Cómo pedirle las cosas: el prompt como instrucción

Cuando le escribes "hazme un resumen de facturación electrónica", el modelo tiene que adivinar como diez cosas al mismo tiempo: ¿para un estudiante o para un experto?, ¿de Colombia o de España?, ¿de media página o de cinco?, ¿en párrafos o en viñetas?, ¿formal o informal? Como no sabe, escoge la opción más común en el montón enorme de texto con el que fue entrenado. Y lo más común en internet suele ser genérico, largo y con sabor a Wikipedia.

Esto es útil entenderlo bien: el modelo no está leyendo tu mente ni tu carpeta de la universidad. No sabe que tu profesor odia las viñetas, que la entrega es en Word, que el tema es Colombia. Cada dato que no le des es un espacio en blanco que él rellena por su cuenta.

Hay una segunda razón. Estos modelos funcionan por probabilidad: van escogiendo la siguiente palabra más plausible dada tu instrucción. Mientras más específica sea la instrucción, más se estrecha el rango de respuestas posibles y más cerca queda de lo que tú querías. Un prompt vago abre la puerta a mil respuestas correctas-pero-inútiles; un prompt preciso deja pocas puertas abiertas, y casi todas te sirven.

Una forma sencilla de comprobarlo: imagina que le mandas ese mismo mensaje por WhatsApp a un compañero de clase que no ha visto la materia. ¿Podría hacer el trabajo? Si tu compañero te respondería "¿pero resumen de qué exactamente, para qué clase, de qué largo?", entonces tu prompt está incompleto. La IA no te va a hacer esas preguntas (a menos que se lo pidas): simplemente va a asumir y a entregar.

El arreglo no es escribir más bonito. Es escribir más completo. Y para no tener que pensar cada vez qué falta, existe una estructura.

Esta es la estructura que vas a usar de aquí en adelante. No tienes que escribirla en este orden ni ponerle etiquetas: es una lista mental de chequeo.

1. Rol. Desde qué punto de vista quieres que responda. "Actúa como un profesor de contabilidad que le explica a alguien de primer semestre". Sirve porque le fija el nivel de lenguaje y el tipo de detalle. Ojo: el rol no le da conocimiento nuevo ni lo vuelve experto de verdad, solo cambia cómo escribe.

2. Contexto. Quién eres, para qué es esto, quién lo va a leer. "Soy estudiante de séptimo semestre en una universidad en Bucaramanga, es un trabajo para la clase de Tributaria, lo lee mi profesor". Es la pieza que más gente olvida y la que más mejora el resultado.

3. Tarea. El verbo concreto. No "háblame de", sino resume, compara, corrige, traduce, haz una lista de, explícame paso a paso, genera tres opciones de. Un verbo claro produce una respuesta clara.

4. Formato. Cómo lo quieres entregado: largo ("máximo 300 palabras", "3 párrafos"), estructura ("tabla de dos columnas", "lista numerada", "párrafos sin viñetas"), tono ("formal", "como si se lo explicaras a un familiar").

5. Límites. Lo que no debe hacer, o las reglas del juego: "no inventes cifras", "si no estás seguro de un dato, dilo", "no uses ejemplos de Estados Unidos", "no incluyas introducción ni conclusión, ve directo al punto", "usa lenguaje sencillo, sin tecnicismos sin explicar".

No todas las piezas hacen falta siempre. Para "¿cómo se escribe 'haber' o 'a ver'?" basta la tarea. Pero apenas el pedido tenga que servirle a alguien más —un profesor, un jefe, un cliente— vale la pena pasar por las cinco. Toma treinta segundos más y te ahorra tres rondas de correcciones.

El error más común de principiante es tratar la primera respuesta como si fuera un veredicto. No lo es. Es un borrador, y tú eres quien edita. La conversación con una IA está diseñada para seguir: puedes responderle y corregirla, y el modelo mantiene el hilo de lo que ya escribieron.

La clave de iterar bien es corregir en concreto, no en abstracto. "No me gustó, hazlo mejor" no le dice nada: el modelo va a producir otra versión igual de aleatoria. Comparado con eso, "el segundo párrafo está muy técnico, reescríbelo con lenguaje de primer semestre y quita la palabra 'devengo'" es una instrucción que puede ejecutar.

Tres movimientos de iteración que te van a servir siempre:

• Corregir una pieza: "Está bien el contenido, pero es muy largo. Déjalo en 200 palabras sin quitar la idea de la trazabilidad."
• Pedir opciones: "Dame tres versiones de la introducción, con enfoques distintos, y numera cada una." Escoges y sigues con esa.
• Preguntar antes de generar: "Antes de escribir, hazme las 3 preguntas que necesitas para que esto quede bien." Esto voltea la dinámica y suele revelar que a ti tampoco te quedaba claro qué querías.

Dos advertencias honestas. Primero: si después de dos o tres correcciones la respuesta sigue mal, no sigas parchando. Borra y vuelve a empezar con un prompt nuevo que ya incluya todo lo que aprendiste en los intentos fallidos; suele salir mejor que arrastrar una conversación torcida. Segundo: iterar mejora la forma, pero no verifica el contenido. Que un texto quede bien escrito no significa que sea cierto. La IA puede afirmar con toda seguridad cosas falsas —eso se llama alucinación— y una respuesta pulida es igual de capaz de estar equivocada que una fea. Comprobar los datos es tema de la Lección 4, y no es opcional.

Estos son los patrones que más se repiten cuando alguien está empezando. Reconocerlos vale más que memorizar plantillas.

Pedir varias cosas en un solo mensaje. "Resúmeme esto, tradúcelo al inglés, hazme una presentación y dime qué opinas." El modelo hace las cuatro cosas a medias. Arreglo: una tarea por mensaje, en orden. La conversación guarda el hilo, así que no pierdes nada.

Usar la IA como buscador. "¿Cuál es el puntaje que pidió Ingeniería de Sistemas en tal universidad este año?" Un modelo de lenguaje genera texto plausible; no consulta la página de la universidad (salvo que la herramienta tenga búsqueda activada y te muestre la fuente). Arreglo: para datos verificables —cifras, fechas de trámites, requisitos, la TRM de hoy— ve a la fuente oficial. Usa la IA para entender, comparar y redactar, no para averiguar hechos.

Aceptar el primer resultado. Sale algo decente, se copia y se pega. Arreglo: leerlo completo con ojo crítico y hacer al menos una ronda de corrección. Si te da pereza leerlo, tampoco lo entregues.

Meter datos personales sin necesidad. Nombres completos, cédula, dirección, historia clínica, datos de terceros. Arreglo: escribe el prompt con datos genéricos ("un estudiante", "la empresa") y pon los datos reales tú mismo al final, en tu documento. Esto conecta con lo que viste en la Lección 1 sobre privacidad.

Prompts adornados en vez de específicos. "Eres el mejor escritor del mundo, brillante y creativo." Los superlativos no aportan; lo que aporta es decir el nivel del lector, el largo y el formato. Cambia los halagos por instrucciones.

Un hábito que ahorra tiempo: guarda tus prompts que funcionaron en una nota del celular o en un documento. Con seis o siete plantillas propias —resumir lecturas, redactar correos formales, preparar un parcial— ya no arrancas de cero nunca más.