Cada vez más personas usan diferentes IA, como por ejemplo ChatGPT, para resolver tareas cotidianas o automatizar procesos. Pero hay un detalle clave que suelen pasar por alto: la calidad de las respuestas que la IA te va a dar depende de qué tan buenos prompts le brindes.

Saber redactar un buen prompt se volvió una habilidad central para quienes buscan sacarle verdadero provecho a estas herramientas. ¿Qué información hay que incluir? ¿Cómo estructurar una consigna clara? ¿Qué errores evitar?

En este contexto, Fredi Vivas, ingeniero especializado en Inteligencia Artificial, explica en diálogo con iProUP cuáles son los pasos correctos a seguir para hacer un buen prompt que la IA pueda entender y mediante el cual nos brinde un buen resultado.

Cómo hacer un buen prompt

En este sentido, el experto destaca que el consejo más concreto que puede dar a la hora de armar un prompt es que "lo único que importa son tres cosas: rol, contexto y output".

"Un consejo práctico sería que si se trata de una tarea laboral, explicásela como si se la dieras al pasante más junior del equipo. Con todo el contexto y el detalle. La IA no tiene por qué adivinar", señala Vivas.

El prompt: un eslabón más de la cadena

Según indica Vivas, el error más común de los usuarios es creer que todo se reduce al prompt, como si escribir una frase mágica resolviera todo. "Pero en realidad, el prompt es solo el final del proceso", asegura.

Es por esto que detalla que lo importante no es solo lo que se le pide a la IA, sino por qué, para qué y con qué criterio.

"El prompting es apenas la última parte de lo que llamamos una adopción estratégica de IA generativa. Antes de eso hay varios pasos clave que muchas veces se saltean". En este sentido, el especialista enumera tres pasos esenciales:

  • Entender cómo funciona la herramienta: no es Google, no es un oráculo, no es un ser humano. Es un modelo estadístico que predice palabras según el contexto. "Si no entendés eso, vas a frustrarte con sus límites".
  • Pensar el caso de uso: hay tareas para las que un modelo generativo no suma valor. Por ejemplo, buscar datos súper puntuales o interpretar sueños raros no son buenos casos. En cambio, redactar mails, generar ideas, resumir documentos o mejorar procesos repetitivos son terrenos fértiles.
  • Elegir bien el modelo y la herramienta: no es lo mismo usar un modelo razonador como Claude para análisis, que uno omnimodal como Gemini para interpretar una imagen. Y a veces, directamente necesitás herramientas específicas: "GPT te puede ayudar a pensar el guión, pero no lo hace todo".
  • Luego de estos pasos viene el prompting. "Un buen prompt mejora los resultados, sí, pero si todo lo anterior está mal planteado, el mejor prompt del mundo no va a salvarte. Por eso decimos que la clave no es aprender a escribir prompts, sino aprender a pensar estratégicamente con IA".

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