¿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.
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.
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.
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.
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.
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.
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..
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.
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.
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.
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.
¡No pierdas tiempo!
| Objetivo | Prompt base | Notas de personalización |
|---|---|---|
| Marketing | Eres un copywriter experto en [sector]. Escribe un [correo/anuncio] para [audiencia], destacando [beneficio] y con CTA claro. | Ajusta tono (cercano, entusiasta), formato (lista, párrafos breves). |
| Educación | Eres un profesor de [materia]. Explica [tema] a un estudiante de [nivel], usando analogías y ejemplos prácticos. | Limita párrafos a 3 y añade 3 preguntas de repaso con respuestas. |
| Programación | Eres un desarrollador senior en [lenguaje]. Escribe una función que [descripción tarea], cumpliendo [requisitos]. Incluye ejemplos y comentarios. | Define manejo de errores y formatos de salida (JSON, consola, etc.). |
| Avanzado (ChatGPT) | Eres un analista de datos. Haz análisis de sentimiento sobre [texto] y genera un workflow conversacional para [caso de uso específico]. | Indica métricas a reportar (p. ej. % de positivo/negativo). |
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.
La forma en que proporcionamos ejemplos al modelo define fundamentalmente su capacidad para aprender y adaptarse a tareas específicas.
Traduce 'El cielo es azul' al inglés.
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.
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.
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.
La Autoconsistencia es una técnica avanzada que se construye sobre CoT para aumentar aún más la fiabilidad de las respuestas en tareas críticas.
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).
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.
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.
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.
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 ).
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.
Actúa 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.
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.
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).
Tu 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.
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.
La mayoría de los prompts ineficaces sufren de uno o más de los siguientes defectos fundamentales:
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.
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.
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.
Pedirles datos muy recientes o consejos legales/médicos puede llevar a la generación de información plausible pero incorrecta.
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:
En definitiva, Cómo hacer un prompt es un proceso que va más allá de formular preguntas: implica diseñar instrucciones precisas a partir de sus componentes esenciales (instrucción, contexto, datos y formato), estructurarlas mediante roles y descomposición de tareas, y aplicar técnicas avanzadas (few-shot, Cadena de Pensamiento y Autoconsistencia) para activar el razonamiento profundo del modelo.
Su verdadera maestría no reside en memorizar fórmulas, sino en un ciclo continuo de diálogo, análisis y refinamiento. Así, la ingeniería de prompts se consolida como una nueva alfabetización de la era de la IA: una habilidad dinámica basada en la práctica, la experimentación metódica y la curiosidad constante para colaborar eficazmente con una “mente” artificial emergente.