{"id":47807,"date":"2026-08-05T11:31:40","date_gmt":"2026-08-05T09:31:40","guid":{"rendered":"\/mx\/tutoriales\/buenas-practicas-prompt-engineering"},"modified":"2026-08-05T11:47:48","modified_gmt":"2026-08-05T09:47:48","slug":"buenas-practicas-prompt-engineering","status":"publish","type":"post","link":"\/mx\/tutoriales\/buenas-practicas-prompt-engineering\/","title":{"rendered":"Buenas pr\u00e1cticas en prompt engineering: los 10 mejores consejos"},"content":{"rendered":"

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.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

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.<\/p>

1. Pon las instrucciones al principio del prompt<\/h2>

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.<\/p>

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

❌ Mal ejemplo:<\/p>

Hola, GPT. Este es un email que escribí anoche. ¿Puedes revisarlo?<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
Revisa el siguiente email para que suene más profesional.<\/pre>
2. Usa delimitadores<\/h2>
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.<\/p>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
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.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
Revisa el siguiente email para que suene más profesional, pero no cambies nada más.\n\n<email>Quería saber si has tenido ocasión de revisar el documento que te envié la semana pasada. Dime qué te parece.<\/email><\/pre>
3. Especifica tanto como puedas<\/h2>
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)<\/a> no tienen ningún contexto sobre lo que deben hacer a menos que especifiques la tarea al darles el prompt.<\/p>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
Escribe una entrada de blog sobre prompt engineering.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
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.<\/pre>
4. Dale una personalidad al modelo<\/h2>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
Explica qué es el blockchain.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
<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>\n\n<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.\n\nUsa un tono amigable y atractivo, con analogías de la vida real, para que la explicación sea fácil de seguir e interesante.<\/task><\/pre>
        
\n            
\n                \n                    \n                <\/svg>\n                
\n                    Consejo profesional                <\/p>\n            <\/div>\n            
Los prompts en dos partes suelen ser más efectivos para conversaciones más largas. Hacerlo significa que asignas un rol en el primer prompt y luego varías las preguntas o el contexto en los siguientes, manteniendo el rol coherente en todo momento.<\/p>\n                    <\/div>\n        \n\n\n\n<\/p>
5. Pon ejemplos relevantes<\/h2>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
Escribe una descripción de producto para un nuevo reloj inteligente.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
<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).\n\nUsa el siguiente ejemplo como guía de estilo.<\/instrucción>\n\n<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><\/pre>
6. Pide al modelo que explique su razonamiento<\/h2>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
¿Cuál es el mejor canal de marketing para una pequeña panadería?<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
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.<\/pre>
7. Especifica el formato de salida que quieres<\/h2>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
Enumera consejos de SEO para principiantes.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
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.<\/pre>
8. Proporciona a la IA datos relevantes<\/h2>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
Resume nuestros resultados de ventas del primer trimestre.<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
Resume los siguientes datos de ventas del primer trimestre en tres puntos:\n\n\"Ingresos del primer trimestre: 120 000 $, un 15% más que el año pasado. Producto estrella: SmartLamp. Crecimiento de clientes: +8%\".<\/pre>
9. Pide pruebas<\/h2>
A veces, la IA puede “alucinar” y hacer afirmaciones falsas o sin fundamento. La buena noticia es que hay estrategias para reducir esto.<\/p>
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.<\/p>
❌ Mal ejemplo:<\/p>
¿Quién es el hombre más rico del mundo?<\/pre>
✅ Buen ejemplo:<\/p>
¿Quién es ahora mismo la persona más rica del mundo? Indica su patrimonio neto más reciente y la fuente (Forbes, Bloomberg, etc.)\n\nSi no hay datos actualizados, di \"No lo sé\".<\/pre>
10. Perfecciona tus prompts<\/h2>
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.<\/p>
Si las respuestas siguen sin ser suficientes, plantéate implementar técnicas de optimización de prompts<\/a>.<\/p>
¿Cómo garantizar la seguridad en prompt engineering?<\/strong><\/h2>
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.<\/p>
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:<\/p>