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Ingeniería de Prompts

El mismo prompt no siempre da el mismo tipo de resultado en ChatGPT, Claude y Gemini. No es que uno sea “mejor” en general — cada modelo tiene un comportamiento distinto frente a la ambigüedad, y entender esa diferencia te ahorra tiempo de prueba y error.

Cómo maneja cada modelo la información incompleta

ChatGPT tiende a completar los huecos por su cuenta: si falta un dato, asume uno razonable y sigue adelante. Es rápido, pero puede llevarte a un resultado que no es el que querías si no fuiste específico.

Claude tiende a pedir aclaraciones o a señalar explícitamente qué información le falta antes de responder, especialmente en tareas complejas o ambiguas. Esto hace que sea más fácil notar cuándo tu prompt estaba incompleto.

Gemini se apoya con frecuencia en su integración con búsqueda y otras herramientas de Google, lo que lo hace especialmente útil cuando la tarea requiere información actualizada o verificable.

Cuándo conviene cada uno

Para iterar rápido sobre una idea (borradores, lluvia de ideas, primeras versiones), la velocidad de ChatGPT suele ser cómoda.

Para tareas donde la precisión importa más que la velocidad (análisis de datos sensibles, revisión de documentos largos, razonamiento paso a paso), Claude tiende a ser más consistente.

Para tareas que requieren información reciente o verificable, Gemini tiene ventaja por su integración con búsqueda.

Cómo ajustar tu prompt según el modelo

Con ChatGPT, compensa su tendencia a asumir siendo más explícito de lo que crees necesario — enumera restricciones que parecerían obvias.

Con Claude, puedes ser más conciso porque es más probable que pregunte si algo no le queda claro, en vez de asumir.

Con Gemini, si tu tarea depende de datos actuales, dilo explícitamente (“usa información actualizada a hoy”) para que aproveche su capacidad de búsqueda.

Preguntas frecuentes

¿La estructura de prompt (rol, contexto, tarea, formato) cambia entre modelos?

No, la estructura es universal. Lo que cambia es cuánto puedes “ahorrarte” siendo menos explícito, según qué tan bien ese modelo pide aclaraciones.

¿Puedo usar el mismo prompt exacto en los tres?

Sí, y es una buena forma de comparar resultados. Pero si uno te da una respuesta genérica, el ajuste no es cambiar de modelo — es agregar el contexto que ese modelo en particular no pidió por su cuenta.

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Redacción Publicitaria

Un anuncio genérico se nota de inmediato: frases hechas, sin gancho, sin voz. Casi siempre el problema no es la IA — es que el prompt le pidió “un anuncio para X” sin darle nada más para trabajar. Un buen anuncio necesita saber a quién le habla y qué reacción busca provocar, igual que lo necesitaría un copywriter humano.

Qué necesita saber la IA para escribir un buen anuncio

El producto o servicio, con detalle real: no “zapatos”, sino “zapatillas de running ligeras, para principiantes, con envío gratis”.

La audiencia: a quién le hablas cambia el vocabulario y los argumentos. No es lo mismo venderle a un padre de familia que a un corredor experimentado.

El tono: serio, casual, emocional o urgente — cada uno usa recursos distintos (datos y garantías vs. humor vs. historias vs. escasez).

La plataforma: un anuncio de Instagram no se escribe igual que uno de LinkedIn o un guion de TikTok.

Diferencias entre plataformas

Instagram/Facebook: frases cortas, gancho visual implícito en las primeras palabras, cierre con llamada a la acción clara.

TikTok/Reels: se escribe como guion hablado, con una intención de “detener el scroll” en los primeros 2 segundos — no como texto de anuncio tradicional.

LinkedIn: tono más profesional, apela a resultados de negocio o crecimiento profesional, menos emocional que en redes de consumo.

Ejemplo de prompt completo

“Actúa como copywriter publicitario. Necesito un anuncio para Instagram de un curso online de repostería para principiantes. La audiencia son mujeres de 25-40 años que quieren aprender un hobby nuevo desde casa. Tono emocional e inspirador. Máximo 3 líneas, con un cierre que invite a inscribirse.”

Preguntas frecuentes

¿Puedo pedir varias versiones del mismo anuncio?

Sí, es buena práctica generar 2-3 variantes con distintos tonos y probar cuál funciona mejor con tu audiencia real, en vez de asumir cuál es la mejor.

¿El texto que genera la IA ya está listo para publicar?

Está listo como punto de partida. Siempre revisa que coincida con la voz de tu marca y ajusta detalles específicos (precios, fechas, nombres) antes de publicar.

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Hojas de cálculo

Pedirle una fórmula a ChatGPT o Claude sin darle contexto suele terminar en un =SI() anidado que no aplica a tu hoja, o en una fórmula que usa funciones que tu versión de Excel no tiene. El problema casi nunca es la IA: es que el prompt no describe ni tus columnas, ni el resultado que esperas, ni el software exacto que usas.

La anatomía de un prompt que sí genera la fórmula correcta

Un prompt de fórmulas que funciona a la primera tiene cuatro piezas: el software exacto (Excel de escritorio, Excel 365 o Google Sheets cambian qué funciones existen), la estructura de tus datos (qué hay en cada columna, desde qué fila), el resultado que quieres (no “una fórmula para esto”, sino la regla exacta), y las restricciones (versión antigua sin funciones dinámicas, necesidad de que sea copiable a otras filas).

Tres prompts ya armados que puedes adaptar

Ventas: “En Excel 365 tengo columna A = vendedor, B = venta del mes. Dame una fórmula en C que diga ‘Bono’ si B es mayor a 10000, y ‘Sin bono’ si no. Debe poder copiarse a toda la columna.”

Inventario: “En Google Sheets, columna A = SKU, columna B = stock actual. Necesito CONTAR.SI para saber cuántos productos tienen stock menor a 5, para reponer.”

Reportes: “En Excel 2019 (sin XLOOKUP) tengo dos hojas: ‘Pedidos’ y ‘Clientes’, ambas con columna ID_Cliente. Quiero traer el nombre del cliente a la hoja Pedidos con BUSCARV.”

Errores comunes al pedirle fórmulas a la IA

No decir la versión del software: XLOOKUP no existe en Excel 2019; la IA lo sugiere igual si no se lo aclaras.

Describir el resultado en vez de la regla: “quiero saber quién vendió más” es ambiguo; “quiero el nombre del vendedor con el valor máximo de la columna B” no lo es.

Omitir si hay encabezados: cambia si la fórmula debe empezar en la fila 2 o en la fila 1.

No pedir que sea copiable: sin esa instrucción, la IA a veces fija referencias absolutas que rompen al arrastrar la fórmula.

Preguntas frecuentes

¿Funciona igual con ChatGPT que con Claude?

La estructura del prompt es la misma. Claude tiende a pedir aclaraciones cuando falta contexto; ChatGPT tiende a asumir — por eso ser explícito importa más con este último.

¿Qué hago si la fórmula que me da tiene error?

Copia el mensaje de error exacto de Excel/Sheets y pégaselo a la IA en el mismo hilo, junto con la fórmula. Suele ser suficiente para que la corrija sin más contexto.

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Ingeniería de Prompts

Si ya entiendes que un prompt necesita rol, contexto, tarea y formato (lo vimos en el artículo anterior), el siguiente paso es saber cómo se combinan en la práctica. Esta es la estructura completa, con un ejemplo real armado pieza por pieza.

1. Rol — quién debe actuar la IA

Definir un rol no es un adorno: cambia el vocabulario, el nivel técnico y las prioridades de la respuesta. No es lo mismo pedirle a la IA que actúe como “redactor publicitario” que como “abogado especialista en contratos” — cada rol trae consigo un criterio distinto sobre qué es una buena respuesta.

Ejemplo: “Actúa como analista financiero con experiencia en pequeñas empresas.”

2. Contexto — lo que la IA no puede adivinar

Aquí va toda la información de fondo: tus datos, tu situación, tu audiencia, restricciones del negocio. Cuanto más específico, menos tiene que “adivinar” el modelo.

Ejemplo: “Tengo una tienda de ropa con 3 empleados y un margen promedio del 40%. Este mes las ventas bajaron 15% respecto al anterior.”

3. Tarea — la acción exacta, sin ambigüedad

Evita verbos vagos como “ayúdame” o “dime qué piensas”. Pide una acción concreta y verificable.

Ejemplo: “Dame 3 posibles causas de la baja en ventas, ordenadas de más a menos probable, y una acción concreta para cada una.”

4. Formato — cómo quieres recibir el resultado

Sin esta instrucción, la IA elige el formato por ti — y no siempre coincide con lo que necesitas para usarlo directamente.

Ejemplo: “Preséntalo en una tabla con columnas: Causa, Probabilidad, Acción recomendada. Máximo 150 palabras en total.”

5. Restricciones — lo que debe evitar

El quinto elemento, menos conocido pero igual de útil: decirle a la IA qué NO hacer. Evita respuestas genéricas, ejemplos irrelevantes o suposiciones que no aplican a tu caso.

Ejemplo: “No asumas que el problema es el precio — ya lo revisamos y está en línea con la competencia.”

El prompt completo, unido

“Actúa como analista financiero con experiencia en pequeñas empresas. Tengo una tienda de ropa con 3 empleados y un margen promedio del 40%. Este mes las ventas bajaron 15% respecto al anterior. Dame 3 posibles causas de la baja, ordenadas de más a menos probable, y una acción concreta para cada una. Preséntalo en una tabla con columnas: Causa, Probabilidad, Acción recomendada. Máximo 150 palabras en total. No asumas que el problema es el precio — ya lo revisamos y está en línea con la competencia.”

Nota cómo cada pieza responde una pregunta distinta que la IA necesitaba resolver antes de poder ayudar de verdad.

Preguntas frecuentes

¿Siempre hay que usar los 5 elementos?

No siempre. Para tareas simples, rol + tarea puede bastar. Los 5 elementos importan más cuanto más específico o técnico sea lo que pides.

¿En qué orden debo escribirlos?

El orden que usamos aquí (rol, contexto, tarea, formato, restricciones) funciona bien como hábito, pero los modelos no son estrictos con el orden — lo importante es que la información esté completa.

¿Esto sirve para generar textos, código y fórmulas por igual?

Sí, la estructura es la misma. Lo único que cambia es qué información cuenta como “contexto” en cada caso — en Excel son tus columnas, en marketing es tu audiencia.

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Ingeniería de Prompts

Cuando un prompt no funciona, la reacción más común es buscar “la palabra mágica” que faltaba — algún truco de sintaxis que los expertos conocen y el resto no. La realidad es menos mística: casi todos los prompts que fallan lo hacen por la misma razón, y no es de vocabulario. Le falta información que la IA no puede adivinar.

Qué es realmente un prompt

Un prompt es, en el fondo, la única fuente de información que tiene el modelo para resolver tu pedido. A diferencia de un compañero de trabajo, la IA no conoce tu proyecto, no ha visto tus datos, no sabe para quién es el texto que le pides, y no recuerda conversaciones anteriores a menos que se las repitas. Cada prompt empieza de cero.

Esto explica por qué la misma pregunta le da resultados distintos a dos personas: no es que la IA sea inconsistente, es que cada una le dio una cantidad diferente de contexto sin darse cuenta.

El mito de las “palabras mágicas”

Frases como “actúa como un experto en…” o “piensa paso a paso” sí ayudan, pero no porque destraben una función oculta del modelo — ayudan porque obligan a quien escribe el prompt a ser más específico. El verdadero cambio no está en la frase en sí, sino en que empujó a dar más contexto.

Por eso, copiar plantillas de prompts ajenas sin adaptar el contexto real casi nunca funciona igual de bien: la plantilla resolvía un problema específico de otra persona, con sus propios datos y su propio objetivo.

Los 4 elementos que sí cambian el resultado

Rol: quién debe actuar la IA (redactor, analista, profesor) — define el vocabulario y el enfoque de la respuesta.

Contexto: la información de fondo que la IA no puede inferir — tus datos, tu audiencia, tu situación específica.

Tarea: qué debe hacer exactamente, sin ambigüedad — no “ayúdame con esto”, sino la acción concreta.

Formato: cómo quieres el resultado — extensión, estructura, tono, si necesitas una lista o un párrafo corrido.

Un prompt que cubre estos cuatro puntos, aunque esté escrito con palabras simples, funciona mejor que uno “sofisticado” al que le falta alguno.

Preguntas frecuentes

¿Entonces no importa cómo redacte el prompt?

Sí importa, pero menos que la información que incluyes. Un prompt mal redactado pero completo funciona mejor que uno elegante pero incompleto.

¿Por qué a veces un prompt corto funciona mejor que uno largo?

Porque la longitud no es lo que importa, sino la densidad de información útil. Un prompt largo con relleno puede funcionar peor que uno corto y preciso.

¿Esto aplica igual a ChatGPT, Claude y Gemini?

Sí, los cuatro elementos (rol, contexto, tarea, formato) son universales. Lo que cambia entre modelos es cuánto asumen cuando falta información — algunos preguntan, otros completan los huecos por su cuenta.

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