La comunicación efectiva con un modelo de inteligencia artificial (IA) comienza con la elaboración de un buen prompt. Aunque las herramientas de IA son cada vez más intuitivas, el éxito de cualquier interacción sigue dependiendo en gran medida de la calidad del mensaje inicial. En este artículo, exploraremos cómo crear prompts efectivos utilizando una estructura universal que combina las mejores prácticas de los principales modelos de lenguaje, como ChatGPT, Claude, Copilot, Gemini o Perplexity.
Un prompt es la instrucción o conjunto de instrucciones que le das a un modelo de IA para obtener una respuesta específica. Es la manera en que las personas nos comunicamos con las herramientas de inteligencia artificial (IA). En otras palabras, es cómo le pedimos a la IA aquello que queremos obtener.
Además, la calidad del prompt inicial determinará en gran medida la efectividad y precisión de las respuestas que recibimos.
Hace no mucho, el término ingeniero de prompts se popularizó, destacando la habilidad de diseñar instrucciones precisas para modelos de inteligencia artificial como una destreza clave. La idea era clara: los mejores resultados dependían de la calidad de los prompts.
Sin embargo, con el avance de las herramientas, la IA se ha vuelto más hábil para interpretar la intención del usuario, haciendo que esta tarea parezca más simple. Aun así, el éxito de cualquier interacción con un modelo de IA sigue dependiendo del prompt que utilices, especialmente, al iniciar la conversación.
Esto me llevó a hacerme una pregunta: ¿te has detenido a revisar las guías oficiales que explican cómo sacar el máximo partido de cada modelo? Aunque todos los modelos de lenguaje responden a prompts, no lo hacen de la misma manera. Algunos priorizan la precisión, otros la creatividad, la longitud de la respuesta o incluso los ejemplos aportados. Por ello, entender las directrices específicas de cada modelo no es solo útil, sino necesario para optimizar tus resultados.
Seguir las guías específicas para cada modelo puede multiplicar los resultados. A continuación, comparto algunos de estos recursos para que puedas explorar las recomendaciones directamente:
1️⃣ Guía de OpenAI para ChatGPT
2️⃣ Guía de Anthropic para Claude
3️⃣ Guía de Google para Gemini
4️⃣ Guía de Microsoft Copilot
5️⃣ Guía de Perplexity AI
Estos documentos son un excelente punto de partida para comprender cómo interactuar con cada modelo. Sin embargo, al trabajar con múltiples herramientas, muchas veces utilizo un mismo prompt y lo pruebo en distintos modelos para comparar los resultados y decidir cuál se ajusta mejor a mis necesidades. Por lo que, no siempre es práctico consultar una guía específica para cada modelo, especialmente cuando buscas rapidez y flexibilidad. De ahí surge la necesidad de un enfoque más universal: un marco común que funcione de manera efectiva en cualquier herramienta, sin importar sus particularidades.
Tras analizar estas guías y adaptar la estructura de prompts propuesta por Microsoft, que tan bien me había funcionado y que expliqué en este artículo, entendí que los usuarios necesitan un método adaptable, que integre las mejores prácticas de cada modelo y sea aplicable a cualquier herramienta, ya sea ChatGPT, Claude, Copilot, Perplexity o Gemini. Así nació la idea de una estructura de prompt universal, pensada para ser flexible, efectiva y fácil de usar.
Este esquema está diseñado para mejorar tus interacciones con cualquier modelo de IA, asegurando que tus solicitudes sean claras y específicas:
1️⃣ Persona/Rol: Define el papel que debe asumir la IA (e.g., tutor, analista, escritor creativo).
2️⃣ Objetivo/Tarea: Especifica claramente qué necesitas: un resumen, un análisis, una comparación, etc.
3️⃣ Contexto: Proporciona antecedentes y detalles relevantes. Cuanto más específico seas, mejores serán los resultados.
4️⃣ Fuente: Indica si la IA debe usar datos específicos, referencias o documentos adjuntos.
5️⃣ Formato: Detalla el tono, longitud y estilo deseado para la respuesta.
6️⃣ Instrucciones paso a paso: Divide la tarea en prompts secuenciales si es compleja.
7️⃣ Ejemplos: Incluye ejemplos que sirvan como guía para obtener el tipo de respuesta que necesitas.
8️⃣ Delimitadores: Usa comillas, viñetas o separadores para estructurar claramente el prompt.
9️⃣ Iteración/Refinamiento: Ajusta y mejora el prompt según las respuestas obtenidas.
La estructura universal de prompts no implica que debas incluir todos sus componentes en cada interacción con la IA. Se trata de una guía flexible que asegura que tengas en cuenta todos los aspectos esenciales para obtener una respuesta precisa, relevante y adaptada a tus necesidades. Por ejemplo, algunos prompts requerirán mayor detalle en el contexto, mientras que otros pueden ser más simples y directos.
Este enfoque ofrece tres ventajas principales:
💡 Próximo Tema: ¿Puede aplicarse esta estructura a modelos generadores de imágenes como DALL·E, MidJourney Adobe Firefly? ¡Te lo contaré en una próxima publicación!
¿Te animas a probar esta estructura? ¿Tienes alguna sugerencia para mejorarla? Déjame tus comentarios.
El auge de la inteligencia artificial (IA) ha transformado profundamente el ámbito educativo, presentando nuevos retos relacionados con la ética, el plagio y los derechos de autor. Entre estos desafíos, destaca la fiabilidad de los detectores de IA, herramientas diseñadas para identificar textos generados artificialmente pero que aún están lejos de ser infalibles.
Estudios recientes han revelado datos preocupantes sobre la capacidad de estas herramientas:
Probar directamente algunas de las herramientas más populares puede ofrecer una mejor perspectiva sobre sus capacidades y limitaciones. Estas son algunas opciones recomendadas:
Para un análisis exhaustivo de estas herramientas, recomiendo el artículo de Dimos Michailidis, quien evaluó ocho detectores de IA, señalando tanto sus fortalezas como sus debilidades:
👉 I tested 8 AI Content Detectors – LinkedIn
Más allá de las herramientas, el uso de detectores de IA plantea preguntas éticas y pedagógicas esenciales. A continuación, algunos recursos clave que invitan a reflexionar sobre este tema:
La detección de contenido generado por IA no puede depender únicamente de herramientas tecnológicas. Es crucial complementar su uso con enfoques pedagógicos que fomenten la ética y la transparencia en los estudiantes. Modelos como la Escala de Evaluación de la IA de Leon Furze ofrecen un marco interesante para equilibrar la integración de la IA en la educación con una evaluación justa y responsable.
El futuro del aprendizaje con IA depende de nuestra capacidad para crear un entorno en el que estas tecnologías sean aliadas, no obstáculos. ¿Y tú? ¿Qué opinas sobre el uso de detectores de IA en el ámbito universitario?
Cuando la inteligencia artificial llegó al ámbito educativo y profesional, muchos cometimos el error de tratarla como un buscador más. Es lo que llamé en su día «googleizar» la IA: usarla para preguntas simples y directas, sin aprovechar realmente su capacidad de procesar información compleja y generar respuestas detalladas.
Lo escribí en su momento en este post en LinkedIn, donde expliqué cómo esta falta de conocimiento básico en la elaboración de prompts estaba frenando a muchas personas.
Hace pocos días, Ethan Mollick publicó un artículo en su web (leer aquí) que refuerza esta idea. Incluso profesionales experimentados, como médicos o profesores, a menudo tratan a la IA como un simple buscador, desaprovechando su potencial.
Lo más sorprendente es que, como comenta Mollick, bastan unos pequeños cambios en cómo nos relacionamos con la IA para obtener resultados significativamente mejores. Por ejemplo, en lugar de preguntar cosas simples como «¿Qué significa X?», es más efectivo proporcionar contexto completo o detallar una situación antes de pedir una solución.
No. No es imprescindible dominar técnicas avanzadas para sacarle partido a la IA. No hace falta obsesionarse con la perfección técnica de los prompts. Lo que sí hace falta es invertir tiempo en entender cómo funcionan estas herramientas y cómo aprovecharlas en nuestras áreas de trabajo o estudio.
Mollick sugiere dedicar al menos 10 horas de uso activo para desarrollar esa intuición. Sería algo así como «aprender el idioma de la IA». Es un paso sencillo que cualquiera puede dar y que marcará la diferencia a la hora de interactuar con este tipo de herramientas.
Si sientes que la IA no está funcionando como esperabas o si simplemente quieres dar el salto de «googleizador» a usuario avanzado, prueba estos consejos:
1️⃣ Plantea tareas específicas en áreas que dominas. Esto te permitirá evaluar los resultados rápidamente y ajustar tus indicaciones.
2️⃣ Sé claro y detallado. Indica qué formato, tono o estilo necesitas, y proporciona el contexto necesario para que la IA entienda tu solicitud.
3️⃣ Itera y pide mejoras. La IA es infinitamente paciente. Puedes solicitar cambios, nuevas ideas o enfoques diferentes sin límites.
Este artículo dedicado a la creación de prompts efectivos puede ayudarte a empezar con buen pie:
Cómo diseñar prompts efectivos
La inteligencia artificial no es un buscador. Es una herramienta con mucho potencial, pero para aprovecharla necesitamos cambiar nuestra mentalidad y dedicar tiempo a entender cómo interactuar con ella. La clave no es ser un ingeniero de prompts, sino un usuario con curiosidad y ganas de aprender continuamente.
¿Qué opinas? ¿Ya has dado el paso de «googleizar» a interactuar adecuadamente con la IA? ¡Te leo en los comentarios!