TL;DR: La mayoría de los consejos sobre ingeniería de prompts son inútiles. Nosotros los probamos por ti. Esto es lo que descubrimos:
- Sé absurdamente específico sobre lo que quieres,
- Asígnale a ChatGPT un rol profesional,
- Muéstrale ejemplos del tono de voz de tu marca,
- Indícale exactamente cómo debe dar el resultado; y
- Declara explícitamente qué debe evitar.
Todo lo demás es circunstancial o un completo disparate. Omite los cursos costosos. Usa la plantilla al final de este artículo y verás cómo tus resultados con ChatGPT pasan de mediocres a inmediatamente utilizables.
He estado obsesionado con ChatGPT durante los últimos años. Pero hay algo que todos los modelos de lenguaje tienen en común: la falta de consistencia.
Al principio, pedía textos de marketing y obtenía algo brillante o completamente inútil. Un día lograba captar a la perfección el tono de mi marca. Al siguiente, puro “ensalada corporativa” sin sentido.
Y aunque todo el mundo tiene sus propios consejos y los gurús de LinkedIn venden cursos, hay algunos fundamentos que siguen funcionando perfectamente bien.
Probé 12 de los consejos más populares de ingeniería de prompts usando escenarios reales de negocio: textos de marketing, correos a clientes y descripciones de productos. Esto fue lo que realmente marcó la diferencia.
¿Cómo Probé Estas Técnicas?
Utilicé tres escenarios reales de negocio a lo largo de esta guía:
- Correos de lanzamiento de producto para una aplicación de gestión de proyectos
- Copia publicitaria para Instagram de un servicio de suscripción de café
- Respuesta de atención al cliente ante solicitudes de reembolso
Ejecuté cada prompt entre tres y cinco veces, simplemente haciendo clic en el botón “intentar de nuevo”, para observar qué tipo de resultados generaba cada uno. Mi única expectativa era que ChatGPT mantuviera la consistencia tanto con el prompt como con el estilo.
👉Nota: Todos los prompts se probaron con el modelo más reciente, ChatGPT 5, con la opción “Thinking” configurada en “Auto” y sin personalización previa.
Y teniendo en cuenta que los modelos de lenguaje nunca generan la misma respuesta dos veces, es poco probable que veas exactamente el mismo resultado que muestro en la captura de pantalla.
En lugar de tomar estos resultados al pie de la letra, te recomiendo prestar atención a los patrones de salida, para que puedas notar las diferencias.
También he añadido una puntuación en una escala del 1 al 10, donde 10 es la más alta en términos de usabilidad y fiabilidad, y 1 es la más baja.
Vamos a empezar con los prompts.
1. Sé Ridículamente Específico: 10/10
ChatGPT es, básicamente, una máquina de reconocimiento de patrones. El lenguaje y los datos que incluyas en tu prompt determinarán cómo será el resultado. En general, la diferencia entre un contenido genérico generado por IA y un material realmente útil radica en la especificidad sobre los entregables, la audiencia y las limitaciones.
Prompt (vago/básico):
Escribe un correo sobre nuestra nueva aplicación de gestión de proyectos.
Prompt (específico):
Escribe un correo de lanzamiento de producto de 150 palabras para DreamHost, una plataforma de alojamiento web. Destaca estas 3 características: bajos costos, panel de control fácil de usar y alta seguridad. Tono: emocionado, pero profesional, como si le contaras a un colega sobre una plataforma que acaba de resolver tu mayor dolor de cabeza. Incluye un llamado a la acción claro para comenzar una prueba gratuita de 14 días.
- El prompt vago generó algo tan genérico que podría haber descrito literalmente cualquier herramienta de productividad.
- El prompt específico, en cambio, produjo un texto con personalidad, beneficios concretos y detalles reales sobre las funciones.
Por qué funciona: ChatGPT se basa en la coincidencia de patrones. Cuando le das limitaciones específicas (número de palabras, tamaño de la audiencia, tres características exactas, comparación de tono), el modelo tiene parámetros claros con los que trabajar. La especificidad elimina la ambigüedad.
2. Asignación de Roles (9/10)
Comenzar los prompts con “Eres un(a) [rol específico]” activa en ChatGPT su entrenamiento en patrones de escritura profesional. El modelo ha aprendido asociaciones entre distintos roles y estilos de redacción, por lo que nombrar explícitamente una especialización mejora la calidad del resultado en tareas creativas y profesionales.
Prompt (sin rol):
Escribe un texto publicitario para Instagram sobre una suscripción de café premium.
Prompt (con rol):
Eres un(a) redactor(a) especializado(a) en copywriting de respuesta directa para marcas de estilo de vida premium. Escribe 3 versiones de texto publicitario (cada una con menos de 125 caracteres) para un servicio de suscripción de café premium que destaque el tostado en pequeños lotes y las relaciones de comercio directo.
El prompt con rol generó textos que aplicaban principios del copywriting de respuesta directa: empezaban con un gancho, se centraban en beneficios específicos y usaban una estructura persuasiva. El prompt genérico, en cambio, mostró entusiasmo, pero sin estrategia.
Por qué funciona: El entrenamiento de ChatGPT incluye innumerables ejemplos de redacción profesional vinculados a roles específicos. Invocar un rol como “redactor de respuesta directa”, por ejemplo, permite que el modelo imite los patrones asociados con esa especialización en lugar de limitarse a escribir un texto de marketing genérico.
3.Ofrece Ejemplos Concretos (también conocido como Few-Shot Learning): 9/10
Esta es una técnica bien documentada para el ajuste fino (fine-tuning) de modelos de lenguaje, y es bastante sencilla de implementar.
Proporcionas la entrada (lo que deseas obtener) y das ejemplos de los resultados esperados. Lo que ocurre con este método es que el modelo aprende los patrones que esperas en las salidas y trata de emularlos lo más fielmente posible.
De este modo, reduces la cantidad de idas y vueltas necesarias para obtener el resultado deseado y comienzas a obtener resultados consistentemente buenos.
Prompt (sin ejemplos):
Escribe una respuesta profesional para un cliente que solicita un reembolso debido a retrasos en el envío.
Prompt (con ejemplos):
Escribe una respuesta para un cliente que solicita un reembolso debido a retrasos en el envío. Aquí tienes dos ejemplos del tono de voz de nuestra marca en correos de soporte:
Ejemplo 1:
“Hola Sarah, lamento mucho que tu pedido haya quedado atrapado en un limbo de tránsito. Eso debe ser increíblemente frustrante, especialmente cuando esperas con emoción probar nuevos productos. Ya procesé un reembolso completo a tu método de pago original.
Deberías verlo reflejado en 2 o 3 días hábiles. También estoy enviando un pedido de reemplazo con envío exprés sin costo. No deberías tener que elegir entre un reembolso y recibir lo que pediste.”
Ejemplo 2:
“Entiendo completamente tu frustración, Marcus.
Los retrasos en los envíos son lo peor, y esta vez fallamos en la comunicación. Vamos a solucionarlo de inmediato: estoy emitiendo tu reembolso hoy mismo e incluyendo un crédito de $25 para tu próximo pedido. Nada de trámites innecesarios. Deberías verlo en tu cuenta ahora mismo.”
Imita exactamente este tono de voz y da formato al resultado como un correo electrónico.
El prompt basado en ejemplos generó una respuesta que coincidía con el tono esperado de mi marca: empático, sin ser empalagoso, enfocado en soluciones, sin ser defensivo, y genuinamente útil, sin lenguaje corporativo.
Por qué funciona: ChatGPT aprende mejor a partir de los patrones en los ejemplos que le proporcionas que de un párrafo con instrucciones sobre el estilo de escritura. Eso incluye la estructura de las oraciones, las elecciones de vocabulario, cómo equilibras empatía y acción, y qué aspectos enfatizas. Dos buenos ejemplos enseñan más sobre tu voz que un párrafo entero describiendo tu tono.
4. Especifica el Formato del Resultado con Precisión: 8/10
Decirle a ChatGPT exactamente cómo estructurar la salida ahorra muchísimo tiempo de formato. Esta técnica es especialmente útil cuando vas a pegar el contenido directamente en otras herramientas, como tu sistema de gestión de contenidos (CMS), o cuando necesitas estructuras de datos específicas.
Prompt (sin especificar formato):
Compara las características de nuestra aplicación con las de los competidores.
Prompt (con formato especificado):
Crea una tabla comparativa bien investigada con 4 columnas: Nombre de la característica, Nuestra app, Competidor A, Competidor B. Incluye 5 características clave. Usa este formato exacto en Markdown:
| Característica| Nuestra App | Competidor A | Competidor B |
|———|———|————–|————–|
| [Característica] | [detalles] | [detalles] | [detalles] |
El prompt con formato específico generó una tabla perfectamente estructurada que pude pegar directamente en la documentación —sin necesidad de invertir tiempo en formato. En cambio, el prompt genérico me dio la información en forma de párrafos, lo que requirió entre 10 y 15 minutos de creación manual de la tabla.
⚠️ Recuerda: La información en la tabla (e incluso en el párrafo anterior) puede ser incorrecta. De hecho, cada resultado debe verificarse por precisión.
Por qué funciona: ChatGPT puede generar resultados en prácticamente cualquier formato, pero por defecto utiliza texto en prosa, a menos que su modelo de entrenamiento asocie ciertas palabras con estructuras específicas (por ejemplo, un estudio de caso suele incluir secciones como introducción, reto, solución e impacto). Al especificar explícitamente estructuras —como tablas, listas, markdown, JSON, etc.— le indicas al modelo exactamente cómo organizar la información.
5. Dile a GPT lo Que NO Debe Hacer: 7/10
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs), incluido ChatGPT, tienden a repetir ciertos patrones de escritura. Quienes los usan con frecuencia pueden reconocer esos patrones a kilómetros de distancia. Así que, si estás usando ChatGPT para escribir material de marketing, asegúrate de que el resultado no suene como texto genérico generado por IA.
Necesitas que el contenido sea divertido, interesante y con personalidad. Puedes indicarle exactamente qué debe evitar (palabras, frases o estructuras específicas), y generalmente seguirá las reglas. Sin embargo, en textos más largos, estas reglas pueden romperse ocasionalmente.
Prompt (sin restricciones):
Escribe una descripción de producto para una suscripción de café premium.
Prompt (con restricciones negativas):
Escribe una descripción de producto para una suscripción de café premium.
NO uses estas palabras o frases: artesanal, curado, viaje, experiencia, apasionado, artesanal (craft), elevar, seleccionado a mano.
NO excedas las 75 palabras.
NO uses signos de exclamación.
Concéntrate en: detalles específicos sobre el origen, qué hace que el café sea realmente diferente y beneficios concretos para el cliente. No uses guiones largos (em dashes).
Notarás que el resultado del primer prompt incluye muchos guiones largos y suena algo exagerado. Puede que mi ChatGPT haya adoptado un tono más neutro por las conversaciones previas, pero definitivamente prefiero la segunda versión, ya que respeta mis restricciones específicas.
Por qué funciona: ChatGPT aprende de los patrones presentes en todo Internet, lo que significa que tiende a usar frases y estructuras comunes. Cuando esas frases son precisamente las que no te gustan, las restricciones negativas bloquean esos patrones y obligan al modelo a buscar enfoques alternativos.
6. Instrucciones Claras Primero, Contexto Después: 7/10
La guía de prompting de la IA de Google sugiere claramente dar primero instrucciones claras sobre la tarea y luego proporcionar el contexto correspondiente.
Aquí está el fragmento de la guía:
Los modelos de lenguaje grandes (LLMs) priorizan la información de forma secuencial (la primera oración tiene la mayor prioridad). Por eso, al colocar la tarea primero, el modelo obtiene la información suficiente para entender qué debe hacer. El contexto puede añadirse después dentro del mismo prompt.
Prompt (contexto primero):
Somos una empresa SaaS dirigida a equipos remotos de entre 10 y 50 personas. Llevamos 3 años en el mercado y recientemente lanzamos una nueva función de priorización de tareas con IA que analiza la carga de trabajo del equipo y sugiere el orden óptimo de las tareas. Nuestros principales competidores son Asana y Monday.com, pero nos diferenciamos por una integración más profunda de la IA y una mejor conectividad con Slack. Nuestros clientes objetivo suelen ser gerentes de proyecto con conocimientos tecnológicos que se frustran con la organización manual de tareas. Necesitamos un correo de anuncio para esta nueva función.
Prompt (tarea primero):
Escribe un correo de anuncio de producto de 200 palabras para nuestra nueva función de priorización de tareas con IA.
Contexto: Somos una empresa SaaS con 3 años en el mercado que se dirige a equipos remotos (10-50 personas). Principales competidores: Asana y Monday.com. Nuestra diferenciación: integración más profunda de IA y conectividad nativa con Slack. Público objetivo: gerentes de proyecto con conocimientos tecnológicos frustrados con la organización manual de tareas.
Enfatiza: cómo la secuenciación con IA ahorra tiempo y reduce la sobrecarga.
Esta técnica ha perdido algo de importancia a medida que los modelos de lenguaje se han vuelto más inteligentes. Sin embargo, dado que muchas empresas siguen recomendando estructurar los prompts de esta forma, es probable que utilicen esa misma estructura para ajustar sus propios modelos. Y cuando profundizas en la ingeniería de prompts, estos fundamentos pueden ayudarte a obtener resultados más consistentes.
Por qué funciona: Comenzar con la tarea establece el objetivo de inmediato, y luego el contexto orienta cómo abordarlo. En cambio, la estructura “contexto primero” puede difuminar lo que realmente estás pidiendo, especialmente en prompts largos.
7. Usa Instrucciones Numeradas Paso a Paso: 7/10
Utiliza listas numeradas cuando pidas múltiples elementos. Por ejemplo, si quieres que GPT cree 15 publicaciones para redes sociales, 1 post de blog y 10–12 hashtags, es probable que el modelo no entregue todo a la vez si no lo estructuras.
Prompt (sin pasos):
Crea contenido para redes sociales para el lanzamiento de nuestra app, incluyendo tuits, una publicación de LinkedIn, hashtags y recomendaciones de horarios de publicación.
Prompt (con pasos numerados):
Crea contenido para redes sociales para el lanzamiento de nuestra app:
1. Escribe 3 variaciones de tuit (menos de 280 caracteres cada uno, incluye gancho y CTA).
2. Escribe 1 publicación para LinkedIn (150–200 palabras, tono profesional enfatizando el ROI).
3. Crea 5 hashtags relevantes para Twitter y 5 para LinkedIn.
4. Sugiere horarios de publicación óptimos para una audiencia B2B del sector tecnológico.
5. Para cada publicación, explica el “ángulo” de mensaje elegido.
Entrega cada componente claramente etiquetado.
Los resultados anteriores no son el mejor ejemplo porque la lista tiene pocos elementos. Sin embargo, empezarás a notar diferencias reales cuando el número de ítems o de tareas por ítem aumente.
Por qué funciona: Estas instrucciones numeradas crean una lista de verificación clara en la “mente” de ChatGPT que puede seguir secuencialmente con facilidad.
8. Pregunta: “¿Tienes Alguna Pregunta?”: 6/10
Pídele al modelo que te haga preguntas aclaratorias. Esto te ayudará a llenar vacíos de información que dabas por obvios y a añadir contexto más relevante a tus resultados.
Sin embargo, la mejora en la calidad de las respuestas solo se nota si el tema es algo general y respondes las preguntas con datos concretos y específicos.
El prompt:
Crea una secuencia completa de correos de bienvenida (onboarding) para nuevos usuarios de nuestra aplicación de gestión de proyectos. ¿Tienes alguna pregunta antes de comenzar?
En mis pruebas con ChatGPT, los resultados fueron inconsistentes. A veces, ChatGPT genera preguntas realmente útiles sobre la audiencia objetivo, la frecuencia de los correos o las características que se deben destacar.
Pero en industrias muy específicas, las preguntas tienden a sonar vagas y se vuelven cada vez más irrelevantes a medida que profundizas en el tema.
Por qué funciona (a veces): Si trabajas en un tema sobre el que no tienes mucha información, ChatGPT puede llenar vacíos de conocimiento y añadir contexto importante. A veces incluso te ayuda a descubrir lo que no sabías que no sabías.
9. Cadena de Pensamiento (“Think Step-by-Step”): 6/10
Agregar frases como “piensa paso a paso” o “explica tu razonamiento” hace que ChatGPT muestre su proceso de pensamiento, incluso cuando no está en modo de razonamiento activo o cuando el modelo no lo admite formalmente. Esta técnica mejora los resultados en tareas analíticas, pero añade longitud innecesaria en trabajos creativos.
Prompt (sin cadena de pensamiento):
Analiza por qué nuestras tasas de apertura de correos bajaron un 15% el mes pasado y recomienda soluciones.
Prompt (con cadena de pensamiento):
Analiza por qué nuestras tasas de apertura de correos bajaron un 15% el mes pasado y recomienda soluciones. Piensa en esto paso a paso, mostrando tu razonamiento para cada causa potencial antes de hacer recomendaciones.
Sin añadir datos de contexto desde tu panel de analíticas, las respuestas —con o sin cadena de pensamiento— serán genéricas. Sin embargo, se puede notar que GPT-5 decidió activar su modo de razonamiento para analizar el problema cuando se le dio el prompt con “chain of thought”.
El razonamiento muestra claramente que siguió un proceso paso a paso para entender el problema y basó su respuesta en ese análisis. En comparación, el prompt sin CoT produjo una respuesta rápida y sin razonamiento intermedio.
Por qué funciona: Si estás trabajando en tareas analíticas o de resolución de problemas, pedir que explique su razonamiento te ayuda a verificar que el modelo sigue los pasos lógicos como tú lo harías. En tareas creativas, como la redacción de marketing, esta técnica puede no ser tan útil.
10. Muestra Tus Ediciones a ChatGPT: 7/10
Al igual que con el few-shot learning, ChatGPT aprende de los mensajes dentro del chat. Si obtienes una respuesta del modelo que está “casi bien” pero no perfecta, y la editas a tu gusto, puedes compartir tu versión editada como respuesta. Hago esto con frecuencia y he notado una mejora clara en los resultados, al menos hasta cierto punto.
Prompt (después de recibir y editar un texto publicitario generado por IA):
Esto fue lo que terminé usando después de editar tu borrador:
“DreamHost es un servicio de hosting compartido económico que comienza desde ~$2.99 USD/mes e incluye una garantía de devolución de dinero de 30 días.”
Mejoré la estructura de la oración y la hice más fluida. Haz lo mismo con el resto de las entradas de la columna.
Dentro del mismo chat, es probable que obtengas una excelente respuesta, ya que el modelo ha captado los patrones de estilo que prefieres.
Además, gracias a la referencia cruzada entre chats y la memoria interna, ChatGPT puede recordar tus conversaciones anteriores para ofrecer mejores resultados desde el primer intento.
Por qué funciona: ChatGPT mantiene una memoria persistente de tus preferencias entre conversaciones. Sin embargo, el esfuerzo de compartir tus ediciones una por una no siempre compensa los beneficios. En muchos casos, es mejor proporcionar ejemplos completos desde el principio (como en la Técnica #3).
11. Usa Delimitadores Claros para Separar Instrucciones del Contenido: 6/10
Cuando tu prompt incluye tanto instrucciones como contenido a procesar (como ejemplos, texto para analizar o comentarios de clientes), usa delimitadores para distinguir entre ambos.
Esto evita que ChatGPT confunda tus instrucciones con el contenido en sí.
Prompt (con delimitadores):
Reescribe el siguiente correo del cliente para que coincida con el tono profesional de nuestro equipo de soporte.
—EMAIL A REESCRIBIR—
Hola, gracias por contactarnos sobre el error. Sí, sabemos de él y alguien ya lo está revisando. Debería solucionarse pronto, probablemente. Avísame si necesitas algo más.
—FIN DEL EMAIL—
Requisitos:
-Mantener un tono cálido pero profesional
-Proporcionar un plazo específico
-Incluir pasos claros a seguir
Los prompts delimitados producen resultados más limpios y precisos, porque ChatGPT puede distinguir claramente qué son instrucciones y qué es contenido. Sin delimitadores —especialmente en prompts largos—, es común que el modelo ignore parte de las instrucciones.
Por qué funciona: Los delimitadores (como triple comillas, etiquetas XML, secciones Markdown o líneas con guiones) crean fronteras explícitas. Esto resulta especialmente útil cuando proporcionas múltiples ejemplos, analizas comentarios de clientes o procesas contenido generado por usuarios, donde el lenguaje puede parecerse a instrucciones. Esta técnica se vuelve esencial cuando tu texto incluye palabras como “escribe”, “crea” o “analiza”, que pueden confundir al modelo.
12. Evita Ser “Duro” con ChatGPT: 3/10
Antes se solía decir que dar retroalimentación exigente o crítica (“Esto es inaceptable, inténtalo de nuevo”) ayudaba a mejorar los resultados.
Pero después de muchas pruebas, quedó claro que ser duro solo hace que ChatGPT vuelva a generar la respuesta. Es poco probable que produzca algo “mejor” si no sabe exactamente qué significa “mejor”.
Prompt (siendo “duro”):
Esta respuesta es terrible y no tiene nada que ver con lo que pedí. El tono es incorrecto, la estructura es mala y no enfatizaste lo que te pedí. Inténtalo de nuevo y hazlo bien esta vez.
Prompt (siendo específico):
Esta respuesta necesita revisión:
– Cambia el tono de formal a conversacional.
– Reestructura el texto para comenzar con el problema del cliente, no con nuestra solución.
– Destaca la función de priorización con IA en el primer párrafo.
Por favor, revisa el texto con estos cambios específicos.
El prompt “duro” siempre genera una nueva versión, e incluso puede hacer que ChatGPT entre en modo de “razonamiento”. Sin embargo, los resultados no son consistentemente mejores. En cambio, dar instrucciones claras y específicas sobre qué necesitas cambiar casi siempre produce resultados más limpios y útiles.
Por qué este “truco” persiste: Las personas suelen confundir correlación con causalidad. Cuando obtienen mejores resultados después de ser “exigentes”, normalmente es porque fueron más específicos en sus indicaciones al intentar mostrarse molestos, no porque ChatGPT reaccione al tono.
Las 5 Técnicas Fundamentales que Deberías Usar
Después de probar una gran variedad de técnicas (incluyendo estas 12) en docenas de escenarios, las siguientes cinco son las que consistentemente han dado los mejores resultados:
- Ser ridículamente específico (10/10) es la base de todo.
- Asignar un rol (9/10) funciona de maravilla para tareas creativas y profesionales.
- Proporcionar ejemplos concretos (9/10) mantiene la coherencia de marca.
- Especificar el formato del resultado (8/10) ahorra tiempo de maquetación.
- Decirle a ChatGPT qué NO debe hacer (7/10) funciona cuando sabes exactamente qué evitar.
Las demás técnicas aportan valor en contextos específicos, pero no son esenciales para un prompting efectivo.
Mi Plantilla de Prompt Favorita
Tengo varias plantillas excelentes guardadas, pero esta es la que ha producido los mejores resultados en casi todos los casos de uso que he probado.
Úsala para tus experimentos y observa qué tipo de resultados obtienes. Una vez que tengas un prompt funcional, el resto del trabajo se vuelve mucho más sencillo.
Eres un(a) [rol específico con la experiencia relevante].
Crea: [Entregable específico con límite de palabras o caracteres]
Para: [Audiencia objetivo con detalles relevantes]
Sobre: [Tema o producto con información clave]
Incluye:
-[Elemento específico requerido 1]
-[Elemento específico requerido 2]
-[Elemento específico requerido 3]
Formato: [Estructura exacta requerida]
NO HAGAS:
– [Cosa específica a evitar 1]
-[Cosa específica a evitar 2]
Ejemplo de nuestro estilo:
[Pega 1 o 2 ejemplos relevantes]
Este marco funciona porque combina todos los elementos que generan resultados consistentes y de calidad. Siempre puedes improvisar y añadir más de los consejos anteriores para ver cuáles se adaptan mejor al resultado que estás buscando.
¿Puedes Crear Prompts de Mil Palabras?
Por supuesto. El único límite es el prompt en sí, y el resultado que esperas no debe superar la ventana de contexto.
ChatGPT tiene una ventana de contexto de 32k tokens por chat en la versión Plus y 128k tokens en la versión Pro. Gemini cuenta con una ventana de contexto de 2 millones de tokens por chat, mientras que Claude alcanza 1 millón.
Piensa en un token dentro de la ventana de contexto como una parte de una palabra.
32k tokens equivalen aproximadamente a 27,000 palabras. Una vez que se alcanza este límite, ChatGPT olvida lo que se habló antes de los 32k tokens más recientes. En otras palabras, la “ventana” de contexto se desplaza.
ChatGPT seguirá conversando contigo incluso después de que se haya superado esa ventana de contexto, pero ya no recordará nada de los mensajes anteriores que quedaron fuera de ese rango.
Si notas que ChatGPT empieza a comportarse de forma diferente después de una conversación larga, intenta reorientarlo volviendo a proporcionar el prompt original o simplemente inicia un nuevo chat.
Prompts Consistentes en ChatGPT con “Proyectos”
Los modelos de lenguaje (LLMs) no tienen contexto sobre tu negocio, audiencia o objetivos. Tampoco conocen las limitaciones de longitud, el formato, ni el estilo que necesitas.
Por eso, puedes optar por proporcionar ese contexto en cada nuevo prompt o bien crear un proyecto en ChatGPT y añadir toda esa información como archivos de texto o Markdown.
De esta forma, cualquier chat nuevo que inicies dentro del proyecto tendrá el contexto necesario por defecto.
1. Haz clic en Projects desde la barra lateral izquierda.
2. Escribe el nombre del proyecto y haz clic en Create project.
3. Haz clic en Add files para añadir todos los archivos que necesites como contexto.
¿Qué Sigue?
La ingeniería de prompts no es algo que se configure una vez y se olvide. Los nuevos modelos suelen cambiar la forma en que se generan los resultados que te gustaban en versiones anteriores.
Sin embargo, los fundamentos de especificidad, contexto y ejemplos permanecen constantes. Solo necesitas saber qué técnica resuelve cada problema.
Concéntrate en las cinco que realmente importan y olvida los trucos superficiales.
Actualmente estoy experimentando con secuencias de prompts en varios pasos para proyectos de contenido complejos, plantillas de prompting optimizadas por tipo de contenido, y estrategias de integración con guías de estilo de marca. Son temas aparte en los que puedes profundizar si te interesa.
Pero si quieres ignorar todo lo demás y enfocarte en una sola cosa, dedica tu tiempo a reunir excelentes ejemplos de lo que quieres lograr.
Todo lo demás es optimización.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿Qué es la ingeniería de prompts en ChatGPT?
La ingeniería de prompts es la práctica de redactar entradas específicas y estructuradas para obtener mejores resultados de modelos de lenguaje como ChatGPT. Implica técnicas como proporcionar contexto detallado, asignar roles, mostrar ejemplos y especificar formatos exactos para mejorar la calidad y consistencia de las respuestas.
¿Qué técnicas de ingeniería de prompts realmente funcionan?
Estas cinco técnicas ofrecen resultados consistentes:
- Ser ridículamente específico sobre los entregables.
- Usar asignación de roles para tareas creativas.
- Proporcionar ejemplos concretos del resultado deseado.
- Especificar formatos exactos de salida.
- Indicar explícitamente qué no debe incluirse.
¿Necesito tomar un curso sobre ingeniería de prompts?
No. La mayoría de los cursos enseñan los mismos principios básicos que puedes encontrar gratis en Internet. La verdadera habilidad está en entender qué técnica resuelve qué problema en tus casos de uso específicos. Te recomiendo aplicar las cinco técnicas fundamentales de esta guía directamente en tu trabajo y mejorar tus prompts según los resultados.
¿Qué tan específicos deben ser mis prompts en ChatGPT?
Tus prompts deben incluir recuentos exactos de palabras, detalles específicos de la audiencia, entregables claros y restricciones concretas.
Compara:
“Escribe un texto de marketing” (demasiado vago)
con
“Escribe un correo de producto de 150 palabras para equipos remotos que destaque 3 características: colaboración, priorización con IA e integración con Slack” (adecuadamente específico).
La especificidad elimina la ambigüedad y mejora drásticamente la calidad del resultado.
¿Ser exigente con ChatGPT mejora los resultados?
No. Las pruebas demuestran que la actitud no influye en la calidad del resultado. Cuando necesites revisiones, identifica qué está mal específicamente (tono, estructura, elementos faltantes) en lugar de expresar frustración. La precisión ayuda; la actitud no.
¿Cuánto tiempo tarda en verse el resultado de mejores prompts?
De inmediato. La diferencia entre un prompt vago y uno específico se nota en el primer resultado. Sin embargo, crear tu biblioteca de ejemplos y desarrollar tu propia plantilla de prompt puede tomar de 2 a 4 semanas de práctica constante, hasta optimizarla para tus casos de uso particulares.
