¿Y si pudieras lograr que una inteligencia artificial (IA) te ayudara a redactar correos, resumir documentos o generar ideas con solo unas cuantas frases bien pensadas?
La ingeniería de prompts, también conocida como prompt engineering, es la habilidad que hace eso posible. Es una técnica que cualquier profesional puede aprender y aplicar, sin necesidad de saber programación. Este artículo te enseñará cómo hacer prompts para IA, con ejemplos efectivos y aplicables en tu día a día.
Ya sea que trabajes en marketing, ventas, finanzas, atención al cliente o consultoría, aquí vas a encontrar herramientas que puedes usar de inmediato.
¿Qué es la ingeniería de prompts y por qué es tan útil hoy?
La ingeniería de prompts es el arte de dar instrucciones claras y estructuradas a una IA generativa (como ChatGPT, Claude o Gemini) para que responda justo como lo necesitas. Un prompt es simplemente el texto que escribes para indicarle a la IA lo que quieres que haga.
⚠️ Imagina que la IA es un asistente muy capaz pero algo literal. Si le pides algo mal explicado, lo hará… pero mal.
¿Qué es el prompt engineering?
El prompt engineering consiste en aprender a formular esas instrucciones de forma precisa. Por ejemplo:
- Mal prompt:
"Hazme un resumen de este documento." - Buen prompt:
"Resume el siguiente documento en cinco frases breves. Enfócate en los puntos clave para un cliente que no es técnico."
¿La diferencia? El segundo prompt le da a la IA contexto, estructura y propósito. El resultado es mucho más útil.
Qué hace un prompt “bueno” o “malo”
Un buen prompt tiene:
- Contexto: explica de qué se trata la tarea.
- Formato esperado: si quieres un listado, una tabla, párrafos, etc.
- Tono o estilo: ¿formal, casual, técnico, persuasivo?
- Objetivo claro: ¿para qué se va a usar la respuesta?
Un mal prompt, en cambio, suele ser vago, muy corto o lleno de supuestos.
Ejemplo práctico: cómo un cambio mínimo mejora el resultado
Caso realista: un profesional de ventas quiere que la IA le ayude a escribir un mensaje para retomar contacto con un cliente frío.
- Prompt poco claro:
"Escribe un mensaje para recontactar a un cliente."
Resultado: genérico, sin impacto. - Prompt optimizado:
"Redacta un correo breve y cordial para retomar el contacto con un cliente que no responde hace 3 semanas. El producto es un software de gestión de proyectos para pymes. El tono debe ser profesional pero cercano."
Resultado: personalizado, más efectivo.
Cómo hacer prompts para IA: principios esenciales
Ahora que ya sabes qué es la ingeniería de prompts y por qué es tan útil, es momento de aprender cómo hacer prompts para IA que realmente funcionen. Aquí no se trata de memorizar fórmulas, sino de entender ciertos principios básicos que puedes aplicar según la tarea, el tono o el contexto.
Estos principios no solo te ahorran tiempo: te ayudan a sacarle verdadero provecho a herramientas como ChatGPT, Gemini o Claude en tu trabajo diario.
Piensa como un diseñador de conversaciones
Cuando creas un prompt, piensa que estás diseñando una conversación. No es solo dar una orden, es darle a la IA los elementos para entender y responder como tú necesitas.
📌 Ejemplo (atención al cliente):
- Mal prompt:
"Responde esta queja de un cliente." - Buen prompt:
"Escribe una respuesta amable y empática a un cliente que recibió su pedido dañado. Ofrécele una solución (reembolso o reposición) y pide disculpas en nombre de la empresa."
La segunda opción guía completamente a la IA, lo que da una respuesta alineada con la política de atención de cualquier empresa.
Usa el contexto, no des por hecho nada
Aunque para ti algo sea obvio, la IA necesita contexto. Cuanto más claro seas al describir la situación, mejor será la respuesta.
📌 Ejemplo (reporte ejecutivo):
- Prompt incompleto:
"Haz un resumen de este reporte." - Prompt con contexto:
"Resume este reporte de ventas trimestral para que lo entienda un directivo sin conocimientos técnicos. Usa un lenguaje claro y directo. Agrega una conclusión con recomendación de acción."
Contexto = claridad. Claridad = mejores resultados.
Especificidad vs. ambigüedad: cuándo conviene cada una
A veces quieres respuestas detalladas. Otras, solo ideas generales para empezar. Saber cuándo ser específico y cuándo dejar margen es clave.
📌 Ejemplo (creación de contenido):
- Prompt general:
"Dame ideas de contenido para redes sociales."
(sirve para brainstorming) - Prompt específico:
"Dame 5 ideas de contenido para redes sociales dirigidas a emprendedores digitales, enfocadas en productividad, usando un tono inspirador y ejemplos de herramientas."
(sirve para ejecución inmediata)
Ambos son válidos, pero sirven para momentos distintos del proceso.
Tono, estilo y objetivo del resultado esperado
Las IAs pueden escribir con distintos tonos: serio, casual, persuasivo, técnico, emocional… Solo tienes que pedírselo.
📌 Ejemplo (marketing):
- Prompt sin estilo:
"Escribe un anuncio para nuestro software." - Prompt con estilo:
"Crea un anuncio breve para LinkedIn, dirigido a gerentes de RRHH. El tono debe ser profesional y directo. Enfatiza que nuestra plataforma reduce el tiempo de contratación un 40%."
Cuando defines bien el para qué y el cómo lo quieres, el contenido final se vuelve mucho más útil y listo para publicar.
Prompt engineering en herramientas populares: ChatGPT, Gemini y Claude
Aunque los modelos de lenguaje funcionan de forma parecida, cada plataforma tiene su propia personalidad, estilo de respuesta y límites técnicos. Saber adaptar tus prompts según la herramienta no solo mejora el resultado: te ahorra correcciones, ajustes y tiempo.
ChatGPT (OpenAI)
Fortalezas: versátil, creativo, rápido para responder en múltiples formatos (listas, tablas, correos, código).
Cómo sacarle provecho:
- Usa indicaciones detalladas. Cuanto más claro seas, mejor.
- Puedes usar roles:
"Actúa como un asesor legal especializado en propiedad intelectual y redacta..." - Ideal para tareas de redacción, explicación, brainstorming y programación ligera.
📌 Ejemplo adaptado:Actúa como un gerente de operaciones con experiencia en logística. Resume este reporte de incidencias y propón 3 acciones preventivas.
Gemini AI (Google)
Fortalezas: integración con búsquedas, acceso a información más actualizada (dependiendo del entorno), enfoque analítico.
Cómo sacarle provecho:
- Es útil para tareas que combinan razonamiento + información contextual.
- Puedes pedirle análisis más largos o estructurados.
- Úsalo para tareas que necesitan contexto del mundo real, referencias o comparaciones.
📌 Ejemplo adaptado:Compará las ventajas y desventajas de usar un CRM en la nube frente a uno local, incluyendo precios aproximados y casos de uso.
Claude AI (Anthropic)
Fortalezas: respuestas más éticas, tono cuidado, buena comprensión de estructuras largas.
Cómo sacarle provecho:
- Ideal para tareas que involucran contenido sensible, educativo o institucional.
- Le va bien con prompts que requieren empatía, tono humano o explicaciones paso a paso.
- Muy útil en educación, recursos humanos y salud.
📌 Ejemplo adaptado:Redacta una respuesta cuidadosa y empática para un estudiante que se siente frustrado con el proceso de inscripción a un curso.
¿Qué se puede adaptar entre plataformas?
- Estructura del prompt: Puedes usar la misma, pero cambia el estilo o nivel de detalle.
- Extensión esperada: Claude y Gemini suelen generar respuestas más largas que ChatGPT.
- Tono y lenguaje: Si necesitas respuestas cálidas o institucionales, Claude suele ser la mejor opción.
Técnicas de prompting: cómo guiar mejor a la IA
Las técnicas de prompting son estrategias que usamos para estructurar los mensajes que enviamos a una inteligencia artificial. No todas las tareas requieren el mismo nivel de guía. A veces basta con una instrucción simple; otras veces, conviene mostrarle ejemplos o pedirle que piense paso a paso.
Aquí te explico las principales técnicas con ejemplos reales.
One-Shot Prompting
El «one-shot prompting» implica proporcionar al sistema un ejemplo único de cómo se espera que se formule una respuesta. Esto permite que el sistema aprenda la estructura y el tono de la respuesta.
¿Cuándo usarlo?
- Cuando la tarea es clara, pero la forma del resultado importa.
- Cuando necesitas que la IA imite un estilo o formato específico.
Ejemplo práctico (RRHH):
📌 Prompt:Quiero que respondas como en este ejemplo: Pregunta: ¿Cuál es tu mayor fortaleza? Respuesta: Mi mayor fortaleza es la capacidad de adaptarme rápidamente a nuevos entornos. Ahora responde a esta otra pregunta: ¿Cuál es tu mayor debilidad?
La IA usará el tono, estructura y estilo del ejemplo para crear la nueva respuesta.
Few-Shot Prompting
El «few-shot prompting» implica proporcionar al sistema varios ejemplos de cómo se espera que se formule una respuesta. En lugar de depender de un solo ejemplo, el sistema puede utilizar varios ejemplos para generar una respuesta que se ajuste a una estructura determinada.
¿Cuándo usarlo?
- Para tareas complejas o que requieren coherencia.
- Cuando quieres asegurar un tono o estructura consistentes.
Ejemplo práctico (marketing):
📌 Prompt:Te voy a mostrar algunos ejemplos de títulos de artículos para blog. Luego, crea otros 3 con el mismo estilo: Ejemplo 1: Cómo mejorar tu productividad en solo 10 minutos al día Ejemplo 2: Las 3 decisiones que cambiaron mi carrera como freelancer Ejemplo 3: Por qué tu equipo odia las reuniones (y cómo solucionarlo) Ahora, genera 3 títulos sobre liderazgo en el trabajo remoto.
La IA entiende la estructura emocional, directa y centrada en el lector.
Chain of Thought Prompting
El «chain of thought prompting» implica pedirle al sistema que explique su razonamiento a medida que procesa la información. Esto permite al usuario comprender cómo el sistema ha llegado a una determinada respuesta y puede ser útil en tareas que requieren lógica o razonamiento.
¿Cuándo usarlo?
- Para tareas que requieren lógica, análisis o reflexión.
- Cuando quieres entender cómo llegó a una conclusión, no solo el resultado.
Ejemplo práctico (finanzas):
📌 Prompt:Resuelve este problema y explica tu razonamiento paso a paso: Si una empresa tiene ingresos de $100,000 y gastos de $70,000, ¿cuál es su margen de ganancia?
La IA va a detallar cada paso, lo cual es útil para validar, enseñar o auditar la lógica.
Bonus: System prompting (estructurar roles)
Es una técnica más avanzada donde defines un “rol” o sistema desde el inicio, y luego interactúas con la IA como si fuera parte de un flujo más estructurado.
¿Cuándo usarlo?
- En flujos repetitivos de trabajo o procesos automatizados.
- Cuando quieres que la IA mantenga un comportamiento constante.
Ejemplo práctico (legal):
📌 Prompt:Sistema: Eres un abogado corporativo especializado en startups tecnológicas. Tu tarea es revisar contratos y señalar posibles riesgos legales en lenguaje sencillo. Usuario: Este es el contrato que quiero que analices...
El sistema ya está “calibrado” para responder como un experto en esa área.
Errores comunes al crear prompts (y cómo evitarlos)
Saber cómo hacer prompts efectivos es tan importante como evitar los errores típicos que pueden generar respuestas inútiles, imprecisas o fuera de contexto.
Estos son los fallos más frecuentes que cometen incluso profesionales experimentados… y cómo solucionarlos con simples ajustes.
❌ Error 1: No dar contexto
La IA no tiene forma de adivinar el entorno en el que estás trabajando. Si no le explicás el escenario, va a suponer cosas —y suele equivocarse.
Ejemplo pobre:Escribe un texto motivacional.
Versión mejorada:Escribe un mensaje motivacional para un equipo de ventas que no alcanzó su meta este mes. El tono debe ser positivo, sin sonar condescendiente.
🔁 Solución: Siempre aclara quién eres, quién es el público y cuál es el objetivo.
❌ Error 2: Preguntas demasiado generales o vagas
Si el prompt es muy abierto, la IA puede dar respuestas genéricas o sin foco.
Ejemplo pobre:Hazme un análisis.
¿De qué? ¿Para quién? ¿Con qué profundidad?
Versión mejorada:Haz un análisis breve sobre el impacto de subir los precios en una tienda online de productos ecológicos. Incluye pros, contras y una recomendación.
🔁 Solución: Sé específico con lo que quieres que haga, cómo y para quién.
❌ Error 3: Intentar meter todo en un solo prompt
Si pides muchas cosas al mismo tiempo sin orden, la IA se confunde o te responde solo una parte.
Ejemplo pobre:Resume esto, cambia el tono a informal, sugiere mejoras y conviértelo en un guión de video.
Versión mejorada (paso a paso):
Resume este texto en 3 frases.Cambia el tono a informal.Sugiere cómo mejorar el contenido para hacerlo más atractivo en redes sociales.Convierte el nuevo texto en un guión para un video de 30 segundos.
🔁 Solución: Divide el trabajo en pasos y pide una cosa a la vez.
❌ Error 4: No revisar ni ajustar los resultados
Muchos asumen que la primera respuesta de la IA es perfecta. Pero la realidad es que los mejores resultados vienen con ajustes.
Ejemplo:
El primer resumen puede ser correcto, pero demasiado largo.
→ Puedes pedirle:Ahora resume lo anterior en 2 frases, manteniendo los datos clave.
🔁 Solución: Lee, evalúa y ajusta. Hazle seguimiento al resultado.
❌ Error 5: Usar lenguaje ambiguo o confuso
Palabras como “bueno”, “rápido”, “mejor” pueden significar cosas distintas en distintos contextos.
Ejemplo pobre:Dame una idea buena para una campaña.
¿Buena cómo? ¿Creativa? ¿Que venda? ¿Divertida?
Versión mejorada:Sugiere una idea creativa para una campaña que aumente la interacción en Instagram entre mujeres de 25 a 35 años, interesadas en bienestar.
🔁 Solución: Reemplaza adjetivos vagos por criterios concretos.
✅ Consejo general:
Pensá en los prompts como si estuvieras delegando una tarea a alguien nuevo en tu equipo.
¿Qué necesita saber para hacerlo bien? Eso mismo necesita la IA.
Empieza a crear mejores prompts desde hoy
Entender cómo funciona la IA está bien, pero saber cómo guiarla con las palabras correctas es lo que realmente marca la diferencia. No se trata de usar “trucos secretos”, sino de comunicar con claridad, propósito y enfoque.
Ahora tienes en tus manos las herramientas para hacerlo:
✔️ Sabes qué es la ingeniería de prompts.
✔️ Tienes técnicas aplicables como one-shot, few-shot y chain of thought.
✔️ Viste ejemplos reales para usar en tu trabajo.
✔️ Conoces los errores más comunes y cómo evitarlos.
La IA no reemplaza tu experiencia ni tu criterio, pero puede amplificarlos si la entrenas con buenos prompts.
Empieza por lo simple: toma una tarea que haces a menudo (responder correos, resumir informes, generar ideas) y prueba reescribir tu prompt con lo que aprendiste aquí. Vas a notar la diferencia.
Y si tienes equipo, comparte este enfoque con ellos. Cuanto más afinado esté el lenguaje que usamos para comunicarnos con las IAs, más productivos —y creativos— podemos ser.
Esto no es el futuro. Es ahora. Y empieza con una frase bien escrita.
