The Tool Desk
Outbyte PC Repair FREERepair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Outbyte Driver Updater FREEFix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →Un buen prompt define con claridad la tarea, aporta el contexto necesario y especifica cómo debe ser la respuesta. Después, se comprueba el resultado y se ajustan las instrucciones según lo que haya fallado. No existe una fórmula que garantice respuestas correctas: las recomendaciones oficiales de OpenAI, Google y Anthropic ayudan a mejorar la claridad y la consistencia, pero el resultado también depende del modelo y de la tarea.
Qué debe incluir un buen prompt
Empieza por describir el resultado que necesitas, no solo el tema. «Ayúdame con un informe» no aclara para quién es, qué decisión debe facilitar ni qué forma debería tener. Una petición más útil identifica la tarea y las condiciones que cambian la respuesta. OpenAI recomienda concretar el contexto, el resultado, la longitud, el formato y el estilo en su guía de prompt engineering.
As an Amazon Associate I earn from qualifying purchases.
- Tarea: qué debe hacer el modelo, como resumir, comparar, clasificar o redactar.
- Contexto y datos: la información necesaria para responder a esa tarea.
- Restricciones: límites o requisitos, como no añadir datos que no aparezcan en el material.
- Formato y extensión: por ejemplo, una lista de cinco puntos o un resumen breve, si eso importa para el uso previsto.
- Audiencia y tono: quién leerá el resultado y qué estilo resulta adecuado.
No hace falta añadir instrucciones por añadirlas. Incluye el contexto y las restricciones que puedan cambiar la respuesta; omite detalles irrelevantes que solo la hagan más difícil de seguir.
Cómo redactar el prompt paso a paso
- Formula una tarea concreta. Cambia peticiones abiertas por acciones observables. En vez de «ayúdame con un informe», prueba: «Redacta un resumen ejecutivo para el equipo directivo que destaque los principales riesgos y las decisiones pendientes».
- Añade la información que el modelo debe usar. Incluye los datos o el documento pertinente y aclara cómo debe analizarlos. Si el material es largo, sepáralo visualmente de las instrucciones con etiquetas como «Material de referencia» e «Instrucciones».
- Indica las condiciones importantes. Especifica audiencia, alcance, extensión o tono cuando sean relevantes. Por ejemplo, puedes pedir una lista breve para una persona sin conocimientos técnicos y prohibir que se introduzcan hechos ajenos al documento.
- Define la forma de la respuesta. Si necesitas una tabla, una lista o secciones determinadas, dilo expresamente. También puedes indicar qué debe incluir cada parte.
- Incluye un ejemplo si aclara el patrón esperado. Un ejemplo corto puede mostrar cómo clasificar elementos o qué tono adoptar. Evítalo si no aporta una distinción útil.
- Comprueba la salida y revisa las instrucciones. Contrasta la respuesta con los requisitos que fijaste y cambia el prompt para corregir el fallo observado.
Por ejemplo, una petición inicial como «resume este documento» puede convertirse en: «Resume el material de referencia para una persona que debe decidir si aprueba el proyecto. Entrega cinco viñetas: objetivo, beneficios, riesgos, datos que faltan y decisión pendiente. Usa solo la información del documento; si algo no consta, indícalo». La estructura hace explícitos el propósito, el lector, el formato y el límite de evidencia.
#1 Best Overall
Cómo separar las instrucciones del material de referencia
Cuando pegues un documento, un conjunto de datos o texto para analizar, deja claro qué es el material y qué debe hacer el modelo con él. Así reduces la posibilidad de que el contenido se confunda con instrucciones de la tarea. La guía práctica de OpenAI incluye ejemplos de separación entre contexto e instrucciones: Prompt engineering.
Una estructura sencilla es:
- Instrucción: resume los argumentos principales y señala las preguntas sin respuesta.
- Material de referencia: el texto que debe analizarse.
- Formato de salida: dos apartados, «Argumentos» y «Preguntas pendientes».
Si una respuesta debe basarse exclusivamente en el material, dilo de forma directa. También puedes pedir que identifique lo que no está especificado en vez de completar los huecos con suposiciones.
Cuándo conviene añadir ejemplos
Un ejemplo es útil cuando las instrucciones verbales dejan margen para interpretar categorías, tono o estructura. Puedes mostrar una entrada y la respuesta esperada para que el modelo reconozca el patrón. Google recomienda el uso de ejemplos en sus estrategias de diseño de prompts; OpenAI también aborda cómo indicar el formato esperado en su guía de prompt engineering.
El ejemplo debe representar el tipo de caso que quieres resolver. Si solo necesitas una respuesta directa y el formato ya está claro, añadir ejemplos puede ser innecesario. Comprueba también que no introduzcan supuestos que contradigan tu tarea.
Cómo comprobar si el prompt funciona
Evalúa la respuesta con criterios relacionados con el propósito de la tarea. Para un resumen, puedes comprobar si cubre los puntos pedidos, respeta la extensión y evita afirmaciones ausentes del texto. Para una clasificación, revisa si aplica las categorías como esperabas y si señala los casos ambiguos.
- Define qué significa una respuesta satisfactoria antes de modificar el prompt: por ejemplo, cobertura de todos los apartados y respeto del formato.
- Identifica el fallo concreto en la salida, como una omisión, una estructura incorrecta o una inferencia no respaldada.
- Modifica la instrucción pertinente para abordar ese fallo, en lugar de cambiar muchas condiciones a la vez.
- Vuelve a probar y comprueba si la respuesta mejora sin perjudicar otros requisitos.
OpenAI caracteriza el diseño de prompts como una combinación de arte y ciencia porque las respuestas no son completamente deterministas, y recomienda evaluar los prompts en aplicaciones complejas. Sus recomendaciones para ChatGPT también destacan la claridad y la iteración: Prompt engineering best practices for ChatGPT.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.Por qué conviene adaptar el prompt al modelo
Las técnicas de prompting no son idénticas para todos los modelos ni para todas sus versiones. Las guías de OpenAI, Google y Anthropic describen recomendaciones para sus propios sistemas: consulta las orientaciones de OpenAI, las estrategias de Google para Gemini y las prácticas de prompting de Anthropic.
Si el prompt se utiliza en una aplicación de producción, no des por hecho que una actualización conservará el comportamiento anterior. OpenAI recomienda fijar versiones concretas del modelo y usar pruebas y evaluaciones para observar los cambios al iterar o actualizar. La documentación correspondiente está en su guía de prompt engineering y en la información sobre evaluaciones. Mantener una versión identificable del prompt y repetir pruebas representativas ayuda a detectar cambios de comportamiento.
Quick Recap
Product prices and availability are accurate as of the date/time indicated and are subject to change. Any price and availability information displayed on Amazon at the time of purchase will apply.
