Cómo escribir mejores prompts para IA: Guía básica

La IA puede hacer mucho por ti, pero no siempre lo que quieres

Hoy en día estamos inmersos en uno de los cambios más importantes de nuestra historia reciente. Una transformación que, personalmente, me gusta definir como la transformación de la inteligencia artificial.

La forma en la que estudiamos, trabajamos, buscamos información o incluso desarrollamos una idea está cambiando. Y, en muchos casos, ahora no necesitamos hacer mucho más que pedir ayuda a una inteligencia artificial.

Puedes pedirle que escriba un correo, que prepare un plan de estudio, que resuma un documento o que te explique un concepto. Escribes lo que necesitas, envías el mensaje y, en cuestión de segundos, recibes una respuesta.

El cambio es enorme. Pero, aunque una IA pueda hacer muchas cosas, no siempre entiende exactamente lo que quieres. Porque escribir algo y esperar una buena respuesta no significa necesariamente que le hayamos dado toda la información que necesita o que a la primera respuesta podamos sacar el máximo potencial.

Ahí es donde empieza realmente este artículo. Porque aprender a utilizar una inteligencia artificial no consiste solo en abrir ChatGPT y escribir una pregunta. También consiste en aprender a comunicarle qué necesitas, qué debe tener en cuenta y qué resultado esperas obtener.

Pequeños cambios en la forma de plantear una instrucción pueden transformar por completo el resultado. Y para entender cómo hacerlo, primero debemos hablar de un concepto que ya forma parte del vocabulario de la inteligencia artificial: el prompt.

¿Qué es un prompt?

Un prompt es, básicamente, la instrucción, pregunta o información que le proporcionamos a un modelo de inteligencia artificial para que realice una tarea.

Cuando escribes “hazme un resumen de este texto”, eso es un prompt. Si le pides que “me explique qué es la inflación como si tuviera 15 años”, también. Incluso una conversación completa puede estar formada por diferentes prompts en los que vamos añadiendo información y modificando lo que queremos.

Por eso, aunque se hable constantemente de aprender a escribir prompts, en realidad estamos hablando de algo bastante más cercano y conocido: aprender a dar instrucciones, en este caso, a una inteligencia artificial.

Y aquí aparece una de las principales ventajas de este tipo de herramientas. No necesitamos aprender un lenguaje de programación ni utilizar comandos complejos para comunicarnos con ellas. Podemos explicarnos con nuestras propias palabras.

Pero existe una diferencia entre escribir algo y dar una buena instrucción.

Si le dices a una IA “hazme un plan para estudiar inglés”, entenderá la idea general. Sin embargo, no sabe cuánto inglés sabes, cuánto tiempo tienes disponible o qué quieres conseguir. Puede generar una respuesta, pero tendrá que completar por sí misma toda la información que no le has proporcionado.

Y precisamente ahí está la importancia de aprender cómo escribir mejores prompts para IA: no en utilizar palabras mágicas, sino en ayudar a la inteligencia artificial a entender mejor lo que realmente necesitas.

Cómo escribir mejores prompts para IA

Saber qué es un prompt es sencillo. El problema llega cuando queremos conseguir una respuesta certera de nuestro modelo de inteligencia artificial y terminamos pasando 20 minutos explicándole lo que queremos, sin que sus respuestas nos resulten finalmente útiles.

Y muchas veces, todo esto ocurre porque nos complicamos más de lo necesario.

Escribir instrucciones útiles a una inteligencia artificial se parece mucho más a mantener una buena conversación que a utilizar una fórmula.

Piensa, por ejemplo, que le dices a alguien:

«Necesito que me ayudes a preparar algo.»

Seguramente esa persona te preguntaría: «¿Preparar qué?», «¿para qué?» o «¿cómo quieres hacerlo?».

Con una IA ocurre algo parecido. Puede intentar ayudarte, pero si no conoce la información necesaria, tendrá que completar por sí misma todo aquello que no le hemos explicado. Y cuanto más tenga que interpretar o asumir, más posibilidades habrá de que el resultado se aleje de lo que realmente estamos buscando.

Por eso, personalmente, me gusta construir las instrucciones dividiéndolas en cuatro partes muy sencillas: contexto, situación, tarea y resultado.

No es necesario utilizar siempre las cuatro ni convertir cada mensaje en un texto de veinte líneas. De hecho, una de las cosas que debemos entender es que una buena instrucción no tiene por qué ser una instrucción larga. La clave está en aportar la información necesaria.

Contexto: ¿qué necesita saber la IA?

El contexto es todo aquello que puede ayudar a la inteligencia artificial a entender mejor desde dónde partes.

Puede ser tu nivel de conocimientos, el tema sobre el que estás trabajando o cualquier información que pueda cambiar la respuesta.

Por ejemplo:

«Tengo un nivel básico de inglés.»

Con una sola frase, la IA ya sabe algo importante que debería tener en cuenta.

Situación: ¿para qué necesitas su ayuda?

Después podemos explicarle la situación concreta. Es decir, qué estás haciendo y por qué necesitas esa información.

Por ejemplo:

«Dentro de dos meses voy a viajar a Londres y quiero mejorar mi capacidad para mantener conversaciones sencillas.»

Ahora la IA no solo sabe que tienes un nivel básico de inglés. También entiende el objetivo que hay detrás de tu petición.

Tarea: ¿qué quieres que haga?

Este es el punto más directo: explicar claramente qué queremos que haga la inteligencia artificial.

«Prepárame un plan de estudio.»

Puede parecer evidente, pero ser concreto suele evitar muchas respuestas genéricas.

Resultado: ¿cómo quieres recibirlo?

Por último, podemos indicarle cómo queremos que nos presente la respuesta.

«Organízalo en un plan de ocho semanas, con 30 minutos de estudio al día y ejercicios prácticos.»

Y ahora, si unimos todo, tenemos una instrucción mucho más completa:

«Tengo un nivel básico de inglés y dentro de dos meses voy a viajar a Londres. Quiero mejorar mi capacidad para mantener conversaciones sencillas. Prepárame un plan de estudio de ocho semanas, con 30 minutos diarios y ejercicios prácticos.»

Fíjate en algo importante: no hemos utilizado ninguna palabra mágica ni una fórmula complicada. Simplemente hemos explicado mejor lo que necesitamos.

No existe el prompt perfecto

No existe el prompt perfecto. Existe la consecución de buenas instrucciones.

Y puede que esta sea una de las ideas más importantes que debemos entender cuando empezamos a utilizar una inteligencia artificial.

En los últimos años se ha popularizado la idea de que para obtener buenos resultados necesitamos encontrar el prompt perfecto. Escribir una instrucción enorme, incluir todos los detalles posibles y esperar que la IA nos devuelva exactamente lo que teníamos en nuestra cabeza.

Pero trabajar con una IA no tiene por qué ser así.

Una de las grandes ventajas de estas herramientas es que podemos conversar con ellas. Podemos dar una primera instrucción, analizar el resultado y continuar añadiendo información, corrigiendo lo que no nos gusta y así conseguir modificar la respuesta del LLM.

Por eso, no tenemos que intentar meterlo todo en un único mensaje.

Imagina que quieres utilizar una inteligencia artificial para crear un plan con el que mejorar tu inglés. Podrías comenzar simplemente diciendo:

«Quiero crear un plan para aprender inglés.»

A partir de ahí, la IA puede ofrecerte una primera propuesta o hacerte preguntas para conocer mejor lo que necesitas. Por ejemplo, puedes continuar:

«Ten en cuenta que no tengo un nivel muy alto de inglés.»

Dependiendo de la herramienta y del modelo, puede utilizar esa nueva información para ajustar su respuesta o preguntarte algo más concreto:

«¿Conoces tu nivel actual de inglés? ¿Qué es lo que más te cuesta: comprender, hablar o escribir?»

Y ahí es donde podemos entender una de las mayores ventajas de estas herramientas de IA Generativa: el proceso puede desarrollarse como una conversación.

No tenemos por qué entregar toda la información desde el primer mensaje. Podemos empezar con una idea, recibir una respuesta, añadir contexto y continuar avanzando. La inteligencia artificial nos responde, nosotros analizamos lo que necesitamos y le proporcionamos nueva información para construir el resultado poco a poco.

No necesitamos escribir un prompt de varias páginas ni empezar desde cero cada vez que queramos cambiar algo. Construimos el resultado a través de una sucesión de buenas instrucciones.

La IA necesita buenas instrucciones, pero también nuestro criterio

Visto lo visto, pareciera que si aprendemos a escribir buenas instrucciones, la inteligencia artificial siempre nos diera exactamente el resultado que necesitamos. Por lo menos, eso es lo que yo quiero.

Pero no funciona así.

Una buena instrucción puede ayudar a que la IA entienda mejor lo que buscamos, reducir respuestas genéricas y acercarnos mucho más al resultado esperado. Sin embargo, eso no significa que todo lo que genere sea correcto.

Puede interpretar mal una parte de nuestra petición. Puede cometer errores. Puede utilizar información incorrecta o, simplemente, crear una respuesta que parezca convincente pero que incluso pueda ser erronea.

Por eso, cuanto mejor aprendamos a utilizar la inteligencia artificial, más importante será utilizar nuestro propio criterio y seguir al tanto de todo lo que va a continuar avanzando.

A un modelo de IA como ChatGPT podemos pedirle que nos ayude a preparar un trabajo, pero debemos entender lo que estamos pidiéndole, no basta con "hazme un trabajo sobre x". Podemos utilizarla para analizar información, pero debemos revisar sus conclusiones. Podemos pedirle que escriba un texto, pero debemos ser capaces de decidir si lo que ha escrito representa realmente lo que queremos transmitir.

Y aquí es donde utilizar la inteligencia artificial deja de ser simplemente pedir y recibir.

La verdadera utilidad aparece cuando la utilizamos como una herramienta con la que podemos trabajar: le damos una instrucción, analizamos el resultado, corregimos lo necesario y continuamos avanzando.

Porque saber escribir buenos prompts no consiste únicamente en conseguir mejores respuestas. También consiste en saber cuándo una respuesta no es suficiente.

La inteligencia artificial puede procesar millones de datos de información y generar contenido en cuestión de segundos. Pero, por ahora, sigue necesitando que seamos nosotros quienes decidamos qué queremos conseguir y si el resultado realmente merece ser utilizado.

Técnicas básicas de ingeniería de prompts

No necesitas aprender decenas de técnicas maravillosas ni utilizar todas cada vez que hablas con una inteligencia artificial.

De hecho, seguramente descubrirás con el tiempo que, cuando encuentras una forma de trabajar que te resulta cómoda y funciona para lo que necesitas, no tienes ninguna razón para complicarte más la vida.

La ingeniería de prompts puede parecer un mundo lleno de términos, métodos y fórmulas. Sin embargo, si estás empezando a utilizar una inteligencia artificial, no necesitas profundizar al máximo desde el principio para empezar a obtener mejores resultados.

Estas son cuatro técnicas muy básicas que, personalmente, me ayudaron en mis inicios a mejorar la forma en la que utilizaba los modelos de IA. No porque transformasen la inteligencia artificial en algo completamente diferente, sino porque me enseñaron a darle mejores instrucciones, a guiar sus respuestas y, poco a poco, a conseguir ayudas que realmente se acercaban a lo que estaba buscando:

1. Dar un ejemplo

Cuando sabes cómo quieres que sea el resultado, enseñárselo a la Inteligencia artificial puede ser más sencillo que intentar explicarselo.

En lugar de:

«Realiza un análisis de la economía mundial que sea muy visual para poder entenderlo.»

Puedes añadir un ejemplo:

«Quiero que realices el análisis siguiendo las siguientes directrices que te voy a entregar:

[Aquí añades un texto de ejemplo o imagen]»

¿Para qué sirve?
Para ayudar a la IA a entender mejor el tono, la estructura o el tipo de resultado que buscas y de este modo quitarte mucho tiempo hasta llegar a tu objetivo..

2. Darle un rol o punto de vista

Puedes indicar a la IA desde qué perspectiva quieres que aborde una tarea.

Por ejemplo:

«Explícame la Revolución francesa como lo haría un profesor a un alumno de 15 años.»

O:

«Analiza esta idea desde el punto de vista de un posible cliente.»

¿Para qué sirve?
Para orientar el enfoque y la forma en la que quieres recibir la respuesta.

Importante: Que le digas a una IA que «actúe como el mejor experto del mundo» no le proporciona conocimientos nuevos. El rol sirve principalmente para guiar cómo queremos que aborde nuestra petición. Otra cosa distinta sería que utilizases un modelo exclusivamente basado en información concreta y sea experto en esa materia.

3. Pedir un formato concreto

A veces el problema no es la respuesta, sino la forma en la que la hemos recibido.

Puedes pedir:

«Explícamelo paso a paso.»

«Resúmelo en cinco puntos.»

«Organiza la información en una tabla.»

«Utiliza un lenguaje sencillo y añade ejemplos prácticos.»

¿Para qué sirve?
Para adaptar la respuesta a la forma en la que te resulta más fácil trabajar con ella.

4. Mejorar la respuesta mediante nuevas instrucciones

No siempre necesitas empezar de nuevo cuando recibes una respuesta que no te convence.

Puedes continuar:

«La información está bien, pero utiliza un lenguaje más sencillo.»

«Mantén la estructura, pero desarrolla más el segundo apartado.»

«Elimina las partes repetidas y reduce el texto a la mitad.»

«No es exactamente lo que busco. Ten en cuenta que…»

¿Para qué sirve?
Para aprovechar el contexto de la conversación e ir mejorando el resultado mediante nuevas instrucciones.

Esta es, probablemente, la técnica más importante de las cuatro. Porque muchas veces el mejor resultado no aparece con el primer prompt, sino después de varias instrucciones bien dirigidas. Además de que desgasta demasiado repetir una y otra vez las mismas órdenes.