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Un prompt es la instrucción o el texto de entrada que se le da a un modelo de inteligencia artificial generativa para obtener una respuesta. Puede ser una pregunta, una orden, un ejemplo o un contexto detallado; la calidad y la claridad del prompt influyen directamente en la calidad de lo que el modelo produce.
La ingeniería de prompts (prompt engineering) es la práctica de diseñar y refinar esas instrucciones para guiar al modelo hacia mejores resultados. Incluye técnicas como dar contexto, asignar un rol («actuá como un abogado»), pedir un formato concreto o mostrar ejemplos (few-shot). En modelos de razonamiento también se usa pedir que el modelo «piense paso a paso».
Es una habilidad clave para sacar el máximo provecho de herramientas como ChatGPT, Claude o Gemini, tanto en tareas cotidianas como en la creación de aplicaciones que usan estos modelos por detrás.
¿Cómo crear y probar un buen prompt?
Defina objetivo, contexto, restricciones y formato de salida. Los ejemplos ayudan cuando muestran casos representativos y límites claros. Después pruebe el prompt con un conjunto fijo de entradas, incluidos casos difíciles, y compare versiones con una métrica. Un prompt largo no es automáticamente mejor. Para tareas críticas, combine instrucciones con fuentes, herramientas y validación programática en lugar de confiar solo en la redacción.
Referencia primaria: OpenAI Developers — guía de prompt engineering
Ejemplo práctico
En vez de pedir “resume esto”, un analista define público, límite de 150 palabras, hechos obligatorios, formato y prohibición de inferir datos ausentes. Añade dos ejemplos y prueba diez documentos ya revisados. La mejora se mide por cobertura y fidelidad, no por la impresión de una sola respuesta.
Cómo distinguirlo y evaluarlo
Prompt es la instrucción y el contexto enviados al modelo; prompt engineering es el proceso de diseñar, probar y mantener esas instrucciones. No es una fórmula mágica: datos malos, herramienta inadecuada o tarea imposible no se corrigen solo con una redacción más larga.
Lista de comprobación
- Especifique objetivo, contexto, restricciones y formato.
- Cree pruebas fijas con casos normales, difíciles y adversarios.
- Versione prompt y modelo y valide salidas críticas por código o persona.
Conceptos relacionados: LLM · fine-tuning
Fuente primaria adicional: Anthropic — guía de prompt engineering
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Preguntas frecuentes
¿Cómo escribir un buen prompt?
Sé específico sobre lo que querés, da contexto, indicá el formato de salida deseado y, si ayuda, incluí ejemplos. Dividir tareas complejas en pasos y pedir al modelo que razone antes de responder también suele mejorar los resultados.
¿La ingeniería de prompts es una profesión?
Surgió como un rol especializado, pero hoy es más una competencia transversal: cualquiera que trabaje con IA generativa se beneficia de saber formular buenos prompts. Los modelos más recientes también son más tolerantes a instrucciones imperfectas.
