Prompt

Un prompt es el texto, instrucción o conjunto de datos que se introduce en un sistema de Inteligencia Artificial para ordenarle la ejecución de una tarea específica. Funciona como el puente de comunicación entre el usuario y la máquina, proporcionando el contexto, las reglas y los parámetros necesarios para que el algoritmo entienda el objetivo y genere una respuesta precisa y adaptada al formato solicitado.

¿Hay varios tipos?

Sí, existen varios tipos de prompts y se pueden clasificar principalmente de dos formas:

1. Según el tipo de entrada y salida (Formato)

• Texto a Texto (Text-to-Text): Introduces una instrucción mediante palabras y recibes una respuesta redactada (por ejemplo, pedir un resumen o un artículo).
• Texto a Imagen (Text-to-Image): Describes una escena con palabras para que el sistema diseñe una ilustración o fotografía desde cero.
• Texto a Código (Text-to-Code): Solicitas una función específica y el sistema genera el código limpio en lenguajes como JavaScript o HTML.
• Multimodales: Permiten combinar diferentes tipos de archivos (por ejemplo, subir una fotografía o un documento para pedirle a la Inteligencia Artificial que los analice).

2. Según la estrategia de ejecución (Técnica)

• Directos (Zero-shot): Haces la petición directamente sin darle ninguna referencia previa (Ejemplo: «Escribe un correo de bienvenida»).
• Con ejemplos (Few-shot): Le muestras al sistema uno o dos ejemplos del resultado que buscas antes de pedirle el definitivo para que imite el estilo exacto.
• De rol o actuación: Le asignas una identidad específica a la máquina antes de darle la orden para forzar un enfoque profesional (Ejemplo: «Actúa como un experto en ciberseguridad y analiza este texto…»).

¿Qué elementos debe tener un prompt para que sea efectivo?

Para que una instrucción sea verdaderamente efectiva, el Team LBR recomienda no plantearla como una simple pregunta, sino como una estructura organizada que combine estos cuatro elementos fundamentales:

• La tarea principal: Es la orden clara y directa de lo que el sistema debe ejecutar (por ejemplo: «Redacta», «Resume», «Analiza» o «Programa»).
• El contexto: Toda la información de fondo, situación o datos de origen que la máquina necesita conocer para evitar una respuesta genérica.
• Las restricciones: Los límites impuestos para controlar el resultado, como el número de palabras, el tono formal, el idioma o los temas que debe omitir.
• El formato de salida: La estructura exacta en la que deseas recibir la información (por ejemplo: una tabla, una lista de viñetas, un párrafo único o código informático).

Consejo LBR: El gran fallo al redactar una instrucción es mezclar la tarea y las restricciones en una misma frase desordenada. Para obtener el mejor resultado, escribe primero la orden principal en la parte superior y separa el contexto o los límites en líneas independientes utilizando viñetas. Esta separación visual permite que el sistema procese cada regla por separado, entregándote una respuesta perfecta a la primera y sin errores de interpretación.

¿Cómo promptear correctamente?

Saber qué elementos incluye un prompt es solo la mitad del trabajo; la verdadera magia ocurre cuando redactas tu instrucción exactamente de la forma en que el algoritmo procesa la información para ahorrar tiempo. Y es que la eficiencia digital actual ya no premia los textos infinitos con explicaciones repetitivas ni que tengas que adivinar cómo responderá la máquina, sino la velocidad y la precisión con la que guías al sistema hacia el objetivo de tu negocio.

Por eso, nuestros expertos en Inteligencia Artificial recomiendan:

• Usar verbos de acción específicos: Evita términos ambiguos como «haz un texto sobre…». Inicia con mandatos directos y precisos como «Resume», «Clasifica», «Traduce» o «Redacta».
• Mantener la claridad y la concisión: Elimina el lenguaje de relleno. Cada palabra dentro de la instrucción debe aportar valor directo o guiar el resultado para evitar confusiones en el sistema.
• Proporcionar ejemplos de referencia (Few-shot): Si buscas un formato o tono muy específico, incluye una muestra del resultado ideal para que la máquina entienda y replique el patrón exacto.
• Separar las instrucciones de los datos con delimitadores: Al trabajar con textos largos, aísla la información de la orden principal usando triples comillas («»»), corchetes ([…]) o etiquetas XML (<texto>…</texto>). Esto evita que el sistema confunda los datos con nuevas órdenes.
• Establecer un rol o identidad desde el inicio: Define un perfil específico (por ejemplo: «Actúa como un Director de Marketing con 15 años de experiencia«). Esto acota automáticamente el vocabulario, el enfoque y la profundidad de la respuesta.
• Especificar el nivel de creatividad (Temperatura): Indica explícitamente si requieres un resultado técnico, analítico y literal, o si prefieres un enfoque creativo y original para la generación de ideas o copys.
• Iterar y refinar de forma progresiva: Entiende el proceso como algo continuo. Si el primer resultado no es perfecto, no reescribas el prompt desde cero; añade indicaciones correctivas en el mismo chat para pulir la respuesta.

Consejo Extra: El truco del «Espejo» consiste en cerrar tu instrucción con la frase “Antes de responder, confírmame si entendiste las restricciones o si necesitas algún dato extra”. Esto obliga a la Inteligencia Artificial a verificar que comprendió la orden antes de escribir el resultado, lo que te ayuda a detectar errores de interpretación al instante y te ahorra tiempo en correcciones.

Preguntas frecuentes sobre los prompts

¿Qué es la Ingeniería de Prompts? ¿Es una profesión real?

Es el arte de saber hablarle a la inteligencia artificial para que te dé exactamente el resultado que buscas, y sí, hoy en día es un trabajo real y pagado. Piensa en la IA como en un empleado nuevo muy inteligente, pero que si no le das las instrucciones al detalle se confunde o inventa las cosas; este profesional se encarga de diseñar las órdenes perfectas (las «fórmulas») para que los ordenadores de una empresa trabajen solos, rápido y sin cometer errores.

¿Cuándo se refinan prompts, qué se busca generalmente?

Al mejorar una orden se intenta eliminar la ambigüedad para que el sistema no improvise y devuelva resultados exactos. El objetivo principal es lograr especificidad, control y consistencia, acotando el tono de la respuesta, blindando los datos para evitar información falsa y estructurando el formato de salida para que el resultado sea útil de inmediato.

¿Es el mismo prompteo en todas las plataformas o algo cambia?

La lógica básica para guiar a la IA es igual en todos los sistemas, pero la forma de ejecutarla varía según el modelo que utilices. Aunque la estructura de fondo sirve para cualquier herramienta, cada una tiene sus propias reglas de juego:

• Claude y Gemini: Trabajan mejor si les ordenas los datos como si fuera un archivador.
  • Ejemplo: En lugar de mezclarlo todo, les pones el texto arriba y abajo les dices: «Resume el texto que te he dejado aquí arriba».
• ChatGPT: Funciona mejor si le hablas de forma directa, como a un empleado al que le das una orden rápida.
  • Ejemplo: Le dices directamente: «Escríbeme un correo de disculpa para un cliente que ha recibido su pedido tarde».
• Midjourney: No entiende explicaciones ni historias, solo palabras sueltas como si buscaras en Google Imágenes.
  • Ejemplo: En lugar de escribir «un perro feliz corriendo por la playa», tienes que poner: «perro labrador, playa caribeña, atardecer, foto profesional».

¿Hay herramientas que ayuden a crear una petición desde cero?

Sí, existen tanto ayudas automáticas dentro de las propias aplicaciones de IA como páginas web externas diseñadas para mejorarlos. Hoy en día no hace falta que inventes las instrucciones desde cero gracias a estas opciones:

• Los botones mágicos de ChatGPT y Claude: Las propias aplicaciones incluyen un icono con forma de varita mágica o un botón que dice «Mejorar». Si tú escribes una idea vaga como «ayúdame a vender pan«, el sistema la borra y redacta de forma automática una orden perfecta y profesional por ti.
• Páginas de plantillas (como AIPRM o PromptPerfect): Son webs o extensiones que instalas en tu navegador y funcionan como un catálogo de «recetas». Entras, eliges la plantilla de lo que quieres hacer (por ejemplo, «escribir un post para Instagram«) y la herramienta te da el texto ya estructurado para que tú solo tengas que rellenar los huecos.

¿El idioma en el que escribo el prompt afecta al resultado?

Sí, la redacción influye de forma considerable porque estos modelos han sido entrenados con un volumen de datos muchísimo mayor en inglés. Por lo tanto, para tareas complejas de programación, análisis lógico o cuando buscas un razonamiento muy profundo, obtendrás mejores respuestas si planteas la petición en ese idioma y le pides al sistema al final del texto que te devuelva el resultado traducido al español.

¿Tienen algún coste económico estos comandos?

Redactar los propios textos o usar plantillas de acceso público en internet es completamente gratuito. Sin embargo, existe un mercado profesional donde ingenieros especializados venden secuencias complejas y testeadas para la automatización de tareas en plataformas como PromptBase, con precios que suelen oscilar entre uno y cinco euros por cada orden.

¿Es seguro introducir cualquier tipo de dato en una IA?

No es seguro incluir información privada, datos personales o documentos confidenciales del negocio en plataformas públicas. Todo el contenido introducido en las versiones gratuitas o estándar puede ser procesado por las compañías tecnológicas para entrenar a sus futuros modelos. Para proteger la privacidad, nunca se deben añadir contratos reales, contraseñas, estrategias internas o nombres de clientes.

¿Qué son las alucinaciones de la IA y cómo se evitan en el texto?

Las alucinaciones son respuestas falsas, datos inventados o fuentes inexistentes que el sistema genera con total seguridad y coherencia visual. Para neutralizar este riesgo desde el diseño de la directriz, se deben establecer restricciones estrictas de verificación, añadiendo una orden clara al cierre del texto para que el sistema admita si no conoce la respuesta en lugar de intentar deducirla.