Un prompt es la instrucción, pregunta o texto que le das a una herramienta de inteligencia artificial, como ChatGPT, Claude o Gemini, para que genere una respuesta. Puede ser una frase corta («resume este informe») o un encargo completo con rol, contexto, tarea, formato, ejemplos y restricciones. Cuanto más claro es el prompt, más útil es lo que devuelve la IA.
En español se traduce como «instrucción» o «petición». Google cuenta en su Prompting guide 101 que los prompts que mejor funcionan rondan las 21 palabras con contexto relevante, mientras que la mayoría de la gente escribe menos de nueve. Esta guía te ayuda a cerrar esa distancia.
Qué es un prompt en IA, explicado sin tecnicismos
Un modelo de lenguaje no conoce tu empresa ni a tu cliente: solo trabaja con el texto que recibe. Ese texto es el prompt, y lo que no esté en él, el modelo tiene que suponerlo.
Anthropic propone en su guía de buenas prácticas de prompting pensar en la IA como un empleado brillante pero nuevo, que no conoce tus normas ni tu forma de trabajar. Si le dices «hazme un informe», te entregará algo genérico. Si le explicas para quién es y qué decisión debe apoyar, acertará mucho más.
Un matiz: lo que tú escribes no es el único prompt. Las aplicaciones de IA añaden instrucciones propias que no ves, el llamado prompt de sistema. La guía de prompt engineering de OpenAI explica que los mensajes tienen roles con distinta prioridad (developer, user y assistant) y que las instrucciones del desarrollador pesan más que las del usuario. Por eso el mismo prompt puede dar respuestas distintas en dos aplicaciones. Y si adjuntas un documento o una imagen, ese archivo también forma parte del prompt.
Para qué sirve un prompt
El prompt es el único canal para decirle a la IA qué necesitas. En el trabajo sirve para:
- Generar texto: correos, publicaciones, propuestas o guiones.
- Transformar texto: resumir, traducir, cambiar el tono o acortar.
- Analizar información: extraer datos de un documento, comparar opciones o clasificar comentarios.
- Pensar mejor: generar ideas, preparar una reunión o detectar puntos débiles de un plan.
- Automatizar: escribir fórmulas de hojas de cálculo o entender un error de código.
- Crear imágenes: el prompt describe la escena, el estilo y la composición.
En todos los casos, la calidad de la respuesta depende de la calidad de la petición.
Partes de un prompt
No siempre hacen falta todas las piezas, pero conocerlas te ayuda a ver qué falta cuando una respuesta sale floja. Google resume cuatro en su guía para escribir peticiones eficaces: perfil (el rol), tarea, contexto y formato. Las guías de OpenAI y Anthropic suman otras dos: ejemplos y reglas o restricciones.
| Parte | Qué aporta | Ejemplo |
|---|---|---|
| Rol | Punto de vista, vocabulario y nivel | «Actúa como asesor fiscal para autónomos» |
| Contexto | Situación, audiencia y datos que la IA no conoce | «Mi cliente es una clínica dental que quiere más citas online» |
| Tarea | Lo que tiene que hacer, con un verbo | «Redacta tres asuntos de correo para la campaña de otoño» |
| Formato | Cómo quieres la respuesta | «En una tabla de dos columnas, sin introducción» |
| Ejemplos | Un modelo del resultado esperado | «Así escribimos nuestros asuntos: …» |
| Restricciones | Límites y reglas | «Sin tecnicismos; si te falta un dato, pregúntame» |
La tarea es la pieza imprescindible: la guía de Google pide incluir siempre un verbo o una orden y la considera el componente más importante. Si quieres ver cómo se combinan estas piezas en una plantilla, lo explicamos a fondo en la guía sobre la estructura de un prompt.
Tipos de prompts
En el día a día te vas a encontrar con cuatro tipos básicos, que puedes combinar entre sí.
Zero-shot: instrucción directa, sin ejemplos
Pides algo sin mostrar ningún ejemplo: «Traduce este párrafo al inglés con tono formal». Funciona en tareas comunes que el modelo ya sabe hacer, como traducir, resumir o redactar un primer borrador.
Few-shot: con ejemplos
Incluyes ejemplos de entrada y salida para que la IA copie el patrón. El término se extendió con el artículo «Language Models are Few-Shot Learners», publicado en 2020 por investigadores de OpenAI, que mostró que un modelo grande podía resolver tareas nuevas con unos pocos ejemplos dentro del prompt. La guía de diseño de instrucciones de Gemini aconseja incluir siempre ejemplos, y Anthropic recomienda de 3 a 5 en su guía de buenas prácticas. Úsalo cuando el formato o el tono deben ser exactos.
Prompt con rol
Asignas a la IA un papel concreto: «Eres profesor de matemáticas de secundaria» o «Actúa como un reclutador». El rol ajusta vocabulario, detalle y enfoque, y Anthropic señala en su guía que incluso una sola frase de rol cambia el comportamiento y el tono del modelo. Combínalo con contexto: un rol sin datos sigue dando respuestas genéricas.
Cadena de pasos (chain of thought)
Pides a la IA que razone paso a paso antes de responder. La técnica se describió en el artículo «Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models», de 2022, y ese mismo año otro estudio mostró que bastaba con añadir «pensemos paso a paso» para mejorar los resultados en problemas de aritmética y lógica. Es útil en cálculos y decisiones con varios criterios.
Con los modelos de razonamiento más recientes cambia el enfoque: la guía de OpenAI explica que dan mejores resultados con indicaciones de alto nivel, mientras que los modelos GPT rinden mejor con instrucciones muy precisas. Con ellos, describe bien el objetivo y deja que el modelo decida los pasos. Y si la tarea es larga, divídela en varios prompts encadenados, como recomienda la guía de Gemini: primero extraes los datos, después los resumes y al final redactas el correo.
Ejemplos de prompts: malos frente a buenos
Ocho tareas habituales con la versión que casi todo el mundo escribe y una mejorada:
| Tarea | Prompt flojo | Prompt mejor | Qué cambia |
|---|---|---|---|
| Correo a un cliente | «Escribe un correo a un cliente» | «Eres responsable de atención al cliente de una tienda online. Escribe un correo breve a un cliente cuyo pedido llega con retraso: discúlpate, da la nueva fecha y cierra con una pregunta. Tono cercano.» | Rol, contexto y tono |
| Resumen de reunión | «Resume esto» | «Resume el acta de abajo en cinco viñetas: decisiones, responsables y fechas. Si falta un dato, escribe "sin definir".» | Formato y regla para huecos |
| Ideas para redes | «Dame ideas para Instagram» | «Propón diez publicaciones de Instagram para una panadería de barrio que quiere atraer clientes por la mañana. Tabla con idea, formato y texto de una línea. » | Audiencia, objetivo y formato |
| Hoja de cálculo | «Ayúdame con Excel» | «En la columna A tengo fechas y en la B, importes. Dame la fórmula para sumar solo los importes de marzo y explícala en dos frases.» | Datos concretos |
| Aprender un concepto | «¿Qué es la inflación?» | «Explícame la inflación como si tuviera 15 años, con un ejemplo de la compra semanal, en menos de 150 palabras.» | Nivel, ejemplo y límite |
| Clasificar reseñas | «¿Estas reseñas son buenas?» | «Clasifica cada reseña como positiva, negativa o neutra. Ejemplo: "Llegó tarde, pero funciona bien" = neutra. Devuelve una tabla.» | Criterio y un ejemplo |
| Revisar un currículum | «Mejora mi CV» | «Actúa como reclutador de marketing. Revisa este CV para una vacante de analista junior y dime los tres cambios con más impacto. No inventes experiencia.» | Rol, objetivo y restricción |
| Error de código | «Arregla mi código» | «Este script de Python da el error KeyError: 'email' (pego código y error). Explica la causa en una frase y dame la corrección mínima.» | Contexto técnico |
Los prompts mejores no son más largos por capricho: cada frase resuelve una duda que la IA tendría que adivinar. Si quieres más ejemplos paso a paso, tienes la guía sobre cómo hacer un prompt para ChatGPT.
Errores comunes al escribir un prompt
- Pedir sin contexto. «Escribe un post sobre ventas» no dice para quién ni con qué objetivo, así que la IA rellena los huecos con lo más genérico.
- Meter varias tareas en un mensaje. Si pides analizar, resumir y redactar a la vez, alguna parte saldrá peor.
- Decir solo lo que no quieres. Anthropic recomienda en su guía indicar qué hacer en lugar de qué evitar: en vez de «no uses tecnicismos», escribe «explícalo para alguien que nunca ha usado una hoja de cálculo».
- No pedir un formato. Recibes párrafos largos cuando querías una tabla que pegar directamente.
- Dar por buena la primera respuesta. La guía de Google aconseja revisar la claridad, la relevancia y la exactitud de lo que genera la IA antes de usarlo.
- Pedirle datos que no tiene. Sin fuentes, puede inventar cifras. Aporta tú los datos o pídele que avise si le falta información.
- Pegar información confidencial. Antes de copiar datos de clientes, revisa qué permite la política de tu empresa.
Cómo escribir un prompt paso a paso
- Decide qué harás con la respuesta. Un borrador para ti no pide lo mismo que un texto para un cliente.
- Escribe la tarea con un verbo. Redacta, resume, compara, clasifica, explica.
- Añade el contexto que solo tú conoces. Audiencia, objetivo y datos. Si pegas un documento largo, ponlo antes de las instrucciones.
- Asigna un rol si cambia el enfoque. Reclutador, profesor, editor.
- Pide formato y extensión. Tabla, lista, correo, número de viñetas.
- Incluye un ejemplo si el estilo importa. Uno bueno ahorra varias rondas de correcciones.
- Marca las restricciones. Qué no debe inventar y qué hacer si le falta información.
- Prueba y ajusta. La guía de Gemini recuerda que diseñar prompts es un proceso iterativo. Aplica la regla de oro de Anthropic: si un compañero sin contexto no entendería tu prompt, la IA tampoco.
Así queda un prompt que sigue estos pasos:
Eres responsable de formación en una empresa de logística. Prepara el guion de una sesión de 30 minutos para explicar a jefes de almacén qué es un prompt y cómo usarlo para redactar partes de incidencias. El grupo no tiene formación técnica. Organízalo en tres bloques con su duración, incluye un ejercicio práctico al final y evita los anglicismos salvo «prompt».
Si prefieres practicar con ejercicios guiados, nuestro curso de prompt engineering gratis es interactivo y se completa en unas 5 horas.
Diferencia entre prompt y prompt engineering
Un prompt es una instrucción concreta. El prompt engineering, o ingeniería de prompts, es el proceso de diseñar, probar y mejorar esas instrucciones para que den buenos resultados de forma constante. La guía de OpenAI lo define como el proceso de escribir instrucciones eficaces para que un modelo genere, de forma consistente, contenido que cumpla tus requisitos.
| Prompt | Prompt engineering | |
|---|---|---|
| Qué es | Una instrucción concreta | Un método para diseñar y mejorar instrucciones |
| Alcance | Una respuesta | Resultados repetibles en muchos casos |
| Quién lo hace | Cualquier persona que usa IA | Equipos que integran la IA en procesos o productos |
| Cómo se mide | ¿Me sirve esta respuesta? | Criterios de éxito y pruebas con muchos casos |
La diferencia clave es la medición. Anthropic explica en su introducción a la ingeniería de prompts que antes de optimizar un prompt conviene tener criterios de éxito claros y una forma de comprobarlos. Para usar la IA en tu trabajo no necesitas ser ingeniero de prompts, pero sí dominar lo básico: qué pedir, cómo pedirlo y cómo revisar lo que recibes.
Si quieres ver qué otras herramientas encajan en tu día a día, consulta nuestro mapa de herramientas de IA.
Siguiente paso: convierte tus tareas repetitivas en prompts
Esta semana, elige tres tareas que repites a menudo, como resumir reuniones o responder consultas de clientes. Escribe un prompt para cada una con las partes que has visto, ajústalo y guarda la versión que funcione: es el inicio de tu biblioteca de prompts.
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