Prompting: principios y errores típicos que todos cometemos

Es curioso cómo la instrucción adecuada puede ser la chispa que enciende el verdadero poder de una inteligencia artificial. Imagina una llave que solo abre la puerta correcta si se inserta del modo adecuado: así funciona un "prompt". Redactarlo bien puede convertir respuestas poco útiles en soluciones ajustadas y realmente valiosas para tus necesidades actuales. Pero, la realidad es que no hace falta ser un genio de la tecnología, hoy esta competencia resulta imprescindible para todos los que quieren sacar jugo a la IA y conseguir resultados coherentes y alineados con lo que buscan.

¿Qué es exactamente el prompting y por qué es tan importante?

En pocas palabras, el prompting es lo que le decimos a la inteligencia artificial, cómo formulamos la pregunta o le explicamos la tarea, para que la máquina nos responda de la mejor forma posible. Cada prompt es como un mapa que indica el camino: un mensaje inicial que influye enormemente en si la respuesta será de verdad relevante, útil y precisa. La diferencia puede ser brutal dependiendo de cómo planteamos la instrucción.

• Ayuda a obtener justo lo que necesitas, nada de textos genéricos que no sabes cómo aprovechar.
• Bloquea esos malentendidos que terminan convirtiendo una tarea sencilla en un dolor de cabeza.
• Evita respuestas incorrectas, desordenadas o demasiado largas que no aportan nada.
• Tiene la capacidad de ajustar el tono y el estilo a lo que tú esperas.

Y por supuesto, un prompt demasiado abierto o vago deja la puerta abierta a interpretaciones impredecibles, que casi siempre llevan a una respuesta pobremente orientada. Hoy, la eficacia de cualquier herramienta de IA depende mucho de tu destreza al redactar instrucciones adecuadas. No es un simple mensaje sin peso, sino el verdadero engranaje que permite controlar y garantizar que la tecnología cumpla lo que necesitas. De verdad, las diferencias pueden ser tan grandes como comparar una brújula bien calibrada frente a una que marca el norte al azar.

Cómo evitar los errores más comunes al crear un prompt

Parece increíble, pero hasta el modelo más avanzado puede caer en errores si la instrucción no está bien pensada. La mayoría de los fallos surgen cuando no damos suficiente contexto o claridad, y el resultado es cualquier cosa salvo lo que buscábamos. Corregir esto no es tan complejo como parece, aunque sí requiere atención y práctica.

Los 7 fallos que arruinan tus resultados

1. Ambigüedad y falta de contexto: ¿De verdad vale la pena arriesgarse con preguntas enormes y vagas? Decir cosas como “Háblame de España” solo consigue confundir, porque la IA puede acabar hablando de cualquier tema, desde comida hasta política sin orden ni sentido. Ante la falta de contexto, las respuestas pierden valor.
2. Instrucciones poco claras o contradictorias: Si no hay una dirección firme o se mezclan instrucciones incompatibles, la IA se pierde. El resultado suele ser que responde cosas inconexas o irrelevantes. Por eso conviene revisar que las frases sean directas y sencillas, sin enredos.
3. Descuidar el formato de salida: Muchas personas olvidan especificar el formato en que esperan la respuesta. Y si no lo pides, el modelo improvisa, pero pocas veces acierta. A veces hace falta dejarlo tan claro como si explicaras un juego de mesa a un amigo nuevo.
4. No iterar ni ajustar el prompt: Esperar que el primer intento sea perfecto es demasiado optimista. Crear un buen prompt es más parecido a probar recetas en la cocina, ajustando los ingredientes cada vez hasta dar en el clavo.
5. Sobrecargar el prompt con información innecesaria: Como hablar por hablar, añadir datos superfluos enturbia la petición. Menos es más: quita la maleza y quédate solo con lo indispensable.
6. No utilizar ejemplos concretos (few-shot prompting): Si no facilitas a la IA ejemplos claros, es difícil que capte exactamente el resultado que buscas, sobre todo en tareas estructuradas o técnicas. Un ejemplo puede aclarar más que diez explicaciones abstractas.
7. Ignorar la configuración técnica del entorno: A veces, el verdadero obstáculo ni siquiera es el texto, sino detalles como claves de acceso o parámetros técnicos mal configurados. Aunque no siempre lo parezca, esos pequeños olvidos pueden tumbar todo el proceso.

Guía rápida para corregir tus prompts

No necesitas convertirte en detective para encontrar y resolver estos errores. Prueba el siguiente enfoque, que suele funcionar muy bien:

• Prueba y refina: Haz variaciones del prompt. Verás rápidamente cuál genera mejores resultados.
• Sé específico: Evita las medias tintas; cuanto más concreta sea la petición, mejor será la respuesta.
• Usa ejemplos: Si la IA se pierde, ponle ejemplos claros; funcionará casi como mostrarle un modelo a seguir.
• Define el formato: No dejes al azar la estructura de la salida. Explica exactamente lo que necesitas.
• Mantén la simpleza: Quita lo superfluo y céntrate en el corazón de la pregunta.

Cómo llevar tus prompts al siguiente nivel con técnicas avanzadas

Cuando ya tienes las bases claras, puedes aprovechar técnicas que dan resultados realmente notables, sin tener que tocar ni una línea del “entrenamiento” de la IA. Dos métodos sobresalen para escalar la calidad de las respuestas: el few-shot prompting y el chain-of-thought prompting. Ambas transforman el nivel de precisión.

Few-shot prompting: el poder de los ejemplos

No hay mejor forma de explicar una tarea que mostrándola. El few-shot prompting consiste en añadir varios ejemplos claros, de uno a diez, donde se ve la entrada y la salida esperada. Casi como si enseñaras con ejercicios prácticos en vez de pura teoría.

El impacto es evidente frente a no dar ningún ejemplo (zero-shot): la IA aprende sobre la marcha, y eso, para quienes necesitan clasificar textos, programar, traducir de forma precisa o extraer datos con orden, es crucial.

• Clasicación de texto.
• Extracción de información clara y estructurada.
• Traducciones con matices, a veces complejos de captar.
• Generación de código específico.

Con modelos tan potentes como GPT-3, los incrementos de rendimiento han sido medidos y no se quedan cortos. Sin ir más lejos, en tareas de preguntas y respuestas, la puntuación F1 supera con frecuencia el 85 % en benchmarks como CoQA y llega al 71 % de exactitud en TriviaQA, tan solo por sumar ejemplos en el prompt. A mayor número de ejemplos, mejores traducciones: la IA da un salto.

Chain-of-thought: enseña a la IA a razonar

Pero a veces necesitamos mucho más que una respuesta simple. El chain-of-thought prompting anima a la IA a pensar como lo harías tú al resolver un problema, paso a paso. Incluir ejemplos con el desarrollo del razonamiento obliga al modelo a justificar cada parte del proceso, como un profesor pidiendo que expliques cómo llegaste al resultado.

Este enfoque es un salvavidas en matemáticas, razonamiento lógico o cuando la tarea exige una explicación compleja. La transparencia y la fiabilidad crecen mucho, ya que los fallos se detectan antes y el resultado final es más robusto y comprensible, casi como ver la solución escrita en la pizarra punto por punto.

Qué plataformas y herramientas puedes utilizar para practicar

¿Quieres experimentar por tu cuenta? Por suerte, existen muchas plataformas para probar e integrar modelos avanzados de lenguaje, tanto vía API como con SDKs o entornos de desarrollo. OpenAI y Anthropic son referentes y ofrecen experiencias diferentes para estructurar instrucciones con precisión.

El enfoque de OpenAI

OpenAI ofrece acceso a sus modelos estrella, como GPT-3.5 o GPT-4, gracias a su API de Chat Completions. Su estructura es muy intuitiva: usa una secuencia de mensajes, en la que cada uno tiene dos elementos principales:

• role (rol): Indica quién escribe el mensaje: puedes elegir entre system para instrucciones generales, user para solicitudes individuales, y assistant para las respuestas de la IA.
• content (contenido): El texto del mensaje, sin misterio.

Esta disposición facilita montar conversaciones complejas y usar ejemplos como si fueran diálogos. Por si fuera poco, puedes ajustar el “carácter” del modelo (más o menos creativo, largo o breve, etc.) con los parámetros disponibles. Las librerías para Python y Node.js lo hacen realmente accesible para quien quiera programar sin enredos.

El sistema de Anthropic

Anthropic juega un papel similar: sus modelos, con Claude al frente, trabajan alternando los roles "Human" y "Assistant", lo que da pie a una conversación donde el usuario orienta y la IA responde, siempre sabiendo quién aporta cada elemento.

Permite, por cierto, definir el formato de salida, marcar parámetros técnicos clave y controlar el contexto, todo desde su API REST o a través de SDKs en lenguajes habituales como Python.

Ambas plataformas muestran la importancia de que el usuario tenga el mapa en las manos: decidir exactamente cómo quiere estructurar las instrucciones y obtener justo la respuesta que busca, algo que los profesionales valoran muchísimo.

¿Se está usando el prompting con éxito en empresas españolas?

Ahora mismo, múltiples empresas españolas están sacando partido real al prompting avanzado, y los frutos empiezan a verse especialmente donde hay mucho volumen de interacción con clientes. Aunque las cifras exactas son difíciles de conseguir, los resultados reales se notan en el día a día, mejorando tanto la eficiencia como el servicio.

1. Nedgia: Esta empresa del sector energético ha incorporado asistentes virtuales diseñados por IBM Consulting. Al usar prompting y procesamiento del lenguaje natural, han aliviado gran parte del trabajo repetitivo que antes recaía en los agentes humanos, logrando más velocidad y precisión en la atención.
2. AddAI: Dedicada al soporte al cliente, AddAI informa de una impresionante reducción del 50 % en el número de consultas que no recibían respuesta tras implementar IA generativa. Así se mejora la tasa de resolución al primer contacto y se optimizan los recursos.
3. Dun & Bradstreet (D&B): En esta compañía, la llegada de agentes inteligentes que utilizan prompts ajustados permitió acortar hasta un 20 % el tiempo invertido en procesos de aprovisionamiento y análisis de riesgos. Automatizan tareas rutinarias, lo que libera al equipo para enfoques más estratégicos.
4. Sngular: Especializada en consultoría digital, Sngular aporta su experiencia en IA para proyectos de grandes marcas, como Banco Sabadell. Usan prompt engineering para crear asistentes conversacionales y personalizar campañas, señal de que el mercado español va por buen camino en la adopción de estas técnicas.

Estos ejemplos, junto a la aparición de plataformas como watsonx Assistant de IBM, que facilita a cualquier empresa crear su propio agente virtual, demuestran que el prompting ya es protagonista para aumentar eficiencia y calidad en España, sobre todo en sectores competitivos donde la agilidad es oro.

Cómo crear prompts eficaces y sostenibles a largo plazo

A la larga, redactar prompts efectivos no es una cuestión de prueba y error puntual: debe formar parte de una estrategia sostenible si queremos que la IA se convierta en aliado de verdad. Integrar el prompting dentro de un marco ordenado potencia la calidad y minimiza riesgos.

• Claridad y precisión: Siempre hablar claro y con palabras que todos dentro de la organización entiendan tal como tú las usas, para no provocar confusiones al modelo.
• Orientación al contexto: Información sobre la historia del cliente, lo que la empresa espera o detalles de la situación aportan un valor especial, ahora y a futuro.
• Gobernanza de prompts: Nada como poder auditar, controlar y revisar el historial de instrucciones y sus consecuencias. Esto protege ante sesgos, asegura el cumplimiento normativo y mantiene la IA bajo control ético.
• Iteración y evaluación continua: No hay prompts eternos; establece revisiones periódicas y actualízalos usando métricas y opiniones de las personas reales que los usan.
• Integración con datos empresariales: Si el modelo puede acceder a bases de datos actualizadas, la personalización y exactitud se multiplican, adaptándose realmente a la empresa.
• Diseño centrado en las personas: No olvidemos que el fin principal es crear experiencias de usuario honestas, respetuosas y alineadas con los valores de quienes forman parte de la organización.

El prompting, en el fondo, es el puente que une la intención humana con las capacidades de la IA: por eso importa tanto dominarlo bien desde lo básico hasta el último truco avanzado. Quienes desarrollen esta habilidad y gestionen sus prompts con inteligencia y cuidado llevarán la delantera en un mundo cada vez más automatizado.

Una buena interacción con la IA no depende solo del software, sino de la calidad de la conversación. Apostar por claridad, mejora continua y responsabilidad ética garantizará soluciones mucho más útiles, adaptables y alineadas con los verdaderos objetivos humanos y estratégicos.