Descubre la Estructura Universal de Prompts que funciona en los principales LLMs

Descubre la Estructura Universal de Prompts que funciona en los principales LLMs

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.

¿Qué es un Prompt?

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.

El auge de los “Ingenieros de prompts”

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.

Las guías oficiales

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.

Hacia una Estructura Universal

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.

La Estructura Universal de Prompt para los principales LLMS

Este esquema está diseñado para mejorar tus interacciones con cualquier modelo de IA, asegurando que tus solicitudes sean claras y específicas:

Componentes clave:

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:

• Optimización de resultados: Al considerar todos los elementos relevantes, aumentas la precisión y utilidad de las respuestas de la IA.
• Adaptabilidad: Funciona de manera consistente con los principales modelos de lenguaje, desde ChatGPT hasta Claude o Gemini.
• Simplicidad: Aunque es una estructura completa, su flexibilidad permite a cualquier usuario, independientemente de su experiencia técnica, aprovechar al máximo las capacidades de la IA.

💡 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.