La IA es como un automóvil, te lleva de una forma rápida y sin esfuerzo a dónde tu quieras llegar. Pero para ello es necesario saber conducir, si no sabes, de nada te sirve un automóvil. En el caso de la IA, la conducción significa saber darle las instrucciones para que te dé la respuesta que buscas. Si no lo sabes hacer, de nada te va a servir la IA porque el resultado va a ser muy pobre. Hace poco ya te explicamos cómo preguntar a la IA y escribir un prompt correctamente y que deberías de leer antes que este. En este artículo te explicamos de una forma más detallada la guía de prompt engineering que ha publicado la empresa Anthropic, la creadora del modelo de IA Claude.
1. Lo primero: La IA no es adivina, es obediente (Be clear and direct)
La premisa básica es sencilla y brutalmente útil: los modelos de lenguaje hacen exactamente lo que se les pide… si se les pide bien. La IA no entiende la intención; entiende el texto. La claridad es fundamental. Instrucciones concisas, un lenguaje inequívoco y la eliminación de ambigüedades aseguran que el modelo comprenda exactamente lo que se espera de él. Esto evita interpretaciones erróneas y reduce las posibilidades de respuestas irrelevantes o incorrectas, lo que se conocen como alucinaciones que ya te explicamos.
Ejemplo de prompt básico:
Escribe un artículo sobre el cambio climático.
Resultado: genérico, tibio, sin alma.
Ejemplo de prompt avanzado:
Actúa como un climatólogo que escribe una columna semanal en un periódico. Redacta un artículo de 800 palabras sobre cómo el aumento de la temperatura en los océanos afecta a los sistemas meteorológicos globales. El tono debe ser informativo pero accesible para un público general.
Resultado: precisión, profundidad, y una voz coherente.
2. Después, uso de Ejemplos (Few-Shot Prompting)
En lugar de solo dar instrucciones, proporcionar varios ejemplos ayuda al modelo a captar el patrón o el formato deseado para la respuesta. Esto es particularmente útil para tareas que requieren un formato específico, un tono o una lógica compleja que es difícil de describir solo con palabras. Al ver ejemplos, el modelo puede entender las reglas subyacentes.
Ejemplo práctico:
Explica con palabras sencillas y de manera sucinta los siguientes conceptos. Te doy 2 ejemplos:
Ejemplo 1:
Pregunta: ¿Qué es la inflación?
Respuesta: La inflación es el aumento generalizado y sostenido de los precios de bienes y servicios en un país durante un periodo prolongado de tiempo.
Ejemplo 2:
Pregunta: ¿Qué es el PIB?
Respuesta: El PIB o Producto Interno Bruto es el valor total de todos los bienes y servicios producidos en un país durante un periodo determinado.
Ahora responde esta pregunta en el mismo estilo de los 2 ejemplos anteriores:
¿Qué es la balanza comercial?
3. Divide y vencerás: Prompts por pasos. (Chain of Thought)
Uno de los consejos estrella de la guía de Anthropic es descomponer las tareas que sean complejas. Esta técnica se la conoce como «chain of thought» o cadena de pensamiento, e implica instruir al modelo para que, antes de dar la respuesta final, muestre los pasos intermedios de su razonamiento o proceso de pensamiento. Similar a cómo un humano resolvería un problema complejo desglosándolo en etapas. Esto no solo mejora la precisión de la respuesta final, sino que también hace que el proceso del modelo sea más transparente y depurable. Es especialmente potente para tareas lógicas, matemáticas o que requieren razonamiento complejo.
Si pides “Hazme un plan de negocios de 10 páginas para una empresa de biotecnología”, la IA te dará un popurrí. Pero si divides la tarea en subprompts —introducción, análisis de mercado, plan financiero, etc.— el resultado será mucho más profesional.
Ejemplo de prompt escalonado o por fases:
1. Análisis de mercado: Examina el tamaño del mercado objetivo, competencia y barreras de entrada
2. Plan financiero: Revisa proyecciones de ingresos, costos y rentabilidad
3. Equipo y ejecución: Evalúa la capacidad del equipo para ejecutar el plan
4. Riesgos y mitigación: Identifica los principales riesgos y estrategias de mitigación
5. Recomendación final: Proporciona una recomendación clara con justificación Para cada paso, muestra tu razonamiento antes de llegar a conclusiones. Y así sucesivamente. No es que la IA no pueda con tareas complejas, es que necesita estructura.
4. Definición de Roles y Contexto: Transformando la Personalidad de la IA
Una técnica fundamental, pero a menudo subutilizada es la definición clara del rol que debe adoptar la IA. Esto va más allá de simplemente decir «actúa como un experto»; se trata de crear un contexto rico y específico. Esto ayuda a guiar el tono, el estilo y la perspectiva del modelo en sus respuestas, asegurando que se alinee con las expectativas del usuario y el contexto de la tarea.
Ejemplo de prompt básico:
Responde a los solicitantes de empleo.
Ejemplo de prompt con contexto de rol:
Eres un asistente de RRHH redactando respuestas para solicitantes de empleo. Usa un tono formal y referencia las políticas de la empresa. Mantén un equilibrio entre profesionalismo y calidez humana. Siempre incluye los próximos pasos claros y una línea de tiempo realista.
La diferencia radica en que el segundo prompt no solo define QUÉ hacer, sino CÓMO hacerlo, estableciendo expectativas claras sobre tono, estilo y contenido.
5. Especificación de Restricciones y Formato de Salida
Para usuarios avanzados, la especificación precisa de restricciones y formatos de salida es crucial para obtener resultados consistentes y utilizables.
Ejemplo: Generación de Contenido para Redes Sociales
Prompt sin restricciones:
Crea contenido para redes sociales sobre nuestro nuevo producto X.
Prompt con restricciones específicas:
Crea contenido para redes sociales sobre nuestro nuevo producto X, siguiendo estas especificaciones exactas:
Restricciones de formato:
– Twitter: Máximo 280 caracteres, incluye 2-3 hashtags relevantes
– LinkedIn: 150-300 palabras, tono profesional, incluye call-to-action
– Instagram: Descripción de 125-150 palabras + 5-8 hashtags estratégicos
Restricciones de contenido:
– Enfócate en beneficios, no características
– Incluye una estadística o dato relevante
– Usa un hook emocional en las primeras 10 palabras
– Evita jerga técnica
6. Técnicas de Validación y Control de Calidad
Los usuarios avanzados deben implementar mecanismos de validación dentro de sus prompts para asegurar la calidad y precisión de las respuestas.
Ejemplo: Validación Automática
Después de completar la tarea, realiza una autovalidación:
1. ¿La respuesta aborda todos los puntos solicitados?
2. ¿La información es factualmente correcta?
3. ¿El tono y estilo coinciden con los requisitos?
4. ¿Hay alguna ambigüedad que deba aclararse?
Si identificas problemas en la validación, revisa y mejora tu respuesta antes de presentarla.
Dominar el arte del prompt engineering es como aprender un nuevo lenguaje, en este caso, para comunicarte con una inteligencia artificial. No se trata solo de hacer preguntas, sino de guiar, dar forma y esculpir la respuesta deseada. La clave reside en la experimentación y la comprensión de cómo estos modelos procesan la información.
Desde Gana Inteligencia, como asesores expertos en IA, te ayudamos a entender y utilizar la IA de una manera sencilla y económica. No dudes en consultarnos.
