De un vistazo
Lo que explicamos
“Prompt-engineering” suena a tesis doctoral. Está más cerca de “formular con claridad”. Quien practique dos horas con los siguientes siete patrones le saca más a cualquier modelo de IA, y se da cuenta rápido: el 80 % del efecto viene de la mitad de los trucos.
1. Asignar un rol
En lugar de “Escríbeme un texto de marketing” di:
“Eres copywriter senior de moda sostenible. Escríbeme una publicación de Instagram de 80 palabras para una nueva línea de algodón orgánico.”
Un rol asignado activa en el modelo los patrones de lenguaje adecuados. Funciona también con temas técnicos: “Eres asesor fiscal especializado en el IVA de la UE”.
2. Aportar contexto
Los modelos no saben nada sobre tu situación. Cuéntasela:
“Somos una carpintería de 12 personas en Tirol. Los clientes habituales son particulares con vivienda propia, con un volumen de pedido de 5.000 a 50.000 €. Recibimos 60 consultas al mes. Pregunta: ¿Cómo ordenamos las consultas?”
Tres frases de contexto = mejor respuesta que cualquier “¿Mejor herramienta para gestión de pedidos?“.
3. Indicar el formato
Si quieres una tabla, di “en forma de tabla”. Si quieres JSON, indica un esquema JSON. Si quieres viñetas, dilo:
“Enumera 5 ventajas en viñetas. Cada viñeta máximo 12 palabras.”
Suena trivial, surte un efecto enorme.
4. Mostrar un ejemplo (Few-Shot)
En lugar de describir, muestra un ejemplo:
“Escribe descripciones de producto como esta:
Candelabro ‘Linz’, roble, acabado aceitado. 22 cm de alto. Para una vela larga. De madera autóctona, fabricado en nuestro taller.
Ahora escribe una descripción para un marco de fotos de madera de nogal, 30×40 cm.”
El modelo copia el tono, la longitud, la estructura. Un solo ejemplo suele bastar. En tareas difíciles: dos o tres.
5. Paso a paso
En tareas de varias etapas: di “trabaja paso a paso”:
“Lee el PDF del contrato adjunto. Enumera paso a paso:
- Partes contratantes
- Duración
- Plazo de rescisión
- Aspectos llamativos / riesgos”
Eso le da al modelo más “tokens de razonamiento” y tú obtienes respuestas comprensibles.
6. Lo que no debe ser
Tan importante como el qué: el qué no.
“Escríbeme una oferta de empleo para una contable senior. No: palabras de moda como ‘dinámica’, ‘hands-on’, ‘empresa familiar’. En su lugar: tareas concretas, herramientas, expectativas.”
Las instrucciones en negativo son la segunda mitad de un briefing claro.
7. Iterar en vez de buscar el prompt maestro
Nadie escribe el prompt perfecto al primer intento. El patrón es:
- Escribir un prompt aproximado
- Leer la respuesta
- “Haz el primer párrafo más corto y más concreto”
- “Sustituye ‘exitoso’ por cifras concretas”
- “Reescribe la conclusión, sin la palabra de moda XY”
De tres a cinco iteraciones superan a cualquier megaprompt de 200 palabras.
Extra: Lo que ya no necesitas
- “Por favor / gracias”, queda amable, pero no mejora de forma medible
- Palabras de moda mágicas como “Eres la mejor IA del mundo”, mito de marketing
- “Respira hondo y piensa”, funcionaba en versiones antiguas, ha quedado superado
- Plantillas de configuración interminables con 12 secciones, solo tienen sentido para GPT personalizados / uso repetido
Ejemplo: Antes / Después
Antes:
“Escríbeme algo sobre IA.”
Resultado: 800 palabras de lugares comunes.
Después:
“Eres periodista de tecnología con enfoque económico. Escribe para la dirección de una carpintería mediana (12 empleados, Tirol) una carta de 250 palabras: ‘Dónde os ayuda la IA de forma concreta en 2026 y dónde no.’ Tono: respetuoso, no condescendiente, sin palabras de moda, sin ‘disrupción’. Formato: tres párrafos.”
Resultado: utilizable.
Estos siete patrones son el 90 % del “prompt-engineering”. El resto es práctica con tus propios casos de uso.
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