¿Por qué tus instrucciones pueden cambiarlo todo en la IA? La calidad de tus resultados con una IA como ChatGPT, Claude, Géminis, etc. ¡dependerá directamente de tu capacidad para formular buenas instrucciones! Sin instrucciones precisas, incluso los chatbots más avanzados producen respuestas vagas, sesgadas o incluso completamente ineficaces. ¡Ahí es donde entra en juego la ingeniería de instrucciones!
La ingeniería de prompts es la metodología para estructurar tus prompts. Es cómo formular prompts eficaces que te ayuden a obtener respuestas relevantes de la IA. Y ahora se ha convertido en una verdadera habilidad estratégica en muchos campos profesionales, más allá del marketing digital, los creadores de contenidos o los analistas de datos…
Esta guía te ayudará a entender cómo funciona la IA para que puedas escribir las mejores indicaciones y ahorrarte un tiempo precioso.
Definición de Ingeniería Prompt: mucho más que instrucciones
Antes de ver la metodología para hacer prompts eficaces, veamos la definición de prompt de IA: un prompt de IA es una instrucción o conjunto de instrucciones dadas a una inteligencia artificial (IA) para que realice una tarea específica. Es el punto de partida para que la IA genere respuestas o creaciones en consecuencia.
Por eso, ¡las instrucciones que se den a la IA pueden cambiarlo todo! La ingeniería de instrucciones es el arte de formular las instrucciones adecuadas para obtener lo que quieres de una IA. Y estas instrucciones pueden variar según el tipo de IA y el objetivo que se persiga (en este caso, el campo de la IA generativa).
Para evitar que la IA se pierda en respuestas genéricas o inútiles, necesita directrices precisas. Incluso los modelos más avanzados, como ChatGPT o Claude, necesitan esto: son motores potentes… y tú sigues siendo el conductor.
Para hacer una buena indicación: cuanto más cualitativo seas, más meticulosa y pertinente será la IA.
Ingeniería de avisos: la estructura de un aviso eficaz
¿Cómo se hace un aviso eficaz? La estructura típica de un aviso de AI es Función + Tarea + Contexto + Restricciones + Formato.
Una buena pregunta no es sólo una pregunta bien formulada. Es una estrategia de comunicación entre el ser humano y la máquina, en la que cada palabra cuenta:
- Rol: «Eres un experto en marketing B2B…».
- Tarea: «…tu tarea es escribir un correo electrónico de prospección…».
- Contexto: «…para una startup de ciberseguridad SaaS…».
- Requisitos: «…con un tono formal, sin jerga técnica, y una clara llamada a la acción».
Un buen aviso de IA es claro y preciso, e indica exactamente lo que quieres de la IA. ¡Lo más divertido es que puedes pedir a la IA que genere un aviso!
¿Cómo funciona una IA como ChatGPT y por qué necesita una instrucción bien formulada?
Para sacar el máximo partido de ChatGPT o de cualquier otro LLM (Modelo de Lenguaje Amplio), necesitas comprender sus mecanismos básicos. Sin esto, incluso el mejor modelo permanecerá mudo ante instrucciones vagas.
Los principios para comprender cómo funciona una IA como ChatGPT serán :
- Entrenamiento en vastos corpus: Los LLM están expuestos a miles de millones, incluso billones, de palabras procedentes de diversas fuentes (libros, artículos, foros en línea). Esto les permite aprender las relaciones entre palabras, estructuras gramaticales, frases y estilos;
- Predicción probabilística: cuando interactúas con ChatGPT, no busca una verdad objetiva. Predice la siguiente palabra más probable basándose en el contexto proporcionado. Este mecanismo es el que le permite generar texto fluido, por lo que la redacción inicial de tus instrucciones (prompt) debe ser exhaustiva;
- Aprendizaje profundo: en el corazón de todo esto, las redes neuronales profundas analizan los matices del lenguaje, el subtexto y las estructuras complejas, sin reglas explícitas codificadas por humanos. Esto es lo que hace que estas IAs sean capaces de traducir, escribir, explicar o simular conversaciones naturales.
Técnicas avanzadas para una buena IA: metodología y estrategia
Modularidad: crea plantillas de avisos adaptables
Una plantilla es un modelo recuperable que puedes personalizar según tus necesidades. Se puede reutilizar para tareas similares, como crear posts o correos electrónicos profesionales. Sólo tienes que ajustar el contexto o el tono sin pensar demasiado.
Ejemplo de base de datos de avisos de IA
«Como [Rol], genera [Tipo de contenido] sobre [Asunto] respetando [Restricción «s]. Ejemplo: [1-2 ejemplos]. «
Pocos avisos: utilizar ejemplos en tus avisos de IA
Unas pocas indicaciones te permitirán aclarar el formato y el tipo de respuesta esperada, basándote en ejemplos convincentes. Se trata de incluir de 2 a 4 ejemplos en el aviso para que la IA comprenda mejor la tarea que se le ha encomendado.
Ejemplo de un aviso de IA de pocos disparos
» Analiza el sentimiento de las siguientes opiniones de clientes:
- ‘Gran servicio, entrega rápida’. → Positivo
- ‘Decepcionado con la calidad del producto’. → Negativo
- ‘Buena relación calidad-precio, pero plazos de entrega demasiado largos’. → Mixto
Análisis actual: ‘La aplicación es útil, pero tiene fallos’*.
Guía de la cadena de pensamiento: guiar a la IA y su razonamiento
Para obtener una respuesta más estructurada y lógica de la IA, habrá que obligarla en cierto modo a desglosar su razonamiento paso a paso. Ésta es la definición de la incitación a la cadena de pensamiento: en lugar de generar una respuesta inmediata, detalla los pasos que llevan a la conclusión.
Las ventajas son convincentes, sobre todo cuando empiezas a tener serias dudas sobre las respuestas de la IA: hay menos errores lógicos, el proceso es más transparente y las respuestas se acercan más al razonamiento humano.
Ejemplo de aviso de IA en cadena de pensamiento
Prompt clásico: «¿Cuál es la mejor estrategia de captación de clientes en 2025?»
Prompt optimizado para la cadena de pensamiento:
«Desglosa las distintas estrategias de captación de clientes que podría adoptar una empresa emergente en 2025. Analízalas una a una en función de su coste, ROI estimado y dificultad de aplicación, y luego sugiere la más pertinente.»
En concreto, puedes especificar la estructura esperada en el prompt, por ejemplo :
«Empieza enumerando las opciones → analiza cada opción → resume la mejor solución con justificación».
Pruebas A/B: comparación de diferentes avisos
Las pruebas A/B consisten en crear dos o más versiones de la misma pregunta (por ejemplo, «Pregunta A» y «Pregunta B») y probarlas simultáneamente para ver cuál produce los mejores resultados. Este método te permitirá identificar rápidamente qué formulación es la más eficaz para una tarea determinada.
En términos prácticos, ¿cómo se hacen las pruebas A/B?
- Formula varias variantes de un tema modificando un elemento clave (tono, estructura, contexto, etc.);
- Pruébalos en casos reales o conjuntos de datos similares;
- Mide el rendimiento según criterios específicos: claridad, relevancia, formato esperado o satisfacción del usuario;
Ejemplo de un aviso de IA en una prueba A/B
Pregunta A: «Explica las ventajas del teletrabajo en forma de lista».
Prompt B: «Escribe un breve artículo sobre las ventajas del teletrabajo con ejemplos concretos».
Analiza cuál de las dos variantes genera una respuesta más acorde con tus expectativas.
Por último, ¿cuál es la estructura ideal para un aviso de IA?
Con todas estas técnicas para escribir guiones, ¿cómo eliges la mejor? No tienes por qué limitarte a un solo método: ¡puedes combinar totalmente varios! Vamos a resumir la información clave para elaborar un buen aviso de AI:
- Un papel claro (por ejemplo, experto, periodista, entrenador, etc.) ;
- 2 ejemplos bien elegidos;
- Una instrucción dividida en etapas;
- Una restricción de formato (tabla, viñetas, resumen, etc.)
En concreto, ¡puedes pedirle a una IA que genere varias respuestas a la pregunta!
Prompt Engineering: consejos y sugerencias para escribir prompts
Para llegar más lejos en Prompt Engineering, ten en cuenta estos consejos y nuestros buenos consejos:
- Utiliza verbos de acción precisos: «analizar», «resumir», «comparar», «priorizar»;
- Incluye el público al que va dirigido el mensaje: «para directivos», «para principiantes»;
- Especifica el formato de salida esperado: lista, tabla, hoja resumen, etc. ;
- Evita las generalizaciones: sé quirúrgico en tus instrucciones;
- Lleva un «libro de avisos» por temas para tus modelos recurrentes.
Casos prácticos: ejemplos de avisos optimizados para el marketing
| Casos prácticos | Ejemplo de aviso optimizado | Resultados esperados |
| Correo electrónico personalizado | «Escribe un correo electrónico para lanzar nuestra gama ecológica, con análisis de compras anteriores + código promocional 10OFF». | Mensaje segmentado, texto emocional, CTA claro. |
| Redes sociales | «Ofrece los mejores espacios de Instagram con temática de café + hashtags relevantes». | Planificación optimizada para el máximo compromiso. |
| Generación de clientes potenciales | «Lista de 50 clientes potenciales cualificados para [sitio], con empresa, cargo, datos de contacto, sector». | Fichero listo para usar en prospección. |
Estos avisos están tomados del sitio de avisos de ejemplo PromptEngineeringGuide.ai.
Errores comunes en las indicaciones de la IA
Para obtener el resultado que deseas cuando hagas una petición de IA, te presentamos una lista de comprobación que te ayudará a formular tu petición de IA:
- ¿Objetivo claro?
- ¿Incluyes palabras clave estratégicas?
- ¿Estilo y tono definidos?
- ¿Formato de salida obligatorio?
- ¿Suficientes ejemplos?
- ¿Demasiado largo? ¿Demasiado vago?
Es mejor no dar a una IA demasiada información de una vez, en cuyo caso el modelo podría volverse cognitivo. Así que divídelo en subcomponentes sencillos.
He aquí algunos ejemplos de indicaciones de IA mal formuladas y cómo mejorarlas:
- «Haz un post para las redes sociales. ¿Qué red social? ¿Qué tipo de contenido? ¿Qué objetivo?
- «Escribe un artículo sobre el medio ambiente». Tema demasiado amplio, sin indicación de ángulo, extensión, audiencia, etc. ;
- «Crea un código para un sitio web. ¿Qué tipo de sitio web? ¿Qué tipo de sitio web? ¿Qué lenguaje de programación?
- «Responde a este cliente. ¿Qué cliente? ¿Cuál es su pregunta o problema?
- «Ocúpate de esta queja. ¿Qué queja? ¿Cuál es el contexto?
¿Cómo puedes analizar y mejorar tus indicaciones de IA?
Por último, si quieres mejorar tus avisos, puedes hacer que midan su rendimiento. Esto te ayudará a analizar su pertinencia y coherencia, siempre con vistas a ahorrar tiempo. Ten en cuenta que la mayoría de estas plataformas para generar y comprobar avisos son de pago: PromptLayer.com, PromptBetter.com (¡gratis!), LangSmith.com.
