Cómo Pedirle a la IA Resultados Reales

La inteligencia artificial generativa ha llegado para transformar la manera en que creamos contenido, programamos software y resolvemos problemas complejos. Herramientas como ChatGPT, Gemini, Claude y otros Modelos de Lenguaje Extenso (LLMs) parecen tener un conocimiento enciclopédico y una capacidad creativa casi ilimitada. Sin embargo, muchos usuarios experimentan una frustración común: los resultados son genéricos, vagos, superficiales o, en el peor de los casos, incorrectos.

Te suena familiar, ¿verdad? Pides un artículo de blog y obtienes un texto robótico. Solicitas un análisis de mercado y te devuelve generalidades que podrías haber encontrado en una búsqueda rápida.

El problema rara vez radica en la IA en sí misma. Radica en cómo se lo pedimos.

¿Qué es Exactamente un “Prompt” y por qué es tan Importante?

En el contexto de la inteligencia artificial generativa, un “prompt” (o “petición”, como lo traduce Google) es simplemente la instrucción que le das al modelo. Puede ser una pregunta, una frase, un párrafo o incluso un documento entero. Es el punto de partida, el comando de IA que inicia la generación de la respuesta.

Un prompt básico puede ser: “Escribe sobre el cambio climático”.

Un prompt avanzado sería: “Actúa como un climatólogo experto y redactor de la revista Nature. Escribe una introducción de 500 palabras para una audiencia universitaria, explicando los tres impactos económicos más significativos del aumento de 2 grados centígrados en la temperatura global, enfocándote en las cadenas de suministro y la agricultura. Utiliza un tono formal pero accesible.”

La diferencia en el resultado será abismal.

El primer prompt invita a la IA a ser genérica. El segundo la obliga a ser específica, a adoptar un rol, a definir una audiencia, un formato y un tono. Aquí es donde reside la importancia de esta habilidad: la calidad de la salida está directamente correlacionada con la calidad de la entrada.

Dominar el diseño de prompts te permite pasar de ser un simple espectador de la IA a ser un director activo. Es la diferencia entre obtener “lo que la IA cree que quieres” y obtener “exactamente lo que necesitas”.

El Gran Problema: “Entrada Basura, Salida Basura” (GIGO)

En informática existe un viejo adagio: Garbage In, Garbage Out (GIGO), que se traduce como “Entrada Basura, Salida Basura”. Este principio nunca ha sido más relevante que en la era de los LLMs.

Cuando los usuarios le dan a la IA instrucciones vagas, ambiguas o carentes de información crucial, la IA no tiene más remedio que “adivinar”. Y cuando adivina, recurre a los patrones más comunes y estadísticamente probables de sus datos de entrenamiento, lo que resulta en contenido genérico.

Los “malos resultados” de la IA casi siempre se deben a uno de estos fallos en la instrucción:

1. Ambigüedad: El prompt puede interpretarse de múltiples maneras. (Ej: “Háblame de los coches”).

2. Falta de Contexto: La IA no sabe quién eres, qué sabes o cuál es el propósito de la solicitud.

3. Falta de Especificidad: No se definen los límites, el formato, la longitud o el objetivo.

Obtener “resultados reales” significa eliminar la necesidad de que la IA adivine. Significa ser tan explícito que la única respuesta lógica que el modelo pueda generar sea la que estás buscando.

Los 6 Pilares Fundamentales para Obtener Resultados Reales

Para construir el prompt perfecto, necesitas una estructura. Basándonos en las mejores prácticas de la industria, podemos destilar el diseño de prompts en seis pilares fundamentales. Si tu instrucción incluye estos seis elementos, tus posibilidades de obtener una respuesta de alta calidad se disparan.

Pilar 1: El Rol (La “Persona” de la IA)

El primer paso para obtener respuestas útiles es dejar de tratar a la IA como un simple buscador. Debes asignarle una “persona” o un rol. Esto prepara al modelo, enfocando su vasto conocimiento en un dominio específico y ajustando su “personalidad”.

Al definir un rol, le das a la IA un marco de referencia sobre cómo debe “pensar” y responder.

• Mal Prompt (sin rol): “Explica la computación cuántica”.

• Buen Prompt (con rol): “Actúa como un profesor de física de secundaria apasionado, capaz de explicar conceptos complejos de forma sencilla. Prepara una analogía para explicar la superposición cuántica a estudiantes de 15 años.”

Ejemplos de Roles:

• “Eres un experto en SEO y estratega de contenidos con 10 años de experiencia…”

• “Actúa como un copywriter de respuesta directa especializado en email marketing para e-commerce…”

• “Asume el rol de un desarrollador senior de Python especializado en análisis de datos con la librería Pandas…”

• “Eres un guionista de Hollywood y estás creando un pitch para una película…”

Pilar 2: El Contexto (La Información de Fondo que la IA Necesita)

El contexto es, quizás, el elemento más crucial y el que más a menudo se olvida. La IA no sabe lo que estás pensando, ni lo que sucedió en tu reunión anterior, ni cuál es tu objetivo comercial. Debes proporcionarle toda la información de fondo relevante para que la tarea tenga sentido.

El contexto responde a las preguntas: ¿Qué ha pasado antes? ¿Cuál es el propósito final? ¿Qué información ya existe?

• Mal Prompt (sin contexto): “Escribe un email para Juan”.

• Buen Prompt (con contexto): “Mi cliente, Juan, está molesto porque su pedido (Orden #12345) se retrasó. Ayer le envié un email disculpándome, pero aún no responde. Necesito que redactes un email de seguimiento muy breve (menos de 100 palabras) y profesional. El objetivo es confirmar que vio mi email anterior y ofrecerle un cupón de descuento del 15% por las molestias. Mi nombre es Ana.”

Tipos de Contexto que puedes incluir:

• Audiencia: “¿Para quién es este contenido? (Ej: “inversores técnicos”, “clientes principiantes”, “niños de 10 años”).

• Propósito: “¿Por qué estás pidiendo esto? (Ej: “para una campaña de marketing en redes sociales”, “para un informe interno”, “para estudiar para un examen”).

• Información Existente: Pega texto relevante (un borrador, un email anterior, datos de un informe) y pide a la IA que trabaje con él.

Pilar 3: La Tarea (Instrucciones Claras y Verbos de Acción)

Este es el núcleo de tu prompt: la instrucción específica de lo que quieres que haga la IA. La clave aquí es la claridad y el uso de verbos de acción fuertes. No seas vago.

En lugar de decir “habla sobre” o “dame algo sobre”, utiliza verbos imperativos y precisos.

• Verbos Débiles: Hablar de, comentar, hacer, dar.

• Verbos Fuertes: Analizar, comparar, contrastar, redactar, resumir, traducir, listar, generar, depurar, optimizar, reescribir, clasificar, extraer.

• Mal Prompt (tarea vaga): “Necesito ideas para un blog”.

• Buen Prompt (tarea clara): “Genera 10 ideas para títulos de artículos de blog (H1) que ataquen la palabra clave ‘hosting VPS para principiantes’. Cada título debe ser pegadizo, estar por debajo de los 60 caracteres e incitar a la curiosidad.”

Pilar 4: El Formato (Definir la Estructura de Salida)

¿Cómo quieres recibir la respuesta? Si no lo especificas, la IA te dará un bloque de texto estándar. Pedir un formato específico no solo facilita tu trabajo posterior, sino que también obliga a la IA a estructurar mejor su pensamiento y a ser más precisa.

Puedes pedir casi cualquier formato de texto que se te ocurra.

• Mal Prompt (sin formato): “Compara WordPress y Webflow”.

• Buen Prompt (con formato): “Crea una tabla en formato Markdown que compare WordPress.org y Webflow. Incluye las siguientes filas: Facilidad de uso, Costo (desglosado), Flexibilidad de diseño, SEO nativo, y Curva de aprendizaje.”

Ejemplos de Formatos:

• Listas con viñetas (bullet points).

• Listas numeradas (para pasos de un tutorial).

• Tablas (en formato Markdown o CSV).

• Bloques de código (especificando el lenguaje, ej: “en Python”).

• JSON (para transferencia de datos estructurados).

• Email (con campos “Asunto:”, “Cuerpo:”).

• Un guion (con formato “Personaje: Diálogo”).

Pilar 5: Tono y Voz (Ajustando la Personalidad del Contenido)

El tono define la emoción y la actitud de la respuesta. La voz define la personalidad del escritor. Controlar esto es fundamental para que el contenido de la IA no suene “robótico” y se alinee con tu marca o tu necesidad específica.

• Mal Prompt (sin tono): “Escribe la descripción de un producto para un café”.

• Buen Prompt (con tono): “Redacta la descripción de un nuevo café de origen único de Etiopía (200 palabras). El tono debe ser lujoso, evocador y sensorial, apelando a un conocedor de café. La voz debe ser la de un barista experto y apasionado.”

Ejemplos de Tono:

• Formal, académico, profesional.

• Informal, conversacional, amigable.

• Persuasivo, entusiasta, urgente (para marketing).

• Empático, tranquilizador (para soporte al cliente).

• Humorístico, sarcástico, ingenioso.

Pilar 6: Ejemplos (La Técnica “Few-Shot” para Mostrar, no Solo Decir)

A veces, la forma más fácil de obtener lo que quieres es mostrarle a la IA un ejemplo. En la jerga de la IA, esto se llama few-shot prompting (peticiones con pocos ejemplos). Le das uno o varios pares de entrada/salida para que entienda el patrón exacto que debe seguir.

Esto es increíblemente útil para tareas de formato, reescritura o extracción de datos.

• Prompt (con ejemplos): “Quiero extraer los nombres de las empresas de las siguientes frases. Sigue el formato exacto:

  Frase: ‘Ayer hablé con el equipo de Google y Microsoft.’ Empresas: [Google, Microsoft]

  Frase: ‘Nuestro principal proveedor es HostingPlus.cl, pero también usamos servicios de Amazon Web Services.’ Empresas: [HostingPlus.cl, Amazon Web Services]

  Ahora, procesa esta frase: Frase: ‘La integración entre Salesforce y Mailchimp ha sido un éxito, aunque el equipo prefiere Slack.’ Empresas:“

La IA ahora sabe que solo debe devolver una lista entre corchetes, lo que te da un resultado real y utilizable.

Técnicas Avanzadas de Ingeniería de Peticiones

Una vez que dominas los seis pilares, puedes empezar a usar técnicas más avanzadas que los combinan para resolver problemas complejos y obtener resultados fiables de la IA.

Peticiones Directas (Zero-Shot) vs. Con Ejemplos (Few-Shot)

Lo que acabamos de ver nos lleva a una distinción clave que hace la industria (como Google Cloud):

1. Zero-Shot (Sin Ejemplos): Es cuando pides algo directamente, confiando en que la IA ya sabe cómo hacerlo. (Ej: “Traduce esto al francés”). Funciona bien para tareas comunes.

2. One-Shot (Un Ejemplo): Das un solo ejemplo para guiar al modelo.

3. Few-Shot (Pocos Ejemplos): Das varios ejemplos (como en el caso anterior) para establecer un patrón sólido.

Cuándo usar Few-Shot: Úsalo siempre que la tarea sea novedosa, compleja o requiera un formato de salida muy específico que la IA podría no adivinar por sí sola. Es la mejor forma de obtener resultados precisos.

El Poder de la “Cadena de Pensamiento” (Chain of Thought – CoT)

Esta es una de las técnicas más potentes para mejorar los resultados reales en tareas de razonamiento, lógica o matemáticas.

En lugar de pedirle a la IA la respuesta final directamente, le pides que “piense paso a paso”. Esto obliga al modelo a desglosar el problema y a mostrar su trabajo, lo que reduce drásticamente los errores.

• Mal Prompt (sin CoT): “Si tengo 5 manzanas y compro 3 cajas con 12 manzanas cada una, y luego me como 2, ¿cuántas manzanas tengo?” La IA podría fallar en el cálculo.

• Buen Prompt (con CoT): “Resuelve el siguiente problema. Piensa paso a paso y muestra tu razonamiento antes de dar la respuesta final. Problema: Si tengo 5 manzanas iniciales, y compro 3 cajas con 12 manzanas cada una, y luego me como 2 manzanas, ¿cuántas manzanas tengo al final?”

  Respuesta de la IA: “Paso 1: Calcular cuántas manzanas compré. 3 cajas * 12 manzanas/caja = 36 manzanas. Paso 2: Calcular el total de manzanas antes de comer. 5 manzanas iniciales + 36 manzanas compradas = 41 manzanas. Paso 3: Restar las manzanas que me comí. 41 manzanas – 2 manzanas = 39 manzanas. Respuesta Final: Tienes 39 manzanas.”

Esta técnica de “Cadena de Pensamiento” es fundamental para obtener resultados fiables en cualquier tarea que requiera lógica.

Refinamiento Iterativo: La IA como un Colaborador

No esperes obtener el resultado perfecto en el primer intento, especialmente en tareas complejas. Trata la interacción con la IA como una conversación. Este es el “refinamiento iterativo”.

1. Da el primer prompt (usando los 6 pilares).

2. Analiza la respuesta. Identifica lo que está bien y lo que falta.

3. Da un prompt de seguimiento para corregir, añadir o modificar.

Ejemplo de flujo conversacional:

• Tú: “Genera un esquema para un artículo de blog sobre ‘los beneficios del ayuno intermitente'”.

• IA: (Genera un esquema básico).

• Tú: “Ese esquema es bueno, pero demasiado genérico. Por favor, añade una sección específica sobre los ‘mitos comunes del ayuno intermitente’ y otra sobre ‘cómo empezar de forma segura’. Además, reenfoca la sección de beneficios para incluir ‘autofagia’ y ‘salud metabólica’.”

Esta forma de instruir a la IA es mucho más eficiente que intentar escribir un prompt único y perfecto. Estás usando la IA como un asistente inteligente, no como una máquina expendedora mágica.

El Ciclo de Verificación y la Rúbrica

Para tareas críticas, puedes pedirle a la propia IA que revise su trabajo antes de entregártelo. Esto se hace dándole una “rúbrica” o un conjunto de criterios de autoevaluación.

• Prompt (con ciclo de verificación): “Quiero que escribas un artículo persuasivo de 500 palabras sobre por qué las empresas pequeñas deben invertir en ciberseguridad.

  Una vez que hayas escrito el primer borrador, detente y evalúalo tú mismo basándote en esta rúbrica:

  1. Claridad: ¿Es el argumento fácil de entender para alguien no técnico? (Sí/No)

  2. Persuasión: ¿Utiliza ejemplos concretos de riesgo (ej. ransomware)? (Sí/No)

  3. Tono: ¿Es el tono profesional pero urgente? (Sí/No)

  Si alguna respuesta es ‘No’, revisa el borrador para corregirlo antes de mostrarme la versión final.”

Esto obliga al modelo a un nivel más alto de auto-corrección, ahorrándote tiempo de edición y dándote un resultado mucho más cercano a lo que necesitas.

Qué Evitar: Errores Comunes que Llevan a Malos Resultados

Tan importante como saber qué hacer es saber qué no hacer. Estos son los errores más comunes que cometen los usuarios y que garantizan respuestas mediocres.

1. Ambigüedad y Falta de Especificidad

Ya lo hemos mencionado, pero vale la pena repetirlo. Es el error número uno.

• Evita: “Escribe un poema”.

• Prefiere: “Escribe un soneto de 14 versos en español, al estilo de Quevedo, sobre la fugacidad del tiempo en la era digital.”

• Evita: “Resume este texto”. (¿Qué tan corto? ¿Para quién? ¿En qué formato?)

• Prefiere: “Resume el texto adjunto en 3 viñetas clave, enfocándote en las implicaciones financieras para un director de proyecto.”

2. Confiar Ciegamente: El Problema de las “Alucinaciones”

Las IAs generativas son increíblemente buenas para sonar convincentes, incluso cuando están completamente equivocadas. Pueden “alucinar”: inventar hechos, fechas, citas, fuentes o incluso funciones de código que no existen.

Cómo Pedirle Resultados Reales y Evitar Alucinaciones:

• No confíes, verifica. Siempre revisa datos críticos (fechas, estadísticas, nombres).

• Pide fuentes. Si la IA cita un hecho, pregúntale: “¿Cuál es la fuente de esa estadística?”. Si te da un enlace, visítalo. Si no puede dar una fuente, asume que podría ser inventado.

• Proporciona el contexto tú mismo. En lugar de preguntar “¿Quién ganó el premio de física en 2023?”, si ya tienes un texto que lo menciona, pégalo y pregunta: “Basándote únicamente en el siguiente texto, ¿quién ganó el premio de física en 2023?”. Esto “ancla” la respuesta de la IA a tu información.

3. Prompts Excesivamente Largos o Contradictorios

Aunque el contexto es bueno, hay un límite. Si escribes un prompt de 10 páginas con 50 instrucciones, la IA (especialmente los modelos más pequeños) puede empezar a “olvidar” las primeras instrucciones al llegar al final.

Si tienes una tarea muy compleja, divídela. Usa el refinamiento iterativo.

• Evita: “Escribe un plan de negocios completo de 10.000 palabras que incluya análisis FODA, proyecciones a 5 años, plan de marketing y…”

• Prefiere: “Empecemos a crear un plan de negocios. Primero, actúa como un analista de negocios y ayúdame a definir el análisis FODA para mi empresa de [describe la empresa]. Hazme preguntas para refinarlo.”

Dominar los Prompts es Dominar la IA

La inteligencia artificial no es una varita mágica; es una herramienta de poder sin precedentes que requiere un operador hábil. La diferencia entre un resultado mediocre y un resultado extraordinario no está en el modelo de IA, sino en el usuario.

Aprender cómo pedirle a la IA resultados reales es la habilidad fundamental para el futuro del trabajo. Al dominar los seis pilares (Rol, Contexto, Tarea, Formato, Tono y Ejemplos) y aplicar técnicas avanzadas como la Cadena de Pensamiento y el refinamiento iterativo, dejas de ser un receptor pasivo de información genérica.

Te conviertes en un director de orquesta, guiando la vasta inteligencia del modelo para crear exactamente lo que necesitas, cuando lo necesitas, y con la calidad que exiges. El verdadero poder no es la IA; es saber cómo instruir a la IA.