Lección 2: La estructura básica de un prompt

Objetivos de aprendizaje:

• Dominar los cuatro elementos centrales de un prompt
• Aprender a convertir una petición vaga en una instrucción estructurada
• Entender cómo cada elemento moldea la salida de la IA

Requisitos: << Lección 1: Qué es un prompt y por qué importa | Siguiente: Lección 3 >>

Por qué la IA sigue respondiendo la pregunta equivocada

Le pides a la IA que «escriba un resumen del proyecto» y te entrega una plantilla genérica sin ninguno de los detalles reales de tu proyecto. ¿Dónde se torció? No es que a la IA le falte capacidad. A tu instrucción le faltaban las piezas que importan: de qué proyecto se trata, para quién es, qué debería contener y qué formato debería tener.

Un prompt efectivo no es una línea lanzada por encima del muro. Es una instrucción completa construida a partir de cuatro elementos. Esta lección cubre cuáles son esos cuatro elementos, qué hace cada uno y cómo combinarlos.

Los cuatro elementos de un prompt

Un prompt claro suele contener cuatro partes¹:

1. Rol — dile a la IA desde qué identidad debe responder
2. Tarea — indica exactamente qué quieres que haga
3. Formato — especifica la estructura y el estilo de la respuesta
4. Restricciones — fija los límites: alcance, longitud, tono, etc.

No necesitas los cuatro cada vez, pero cuanto más compleja es la tarea, más elementos requiere. Veamos cada uno.

1. Rol: desde qué identidad debe responder la IA

El rol le dice a la IA con qué perspectiva y qué nivel de experiencia debe responder². La misma pregunta recibe una respuesta completamente distinta de un experto técnico que de un maestro de primaria.

Compara estos dos prompts:

Sin rol:

Explica qué es Docker.

La IA podría darte:

• Una definición de diccionario («Docker es una plataforma de contenedores de código abierto...»)
• Una respuesta que asume que ya conoces Linux, virtualización e imágenes

Con rol:

Eres un profesor que explica bien los conceptos técnicos usando analogíascotidianas. Explícale qué es Docker a un product manager que no tieneformación en programación.

Ahora la IA va a:

• Recurrir a analogías cotidianas («Docker es como un contenedor de carga estandarizado...»)
• Evitar la jerga, o explicar cada término que use
• Enfocarse en «para qué lo querrías» en vez de «cómo está construido»

Patrones de rol comunes:

• Identidad profesional: «Eres un ingeniero senior de Python»
• Estilo de enseñanza: «Eres un mentor que enseña con ejemplos»
• Perspectiva de la audiencia: «Le estás explicando esto a la dirección no técnica»
• Tono: «Eres un asistente amable y paciente»

2. Tarea: indica exactamente qué quieres que se haga

La tarea es el corazón del prompt. Responde a la pregunta «qué quieres que se haga»¹. Una descripción vaga de la tarea es el problema más común de todos.

Compara:

Tarea vaga:

Analiza este código.

La IA no tiene idea de qué ángulo tomar: ¿rendimiento? ¿seguridad? ¿legibilidad? ¿errores?

Tarea clara:

Analiza este código de Python en busca de cuellos de botella derendimiento. Señala qué operaciones podrían volverse lentas con conjuntosde datos grandes y sugiere cómo arreglarlas.

Ahora la IA sabe:

• El foco es el rendimiento, no otras preocupaciones
• Debe razonar sobre el caso de conjuntos de datos grandes
• No debe limitarse a marcar problemas, debe proponer soluciones

Una tarea tiene tres capas:

1. Verbo — resumir, analizar, generar, editar, revisar...
2. Objeto — sobre qué contenido actúa (código, un documento, datos...)
3. Objetivo — a qué resultado llegar, qué problema resolver

3. Formato: especifica la estructura de la respuesta

El formato le dice a la IA cómo organizar su respuesta¹. Sin una restricción de formato, la IA elige lo que le parezca adecuado: quizá un muro de texto, quizá una lista, quizá una tabla.

Compara:

Sin requisito de formato:

Resume los puntos clave de este artículo.

La IA podría darte:

• Tres párrafos de descripción
• Una lista de diez viñetas
• Una única conclusión de una oración

Formato especificado:

Resume este artículo con el siguiente formato:
Argumento central: [una oración]
Evidencia de apoyo (3 puntos):1. [punto 1, una oración]2. [punto 2, una oración]3. [punto 3, una oración]
Conclusión: [una oración]

La IA va a seguir esta estructura al pie de la letra, y puedes pegar el resultado directamente en tu propio documento.

Restricciones de formato comunes:

• Listas: «enumera tres puntos clave como viñetas»
• Tablas: «compara los pros y los contras de ambas opciones en una tabla»
• Código: «entrega solo código ejecutable, sin explicación»
• Secciones: «divídelo en antecedentes, análisis y recomendación»
• Longitud: «mantén cada punto por debajo de 50 palabras»

4. Restricciones: fija los límites

Las restricciones son las reglas de «no...» y «solo...» que evitan que la IA se desvíe¹.

Compara:

Sin restricciones:

Recomiéndame algunos recursos para aprender Python.

La IA podría darte:

• Una docena de libros, cursos y sitios web
• De todo, desde nivel principiante hasta avanzado
• Una mezcla de pago y gratuitos, en inglés y en otros idiomas

Con restricciones:

Recomiéndame 3 recursos para aprender Python. Requisitos:- Completamente gratuitos- En español- Aptos para alguien que empieza desde cero- Que incluyan proyectos prácticos
Describe cada recurso en dos oraciones: la primera dice qué es, lasegunda dice por qué le sirve a una persona principiante.

Ahora la IA va a:

• Filtrar con precisión los recursos que encajan
• Descartar los cursos de pago y el material en otro idioma
• Explicar cada elección con el formato que pediste

Tipos de restricción comunes:

• Longitud: «no más de 200 palabras»
• Alcance: «cubre solo métodos de 2023 en adelante»
• Tono: «usa lenguaje académico formal»
• Exclusión: «no incluyas ninguna opción de pago»
• Prioridad: «prefiere herramientas de código abierto»

Combinar los cuatro elementos

Un prompt completo reúne los cuatro elementos. Aquí va un escenario real.

Escenario: pedirle a la IA que redacte notas de una reunión

Solo la tarea, sin los demás elementos:

Redacta notas a partir de esta transcripción de reunión.

Los cuatro elementos:

[Rol] Eres un asistente de proyectos con experiencia.
[Tarea] Redacta notas de reunión a partir de la siguiente transcripción.
[Formato] Organízalas así:- Datos básicos de la reunión (hora, asistentes)- Temas discutidos (ordenados por prioridad)- La decisión alcanzada en cada tema- Elementos de acción (responsable + fecha límite)
[Restricciones]- Registra solo las discusiones que llegaron a una conclusión clara;  omite la charla informal- Cada elemento de acción debe ser accionable (un verbo + un entregable  verificable)- Mantén el total por debajo de 500 palabras
Transcripción:[pega aquí la transcripción]

Este prompt es claro, completo y reutilizable. Convierte la parte de la transcripción en un marcador de posición y tendrás una plantilla que puedes ejecutar una y otra vez. En la próxima reunión, solo cambias la transcripción nueva.

Práctica: reescribir un prompt vago

Ahora practiquemos convirtiendo un prompt vago en uno estructurado.

Prompt original (vago)

Optimízame este código.

Pasos de la reescritura

Paso 1: precisar la tarea

• ¿Optimizar para qué? ¿Rendimiento, legibilidad o seguridad?
• Digamos que el objetivo es el rendimiento

Paso 2: agregar un rol

• La perspectiva de alguien que revisa código es la que mejor encaja

Paso 3: especificar el formato

• Estructura la salida: primero la lista de problemas, después las soluciones

Paso 4: agregar restricciones

• No cambiar el comportamiento
• Priorizar las ganancias de rendimiento evidentes

Prompt reescrito

Eres un ingeniero senior de rendimiento.
Analiza el siguiente código de Python en busca de problemas de rendimientoy sugiere soluciones.
Entrega con este formato:1. Cuellos de botella actuales (ordenados por impacto, del mayor al menor)   - Descripción del cuello de botella   - A qué volumen de datos se vuelve un problema2. Plan de optimización   - Cambio concreto a realizar   - El fragmento de código optimizado   - Mejora de rendimiento esperada
Restricciones:- No cambies la interfaz de entrada/salida de la función- No introduzcas nuevas dependencias externas- Prioriza los cambios que den al menos 2x de aceleración
Código:[pega aquí el código]

Comparado con el original, el prompt reescrito le dice a la IA con claridad: qué rol tomar, qué hacer, cómo entregar la salida y bajo qué límites.

Usar los cuatro elementos con flexibilidad

Los cuatro elementos no son un dogma, son una lista de verificación:

• Las tareas simples pueden usar solo 2 o 3 elementos: «Resume el argumento central de este artículo en tres oraciones» (tarea + formato)
• Las tareas complejas necesitan los cuatro: «Eres un redactor técnico. Reescribe esta documentación de API como un tutorial para principiantes, con ejemplos de código y notas sobre errores comunes, en menos de 1000 palabras»
• Las tareas exploratorias necesitan menos restricciones: «¿Desde qué ángulos podríamos abordar este problema?»
• Las tareas de ejecución necesitan más restricciones: «Entrega estrictamente con el siguiente formato JSON, sin explicación»

La prueba es simple: después de leer tu prompt, ¿puede la IA saber exactamente qué hacer y qué resultado producir? Si tú no puedes responder eso con claridad, la IA tiene aún menos posibilidades.

Resumen

Un prompt efectivo contiene cuatro elementos: rol (qué identidad), tarea (qué hacer), formato (cómo organizar) y restricciones (cuáles son los límites). No usas los cuatro cada vez, pero cuanto más compleja es la tarea, más completo tiene que ser el conjunto de elementos.

El proceso de reescritura: primero precisa la tarea central, después decide qué rol, qué formato de salida y qué restricciones necesita. Expande una línea vaga en una instrucción estructurada y la calidad de la salida de la IA sube marcadamente.

La próxima lección cubre el few-shot learning: cómo usar de 2 a 5 ejemplos para que la IA entienda el patrón que quieres, en vez de describirlo con palabras.

Próxima lección Few-shot learning: guiar a la IA con ejemplos >>