Prompt engineering avanzado: cadenas de prompts, salidas estructuradas y menos alucinaciones

En la lección 3 aprendiste la fórmula de 6 elementos, que resuelve la mayoría de tareas del día a día. Esta lección abre el nivel intermedio con el prompt engineering avanzado: las técnicas que usan quienes trabajan con IA a diario: dividir el trabajo en pasos, controlar el formato de salida, anclar las respuestas a tus documentos y tratar los prompts como herramientas que se prueban y se mejoran. Funcionan igual en ChatGPT, Claude, Gemini o Copilot.

Encadenar prompts: una tarea grande, varios pasos pequeños

Cuando pides algo complejo en un solo mensaje ("analiza estas 40 reseñas, encuentra los problemas, propón soluciones y redacta un correo al equipo"), la IA hace todo a la vez y la calidad de cada parte baja. Es más eficaz dividir el trabajo en una cadena: cada paso tiene un objetivo claro y su resultado alimenta al siguiente.

Paso 1 · Extraer
"Lee estas reseñas y lista cada problema mencionado, con la cita
textual. No interpretes todavía."

Paso 2 · Agrupar
"Agrupa los problemas de la lista anterior en categorías. Para cada
categoría indica cuántas reseñas la mencionan y ordénalas de mayor
a menor."

Paso 3 · Proponer
"Para las 3 categorías más frecuentes, propón 2 soluciones cada una,
con costo estimado (bajo, medio, alto) y plazo."

Paso 4 · Comunicar
"Con todo lo anterior, redacta un correo de 200 palabras para el
equipo de operaciones: problema principal, datos y propuesta."

Ventajas: puedes revisar y corregir cada paso antes de seguir (si la extracción tiene un error, lo detectas antes de que contamine las conclusiones), cada instrucción es simple y el resultado final es mucho más sólido.

Salidas estructuradas: respuestas listas para usar

Si vas a copiar el resultado a Excel, a un CRM o a otra herramienta, pide exactamente la estructura que necesitas. Cuanto más precisa sea la plantilla, menos tendrás que editar.

Tablas

Devuelve una tabla con estas columnas exactas, en este orden:
Fecha | Cliente | Producto | Problema | Urgencia (Alta/Media/Baja)
Una fila por mensaje. Si un dato no aparece, escribe "N/D".
No añadas texto antes ni después de la tabla.

JSON (para automatizaciones)

Cuando el resultado lo leerá otro programa (por ejemplo, en una automatización o en un script de Python), pide JSON y muestra el formato:

Extrae los datos de esta factura y responde SOLO con JSON válido,
sin explicaciones, con esta forma:
{"proveedor": "", "numero": "", "fecha": "AAAA-MM-DD",
 "subtotal": 0, "impuesto": 0, "total": 0}
Usa null en los campos que no encuentres.

Plantillas fijas

Para documentos que generas a menudo (actas, fichas de producto, informes de visita), pega la plantilla vacía y pide que la complete: el resultado siempre tendrá el mismo formato, y será fácil de comparar y revisar.

Anclar las respuestas a tus documentos

Viste en la lección 2 que los modelos pueden inventar datos plausibles. Cuando trabajas con documentos (contratos, informes, normas, actas), estas instrucciones reducen mucho el riesgo:

1. Limita la fuente: "Responde únicamente con la información del documento adjunto".
2. Permite el "no sé": "Si la respuesta no está en el documento, escribe 'No aparece en el documento'". Sin esta salida, el modelo tiende a rellenar.
3. Pide citas textuales: "Para cada afirmación, copia entre comillas la frase del documento que la respalda e indica la sección o página". Así verificas en segundos.
4. Primero extrae, después concluye: "Primero copia las cláusulas relevantes; después, basándote solo en ellas, responde la pregunta".

<documento>
[pega aquí el contrato]
</documento>

Pregunta: ¿Qué penalización hay si cancelo antes de 12 meses?

Instrucciones:
1. Copia textualmente las cláusulas que hablen de cancelación o
   penalización, con su número.
2. Responde la pregunta usando solo esas cláusulas.
3. Si el documento no lo especifica, dilo claramente.

Roles críticos: haz que la IA te contradiga

Por defecto, los asistentes tienden a darte la razón y a valorar bien lo que les muestras. Para decisiones importantes, pídele explícitamente lo contrario:

• Abogado del diablo: "Este es mi plan para lanzar el servicio de delivery. Actúa como un inversor escéptico: dame las 5 razones más fuertes por las que podría fracasar".
• Premortem: "Imagina que dentro de un año este proyecto fracasó. Escribe la historia de por qué fracasó". Revela riesgos que no veías.
• Panel de expertos: "Evalúa esta propuesta desde tres perspectivas: finanzas, cliente y operaciones. Señala dónde no están de acuerdo".
• Evaluación con criterios: "Califica este texto del 1 al 5 en claridad, persuasión y exactitud, justifica cada nota y di qué cambiarías para subir cada una a 5".

Metaprompting: que la IA mejore tus prompts

La IA es muy buena escribiendo instrucciones para sí misma. Dos formas de aprovecharlo:

MEJORAR UN PROMPT
Voy a usar este prompt muchas veces para [tarea]. Mejóralo para que
los resultados sean más precisos y consistentes. Explica qué
cambiaste y por qué. Prompt actual:
"""
[tu prompt]
"""

CREAR UN PROMPT DESDE CERO
Quiero un prompt reutilizable para [tarea]. Hazme primero las
preguntas que necesites sobre el objetivo, el público, el formato y
los errores que quiero evitar. Después escribe el prompt con
espacios marcados como [ASÍ] para lo que cambia cada vez.

Prueba tus prompts como un profesional

Un prompt que usarás muchas veces (para clasificar correos, resumir llamadas o redactar fichas) merece una prueba seria, igual que se prueba una fórmula de Excel antes de usarla en todo el archivo:

1. Reúne entre 10 y 20 casos reales, incluidos casos difíciles: mensajes ambiguos, incompletos, con errores de ortografía, en otro idioma o fuera de tema.
2. Define qué es un buen resultado antes de probar: categoría correcta, sin datos inventados, extensión máxima, tono.
3. Ejecuta el prompt con todos los casos y anota cuántos salen bien.
4. Mejora una cosa cada vez (añade un ejemplo, aclara una regla) y vuelve a probar con los mismos casos. Así sabes si el cambio ayudó.
5. Guarda la versión ganadora en tu biblioteca de prompts con la fecha y para qué sirve.

PROMPT 1 · Extracción
Lee los comentarios entre <comentarios> y devuelve SOLO una tabla:
N.º | Sentimiento (Positivo/Negativo/Mixto) | Tema principal | Cita clave
Temas permitidos: Precio, Atención, Rapidez, Calidad, Otro.
Si un comentario menciona varios temas, elige el principal.
<comentarios>
[pega aquí]
</comentarios>

PROMPT 2 · Análisis
Con la tabla anterior: cuenta cuántos comentarios hay por tema y
sentimiento, ordena los temas por número de comentarios negativos y
señala el tema que más preocupa con 2 citas que lo ilustren.

PROMPT 3 · Redacción
Escribe un resumen ejecutivo de 150 palabras para el gerente:
1 frase con la conclusión principal, los datos que la respaldan y
2 acciones recomendadas. Tono directo, sin adjetivos innecesarios.

Resumen

• Divide las tareas complejas en cadenas de prompts y revisa cada paso.
• Pide estructuras exactas (tablas, JSON, plantillas) cuando el resultado irá a otra herramienta.
• Con documentos: limita la fuente, permite el "no aparece" y exige citas.
• Pide críticas, premortems y evaluaciones con criterios para no recibir solo halagos.
• Mejora tus prompts con la propia IA y pruébalos con un conjunto fijo de casos.

En la próxima lección aplicarás estas técnicas a la creación de contenido: textos, redes sociales, imágenes y video.