Ingeniería de prompts

La ingeniería de prompts es el oficio de escribir buenas instrucciones para modelos de IA y mejorarlas de forma sistemática. No requiere programar: se trata de comunicar con claridad qué quieres, con qué contexto y en qué formato, y luego comprobar si el resultado cumple.

Las técnicas más usadas incluyen: dar contexto y objetivo explícitos; dividir tareas complejas en pasos; mostrar ejemplos de la respuesta deseada (few-shot); pedir que el modelo razone paso a paso (cadena de pensamiento); asignar un rol; delimitar con etiquetas o secciones qué es instrucción y qué es material de trabajo; y especificar el formato de salida, incluso como salida estructurada. Una revisión académica de 2024, The Prompt Report, catalogó decenas de técnicas distintas.

La documentación de Anthropic y de Google insiste en un punto: antes de pulir el prompt, define criterios de éxito y prepara casos de prueba. Así sabrás si un cambio mejoró o empeoró las cosas, en lugar de fiarte de una sola respuesta. Eso conecta con las evaluaciones.

¿Sigue siendo necesaria con modelos cada vez más capaces? Sí, aunque cambia: los trucos rebuscados importan menos y la claridad, el contexto adecuado y las pruebas importan más. En sistemas con agentes, el foco se amplía a la ingeniería de contexto.