Un prompt es la instrucción que le das a una IA, y casi siempre la diferencia entre una respuesta genérica y una útil está ahí, no en el modelo. En esta guía resumimos lo que recomiendan las guías oficiales de OpenAI, Anthropic y Google, con ejemplos de antes y después en español y plantillas que puedes reutilizar en ChatGPT, Claude o Gemini.
Por qué un buen prompt cambia tanto el resultado
Los modelos de lenguaje no saben quién eres, para qué quieres la respuesta ni qué consideras «bien hecho». Cuando no se lo dices, rellenan los huecos con lo más probable, que suele ser lo más genérico. La guía de Anthropic lo resume con una imagen útil: trata al modelo como a un empleado brillante pero recién llegado, que no conoce tus normas ni tu forma de trabajar. Cuanto más precisa sea la explicación, mejor el trabajo.
Anthropic propone además una prueba sencilla que recomendamos hacer siempre: enseña tu prompt a un compañero que no sepa nada de la tarea. Si él se queda con dudas, la IA también. Google, en su introducción al diseño de prompts, matiza que con tareas sencillas sus modelos responden bien sin mucho esfuerzo, pero que en tareas complejas el diseño del prompt sigue siendo decisivo.
Los principios básicos, con ejemplos antes y después
1. Sé claro y concreto. Di exactamente qué quieres, con qué límites y para quién.
- Antes: «Escribe algo sobre el teletrabajo.»
- Después: «Escribe un artículo de 600 palabras para el blog de una gestoría dirigido a autónomos que empiezan a teletrabajar. Explica qué gastos de casa pueden deducirse y cuáles no, con un ejemplo numérico. Tono cercano, sin jerga fiscal.»
2. Explica el porqué. Anthropic insiste en que dar el motivo de una instrucción ayuda al modelo a generalizar. Su ejemplo: en lugar de «no uses nunca puntos suspensivos», di «tu respuesta la leerá un sintetizador de voz, así que no uses puntos suspensivos porque no sabrá pronunciarlos».
- Antes: «Hazlo corto.»
- Después: «Hazlo de menos de 50 palabras: es el texto de una notificación del móvil y se corta a partir de ahí.»
3. Pide un formato concreto. Tabla, lista numerada, correo con asunto, JSON, un párrafo por idea. Si no lo pides, el modelo elige por ti.
- Antes: «Compárame estos tres portátiles.»
- Después: «Compara estos tres portátiles en una tabla con estas columnas: precio, peso, autonomía declarada, puertos y para quién lo recomendarías. Debajo, una frase con tu elección para un estudiante de arquitectura.»
4. Enseña con ejemplos. Las tres guías coinciden en que los ejemplos (lo que en inglés llaman few-shot) son de las formas más fiables de controlar tono, estructura y formato. Anthropic recomienda entre tres y cinco ejemplos, variados y parecidos a tu caso real, y separarlos del resto con etiquetas como <ejemplo>.
Estructura de un prompt completo: rol, contexto, tarea, formato y ejemplos
Para tareas que vas a repetir o que importan, merece la pena escribir el prompt por bloques. OpenAI, en su guía de prompt engineering, propone ordenar las instrucciones en secciones de identidad, instrucciones, ejemplos y contexto, y colocar el contexto variable cerca del final. Google habla de tarea (obligatoria), instrucciones de sistema, ejemplos e información de contexto. Unificando ambas, nosotros usamos este esquema:
| Bloque | Qué incluye | Ejemplo breve |
|---|---|---|
| Rol | Quién debe ser la IA y desde qué experiencia responde | «Eres un profesor de bachillerato de Física con experiencia preparando la PAU.» |
| Contexto | Situación, público, restricciones, lo que ya has intentado | «Mi alumna tiene 17 años, entiende las fórmulas pero se bloquea al plantear problemas.» |
| Tarea | Qué debe hacer exactamente, en pasos si el orden importa | «Plantea 3 problemas de dinámica de dificultad creciente y resuelve solo el primero, paso a paso.» |
| Formato | Longitud, estructura, tono, idioma | «Usa listas numeradas y no más de 300 palabras.» |
| Ejemplos | Muestras del resultado que esperas | «Así redacto yo los enunciados: …» |
No hace falta usar los cinco bloques siempre. Para una duda rápida basta con la tarea y algo de contexto. Pero cuando el resultado no te convence, lo primero es revisar qué bloque falta.
Separa las partes con etiquetas. OpenAI recomienda combinar encabezados de Markdown y etiquetas XML para marcar dónde empieza y termina cada pieza; Anthropic dice lo mismo de las etiquetas como <instrucciones>, <contexto> o <documento>. En la práctica, basta con algo así:
«<contexto>Somos una clínica dental en Zaragoza con 3 dentistas…</contexto> <tarea>Redacta 5 respuestas a reseñas negativas de Google…</tarea> <formato>Máximo 60 palabras cada una, sin ofrecer descuentos…</formato>»
Con documentos largos, el documento arriba y la pregunta abajo. La guía de Anthropic indica que, con textos extensos, colocar el material al principio y la pregunta al final puede mejorar la calidad de la respuesta hasta un 30 % en sus pruebas, sobre todo con varios documentos. Lo explicamos con más detalle en cómo usar Claude para analizar documentos largos.
Divide las tareas grandes: cadenas de pasos
Pedir «hazme un plan de marketing completo» en un solo mensaje suele dar un documento correcto y olvidable. Funciona mejor encadenar pasos, revisando cada resultado antes de seguir. Anthropic describe como patrón más habitual el de autocorrección: generar un borrador, pedir que se revise contra unos criterios y pedir que se mejore a partir de esa revisión.
- «Hazme 10 preguntas sobre mi negocio que necesites responder antes de proponer un plan de marketing.»
- Respondes. «Con esto, resume en 5 líneas mi situación y mis tres mayores problemas.»
- Corriges lo que no encaje. «Propón tres estrategias distintas con coste aproximado y riesgo. No desarrolles ninguna todavía.»
- Eliges una. «Desarrolla la estrategia 2 como calendario de 8 semanas en una tabla.»
- «Ahora revisa el calendario como si fueras un director financiero escéptico: ¿qué partes no se sostienen?»
- «Corrige el calendario teniendo en cuenta esa crítica.»
Los modelos con razonamiento (los modos Thinking de ChatGPT, el razonamiento extendido de Claude o los modelos Pro de Gemini) ya hacen parte de este trabajo por dentro. Aun así, dividir la tarea te permite controlar cada paso y detectar errores antes de que se arrastren. Es también la lógica que siguen los agentes de IA.
Itera en lugar de empezar de cero
La primera respuesta es un borrador. Antes de reescribir el prompt entero, pide cambios concretos sobre lo que ya hay: conservas lo que funcionaba y el modelo entiende mejor qué falla.
- Diagnostica: «¿Qué información te ha faltado para hacer esto mejor?»
- Acota: «Mantén la estructura, pero reescribe solo el segundo párrafo con un ejemplo concreto.»
- Compara: «Dame tres versiones del titular: una informativa, una con pregunta y una con cifra.»
- Critica: «Señala los tres puntos más débiles de tu propia respuesta.»
- Reinicia cuando toque: si la conversación se ha vuelto larga y confusa, abre un chat nuevo y pega un prompt que incluya todo lo aprendido.
Un truco que funciona en cualquier asistente: cuando un prompt te dé buenos resultados, pide a la propia IA que lo convierta en plantilla. «Reescribe mi petición original como un prompt reutilizable, con huecos entre corchetes para lo que cambia cada vez.»
Plantillas reutilizables
Copia, rellena los corchetes y guárdalas en tus instrucciones personalizadas, en un proyecto de ChatGPT, en un proyecto de Claude o en una Gem de Gemini para no tener que repetirlas.
- Explicar algo difícil: «Eres [experto]. Explícame [tema] para alguien que sabe [nivel previo]. Usa una analogía, un ejemplo real y termina con un error común que comete la gente.»
- Resumir un documento: «<documento>[texto]</documento> Resume el documento para [destinatario] que necesita [decisión]. Formato: 5 viñetas, luego riesgos y plazos en una tabla. Si algo no está en el texto, di que no aparece.»
- Escribir un correo: «Escribe un correo a [persona y relación] para [objetivo]. Contexto: [situación]. Tono [tono]. Máximo [n] palabras. Incluye asunto y una sola llamada a la acción.»
- Tomar una decisión: «Estoy decidiendo entre [A] y [B] para [objetivo]. Mis criterios por orden de importancia son [lista]. Haz una tabla comparativa, señala qué datos te faltan y dime qué elegirías y por qué.»
- Preparar un examen: «A partir de estos apuntes, hazme 10 preguntas tipo test con 4 opciones. Pregúntame de una en una, espera mi respuesta y corrígeme explicando el error.»
- Revisar un texto propio: «Revisa este texto como un editor exigente. No lo reescribas: dame una lista de problemas ordenados por gravedad, con la frase afectada y una propuesta.»
Errores frecuentes y cómo corregirlos
| Error | Síntoma | Solución |
|---|---|---|
| Prompt vago | Respuestas correctas pero genéricas | Añade público, objetivo y criterio de éxito |
| Demasiadas tareas a la vez | Hace bien una parte y olvida otras | Divide en pasos o numera las tareas |
| Instrucciones en negativo sin alternativa | Sigue haciendo lo que le prohíbes | Di qué debe hacer en su lugar y por qué |
| Sin formato | Bloques de texto difíciles de usar | Pide tabla, viñetas o límite de palabras |
| Confiar en datos sin fuente | Cifras o citas inventadas | Pide que cite fuentes o que diga «no lo sé» |
| Mezclar datos e instrucciones | Obedece frases que estaban dentro de un documento | Encierra el material en etiquetas y dilo |
¿Funciona igual en ChatGPT, Claude y Gemini?
Los principios son los mismos en los tres y en sus guías oficiales: claridad, contexto, ejemplos, formato e iteración. Las diferencias son de matiz. Anthropic hace especial hincapié en las etiquetas XML y en el orden del material en textos largos; OpenAI distingue entre modelos de razonamiento, que destacan entendiendo tareas complejas y planificando varios pasos, y modelos rápidos, que según su guía rinden mejor con instrucciones más explícitas sobre cómo hacer la tarea; Google recalca las instrucciones de sistema y los ejemplos. Si quieres profundizar, estas son las fuentes oficiales:
- Guía de prompt engineering de OpenAI
- Buenas prácticas de prompting de Anthropic para Claude
- Introducción al diseño de prompts de Google Cloud para Gemini
Puedes ver las diferencias generales entre asistentes en las fichas de ChatGPT, Claude y Gemini. Y si estás empezando desde cero, lee primero cómo usar ChatGPT desde cero.
¿Quieres practicar con algo de temporada? En prompts de IA para Navidad tienes plantillas listas para felicitaciones, postales con tus fotos, regalos y el menú de Nochebuena.
Fichas de las herramientas citadas
ChatGPT
OpenAI · Asistente conversacional
El asistente generalista de OpenAI para escribir, analizar, programar y buscar en un solo sitio.
Claude
Anthropic · Asistente conversacional
El asistente de Anthropic para escribir con matiz, programar y trabajar con documentos largos.
Gemini
Google · Asistente conversacional
El asistente de Google, integrado en Gmail, Docs, Drive y Android, con planes que incluyen almacenamiento.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un prompt?
Es la instrucción o el mensaje que escribes a una IA. Puede ser una pregunta, una orden, un documento con una petición o un conjunto de instrucciones con ejemplos.
¿Los prompts tienen que ser largos?
No. Tienen que ser completos para la tarea. Una duda sencilla se resuelve con una frase; un informe que vas a enviar a un cliente merece rol, contexto, tarea, formato y ejemplos.
¿Sirve de algo escribir el prompt en inglés?
Los modelos actuales entienden y redactan muy bien en español. Escribe en el idioma en el que quieres la respuesta; si mezclas idiomas, indica claramente en cuál debe contestar.
¿Cuántos ejemplos debo poner?
La guía de Anthropic recomienda entre tres y cinco ejemplos variados y parecidos a tu caso real. Con uno solo, la IA tiende a copiarlo demasiado.
¿Por qué la IA ignora alguna de mis instrucciones?
Suele pasar cuando hay muchas tareas en un solo mensaje, cuando las instrucciones se contradicen o cuando la conversación es muy larga. Numera las tareas, explica el motivo de cada restricción y, si hace falta, empieza un chat nuevo.
¿Existe un prompt perfecto que funcione siempre?
No. Un buen prompt depende de la tarea, del modelo y de lo que consideres un buen resultado. Lo que sí funciona siempre es iterar: probar, ver qué falla y ajustar.
¿Qué partes tiene un buen prompt?
Para tareas que repites o que importan, cinco bloques: rol (quién debe ser la IA), contexto (situación, público y restricciones), tarea (qué debe hacer, en pasos si el orden importa), formato (longitud, estructura, tono e idioma) y ejemplos del resultado que esperas. Para una duda rápida bastan la tarea y algo de contexto. Separar cada parte con etiquetas o encabezados ayuda al modelo a no mezclar el material con tus instrucciones.
Fuentes consultadas
- OpenAI: Prompt engineering guide
- Anthropic: Prompt engineering overview
- Anthropic: Prompting best practices
- Google Cloud: Introduction to prompting
- OpenAI Help Center: Best practices for prompt engineering
¿Has visto un precio desactualizado o un error? Escríbenos desde la página de contacto y lo revisamos. Consulta también cómo elaboramos nuestras guías.
