Cómo generar muy buenos prompts con facilidad

En este escalón quiero quitarte un miedo: para escribir buenos prompts no hace falta dominar ninguna teoría. Hay atajos que cualquiera puede usar desde el primer día, y el mejor de todos consiste en pedirle ayuda a la propia IA.

En el escalón anterior desmenuzamos las piezas que componen una buena petición, y a lo mejor te quedó la sensación de que ahora toca memorizarlas y aplicarlas con cuidado cada vez. No. Eso fue para entender qué hay debajo. Para el día a día, lo que de verdad te sirve son cuatro o cinco trucos que se copian y se usan, y ya está.

El talento que no existe

Durante un tiempo pensé que escribir buenos prompts era cosa de gente con maña, un don que unos tenían y otros no. Veía a alguien obtener una respuesta redonda y suponía que conocía alguna fórmula secreta, alguna palabra mágica que yo desconocía.

No hay tal cosa. Escribir buenos prompts no es un talento ni exige memorizar fórmulas: es un oficio sencillo hecho de trucos repetibles. El que parece tener maña, en realidad, solo ha interiorizado dos o tres costumbres que tú vas a tener delante en un momento. Y la primera de ellas, la que más me sorprendió, es que el trabajo se lo puedes encargar a la propia herramienta.

El truco que más uso

Va el atajo estrella, el que uso casi siempre. Escribe lo que quieras como te salga, sin pulirlo, y añade al final una frase parecida a esta: "antes de responder, mejora este prompt y dime qué te falta saber para hacerlo bien".

Lo que ocurre entonces es pequeño pero muy útil. En lugar de lanzarse a responder a tu petición a medio cocer, la IA te devuelve una versión reescrita y más clara de lo que pediste, y de paso te hace las preguntas que necesita para acertar: "¿para qué público es esto?", "¿qué extensión quieres?", "¿prefieres un tono cercano o formal?". Contestas esas preguntas y, ahora sí, te entrega un resultado a la altura. Esta técnica tiene nombre, meta-prompting: usar el propio modelo para afinar las instrucciones que tú le das.

Funciona por una razón que conecta con el primer escalón. La IA conoce su propio funcionamiento mucho mejor que tú; sabe qué información le ayuda a responder y qué huecos le dejan a oscuras. Al pedirle que pula tu petición, le pones a hacer justo aquello en lo que es buena, y de regalo aprendes a pedir mejor mirando cómo reescribe lo tuyo.

Una plantilla con huecos para rellenar

El segundo atajo es tener a mano una plantilla fija y limitarte a rellenarla. Una que funciona muy bien es esta:

"Actúa como [rol]. Tu tarea es [objetivo], para [audiencia], en tono [estilo] y formato [formato]."

Rellenas los corchetes y listo. "Actúa como editor de divulgación científica. Tu tarea es resumir este texto sobre redes neuronales, para alguien sin formación técnica, en tono cercano y formato de cinco frases." No hay que inventar nada cada vez: la estructura ya está, solo cambias el relleno. Con el tiempo te sabrás la plantilla de memoria y la escribirás del tirón, pero al principio tenerla escrita en una nota te ahorra la mitad de los tropiezos.

Esta costumbre de fijar el rol, la tarea, la audiencia, el tono y el formato aparece una y otra vez en las guías de prompting, y no por capricho: son los huecos que la IA necesita ver llenos para no improvisar.

Enséñale en vez de describirle

El tercer truco es de los que más rinden y casi nadie usa al principio: en lugar de describir lo que quieres, dale un ejemplo de ello. Las palabras para explicar un estilo o un formato siempre se quedan cortas; una muestra vale por todas.

Si quieres que te clasifique reseñas como positivas o negativas, no le sueltes un párrafo explicando qué entiendes tú por cada cosa. Pégale dos o tres reseñas ya clasificadas —"esta es positiva, esta es negativa"— y pídele que siga. La IA capta el patrón al vuelo y lo aplica al resto. Lo mismo si buscas un tono concreto: pégale un texto que suene como tú quieres y dile "escríbeme algo así". Mostrar siempre gana a describir.

Y cuando la tarea sea grande o liosa, añade el cuarto atajo: pídele la respuesta por pasos. Una frase tan simple como "razónalo paso a paso antes de darme la respuesta" cambia el resultado en problemas que requieren pensar un poco, porque le obligas a desplegar el razonamiento en vez de saltar a la conclusión. En el primer escalón vimos que la IA construye la respuesta trozo a trozo; pedirle pasos es darle más espacio para construir bien antes de comprometerse con una salida. Un matiz: esto rinde sobre todo con los modelos rápidos. Los razonadores, de los que hablaremos más adelante, ya hacen ese trabajo por dentro, y pedírselo sobra.

Guarda lo que te funcione

Queda un hábito que no es un truco de escritura sino de orden, y por eso mismo se olvida. Cuando un prompt te dé un resultado redondo, guárdalo. En una nota, en un documento, donde sea.

La gracia es que los buenos prompts se reutilizan con cambios mínimos. El que te resumió bien un artículo te resumirá bien el siguiente cambiando solo el texto; el que te dio un tono perfecto te servirá para otro encargo parecido. Poco a poco juntas una pequeña colección de peticiones que sabes que funcionan, y dejas de partir de cero cada vez. Esa carpeta vale más que cualquier fórmula mágica, porque está hecha a tu medida y con cosas que ya viste funcionar.

De la página en blanco a empezar mal

Si te quedas con una sola idea de todo esto, que sea esta: ya no tienes que pelearte con la página en blanco. Antes me bloqueaba intentando formular la petición perfecta a la primera, y ese era justo el error. La forma de avanzar es la contraria.

Empieza mal. Escribe una petición torpe, incompleta, como te salga, y deja que la propia IA te la corrija con el truco del meta-prompting, o aplícale una plantilla, o añádele un ejemplo. El diálogo que aprendiste a sostener en el tramo anterior es lo que convierte un mal arranque en un buen resultado: no aciertas de un disparo, lo vas afinando entre los dos. Pedir bien deja de ser un examen y pasa a ser una conversación que empieza floja y mejora sobre la marcha.

Con estos atajos ya sacas peticiones decentes sin pensar en la teoría. Lo que viene a partir de aquí es aprender a moldear con más precisión cómo te responde —el tono que adopta, la forma en que te lo presenta—, para que la respuesta no solo acierte en el fondo sino que llegue exactamente como la necesitas.

Definiciones

- Prompt: la petición que le escribes a la IA. Un buen prompt no depende de talento, sino de unos cuantos trucos que se copian y se reutilizan. - Meta-prompting: pedirle a la propia IA que mejore tu prompt antes de responder y que te diga qué información le falta. Aprovecha que el modelo conoce su funcionamiento mejor que tú. - Plantilla de prompt: una estructura fija con huecos —rol, tarea, audiencia, tono, formato— que rellenas en cada caso, para no tener que inventar la petición desde cero. - Dar un ejemplo: en vez de describir con palabras lo que quieres, mostrarle a la IA una o varias muestras ya hechas para que capte el patrón y lo repita. - Respuesta por pasos: pedirle que razone o trabaje la tarea por etapas antes de dar la conclusión. Funciona bien cuando el encargo es complejo y usas un modelo rápido; los razonadores ya lo hacen solos.

Para saber más

- Cursos Femxa, Cómo escribir buenos prompts para ChatGPT: consejos y técnicas — recopilación divulgativa de trucos, con plantilla de rol/tarea/contexto/formato/tono y la técnica de dar ejemplos. https://www.cursosfemxa.es/blog/prompts-chatgpt - Outbounders, Cómo mejorar prompts con IA: método práctico de meta-prompting — explica en español el truco de usar la propia IA para reescribir y afinar tus peticiones. https://outbounders.es/como-mejorar-prompts-con-ia - IEBS, ¿Cómo escribir mejores prompts en ChatGPT? — consejos prácticos en español: dar contexto, adoptar un rol, pedir paso a paso y usar ejemplos. https://www.iebschool.com/hub/como-escribir-mejores-prompts-en-chatgpt-tecnologia/