TECNOLOGÍA

¿Cómo hacer un buen prompt en ChatGPT para obtener resultados efectivos?

La calidad del resultado en ChatGPT depende directamente de cómo se redacte el prompt

El uso de roles, contexto y ejemplos se ha convertido en una de las estrategias más efectivas para obtener respuestas precisas y personalizadas.
ChatGPT.El uso de roles, contexto y ejemplos se ha convertido en una de las estrategias más efectivas para obtener respuestas precisas y personalizadas.Créditos: Freepik
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La Inteligencia Artificial Generativa ya es una herramienta clave en muchos sectores digitales como la creación de contenido, análisis de datos, traducción y solución de problemas. ChatGPT es una de las opciones más populares, pero su valor real depende de cómo le preguntes.

¿Cómo hacer un buen prompt para ChatGPT?

Un prompt genérico produce respuestas genéricas. Si pides “Háblame de tu mascota” obtendrás una respuesta vaga. Si pides “Describe las características físicas y el comportamiento de tu perro llamado Max, incluyendo edad, hábitos de paseo y alimento preferido”, la IA podrá generar una respuesta concreta y útil. Siempre que puedas, añade:

  • Contexto o sea el objetivo, público, formato deseado.
  • Datos específicos como nombres, fechas, roles.
  • Limitaciones, es decir extensión, tono, formato.

Esto reduce la ambigüedad y evita que el modelo “adivine” lo que necesitas.

¿Cómo usar roles, pasos y subtareas para obtener respuestas prácticas?

Pedirle a ChatGPT que adopte una personalidad o rol, por ejemplo, “actúa como un experto en reclutamiento para una agencia de marketing digital” y cambia claramente el ángulo y la profundidad de la respuesta. Esto es porque orienta el lenguaje, el nivel de detalle y los supuestos del modelo hacia la perspectiva profesional que necesitas.

Solicita un plan paso a paso cuando quieras resultados prácticos y accionables, por ejemplo, pide “enumera 5 pasos para lanzar un producto digital” para obtener una guía secuenciada. Además, convierte tareas grandes en subtareas manejables por ejemplo, segmentación de mercado, luego mensajes por segmento, canales por segmento, para que la IA trate cada parte con las instrucciones adecuadas y no pierda foco.

Finalmente, pide entregables específicos como tablas, listas, guiones o copys y utiliza instrucciones secuenciadas cuando sea necesario. Los prompts que incorporan esta secuencia producen salidas más estructuradas y fáciles de ejecutar, porque obligan al modelo a seguir un orden lógico y a entregar resultados listos para usar.

¿Qué papel juegan los ejemplos, el formato y las reglas del oficio?

Proporcionar ejemplos le da a la IA un patrón a seguir: un párrafo modelo, una plantilla o un fragmento de texto clarifica el estilo y la estructura. Además:

  • Define el formato: “Responde en viñetas”, “Escribe un resumen en una frase”, “Entrega una tabla con dos columnas”.
  • Establece reglas: número de palabras, evitar jerga, no usar voz pasiva, incluir fuentes cuando sea necesario.
  • Indica restricciones: qué no quieres en la respuesta.
  • Todo esto controla la salida y facilita la edición posterior.

¿Cómo mantener el hilo de la conversación y corregir errores de la IA?

ChatGPT puede desviarse del tema o incluso inventar información, por lo que es fundamental mantener la rigurosidad durante la conversación. Una forma efectiva de hacerlo es realizar preguntas de verificación, como “¿En qué te basas para decir eso?” o “Proporciona fuentes o evidencia”, lo que obliga al modelo a revisar la coherencia y solidez de su respuesta.

También es útil solicitar revisiones cuando sea necesario, pidiendo, por ejemplo: “Corrige la respuesta para que sea más concisa y verifica los datos”, con el fin de refinar el contenido y reducir posibles errores. Además, es recomendable utilizar preguntas de seguimiento para guiar la conversación. Tras una primera respuesta, puedes solicitar ajustes en el tono, la longitud o la inclusión de datos adicionales, lo que ayuda a que la IA mantenga el enfoque adecuado. 

Por otro lado, es importante recordar que la versión base de ChatGPT tiene limitaciones respecto a datos recientes. Para superar estas barreras, los plugins resultan útiles, ya que permiten acceder a información actualizada, consultar bases de datos o realizar tareas especializadas como cálculos avanzados, búsquedas o interpretación de código.