Estás usando mal ChatGPT. A continuación, le indicamos cómo preguntar como un profesional

Las indicaciones de promt de ChatGPT más inteligentes conducen a respuestas más inteligentes.

 

Si tu interacción con ChatGPT se limita a preguntas de una sola línea como «escribe un email» o «explícame la gravedad», te estás perdiendo el 90% de su potencial. La diferencia entre una respuesta genérica y una brillante no está en la inteligencia de la IA, sino en la inteligencia de la indicación o «prompt» que le proporcionas.

La creciente disciplina de la ingeniería de prompts —el arte de comunicarse eficazmente con modelos de lenguaje— demuestra que las indicaciones más inteligentes conducen a respuestas más inteligentes. No se trata de magia, sino de técnica.

El Cambio de Mentalidad: De Cajero Automático a Aprendiz Colaborativo

La mayoría de la gente trata a ChatGPT como un cajero automático de palabras: introduces una solicitud básica y obtienes una respuesta estándar. El cambio radical llega cuando empiezas a tratarlo como un colaborador junior o un aprendiz superpoderoso al que hay que contextualizar y guiar.

«El mayor error es suponer que el modelo sabe lo que tú sabes y lo que quieres», explica un investigador en el campo de la IA. «Los LLM no leen mentes. Operan basándose en el contexto que les das. Cuanto mejor sea el contexto, mejor será el resultado».

Estrategias Clave para «Preguntar como un Pro»

Basándonos en la experiencia de usuarios avanzados y documentación de empresas como OpenAI y Anthropic, estas son las estrategias que marcan la diferencia:

1. El Contexto es Rey: La Técnica del «Role-Playing»
En lugar de hacer una pregunta abierta, asigna a ChatGPT un rol o una profesión. Esto ajusta inmediatamente el tono, el estilo y la profundidad de la respuesta.

• Mal prompt: «Explícame la inflación.»

• Buen prompt: «Actúa como un economista jefe del Banco Central. Necesito explicarle la inflación actual a un grupo de estudiantes de bachillerato. Usa analogías sencillas y evita jerga técnica excesiva.»

2. La Estructura C-R-E: Contexto, Rol y Ejemplo
Los prompts más efectivos suelen seguir esta estructura, recomendada por varios medios especializados:

• Contexto: Proporciona el escenario y la información de fondo.

• Rol: Asigna una identidad al modelo.

• Ejemplo (Opcional pero poderoso): Muestra el formato o estilo de respuesta que deseas.

• Ejemplo aplicado: «Contexto: Estoy escribiendo una propuesta de proyecto para lanzar una nueva aplicación de bienestar. Rol: Actúa como un consultor de startups especializado en pitches para inversores. Instrucción: Escribe un párrafo de apertura para mi propuesta que sea convincente y capture la atención inmediatamente. Ejemplo de estilo: Quiero un tono similar a este: ‘En un mundo donde el estrés laboral cuesta a las empresas X millones al año, presentamos una solución que no solo mejora la salud del empleado, sino que impulsa la productividad’.»

3. Instrucciones Paso a Paso para Tareas Complejas
Para problemas lógicos o de escritura técnica, desglosa la tarea. Esto obliga al modelo a razonar de forma más estructurada y reduce alucinaciones.

• Mal prompt: «Crea un plan de marketing.»

• Buen prompt: «Vamos a crear un plan de marketing para un nuevo café. Sigue estos pasos: 1. Identifica el público objetivo principal. 2. Define tres mensajes clave de la marca. 3. Propón dos tácticas de marketing para redes sociales y una táctica offline. 4. Sugiere una métrica para medir el éxito de cada táctica.»

4. El Poder de la Iteración: «Mejora, no empieces de cero»
Tu primer prompt es el comienzo de la conversación, no el final. Usa el hilo de conversación para refinar:

• Usuario: «Escribe una descripción para un apartamento en Airbnb.»

• ChatGPT: [Proporciona una descripción].

• Usuario: «Está bien, pero hazla más cálida y familiar. Añade que hay parques cerca y reforma la última frase para que suene más emocionante.»

Fuentes y Evidencias

Este enfoque no es solo anecdótico. Un estudio reciente de Anthropic sobre la eficacia de los prompts encontró que las instrucciones estructuradas y con roles específicos mejoraban significativamente la precisión y utilidad de las respuestas de su modelo Claude. Por su parte, OpenAI en su documentación para desarrolladores enfatiza la importancia de proporcionar «ejemplos en few-shot learning» y ser lo más descriptivo posible.

Descargo de responsabilidad: Como se señala en el texto original, el autor no es un ingeniero profesional de IA. Lo que sigue es una mezcla de investigación y su propia visión y experiencia personal. Si eres un experto en modelos de lenguaje, tu opinión es valiosa. «Con gusto me dirán que estoy equivocado», bromea el autor.

Aún así, este simple cambio de mentalidad —de ver a ChatGPT como un colaborador en lugar de un oráculo— puede ayudar a cualquiera a sacar mucho más provecho de la herramienta. La prueba está en los resultados. La próxima vez que te sientes frente al chat, en lugar de pedir algo rápido, tómate un minuto para construir un prompt con contexto, rol y propósito. La diferencia no será sutil.

¿El resultado final? Respuestas más nítidas, más precisas y más adaptadas a tus necesidades específicas, transformando la interacción de una novedad a una ventaja profesional tangible.