La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario de millones de personas. Sin embargo, muy pocos saben realmente pedirle bien las cosas. Ahí entra el prompting.

El prompting es el arte de dar instrucciones claras y efectivas a un modelo de IA para obtener exactamente el resultado que necesitas.

Si vas a una tienda de ropa o a un centro comercial y solicitas algo siendo impreciso, probablemente no consigas realmente lo que necesitas. Con las IA pasa lo mismo.

Es una de las habilidades más demandadas en 2025 porque:

• Todos usan IA,

• Pero solo quienes saben pedir bien obtienen resultados profesionales, no respuestas genéricas.

En la práctica, un buen prompt puede transformar un modelo normal en una herramienta capaz de escribir, analizar, crear, resolver, planificar o automatizar tareas con precisión casi humana.
Y lo mejor: no necesitas saber programar.
Solo necesitas aprender a comunicarte con la IA de forma estructurada.

Este artículo te enseñará qué es el prompting, cómo funciona, tipos, ejemplos, errores y una guía práctica para que puedas mejorar tus resultados desde hoy.

Qué es el prompting

El prompting es la habilidad de dar instrucciones precisas a un modelo de inteligencia artificial (como ChatGPT, Gemini o Claude) para que produzca el resultado exacto que necesitas.

La forma simple de entenderlo:

Un prompt es a la IA lo que un briefing es a un diseñador:
cuanto mejor lo escribes, mejores resultados obtienes.

Muchos usuarios creen que prompting es simplemente “pedir algo”.
No lo es.

Pedir algo vs Diseñar un prompt

¿Cómo "piensa" un LLM?

Un modelo de lenguaje no entiende como un humano. No sabe “lo que quieres decir”. Solo interpreta patrones en el texto que le das.

Por eso:

• Si eres vago, te da respuestas vagas;

• Si eres preciso, te da respuestas precisas;

• Si das contexto, te responde con profundidad;

• Si no das formato, improvisa.

El prompting es, en resumen, aprender a hablar en el idioma que la IA entiende mejor: claridad, estructura y contexto.

Cómo funciona el prompting

Para pedirle algo a una IA, no basta con escribir la primera frase que se te ocurra. Los modelos de lenguaje (LLMs) interpretan tus instrucciones de una forma muy concreta. Entender cómo procesan los prompts te ayuda a obtener respuestas mejores de forma inmediata.

1. Los LLMs trabajan por tokens

Un token es un fragmento de texto (una palabra, parte de una palabra o un signo).
Cuando escribes un prompt, la IA:

1. Divide tu texto en tokens

2. Analiza la relación entre ellos

3. Predice la mejor respuesta a partir de patrones aprendidos

Por eso la precisión en tus palabras importa tanto.

2. El contexto define la calidad de la respuesta

La IA no entiende “lo que quieres decir”. Solo entiende lo que escribes. Cuanto más contexto añadas, más específica será la respuesta.

Ejemplo:

• ❌ “Explícame esto.”

• ✅ “Explícame este concepto como si fuera para un principiante, en 4 líneas y con un ejemplo real.”

3. La precisión reduce alucinaciones

Si un prompt está mal formulado, la IA puede:

• Inventar datos,

• Asumir cosas incorrectas,

• Ofrecer respuestas genéricas,

• Mezclar información incoherente.

Esto ocurre porque el modelo completa huecos cuando no le das suficiente información.

4. El formato influye tanto como el contenido

Si no pides un formato concreto, la IA elegirá uno al azar.
Pero cuando defines el formato:

• Tabla

• Bullets

• Párrafo corto

• Pasos

• Estilo editorial

• Tono profesional…

…el modelo se ajusta con una precisión sorprendente.

5. Un buen prompt es un "contrato" entre tú y la IA

La IA sigue instrucciones. Si tus instrucciones son claras, tendrás un resultado claro. Si son ambiguas… la IA tendrá que adivinar.

En resumen:

El prompting funciona porque los LLMs dependen totalmente de tus instrucciones. Cuanto mejor instruyes, mejor responde la IA.

Tipos de prompting más utilizados

No todos los prompts funcionan igual. Dependiendo del objetivo, hay técnicas de prompting que permiten obtener respuestas más precisas, profundas o estructuradas, todo dependerá de tus necesidades. Estos son los tipos de prompting más utilizados hoy en día, explicados de forma simple y práctica.

1. Prompting directo

Es el tipo más básico: dar una instrucción clara y breve.

Ejemplo:

“Explica qué es el machine learning en 3 líneas.”

Para qué sirve:

• Consultas puntuales

• Definiciones

• Tareas rápidas

• Respuestas cortas

2. Prompting estructurado

Organiza las instrucciones en bloques. Ayuda a que la IA entienda tu intención sin confusiones.

Ejemplo:

Objetivo: hacer un resumen.
Formato: 4 bullets.
Tono: profesional.
Restricciones: sin opiniones.

Para qué sirve:

• Tareas complejas

• Roles profesionales

• Contenido que necesita coherencia

3. Few-shot prompting

Consiste en ofrecer ejemplos del tipo de respuesta que quieres. La IA “aprende” del estilo que le muestras.

Ejemplo:

“Aquí tienes 2 ejemplos de buenos análisis.
Ahora genera uno igual para este texto: …”

Para qué sirve:

• Imitar estilos

• Seguir estructuras muy concretas

• Generar contenido coherente con ejemplos previos

4. Chain of Thought (CoT)

Pide a la IA que piense paso a paso. Mejora razonamiento, análisis y resolución de problemas.

Ejemplo:

“Resuelve este problema explicando tu razonamiento paso a paso.”

Para qué sirve:

• Análisis complejos

• Cálculos

• Decisiones

• Planificación

5. Role prompting (asignar roles)

Le dices a la IA qué papel debe desempeñar. Esto cambia totalmente el estilo y la precisión.

Ejemplo:

“Actúa como consultor financiero. Evalúa este caso…”

Para qué sirve:

• Contenido profesional

• Asesoramiento especializado

• Simulaciones

• Análisis por rol

6. Prompts parametrizados

Incluyen variables específicas que se pueden cambiar sin reescribir todo el prompt.

Ejemplo:

“Escribe un texto dirigido a {audiencia} en tono {tono}, con una longitud de {número de palabras} sobre {tema}.”

Para qué sirve:

• Plantillas reutilizables

• Automatización

• Prompts consistentes para equipos

Cómo escribir un buen prompt (guía práctica)

Escribir un buen prompt no es difícil. Solo requiere entender unas pocas reglas clave que transforman una respuesta mediocre en una respuesta profesional. Aquí tienes la guía práctica definitiva.

1. Sé preciso (la IA no adivina)

La IA no interpreta intenciones implícitas. Cuanto más específica sea tu instrucción, mejor será el resultado.

Ejemplo malo:

“Explícame esto.”

Ejemplo bueno:

“Explícame este concepto en 4 líneas, con un ejemplo y sin tecnicismos.”

2. Da contexto (el corazón de un buen prompt)

La IA necesita saber para quién, para qué y en qué situación generar la respuesta.

Ejemplo malo:

“Haz un email.”

Ejemplo bueno:

“Escribe un email para un cliente B2B del sector financiero que pidió información ayer y aún no respondió.”

3. Define el formato (tabla, bullets, pasos, titulares…)

Si no defines el formato, la IA improvisará.

Ejemplo malo:

“Resume este artículo.”

Ejemplo bueno:

“Resume este artículo en 5 bullets, cada uno con una frase clara y sin opiniones.”

4. Añade restricciones (lo que NO quieres)

Esto ayuda a la IA a evitar errores comunes.

Puedes pedir:

• No inventar datos

• No repetir ideas

• No usar tecnicismos

• No añadir opinió

• No utilizar emojis, etc

Ejemplo:

“Escribe la respuesta sin inventar datos y sin usar frases demasiado genéricas.”

5. Incluye ejemplos de input / output cuando sea posible

Esto orienta al modelo sobre el estilo que esperas.

Ejemplo (“few-shot”):

Ejemplo de salida deseada:

• Bullet 1: insight claro

• Bullet 2: acción sugerida

• Bullet 3: dato relevante

6. Pide iteraciones

Un buen prompt no siempre funciona a la primera. Pedir a la IA que mejore iterativamente suele aumentar la calidad.

Ejemplo:

“Mejora esta versión haciéndola más clara y reduciendo la longitud un 30%.”

Dominar prompting es dominar la nueva forma de trabajar

La inteligencia artificial ya no es una ventaja competitiva: es el nuevo estándar. Pero la diferencia entre alguien que “usa IA” y alguien que realmente destaca es simple:

Quien domina el prompting obtiene resultados que parecen trabajo de un equipo entero.

Porque prompting no es solo una habilidad técnica. Es aprender a comunicarte con la IA de forma clara, estructurada y precisa. Es transformar modelos genéricos en herramientas que te ayudan a:

• Escribir mejor

• Analizar más rápido

• Tomar decisiones con datos

• Automatizar tareas

• Ser más productivo en cualquier trabajo

Da igual si trabajas en marketing, ventas, operaciones, producto o analítica: el prompting multiplica tu impacto sin multiplicar tus horas.

Si quieres convertir esta habilidad en una ventaja diaria —con ejemplos guiados, ejercicios reales y un método claro para aprender a pedir bien— te recomiendamos dar el siguiente paso: Power IA.

FAQs sobre Prompting

1. ¿Necesito saber programar para hacer prompting?

No. El prompting no requiere programación. Es una habilidad de comunicación, no de código.
Lo importante es dar instrucciones claras, aportar contexto y definir el formato que quieres.
Por eso cualquier profesional —de marketing, ventas, producto, operaciones o analítica— puede aprender prompting y obtener resultados inmediatos.

2. ¿Por qué a veces la IA no me entiende?

Por tres motivos principales:
1️⃣ El prompt es demasiado genérico.
2️⃣ No incluyes suficiente contexto sobre tu objetivo o audiencia.
3️⃣ No defines el formato que necesitas.

Si no guías al modelo, intentará “adivinar” lo que quieres… y ahí es donde aparecen respuestas vagas, alucinaciones o inconsistencias.

3. ¿Qué modelo de IA es mejor para prompting?

Depende del uso, pero en general:

• ChatGPT (OpenAI): el más versátil para prompting profesional.

• Gemini: excelente para prompts integrados con Google Workspace.

• Claude: muy fuerte en comprensión y tareas largas.

Lo importante no es solo el modelo, sino cómo lo instruyes.

4. ¿Por qué dos personas obtienen resultados tan diferentes con la misma IA?

Porque el prompting marca la diferencia. La misma herramienta puede producir:

• Respuestas genéricas

• Soluciones profesionales, claras y profundas

Según cómo formules la instrucción. Un buen prompt transforma la calidad del resultado.

5. ¿Es una habilidad útil si solo quiero mejorar productividad?

Sí. El prompting es posiblemente la habilidad más útil para trabajar mejor con IA, porque te permite automatizar tareas, crear contenido, analizar información, tomar decisiones y resolver problemas sin esfuerzo extra.