Domina la ingeniería de prompts con técnicas probadas, ejemplos reales y mejores prácticas expertas.
por Scott Clark
- ¿Qué es la ingeniería de prompts?
- Preguntas comunes sobre la ingeniería de prompts
- ¿Por qué es importante la ingeniería de prompts?
- ¿Cómo es un buen prompt?
- Indicación del modelo: ¿Cuál es la diferencia?
- 6 tipos de indicación
- 5 Mejores Prácticas de Ingeniería Prompt
- Herramientas de Ingeniería de Prompts
- ¿Qué sigue? Perspectivas de Ingeniería de Prompt
- Sobre el autor
La ingeniería de prompts es una habilidad muy demandada en la era de la IA, que moldea desde chatbots y copilots hasta creación de contenidos y automatización de flujos de trabajo empresariales.
La capacidad de diseñar prompts claros y efectivos de IA es fundamental no solo para obtener mejores respuestas de grandes modelos de lenguaje (LLMs), sino para evitar errores costosos y desbloquear un retorno real de la inversión.
¿Qué es la ingeniería de prompts?
La ingeniería rápida es la práctica de redactar y perfeccionar instrucciones dadas a sistemas de IA —especialmente a LLMs— para lograr resultados más precisos, relevantes y útiles. En lugar de simplemente hacer una pregunta, estructuras la entrada (usando formato, ejemplos, contexto, restricciones, guía paso a paso) para guiar el modelo hacia la salida deseada.
Piensa en la ingeniería de prompts como escribir una receta sagrada familiar. No escribirías simplemente una lista de alimentos. En su lugar, incluirías cantidades específicas para cada ingrediente e instrucciones para combinarlos. Cuanta más información incluyas, mejor será el resultado.
En resumen: es la habilidad de decirle al modelo exactamente lo que necesitas, de una manera que el modelo entienda, para que el resultado cumpla con tus objetivos.
Preguntas comunes sobre la ingeniería de prompts
¿Es la ingeniería de prompts una buena habilidad?
Sí. Aprender a crear buenos prompts hace que la IA sea más fiable y útil. Los buenos prompts reducen alucinaciones, mejoran la precisión y generan resultados que realmente puedes usar, ahorrando tiempo y dinero.
La ingeniería de prompts es una habilidad de entrada a trabajos de IA más avanzados, como:
- Automatización de IA
- Diseño de agentes de IA
- Orquestación de flujos de trabajo
- Ajuste fino y evaluación del modelo
¿Siguen siendo demandados los ingenieros de prompts?
La demanda de ingenieros de prompt ha caído entre un 80% y un 90% desde que salieron los LLMs en 2022. Hoy en día, muchas empresas creen que la ingeniería de prompts debería ser una habilidad que casi todos los empleados poseen, similar a ser buenos buscando en Google.
¿Por qué es importante la ingeniería de prompts?
Nunca se ha apostado tanto para acertar con los prompts. En entornos empresariales, la ingeniería de prompts puede marcar la diferencia entre un chatbot que encanta a los clientes y uno que daña la confianza, o entre procesos automatizados que impulsan la productividad y aquellos que generan errores y riesgos de cumplimiento.
La IA solo puede actuar como un asistente perfecto si le proporcionas una estructura clara y un contexto en los prompts, dijo Fergal Glynn, defensor de la seguridad de la IA y director de marketing en Mindgard. “Dominando la ingeniería de prompts, se pueden convertir peticiones vagas en instrucciones específicas que la IA puede seguir de forma fiable.”
Buena ingeniería de prompts:
- Reduce las alucinaciones
- Mejora la consistencia y la precisión fáctica
- Alinea la respuesta del modelo con un rol, tono, formato o tarea específica
- Ayuda a la IA a razonar con problemas complejos en lugar de adivinar
Impacto de la ingeniería de prompts en la calidad de la salida de IA
| Tipo de prompt | Ejemplo | Calidad de salida |
|---|---|---|
| Prompt vago | “Resume este artículo.” | Inconsistente; Puede incluir información irrelevante |
| Claro prompt | “Resume los hallazgos clave de este artículo en tres puntos clave; excluir antecedentes.” | Enfocado, relevante, fácil de usar |
| Persona Prompt | “Actuar como responsable de cumplimiento y señalar cualquier riesgo regulatorio en este texto.” | Contextual, adaptado a casos de uso |
| Prompt de cadena de pensamiento | “Resume los hallazgos clave de este artículo en tres puntos clave; Excluye antecedentes. Muestra tu razonamiento paso a paso sobre por qué eliges estas tres ideas clave.” | Transparente, lógico, reduce errores |
¿Cómo es un buen prompt?
El mayor malentendido con el prompting es que lo tratas como consultas de Google, dijo Naz Avo, consultora de integración de IA en Hindcast Labs. “Lo que [las organizaciones] no se dan cuenta es que los LLMs no son lectores de mentes, sino que reflejan tu prompt.”
Un buen prompt incluirá:
- La tarea
- El contexto
- Las restricciones o requisitos
- Material de entrada (imágenes, investigación, texto)
- Un ejemplo (poderoso pero opcional)
Fórmula de Ingeniería Prompt
Indicación del modelo: ¿Cuál es la diferencia?
La ingeniería de prompts también varía dependiendo de lo que se le pida a la IA — y del tipo de modelo de IA con el que trabajes:
| Modelo de IA | Mejor manera de hacer un prompt | Ejemplo de prompt |
|---|---|---|
| Grandes modelos de lenguaje | Los prompts deben especificar tono, formato, nivel de detalle y, a veces, incluso personalidad. | “Actúa como agente de atención al cliente…” |
| Modelos de generación de imágenes | Los mejores prompts describen no solo el tema, sino también el estilo, el color, la iluminación, el ambiente y la composición. | “Una imagen fotorrealista de un cachorro de golden retriever sentado en un campo de girasoles al atardecer, luz suave.” |
| Modelos de generación de código | Los prompts efectivos describen el lenguaje, las restricciones y el comportamiento esperado. | “Escribe una función en Python que tome una lista de números y devuelva solo los números pares.” |
| Modelos multimodales | Aquí, los prompts pueden combinar texto, imágenes o incluso señales de audio, requiriendo claridad sobre cómo mezclas modalidades y cuál es el resultado deseado. | “Transcribe el siguiente fragmento de audio: “ |
En todos los casos, la clave es la precisión: cuanto más clara e intencionada sea tu indicación, más predecible y útil será la respuesta de la IA.
6 tipos de indicación
La ingeniería de prompts se ha convertido en una disciplina matizada, con profesionales que toman tácticas de la programación, la redacción publicitaria e incluso la psicología para obtener los mejores resultados. En la base hay seis estilos o estrategias de prompting de IA distintos.
1. Aviso de disparo cero
Este estilo de ingeniería de prompts no ofrece al modelo de IA ejemplos — solo la tarea en sí — que prueba hasta qué punto puede generalizar solo a partir de la instrucción.
Ejemplo
Explica las redes neuronales en términos sencillos que un niño de 10 años podría entender.
2. Prompting de pocos disparos
El prompting de pocas instancias incluye algunos ejemplos concretos dentro del prompt para establecer expectativas claras sobre el resultado, lo que a menudo conduce a respuestas más precisas o estilísticamente consistentes.
Ejemplo
Crea titulares que conviertan temas complejos de IA en afirmaciones simples y contundentes. Aquí tienes algunos ejemplos:
Ejemplo 1:
Tema: Escasez de chips de IA
Titular: Por qué los chips de IA son el nuevo petróleo — y todos se están quedando sin
Ejemplo 2:
Tema: Colapso del modelo
Titular: ¿Qué ocurre cuando la IA empieza a aprender de sí misma?
Ejemplo 3:
Tema: Estafas deepfake
Titular: Tu jefe podría no ser tu jefe: Deepfakes expuestos
3. Incitación por cadena de pensamiento
Con la indicación de cadena de pensamiento, la entrada guía el modelo paso a paso a través de un proceso de razonamiento, ayudando a sacar a la luz su lógica y reducir errores, especialmente en preguntas complejas o de varias partes.
Ejemplo
Nuestra web está recibiendo tráfico pero muy pocas suscripciones a boletines.
Enumera tres posibles razones por las que esto podría estar ocurriendo y, para cada una, repasa tu razonamiento paso a paso antes de dar una recomendación.
4. Incitación de la Persona
El suggerimento de persona añade otra dimensión a la ingeniería de prompts, pidiendo al modelo que “actúe como” una persona específica — actuar como agente de atención al cliente, analista experto, editor escéptico — para moldear el tono y el contenido del resultado.
Ejemplo
Actúa como un guía de viajes experimentado especializado en itinerarios asequibles y culturalmente ricos. Crea un plan de cinco días para Lisboa que evite las trampas turísticas y destaque las experiencias locales.
5. Indicación del árbol del pensamiento
El prompting en el árbol de pensamiento ayuda a la IA a razonar los problemas explorando múltiples posibles caminos de solución en lugar de generar una única respuesta lineal. Como las decisiones ramificadas en un diagrama de flujo, el modelo evalúa diferentes “ramas de pensamiento”, compara sus méritos y elimina caminos débiles a medida que avanza.
Ejemplo
Quiero que uses un enfoque de árbol de pensamiento.
Para el siguiente problema, genera dos caminos de razonamiento diferentes, cada uno explorando un enfoque distinto.
Luego compara los caminos, evalúa cuál lleva a la conclusión más fiable y dame una respuesta final.
Problema:
Un café quiere aumentar el flujo de peatones entre semana entre las 14:00 y las 17:00. Proporciona una estrategia usando el método del árbol de pensamiento.
6. Encadenamiento de prompts
Con la sugerencia en cadena de pensamiento, guías el modelo a través de múltiples pasos de razonamiento dentro de un solo prompt. El encadenamiento de prompts es similar, pero descompone los pasos en una secuencia de prompts más pequeños, usando la salida de un paso como entrada al siguiente. En lugar de pedirle al modelo que resuelva todo a la vez, lo guías a través de un flujo de trabajo estructurado: genera ideas, filtras, refina una, formatea y evalúa el resultado.
Ejemplo
Prompt 1:
Resume los cinco principales retos a los que se enfrenta una nueva marca de bebidas energéticas ecológicas al entrar en un mercado saturado.
Esto genera la comprensión raíz. Ahora tomas la salida del Prompt 1 y ramificas en diferentes direcciones.
Prompt 2A:
Aprovechando estos retos, crea dos direcciones de mensajería de marca distintas que posicionen nuestra bebida de forma única.
Prompt 2B:
Utilizando estos retos, planifica cómo nuestros cuatro principales competidores los abordan y dónde existen brechas que podemos aprovechar.
Cada rama explora un dominio diferente.
Prompt 3A:
Toma la Dirección de Mensaje #2 de tu respuesta anterior y escribe un ejemplo de titular y subtítulo de la página principal.
Prompt 3B:
En función de las brechas de la competencia que has identificado, genera una propuesta de valor diferenciada para nuestro producto.
Cada rama se desarrolla en su propio “subárbol”. Ahora es hora de fusionar las ramas en un solo plan sintetizado.
Prompt 4:
Combina los conocimientos más sólidos de x salidas en un único plan de salida al mercado de seis puntos para la nueva bebida energética.
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5 Mejores Prácticas de Ingeniería Prompt
1. Sé claro
“Si eres líder de equipo o simplemente principiante en IA generativa, el mejor consejo es hacerlo sencillo. No te centres en escenarios complejos pensando en varios roles. Céntrate en la claridad y la estructura, define las mejores prácticas y cómo debe interactuar tu IA para obtener el mejor rendimiento.”
2. Gestionar los detalles
Una ingeniería de prompts eficaz implica gestionar los detalles: especificar el formato de salida deseado, controlar la duración, establecer restricciones y ajustar el tono.
Por ejemplo, podrías indicar a un modelo de lenguaje que “Resume esto en tres frases, usando un lenguaje neutral e incluya una conclusión clave al final.”
Cada capa de especificidad cierra la brecha entre la intención y el resultado, convirtiendo el comportamiento probabilístico de la IA (algo basado en, influenciado por o que implica la probabilidad o probabilidad de diferentes resultados, en lugar de la certeza) en algo mucho más predecible y utilizable.
3. Refinar continuamente
El proceso rara vez termina con el primer borrador. Los ingenieros de prompts efectivos iteran sin descanso, probando y refinando prompts en respuesta tanto al rendimiento del modelo como a la retroalimentación humana.
El versionado de prompts — que rastrea cómo los pequeños cambios afectan a los resultados — ayuda a los equipos a desarrollar bibliotecas internas de prompts probados para tareas comunes. En entornos de alto riesgo, este ciclo de experimentación, medición y mejora es esencial para la fiabilidad y la escala.
4. Elige el estilo de prompt adecuado
La ingeniería moderna de prompts consiste en combinar intuición y estrategia, no solo conocimientos técnicos. Los mejores profesionales saben cómo elegir el estilo de prompt adecuado y ajustarse a las limitaciones del modelo o necesidades del negocio.
“Un ingeniero de prompts puede ser la persona que ajusta un único prompt del sistema o quien diseña flujos de trabajo completos donde los prompts extraen datos en tiempo real de bases de datos o plataformas externas”, dijo Zeel Jadia, CEO y CTO de ReachifyAI. “De esto ha surgido toda una caja de herramientas de estrategias, desde la Generación Aumentada de Recuperación (RAG) hasta la incitación por cadena de pensamiento y más allá.”
5. Comparte lo que aprendes
“Animad a los equipos a compartir el aprendizaje entre ellos porque las mejoras se propagan rápidamente”, señaló Glynn. Documenta (y comparte) qué prompts te funcionan mejor y para qué casos de uso.
En última instancia, las mejores prácticas de ingeniería de prompts tienen menos que ver con la magia técnica y más con la claridad, la paciencia y la disposición a tratar cada prompt como un experimento viviente — uno que siempre puede ajustarse para obtener mejores resultados.
Herramientas de Ingeniería de Prompts
Ha surgido una gama creciente de herramientas especializadas para ayudar a los equipos a gestionar, perfeccionar y escalar sus esfuerzos de prompting en IA.
- Plataformas de gestión de prompts: Plataformas como PromptLayer y Promptist te ayudan a catalogar, versionar, compartir, rastrear y gobernar prompts entre equipos y proyectos.
- Plataformas de Pruebas, Evaluación y Análisis Rápidas: Estas herramientas ayudan a las organizaciones a experimentar con variantes de prompts, medir la calidad de salida (precisión, consistencia, coste, latencia), comparar modelos y rastrear el rendimiento de prompts a lo largo del tiempo.
- Marcos de flujo de trabajo con prompts: Estos marcos o bibliotecas ayudan a la construcción de sistemas que utilizan prompts como parte de flujos de trabajo más amplios — encadenando prompts, combinando con recuperación, herramientas externas, entradas multimodales, gestionando lógica más allá de un único prompt.
- Bibliotecas de Prompts y Mercados: Estos repositorios te permiten acceder a plantillas de prompts predefinidas (específicas de cada sector, cada modelo), compartirlas entre equipos o incluso monetizarlas.
- GPTs personalizados en ChatGPT: Los GPTs personalizados aportan valor añadido y hacen que la ingeniería rápida sea menos complicada, según Victor Horlenko, responsable de innovaciones en IA en Devart. Puedes prediseñar el modelo para crear prompts según las directrices de la marca y compartirlo con todos en tu organización.
¿Qué sigue? Perspectivas de Ingeniería de Prompt
Con todos los modelos nuevos y sofisticados del mercado y las funciones contextuales, mucha gente piensa que la ingeniería de prompts ya no es importante. En realidad, es justo lo contrario, dijo Horlenko.
“Los modelos más ‘avanzados’ a menudo requieren una entrada clara y más guiada para mostrar el mejor rendimiento en los resultados. Al observar las tendencias actuales, la ingeniería de prompts no desaparecerá — sino que formará parte de los flujos de trabajo cotidianos.”
A medida que los asistentes de prompts integrados y las funciones de optimización automática se conviertan en estándar en las plataformas líderes, gran parte del “trabajo pesado” detrás de la ingeniería de prompts ocurrirá entre bastidores. Las herramientas de IA sugerirán, refinan e incluso prueban las indicaciones sobre la marcha, facilitando que cualquiera —independientemente de su habilidad técnica— guíe los modelos de forma eficaz.
Lecturas adicionales
- 14 Certificaciones de Ingeniería de Temas Principales
- La verdad sobre los trabajos de ingeniería puntual
- Top 10 sistemas de gestión de prompts (y por qué lo necesitas)
- Guía del CTO para la IA estratégica: 20+ Prompts para dominar hoy
Sobre el autor
Scott Clark es un periodista experimentado afincado en Columbus, Ohio, que se ha hecho un nombre cubriendo el panorama en constante evolución de la experiencia del cliente, el marketing y la tecnología. Cuenta con más de 20 años de experiencia en Tecnologías de la Información y 27 años como desarrollador web. Su cobertura abarca experiencia del cliente, IA, marketing en redes sociales, voz del cliente, diversidad e inclusión y más. Scott es un firme defensor de la experiencia del cliente y la responsabilidad corporativa, reuniendo estadísticas, hechos y perspectivas de líderes de opinión líderes para ofrecer artículos informativos y que invitan a la reflexión.
Fuente: https://www.vktr.com/ai-technology/what-is-prompt-engineering/