Anatomía de un buen (y exitoso) prompt

En el nuevo lenguaje de la inteligencia artificial, quien domina y conoce la anatomía de un buen prompt tiene la ventaja. Basta una mala instrucción para obtener respuestas vagas, repetitivas o inservibles, aunque uses el modelo más avanzado del mundo. Y no es una exageración: según un informe de McKinsey, uno de los principales obstáculos en la adopción efectiva de herramientas de IA en las empresas es la falta de capacitación en redacción de prompts.

Es que no es una sorpresa. La IA necesita instrucciones claras, específicas y bien estructuradas. Y en este contexto, saber cómo escribir un buen prompt se convierte en una habilidad estratégica, casi como aprender a programar en los años 90. La buena noticia: se puede aprender y rápido.

¿Qué es un prompt y por qué es tan importante?

Un prompt es la instrucción que se le da a una herramienta de IA generativa para que produzca una respuesta. Es, en esencia, la forma en que le hablamos a la IA. Puede ser una pregunta, una consigna, una descripción o una orden. Pero no cualquier enunciado sirve: un prompt mal formulado genera resultados pobres, ambiguos o contraproducentes.

Según OpenAI —la empresa creadora de ChatGPT—, el éxito de una interacción no solo depende de la herramienta, sino también de la calidad de la instrucción que recibe. Por eso, el desarrollo de prompt engineering —la disciplina que estudia cómo construir estas instrucciones de manera efectiva— se ha convertido en una de las competencias más buscadas por empresas y profesionales en la actualidad.

En sectores como el marketing, el diseño de producto, la atención al cliente o la programación, saber escribir buenos prompts ya no es una curiosidad geek, sino una herramienta clave para ahorrar tiempo, mejorar resultados y aumentar la productividad. El resumen es claro: en la era de la IA, no gana quien más sabe, sino quien mejor pregunta.

La anatomía de un buen prompt

Escribir un buen prompt no es un acto de inspiración, sino una práctica estructurada. Greg Brockman, cofundador de OpenAI, ha explicado que los prompts más efectivos comparten una anatomía clara, compuesta por tres elementos principales.

  • Instrucción clara: Indica a la IA qué acción debe realizar. Por ejemplo, “Resume el siguiente texto en tres frases” o “Crea una tabla con los pros y contras de esta decisión”. Cuanto más concreta y directa sea la orden, mejor será la respuesta.
  • Contexto útil: Proporciona a la IA la información necesaria para ejecutar la tarea con precisión. Esto puede incluir el tono deseado, el público objetivo, ejemplos anteriores o incluso el rol que debe asumir la IA (como “actúa como un consultor financiero senior”).
  • Formato deseado: Indica cómo debe estructurarse la respuesta. Por ejemplo, “Devuélvelo en formato de lista con viñetas”, “Redáctalo como si fuera un email profesional”, o “Usa un lenguaje informal y breve”.

Esta estructura es especialmente relevante cuando se trabaja con modelos multimodales o en flujos complejos donde la IA debe integrar texto, imágenes, código u otros recursos. Brockman sugiere pensar los prompts como una especie de briefing creativo para la máquina: cuanto mejor esté escrito, más preciso y útil será el resultado. Y esto también puede incluir advertencias (warnings) para que sean tenidas en cuenta.

Vamos con un ejemplo

En vez de escribir.
“Dame ideas para un anuncio de perfume”

Puedes probar con:
“Actúa como un redactor publicitario con experiencia en marcas de lujo. Escribe tres ideas para un anuncio de perfume dirigido a mujeres de entre 25 y 35 años, tono sofisticado, y formato de copy breve para Instagram.”

La diferencia en los resultados es abismal.

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Consejos prácticos para crear mejores prompts

Aunque la estructura propuesta por Greg Brockman es una base sólida, muchos expertos en inteligencia artificial coinciden en que escribir prompts efectivos es una habilidad que se entrena. Aquí te compartimos algunas recomendaciones clave respaldadas por la comunidad técnica y académica.

  • Sé específico y evita ambigüedades
    Cuanto más concreto sea el pedido, más precisa será la respuesta. En lugar de pedir “escribe una introducción”, puedes decir: “Escribe una introducción periodística, con un dato actual y un tono analítico, sobre el impacto de la IA en el empleo en Europa”.
  • Define un rol claro para la IA
    Decirle al modelo qué papel debe asumir (ej. profesor, periodista, diseñador UX, abogado…) ayuda a contextualizar mejor la respuesta. Esta técnica se conoce como role prompting.
  • Itera y mejora el prompt inicial
    No siempre obtendrás la mejor respuesta al primer intento. Un buen prompt engineer prueba, ajusta, evalúa y vuelve a preguntar. La clave está en la iteración constante.
  • Pide que haga preguntas si necesita más contexto
    Incluir frases como “si necesitas más información para completar la tarea, haz preguntas antes de responder” permite mejorar la precisión en flujos complejos.
  • Usa delimitadores y formato cuando sea útil
    Para mejorar la legibilidad o estructurar resultados (listas, tablas, esquemas), es útil indicar el formato deseado. Incluso puedes usar comillas, líneas divisorias o símbolos para marcar partes del texto o separar instrucciones del contenido.

Errores comunes al escribir prompts (y cómo evitarlos)

Aprender a escribir buenos prompts también implica identificar los errores más frecuentes que pueden limitar la calidad de las respuestas generadas. Estas son algunas de las fallas más comunes, junto con sus soluciones prácticas.

  • Ser demasiado vago o generalista
    Pedir “haz un resumen” o “escribe un artículo” sin contexto lleva a respuestas planas o poco útiles.
    Solución: Aporta siempre información específica: tipo de texto, tono, extensión, público objetivo, etc.
  • No establecer objetivos claros
    Cuando no se indica qué se espera lograr con el contenido, la IA puede desviarse del foco.
    Solución: Define claramente el objetivo del prompt (por ejemplo, “convencer a estudiantes de elegir este máster”).
  • Ignorar los límites de la IA
    Algunas personas asumen que el modelo puede realizar tareas para las que no fue entrenado, como ofrecer opiniones personales o información actualizada en tiempo real.
    Solución: Sé consciente de las capacidades y limitaciones del sistema. Si necesitas datos recientes o análisis de contexto real, combínalo con fuentes externas.
  • No revisar el resultado generado
    Confiar ciegamente en la primera respuesta puede llevar a errores de hecho, estilo o coherencia.
    Solución: Revisa siempre, edita y complementa el contenido si es necesario. De ser necesario, pregunta una vez más.

Como recuerda el propio Sam Altman, CEO de OpenAI: “La calidad del prompt es proporcional al nivel de pensamiento previo que se invierte en él. No es magia, es comunicación estructurada” (Altman, 2024).

Prompt engineering: una habilidad clave

Lejos de ser una moda pasajera, la capacidad de redactar buenos prompts se perfila como una competencia estratégica para los profesionales del futuro. Así lo demuestra el informe Future of Jobs 2023 del Foro Económico Mundial, que destaca el prompt engineering como una de las habilidades emergentes más valiosas para perfiles ligados al análisis de datos, la creación de contenido, la educación, la consultoría, el marketing y la gestión empresarial.

Según Ethan Mollick, profesor de innovación en Wharton Business School, “saber trabajar con IA no es solo saber qué puede hacer, sino aprender a conversar con ella de forma eficaz”. Esta conversación empieza, precisamente, con un buen prompt.

Por eso, cada vez más empresas y escuelas de negocios incluyen el prompt engineering en sus programas de formación avanzada. Desde diseñadores hasta project managers, pasando por perfiles de RRHH o analistas de datos, todos pueden beneficiarse de dominar esta habilidad.


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