Ingeniería de Prompts en ChatGPT: Guía Completa de Principiantes a Expertos

Por: Miguel Oviedo
Fecha: 28 de febrero, 2025

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Esta guía te enseñará desde los conceptos básicos de cómo funcionan los prompts en ChatGPT y cualquier gran modelo de lenguaje natural (LLM, por sus siglas en ingles), hasta técnicas avanzadas como Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought y Role Play. A lo largo de las secciones, encontrarás buenas prácticas, ejemplos detallados de prompts malos vs. mejores, errores comunes (y cómo evitarlos).

El objetivo es que, al finalizar la lectura, tengas un conjunto de conocimientos para crear instrucciones efectivas que obtengan las mejores respuestas posibles de estos modelos de IA. ¡Comencemos!

¿Qué es Ingeniería de Prompts?

Empecemos entendiendo que la ingeniería de prompts es el proceso de diseñar y formular preguntas o instrucciones de manera precisa para obtener respuestas útiles de los modelos de inteligencia artificial o LLMs, como ChatGPT. En otras palabras, un prompt es cualquier tipo de texto que le damos al modelo de IA para indicarle la tarea que debe realizar o la pregunta que debe responder.

¿Por qué es importante la ingeniería de prompts?

La calidad de las respuestas de un modelo está directamente relacionado con la calidad del prompt que se le proporcione. Un buen prompt puede reducir la ambigüedad, orientar al modelo y producir resultados más relevantes, mientras que un prompt deficiente puede llevar a respuestas vagas o incorrectas.

En concreto, escribir prompts o instrucciones de calidad te dará:

• 1. Resultados más precisos: Un prompt bien formulado reduce la ambigüedad, ayudando a la IA a entender exactamente lo que le pedimos y devolviendo respuestas más acertadas.
• 2. Eficiencia en la interacción: Si las instrucciones son claras desde el inicio, ahorramos tiempo al evitar aclaraciones o correcciones posteriores.
• 3. Mayor creatividad y control: Mediante prompts específicos podemos guiar al LLM a respuestas más innovadoras o con el tono deseado, en vez de conformarnos con una respuesta genérica.
• 4. Aprovechar todo el potencial de la IA: Con instrucciones adecuadas, es posible resolver tareas más complejas (redacción de informes, análisis de datos, generación de código, etc.) aprovechando mejor las capacidades del modelo.

Conceptos básicos

ChatGPT o cualquier LLMs actual genera sus respuestas prediciendo palabra por palabra lo que debería venir a continuación, basándose en enormes cantidades de datos con las que fue entrenado. Por ello, la forma en que redactamos nuestra petición influye directamente en la respuesta: si el prompt es confuso o incompleto, la salida de la IA también lo será. En cambio, un prompt claro y bien estructurado facilita que el modelo “entienda” nuestra intención y responda de forma efectiva.

Estructura básica de un buen prompt:

• 1. Contexto o rol: Indicar quién debe ser ChatGPT para esa respuesta o en qué contexto se encuentra. Por ejemplo, aclarar si quieres que responda “como un experto en historia” o “en tono informal” puede hacer una gran diferencia en el resultado. Esto proporciona un marco de referencia al modelo sobre el estilo y conocimiento esperado en la respuesta.

• 2. Instrucción o pregunta clara: Expresar concretamente la tarea. ¿Buscas una explicación, un listado, un resumen, una traducción? Mientras más específica y delimitada sea la solicitud, mejor. Evita peticiones ambiguas que el modelo pueda interpretar de varias formas.

• 3. Detalles adicionales relevantes: Incluir cualquier dato o requisito necesario para la tarea. Por ejemplo, si quieres un resumen de un texto, provee ese texto; si necesitas un cierto tono o formato, menciónalo. Todo detalle importante que el modelo deba considerar conviene incorporarlo en el prompt (y omitir la información irrelevante).

• 4. Formato de respuesta: Si esperas la respuesta en un formato específico (una lista numerada, un párrafo, JSON, código, etc.), puedes indicarlo. Por ejemplo: “Responde en forma de lista con viñetas” o “Devuélveme el resultado en JSON”. ChatGPT es capaz de generar estructuras como tablas, listas o código para programar si se lo pides claramente.

Prompt simple vs. conversacional:

En los modelos de IA actuales, puedes interactuar de forma conversacional. Esto significa que el modelo recuerda el contexto de mensajes anteriores en la sesión. Un prompt puede ser parte de un diálogo en múltiples turnos (ej. preguntas de seguimiento, aclaraciones, etc.) o una única pregunta independiente. En una conversación, es útil reiterar o resumir el contexto en nuevos prompts si es largo, para ayudar al modelo a mantener la coherencia.

Ten en cuenta que internamente el LLM maneja la conversación con distintos roles: típicamente hay un mensaje de sistema (instrucciones globales), tus mensajes de usuario y las respuestas del asistente. Al usar la interfaz normal de ChatGPT, tú controlas principalmente el mensaje del usuario (y a veces implícitamente el rol con la forma en que escribes), mientras que el sistema es predefinido por OpenAI. Sin embargo, cuando diseñas prompts, puedes incluir indicaciones de rol o contexto (como “Eres un bot de servicio al cliente...”) que cumplen una función similar a un mensaje de sistema, orientando la personalidad o límites de la IA.

En resumen, un prompt efectivo le dice al modelo exactamente qué se espera, en qué contexto, y cómo debería entregar la respuesta. Veamos ahora algunas buenas prácticas concretas para lograr prompts claros y efectivos.

Buenas prácticas para crear prompts efectivos

Al redactar instrucciones para ChatGPT, conviene seguir una serie de estrategias que ayudan a mejorar la claridad y efectividad de los prompts. A continuación, enumeramos las mejores prácticas más importantes:

• 1. Sé claro y específico en tu solicitud: El error más común es pedir algo de forma vaga o general. En lugar de un prompt ambiguo como “Dame consejos para mejorar”, detalla ¿mejorar qué? o ¿en qué aspecto?. Por ejemplo: “Dame 5 consejos para mejorar la productividad en el trabajo remoto” es mucho más específico y útil. Evita términos ambiguos y define exactamente qué información buscas. Cuanto más preciso seas, más enfocada será la respuesta.
• 2. Proporciona contexto y detalles relevantes: Si tu pregunta o tarea tiene un contexto, proporciónaselo a la IA. ChatGPT funciona mejor cuando entiende la situación. Por ejemplo, si necesitas que escriba un email, indica para quién es y con qué propósito; si quieres una traducción, especifica el lenguaje o tono; si pides recomendaciones, puedes mencionar tus preferencias. Incluir esos detalles ayuda a respuestas más pertinentes.
• 3. Define un rol o perspectiva si es útil: Como vimos, indicarle al modelo que adopte un cierto rol (experto, personaje, profesional de X área) puede especializar la respuesta. Por ejemplo: “Eres un nutricionista. Explícame...” guiará a ChatGPT a responder con más autoridad en nutrición. Esto evita respuestas demasiado genéricas. Úsalo para ajustar el tono y el nivel de detalle: no es lo mismo explicar algo “a un niño de 5° grado” que “como un ingeniero hablando con colegas”. Definir el rol desde el inicio encauza la respuesta en la dirección deseada.
• 4. Incluye ejemplos si pueden guiar al modelo: Proporcionar uno o dos ejemplos en el prompt (lo que se conoce como few-shot prompting, que veremos en técnicas avanzadas) puede ser muy útil. Un ejemplo bien elegido le muestra a ChatGPT exactamente el tipo de respuesta que buscas. Por ejemplo, si quieres que el modelo cree un cierto estilo de chiste, puedes primero darle un ejemplo de chiste y luego pedir uno similar. Los ejemplos actúan como referencia y reducen malentendidos.
• 5. Utiliza delimitadores para separar partes del prompt: Si tu prompt incluye múltiples partes (por ejemplo, un bloque de texto que el modelo debe usar como referencia, seguido de una pregunta), es buena idea delimitar claramente esas secciones. Puedes usar comillas, guiones, o triple comilla para rodear textos largos.

Esto ayuda a que la IA distinga entre instrucciones y contenido, evitando confusiones o inyecciones de prompt no deseadas. Por ejemplo:

Crea un poema con el texto entre comillas triples. ```La inteligencia artificial está transformando el mundo```

Al encerrar el texto a resumir entre delimitadores (como comillas triples en el ejemplo), facilitas que ChatGPT enfoque su respuesta únicamente en ese contenido. Esta técnica mejora la precisión y evita que el modelo mezcle instrucciones con datos de entrada.

• 6. Indica el formato de respuesta: Si necesitas la respuesta de una forma específica, pídelo explícitamente. Los LLMs pueden generar respuestas estructuradas si se lo indicas.

Ejemplos: “Responde en formato de lista numerada”, “Devuélveme solo el código en Markdown”, “Proporciona la respuesta en JSON con estas claves...”. Definir el formato ayuda a integrar la respuesta en otros contextos (por ejemplo, si planeas copiarla a una hoja de cálculo o a un script).

• 7. Evita sobrecargar el prompt con información irrelevante: Proporcionar contexto es bueno, pero meter muchos datos innecesarios puede causar alucinaciones en la IA. Cada frase del prompt debería tener un propósito. No divagues ni mezcles múltiples solicitudes diferentes en un solo mensaje. Si la tarea es compleja, considera dividirla en pasos o en varias preguntas secuenciales en lugar de un único prompt enorme. Un prompt bien focalizado tiende a generar respuestas más claras.
• 8. Revisa y refina el prompt iterativamente: La primera versión de tu prompt no siempre obtendrá el resultado óptimo. Si la respuesta de ChatGPT no es lo que esperabas, ajusta el prompt y vuelve a intentarlo. Puedes añadir más detalle, reformular la petición o dividir la pregunta. Incluso pequeños cambios (como especificar el público objetivo, o pedir un ejemplo específico) pueden mejorar mucho la respuesta. No dudes en usar la función de "regenerar respuesta" con un prompt mejorado. La ingeniería de prompts es en gran medida un proceso de ensayo y ajuste.
• 7. Ten en cuenta las limitaciones del modelo: Por último, recuerda que los LLMs tienen limitaciones. Su conocimiento general tiene una fecha de corte (no sabe cosas más allá de 2021, a menos que uses versiones actualizadas) y no puede buscar en internet en tiempo real. Si le pides información muy actual o datos que no estaban en su entrenamiento, puede "alucinar" respuestas inventadas.

Para evitar esto, en tus prompts puedes:

1. proporcionar tú mismo la información actualizada como parte del contexto, o 2) pedirle que admita si no está seguro. Por ejemplo: “Basándote en el texto dado, responde... (y si la respuesta no está en el texto, di que no la sabes)”. Esto le da una instrucción clara de no imaginar datos fuera de lo proporcionado.

Siguiendo estas buenas prácticas, estarás en el camino correcto para elaborar prompts de calidad. En la siguiente sección, veremos ejemplos prácticos que comparan prompts mal planteados con versiones mejoradas, para visualizar cómo estos consejos se aplican en situaciones reales.

Ejemplos prácticos: Buenos vs. malos prompts

A continuación, examinamos varios casos de uso comunes mostrando primero un prompt mejorable (malo) y luego un prompt optimizado (bueno). Junto a cada ejemplo, explicamos brevemente qué se mejoró. Estos casos ilustran cómo pequeños cambios en la redacción pueden producir grandes diferencias en las respuestas de ChatGPT.

Ejemplo 1: Solicitud demasiado general vs. específica

• ❌ Mal: "Dame consejos sobre inversiones."
  (Este prompt es vago: ¿qué tipo de inversiones? ¿para quién? ¿corto o largo plazo? La IA podría dar una respuesta muy genérica.)
• ✅ Bien: "Dame 5 estrategias de inversión a largo plazo para principiantes enfocadas en materias primas como oro y plata, y dame una respuesta explicadas de forma sencilla como un niño de 10 años."
  (Aquí especificamos el número de consejos, el horizonte (largo plazo), el público (principiantes) y el tono (explicación sencilla). La respuesta será mucho más enfocada y útil.)

Ejemplo 2: Sin contexto ni rol vs. con contexto definido

• ❌ Mal: "Escribe sobre la ansiedad."
  (¿Un artículo? ¿Una definición? ¿Consejos? ¿En qué tono o enfoque? El modelo tendrá que adivinar, posiblemente dando algo muy superficial.)
• ✅ Bien: "Como psicólogo experimentado, escribe un artículo breve sobre técnicas de manejo de la ansiedad para pacientes jóvenes de entre 18 a 25 años y dame la respuesta en formato markdown"
  (El prompt bueno establece un rol experto (psicólogo), el tipo de texto (artículo breve), el tema específico (técnicas de manejo) y el público objetivo (pacientes jóvenes). Con estas indicaciones, ChatGPT entregará un contenido más acertado y con la profundidad adecuada.)

Ejemplo 3: Varias tareas en un prompt vs. pasos separados

• ❌ Mal: "Resume y traduce este texto al inglés: «La gastronomía española es muy variada…»"
  (Aquí estamos pidiendo dos tareas a la vez – resumir y traducir – en una sola frase. Es posible que ChatGPT lo haga, pero podría salir desordenado o enfocarse más en una que en otra.)
• ✅ Bien: "Primero resume el siguiente texto, y luego traduce ese resumen al inglés: «La gastronomía española es muy variada…»"
  (Dividimos la tarea en pasos concretos dentro del mismo prompt. Al decir “Primero... y luego...”, guiamos a ChatGPT a estructurar la respuesta en dos partes: el resumen en español y su traducción. Esto reduce la ambigüedad y asegura que cumpla ambas subtareas en orden.)

Ejemplo 4: Petición sin ejemplo vs. con ejemplo (few-shot)

• ❌ Mal: "Escribe un chiste corto sobre jardines."
  (La petición es clara, pero el resultado dependerá totalmente de la inventiva del modelo, que podría no acertar el estilo de humor que esperas.)
• ✅ Bien: "Ejemplo de chiste: ¿Qué le dice una papa chorreada a otra? Estamos en nuestra salsa. Ahora escribe otro chiste similar sobre plátanos."
  (En vez de solo pedir el chiste, damos primero un ejemplo del tipo de chiste que queremos – en este caso un juego de palabras sobre papas. Luego solicitamos uno “similar”. Este prompt de pocos ejemplos (few-shot) sirve de guía: al ver el ejemplo, el LLM entenderá mejor el estilo y respuesta deseada.)

Tip: Siempre que recibas una respuesta que no se ajusta a lo que buscabas, vuelve a leer tu prompt original y compáralo con estos ejemplos. Pregúntate: ¿fui lo suficientemente específico? ¿Di contexto? ¿Le mostré a la IA exactamente lo que quería? Refinar el prompt suele conducir a mejoras inmediatas en la respuesta.

Técnicas avanzadas de Prompt Engineering

Una vez dominados los fundamentos, existen técnicas más avanzadas de ingeniería de prompts que te permiten obtener resultados aún más sofisticados. Estas técnicas son útiles para casos en que un simple prompt no basta, especialmente en tareas complejas o especializadas. A continuación, exploramos tres técnicas clave: Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento) y Role Play (Juego de Roles) pueden sonar confusas pero realmente son más sencillas de lo que crees.

Few-Shot Prompting (Prompts con ejemplos)

El Few-Shot Prompting consiste en proporcionar ejemplos de pregunta-respuesta dentro del prompt para demostrarle al modelo exactamente el tipo de solución o formato que esperas. En lugar de pedir directamente la tarea (eso sería zero-shot, sin ejemplos), le das al modelo una o varias muestras y luego le planteas un caso nuevo similar. Esto aprovecha la habilidad de los modelos GPT de aprender en contexto a muy corto plazo.

¿Cómo funciona? Imagina que quieres que un LLM traduzca frases coloquiales con un estilo específico. Puedes mostrarle una frase original y su traducción deseada como ejemplo, y luego proporcionar una nueva frase para que traduzca. El modelo tenderá a inferir el patrón a partir del ejemplo dado y aplicarlo. Las “muestras” actúan como condicionantes: orientan al modelo sobre el tipo de respuesta correcta. Un caso famoso es el del paper GPT-3 (Brown et al., 2020), donde al modelo se le enseñó una palabra inventada en una oración de ejemplo y luego pudo usarla correctamente en otra oración. En nuestro ejemplo del chiste sobre jardines ya viste el few-shot en acción: al dar un chiste de muestra, ChatGPT comprendió la tarea y generó otro parecido.

¿Cuándo usar few-shot? Cuando la tarea es compleja, tiene un formato muy específico, o quieres controlar el estilo de la respuesta. Por ejemplo: proporcionar ejemplos de entradas y salidas correctas es útil en clasificación de texto, formato de datos, conversión de estilo de escritura, ejercicios de idiomas, etc. También cuando el modelo tiende a fallar en zero-shot, unos cuantos ejemplos pueden mejorar su rendimiento significativamente.

Ten en cuenta que cada ejemplo ocupa espacio en el prompt (tokens), por lo que hay un límite práctico en cuántos puedes dar (a menudo 1 a 5 ejemplos son suficientes). A mayor dificultad de la tarea, más ejemplos podrían ayudar, pero llega un punto de rendimientos decrecientes. Lo importante es que los ejemplos sean relevantes y variados: no repitas el mismo tipo de ejemplo muchas veces, mejor muestra diferentes facetas para que el modelo capte la esencia general.

Ejemplo de Few-Shot: Supongamos que quieres que ChatGPT responda a saludos de usuarios en diferentes idiomas. Un prompt few-shot podría ser:

**Usuario:** Cuando te diga "Hola", responde "¡Hola! ¿En qué puedo ayudarte?"  
**Usuario:** Cuando te diga "Hello", responde "Hello! How can I assist you today?"  

Con estas dos demostraciones (para "Hola" y "Hello"), el modelo puede inferir que debe saludar en el mismo idioma que el usuario y mantener un tono amable. Así, cuando vea "Buenos días", sabrá completar con algo como "¡Buenos días! ¿En qué puedo ayudarte?" de forma consistente. Este enfoque entrena al modelo en el momento, sin necesidad de ajuste permanente, aprovechando solo el contexto.

En resumen, few-shot prompting es una técnica poderosa para calibrar rápidamente a ChatGPT hacia la respuesta deseada usando ejemplos en el propio prompt. Te permite mostrar en lugar de solo decir lo que quieres.

Chain-of-Thought (Cadena de Pensamiento)

La técnica Chain-of-Thought (CoT), o “cadena de pensamiento”, busca que el modelo razone paso a paso antes de dar una respuesta final. Consiste en estructurar el prompt (o instruir al modelo) de modo que exponga explícitamente una serie de pasos intermedios de razonamiento. Esto es especialmente útil en tareas que requieren lógica, cálculos, o tomar decisiones complejas, donde llegar directamente a la respuesta puede ser difícil. Al hacer que ChatGPT *"piense å

¿Cómo se implementa? Hay un par de formas comunes de emplear Chain-of-Thought:

• Instruir al modelo a razonar: Por ejemplo, agregar en el prompt frases como "Piensa paso a paso" o "Vamos a resolver esto desglosándolo en pasos" antes de la pregunta. En español podrías decir: "Por favor, razona tu respuesta: primero analiza el problema y luego da la solución final." Esto le indica a ChatGPT que primero genere una explicación o secuencia de pensamiento, y después conteste.

• Ejemplos con razonamiento (Few-shot CoT): Combinar con la técnica anterior, proporcionando una pregunta de ejemplo y mostrando cómo se resuelve en pasos numerados, seguido de la pregunta objetivo. Por ejemplo: mostrar cómo resolver un problema matemático sencillo enumerando los cálculos, y luego pedirle otro similar. El modelo tenderá a seguir el mismo formato de solución paso a paso.

¿Por qué funciona? Investigaciones han demostrado que los modelos grandes mejoran su precisión en tareas aritméticas, de sentido común y razonamiento lógico cuando se les guía para hacer una cadena de inferencia. Sin CoT, un modelo puede dar una respuesta inmediata pero equivocada porque “pensó” muy poco. Con CoT, esencialmente le damos más tiempo computacional para pensar, extendiendo el proceso de generación en reflexionar antes de concluir. Esto imita lo que haría una persona: si nos apresuramos en contestar, podemos equivocarnos; pero si desmenuzamos el problema, es más probable llegar a la respuesta correcta.

Ejemplo de Chain-of-Thought: Supongamos que preguntas: “Si Juan tiene 15 caramelos y se come 7, y luego compra 4 más, ¿cuántos caramelos tiene al final? Muéstrame el proceso.” Un ChatGPT aplicando CoT podría responder:

1. Juan comienza con 15 caramelos.
2. Si se come 7, le quedan 15 - 7 = 8 caramelos.
3. Luego compra 4 más, así que ahora tiene 8 + 4 = 12 caramelos.
4. Respuesta final: Juan tiene 12 caramelos.

En cambio, sin esa instrucción, el modelo podría haber respondido directamente “12” sin explicación. Con la cadena de pensamiento, no solo obtenemos la respuesta sino también la explicación detallada, lo que es valioso para comprender y verificar el resultado.

Hay que destacar que la utilidad de CoT se hace más evidente en problemas realmente complejos (por ejemplo, acertijos lógicos, preguntas de matemáticas de varios pasos, análisis de causas y consecuencias, etc.). En preguntas sencillas, el modelo ya acierta sin necesidad de pasos intermedios. Pero si alguna vez notas que ChatGPT da respuestas ilógicas a un problema complicado, intenta pedirle que razone paso a paso. Es sorprendente cómo mejora la calidad. De hecho, para modelos de lenguaje muy grandes (como GPT-4), el Chain-of-Thought suele desbloquear su máximo potencial de razonamiento.

Role Play (Juego de roles)

El Role Play en prompt engineering significa indicarle al modelo que asuma un rol específico o punto de vista para generar su respuesta. Ya lo hemos aplicado parcialmente en las secciones anteriores al definir contexto ("eres un psicólogo..."), pero esta técnica se puede llevar más lejos creando escenarios o personalidades para la IA. Básicamente, es como si le dieras un papel a interpretar durante la conversación.

¿En qué consiste? Puedes pedir a ChatGPT que actúe como si fuera cierta persona, personaje o profesional, lo que afectará el estilo y contenido de sus respuestas. Por ejemplo: “Quiero que actúes como un profesor de matemáticas estricto”, o “Imagina que eres un chef italiano explicando una receta”. Al hacerlo, el modelo tratará de emular el conocimiento, tono y vocabulario que corresponden a ese rol. Esto te permite obtener respuestas más creativas y ajustadas a un contexto determinado.

Aplicaciones del Role Play:

• 1. Simulación de expertos: Pedir a ChatGPT que sea un doctor, abogado, ingeniero, historiador, etc., para respuestas técnicas o especializadas. Esto puede ayudar a enmarcar la respuesta con la profundidad y jerga apropiada de ese dominio (aunque ojo, ChatGPT no es realmente un profesional titulado, pero imitará uno en la medida de su conocimiento).
• 2. Cambiar el tono o estilo: Puedes hacer que responda “en tono humorístico”, “como Shakespeare”, “como Yoda de Star Wars”, etc. Esto es útil si quieres un estilo creativo o divertido. Por ejemplo: “Actúa como un pirata y cuéntame cómo fue tu día” hará que la respuesta salga llena de "¡Argh!" y expresiones marineras.
• 3. Entrevistas o diálogos ficticios: También puedes usar role play para que ChatGPT simule ser otra persona en un diálogo. Tú escribes tanto tus preguntas como las supuestas respuestas de ese personaje. Por ejemplo, “Eres Albert Einstein siendo entrevistado sobre la relatividad; te haré preguntas y responderás como Einstein”. Esto puede ser muy educativo y entretenido.

Ejemplo de Role Play:
Prompt: "Eres un crítico de cine francés muy exigente. Analiza la película 'Inception' brevemente."
Respuesta esperada (ejemplo): "Bien... Inception, aclamada por muchos, me parece un laberinto pretencioso. Si bien Nolan muestra destreza técnica y una banda sonora envolvente, la narrativa en capas peca de fría complejidad. Como crítico francés, echo en falta esa pasión visceral; Inception es intelectualmente intrigante, sí, pero le falta âme. Aún así, reconozco su innovación visual y su ambición poco común en el cine comercial."

Notemos cómo en esa respuesta imaginada, el modelo (actuando como crítico francés) usaría un tono un poco severo, palabras elegantes y quizás alguna frase en francés como "âme" para darle autenticidad. Esto es resultado directo de indicarle el rol al inicio.

Ventajas y precauciones: La técnica de Role Play puede hacer las interacciones más ricas y adaptadas a lo que necesitas. Sin embargo, recuerda mantener tus pedidos dentro de lo apropiado y seguro. ChatGPT tiene políticas de contenido; si le pides que haga un rol indebido (por ejemplo, “finge ser un hacker y da instrucciones dañinas”), la IA podría rehusarse o generar contenido que infrinja las normas. En general, usar Role Play para estilos literarios, perspectivas profesionales o personajes ficticios es seguro y muy útil. También puedes salir del rol cuando quieras cambiando tu prompt (por ejemplo: "Ahora deja el personaje anterior y responde normalmente: ..."). ChatGPT no se "ofende" por cambiarle el personaje en cada interacción.

Role Play te permite personalizar la voz y conocimiento de ChatGPT para que encaje justo con la situación deseada. Combinado con las técnicas anteriores, puedes lograr outputs verdaderamente a medida. Por ejemplo, podrías usar Role Play + Chain-of-Thought: "Eres un detective analítico, piensa paso a paso quién es el culpable en este misterio: ...". Las posibilidades son amplias.

Errores comunes al crear prompts y cómo evitarlos

Incluso conociendo las mejores prácticas, es fácil cometer ciertos errores comunes al redactar prompts para ChatGPT. Estos errores pueden frustrarnos con respuestas pobres o inconsistentes. Aquí listamos los desaciertos más frecuentes y cómo solucionarlos:

• Error 1: Prompt demasiado vago o general. Pedir "Habla de X" sin más detalle suele producir respuestas genéricas que quizás no responden lo que querías. Cómo evitarlo: especifica el contexto, el ángulo o el resultado esperado. En lugar de "Escribe sobre energías renovables", podrías decir "Explica las ventajas de la energía solar frente a la eólica en lenguaje sencillo". Así eliminas ambigüedad y obtienes información más útil.
• Error 2: No proporcionar contexto suficiente. Si no le das a ChatGPT información de fondo cuando la pregunta lo requiere, la IA intentará asumirlo… y puede asumir mal. Por ejemplo, pedir "Dame recomendaciones" sin contexto hará que el modelo pregunte "¿Recomendaciones de qué?". Solución: Incluye detalles clave: "Dame recomendaciones de libros de ciencia ficción para un adolescente." o "¿Qué ejercicios recomiendas para alguien con dolor de espalda? (Contexto: trabajo sentado 8 horas)". Cuanta más claridad de situación, mejor la respuesta.
• Error 3: No definir un rol o tono cuando es necesario. Como vimos, un mismo prompt puede dar respuestas muy distintas dependiendo del rol/tono. Si olvidas indicarlo, ChatGPT responderá con un estilo neutro por defecto, que puede no ser el que necesitas. Solución: Añade al inicio del prompt algo de contexto de rol o audiencia. Ejemplo: en lugar de "Explica la teoría de la relatividad", podrías decir "Eres un profesor de física, explica la teoría de la relatividad a estudiantes de secundaria.". Obtendrás una explicación más didáctica y adaptada.
• Error 4: Incluir información irrelevante o ruido. A veces intentando ser precisos, podemos sobrecargar el prompt con datos que en realidad no hacen falta, o con enunciados muy largos llenos de aclaraciones laterales. Esto puede confundir al modelo o diluir la instrucción principal. Cómo evitarlo: mantén tus prompts concisos y al punto. Incluye solo los detalles que sean necesarios para la tarea. Si tienes mucha información de contexto, piensa si toda es crucial; si no lo es, mejor omitirla o dividir la interacción en pasos.
• Error 5: Solicitar múltiples acciones distintas a la vez. Por ejemplo: "Traduce este texto, resúmelo y dame tu opinión". El modelo puede intentar hacerlo todo, pero puede fallar en estructurar la respuesta o pasar por alto algo. Solución: divide en pasos (como vimos en los ejemplos). Primero pide la traducción; luego, en otra pregunta, el resumen; luego la opinión. O, si debe ser en un solo prompt, enumera claramente las tareas: "1) Traduce..., 2) Resume..., 3) Opina...". Así es menos probable que omita alguna parte.
• Error 6: Olvidar indicar el formato deseado. Si necesitas la información en un formato específico y no lo dices, tendrás que formatearla tú mismo luego. Por ejemplo, "Lista los países más poblados" podría devolverte un párrafo con los países, cuando quizás querías una lista enumerada. Solución: simplemente añade "en una lista con viñetas" o "formato tabla (país - población)". ChatGPT usualmente cumplirá. Este tip es importante si planeas usar la salida en algo técnico, p.ej. "dame la respuesta en JSON" para luego procesarla automáticamente.
• Error 7: Ignorar las limitaciones temporales o de conocimiento de ChatGPT. Un error típico es preguntar por información actualísima (ej: "¿Qué pasó ayer en la bolsa de valores?") o por datos muy específicos sin contexto (ej: "¿Cuál es la receta secreta de Coca-Cola?"). ChatGPT no tiene acceso a eventos posteriores a su última actualización de entrenamiento, y ciertamente no sabe secretos industriales. Insistir en estos temas puede llevar a respuestas incorrectas o inventadas (alucinaciones). Cómo evitarlo: formula las preguntas reconociendo esa limitación. Por ejemplo: "Según datos hasta 2021, ¿cómo estuvo el mercado de valores en 2020?". O proporciona tú la información reciente: "Dado este artículo [texto] sobre lo ocurrido ayer en la bolsa, ¿puedes resumirlo?". En cuanto a datos desconocidos, simplemente entiende que si no es conocimiento público pre-2022, ChatGPT probablemente no lo sabrá con certeza.
• Error 8: No revisar la respuesta de la IA o no seguir iterando. A veces, el usuario acepta la primera respuesta que da ChatGPT aunque sea mediocre o parcialmente incorrecta, sin intentar mejorarla. Recuerda que puedes afinar el prompt y pedirle a la IA que lo intente de nuevo. No aprovechar la función de regenerar o no refinar la instrucción es un error porque podrías quedarte con una respuesta subóptima. Solución: si la primera respuesta no te convence, pregúntate cómo podrías guiarla mejor. Puedes incluso decirle directamente a ChatGPT qué no te gustó de su respuesta y qué mejore en la siguiente iteración. Por ejemplo: "La respuesta es muy genérica, ¿puedes dar más detalles técnicos?". La conversación con la IA es interactiva; aprovéchala.
• Error 9: Pedirle a ChatGPT que haga algo prohibido o poco ético. Esto puede ser obvio, pero vale la pena mencionar: si tu prompt solicita contenido que viola las políticas de OpenAI (discurso de odio, instrucciones ilegales, información personal de alguien, etc.), la IA se negará o dará un mensaje de error. Insistir en ello no funcionará y no es correcto. Solución: simplemente evita esos temas con la IA. Si necesitas hablar de asuntos delicados (ej: violencia en un contexto narrativo, temas médicos sensibles), hazlo con tacto y fines claros, dejando en claro el contexto educativo o ficticio para que la IA no interprete que estás pidiendo algo indebido.

Reconocer estos errores comunes es el primer paso para evitarlos. La clave es ponerse en el lugar de la IA por un momento: ¿le estamos dando suficiente información y directrices para hacer bien su trabajo? Si la respuesta es no, ajustemos el prompt antes de culpar al modelo. Al hacerlo, veremos una mejora significativa en la calidad de las respuestas obtenidas.

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Finalmente, la mejor forma de aprender es practicar. Usa un modelo como ChatGPT o Gemini con frecuencia para distintas tareas e intenta variaciones de un mismo prompt para ver cómo cambian las respuestas. Analiza esos cambios y ajusta. Con el tiempo, desarrollarás un "sexto sentido" para saber qué añadir o quitar en un prompt para guiar al modelo de manera óptima. ¡La creatividad y la curiosidad son tus aliadas en este camino!

Dominar la ingeniería de prompts te permitirá aprovechar al máximo herramientas como ChatGPT. Desde principiantes hasta expertos, todos podemos comunicarnos mejor con la IA mediante instrucciones bien pensadas. Desde los fundamentos hasta técnicas avanzadas como Few-Shot Prompting, Chain-of-Thought y Role Play, tienes un abanico de enfoques para experimentar. Esperamos que esta guía te haya brindado claridad, técnicas prácticas y recursos útiles para seguir aprendiendo.

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