Para mejorar tu efectividad con ChatGPT, debes tener en cuenta algunas reglas para redactar buenos prompts. En primer lugar: define el rol, define el contexto, cuida la lógica y el formato del prompt. Y recuerda: no existen los prompts perfectos. Así que prueba y corrige los prompts con los que alimentas a la inteligencia artificial cada vez. ¿Cómo escribirlos? ¡Sigue leyendo!
¿Qué son los prompts de IA y cómo funcionan?
Un prompt es un conjunto de instrucciones o comandos introducidos en un sistema de inteligencia artificial, destinado a provocar una respuesta o acción específica del algoritmo. En el contexto de los modelos generativos, como ChatGPT, un prompt actúa como un detonante que comunica a la IA qué debe hacer, qué información debe generar o en qué estilo debe responder. Funciona como una interfaz entre el usuario y el sistema de IA, permitiendo controlar el comportamiento de la IA según necesidades y expectativas específicas.
Los prompts formulados con precisión determinan el tipo de respuesta esperada de la IA. Cuanto más detallado y bien pensado sea el brief (prompt), mayor será la probabilidad de que el resultado final (la respuesta de la IA) cumpla tus expectativas, e incluso las supere.
¿Cómo escribir prompts para ChatGPT? 11 consejos
Crear prompts eficaces requiere conocimiento y comprensión de los mecanismos de la IA. ChatGPT no “lee entre líneas”: necesita instrucciones claras y específicas. Por eso es tan importante formular los prompts de manera ordenada y sin ambigüedades. “Él” hará exactamente lo que le pidas: ni más ni menos.
1. Define el rol – ¿Quién debe ser ChatGPT?
Una de las formas más efectivas de obtener respuestas valiosas y expertas es definir claramente el rol que el modelo debe asumir. En la práctica, esto significa comenzar el prompt con una breve introducción que especifique quién debe ser ChatGPT para la tarea dada. Es como darle un guion y decirle: “Eres un desarrollador full-stack senior con dominio en JS.” En lugar de elegir al azar un tono y un nivel de conocimiento, ChatGPT empieza a pensar dentro del contexto de un rol, industria y área de responsabilidad específicos.
Por supuesto, puedes personalizar los prompts aún más. Si estás trabajando en contenido para una empresa del sector educativo, díselo al modelo. Si tu público objetivo tiene conocimientos básicos, menciona eso también. Cuanto más precisamente definas el rol y el contexto, más “humana” y relevante será la respuesta.
2. Añade contexto – cuanto más, mejor
Ya mencionamos el contexto en el párrafo anterior – es tan importante como definir el rol que debe desempeñar ChatGPT. En lugar de esperar que el modelo “adivine” lo que quieres decir, es mejor especificar exactamente lo que esperas, a quién te diriges, cuál es el propósito de la publicación y qué información debe incluir.
Un ejemplo real: te comunicas de manera completamente diferente en el trabajo que cuando sales con amigos o cenas con tu abuela. En cada situación, adaptas tu tono y forma de hablar al público objetivo. Recuerda esto al crear un prompt. Si proporcionas información detallada, el modelo elegirá el vocabulario adecuado y estructurará las oraciones para satisfacer las necesidades y llegar al público específico.
¿Escribes una entrada de blog? Proporciona el tema, el público objetivo, la longitud del texto, la industria, el tono de voz y las fuentes de inspiración esperadas. También añade información única sobre la empresa: nombre, naturaleza del negocio, estilo de comunicación. Gracias a estos detalles, el modelo podrá crear contenido que suene natural, satisfaga las necesidades del lector y cumpla los objetivos de SEO.
3. Escribe en inglés, incluso si el contenido es en otro idioma
Aunque puede resultar tentador escribir a ChatGPT en tu idioma nativo, el inglés sigue siendo el idioma más confiable para que el modelo comprenda completamente las instrucciones. Los modelos GPT, incluso los más recientes, están entrenados principalmente con conjuntos de datos en inglés. Esto significa que comprenden mejor la sintaxis, el contexto y las intenciones expresadas en ese idioma.
Sin embargo, esto no significa que sea imposible obtener textos correctos y naturales en otro idioma. Al contrario: basta con formular correctamente la orden, por ejemplo: “Write a blog post in Spanish based on the following structure…”. Con este enfoque, el modelo permanece en su “zona de confort” al entender el prompt, y tú obtienes el contenido en tu idioma.
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4. Da formato al prompt en Markdown – garantiza claridad
Si te importa obtener respuestas ordenadas, comprensibles y relevantes, usa Markdown para dar formato a tus prompts. Esto hace que el comando sea legible, lógicamente organizado y que cada parte esté claramente distinguida. En la práctica, esto significa que incluso instrucciones extensas con múltiples requisitos o ejemplos no serán ignoradas ni omitidas por el modelo: cada sección recibirá la atención debida.
Para un modelo GPT, un formato así es una señal clara: “Aquí comienza un nuevo tema”, “esto es un ejemplo”, “estos son los datos de entrada”. Gracias a ello, la IA sabe qué parte debe tratar como instrucción y cuál como material para análisis o uso.
5. Indica qué hacer, no qué evitar – órdenes, no prohibiciones
En lugar de decirle al modelo lo que no debe hacer, dile exactamente lo que debe hacer. En lugar de escribir “No uses signos de exclamación”, formula “Termina cada oración con un punto.” ¿Por qué es tan importante?
Procesar negaciones supone una carga cognitiva adicional para los modelos de lenguaje. Primero deben entender qué está prohibido y luego evitarlo activamente. Las instrucciones positivas son directas, inequívocas y señalan un camino claro de acción.
Además, ¿cómo preferirías que tu GPS te indicara el camino? ¿Qué órdenes son más fáciles de seguir?
- En la rotonda, toma la segunda salida.
- No tomes la primera ni la tercera salida en la rotonda.
Es más fácil procesar órdenes claras como “haz esto” que indicaciones como “lo que debes evitar.”
6. Un prompt, una tarea
Si un prompt parece un manual de lavadora, ChatGPT suele “perderse”. Los modelos de lenguaje tienen ciertos límites de atención, y con demasiadas solicitudes en un solo comando, comienzan a ignorar información selectivamente. Por lo tanto, es mejor dividir las tareas complejas en varios prompts cortos dentro de una misma conversación que escribir una orden “todopoderosa”.
Si haces las preguntas por etapas, por ejemplo, primero pidiendo la estructura del texto, luego desarrollando cada párrafo, y finalmente pidiendo la optimización SEO, obtendrás respuestas más coherentes y de mejor calidad. Funciona como programar un proceso: paso a paso, siguiendo la lógica del flujo de trabajo.
7. Pide respuestas completas – “Dame la versión completa…”
Si quieres una respuesta completa, dilo directamente. En lugar de: “Muéstrame un ejemplo de código”, escribe: “Dame el código completo con comentarios y explicación.” Así no hay lugar para suposiciones: el modelo sabe que debe entregar una solución completa, no un fragmento.
De este modo, evitas que el modelo termine su respuesta después de dos párrafos pensando “ya es suficiente.” Respuesta completa = instrucción completa.
8. Cuando el chat “se niegue”, usa fórmulas mágicas
A veces ChatGPT responde evasivamente o dice que no puede realizar la tarea. A veces se debe a un límite de longitud, otras a que la consulta es demasiado general o sensible. En esos casos, vienen al rescate añadidos breves pero eficaces:
- Think step by step – anima al modelo a dividir la tarea en etapas lógicas.
- Write a draft – lo incentiva a generar un borrador, incluso si el tema es difícil o delicado.
- Be creative – activa un modo de respuesta más creativo. Perfecto para redactar eslóganes, descripciones de productos o nombres de empresas.
9. No dependas de plantillas de prompts predefinidas
Encontrarás miles de prompts listos en Internet que pueden servir de base o inspiración, pero no conviene usarlos como estándares absolutos. Lo que funcionó hace una semana puede producir resultados completamente diferentes hoy.
Además, cada proyecto, industria, público objetivo y propósito del contenido son únicos. Un prompt diseñado para un texto de marketing B2B no servirá para un artículo de estilo de vida. Que algo haya funcionado para otra persona no significa que funcione para ti.
10. Delega la creación del prompt… ¡a la propia IA!
Sí: puedes pedirle a ChatGPT que te ayude a crear el prompt perfecto para una tarea específica. Es como pedirle a un escritor que redacte sus propias instrucciones de trabajo… ¡y funciona! Es una excelente opción para principiantes o cuando tienes una idea pero no sabes cómo expresarla. Además, existen herramientas especializadas para generar prompts, como:
11. Finalmente… prueba y mejora tus prompts
Crear el prompt perfecto rara vez se logra al primer intento. Lo más frecuente es que los mejores resultados se obtengan mediante un método iterativo: pruebas, evalúas, mejoras, y repites.
- Pídele al modelo que interprete el prompt, por ejemplo: “¿Cómo entiendes esta instrucción?” – esto te permite comprobar si la intención fue comprendida correctamente.
- Prueba el mismo prompt varias veces, observando cambios en las respuestas. A veces, una sola palabra puede alterar significativamente el resultado.
- Cambia frases o estructuras. Pequeñas correcciones suelen generar mejoras notables en la calidad.
Recuerda: no eres tú quien debe adaptarse a la IA, sino que tú enseñas a la IA a trabajar contigo. Cuanto mejor entiendas su mecanismo, más efectivas serán tus instrucciones.
¿Qué son las técnicas de prompting?
No todos los prompts funcionan igual. Por eso se han desarrollado varias técnicas de prompting para adaptar mejor la comunicación con el modelo a nuestras necesidades. Entre ellas se incluyen:
- Zero-shot prompting – la forma más básica: se formula una pregunta o instrucción sin ejemplos previos. El modelo debe entender y ejecutar la tarea solo con su conocimiento entrenado. Funciona bien para tareas simples.
- One-shot prompting – se proporciona un solo ejemplo que ilustra el formato o estilo esperado antes de la pregunta principal.
- Few-shot prompting – va más allá, proporcionando varios ejemplos (2 a 5 normalmente). Es útil para tareas más complejas o estilos específicos.
- Chain-of-thought prompting – anima al modelo a “pensar en voz alta”, mostrando su razonamiento paso a paso antes de la respuesta final.
- Prompt-chaining – consiste en dividir una tarea compleja en una serie de prompts interconectados, donde la salida de uno sirve como entrada para el siguiente.
- Directional stimulus prompting – utiliza palabras o estímulos direccionales (“positivo”, “formal”, “informal”) para guiar el tono o estilo de respuesta.
¿Por qué vale la pena probar los prompts? Un ejemplo práctico
Incluso un prompt aparentemente perfecto no garantiza resultados coherentes o repetibles. Esto significa que, aunque se use exactamente el mismo prompt y el mismo texto de entrada, las respuestas del modelo pueden variar, especialmente en detalles o juicios sutiles.
A continuación, un ejemplo de prompt diseñado para evaluar un texto según criterios de calidad, asignar puntuaciones y justificarlas en formato JSON.
“Quiero que evalúes mi contenido en función de criterios específicos…”
Su estructura parece bien pensada: el modelo recibe una lista de criterios, debe generar una tabla con puntuaciones y explicaciones, usar “?” si falta información, y devolver todo en formato JSON.
Sin embargo, la práctica demuestra que incluso los prompts más populares no siempre son consistentes. Si preguntamos tres veces al mismo modelo con el mismo prompt, los resultados pueden ser sorprendentemente diferentes.
¿Qué implica esto? Que cada prompt debe tratarse como una hipótesis que necesita probarse y ajustarse. Si notas respuestas inconsistentes, sigue estos pasos:
- Identifica las preguntas que generan más discrepancias.
- Revisa si su redacción es ambigua. Preguntas sobre “valor sustantivo” o “confianza en el contenido” son subjetivas y pueden interpretarse de distintas formas.
- Aclara o elimina los criterios ambiguos. A veces es mejor tener menos puntos de evaluación, pero más precisos.
Prompts en ChatGPT – resumen
El objetivo final del prompt engineering es obtener respuestas fiables, coherentes y útiles que satisfagan nuestras necesidades. Todas las técnicas presentadas –desde definir el rol y añadir contexto hasta pedir respuestas completas– son herramientas hacia ese objetivo.
No tienes que ser programador ni lingüista para escribir grandes prompts. Debes ser un estratega de contenido que entienda lo que el usuario quiere – y cómo transmitirlo a la IA. Un prompt bien escrito actúa como un brief para el redactor ideal: rápido, preciso y sin errores.