¿Harto de pegarte con las IA? Entender el proceder de razonamiento y las necesidad de cumplir las tareas que les exigimos a las inteligencias Artificiales, es indispensable para conversar de manera adecuada y efectiva con ellas. El Prompt Engineering no es más que un esfuerzo de entender al humano con la “máquina”.
Contenidos
Introducción al Prompt Engineering
¿Qué es el Prompt Engineering?
El Prompt Engineering (o ingeniería de prompts) es el arte de crear y refinar las instrucciones que le damos a un modelo de inteligencia artificial para obtener respuestas óptimas. En términos simples, un prompt es el texto o pregunta que le proporcionamos a un modelo de lenguaje (como ChatGPT) para indicarle qué tarea deseamos que realice o qué tipo de información necesitamos. El Prompt Engineering, por tanto, consiste en diseñar esos mensajes de la manera más clara y efectiva posible para guiar al modelo hacia la respuesta deseada.
Hoy en día, los modelos de IA son extremadamente poderosos, pero no pueden adivinar exactamente qué queremos a menos que sepamos comunicarnos con ellos. Aquí es donde entra en juego el Prompt Engineering: nos ayuda a «hablarle» a la IA de forma que nos entienda correctamente. Este proceso se ha vuelto una habilidad importante a medida que las herramientas de IA generativa, como GPT-3, GPT-4 y otras, se hacen más comunes en tareas cotidianas y profesionales.
¿Por qué es importante estructurar bien un prompt?
La forma en que redactamos un prompt influye directamente en la calidad de la respuesta de la IA. En el contexto del Prompt Engineering, un prompt ambiguo o genérico producirá respuestas igualmente genéricas o incluso irrelevantes, mientras que un prompt bien estructurado y específico llevará al modelo a generar una respuesta más pertinente, precisa y útil. En otras palabras: calidad de la instrucción, calidad de la respuesta.
Imagina que le pides algo a otra persona de forma vaga, por ejemplo: “Cuéntame sobre la historia”. Seguramente no sabrá qué enfoque deseas (¿historia mundial, historia personal, alguna época en particular?). Lo mismo ocurre con la IA; en Prompt Engineering, si el prompt no está bien definido, la IA tendrá que adivinar tus intenciones y el resultado puede no ser el que esperas. Por el contrario, al aplicar técnicas de Prompt Engineering y aportar detalles y contexto —por ejemplo: “Resúmeme en un párrafo la historia de la invención del teléfono destacando el papel de Alexander Graham Bell”—, la IA contará con una guía clara y podrá entregarte una respuesta mucho más útil.
Al final, el Prompt Engineering trata de estructurar correctamente la petición a la IA. Estructurar bien un prompt es importante porque:
- Evita confusiones: Al ser claro y directo, reduces la posibilidad de que el modelo malinterprete lo que quieres.
- Mejora la relevancia: Un prompt con suficiente detalle y contexto orienta a la IA a dar una respuesta más alineada con lo que buscas, en lugar de algo demasiado genérico.
- Ahorra tiempo: Si desde el primer intento obtienes una respuesta más cercana a lo deseado, evitas tener que hacer múltiples ajustes o repeticiones de la pregunta.
- Control sobre el resultado: Al especificar formato, tono u otros criterios (como veremos más adelante), tienes mayor influencia sobre cómo será la respuesta final.
Beneficios del Prompt Engineering y un prompt bien diseñado
Aprender a elaborar buenos prompts tiene ventajas claras:
- Respuestas más precisas y útiles con Prompt Engineering: al guiar mejor al modelo mediante técnicas de Prompt Engineering, éste puede ofrecerte información más exacta y enfocada en tu necesidad concreta, con menos “relleno” o divagación.
- Mayor calidad en la generación de contenido gracias al Prompt Engineering: un prompt detallado, fruto de buenas prácticas de Prompt Engineering, permite que el estilo y el contenido de la respuesta sean más apropiados (más creativos, más técnicos o más formales, según lo que requieras).
- Eficiencia y ahorro de tiempo con Prompt Engineering: un buen prompt aumenta las probabilidades de obtener un resultado óptimo a la primera, reduciendo iteraciones. En un entorno profesional, esto se traduce en ahorro de tiempo y esfuerzo.
- Versatilidad mediante Prompt Engineering: dominar la estructura de prompts te permite adaptarte a diferentes modelos o situaciones con facilidad. Es una habilidad transferible que potencia tu uso de herramientas de IA, desde asistentes de texto hasta generadores de imágenes.
El Prompt Engineering es la base para interactuar con la IA de forma exitosa. En las siguientes secciones veremos cómo construir ese prompt ideal, qué elementos incluir y cómo combinarlos para obtener los mejores resultados.
Estructura recomendada para un prompt efectivo
En Prompt Engineering no existe una única “fórmula mágica” válida para todos los casos, pero muchos prompts efectivos comparten elementos comunes. A continuación, presentamos la estructura recomendada para Prompt Engineering que puedes usar como punto de partida al crear tus propios prompts:
Elementos clave en Prompt Engineering
- Instrucción principal: la petición o tarea principal que le estás solicitando al modelo.
- Rol: asignación de rol o personalidad al modelo para orientar el estilo o el enfoque de la respuesta.
- Contexto: información adicional que enmarca o detalla la situación, guiando a la IA.
- Reglas y criterios: restricciones, formatos o condiciones específicas que debe cumplir la respuesta.
- Preguntas guía: sub-preguntas o puntos concretos que quieres que se aborden en la respuesta.
- Autoevaluación: instrucción final que invita al modelo a revisar o mejorar su propia respuesta antes de entregarla.
No siempre necesitarás incluir todos estos apartados en cada prompt, pero conocerlos te permitirá estructurar tus instrucciones de Prompt Engineering de forma más completa cuando la tarea lo requiera. Veamos en detalle en qué consiste cada uno:
Instrucción principal de Prompt Engineering
La instrucción principal en Prompt Engineering es el corazón del prompt: es donde le indicas directamente al modelo qué esperas que haga. Debe formularse de manera clara y concisa, pensando en ella como la “pregunta central” o la tarea específica dentro de tu enfoque de Prompt Engineering.
Esta parte del prompt en Prompt Engineering responde básicamente a: ¿Qué quiero que haga la IA? Puede ser una orden (“Resume el siguiente texto…”), una pregunta (“¿Cuáles son las causas del cambio climático…?”) o una petición de formato específico (“Genera una lista de…”).
Funciones de la instrucción principal en Prompt Engineering:
- Define claramente la tarea o pregunta.
- Establece el objetivo principal de la conversación con la IA.
- Debe ser específica para evitar ambigüedades.
Ejemplos en Prompt Engineering:
- Instrucción poco clara: “Háblame de la revolución.” (La IA podría no saber si te refieres a la Revolución Francesa, Industrial u otra cosa).
- Instrucción clara en Prompt Engineering: “Explica brevemente qué fue la Revolución Industrial y menciona sus consecuencias económicas.”
En Prompt Engineering, el segundo ejemplo define con precisión la tarea y el enfoque, evitando ambigüedades y mejorando la calidad de la respuesta.
Rol en Prompt Engineering
En Prompt Engineering, asignar un rol al modelo consiste en indicarle que responda “como si fuera” un experto con un perfil o experiencia concreta. De este modo, la IA adopta el tono, el vocabulario y la perspectiva adecuados según el rol definido. Es como ponerle al modelo un “sombrero” de especialista para esa consulta.
Puedes formularlo así:
- “Eres un profesor de matemáticas…”
- “Actúa como un abogado experto en derecho laboral…”
- “Imagínate que eres un chef profesional…”
Al especificar un rol en tu estrategia de Prompt Engineering, logras que la IA enfoque la respuesta con el estilo y los conocimientos de ese perfil. Por ejemplo, si en Prompt Engineering pides “Eres un físico que explica a un estudiante de secundaria”, la respuesta será más clara y didáctica que si no se definiera ningún rol. Aunque la IA no se convierte realmente en esa persona, imitirá cómo se comunicaría un especialista, elevando la precisión y relevancia de la salida.
Contexto
El contexto proporciona al modelo información de fondo y detalles relevantes que le ayuden a entender mejor la solicitud. Poner contexto en un prompt es como ambientar una escena antes de hacer la pregunta principal. Si la instrucción principal es lo que quieres, el contexto es el por qué o bajo qué circunstancias lo quieres.
El contexto puede incluir:
- Antecedentes o detalles específicos: por ejemplo, si vas a pedir un análisis, podrías proporcionar datos o un fragmento de texto sobre el que quieres que la IA trabaje. Ejem.: «A continuación se proporciona un artículo sobre energías renovables… (texto) … Ahora, por favor resúmelo.»
- Información sobre el usuario o audiencia: útil para adaptar el tono. Ejem.: «Esta respuesta es para un niño de 10 años…» o «El público es un grupo de ejecutivos empresariales…».
- Tono deseado o estilo (esto también podría verse como regla, pero es contexto si se explica como situación): «Estamos en un entorno formal, escribe la respuesta en tono profesional…» o «Se trata de un ambiente creativo, puedes ser informal y divertido».
- Cualquier otro detalle relevante: por ejemplo, «Ten en cuenta los conocimientos que ya listamos antes» o «Basándote en la información de la introducción…».
Proporcionar contexto hace que la IA no tenga que asumir o inventar detalles por su cuenta, disminuyendo la probabilidad de respuestas fuera de lugar. Además, ayuda a personalizar la salida. Por ejemplo, un prompt con contexto podría ser: «Eres un asesor financiero. Contexto: el usuario tiene 25 años, ahorros limitados y desea invertir a largo plazo con bajo riesgo. Instrucción: Explica opciones de inversión adecuadas…». Aquí, el modelo sabe exactamente a qué perfil y situación se refiere, y la respuesta será mucho más útil que si solo dijéramos «Dame consejos de inversión» sin más.
Reglas y criterios
Bajo reglas y criterios agrupamos todas aquellas indicaciones adicionales que definen cómo debe ser la respuesta o qué condiciones debe cumplir. Mientras que la instrucción principal dice qué hacer, las reglas especifican cómo hacerlo.
Estas reglas pueden abarcar:
- Formato de la respuesta: ¿La quieres en forma de lista, de párrafos, de tabla? Por ejemplo: «Responde en formato de lista numerada», o «Escribe el resultado en JSON», o «Entrega la respuesta como si fuera un guion de diálogo».
- Extensión o nivel de detalle: Por ejemplo: «Responde en uno o dos párrafos», «Haz una explicación extensa, al menos 500 palabras», o «Da 3 ejemplos en la respuesta».
- Tono o estilo específico: Si no lo has mencionado en contexto, podrías especificarlo aquí. Ejem.: «Usa un tono informal y amigable», o «Emplea lenguaje técnico, como si fuera un informe científico».
- Restricciones de contenido: Qué debe o no debe incluir. Por ejemplo: «No menciones la palabra ‘robots'» (si quisieras evitar cierto término), o «Evita profundizar en temas legales, solo enfócate en lo técnico».
- Criterios de calidad: A veces se puede indicar expectativas, como «La respuesta debe ser original y no copiar textualmente fragmentos del input», o «Asegúrate de que la información esté actualizada a 2023».
Las reglas y criterios ayudan a alinear la respuesta con tus necesidades específicas. Por ejemplo, si estás pidiendo un correo formal, podrías especificar: «Formato: carta formal, con saludo inicial ‘Estimado…’, cuerpo de 2 párrafos y despedida ‘Atentamente’.». Así, el modelo sabrá exactamente la estructura que esperas.
Es importante ser realista y consistente con las reglas: si pones demasiadas o muy complicadas, podrías confundir al modelo. Lo ideal es listar lo esencial.
Preguntas guía
Las preguntas guía son sub-puntos o cuestiones específicas que quieres que la IA aborde dentro de su respuesta. En lugar de hacer una única pregunta amplia, puedes dividir la petición en varias partes más concretas. Esto ayuda tanto a ti (a asegurarte de cubrir todo lo que te interesa) como al modelo (a organizar la respuesta de forma más estructurada).
Por ejemplo, supongamos que quieres que la IA te ayude a analizar un problema complejo. Podrías desglosarlo así:
- Instrucción principal: «Analiza el impacto de la energía solar en la economía actual.»
- Preguntas guía:
- ¿Cuáles son las ventajas económicas de adoptar energía solar a gran escala?
- ¿Qué desafíos enfrentan las empresas al invertir en energía solar?
- ¿Cómo influye la energía solar en la creación de empleo?
Con este enfoque, te aseguras de que la respuesta toque todos los puntos importantes que te interesan. La IA probablemente estructurará su respuesta siguiendo esas sub-preguntas, dando una respuesta más completa y organizada.
Las preguntas guía son especialmente útiles cuando el prompt es muy abierto o podría dar pie a una respuesta demasiado general. Al listarle exactamente qué quieres saber, estás reduciendo la incertidumbre.
Autoevaluación
La sección de autoevaluación es un elemento adicional y más avanzado que puedes incorporar para mejorar la calidad final de la respuesta en base a las técnicas de Prompt Engineering. Consiste en pedirle al modelo que, antes de finalizar, verifique su propia respuesta o cumpla con un criterio de calidad.
En la práctica, podría ser algo como:
- «Revisa tu respuesta y asegúrate de que cubre todos los puntos solicitados. Si falta algo, agrégalo.»
- «Antes de dar la respuesta final, piensa si la solución propuesta es correcta y está bien explicada.»
Esta instrucción de autoevaluación anima al modelo a «pensar dos veces». Por supuesto, la IA no tiene conciencia como para garantizar una corrección perfecta, pero a menudo puede detectar si omitió responder alguna de las preguntas guía o si pasó por alto alguna restricción que le diste. En muchos casos, al incluir esta parte, podrías obtener una respuesta un poco más pulida o completa, ya que el modelo intentará autocorregirse antes de mostrarte el resultado.
Nota: No todos los prompts necesitan una sección de autoevaluación. Es más útil en solicitudes largas o complejas donde quieres maximizar la probabilidad de una buena respuesta en un solo intento. Además, hay que considerar que no siempre el modelo detecta sus propios errores; pero dado que esta instrucción no cuesta nada incluirla, puede ser una capa extra de seguridad en ciertos casos.
Ahora que según el Prompt Engineering, conocemos cada componente del Prompt, resumamos esta estructura en una tabla para tener una visión general:
| Elemento del prompt | Propósito y función |
| Instrucción principal | Indicar claramente la tarea principal o pregunta para la IA. Debe ser específica y directa para evitar confusión. |
| Rol | Dar un contexto de «qué tipo de experto o estilo» debe adoptar la IA al responder, lo que puede afinar el tono y enfoque de la respuesta. |
| Contexto | Proporcionar información de fondo relevante: detalles, situación, datos, o características de la audiencia que enmarcan la solicitud. |
| Reglas y criterios | Establecer cómo debe presentarse la respuesta y qué condiciones cumplir: formato, longitud, tono, inclusiones o exclusiones específicas. |
| Preguntas guía | Listar sub-temas o aspectos específicos que la respuesta debe abordar, para asegurarse de cubrir todos los puntos importantes de la petición. |
| Autoevaluación | Pedir al modelo que verifique su respuesta antes de finalizar, con el fin de corregir omisiones o errores y mejorar la calidad del resultado. |
Esta estructura te ayuda a planificar tu prompt antes de enviarlo. Puedes pensar en cada elemento como piezas de un rompecabezas que juntas orientan a la IA exactamente hacia donde quieres.
Cómo diseñar prompts efectivos paso a paso con Prompt Engineering
Ya conoces las piezas de un prompt efectivo. Ahora, ¿cómo se construye en la práctica un buen prompt desde cero? A continuación, te guiamos por un proceso paso a paso:
- Define claramente tu objetivo: Antes de escribir nada, ten muy claro qué necesitas de la IA. ¿Estás buscando una lista de ideas, un resumen, una explicación detallada, una opinión experta? Determina exactamente cuál es la tarea. Este es el cimiento de tu prompt.
- Identifica si un rol o contexto pueden ayudar: Piensa si tu solicitud se beneficiaría de algún contexto especial o de que la IA «se ponga en los zapatos» de alguien. Si sí, decide cuál. Por ejemplo, si necesitas un texto creativo, ¿quieres que la IA actúe como un novelista? Si estás buscando un análisis, ¿debería actuar como un analista de datos? Asimismo, recopila cualquier información de contexto que sea necesaria incluir (datos, detalles, antecedentes).
- Escribe la instrucción principal de manera clara: Ahora sí, formula la petición central. Sé directo y específico. Puedes empezar con un verbo de acción («explica», «resume», «lista», «analiza») seguido del objeto o tema en cuestión y algún detalle adicional clave. Recuerda que esta frase guiará todo el output.
- Agrega detalles de contexto y rol (si los necesitas): Justo antes o después de tu instrucción principal (el orden exacto no suele ser crítico), incorpora las frases de rol y contexto que decidiste. Por ejemplo: «Eres un historiador especializado en tecnología del siglo XX. Contexto: [aquí resumimos el contexto, si hay] Instrucción: Explica cómo influyó la llegada de la electricidad en la vida cotidiana de esa época…». Asegúrate de que todo esté redactado de forma coherente.
- Establece reglas o formato deseado: Si la presentación de la respuesta es importante, especifica los criterios ahora. Por ejemplo, si quieres cierta extensión: «responde con alrededor de 3 párrafos»; o formato: «usa viñetas para cada idea»; o cualquier otro detalle: «no reveles datos personales» (en caso de necesitarlos). Estas indicaciones deben ser fáciles de entender para que la IA las siga.
- Incluye preguntas guía para mayor claridad: Si se trata de una solicitud compleja o multifacética, enumera las sub-preguntas o puntos que definiste. Puedes presentarlos como una lista dentro del prompt. Esto ayudará a que la IA estructure su respuesta cubriendo cada punto en orden.
- Revisa y pule el prompt: Lee el prompt completo que has redactado como si fueras la IA recibiéndolo. ¿Hay alguna frase ambigua? ¿Falta información que podría ser relevante? ¿Está muy extenso o confuso? Ajusta lo que sea necesario para que quede lo más claro posible. A veces, menos es más: evita información innecesaria que pueda distraer al modelo.
- Prueba el prompt y observa los resultados: La verdad se ve al correr el prompt. Utiliza el modelo de IA con tu prompt y evalúa la respuesta. ¿Obtuviste lo que esperabas? Si la respuesta es buena, ¡felicidades! Si no, identifica por qué. Tal vez el prompt necesitaba más detalle, o alguna regla adicional, o quizá alguna parte causó confusión.
- Itera y mejora: El Prompt Engineering es un proceso iterativo. No te desanimes si el primer intento no es perfecto. Basado en la respuesta del modelo, ajusta tu prompt. Por ejemplo, si la respuesta fue demasiado general, agrega más contexto o preguntas guía. Si fue muy larga y deseabas algo breve, incluye un límite de longitud. Incluso podrías cambiar la formulación de la instrucción principal para afinar el enfoque. Ve probando cambios uno por uno, así aprenderás qué efecto tiene cada ajuste.
- Utiliza ejemplos (técnica few-shot, opcional): Si aún con todo lo anterior la IA no captura bien el estilo o formato que quieres, podrías incluir en tu prompt un pequeño ejemplo de la respuesta esperada. Por ejemplo: «Ejemplo de respuesta esperada: …» seguido de un fragmento muestra. El modelo tiende a imitar el estilo mostrado. Esto ya es un nivel más avanzado y puede que no sea necesario en la mayoría de casos, pero es bueno saber que existe esta posibilidad.
Siguiendo estos pasos, irás refinando tus habilidades para crear prompts. Con la práctica, desarrollarás una especie de «intuición» para saber cuánta información proporcionar y cómo pedir las cosas.
Un aspecto clave a recordar es que cada modelo de IA puede responder ligeramente distinto, y lo que funciona con uno (por ejemplo, ChatGPT) podría necesitar algún ajuste para otro. Por eso la fase de prueba y iteración es fundamental.
A continuación, pondremos en práctica todo lo discutido con algunos ejemplos de prompts en distintos casos de uso.
Prompt Engineering: Ejemplos prácticos de prompts aplicados
En base al Prompt Engineering, veremos tres ejemplos de cómo podrías combinar estos elementos para diferentes objetivos: un guion de video, la redacción de un artículo, y el análisis/síntesis de un documento. En cada caso, prestaremos atención a la estructura del prompt.
Ejemplo 1: Prompt para generación de guiones de video
Imagina que quieres que la IA (por ejemplo ChatGPT) te ayude a escribir el guion de un video educativo. Supongamos que el tema es «La importancia de la energía solar en el siglo XXI», y necesitas un guion de unos 5 minutos dirigido a un público general.
Un prompt eficaz podría ser:
“yaml
Rol: Eres un guionista de videos educativos experto en ciencia y tecnología.
Contexto: Te encargo un guion para un video titulado «La importancia de la energía solar en el siglo XXI». El público objetivo es gente común, no especializada, así que el tono debe ser accesible y ameno. El objetivo del video es explicar por qué la energía solar es relevante hoy en día y cómo afecta positivamente nuestras vidas.
Instrucción principal: Escribe el guion completo del video, incluyendo una introducción llamativa, desarrollo con datos o ejemplos, y una conclusión inspiradora.
Reglas y criterios:
– Extensión aproximada: guion para 5 minutos de video (alrededor de 700-800 palabras).
– Estructura: divide el guion en secciones o párrafos claros (introducción, puntos principales, conclusión).
– Estilo: cercano y entusiasta, pero manteniendo rigurosidad en los datos.
Preguntas guía:
1. ¿Qué es la energía solar y cómo funciona a grandes rasgos?
2. ¿Por qué la energía solar es importante en el contexto actual (cambio climático, costos energéticos)?
3. Ejemplos de cómo se está usando la energía solar en la vida cotidiana o industria.
4. ¿Qué beneficios clave ofrece a la sociedad y al medio ambiente?
Autoevaluación: Antes de finalizar, revisa que el guion tenga una introducción atractiva, cubra las preguntas 1 a 4 en el cuerpo, y termine con una conclusión motivadora. Si falta algo importante, añádelo en la versión final.
“
Observa cómo en este prompt están presentes casi todos los elementos:
- Se le dio un Rol (guionista experto) para ajustar el estilo.
- Se incluyó Contexto (título, público, objetivo del video).
- La Instrucción principal es clarísima: escribir el guion completo con ciertas partes.
- Se definieron Reglas de extensión, estructura y estilo.
- Se listaron Preguntas guía que en esencia delinean la estructura del contenido deseado.
- Y se agregó una Autoevaluación al final para que la IA verifique y complete cualquier hueco antes de dar la respuesta final.
Con un prompt así, es muy probable que la IA genere un guion bien organizado que cubra todos los puntos solicitados, en el tono adecuado y con la extensión deseada. Por supuesto, siempre podrás luego editar manualmente el resultado o ajustarlo, ¡pero habrás obtenido un primer borrador sólido gracias a un prompt bien planteado!
Ejemplo 2: Prompt para asistencia en redacción de artículos
Ahora digamos que necesitas ayuda para redactar un artículo de blog. El tema podría ser «Consejos para mantener la productividad trabajando desde casa» y quieres que la IA genere un borrador que luego tú pulirás. Buscas un estilo cercano pero informativo, y que cubra ciertos puntos clave.
El prompt podría estructurarse así:
“markdown
Rol: Eres un redactor experto en productividad y estilo de vida laboral.
Contexto: Estoy preparando un artículo para un blog de profesionales que trabajan desde casa. El artículo debe ofrecer consejos prácticos para mantener la productividad en el hogar, con un tono cercano (como de un colega dando recomendaciones) pero respaldado por algún dato o experiencia cuando sea posible.
Instrucción principal: Escribe un borrador de artículo titulado «Consejos para mantener la productividad trabajando desde casa». Incluye una breve introducción, una lista de consejos desarrollados y una conclusión final motivadora.
Reglas y criterios:
– Extensión: alrededor de 1000 palabras en total.
– Formato: puede estructurarse por secciones o con subtítulos, uno por cada consejo, para facilitar la lectura.
– Tono: motivador y amistoso, evitando jerga muy técnica.
Preguntas guía (puntos a cubrir):
1. Importancia de establecer una rutina y horario.
2. Crear un espacio de trabajo adecuado en casa.
3. Cómo evitar distracciones comunes (ejemplos: redes sociales, tareas domésticas).
4. Tomar descansos y cuidar la salud mental.
5. Uso de herramientas o aplicaciones que ayuden a organizar el tiempo.
Autoevaluación: Revisa que el artículo cubra los 5 puntos mencionados de forma equilibrada y que la introducción y conclusión estén presentes. Si falta alguno, agrégalo antes de concluir.
“
Aquí nuevamente vemos la estructura en acción:
- Rol: redactor experto en el tema.
- Contexto: público objetivo y tono deseado, así como la temática (productividad en trabajo desde casa).
- Instrucción principal: crear el borrador del artículo con cierto formato general.
- Reglas: longitud, formato con subtítulos, tono amistoso.
- Preguntas guía: los puntos clave que se quieren tocar, enumerados del 1 al 5.
- Autoevaluación: para asegurar que no se olvide ningún consejo y que haya intro y cierre.
Con este prompt, el modelo probablemente genere un artículo que comienza introduciendo el tema, luego desarrolla secciones para cada consejo (quizá con títulos como «1. Establece tu rutina diaria», «2. Crea un espacio de trabajo cómodo», etc.), incluyendo explicaciones y quizá ejemplos, y termine con una conclusión alentando al lector a implementar estos consejos. Nuevamente, podrás ajustarlo, pero tendrás ya mucho trabajo avanzado.
Ejemplo 3: Prompt para análisis y resumen de documentos
En este caso final, supongamos que tienes un documento extenso (digamos, un informe o artículo de investigación) y quieres que la IA te ayude a resumirlo y extraer algunos puntos clave de análisis. La tarea podría ser: leer el texto y proporcionar un resumen junto con un breve análisis de implicaciones.
Un prompt podría ser:
“yaml
Rol: Eres un asistente de investigación altamente analítico.
Contexto: Te proporcionaré a continuación fragmentos de un informe sobre tendencias de mercado en la industria tecnológica durante 2024. Quiero que analices el contenido.
Instrucción principal: Ofrece un resumen conciso del informe y luego destaca 3 implicaciones o conclusiones importantes que se desprendan de él.
Reglas y criterios:
– Formato: primero una sección titulada «Resumen» con un párrafo de 5-6 líneas, luego una sección titulada «Puntos clave» con 3 viñetas enumeradas (1, 2, 3) explicando cada implicación importante.
– En el resumen, usa lenguaje neutral y objetivo; en los puntos clave, puedes ser un poco más interpretativo (por ejemplo, diciendo por qué es relevante cada punto).
– Extensión total sugerida: alrededor de 300-400 palabras.
Preguntas guía:
1. ¿Cuáles son las tendencias generales que menciona el informe?
2. ¿Qué efectos podrían tener esas tendencias en la industria (ejemplos de implicaciones)?
3. ¿Se mencionan recomendaciones o conclusiones finales en el informe?
Autoevaluación: Antes de responder, verifica que en el resumen no se haya omitido ninguna tendencia relevante y que los 3 puntos clave realmente se deduzcan del contenido. Si algo está incompleto, complétalo.
[Texto del documento:
«… (aquí iría el texto o fragmentos proporcionados) …»
]
“
En este ejemplo:
- El Rol es un asistente de investigación, para que la respuesta tenga un tono analítico y preciso.
- El Contexto indica que se le dará un informe sobre un tema específico (tendencias de mercado 2024).
- La Instrucción principal pide dos cosas: un resumen y unas implicaciones, clarificando que deben estar separados.
- Las Reglas especifican el formato exacto (secciones «Resumen» y «Puntos clave» con viñetas) y el estilo (neutral en resumen, interpretativo en implicaciones).
- Las Preguntas guía aseguran que la IA busque en el texto las tendencias, sus efectos, y las conclusiones o recomendaciones.
- La Autoevaluación busca que la IA verifique que no falte ninguna tendencia importante en lo que entregue.
- Además, aquí vemos cómo podría integrarse el contenido a analizar dentro del prompt mismo (después de especificar la tarea, se pega el texto del documento). Este es un patrón común: darle a la IA el material y luego pedirle que lo procese según las instrucciones.
Dentro del contexto de Prompt Engineering, un prompt así de detallado casi guía a la IA paso a paso sobre qué hacer con el texto dado: primero entenderlo y resumir, luego extraer implicaciones y listarlas. El resultado será muy cercano a un resumen ejecutivo bien organizado.
Estos ejemplos ilustran que, independientemente del caso de uso, la filosofía es la misma: ser claro, dar contexto, establecer cómo quieres la respuesta y qué debe contener, y guiar al modelo en lo posible. Cuanta más información relevante y dirección le des en el prompt, mejor podrá la IA satisfacer tu petición.
Conclusiónes sobre Prompts con Prompt Engineering
El Prompt Engineering es una habilidad que se refina con la práctica y la atención a los detalles. Hemos visto que un prompt efectivo suele incluir una instrucción clara, posiblemente un rol que le da contexto a la IA, información contextual relevante, reglas de formato o estilo, preguntas guía para no dejar cabos sueltos y, en casos necesarios, hasta una autoevaluación para pulir la respuesta.
A modo de recapitulación, recuerda estos consejos clave al crear tus prompts:
- Claridad ante todo: formula lo que quieres con precisión. Si el modelo no acierta, pregúntate si podrías haberlo dicho de otra forma más directa o específica.
- Contextualiza y orienta: no temas dar detalles de fondo, establecer un rol o incluso sugerir cómo enfocar la respuesta. Mejor guiar de más que quedarse corto y obtener algo genérico.
- Especifica el formato deseado: si necesitas la información en cierta estructura (viñetas, tablas, pasos), indícaselo al modelo. Esto suele mejorar mucho la utilidad de la respuesta.
- Divide y vencerás: si tu pregunta es muy amplia, divídela. Usa sub-preguntas o haz varias preguntas en secuencia. Es más fácil para la IA (y para ti) ir por partes.
- Itera y aprende: no siempre darás con el prompt perfecto a la primera. Prueba, observa y ajusta. Cada interacción es una oportunidad para entender cómo «piensa» la IA y cómo reacciona a tus instrucciones.
Por último, te animamos a seguir practicando y perfeccionando tus habilidades de Prompt Engineering. Cada vez que uses una IA, dedica unos minutos a planear tu prompt en base a lo aprendido aquí. Con el tiempo, verás que formular buenas peticiones se vuelve más natural y obtendrás resultados de alta calidad de manera consistente.
La inteligencia artificial es una herramienta poderosa, pero tú tienes el timón cuando sabes cómo guiarla.
¿Quieres dominar el arte del Prompt Engineering para interactuar mejor con la IA?
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