Si ya has usado ChatGPT, Gemini u otra IA, seguro que te ha pasado: haces una pregunta y la respuesta es… rara. Ni mal del todo, ni realmente útil. Y ahí surge la duda: ¿es que la IA no sirve o es que no estoy preguntando bien?
Spoiler: casi siempre es lo segundo. Aquí entra en juego el concepto clave de este artículo: el prompt.
¿Qué es un prompt en IA?
Un prompt es la instrucción que le das a la inteligencia artificial para que genere una respuesta. Puede ser una frase corta, un párrafo largo, una pregunta directa o una combinación de contexto + tarea.
La diferencia entre uno normalito y uno potente está en cómo lo formulas.
Por qué fallan la mayoría de los prompts
Aquí va una verdad importante: la IA no “se equivoca”, interpreta lo que le das.
- Si el prompt es ambiguo, la respuesta lo será.
- Si no defines el objetivo, la IA improvisa.
- Si pides “un poco de todo”, obtendrás… un poco de nada.
Por eso dos personas pueden usar la misma herramienta y obtener resultados completamente distintos. La clave no está en la IA, sino en la calidad del prompt.
Estructura para un buen prompt
Sin entrar en demasiados tecnicismos, un buen prompt suele tener cuatro ingredientes básicos:
- Rol: desde qué perspectiva debe responder
- Contexto: para qué necesitas la información
- Instrucción: qué debe hacer exactamente
- Formato: cómo quieres el resultado
No siempre necesitas todos, pero cuanto más compleja sea la tarea, más importante es esta estructura.
Piensa en el prompt como en un experimento: si el diseño está bien planteado, los resultados serán mejores.
Plantillas de prompts que puedes usar hoy (por perfil)
Aquí tienes ejemplos prácticos adaptados a perfiles científicos y profesionales.
1. Investigación – Revisión de literatura
Actúa como investigador en [disciplina]. Necesito una revisión sintética sobre [tema específico], centrada en estudios publicados en los últimos 5 años. Resume los principales enfoques, resultados clave y limitaciones metodológicas. Incluye referencias sugeridas para verificar la información y aclara cuando algo sea una estimación.
2. Docencia – Plan de clase estructurado
Actúa como profesor universitario de [asignatura]. Diseña un plan de clase de 90 minutos sobre [tema], para estudiantes de nivel [grado/máster]. Incluye objetivos de aprendizaje, estructura temporal, actividad práctica y criterios de evaluación. Preséntalo en formato tabla.
Aquí ya estás guiando formato, nivel y uso real.
3. Análisis – Crear checklist operativa
Analiza el siguiente procedimiento y crea una checklist operativa para detectar errores comunes. Organiza la respuesta en tabla con columnas: Paso, Riesgo, Indicador de fallo, Acción correctiva. Si faltan datos, indícalo explícitamente.
Esto convierte la IA en asistente metodológico, no en generador de texto bonito.
4. Redacción científica – Resumen crítico de paper
Resume el siguiente artículo científico en 250 palabras. Incluye: objetivo, metodología, resultados principales y limitaciones. Señala cualquier posible sesgo o supuesto implícito. No inventes datos que no aparezcan en el texto.
Esa última línea es un guardarraíl clave.
5. Mejora de texto técnico
Reescribe este texto para que sea más claro y preciso, manteniendo rigor científico. Reduce ambigüedades y evita afirmaciones absolutas sin evidencia.
Ideal para artículos o informes.
6. Generación de hipótesis
A partir de estos resultados preliminares, genera 3 hipótesis alternativas plausibles. Explica los supuestos de cada una y qué experimento permitiría validarla.
Esto ya es pensamiento estructurado asistido.
Guardarraíles: cómo evitar respuestas poco fiables
Muy importante: la IA puede generar información incorrecta con gran seguridad.
Para minimizar riesgos, añade siempre instrucciones como:
- “Incluye fuentes o indica si no estás seguro.”
- “Separa hechos de hipótesis.”
- “Enumera supuestos implícitos.”
“Indica limitaciones del análisis.” - “No inventes referencias.”
Y después, verifica. La IA ayuda a pensar más rápido, pero la responsabilidad final sigue siendo tuya.
En ciencia y en trabajo profesional, esto no es negociable.
Errores comunes al escribir prompts
Algunos fallos muy habituales (y totalmente normales al empezar):
- Preguntar de forma vaga: “háblame de…”
- No indicar para qué se va a usar la respuesta
- Esperar que la IA “adivine” el nivel técnico
- Pedir demasiadas cosas en una sola frase
- No revisar ni mejorar el prompt tras la primera respuesta
The good news is that todos estos errores se corrigen fácilmente con un poco de práctica.
Cómo mejorar tus prompts paso a paso
El primer prompt casi nunca es el definitivo.
Proceso práctico:
- Escribe una primera versión clara.
- Evalúa la respuesta.
- Ajusta: añade restricciones, cambia formato, limita alcance.
- Repite.
La mejora es incremental.
Un buen prompt rara vez nace perfecto. Se perfecciona.
Checklist para evaluar tu prompt
Antes de enviarlo, pregúntate:
- ¿He definido el objetivo?
- ¿Está claro el nivel técnico?
- ¿He limitado el alcance?
- ¿He pedido formato específico?
- ¿He incluido criterios de verificación?
Si respondes “sí” a la mayoría, vas por buen camino.
De la IA genérica a dominar el prompting
Dominar el prompting cambia las reglas del juego. No es usar la IA y ya, eso seguramente lo hace ya casi todo el mundo, se trata de manejar y controlar correctamente cómo hablar a tu IA para que te de lo que quieres.
No se trata de que la IA piense por ti, sino de que ejecute mejor lo que tú ya sabes hacer.Echa un vistazo a nuestro curso y aprende a crear prompts perfectos. Si la IA es tu aliado, agradecerás esta formación.
Biotechnologist and biostatistician specializing in data analysis and artificial intelligence applied to research. Founder of Maxymia, combines science and technology to develop solutions and training in automation for the scientific field.
