Consejos de Ingeniería de Prompts para Principiantes

Resumen Rápido

Lo que necesitas saber: La diferencia entre una respuesta mediocre de IA y una excelente casi siempre está en el prompt. Los prompts específicos y con contexto superan sistemáticamente a los vagos — y las técnicas se aprenden en aproximadamente una hora.

Puntos clave:

• Rol + objetivo + formato de salida en un solo prompt es la técnica de mayor impacto para principiantes
• El prompting de cadena de pensamiento ("piensa paso a paso") mejora significativamente el razonamiento de la IA en tareas complejas
• Los ejemplos de pocos disparos — dar a la IA 1-2 ejemplos de salida primero — es la forma más rápida de obtener resultados consistentes y con el estilo deseado
• Las instrucciones de formato explícitas (número de palabras, viñetas, tablas) reducen drásticamente el tiempo de edición
• Las cinco técnicas funcionan con ChatGPT, Claude, Gemini y cualquier otro LLM importante

Ya estás usando IA. Pero los resultados son inconsistentes. A veces escribe exactamente lo que necesitabas. Otras veces es genérico, demasiado largo o se aleja completamente del punto.

La IA no está rota. El problema está en el prompt.

La ingeniería de prompts suena técnica. En realidad es solo aprender a comunicar con claridad lo que quieres. Cinco técnicas cubren el 90% de los casos, y puedes aplicarlas todas hoy mismo.

Qué Hace Malo a un Prompt

La mayoría de las personas escriben prompts de IA como si estuvieran buscando en Google: cortos, vagos, sin contexto.

"Escribe un correo sobre el lanzamiento de nuestro producto."

La IA no conoce tu producto, tu audiencia, tu tono ni lo que quieres lograr con el correo. Sin ese contexto, hace su mejor suposición — y esa suposición siempre es la versión más promedio y segura de la solicitud.

La IA solo puede trabajar con lo que le das. Dale más, y recibirás más a cambio.

Técnica 1: La Fórmula Base (Rol + Objetivo + Formato)

Este único cambio mejorará la mayoría de tus prompts de inmediato.

En lugar de decirle a la IA qué hacer, dile tres cosas:

1. Quién es (rol)
2. Qué quieres (objetivo + contexto)
3. Cómo lo quieres (formato de salida)

Antes:

Write an email about our product launch.

Después:

You are a product marketer at a B2B SaaS company. Write a 3-paragraph email
to existing customers announcing a new analytics feature. Tone: professional
but not stiff. End with a CTA to book a 15-minute demo call.

El segundo prompt le da a la IA un marco de referencia. El resultado será drásticamente más útil y necesitará mucha menos edición.

Técnica 2: Prompting por Rol

Asignarle a la IA un rol específico moldea su vocabulario, sus suposiciones y el nivel de detalle que utiliza.

"Actúa como un ingeniero de software senior revisando este código en busca de vulnerabilidades de seguridad" genera una respuesta muy diferente a "revisa este código."

Plantillas de rol de alto rendimiento:

• "Eres un/a [profesión] con [X] años de experiencia en [especialidad]. Tu audiencia es [público objetivo]."
• "Actúa como un/a [experto/a específico/a] que se especializa en [área de nicho]."
• "Eres un/a [rol] escribiendo para [audiencia específica]. Usa un lenguaje apropiado para [nivel de conocimiento]."

El rol no necesita ser un título de trabajo real. "Actúa como un editor sumamente exigente que elimina palabras innecesarias sin piedad" funciona perfectamente para obtener un texto conciso y pulido.

Algunos roles útiles para tener a mano:

Técnica 3: Prompting de Cadena de Pensamiento

Para tareas complejas, dile a la IA que analice el problema antes de responder. Esto se llama prompting de cadena de pensamiento, y mejora significativamente la calidad del resultado en tareas que requieren mucho razonamiento.

La versión más simple: agrega "Piensa paso a paso antes de dar tu respuesta final" a cualquier prompt.

Buenos casos de uso:

• Análisis complejo o preguntas estratégicas
• Depuración de código o problemas técnicos
• Tareas de matemáticas y lógica
• Escenarios de toma de decisiones con compensaciones

Ejemplo:

I'm choosing between two CRMs for a 5-person team. We need email integration,
a mobile app, and a pipeline view. Our budget is $50/month. Think through the
trade-offs step by step before making a recommendation.

Esto obliga a la IA a mostrar su razonamiento. El resultado se vuelve más útil y la lógica es más fácil de verificar.

Si estás usando modelos de razonamiento (o1, o3 de OpenAI o el modo de pensamiento extendido de Claude), esto ocurre automáticamente. Para los modelos de chat estándar, el empuje importa.

Técnica 4: Ejemplos de Pocos Disparos

Esta es la forma más rápida de obtener resultados consistentes y con el estilo deseado: muéstrale a la IA exactamente lo que quieres antes de pedirle que lo haga.

Dale a la IA entre 1 y 3 ejemplos del formato, estilo o estructura que buscas. Luego haz tu solicitud.

Plantilla:

Here are examples of the tone I want:

Example 1: [input] → [output]
Example 2: [input] → [output]

Now do the same for: [your actual request]

Ejemplo real:

Here are examples of the writing style I want:

Input: Product announcement for a scheduling tool
Output: "Scheduling just got easier. Set your availability once, share a link,
done. No more back-and-forth emails."

Input: Product announcement for a file storage tool
Output: "Your files, wherever you are. Upload from any device, access from all
of them. Simple."

Now write one for: a new AI chat assistant feature in our project management tool.

La IA capta la longitud, el ritmo y el tono a partir de tus ejemplos. Con dos ejemplos suele ser suficiente.

Técnica 5: Instrucciones de Formato de Salida

La mayoría de los principiantes olvidan especificar cómo quieren que esté estructurada la salida. La IA usa por defecto lo que le parece más natural, lo cual puede no coincidir con lo que necesitas.

Dile exactamente lo que quieres:

Las instrucciones de formato no solo hacen que el resultado sea más presentable. Obligan a la IA a priorizar de forma diferente. "3 puntos, cada uno de menos de 15 palabras" impone concisión. "Comienza con la conclusión clave" impone una estructura de conclusión primero.

Combinándolo Todo: Antes vs. Después

Aquí está la pila completa de técnicas aplicada a un escenario real.

Escenario: Quieres una publicación de LinkedIn sobre una lección de carrera que aprendiste.

Prompt básico:

Write a LinkedIn post about a lesson I learned about time management.

Resultado: Genérico. Podría haberlo escrito cualquiera, sobre cualquier cosa.

Prompt optimizado:

You are a senior product manager with 10 years of experience. Write a LinkedIn
post about learning to say no to meetings that don't require your decision-making.
Tone: honest and direct, not preachy. No hashtags. Under 150 words. Start with
a short punchy opening line that hooks the reader. End with one practical tip.

Resultado: Específico, bien estructurado, suena como si viniera de alguien con experiencia real.

La diferencia no está en la complejidad. Está en la especificidad. Cuanto más concretas sean las restricciones, menos margen tiene la IA para caer en respuestas genéricas.

Cómo Iterar Cuando los Resultados Aún No Son los Esperados

Los buenos prompts rara vez se escriben a la primera. Trátalo como un borrador.

Si el primer resultado está al 80%, continúa la conversación:

• "Bien. Ahora hazlo un 30% más corto."
• "Elimina el lenguaje formal — que suene más como un colega hablando."
• "El tercer punto es débil. Reescribe solo esa sección con un ejemplo concreto."
• "Cambia el tono de persuasivo a informativo."

No necesitas reescribir el prompt entero cada vez. Construye sobre lo que ya está funcionando.

Esto es especialmente útil para tareas de escritura y contenido. Para una mirada más profunda a las herramientas de IA diseñadas específicamente para flujos de trabajo de escritura, consulta los mejores IA para escribir en 2026.

Errores Comunes

Demasiado vago. "Ayúdame con marketing" vs "Escribe tres opciones de línea de asunto para un correo de reenganche a clientes que no han comprado en 90 días." El segundo prompt deja muy poco espacio para una mala respuesta.

Demasiadas tareas a la vez. No acumules cinco solicitudes en un solo prompt. Divide las tareas complejas en pasos: pide primero un esquema, luego desarrolla cada sección.

Sin contexto sobre tu audiencia. La IA no sabe si estás escribiendo para un niño de 12 años o para alguien con doctorado. Indícalo explícitamente.

Aceptar la primera respuesta. Itera. La mayoría de los buenos resultados toman 2-3 intercambios, no un prompt perfectamente redactado desde el inicio.

Esperar que lea tu mente. Si tienes restricciones (número de palabras, temas a evitar, formato preferido), indícalos desde el principio. No los descubras después de leer una respuesta que no puedes usar.

Una vez que tengas prompts sólidos para tareas comunes, puedes usarlos como bloques de construcción para automatizar flujos de trabajo repetitivos con IA con herramientas como Zapier o Make.

¿Funciona en Todos los Modelos de IA?

Sí. Las técnicas principales funcionan en ChatGPT, Claude, Gemini y cualquier otro LLM importante.

Algunas diferencias menores que vale la pena conocer:

ChatGPT (GPT-4o): Responde bien a prompts estructurados con secciones claras. Maneja prompts con múltiples restricciones de forma limpia. Rápido para la mayoría de las tareas.

Claude (Anthropic): Particularmente bueno siguiendo instrucciones detalladas y matizadas. Maneja contextos largos y requisitos de tono sutiles mejor que la mayoría de los modelos. Si eres específico sobre voz y estilo, Claude generalmente cumple.

Gemini (Google): Fuerte en tareas que se benefician del acceso a información en tiempo real. Las mismas técnicas de prompting aplican; el estilo de salida difiere ligeramente.

Las técnicas de esta página funcionan con todos ellos. Elige el modelo que ya usas y aplícalas allí.

Si aún estás decidiendo con qué IA trabajar, la comparación entre ChatGPT y Claude cubre las diferencias prácticas para casos de uso comunes.

Preguntas Frecuentes

¿Cuál es la diferencia entre la ingeniería de prompts y simplemente "usar IA"?

La ingeniería de prompts es la práctica deliberada de diseñar prompts para obtener resultados específicos y de alta calidad. La mayoría de las personas "usan IA" escribiendo solicitudes informales y aceptando lo que les devuelve. La ingeniería de prompts significa ser intencional sobre qué preguntas y cómo las planteas. La brecha entre ambas puede representar una diferencia de 5 veces en la calidad del resultado.

¿Qué tan largo debe ser un prompt?

Lo suficientemente largo para incluir rol, objetivo, contexto e instrucciones de formato — lo suficientemente corto para mantenerse claro. Para la mayoría de las tareas, entre 50 y 150 palabras es el punto ideal. Las tareas técnicas complejas pueden ser más extensas. Las solicitudes simples de formato o resumen pueden ser una sola oración. Si tu prompt es más largo que un párrafo y aún es vago, esa es una señal de que necesitas ser más específico, no más extenso.

¿Necesito memorizar estas técnicas?

No. La mayoría de las personas internalizan 2 o 3 técnicas después de una semana de práctica deliberada. Comienza con la fórmula base (rol + objetivo + formato) ya que mejora cualquier prompt de inmediato. Agrega las demás cuando encuentres una tarea donde sean útiles.

¿Qué hago si sigo estos consejos pero los resultados siguen siendo malos?

Prueba un modelo diferente — algunas tareas genuinamente se adaptan mejor a ciertos modelos. También verifica si tu rol y contexto son realmente precisos e internamente coherentes. Si le dices a la IA que "escriba como un experto" pero tus ejemplos son casuales, le estás enviando señales contradictorias. E itera: trata la primera respuesta como un punto de partida, no como un producto terminado.

¿Vale la pena aprender esto cuando las herramientas de IA siguen mejorando?

Sí. Los modelos más avanzados siguen respondiendo mejor a prompts bien estructurados. La brecha entre un buen prompt y uno vago no se ha cerrado a medida que los modelos han mejorado — de hecho, los modelos más capaces tienen más margen para hacer mejores cosas cuando reciben instrucciones claras. Lo básico que aprendes hoy se aplicará a cada modelo que venga después.

Conclusión

La mayoría de las personas obtienen una fracción de lo que la IA puede ofrecer porque no han cambiado cómo preguntan. Agrega un rol, especifica el formato de salida, dale a la IA un objetivo concreto — los resultados mejoran de inmediato.

Las cinco técnicas son:

1. Rol + objetivo + formato en un solo prompt
2. Asigna un rol específico que se adapte a la tarea
3. Pídele que piense paso a paso para razonamientos complejos
4. Da ejemplos cuando quieras un estilo o estructura consistente
5. Indica exactamente cómo quieres que esté formateado el resultado

Comienza solo con la primera. La fórmula base por sí sola marcará una diferencia notable en cualquier tarea para la que uses IA regularmente.

Para quienes quieran aplicar estas técnicas en múltiples modelos de IA sin cambiar de pestañas, Zemith te da acceso a ChatGPT, Claude y otros en un solo lugar.