Buenas prácticas en prompt engineering: los 10 mejores consejos

Prompt engineering, o ingeniería de prompts, consiste en redactar instrucciones eficaces para obtener resultados más precisos, útiles y relevantes de los modelos de IA. A medida que los modelos de IA se vuelven fundamentales en cada vez más flujos de trabajo, saber cómo usarlos de forma eficaz se convierte en una ventaja decisiva.

Hemos creado esta guía de buenas prácticas de prompt engineering para ayudarte a redactar y estructurar tus prompts y guiar a la IA hacia los resultados que buscas. Aprenderás a dar instrucciones claras, a aprovechar el formato estratégico de los prompts, a incluir ejemplos y a refinar tus solicitudes.

Desde asignar perfiles de usuario hasta definir formatos de salida, cada consejo de prompt engineering que te ofrecemos mejorará tu interacción con los modelos de lenguaje. Además, exploraremos las mejores prácticas de seguridad al usar la IA, te mostraremos las principales herramientas y bibliotecas de ingeniería de prompts, y hablaremos de cómo aplicar estos métodos en el desarrollo real de la IA.

Tanto si eres principiante como si aspiras a convertirte en ingeniero de prompts, esta guía te resultará útil para obtener conocimientos prácticos y ejemplos de prompts que te ayudarán a sacar el máximo partido a la IA.

1. Pon las instrucciones al principio del prompt

Empezar con las instrucciones ayuda a los modelos de IA a entender tu intención antes de procesar cualquier contexto o dato. Esto orienta la respuesta desde el principio.

Por tanto, cada vez que le des un prompt a la IA, asegúrate de poner primero la tarea que quieres que haga. Después, puedes añadir detalles o contexto.

❌ Mal ejemplo:

Hola, GPT. Este es un email que escribí anoche. ¿Puedes revisarlo?

✅ Buen ejemplo:

Revisa el siguiente email para que suene más profesional.

2. Usa delimitadores

Una estructura de prompt clara suele basarse en delimitadores para separar tus instrucciones del contenido. Tanto si usas comillas, tres comillas invertidas, hashtags o etiquetas XML, el objetivo es el mismo: reducir la ambigüedad.

Los delimitadores ayudan al modelo a entender dónde terminan tus instrucciones y dónde empiezan los datos a los que haces referencia, lo que hace que tu prompt sea más eficaz y menos propenso a interpretaciones erróneas.

❌ Mal ejemplo:

Revisa el siguiente email para que suene más profesional, pero no cambies nada más: Quería saber si has tenido ocasión de revisar el documento que te envié la semana pasada. Dime qué te parece.

✅ Buen ejemplo:

Revisa el siguiente email para que suene más profesional, pero no cambies nada más.

<email>Quería saber si has tenido ocasión de revisar el documento que te envié la semana pasada. Dime qué te parece.</email>

3. Especifica tanto como puedas

Piensa en cualquier modelo de IA como alguien en su primer día de trabajo. La IA y, en concreto, los grandes modelos de lenguaje (LLM) no tienen ningún contexto sobre lo que deben hacer a menos que especifiques la tarea al darles el prompt.

Explica con precisión lo que quieres de la IA y define el formato, el tono o cualquier restricción. Cuanto más concreta sea tu petición, mejor será el resultado.

❌ Mal ejemplo:

Escribe una entrada de blog sobre prompt engineering.

✅ Buen ejemplo:

Escribe una entrada de blog de 500 palabras con consejos sobre prompt engineering. El público está formado por principiantes: usa un tono amigable y da ejemplos concretos para que sea más fácil de entender.

4. Dale una personalidad al modelo

Puedes mejorar tus prompts simplemente asignándole al modelo de IA un papel o una personalidad. Esto ayuda a adaptar el estilo y la profundidad de la respuesta, haciendo que los resultados se ajusten mejor a un punto de vista específico o a un nivel de experiencia concreto.

❌ Mal ejemplo:

Explica qué es el blockchain.

✅ Buen ejemplo:

<role>Eres un formador en tecnología especializado en explicar temas complejos con un lenguaje sencillo y cercano. Tu público está formado por adultos sin conocimientos técnicos: profesores, empresarios y lectores en general con curiosidad por las nuevas tecnologías.</role>

<task>Escribe una entrada de blog de 500 palabras en la que expliques qué es el blockchain, cómo funciona a nivel básico y por qué es importante. Evita la jerga técnica.

Usa un tono amigable y atractivo, con analogías de la vida real, para que la explicación sea fácil de seguir e interesante.</task>

5. Pon ejemplos relevantes

Incluir ejemplos en el formato del prompt le da al modelo de IA un punto de referencia que imitar. En otras palabras, incluir un ejemplo ayuda a orientar tanto el tono como la estructura de la respuesta, lo cual es especialmente útil para tareas creativas o complejas.

❌ Mal ejemplo:

Escribe una descripción de producto para un nuevo reloj inteligente.

✅ Buen ejemplo:

<instrucción>Crea una descripción de producto para un nuevo reloj inteligente con estas especificaciones: seguimiento de actividad física (pasos, frecuencia cardíaca, control del sueño), navegación por GPS, notificaciones del móvil, control de música, pagos sin contacto y monitorización de la salud (ECG, SPO2).

Usa el siguiente ejemplo como guía de estilo.</instrucción>

<ejemplo>Mantente en forma y conectado con nuestro elegante monitor de actividad física que controla tu frecuencia cardíaca, cuenta tus pasos y se sincroniza a la perfección con tus dispositivos.</ejemplo>

6. Pide al modelo que explique su razonamiento

Pedir una explicación paso a paso anima al modelo de IA a razonar sobre un problema en lugar de sacar conclusiones precipitadas. Esta estructura de prompt es especialmente útil para tareas de análisis, lógica o toma de decisiones.

❌ Mal ejemplo:

¿Cuál es el mejor canal de marketing para una pequeña panadería?

✅ Buen ejemplo:

Ayúdame a elegir el mejor canal de marketing para la pequeña panadería que acabo de abrir. Primero, haz una lista con tus mejores opciones y explica por qué son buenas; divídelas en etiquetas XML <mejor-opción> y <menos-recomendable>. Después, da tu respuesta final.

7. Especifica el formato de salida que quieres

Decirle al modelo cómo estructurar su respuesta garantiza la coherencia y la facilidad de uso. Tanto si necesitas una lista, una tabla, un fragmento de código o secciones con encabezados, indícalo claramente en el prompt.

❌ Mal ejemplo:

Enumera consejos de SEO para principiantes.

✅ Buen ejemplo:

Enumera cinco consejos optimizados para SEO para principiantes en forma de lista con viñetas. Para cada consejo, incluye una breve explicación que ayude a los lectores a entender por qué es importante.

8. Proporciona a la IA datos relevantes

Si el modelo necesita hacer referencia a hechos, cifras o textos específicos, incluye esos datos directamente en el prompt. No des por hecho que tiene acceso a información actual o personal. En su lugar, facilítale lo que necesita para trabajar.

❌ Mal ejemplo:

Resume nuestros resultados de ventas del primer trimestre.

✅ Buen ejemplo:

Resume los siguientes datos de ventas del primer trimestre en tres puntos:

"Ingresos del primer trimestre: 120 000 $, un 15% más que el año pasado. Producto estrella: SmartLamp. Crecimiento de clientes: +8%".

9. Pide pruebas

A veces, la IA puede “alucinar” y hacer afirmaciones falsas o sin fundamento. La buena noticia es que hay estrategias para reducir esto.

Puedes pedirle a la IA que diga “No lo sé” cuando no esté segura. O bien, pídele que explique su razonamiento antes de dar una respuesta definitiva. Esto fomenta respuestas más precisas y basadas en pruebas.

❌ Mal ejemplo:

¿Quién es el hombre más rico del mundo?

✅ Buen ejemplo:

¿Quién es ahora mismo la persona más rica del mundo? Indica su patrimonio neto más reciente y la fuente (Forbes, Bloomberg, etc.)

Si no hay datos actualizados, di "No lo sé".

10. Perfecciona tus prompts

No hay prompts perfectos que puedan garantizar un resultado ideal de la IA a la primera. Así que trata los prompts como una conversación: empieza por algo sencillo, revisa el resultado y perfecciona tu prompt en función de lo que falte o no esté claro. Este enfoque iterativo lleva a mejores resultados.

Si las respuestas siguen sin ser suficientes, plantéate implementar técnicas de optimización de prompts.

¿Cómo garantizar la seguridad en prompt engineering?

Cuando usamos la IA para simplificar nuestras tareas, a menudo tenemos que introducir nuestros datos propios en el modelo de IA. Sin las medidas de seguridad adecuadas, estos datos puƒeden exponerse, usarse indebidamente o filtrarse, sobre todo al trabajar con modelos de terceros o sistemas en la nube.

Pero no te preocupes: hay formas de proteger tus datos cuando usas la IA. Aquí tienes algunas prácticas recomendadas de seguridad en la ingeniería de prompts que puedes seguir:

• Utiliza el enmascaramiento de datos. Oculta los valores reales de tus datos sustituyéndolos por datos ficticios pero con una estructura similar. Por ejemplo, sustituir un número de tarjeta de crédito por 1234 5678 9101 2345 o por XXXX XXXX XXXX XXXX mantiene el formato intacto a la vez que protege la información confidencial.
• Pseudonimiza los datos. Elimina o sustituye los identificadores personales por marcadores de posición. Por ejemplo, cambia el nombre de un cliente de José Pérez a Usuario A para reducir el riesgo de que se expongan los datos.
• Generaliza los datos. Las categorías más amplias reducen la identificabilidad. En lugar de indicar edades exactas (como 18, 19, 20), puedes agruparlas como 18-20. Esto hace que sea más difícil rastrear los datos hasta una persona concreta, al tiempo que se conserva el valor de análisis.
• Intercambio de datos. Cambiar los valores entre registros puede ocultar patrones. Por ejemplo, intercambiar los códigos postales de los clientes entre filas mantiene la integridad estadística pero enmascara las identidades individuales, lo cual es útil al entrenar modelos que no necesitan datos que coincidan exactamente.
• Usa datos sintéticos. Los algoritmos generan los datos sintéticos para imitar conjuntos de datos reales sin exponer la información real de los usuarios. Por ejemplo, la IA puede crear historiales médicos realistas para entrenar modelos, garantizando la privacidad y manteniendo la calidad de los datos.
• Realiza la auditoría y registra las interacciones de la IA. Realiza un seguimiento de cómo se utiliza la IA en tu organización para detectar usos indebidos y garantizar el cumplimiento de las políticas internas.
• Implementa el acceso basado en roles. Algunas herramientas de IA se pueden utilizar de forma colaborativa en todo el equipo para aumentar la productividad. Limitar el acceso y las interacciones en función de los roles de los usuarios minimiza los riesgos de exposición y mantiene el control sobre los datos confidenciales.

¿Hay alguna herramienta o recurso que facilite el proceso de prompt engineering?

Hay muchas herramientas disponibles que te ayudan a probar y optimizar los prompts para los modelos de lenguaje grandes. Básicamente, se dividen en dos categorías: herramientas de ingeniería de prompts de uso general y bibliotecas basadas en código. Echemos un vistazo más de cerca a ambas.

Las mejores herramientas de prompt engineering

Las herramientas de ingeniería de prompts suelen ser plataformas sin código o low-code que te permiten experimentar con los prompts. Son ideales para quienes no son desarrolladores o para la creación rápida de prototipos.

Estas son algunas de las mejores herramientas de ingeniería de prompts que puedes probar:

• PromptPerfect. Una herramienta que optimiza automáticamente la calidad de los prompts para ayudarte a conseguir resultados consistentes y de alta calidad con los LLM. Puede perfeccionar los prompts tanto para modelos de texto como de imagen con funciones como la comparación de prompts y la ingeniería inversa de prompts.
• Promptist. Un asistente de IA desarrollado por Microsoft que te ayuda a crear prompts mejores para modelos de generación de imágenes como Stable Diffusion. Ofrece plantillas de prompts y un editor visual fácil de usar para simplificar la creación y el perfeccionamiento de los prompts.
• OpenAI Playground. Una herramienta interactiva basada en web de OpenAI que te permite experimentar con los modelos de lenguaje de OpenAI en tiempo real. Es genial para probar, ajustar y perfeccionar los prompts directamente con feedback inmediato.
• FlowGPT. Ejemplo de una herramienta de ingeniería de prompts que también es una plataforma comunitaria para compartir, descubrir y seleccionar prompts de IA. Cuenta con una interfaz visual para interactuar con la IA y fomenta la colaboración de código abierto.

Bibliotecas de prompt engineering

Las bibliotecas de ingeniería de prompts son marcos basados en código que ofrecen a los desarrolladores control programático sobre el diseño y la interacción de los prompts. Son especialmente valiosas en entornos profesionales o de investigación, donde ayudan a agilizar el desarrollo, son compatibles con arquitecturas avanzadas de prompts y hacen que la integración de la IA sea más fácil de mantener.

Un caso de uso habitual de las bibliotecas es integrar los modelos de lenguaje grandes en aplicaciones de software. Usando su biblioteca preferida, los desarrolladores pueden gestionar y administrar los prompts de forma dinámica, automatizar flujos de trabajo y mantener la coherencia entre diferentes tareas.

La mayoría de las bibliotecas también incluyen plantillas o funciones reutilizables para tareas como el resumen, la clasificación o la traducción. Esto no solo acelera el desarrollo, sino que también reduce la probabilidad de errores, sobre todo en proyectos a gran escala donde la eficiencia y la estandarización son clave.

Dos ejemplos de bibliotecas de ingeniería de prompts son LangChain, que permite a los desarrolladores encadenar prompts, herramientas y fuentes de datos en un flujo de trabajo estructurado, y PromptTools, que permite realizar pruebas por lotes, comparaciones lado a lado y evaluar el rendimiento de los prompts en distintos modelos y métricas.

Cómo aplicar los consejos de prompt engineering

En resumen, así es como puedes aplicar la ingeniería de prompts en tu día a día:

✅ Empieza con instrucciones claras. Los modelos de IA no son humanos, por tanto no hace falta que te preocupes por parecer demasiado directo. Ve al grano, explica la tarea con claridad y evita añadir detalles innecesarios.

✅ Usa estructura y ejemplos. Si quieres una respuesta en un formato concreto, como una tabla, una lista o un fragmento de código, especifícalo en el prompt. Si puedes, muestra un ejemplo concreto.

✅ Ve ajustando sobre la marcha. No intentes conseguir el resultado perfecto a la primera. Empieza poco a poco, revisa el resultado y luego ajusta tu prompt para obtener mejores resultados.

✅ Protege los datos sensibles. Si utilizas información real (como documentos de trabajo), aplica el enmascaramiento de datos o la seudonimización para evitar revelar detalles personales o confidenciales.

Puedes usar estos prompts para simplificar muchas de tus tareas con cualquier modelo de IA, desde la redacción y la planificación hasta la programación y el diseño. Además, a medida que más empresas adoptan la IA para optimizar los flujos de trabajo, la capacidad de mejorar los prompts se está convirtiendo en una habilidad muy valiosa en el mercado laboral. Con prompts eficaces, tareas que antes llevaban horas ahora se pueden completar en minutos.

Además, con la IA, cualquiera puede crear una app web o un sitio web, lo cual es un recurso esencial para crear una presencia online sólida. Al implementar los consejos sobre prompts que compartimos en este artículo, puedes guiar a la IA para que genere código funcional o contenido adaptado a tus necesidades.

Hostinger Horizons es una herramienta de IA ideal para principiantes que permite a cualquiera crear una app web sin escribir ni una sola línea de código. Empezar con Hostinger Horizons es tan sencillo como ir modificando tus prompts para crear la app web que quieres y que funcione a la perfección. Funciona en un entorno de pruebas en tiempo real, así que puedes previsualizar los cambios al instante antes de publicarlos.

También puedes subir imágenes, como logos o fotos de productos, directamente al editor para personalizar el diseño. Solo tienes que arrastrar y soltar o usar el botón de subir, y la IA utilizará esos elementos visuales para adaptarse con mayor precisión al estilo de tu marca.

Implementar los consejos sobre prompts resulta igual de útil para los usuarios más avanzados, no solo para los principiantes. Si eres desarrollador, prueba a aprovechar las herramientas de programación basadas en IA, como GitHub Copilot, Tabnine o Claude, para generar, refactorizar o depurar código de forma eficiente.

Además, con otras muchas plataformas basadas en IA, hay un montón de formas diferentes de optimizar flujos de trabajo de desarrollo complejos, automatizar tareas repetitivas e incluso crear prototipos de aplicaciones completas con mayor rapidez y precisión.

¿Cómo convertirte en un buen ingeniero de prompts?

A medida que la IA se vuelve fundamental en el trabajo creativo y el auge del vibe coding (desarrollo basado en IA) facilita la creación de productos digitales sin necesidad de saber programar, escribir prompts eficaces se está convirtiendo en una habilidad clave, no solo para obtener mejores resultados de la IA, sino también para trabajar más rápido cada día.

Un buen ingeniero de prompts siempre empieza por dar instrucciones claras al crear el prompt, definiendo la tarea, el formato, el tono o el propósito. Enviar peticiones vagas como “Escribe una entrada de blog” dará lugar a una respuesta genérica basada en las suposiciones del modelo de IA.

Recuerda que los modelos de lenguaje grande solo te darán la respuesta que quieres si les proporcionas el contexto de la tarea. Cuantos más detalles describas en tu prompt, mejor será el resultado.

Evita errores comunes como mezclar instrucciones y contenido, enviar peticiones demasiado generales u omitir las pautas de formato. En su lugar, aplica los consejos de esta guía para mejorar la precisión, la velocidad y la calidad.

En definitiva, la mejor forma de convertirte en un buen ingeniero de prompts es mediante la práctica. Prueba diferentes enfoques, perfecciona tus prompts y repite el proceso a menudo. Si tienes alguna pregunta o consejos adicionales sobre prompt engineering, no dudes en compartirlos en los comentarios de abajo.

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El autor

Rafael L.

Rafael es un especialista en localización de software y marketing con más de 10 años de experiencia. Forma parte del equipo de localización de Hostinger. En su tiempo libre, le gusta disfrutar de la música, los videojuegos y estar al tanto de las últimas tendencias tecnológicas.

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