquetar demasiadas tareas o restricciones complejas en un solo prompt puede ser contraproducente. Los modelos de lenguaje a menudo exhiben un sesgo de atención en forma de «U», prestando más atención al principio y al final de un prompt largo e ignorando o malinterpretando las instrucciones en el medio.
  
  Esto no es un fallo de «comprensión», sino una limitación en cómo procesan secuencias largas de información. La solución es la descomposición de la tarea en pasos más pequeños.
   
• Falta de Contexto: Pedir al modelo que realice una tarea sin proporcionarle el trasfondo necesario es como pedirle a un chef que cocine sin darle los ingredientes.
  
  Por ejemplo, un prompt que dice «¿Es una buena estrategia?» sin explicar la estrategia, el objetivo o el mercado, obliga al modelo a hacer suposiciones, lo que casi siempre conduce a respuestas irrelevantes.  
  
• Suposiciones Incorrectas sobre las Capacidades del Modelo: Un error conceptual común es tratar al LLM como una base de datos omnisciente y en tiempo real o como una fuente de verdad infalible. Los modelos tienen una fecha de corte en su conocimiento y no pueden acceder a información posterior a su entrenamiento (a menos que utilicen herramientas de búsqueda externas).
  
  Pedirles datos muy recientes o consejos legales/médicos puede llevar a la generación de información plausible pero incorrecta.  

El Problema de las «Alucinaciones» y Estrategias de Mitigación

Las «alucinaciones» se refieren a instancias en las que el modelo genera información que es factualmente incorrecta, inventada o que no se basa en los datos de entrada, pero la presenta con total confianza. Es crucial entender que no son «mentiras» intencionadas, sino artefactos del funcionamiento probabilístico del modelo. Cuando se le fuerza a responder una pregunta para la que no tiene datos sólidos, el modelo «rellena los huecos» con la secuencia de palabras que parece más plausible, lo que puede resultar en una fabricación.  

Existen varias estrategias efectivas de Cómo hacer un prompt para mitigar este riesgo:

1. Grounding (Fundamentación): Como se mencionó anteriormente, esta es la técnica más poderosa. Se le proporciona al modelo un texto de referencia y se le instruye explícitamente que base su respuesta únicamente en ese texto. Esto limita su capacidad para inventar información.  
   
2. Solicitud de Incertidumbre: Se puede instruir al modelo para que reconozca sus propias limitaciones. Añadir una directriz como «Si no estás seguro de la respuesta o la información no se encuentra en el contexto proporcionado, responde con ‘No tengo la información necesaria para responder'» puede prevenir que el modelo invente una respuesta.  
3. Verificación Cruzada: Utilizar la IA como un generador de hipótesis o borradores, pero siempre verificar la información fáctica crítica (fechas, nombres, estadísticas) utilizando fuentes externas fiables y autorizadas. No se debe confiar ciegamente en las salidas del modelo para asuntos importantes.