Qué conviene incluir
Empieza por la tarea concreta: resumir, clasificar, extraer información o preparar un borrador. Después añade el material sobre el que debe trabajar, los criterios que debe respetar y la forma en la que necesitas recibir el resultado.
También conviene explicar qué hacer cuando falta información. Pedir que marque un dato como no disponible puede ser más útil que exigir completar todos los campos. Un ejemplo de entrada y salida ayuda a aclarar un criterio difícil de expresar solo con una descripción.
Ejemplo didáctico: clasificar consultas de clientes
Supongamos que un equipo quiere separar solicitudes comerciales de incidencias. Una petición inicial sería: «Clasifica este mensaje como consulta comercial, incidencia o información insuficiente. Usa únicamente el texto recibido. Devuelve la categoría y una frase que explique qué parte del mensaje la justifica».
Después se añade el mensaje como material de trabajo, separado de las instrucciones. Si una persona escribe «No puedo acceder al servicio que contraté», la categoría esperada sería incidencia. Este caso sirve para diseñar la prueba; no garantiza que todas las formulaciones parecidas se clasifiquen correctamente.
Cómo mejorarlo sin cambiarlo todo a la vez
Reúne mensajes que representen el trabajo real, incluidos los ambiguos. Ejecuta la misma tarea y anota dónde falla: categorías confundidas, datos añadidos o respuestas que no respetan el formato. Modifica la instrucción que se relaciona con ese fallo y vuelve a comparar los casos.
Guardar las versiones permite entender qué cambió. Si sustituyes a la vez el modelo, los ejemplos y las categorías, será más difícil saber por qué mejora o empeora el resultado. Una frase convincente aislada no demuestra que el prompt funcione de forma consistente.
La confusión entre prompt y contexto
En una conversación cotidiana, prompt suele referirse a lo que escribe la persona. En una aplicación, el modelo puede recibir además instrucciones del sistema, mensajes anteriores, documentos recuperados y resultados de herramientas. Todo ese material forma parte del contexto de la respuesta.
Por eso un mismo mensaje puede producir resultados distintos en dos aplicaciones. Para investigar la diferencia hay que revisar qué información recibió realmente cada una, no solo comparar la última frase enviada.
Lo que un prompt no puede garantizar
Una instrucción clara no convierte al modelo en una fuente infalible ni le concede acceso a datos que no tiene. Tampoco reemplaza la validación de una aplicación: si necesitas un importe numérico, un permiso o una categoría admitida, compruébalo antes de usar la respuesta.
Los textos externos también pueden contener órdenes que no pertenecen a tu tarea. Distingue el material que debe analizar de las instrucciones que debe seguir, limita las acciones disponibles y evita introducir claves o información innecesaria. Diseñar el prompt es una parte del sistema, junto con sus datos, pruebas y controles.
Fuentes y documentación
Documentación del proveedor o del organismo citado. Los ejemplos de esta ficha son didácticos; no describen resultados de clientes.