Prompt Engineering: La Guía Que De Verdad Necesitas para Hablar con la IA

Todos hemos estado ahí. Abres ChatGPT, escribes algo como "hazme un plan de marketing", y lo que te devuelve es tan genérico que podrías haberlo sacado de la primera página de Google en 2015.

Entonces ves a alguien en Twitter que con la misma herramienta genera algo brillante. ¿La diferencia? No es que tenga una versión secreta de la IA. Es que sabe cómo pedirle las cosas.

Eso es prompt engineering. Y no, no es magia ni necesitas ser ingeniero para dominarlo.

Qué es prompt engineering (sin humo)

Prompt engineering es el arte de comunicarte con un modelo de IA de forma que obtengas exactamente lo que necesitas.

Un prompt es la instrucción que le das a la IA. Puede ser una pregunta, una orden, un contexto con instrucciones... cualquier texto que envías. "Ingeniería de prompts" suena grandilocuente, pero en realidad es aprender a ser preciso en lo que pides.

Prompt engineering no es engañar a la IA para que funcione mejor. Es dejar de ser vago en tus instrucciones.

Piénsalo así: si le pides a un diseñador "hazme un logo bonito", te dará algo genérico. Si le dices "necesito un logo minimalista, en tonos azules, para una fintech dirigida a jóvenes de 25-35 años, que transmita confianza y modernidad", te dará algo útil.

Con la IA funciona exactamente igual.

Las 5 técnicas que de verdad funcionan

Hay cientos de "trucos" de prompt engineering en internet. La mayoría son ruido. Estas son las cinco técnicas que uso a diario y que marcan una diferencia real:

1. Rol + Contexto + Tarea

La estructura más efectiva y simple. Le dices a la IA:

• Quién es (rol)
• Qué contexto tiene (situación)
• Qué debe hacer (tarea concreta)

Prompt malo: "Escríbeme un email para un cliente"

Prompt bueno: "Eres el director comercial de una empresa de software B2B. Un cliente importante lleva 2 semanas sin responder a tu propuesta de renovación. Escribe un email de seguimiento que sea profesional pero que transmita cierta urgencia, sin ser agresivo. Máximo 150 palabras."

El segundo prompt da un resultado 10 veces mejor. Siempre.

2. Few-shot: enséñale con ejemplos

En vez de explicarle el formato que quieres, muéstraselo. Dale 2-3 ejemplos del resultado esperado y la IA replicará el patrón.

Esto es especialmente útil para:

• Mantener un tono de voz concreto
• Generar datos en un formato específico
• Clasificar información según tus criterios

3. Chain of Thought: pídele que piense paso a paso

Cuando la tarea requiere razonamiento, añade "piensa paso a paso" o "explica tu razonamiento antes de dar la respuesta final". Esto fuerza al modelo a descomponer el problema, y el resultado mejora drásticamente.

Funciona especialmente bien con:

• Problemas matemáticos
• Análisis de datos
• Decisiones con múltiples variables
• Código complejo

4. Restricciones explícitas

Dile a la IA lo que NO debe hacer. Los modelos tienden a ser verbosos y genéricos si no les pones límites.

Restricciones útiles:

• "Máximo 200 palabras"
• "No uses jerga técnica"
• "No incluyas introducción ni conclusión"
• "Responde solo con el código, sin explicaciones"
• "Si no estás seguro, dilo en vez de inventar"

5. Iteración: el prompt no tiene que ser perfecto a la primera

Esta es la técnica más infravalorada. No necesitas escribir el prompt perfecto de entrada. Escribe uno razonable, mira qué te devuelve, y ajusta.

"Bien, pero hazlo más directo" o "Quita los tres primeros párrafos y ve al grano" son prompts perfectamente válidos y muy efectivos.

Errores que comete todo el mundo

Después de ver cientos de prompts (propios y ajenos), estos son los errores más comunes:

Ser demasiado vago. "Hazme un artículo sobre marketing" no es un prompt, es una oración al vacío. ¿Qué tipo de marketing? ¿Para quién? ¿Qué tono? ¿Qué extensión? Cuantos más detalles, mejor resultado.

Pedir demasiado de golpe. "Hazme un plan de negocio completo para una startup de IA" en un solo prompt no va a funcionar bien. Divide las tareas grandes en pasos. Primero el análisis de mercado, luego el modelo de negocio, luego las finanzas.

No dar ejemplos. Si quieres un formato específico, mostrarlo es 10 veces más efectivo que describirlo. Un ejemplo vale más que mil palabras de instrucciones.

Tratar a la IA como un buscador. "¿Cuál es la capital de Francia?" es desperdicio de tecnología. La IA brilla cuando le pides que analice, compare, cree, transforme o sintetice. No cuando le pides datos que puedes buscar en Google.

No iterar. El primer resultado rara vez es el mejor. Los mejores resultados salen de la conversación: pedir ajustes, refinar, profundizar.

Prompts avanzados: plantillas que uso a diario

Estas son plantillas reales que uso constantemente y que puedes adaptar:

Para análisis

"Analiza [tema/documento/datos] desde las perspectivas de [perspectiva 1], [perspectiva 2] y [perspectiva 3]. Para cada perspectiva, identifica: 1) puntos fuertes, 2) riesgos, 3) una recomendación concreta. Formato: tabla comparativa."

Para redacción

"Escribe [tipo de contenido] sobre [tema]. Audiencia: [perfil]. Tono: [adjetivos]. Extensión: [límite]. Debe incluir: [elementos obligatorios]. NO debe incluir: [restricciones]. Aquí tienes un ejemplo del estilo que busco: [ejemplo]."

Para resolución de problemas

"Tengo este problema: [descripción]. Contexto: [situación]. Ya he intentado: [soluciones previas]. Piensa paso a paso y propón 3 soluciones diferentes, ordenadas de más conservadora a más creativa. Para cada una, indica pros, contras y nivel de esfuerzo."

Para revisión de código

"Revisa este código. Busca: bugs, problemas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad y oportunidades de simplificación. Para cada problema encontrado, muestra: 1) la línea afectada, 2) por qué es un problema, 3) la solución propuesta. Si el código está bien, dilo directamente."

Prompt engineering por herramienta

Cada modelo tiene sus matices. Lo que funciona en uno no siempre funciona igual en otro:

ChatGPT (GPT-4): responde bien a prompts directos y concisos. Tiende a ser muy servil ("¡Excelente pregunta!"), así que si quieres respuestas directas, dile explícitamente que sea conciso y que no halague.

Claude: excelente siguiendo instrucciones complejas y largas. Respeta bien las restricciones y el formato. Ideal para tareas que requieren mucho contexto. Tiende a ser más honesto cuando no sabe algo.

Gemini: muy bueno procesando información visual y multimedia. Si tu prompt incluye imágenes, tablas o documentos, Gemini suele destacar.

Modelos locales (Llama, Mistral): necesitan prompts más explícitos y estructurados. Son menos tolerantes con la ambigüedad.

Aspecto	ChatGPT	Claude	Gemini
Instrucciones largas	Bueno	Excelente	Bueno
Creatividad	Alta	Media-Alta	Alta
Precisión datos	Variable	Conservador	Variable
Seguir formato	Bueno	Excelente	Bueno
Contexto largo	128K tokens	200K tokens	1M+ tokens
Honestidad	Medio	Alto	Medio

El system prompt: el arma secreta

Si usas la API de cualquier modelo (o herramientas como GPTs de ChatGPT), tienes acceso al system prompt: instrucciones que van antes de la conversación del usuario y definen el comportamiento base del modelo.

El system prompt es donde defines:

• La personalidad y tono de la IA
• Las reglas que siempre debe seguir
• El formato de las respuestas
• Lo que NO debe hacer nunca
• Los conocimientos específicos que tiene

Es la diferencia entre un asistente genérico y uno que se comporta exactamente como necesitas. Si estás construyendo cualquier aplicación con IA, el system prompt es lo primero que debes dominar.

¿Va a desaparecer el prompt engineering?

Esta es la pregunta del millón. A medida que los modelos mejoran, ¿seguiremos necesitando ser tan precisos?

Mi opinión: el prompt engineering como "trucos y hacks" sí va a desaparecer. Los modelos cada vez entienden mejor instrucciones vagas.

Pero el prompt engineering como "capacidad de comunicar claramente lo que necesitas" no solo no va a desaparecer, sino que va a ser más importante. Porque los modelos son cada vez más potentes, y la diferencia entre un resultado mediocre y uno excelente seguirá estando en la calidad de la instrucción.

Es como la escritura: el autocorrector ha mejorado mucho, pero saber escribir bien sigue siendo una ventaja competitiva brutal.

Conclusión: menos trucos, más claridad

Prompt engineering no va de memorizar fórmulas mágicas. Va de desarrollar una habilidad que ya deberías tener: comunicar con claridad lo que quieres.

Los tres principios que resumen todo:

1. Sé específico: cuanto más contexto y detalle des, mejor será el resultado
2. Muestra, no cuentes: un ejemplo vale más que mil instrucciones
3. Itera sin miedo: el primer prompt no tiene que ser perfecto, la conversación es el proceso

Si interiorizas estos tres principios, ya estarás por delante del 90% de la gente que usa IA. Sin fórmulas secretas, sin trucos virales. Solo claridad.