Ingeniería de Prompts

Tu primer prompt efectivo en 3 minutos

Un prompt es simplemente el texto que le escribes a un modelo de lenguaje (LLM) para pedirle algo. La buena noticia: no necesitas saber nada de matemáticas ni de programación avanzada para escribir uno bueno. La diferencia entre una respuesta mediocre y una excelente casi siempre está en cómo formulas la petición, no en el modelo.

En esta lección vas a hacer tres cosas, en este orden:

1. Ejecutar ahora mismo un bloque de código que arma un prompt bien estructurado y verlo impreso.
2. Comparar un prompt vago (Háblame de París) contra su versión mejorada, viendo lado a lado lo que responde el modelo.
3. Modificar una restricción del prompt y volver a ejecutar, para comprobar con tus propias manos que cambiar la forma cambia la respuesta.

Empecemos por la victoria rápida. Abajo tienes una celda de Python que se ejecuta en tu navegador: no llama a internet, solo construye un prompt a partir de tres decisiones (a quién va dirigido, qué longitud y qué formato). Complétala y pulsa Comprobar.

¡Listo! Acabas de armar tu primer prompt estructurado. No parece gran cosa, pero fíjate en lo que hiciste: en vez de escribir una petición suelta, tomaste tres decisiones explícitas (audiencia, longitud, formato) y el modelo ya no tiene que adivinar ninguna de ellas.

Ahora la pregunta clave: ¿de verdad importa tanto? Vamos a comprobarlo comparando dos prompts sobre el mismo tema.

1) El prompt vago

Este es el tipo de prompt que casi todo el mundo escribe la primera vez:

Cuando le envías esto a un modelo real, obtienes algo parecido a esto:

París es la capital de Francia y una de las ciudades más conocidas del mundo. Apodada «la Ciudad de la Luz», tiene una historia que se remonta a la época romana y ha sido un centro cultural, artístico y político durante siglos. Entre sus monumentos más célebres están la Torre Eiffel, el Museo del Louvre, la catedral de Notre-Dame y el río Sena, que atraviesa la ciudad. También es famosa por su gastronomía, su moda y sus cafés. Millones de turistas la visitan cada año...

No está mal, pero es un muro de texto genérico. No sabemos para quién es, cuánto debía durar, ni qué queríamos hacer con la información. El modelo hizo lo único que podía: adivinar una respuesta "promedio" que sirva para cualquiera... y por eso no le sirve especialmente bien a nadie.

2) El prompt mejorado

Ahora tomamos el mismo tema y añadimos tres cosas: un rol, una audiencia con contexto y un formato de salida concreto:

Y esto es lo que responde el modelo al mismo mensaje:

• Torre Eiffel (desde el Campo de Marte): verla iluminada de noche es gratis y es la postal imprescindible de la ciudad.
• Catedral de Notre-Dame e Île de la Cité: paseo gratuito por el corazón medieval de París junto al Sena.
• Museo del Louvre: entrada gratuita el primer domingo de mes; ideal para ver la Gioconda sin gastar.
• Barrio de Montmartre y Sacré-Cœur: subir la colina no cuesta nada y ofrece las mejores vistas de la ciudad.
• Paseo por la orilla del Sena: un plan gratis al atardecer que conecta muchos monumentos a pie.

Misma ciudad, mismo modelo, respuesta completamente distinta: enfocada, accionable y con el formato exacto que pedimos.

Lado a lado

Estas son las diferencias que provocó cambiar solo la forma del prompt:

El modelo no se "esforzó más" en el segundo caso. Lo que ocurrió es que le diste menos que adivinar.

La idea que te llevas

Si te fijas, el prompt mejorado no era más "inteligente": solo tomaba decisiones explícitas en lugar de dejarlas al azar. En concreto añadió tres palancas que verás una y otra vez en este curso:

• Audiencia: para quién es la respuesta (ajusta el tono y el nivel de detalle).
• Longitud / restricciones: cuánto debe durar y qué incluir o excluir.
• Formato de salida: la estructura exacta que necesitas (viñetas, tabla, N frases, etc.).

En el próximo módulo desmenuzaremos cada ingrediente de un prompt con calma. Por ahora, quédate con la regla de oro: cada cosa que no especifiques, el modelo la va a adivinar por ti.

Micro-reto: cambia una restricción y vuelve a ejecutar

Ahora te toca a ti comprobar el efecto. Vuelve al prompt que armaste al principio, pero esta vez piensa en otra audiencia y otro formato. Queremos el prompt para un lector muy distinto:

• audiencia: un experto en arte
• longitud: un solo párrafo
• formato: texto corrido

Cambia esas tres variables y ejecuta. Verás cómo, sin tocar el tema (París) ni el modelo, el prompt resultante apunta a una respuesta totalmente diferente. Ese pequeño gesto —decidir tú las restricciones en vez de dejarlas al azar— es la esencia de la ingeniería de prompts.

Lo que lograste hoy

• Ejecutaste código y construiste tu primer prompt estructurado en minutos.
• Viste, con el mismo tema y el mismo modelo, cómo un prompt vago produce texto genérico y uno específico produce una respuesta enfocada y accionable.
• Comprobaste tú mismo que cambiar las restricciones cambia el resultado.

Regla para llevarte: todo lo que no especifiques, el modelo lo adivina. Escribir buenos prompts es, en gran parte, decidir explícitamente lo que antes dejabas al azar.

En la siguiente lección entenderemos por qué la forma del prompt tiene tanto poder sobre la respuesta, y a partir del módulo 2 desmontaremos pieza por pieza cada ingrediente de un prompt bien hecho.