¿Qué es un prompt en IA?

En el ámbito de la IA, un prompt es la información o las instrucciones que se proporcionan a un modelo para que genere una respuesta. Los prompts ayudan a la IA a comprender la tarea, a centrarse en la información relevante y a dar forma al resultado final.

Los prompts claros suelen dar lugar a resultados más precisos y útiles en tareas como la redacción, la programación, la investigación, la atención al cliente y la generación de imágenes. Cuanto más contexto y orientación proporciones, más fácil le resultará a la IA generar una respuesta que se ajuste a tu objetivo.

Los elementos fundamentales de los prompts son:

• Instrucción o tarea
• Contexto general
• Datos de entrada
• Restricciones o límites
• Formato de salida previsto

Un prompt puede pedirle a la IA que explique un tema, resuma un documento, genere código, cree una imagen, responda a una pregunta o reescriba un contenido con un tono o una estructura concretos.

Los sistemas modernos de inteligencia artificial admiten diversos tipos de prompts, entre los que se incluyen prompts de texto, de imagen, de código y multimodales que combinan texto, imágenes, audio y otros formatos de datos.

Explicación del concepto de prompt en la IA

Un prompt es el mensaje que le das a un modelo de IA para indicarle qué quieres, cómo debe responder y qué límites debe respetar. Funciona como una serie de instrucciones entre tú y el modelo.

Cuando pides: “Escribe un email a un cliente sobre un pedido retrasado“, la IA tiene una tarea básica.

Cuando añades: “Sé educado, no superes las 120 palabras y ofrece un descuento del 10%”, el modelo incluye instrucciones más claras.

La respuesta resulta más fácil de utilizar porque el prompt proporciona al modelo un objetivo, un tono, un formato y unos límites.

Un prompt puede guiar al modelo de tres formas principales: instrucciones, ejemplos y restricciones.

Instrucciones: indican al modelo qué debe hacer. Podrías decir: “Resume este artículo en un lenguaje sencillo” o “Elabora una explicación sobre el alojamiento en la nube dirigida a principiantes“. Estos prompts definen la tarea principal.

Ejemplos: muéstrale al modelo qué tipo de respuesta esperas. Si incluyes un ejemplo de descripción de producto, un email o un párrafo, el modelo podrá seguir ese estilo más fielmente. Esto resulta útil cuando necesitas una estructura o un tono concretos.

Restricciones: establece límites. Puedes pedir una respuesta breve, una tabla, una guía paso a paso, un tono amable o una respuesta adaptada a principiantes. Las restricciones ayudan a eliminar resultados no deseados. Además, hacen que la respuesta sea más práctica.

La calidad del prompt influye en la precisión porque las instrucciones claras reducen los malentendidos.

Por ejemplo, si solicitas asesoramiento jurídico, orientación médica o instrucciones técnicas sin proporcionar contexto, es posible que el modelo ofrezca una respuesta en la que falten detalles importantes. Si indicas la situación, el público destinatario, los límites y el formato deseado, la respuesta será más concreta y más fácil de verificar.

La calidad de los promts también influye en su utilidad. Una respuesta correcta puede resultar difícil de utilizar si es demasiado larga, demasiado técnica o está dirigida a un público equivocado.

Un buen prompt le dice al modelo qué significa “útil” en ese momento. Podría tratarse de una breve lista de comprobación, una explicación para principiantes, un borrador de email, una tabla comparativa o un plan detallado.

¿Cuál es la diferencia entre prompt y query?

Una consulta es una breve solicitud de información, mientras que un prompt es un conjunto más completo de instrucciones para un modelo de IA. Ambas parten de una pregunta o una tarea, pero funcionan de manera diferente.

Una búsqueda tradicional te ayuda a encontrar información ya existente. Escribes unas cuantas palabras en un motor de búsqueda, como “El mejor CRM para pequeñas empresas” o “Cómo restablecer la contraseña de WordPress.” El motor de búsqueda muestra enlaces, páginas, vídeos o fragmentos que coinciden con esas palabras.

Un prompt de IA pide a un modelo que cree, explique, reescriba, compare, planifique o analice algo. En ingeniería de prompts, le asignas una tarea al modelo y le indicas cómo debe ser la respuesta. Esto puede incluir el público destinatario, el tono, la extensión, la estructura, los ejemplos y las limitaciones.

Una consulta sencilla podría ser: “Consejos sobre email marketing“.

Un prompt de IA más potente sería: “Explica cinco consejos de marketing por email para una pequeña tienda online. Utiliza un lenguaje sencillo, incluye un ejemplo práctico para cada consejo y presenta la respuesta en forma de lista de verificación.“

La segunda versión proporciona más prompts a la IA. Explica el tema, el público, el estilo, el nivel de detalle y el formato de salida.

Componentes clave de un prompt para la IA

Los fundamentos de la ingeniería de prompts combinan cuatro elementos básicos: instrucciones, contexto, datos de entrada y personaje o rol.

Cada componente ayuda al modelo a comprender qué es lo que quieres y cómo debe ser la respuesta.

1. Instrucciones

La instrucción indica a la IA qué acción debe realizar. Es la tarea principal del prompt.

Entre las instrucciones más habituales se encuentran:

• Resumir un documento
• Escribir una descripción del producto
• Traducir el texto
• Analizar los comentarios de los clientes
• Explicar un tema técnico
• Generar código

Unas instrucciones claras mejoran la calidad de la respuesta, ya que el modelo sabe exactamente qué tarea debe realizar.

Una instrucción poco clara: “Háblame del marketing”.

Una instrucción más clara: “Explica tres estrategias de marketing por email para una pequeña tienda online”.

El verbo que elijas también cambia el resultado. “Resumir” da lugar a una respuesta más breve. “Analizar” da lugar a una explicación más detallada. “Comparar” permite realizar una comparación lado a lado.

Los verbos precisos ayudan a la IA a centrarse en el resultado adecuado.

2. Contexto

El contexto proporciona a la IA información de fondo sobre la tarea. Ayuda al modelo a comprender la situación, el público o el objetivo que subyace a la solicitud.

El contexto puede incluir:

• A quién va dirigido este contenido
• El tema o el sector
• Detalles de la conversación anterior
• El objetivo de la respuesta
• Limitaciones técnicas o empresariales

Sin contexto, la IA completa la información por sí misma, lo que da lugar a respuestas genéricas.

Un prompt como “Redacta una página de destino” deja demasiadas preguntas sin respuesta.

Añadir contexto, como “Redacta una página de destino para una empresa de ciberseguridad dirigida a pequeñas empresas con menos de 50 empleados“, permite dar una respuesta más específica.

La segunda versión define con mayor claridad el público al que va dirigido el modelo y su caso de uso.

3. Datos de entrada

Los datos de entrada son la información que un modelo de IA recibe y analiza antes de generar una respuesta. Aportan el contexto, los ejemplos o el material que el modelo utiliza para procesar una tarea.

Dependiendo del sistema, los datos de entrada pueden incluir:

• Documentos de texto
• Preguntas
• Hojas de cálculo
• Fragmentos de código
• Opiniones de los clientes
• Conjuntos de datos
• Transcripciones

Si los datos de entrada están incompletos, desactualizados o mal redactados, la calidad de los resultados también se verá afectada.

Un prompt como “Resume este artículo” depende totalmente del artículo facilitado.

Lo mismo ocurre con el análisis de código. Los fragmentos de código limpios generan sugerencias de depuración más precisas. El código desordenado o incompleto da lugar a resultados menos fiables, ya que el modelo carece de información suficiente.

4. Persona o rol

Una “persona” o “rol” indica a la IA qué tipo de conocimientos especializados, estilo de comunicación o punto de vista debe utilizar a la hora de generar una respuesta. Ayuda a definir el tono de la respuesta, en qué detalles se centra y cómo se explica la información.

Puedes asignar funciones como, por ejemplo:

• Consultor de marketing
• Profesor
• Ingeniero de software
• Analista financiero
• Agente de atención al cliente

Un rol modifica el tono, el vocabulario y el estilo de la respuesta.

Por ejemplo, si le dices que “Ponte en la piel de un responsable de selección de personal y revisa este currículum“, el modelo se centrará más en las cualificaciones, la claridad y la evaluación de los candidatos.

Los prompts más eficaces combinan los cuatro componentes en una única petición clara:

“Actúa como consultor de recursos humanos. Redacta una guía de 500 palabras en la que se expliquen las mejores prácticas en materia de teletrabajo para propietarios de pequeñas empresas. Utiliza un lenguaje sencillo e incluye consejos sobre comunicación y productividad.”

Esta versión proporciona a la IA:

• Una instrucción: escribir una guía
• Contexto: propietarios de pequeñas empresas
• Un papel: consultor de recursos humanos
• Restricciones: 500 palabras y un lenguaje sencillo

El resultado es más específico, más fácil de usar y se ajusta mejor al objetivo del usuario.

Cómo funciona un prompt de IA

Un prompt funciona proporcionando a un modelo de IA un texto que este puede procesar e interpretar. El modelo desglosa el prompt en patrones lingüísticos más pequeños, utiliza el contexto circundante para estimar lo que quieres y, a continuación, genera una respuesta parte por parte.

1. Procesamiento de datos de entrada

El procesamiento de la entrada comienza cuando la IA recibe tu solicitud y la convierte en unidades más pequeñas denominadas tokens. Un token puede ser una palabra completa, parte de una palabra, un signo de puntuación o un símbolo.

Por ejemplo, la frase “Escribe un email breve” podría dividirse en tokens como “Escribir“, “un“, “breve” e “email“. Las palabras más largas o poco habituales se pueden dividir en partes más pequeñas.

Los modelos de IA procesan el texto de esta forma porque trabajan con patrones numéricos en lugar de interpretar el lenguaje como lo hacemos los humanos. Tras la tokenización, el modelo convierte cada token en una representación numérica denominada “embedding”.

Las representaciones ayudan al modelo a reconocer el significado, las relaciones entre las palabras y el contexto del prompt.

Por ejemplo, el modelo aprende que palabras como “coche” y “vehículo” están estrechamente relacionadas, aunque sean palabras diferentes. Esto ayuda a la IA a comprender mejor el contexto antes de generar una respuesta.

2. Interpretación del contexto

La interpretación del contexto es la fase en la que el modelo de IA analiza el prompt para comprender la tarea, el público, el tono y la respuesta esperada. En lugar de leer cada palabra por separado, el modelo evalúa cómo se relacionan las palabras y cómo se influyen entre sí.

Los modelos de lenguaje a gran escala utilizan un mecanismo denominado “atención” para determinar qué partes de la solicitud son más importantes a la hora de generar una respuesta. La atención ayuda al modelo a centrarse en las palabras clave, las instrucciones y las relaciones entre las ideas.

En un prompt como “Explica qué es el alojamiento en la nube a un principiante utilizando una analogía sencilla“, el modelo da más peso a palabras como “explicar“, “alojamiento en la nube“, “principiante” y “una analogía sencilla“. Esos términos determinan el tono, la complejidad y la estructura de la respuesta.

El contexto también incluye los mensajes anteriores de la conversación. Si primero le pides al modelo que redacte un email formal y después le dices: “Hazlo más accesible“, la IA utiliza la respuesta anterior para entender qué hay que cambiar.

Un contexto claro proporciona al modelo una orientación más sólida y reduce la ambigüedad. Las instrucciones que definen el público, el objetivo, el tono y el formato suelen generar respuestas más concisas y relevantes.

3. Generación de respuestas

La generación de respuestas se basa en la predicción. El modelo de IA predice cuál es el siguiente token más probable a partir de tu solicitud y del texto que ya ha generado.

El proceso se desarrolla paso a paso. El modelo genera un token, utiliza ese token como contexto adicional y, a continuación, predice el siguiente. Continúa creando la respuesta hasta llegar a una respuesta completa.

Si en la línea de comandos aparece “Enumera tres beneficios del ejercicio“, el modelo reconoce que la solicitud espera una respuesta breve y estructurada, y comienza a generar una lista. Cada nueva palabra depende tanto del prompt original como de la respuesta generada hasta ese momento.

Esta etapa se denomina “inferencia”. Durante la inferencia, el modelo aplica los patrones y las relaciones aprendidos durante el entrenamiento para generar una nueva respuesta en tiempo real.

No extrae una respuesta fija de una base de datos. En su lugar, genera texto de forma dinámica basándose en la probabilidad, el contexto y los patrones lingüísticos.

4. Formato de salida

El formato de salida es la forma en que el modelo de lenguaje a gran escala elabora la respuesta final según tus instrucciones. Si solicitas una tabla, una lista de comprobación, un resumen, un email o una guía paso a paso, el modelo utilizará ese formato al generar la respuesta.

Un prompt impreciso como “Explica en qué consiste la gestión de proyectos” podría dar lugar a un párrafo extenso.

Un prompt más claro aporta una mejor estructura:

“Explica en cinco puntos clave en qué consiste la gestión de proyectos a alguien que acaba de empezar su primer trabajo en una oficina“.

Ese prompt le indica al modelo el tema, el formato, el público y el nivel de detalle.

Un prompt claro guía cada etapa: cómo lee el modelo la información introducida, en qué detalles se centra, qué respuesta genera y cómo se presenta la respuesta final.

Tipos de prompts de IA

Algunas instrucciones generan texto, otras crean imágenes, escriben código o combinan varios tipos de entradas al mismo tiempo.

Comprender estas categorías de prompts te ayuda a elegir el enfoque adecuado para las diferentes herramientas de IA y flujos de trabajo.

Prompts de texto

Los prompts de texto son el tipo más habitual de prompt para la IA. Se utilizan en chatbots, asistentes de redacción, herramientas de IA basadas en búsquedas y sistemas de atención al cliente.

Un prompt de texto le indica al modelo qué debe escribir, explicar, resumir, traducir o analizar.

Entre los prompts de texto más habituales se incluyen:

• Preguntas: “¿Qué es el alojamiento en la nube?”
• Instrucciones: “Explica qué es la cadena de bloques en un lenguaje sencillo”.
• Comandos: “Crea una descripción del producto para unos auriculares inalámbricos”.
• Solicitudes de reescritura: “Reescribe este email con un tono más profesional”.
• Resúmenes: “Resume este artículo en cinco puntos”.
• Tareas de lluvia de ideas: “Propón ideas para una startup dedicada a una aplicación de productividad basada en la inteligencia artificial”.

Prompts de imágenes

Los prompts con imágenes se utilizan en generadores de imágenes basados en IA como Midjourney, DALL·E y Stable Diffusion. Estas instrucciones describen lo que la IA debe crear visualmente.

Los prompts con imágenes pueden adoptar las siguientes formas:

• Temas: “Un científico robot en un laboratorio futurista”.
• Colores: “Paleta de colores azul neón y morado”.
• Iluminación: “Iluminación cinematográfica suave”.
• Ángulos de cámara: “Vista panorámica desde arriba”.
• Estilos artísticos: “Pintura digital de estilo cyberpunk”.
• Entornos: “Una calle de una ciudad futurista bajo la lluvia”.
• Estado de ánimo: “Un ambiente oscuro y misterioso”.

Prompts de código

Las sugerencias de código ayudan a los modelos de IA a generar, explicar, revisar o depurar código. Los desarrolladores las utilizan en asistentes de programación como GitHub Copilot, ChatGPT y Cursor.

Una solicitud de código puede pedirle a la IA que:

• Escribe una función: “Escribe una función en Python que ordene una lista alfabéticamente”.
• Corregir un error: “Encuentra el error en este código JavaScript”.
• Explica el comportamiento del código: “Explica qué hace esta consulta SQL”.
• Optimizar el rendimiento: “Mejora el rendimiento de este bucle de solicitudes de la API”.
• Convertir código entre lenguajes: “Convierte esta función de PHP a Python”.
• Generar documentación: “Elabora la documentación para este punto final de la API REST”.

Prompts multimodales

Las solicitudes multimodales combinan diferentes tipos de datos, como texto, imágenes, audio o documentos, en una sola solicitud. Los sistemas avanzados de inteligencia artificial pueden procesar conjuntamente múltiples formas de información, en lugar de basarse únicamente en el texto.

Una solicitud multimodal puede combinar diferentes tipos de datos de entrada en una sola solicitud, como subir un gráfico de ventas y una captura de pantalla de un panel de control, con la instrucción: “Analiza la evolución de los ingresos que se muestra en estos gráficos, identifica posibles problemas de rendimiento y resume las conclusiones en cinco puntos”.

Los prompts multimodales son cada vez más habituales en las herramientas de diseño, el software de productividad, los sistemas de atención al cliente y los asistentes de IA.

Buenas prácticas para la redacción de prompts

Redacta los prompts como instrucciones claras, en lugar de peticiones breves o imprecisas. Dile a la IA exactamente qué quieres que haga y cómo quieres que sea la respuesta.

Incluye detalles útiles, como el público destinatario, el tono, el formato o el nivel de explicación, cuando estos afecten al resultado. Un prompt como “Explica el SEO a los principiantes con un lenguaje sencillo y utilizando ejemplos” aporta al modelo una orientación mucho mayor que “Explica qué es el SEO“.

Los prompts deben ser concisos y específicos. Las consultas muy generales suelen dar lugar a respuestas genéricas, ya que la IA tiene que adivinar cuál es tu intención.

Añade estructura para garantizar la coherencia. Puedes solicitar listas con viñetas, resúmenes, tablas comparativas, instrucciones paso a paso o respuestas breves, en función de tu objetivo.

Si quieres conocer con más detalle las técnicas eficaces de estimulación, lee nuestra guía sobre Cómo redactar un prompt para la IA.

Aplicaciones de los prompts de IA

Los prompts ayudan a los sistemas de IA a realizar tareas como generar contenido, responder preguntas, escribir código, analizar información y ayudar a los usuarios a través de conversaciones.

Creación de contenidos

La generación de contenidos es uno de los usos más habituales de los prompts de IA. Escritores, profesionales del marketing, empresas y creadores utilizan estos prompts para elaborar entradas de blog, descripciones de productos, pies de foto para redes sociales, textos publicitarios, campañas de email y guiones de vídeo.

Las pautas de contenido también pueden definir el tono, el público, el formato y la extensión. Los equipos de marketing suelen utilizar estas pautas para agilizar la lluvia de ideas, generar múltiples variaciones de contenido o reescribir textos ya existentes para diferentes plataformas.

Atención al cliente

Los prompts de IA desempeñan un papel fundamental en los sistemas de atención al cliente y los chatbots. Las empresas las utilizan para automatizar respuestas, contestar a preguntas frecuentes, guiar a los usuarios a través de los pasos para resolver problemas y gestionar las solicitudes de asistencia repetitivas.

Los sistemas más avanzados combinan los prompts con los datos de los clientes o el historial de conversaciones para generar respuestas más personalizadas.

Los equipos de atención al cliente también utilizan prompts de IA a nivel interno para resumir las incidencias, redactar respuestas, clasificar los problemas y sugerir soluciones con mayor rapidez. Esto contribuye a reducir el tiempo de respuesta y a mejorar la coherencia en todas las interacciones de atención al cliente.

Desarrollo de software

Los desarrolladores utilizan prompts de IA para escribir código, depurar errores, explicar funciones, generar documentación y mejorar las aplicaciones existentes.

Los asistentes de programación basados en IA ayudan a agilizar las tareas repetitivas y a reducir el tiempo dedicado a buscar ejemplos de sintaxis o a solucionar errores sencillos. Los equipos también utilizan prompts para generar consultas SQL, crear casos de prueba, convertir código entre lenguajes de programación y explicar bases de código desconocidas a los nuevos desarrolladores.

Plataformas de desarrollo basadas en inteligencia artificial como Hostinger Horizons utilizan los prompts como principal capa de interacción. Los usuarios describen la aplicación, la función o el flujo de trabajo que desean en un lenguaje sencillo, y el sistema genera la estructura, la interfaz y la funcionalidad subyacentes basándose en esas instrucciones.

Educación e investigación

Las herramientas educativas utilizan prompts para explicar conceptos, crear materiales de estudio, resumir información y facilitar el aprendizaje personalizado.

Los investigadores y los profesionales suelen utilizar prompts para resumir informes, organizar notas, extraer ideas clave de documentos o simplificar información técnica.

Los profesores pueden crear cuestionarios, esquemas de lecciones y ejercicios prácticos con prompts estructurados. Los sistemas de tutoría basados en IA también pueden adaptar sus explicaciones al nivel del alumno, lo que facilita la comprensión de los temas difíciles paso a paso.

Los flujos de trabajo de investigación se benefician de los prompts que organizan grandes cantidades de información en resúmenes más breves o que destacan los resultados más relevantes de documentos extensos.

Cómo funcionan los prompts avanzados

Los prompts avanzados van más allá de las simples instrucciones. Proporcionan a la IA una mayor orientación mediante ejemplos, contexto, estructura y reglas específicas para cada tarea.

En lugar de pedirle al modelo que “escriba un resumen“, un prompt avanzado podría explicar a quién va dirigida, definir el formato, incluir el texto de partida, establecer un tono y mostrar cómo debería ser una buena respuesta.

El ajuste del prompt de IA es un enfoque más técnico para mejorar la forma en que un modelo de IA responde a una tarea concreta. En lugar de reescribir cada prompt a mano, los desarrolladores entrenan pequeños ajustes similares a prompts que guían al modelo entre bastidores.

Estos ajustes ayudan al modelo a generar mejores respuestas en tareas repetitivas, como clasificar tickets de asistencia, resumir documentos jurídicos o responder a preguntas sobre productos en el chatbot de una empresa.

La ingeniería de prompts y el fine-tuning se utilizan cuando los equipos necesitan resultados coherentes a gran escala. Una empresa podría utilizarlas para que un asistente de IA responda con el mismo estilo en miles de conversaciones con clientes. Un equipo de investigación podría utilizarlas para ayudar a un modelo a manejar con mayor precisión el lenguaje médico, jurídico o científico. Una empresa de software podría utilizarlas para mejorar la forma en que una herramienta de IA explica el código o detecta errores.

El ajuste de las instrucciones resulta útil porque proporciona al modelo una señal más clara sobre la tarea que debe realizar sin necesidad de reconstruir todo el sistema de IA.

El modelo conserva sus conocimientos generales, mientras que el prompt ajustado lo orienta hacia un objetivo más concreto. Esto puede mejorar la precisión, reducir las respuestas irrelevantes y hacer que las respuestas sean más coherentes en solicitudes similares.

Para los usuarios habituales, los prompts avanzados suelen consistir en redactar instrucciones más claras, añadir ejemplos y establecer límites útiles.

Para los desarrolladores y los equipos de IA, el ajuste de las plantillas convierte esa misma idea en un sistema repetible que mejora el rendimiento para numerosos usuarios y tareas.

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El autor

Virginija Jonušaitė

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