Una guía práctica de ingeniería de prompts

Todos hemos pasado por eso. Usted le hace una pregunta a un chatbot de IA, esperando una respuesta brillante, y recibe algo tan genérico que es básicamente inútil. Es frustrante, ¿verdad? La diferencia entre una respuesta fantástica y una mediocre a menudo se reduce a una sola cosa: la calidad de su prompt.

De esto se trata la ingeniería de prompts (prompt engineering). Es la habilidad de elaborar instrucciones claras y efectivas para guiar a un modelo de IA hacia exactamente lo que usted desea. No se trata de encontrar palabras mágicas secretas; se trata de aprender a comunicarse con la IA con claridad.

Esta guía le explicará qué es la ingeniería de prompts, por qué es tan importante y las técnicas principales que puede empezar a utilizar hoy mismo. Y aunque aprender a escribir excelentes prompts es una habilidad valiosa, también vale la pena saber que algunas herramientas están diseñadas para encargarse del trabajo pesado por usted. Por ejemplo, el redactor de blogs de eesel AI puede convertir una sola palabra clave en un artículo completo y listo para publicar, encargándose de todo el prompting avanzado entre bastidores.

¿Qué es la ingeniería de prompts?

Entonces, ¿qué es la ingeniería de prompts? En pocas palabras, es el proceso de diseñar y refinar instrucciones (prompts) para obtener un resultado específico y de alta calidad de un modelo de IA generativa. Es mucho más que simplemente hacer una pregunta. Es una disciplina que combina instrucciones precisas, contexto relevante y un poco de dirección creativa para orientar a la IA.

Piense en ello como si fuera el director de un actor (la IA). Usted no se limitaría a entregarle un guion y marcharse. Le daría motivación, antecedentes sobre el personaje y el tono que busca para obtener una actuación convincente. Un ingeniero de prompts hace lo mismo por una IA. Usted proporciona el contexto y las reglas que necesita para realizar su mejor trabajo.

El objetivo principal es hacer que las respuestas de la IA sean más precisas, relevantes y consistentes. Transforma una herramienta de propósito general en un especialista confiable para cualquier tarea que tenga en mente, ya sea escribir código, resumir un informe o crear textos de marketing. A medida que los modelos de lenguaje extensos (LLM) se han vuelto más potentes, la necesidad de una buena ingeniería de prompts ha explotado a la par.

Por qué es tan importante la ingeniería de prompts

Es bastante simple: la calidad de lo que obtiene de una IA está directamente relacionada con la calidad de lo que introduce. Mejores prompts conducen a resultados mejores y más útiles. No es solo una habilidad deseable; se está volviendo esencial para cualquiera que quiera obtener un valor real de las herramientas de IA.

Estos son los principales beneficios de dominar la ingeniería de prompts:

• Mayor control y previsibilidad: La IA a veces puede parecer una máquina tragamonedas. Usted tira de la palanca y espera lo mejor. Los prompts bien elaborados cambian eso. Reducen la aleatoriedad en las respuestas de la IA, haciendo que el resultado se alinee con sus objetivos, tono y formato específicos. Usted obtiene lo que quiere, no lo que la IA cree que usted quiere.
• Mejor precisión y relevancia: Al darle a la IA suficiente contexto, usted la guía hacia la información correcta. Esto es clave para evitar las "alucinaciones (hallucinations)", que es un término elegante para cuando una IA inventa cosas con confianza y presenta información falsa como un hecho. Los buenos prompts mantienen a la IA conectada con la realidad.
• Mayor eficiencia: Piense en cuánto tiempo ha perdido ajustando un prompt vago una y otra vez. Obtener la respuesta correcta al primer o segundo intento supone un ahorro de tiempo enorme. Los prompts claros y efectivos reducen las idas y venidas, permitiéndole terminar su trabajo más rápido.

El principal desafío, por supuesto, es que refinar los prompts manualmente puede ser una tarea pesada. Requiere mucho ensayo y error y una buena comprensión de cómo "piensa" un modelo en particular. Pero aprender algunas técnicas fundamentales puede ponerlo muy por delante de los demás.

No me malinterpreten, ser capaz de diseñar un buen prompt es una habilidad importante. Si tuviera que adivinar, diría que representa aproximadamente el 25% de la obtención de grandes resultados de un modelo de lenguaje extenso.

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Técnicas principales de ingeniería de prompts explicadas

¿Está listo para mejorar su juego de prompts? Este es su kit de herramientas fundamental. Pasaremos de lo básico a algunos métodos más avanzados que pueden mejorar drásticamente sus resultados.

Ingeniería de prompts zero-shot vs. few-shot

Esta es una de las primeras distinciones con las que se encontrará.

El zero-shot prompting es lo que la mayoría de nosotros hacemos de forma natural. Usted le pide a la IA que haga algo sin darle ningún ejemplo de cómo es una buena respuesta. Usted confía en el conocimiento preexistente del modelo para resolverlo. Por ejemplo: "Clasifica esta reseña de cliente como positiva, negativa o neutral: 'El producto llegó a tiempo, pero era más pequeño de lo que esperaba'". Es simple y directo, pero a veces puede pasar por alto los matices que usted busca.

El few-shot prompting, por otro lado, es como darle a la IA una pequeña guía de estudio antes del examen. Usted proporciona algunos ejemplos (o "shots") para mostrarle el patrón o estilo exacto que desea que siga. Esto es increíblemente efectivo cuando necesita un formato específico. Antes de darle su nueva reseña de cliente, podría mostrarle primero algunos ejemplos:

• Reseña: "¡Me encanta! Funciona perfectamente." -> Sentimiento: Positivo
• Reseña: "Se rompió después de un uso." -> Sentimiento: Negativo
• Reseña: "El envío fue rápido." -> Sentimiento: Neutral

Al ver estos ejemplos, la IA obtiene una imagen mucho más clara de lo que usted está pidiendo, lo que lleva a una clasificación más precisa de su nueva reseña.

Ingeniería de prompts de cadena de pensamiento (Chain-of-thought)

Este nombre suena complicado, pero la idea es brillante en su simplicidad. El prompting de cadena de pensamiento (CoT) anima al modelo a descomponer un problema complejo en una serie de pasos más pequeños y lógicos antes de dar la respuesta final. Básicamente, le pide a la IA que "muestre su procedimiento".

¿Por qué funciona tan bien? Porque imita cómo los humanos razonamos ante problemas difíciles. No saltamos simplemente a la respuesta; lo pensamos paso a paso. Obligar a la IA a hacer lo mismo mejora drásticamente su precisión en tareas que involucran lógica, matemáticas o cualquier tipo de razonamiento de varios pasos.

Lo más sorprendente es lo fácil que es activar esto. El truco clásico de CoT zero-shot es simplemente añadir la frase "Pensemos paso a paso" al final de su prompt. Esa simple adición puede ser la diferencia entre una respuesta correcta e incorrecta para preguntas complejas.

Generación aumentada por recuperación (RAG) para la ingeniería de prompts

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica potente, especialmente para las empresas. En pocas palabras, RAG conecta una IA a una base de conocimientos externa y actualizada que no formaba parte de sus datos de entrenamiento originales. Piense en ello como darle a la IA un examen a libro abierto en lugar de obligarla a confiar puramente en su memoria.

Así es como funciona: cuando usted hace una pregunta, el sistema primero recupera información relevante de una fuente de datos específica (como los documentos privados de su empresa o el centro de ayuda). Luego, aumenta su prompt original añadiendo esa información fresca como contexto. Finalmente, el LLM utiliza ese contexto nuevo y enriquecido para generar una respuesta altamente relevante y precisa.

Esto es fundamental para las empresas porque significa que la IA puede proporcionar respuestas basadas en información actual y patentada. Es la tecnología que impulsa herramientas como el chat interno de IA de eesel AI, que puede aprender de las páginas privadas de Confluence o Notion de una empresa para responder a las preguntas de los empleados de forma precisa y segura. RAG garantiza que la IA no solo sea inteligente, sino que sea inteligente sobre su negocio.

Mejores prácticas para la ingeniería de prompts

Conocer las técnicas avanzadas es genial, pero el éxito diario a menudo depende de dominar los fundamentos. Aquí tiene algunos consejos prácticos que puede usar de inmediato para escribir mejores prompts.

Defina una personalidad, una audiencia y un objetivo claros

No haga que la IA adivine lo que usted quiere. Sea explícito sobre el papel que debe desempeñar, con quién está hablando y qué necesita que haga.

• Personalidad (Persona): Dígale a la IA quién debe ser. Por ejemplo: "Usted es un redactor senior con 10 años de experiencia en SaaS B2B". Esto establece el tono y el nivel de experiencia.
• Audiencia: Especifique para quién es la respuesta. Por ejemplo: "...está escribiendo un correo electrónico para un CEO que no tiene conocimientos técnicos". Esto le indica a la IA que evite la jerga y sea directa.
• Objetivo: Indique claramente la acción o el resultado deseado, generalmente con un verbo fuerte. Por ejemplo: "Genere tres líneas de asunto para un correo electrónico que anuncie una nueva función".

Proporcione contexto y restricciones específicos

La IA solo sabe lo que usted le dice. No asuma que entiende el contexto implícito. Dele toda la información de fondo que necesita para hacer bien el trabajo.

• Contexto: Si le pide que escriba sobre un producto, dele el nombre del producto, las características clave y el público objetivo. Cuanto más detalle, mejor.
• Restricciones: Establezca límites claros. Dígale el número máximo de palabras ("Mantenga el resumen por debajo de las 200 palabras"), el formato deseado ("Formatee la salida como una tabla Markdown") y el tono ("Use un tono informal y alentador").

Use el formato para estructurar su prompt

Un bloque gigante de texto es difícil de leer para los humanos, y también es difícil de analizar para una IA. Use un formato simple para crear una estructura clara dentro de su prompt. El lenguaje Markdown (como encabezados y listas) o incluso etiquetas simples pueden marcar una gran diferencia.

Por ejemplo, podría estructurar su prompt así: "INSTRUCCIONES: Resuma el siguiente artículo." "CONTEXTO: El artículo trata sobre el futuro del trabajo remoto." "ARTÍCULO: [pegue el texto del artículo aquí]" "FORMATO DE SALIDA: Una lista con viñetas de las tres conclusiones principales."

Esto ayuda al modelo a comprender las diferentes partes de su solicitud y qué hacer con cada pieza de información.

Itere y refine sus prompts

Su primer prompt casi nunca es el mejor. La ingeniería de prompts es un proceso iterativo. Piense en ello como una conversación. Si la primera respuesta no es del todo correcta, no se rinda. Ajuste su prompt, añada más contexto o pruebe con una redacción diferente. Experimente con diferentes técnicas para ver qué funciona mejor para su tarea específica. Cada iteración lo acercará más al resultado perfecto. <quote text="Hay muchos consejos que recordar en estas dos guías, así que intenté aplicarles la regla del 80/20 y se me ocurrieron 5 preguntas que suelo revisar cuando estoy preparando un prompt:

1. ¿Ha especificado una persona para que el modelo la emule?
2. ¿Ha proporcionado una acción clara e inequívoca para que el modelo la realice?
3. ¿Ha enumerado los requisitos para el resultado?
4. ¿Ha explicado claramente la situación en la que se encuentra y lo que intenta lograr con esta tarea?
5. Siempre que sea posible, ¿ha proporcionado tres ejemplos de lo que está buscando?

Las iniciales de cada una de las palabras en negrita forman PARSE, que es un acrónimo fácil de recordar cuando los necesite." sourceIcon="https://www.iconpacks.net/icons/2/free-reddit-logo-icon-2436-thumb.png" sourceName="Reddit" sourceLink="https://www.reddit.com/r/PromptEngineering/comments/1byj8pd/comment/kz7j6kv/">

Cómo el redactor de blogs de eesel AI automatiza la ingeniería de prompts

Aprender todas estas técnicas manuales es poderoso, pero también requiere mucho trabajo, especialmente para tareas complejas como crear contenido optimizado para SEO a escala. Aquí es donde entran en juego las herramientas especializadas para encargarse del trabajo pesado por usted.

El redactor de blogs de eesel AI es un ejemplo clave. Tiene ingeniería de prompts avanzada integrada directamente en su núcleo, por lo que usted no tiene que convertirse en un mago de los prompts para obtener resultados de alta calidad. En lugar de pasar horas elaborando y refinando prompts complejos de varias partes, simplemente ingresa una palabra clave y la URL de su sitio web. Eso es todo.

Entre bastidores, el redactor de blogs de eesel AI ejecuta una serie de prompts sofisticados y automatizados para generar un artículo completo. Así es como se ve ese proceso:

• Investigación consciente del contexto: Actúa como un sistema RAG especializado diseñado para la creación de contenido. Investiga automáticamente su tema en tiempo real para extraer información profunda y matizada, de modo que usted obtenga un artículo bien investigado, no solo relleno de IA superficial.
• Generación automática de activos: Solicita a los modelos de imagen de IA que creen elementos visuales e infografías relevantes para su publicación y estructura automáticamente datos complejos en tablas limpias y fáciles de leer.
• Prueba social auténtica: Busca citas reales de hilos de Reddit e inserta videos de YouTube relevantes directamente en el artículo. Esto añade una capa de experiencia humana y credibilidad que es casi imposible de lograr solo con prompts manuales.

  

Los resultados hablan por sí solos. Al usar esta herramienta, nuestro propio blog de eesel AI creció de 700 a 750,000 impresiones diarias en solo tres meses.

Es totalmente gratis para probar, y los planes de pago comienzan en solo $99 por 50 publicaciones de blog. Está diseñado para darle el poder de la ingeniería de prompts experta sin la curva de aprendizaje.

El futuro de la ingeniería de prompts

El campo de la ingeniería de prompts está evolucionando rápidamente. A medida que los modelos de IA se vuelven más inteligentes e intuitivos, la necesidad de prompts de "palabras mágicas" hiperespecíficos podría desaparecer. Los modelos mejorarán en la comprensión de nuestro lenguaje natural e intención sin necesidad de tanta guía.

Ya estamos viendo un cambio hacia lo que se llama Optimización para Motores de Respuesta (Answer Engine Optimization - AEO). Se trata menos de engañar a un algoritmo y más de estructurar su contenido con respuestas claras y directas que los resúmenes de IA (como en la Búsqueda de Google) y las herramientas conversacionales puedan encontrar y destacar fácilmente. Se trata de hacer que su contenido sea la fuente más útil y autorizada sobre un tema.

Por lo tanto, aunque las técnicas específicas que usamos hoy podrían cambiar, la habilidad principal no lo hará. Ser capaz de comunicarse claramente, proporcionar un buen contexto y definir un objetivo claro siempre será la clave para sacar el máximo provecho de la IA, sin importar lo avanzada que llegue a ser.

Para aquellos que prefieren un recorrido visual, existen excelentes recursos que desglosan estos conceptos aún más. El siguiente video proporciona una guía completa sobre la ingeniería de prompts, que cubre desde lo básico hasta estrategias más avanzadas.

Una guía completa sobre la ingeniería de prompts, que cubre desde lo básico hasta estrategias más avanzadas.

La ingeniería de prompts es la clave para desbloquear resultados consistentes y de alta calidad de la IA generativa. Es la diferencia entre luchar con una herramienta y tener un verdadero socio creativo.

Comprender las técnicas fundamentales como zero-shot, few-shot, CoT y RAG le otorga el control para abordar casi cualquier tarea de prompting manual. Pero como hemos visto, para trabajos repetitivos y de alto valor como la creación de contenido SEO increíble, están surgiendo herramientas especializadas para automatizar toda esa complejidad por usted. Estas plataformas tienen la experiencia integrada, permitiéndole concentrarse en la estrategia en lugar de en la sintaxis.

Deje de luchar con los prompts y comience a publicar. Genere su primera publicación de blog con el redactor de blogs de eesel AI y compruebe la diferencia por usted mismo.