Qué es un prompt y cómo dar instrucciones
Autor: Redacción Domeny.ForSale Publicado
En pocas palabras: Un prompt es el contenido de entrada que proporcionas a un modelo de inteligencia artificial para obtener una respuesta o encargarle una tarea. Puede ser una pregunta, una instrucción o una combinación de instrucciones y material para analizar. Un buen prompt define claramente el resultado esperado, pero no garantiza que la respuesta de la AI sea verdadera o correcta.
¿Qué significa prompt en la práctica?
En una conversación con una AI generativa, es decir, una inteligencia artificial que crea, por ejemplo, texto, imágenes o código, un prompt puede ser una frase como «Explica cómo funciona un dominio de internet». Un prompt más elaborado puede incluir una descripción de la situación, datos, restricciones y un ejemplo de la respuesta esperada. No tiene que estar escrito en un lenguaje especial ni utilizar una sintaxis técnica.
Según las capacidades de la herramienta, puedes adjuntar a la instrucción una foto, un documento o una grabación. Cuando envías una fotografía de una planta y preguntas por los síntomas visibles, el modelo recibe tanto la pregunta como el material necesario para responder. El texto «¿Qué ves?», sin ningún archivo adjunto, no le proporciona la misma información.
Fuera del contexto de la AI, la palabra «prompt» también puede referirse al indicador de una terminal: la señal de que el programa está esperando que introduzcas un comando. Sin embargo, cuando se habla de chatbots, suele referirse a una instrucción u otros datos de entrada para el modelo.
¿Qué elementos tiene una instrucción útil?
El prompt más sencillo puede constar de una sola frase. Ampliarlo tiene sentido cuando la información adicional ayuda al modelo a entender la tarea, en lugar de obligarlo a adivinar. Estos cinco elementos suelen resultar útiles:
- Objetivo: qué debe producir, por ejemplo, una comparación, un resumen, un mensaje o un fragmento de código.
- Contexto: a quién va dirigida la respuesta y en qué situación se utilizará.
- Material de entrada: el texto, los datos o la descripción en los que debe basarse el modelo.
- Restricciones: qué no debe añadir, qué debe conservar y cuál es el alcance de la tarea.
- Formato del resultado: por ejemplo, tres párrafos, una tabla comparativa o una lista de pasos.
No todas las tareas requieren estos elementos. La pregunta «¿Cuántos centímetros tiene un metro?» no necesita una descripción del destinatario ni indicaciones de estilo. En cambio, al preparar una oferta para un cliente, la falta de información sobre el servicio, el precio o el plazo puede dar lugar a una respuesta poco útil.
También puedes indicar un rol, por ejemplo: «Evalúa el texto desde la perspectiva de un editor». Esta instrucción ayuda a definir cómo se analizará el contenido, pero no otorga al modelo cualificaciones reales. La instrucción «Eres abogado» no convierte la respuesta en asesoramiento jurídico profesional.
Ejemplo: de una petición general a una tarea concreta
Supongamos que tienes una tienda y quieres informar a un cliente de un retraso en su envío. Un prompt general sería:
Escribe un correo al cliente sobre el retraso.
El modelo no sabe cuánto durará el retraso, qué se puede prometer ni cómo firmar el mensaje. Por eso, puede generar un texto vago o completar la información que falta con detalles no confirmados. Una instrucción más útil sería:
Escribe un mensaje breve para un cliente de la tienda sobre el retraso en el envío del pedido n.º 123. Ahora está previsto enviarlo el jueves en lugar del martes. Pide disculpas por las molestias e indica que enviaremos la confirmación del envío por separado. No indiques una fecha de entrega ni prometas un descuento. Usa un tono sereno y cortés, con un máximo de 100 palabras. Firma: El equipo de la tienda.
La segunda versión no es mejor porque sea más larga. Es mejor porque contiene la información necesaria para realizar una tarea concreta y reduce la posibilidad de que el modelo añada detalles no deseados.
Si tienes un ejemplo de mensaje que se ajuste al estilo de la empresa, puedes adjuntarlo. Aclara, sin embargo, que debe servir como referencia de tono, no como fuente de datos sobre el nuevo pedido. Así se distinguen claramente las instrucciones del material de apoyo.
¿Cómo mejorar la respuesta sin escribirlo todo de nuevo?
Trabajar con un prompt suele parecerse a revisar un texto en varias rondas. En la misma conversación puedes referirte a la respuesta anterior y pedir un cambio concreto: «Acorta la introducción», «Elimina los términos especializados» o «Mantén los plazos, pero usa un tono menos formal».
En lugar de escribir «Esto está mal», identifica el problema y el resultado que esperas. Por ejemplo: «El mensaje da a entender que la entrega está garantizada para el viernes, pero solo sabemos cuándo se enviará el pedido. Elimina esa promesa». Así, el modelo recibe un criterio claro para corregir la respuesta.
Si la tarea es más amplia, puedes pedir primero un plan, aprobar su alcance y después encargar el desarrollo de cada parte. Si faltan datos esenciales, añade: «Antes de preparar la respuesta, pregunta por la información que falta». Comprueba, no obstante, que el modelo haya esperado tus respuestas en lugar de hacer sus propias suposiciones.
¿Qué no puede garantizar ni siquiera un buen prompt?
Una instrucción precisa no elimina el riesgo de alucinaciones: información generada que parece creíble, pero es falsa. Pedir fuentes tampoco basta: hay que comprobar las publicaciones, las citas y las direcciones indicadas. La instrucción «usa datos actualizados» no da por sí sola acceso a internet a la herramienta.
No pegues en el prompt contraseñas, claves de acceso ni datos de clientes sin tener autorización y haber revisado las condiciones del servicio. La forma en que se almacenan y utilizan las conversaciones depende de la herramienta, su configuración y las condiciones del contrato. Para practicar, sustituye la información que permita identificar a una persona por datos ficticios.
Para empezar, elige una tarea pequeña y anota tres cosas: qué debe producir el modelo, en qué información debe basarse y qué detalles no debe añadir por su cuenta. Cuando recibas el resultado, revísalo según esos mismos criterios antes de utilizarlo en la práctica.
Véase también: ¿Qué es una CDN?
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