Cómo redactar prompts efectivos y obtener mejores respuestas de la IA | OpenWebinars

Qué es un prompt y por qué es clave en la interacción con la IA

Cuando interactúas con un asistente de inteligencia artificial, la forma en que formulas tu petición marca la diferencia entre una respuesta vaga y una solución concreta. Esa petición inicial recibe el nombre de prompt y se ha convertido en el punto de partida de cualquier trabajo con modelos de lenguaje. Aunque pueda parecer algo tan simple como escribir una pregunta, en realidad el prompt funciona como la “instrucción de trabajo” que guía a la IA.

Definición de prompt en el contexto de la IA

Un prompt es el texto que introduces en un modelo de inteligencia artificial para que genere una respuesta. Puede ser una pregunta, una instrucción, una descripción o incluso un conjunto de ejemplos. La IA no entiende el mundo como lo haría un humano, por lo que depende por completo de cómo le planteas la solicitud. Cuanto más clara, específica y estructurada sea tu instrucción, más cerca estarás de obtener la respuesta que necesitas.

Ejemplos de prompts simples y cómo los interpreta la IA

Un mismo modelo de IA puede dar resultados muy distintos según cómo se redacte el prompt:

Prompt vago: Háblame de marketing.
Respuesta de la IA: Un texto genérico sobre marketing, sin enfoque ni profundidad.

Prompt claro: Explica en 3 párrafos cuáles son las estrategias de marketing digital más efectivas para una pyme en España.
Respuesta de la IA: Un contenido más enfocado, estructurado y aplicable al contexto de una pequeña empresa en un país concreto.

Estos ejemplos muestran que la IA responde “a lo que entiende”, y lo que entiende depende directamente de cómo está escrito el prompt.

La importancia de la claridad y el contexto

La claridad evita malentendidos y el contexto aporta precisión. Si no das detalles, el modelo rellenará los huecos con información general, que puede no servirte. En cambio, si especificas el rol que quieres que adopte (“actúa como consultor de recursos humanos”), el formato deseado (“responde en una tabla comparativa”) o el público objetivo (“explica como si hablaras con estudiantes de secundaria”), la IA puede ofrecer una salida mucho más alineada con tus necesidades.

En otras palabras: el prompt es la palanca que transforma un modelo genérico en un asistente adaptado a tu propósito. Aprender a diseñarlo bien es el primer paso para aprovechar todo el potencial de la inteligencia artificial.

Qué significa prompt engineering y por qué lo necesitas

El término prompt engineering hace referencia al conjunto de técnicas y buenas prácticas para diseñar peticiones a la inteligencia artificial de forma que generen las respuestas más útiles posibles. Aunque pueda sonar sofisticado, en realidad se trata de aprender a comunicarse con claridad con los modelos de IA, del mismo modo que ajustamos nuestro lenguaje según a quién nos dirigimos en una reunión o en un informe.

Prompt engineering como nueva habilidad digital

Así como en el pasado fue imprescindible aprender a usar hojas de cálculo o gestionar el correo electrónico, hoy el prompt engineering se perfila como una de las habilidades digitales más demandadas. Saber redactar un buen prompt significa ahorrar tiempo, mejorar la calidad de la información recibida y evitar retrabajos. En muchos sectores ya se considera una competencia transversal, al mismo nivel que la comunicación escrita o el pensamiento crítico.

Beneficios directos en productividad y precisión

El impacto práctico es inmediato. Un profesional que domina estas técnicas puede:

• Redactar textos con el tono adecuado en menos tiempo.
• Obtener resúmenes claros a partir de documentos extensos.
• Generar ideas alternativas cuando necesita creatividad.
• Estandarizar tareas repetitivas con instrucciones reutilizables.

Cada uno de estos beneficios se traduce en más productividad y menos esfuerzo cognitivo, lo que convierte al prompt engineering en un aliado estratégico para cualquier rol.

Casos de uso en el trabajo diario

El valor del prompt engineering se aprecia en situaciones concretas:

Ejemplo 1 – Comunicación interna

• Prompt: Redacta un correo breve para recordar a un equipo de marketing que la reunión de estrategia se ha cambiado al jueves a las 10:00, manteniendo un tono profesional pero cercano.
• Resultado esperado: Un mensaje conciso, claro y adaptado al contexto.

Ejemplo 2 – Apoyo en investigación

• Prompt: Resume en 5 puntos las principales conclusiones de este informe sobre tendencias de ciberseguridad en 2025, orientado a directivos no técnicos.
• Resultado esperado: Una síntesis clara, en formato de lista, útil para la toma de decisiones.

Estos casos muestran cómo un prompt bien diseñado no es solo una instrucción, sino una herramienta que acelera el trabajo y aporta valor inmediato.

Principios básicos para redactar prompts efectivos

El primer paso para dominar el prompt engineering es interiorizar una serie de principios sencillos que marcan la diferencia entre una interacción mediocre y una realmente útil con la IA. Aunque no son reglas rígidas, sí funcionan como guías prácticas que cualquier profesional puede aplicar desde el primer día.

Usar instrucciones claras y específicas

Un error común es redactar preguntas vagas esperando que la IA adivine lo que necesitamos. Cuanto más precisa sea tu instrucción, más ajustada será la respuesta.

Ejemplo:

• Prompt poco claro: Escribe sobre sostenibilidad.
• Prompt efectivo: Escribe un artículo de 300 palabras sobre prácticas de sostenibilidad en la logística de empresas de retail en España, con un enfoque en reducción de emisiones de CO₂.

Añadir contexto relevante para la tarea

La IA no conoce tu situación particular a menos que la describas. Aportar detalles como el sector, el público objetivo o el propósito de la tarea ayuda a obtener resultados útiles.

Ejemplo:

• Prompt genérico: Haz un resumen de este texto.
• Prompt con contexto: Resume este texto en 5 puntos clave para presentarlo en una reunión con el comité directivo, usando un lenguaje claro y conciso.

Ajustar el tono y el rol de la IA

Indicarle a la IA qué papel debe adoptar mejora notablemente la coherencia de la respuesta. Puedes pedir que actúe como profesor, consultor, periodista o experto en un área específica.

Ejemplo:

• Prompt sin rol: Explica qué es el RGPD.
• Prompt con rol: Actúa como un consultor legal y explica en un párrafo qué es el RGPD, adaptando el lenguaje a un equipo de marketing que no tiene formación jurídica.

Iterar y refinar: el valor de probar diferentes versiones

El primer intento no siempre es el mejor. La clave está en refinar el prompt con ajustes progresivos hasta alcanzar el resultado esperado. Esta iteración convierte a la IA en un colaborador flexible.

Ejemplo de iteración:

• Prompt inicial: Dame ideas para un post en LinkedIn sobre innovación en pymes.
• Refinamiento: Dame 5 ideas para un post en LinkedIn sobre innovación en pymes tecnológicas en España, con un tono inspirador y ejemplos de empresas conocidas.

Esta práctica convierte la prueba y error en un proceso estratégico que afina la calidad de las respuestas.

Ejemplos prácticos de antes y después con prompts sencillos

Una de las formas más claras de entender el valor del prompt engineering es ver cómo cambia la respuesta de la IA cuando pasamos de una instrucción vaga a otra bien estructurada. A continuación tienes algunos ejemplos comparativos que muestran cómo pequeños ajustes en la redacción pueden transformar los resultados.

Ejemplo:

• Antes: “Escríbeme un plan de marketing.”
• Después: “Crea un plan de marketing digital para una startup de software B2B que quiere aumentar un 20 % sus leads en los próximos 6 meses, con acciones concretas en SEO, campañas de pago y redes sociales.”

Ejemplo:

• Antes: “Explícame qué es la inteligencia artificial.”
• Después: “Explica en menos de 200 palabras qué es la inteligencia artificial, con un ejemplo práctico en el sector educativo y un lenguaje adaptado para estudiantes de secundaria.”

Estos principios básicos demuestran que no se trata de escribir más, sino de escribir mejor, con claridad, contexto y propósito.

Técnicas avanzadas de prompt engineering

Una vez que dominas los principios básicos, es posible dar un paso más y aplicar técnicas avanzadas que multiplican la calidad de las respuestas. Estas estrategias permiten estructurar mejor la información, controlar el formato de salida y aprovechar al máximo la capacidad de los modelos de inteligencia artificial.

Cómo estructurar información en pasos o listas

La IA responde mejor cuando las instrucciones siguen un orden lógico. Pedirle que organice la respuesta en pasos o listas facilita la claridad y hace que el resultado sea más útil.

Ejemplo:

• Prompt básico: Explica cómo implantar una política de teletrabajo.
• Prompt avanzado: Explica cómo implantar una política de teletrabajo en una empresa de 200 empleados en España. Presenta la respuesta en 6 pasos numerados que incluyan comunicación interna, normativa legal y herramientas digitales.

Uso de ejemplos en el prompt para guiar la respuesta

Ofrecer a la IA un ejemplo de lo que esperas es una de las técnicas más efectivas para obtener resultados alineados con tus necesidades.

Ejemplo:

• Prompt sin ejemplo: Redacta un post en redes sociales para anunciar un webinar de ciberseguridad.
• Prompt con ejemplo: Redacta un post en redes sociales para anunciar un webinar de ciberseguridad. Aquí tienes un ejemplo de estilo que me gusta: “Únete a nuestro próximo encuentro sobre innovación digital, donde exploraremos nuevas tendencias para tu negocio. ¡No te lo pierdas!”.

Instrucciones sobre formato y extensión de la salida

Indicar el formato (tabla, lista, párrafo corto) y la extensión (número de palabras, párrafos o viñetas) ayuda a obtener un resultado más manejable.

Ejemplo:

• Prompt genérico: Resume las ventajas del machine learning.
• Prompt avanzado: Resume las ventajas del machine learning en 5 viñetas claras, cada una con un título breve en negrita y una explicación de máximo 30 palabras.

Combinar múltiples objetivos en un solo prompt

Es posible pedir a la IA que realice varias acciones, siempre que las instrucciones estén bien estructuradas. De esta manera se consigue ahorrar tiempo y recibir resultados más completos.

Ejemplo:

• Prompt sencillo: Escribe un informe sobre tendencias en marketing digital.
• Prompt avanzado: Escribe un informe de 800 palabras sobre tendencias en marketing digital en 2025. Divide el contenido en 3 secciones (SEO, redes sociales, IA generativa). Añade una conclusión final con recomendaciones prácticas para pymes.

Ejemplos comparativos con diferentes modelos de IA

Los modelos de IA no responden de la misma manera. Probar un mismo prompt en ChatGPT 5, Gemini 2.5 Pro o Claude Sonnet 4 puede ofrecer matices distintos.

Ejemplo:

• Prompt utilizado: Explica en 150 palabras cómo la inteligencia artificial puede mejorar la atención al cliente en una empresa de telecomunicaciones.

  • ChatGPT 5: Tiende a dar ejemplos detallados y centrados en la automatización de respuestas.
  • Gemini 2.5 Pro: Aporta un enfoque más analítico y con referencias al ecosistema Google.
  • Claude Sonnet 4: Destaca la importancia de la empatía y el contexto humano en la atención al cliente.

Este tipo de comparaciones permite elegir el modelo más adecuado según la tarea, y demuestra cómo el diseño del prompt es una competencia transferible entre diferentes plataformas.

Errores comunes al escribir prompts y cómo evitarlos

Incluso quienes ya utilizan la inteligencia artificial a diario cometen errores frecuentes al redactar prompts. Identificarlos y corregirlos es fundamental para aprovechar de verdad el potencial de estas herramientas. Estos son algunos de los fallos más habituales y cómo evitarlos.

Pedir demasiado en una sola instrucción

Un error clásico es querer que la IA haga demasiadas cosas a la vez. Esto suele dar como resultado respuestas largas, confusas o incompletas.

Ejemplo:

• Prompt incorrecto: Escribe un artículo de 1.000 palabras sobre sostenibilidad, incluye estadísticas actualizadas, casos de éxito en Europa, propuestas para pymes y una conclusión inspiradora.
• Problema: La petición mezcla demasiados objetivos y el modelo tiende a ser superficial.
• Cómo corregirlo: Divide la tarea en partes más pequeñas o pide primero un esquema y después desarrolla cada sección.

Redactar de forma vaga o ambigua

Si el prompt no es específico, la respuesta será genérica. Pedir “hazme un informe” sin indicar extensión, audiencia o tema da lugar a resultados poco útiles.

Ejemplo:

• Prompt incorrecto: Haz un informe sobre ventas.
• Problema: La IA no sabe qué periodo, qué sector ni qué profundidad esperas.
• Prompt corregido: Haz un informe de 500 palabras sobre la evolución de las ventas online en el sector retail en España en 2024, con datos organizados en 3 secciones: contexto, cifras y tendencias.

Olvidar revisar y ajustar los resultados

La IA no es infalible y puede cometer errores, dar datos desactualizados o inventados. Confiar ciegamente en la primera respuesta es un fallo que reduce el valor del trabajo.

Ejemplo:

• Prompt: Dame estadísticas recientes sobre comercio electrónico en Europa.
• Posible problema: El modelo puede dar cifras aproximadas o de años anteriores sin indicarlo.
• Cómo corregirlo: Añade instrucciones como “usa solo fuentes de 2023 o posteriores” y revisa manualmente en fuentes oficiales como Eurostat o la Agencia Española de Protección de Datos para cuestiones relacionadas con RGPD.

Revisar y contrastar la información asegura que los resultados sean fiables y aplicables al contexto real de trabajo.

Ejemplos de errores frecuentes y su corrección

Para cerrar este bloque, aquí tienes ejemplos sintéticos de fallos habituales y su versión corregida, que puedes adaptar a tus casos reales:

• Error: Pedir “explica la ley de protección de datos” sin indicar a quién va dirigido.

  • Corrección: “Explica en 200 palabras la ley de protección de datos para un grupo de estudiantes universitarios de comunicación, usando ejemplos sencillos.”

• Error: Solicitar “escribe una presentación” sin más detalles.

  • Corrección: “Escribe una presentación en PowerPoint de 6 diapositivas para un comité directivo, con foco en la evolución de las ventas trimestrales, destacando oportunidades y riesgos.”

Estos ejemplos muestran cómo especificar audiencia, formato y objetivo elimina ambigüedades y mejora de inmediato la calidad de la salida.

Aplicaciones prácticas en el trabajo diario

El verdadero valor del prompt engineering se aprecia cuando se aplica a tareas concretas del día a día. Desde la comunicación interna hasta la gestión de proyectos, diseñar prompts efectivos puede ahorrar horas de trabajo y mejorar la calidad de los resultados. A continuación encontrarás ejemplos prácticos que cualquier profesional puede adaptar a su contexto.

Redactar correos más claros y directos

La IA puede ayudarte a estructurar y dar tono a tus mensajes, evitando malentendidos y ahorrando tiempo.

Ejemplo de prompt: Redacta un correo breve para recordar a un equipo de marketing que la reunión de estrategia se ha movido al jueves a las 10:00. Mantén un tono profesional pero cercano.

En este caso, el prompt reduce la ambigüedad y genera un mensaje concreto que puede usarse casi sin cambios.

Resumir información extensa en minutos

Cuando trabajas con informes largos o documentos densos, un buen prompt puede condensar la información en puntos clave listos para usar.

Ejemplo de prompt: Resume este informe en 7 puntos claros para presentarlos en una reunión de comité