Domina el prompting: cómo crear instrucciones claras para la Inteligencia Artificial

El prompting se ha convertido en una habilidad esencial para aprovechar al máximo el potencial de herramientas basadas en inteligencia artificial, como ChatGPT. Aunque parezca simple, la forma en que redactamos nuestras instrucciones o preguntas puede marcar la diferencia entre obtener una respuesta genérica o una solución precisa y útil. En este artículo descubrirás qué es el prompting, cómo diseñar prompts efectivos y qué técnicas avanzadas te ayudarán a sacar el máximo rendimiento de esta tecnología.

¿Qué es el prompting?

El prompting consiste en formular instrucciones, preguntas o comandos que orientan a un modelo de lenguaje como ChatGPT para generar respuestas alineadas con nuestros objetivos.
Puede aplicarse en infinidad de contextos: desde redactar un correo profesional hasta resolver problemas técnicos o generar ideas creativas.

Un buen prompt no se trata solo de preguntar, sino de dar contexto, ser específico y definir el resultado que se espera obtener.

Además, conviene tener en cuenta que el diseño del prompting puede variar según el modelo de lenguaje utilizado. Por ejemplo, los modelos de razonamiento avanzado como o1 y o3 de OpenAI requieren ajustes en la formulación, debido a su capacidad para realizar deducciones y razonamientos más complejos.

Elementos clave para un prompting efectivo

  • Proporciona contexto: Define el propósito o la situación. Ejemplo: “Voy a redactar un artículo sobre innovación en salud digital. Sugiere cinco tendencias relevantes.”
  • Sé específico: Indica con claridad lo que buscas. En vez de “Explícame el aprendizaje automático,” prueba con: “Describe cómo se aplica el aprendizaje automático en la detección temprana de enfermedades.”
  • Define el formato: Aclara cómo deseas recibir la respuesta (lista, párrafo, tabla, etc.).
  • Adapta el tono: Pide un estilo concreto: técnico, educativo, informal, académico o persuasivo.
  • Asigna un rol: Pide a la IA que responda desde una perspectiva específica. Ejemplo: “Responde como si fueras un consultor experto en marketing de contenidos.”

En Quodem aplicamos un framework propio que optimiza este proceso, garantizando prompts más eficaces y alineados con los objetivos de cada usuario.

Técnicas avanzadas para un prompting eficaz

1. Cadena de pensamiento (Chain of Thought)

Invita al modelo a razonar paso a paso. Por ejemplo:

“Explícame cómo calcular el retorno de inversión (ROI) en una campaña de marketing digital, detallando cada fase del cálculo.”

2. Iteración y refinamiento

Si la primera respuesta no cumple tus expectativas, añade más precisión o contexto.

Primer prompt: “Escribe un artículo sobre sostenibilidad.”
Refinamiento: “Enfócate en cómo las empresas tecnológicas aplican estrategias sostenibles, con ejemplos concretos.”

3. Prompt chaining

Divide tareas amplias en varios pasos. Ejemplo:

  1. “Enumera las principales tecnologías emergentes en el ámbito de la salud digital.”
  2. “Selecciona dos de esas tecnologías y explica su impacto en la atención médica moderna.”

4. Solicita ejemplos concretos

Pedir ejemplos ayuda a transformar conceptos abstractos en información práctica.

“Menciona tres ejemplos de uso de la inteligencia artificial en la atención primaria.”

5. Ajusta el prompting según el modelo

Modelos avanzados como o1 y o3 de OpenAI están diseñados para razonamientos complejos. En estos casos, usa prompts estructurados, claros y con límites definidos para aprovechar al máximo sus capacidades.

Ejemplos prácticos de prompting

  • Optimización hospitalaria: “Diseña un plan para implementar un sistema de IA que reduzca los tiempos de espera en urgencias. Incluye fases y métricas de éxito.”
  • Análisis de datos clínicos: “Explica cómo la IA puede analizar historiales médicos de pacientes con diabetes para predecir complicaciones futuras.”
  • Educación sanitaria: “Redacta un folleto sencillo que explique el uso de un dispositivo de monitoreo de glucosa continuo.”
  • Asistencia diagnóstica: “Describe cómo un modelo de machine learning puede detectar cáncer de pulmón a partir de imágenes médicas.”
  • Soporte en ensayos clínicos: “Resume los pasos principales para diseñar un ensayo clínico que use IA en la selección de participantes.”

Consejos prácticos para mejorar tus prompts

  • Sé directo y preciso: Evita la ambigüedad.
  • Aporta suficiente contexto: Cuantos más detalles incluyas, mejor será el resultado.
  • Ajusta la extensión: Si la respuesta es demasiado breve o extensa, pide al modelo que ajuste el nivel de detalle.
  • Pide alternativas: Si el resultado no convence, solicita una versión reformulada o un nuevo enfoque.

Adaptar tus prompts al modelo que utilices —como en el caso de o1 y o3— te permitirá aprovechar al máximo sus capacidades de razonamiento y análisis contextual.

Prompting: una nueva competencia esencial

El prompting va más allá de una herramienta técnica: es una competencia estratégica que puede transformar la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial. Dominar esta habilidad te permitirá obtener respuestas más precisas, creativas y alineadas con tus objetivos. Aplicando frameworks estructurados y técnicas avanzadas, puedes convertirte en un auténtico experto en el arte de guiar a la IA.

Referencias

Lucas Nahmias

Autor Lucas Nahmias