La ingeniería de prompts cambia el juego: si no defines lo que quieres, ChatGPT, DALL·E o Sora te entregan ruido. Te voy a explicar, con ejemplos reales y sin rodeos, cómo hablar con la IA para obtener resultados que puedas usar en negocio desde ya. Soy Miguel Ángel, 25 años, periodista tecnológico en A Coruña, y llevo años viendo promesas que se quedan en hype cuando no hay prompts claros detrás. Manda carallo si te lanzas a mejorar sin una estructura, aquí vas a encontrar herramientas prácticas, no humo.
Primero, por qué importa. Los modelos generativos trabajan con instrucciones, no con intuiciones. Si tu prompt es ambiguo o está mal encuadrado, te devuelven respuestas que cumplen la forma pero no la finalidad. Eso aplica a texto, imágenes y contenido visual. En ese sentido, la ingeniería de prompts no es magia, es diseño de interacción: definir objetivo, contexto, formato y controles para que el modelo entregue justo lo que necesitas. De hecho, la comunidad lleva años refinando estas técnicas y hoy existen guías y cursos que buscan hacer más accesible la práctica. Por ejemplo, en 2025 se popularizó un curso de Prompt Engineering en Platzi con 23 clases y 3 horas de contenido, publicado el 24 de septiembre, es una muestra de que la formación formal está madurando y busca convertirlo en algo práctico para equipos. Además, herramientas como Prompting Guide actualizan sus técnicas, la literatura de Google y otras guías complementarias ya hablan de métodos estructurados y de evaluación continua de prompts. Morriña de la improvisación: si quieres productividad, hay que estructurar.
Vamos con las técnicas que funcionan
Zero-shot prompting es la base: pides al modelo que genere sin ejemplos previos. Ideal para preguntas generales o cuando el tema es estable y el modelo ya conoce el terreno. Un ejemplo práctico para ChatGPT sería: «Resumen de un artículo sobre IA generado en 200 palabras, destacando puntos clave y conclusiones principales.» Es corto, directo, y el modelo entiende que debe centrarse en lo importante. One-shot prompting añade un ejemplo o contexto único para guiar la respuesta.
Si necesitas una respuesta más concreta, das un ejemplo de formato o de salida deseada y el modelo imita ese patrón. Otro ejemplo: «Escribe un correo de 120 palabras en tono neutral para un cliente B2B, partiendo del siguiente contexto:…» Esto acota voz, longitud y estructura.
Retrieval prompting (uso del modelo como motor de búsqueda para datos actualizados) o recuperación de información usa el modelo como motor de búsqueda para preguntas con datos actualizados. Aquí entran herramientas con acceso a información reciente, Gemini de Google es un ejemplo que facilita respuestas basadas en información reciente si el prompt lo solicita. Si tu objetivo es un informe con datos actuales, planteas preguntas muy precisas y, cuando es posible, pides que adjunte las fuentes o que verifique fechas y cifras. Es una forma de reducir la improvisación y evitar respuestas que solo suenen bien pero carezcan de actualidad.
La escritura creativa tiene su uso cuando necesitas engagement o storytelling corporativo (pero no para informes de negocio a la primera pasada). En prompts para generar descripciones, guiones cortos o mensajes de marketing, puedes exigir estilo, tono y registro, pero sin perder la claridad del objetivo. Context stacking es una técnica poderosa: construyes el prompt por capas, añadiendo contexto en cada bloque y juntando cada capa para que el modelo integre información previa sin perder foco.
Template prompting te da una estructura repetible: contexto, objetivo, restricciones y formato deseado, todo en un marco que facilita la revisión y la consistencia entre entregas. Si tienes que producir varias piezas, usar plantillas reduce errores y acelera revisiones.
Ejemplos prácticos para ChatGPT, DALL·E y Sora
ChatGPT: para generar un resumen detallado de un artículo, puedes usar un prompt como «Resume el artículo sobre [tema] en 200 palabras, destacando los puntos clave y las conclusiones principales.» Si quieres que el resumen conserve ciertos términos técnicos, añades: «Mantén los términos técnicos entre comillas y señala al final las referencias.» Si necesitas una versión para briefing de dirección, añade: «Proporciona una versión de 100 palabras para directivos con puntos clave y acción recomendada.»
DALL·E: para crear una imagen de un paisaje corporativo, usa: «Genera una imagen de paisaje urbano en atardecer con arquitectura minimalista, tonos azules y naranjas, estilo foto-realista, resolución 4K, sin texto.» Si nnecesitas variaciones, añade: «Proporciona 3 variaciones manteniendo el mismo tema y cambia solo el color del cielo.» Si quieres guion gráfico para una campaña de marketing, pide: «Crea una serie de 5 imágenes que cuenten una historia de cliente feliz usando nuestro producto, con foco en facilidad de uso y eficiencia.»
Sora: para contenido visual, la idea es igual que con DALL·E, pero adaptada a sus APIs y salidas. Usa prompts que definan escena, estilo, iluminación y atributos clave, y, si es posible, especifica formatos de entrega (SVG, PNG, capas vectoriales) para ayudar la integración en flujos de trabajo.
Cómo convertir estas técnicas en flujos de trabajo en empresa
Primero, define objetivos claros y formatos de entrega. Pregúntate: ¿qué voy a hacer con el resultado? ¿Necesito un informe, una imagen, un prototipo? Cuanto más concreto seas, más fácil es para la IA entregar algo usable. Segundo, establece restricciones y criterios de evaluación. Por ejemplo, para un informe: longitud, tono corporativo, precisión de datos y claridad de conclusiones. En DALL·E o Sora, define estilo visual, paleta y resolución para evitar iteraciones innecesarias. Tercero, estructura tus prompts. Context stacking y template prompting permiten que el equipo agregue contexto de negocio, objetivos de producto, restricciones de marca y formato de entrega sin empezar desde cero cada vez. Cuarto, prueba y mide. Haz ciclos cortos de prueba con prompts similares para ver qué cambia: ¿la salida es más precisa? ¿cambia el tono o la claridad? ¿se alinea con la estrategia? El objetivo es reducir la tasa de retrabajo.
La formación y las guías están madurando. Promueve el aprendizaje práctico: usar herramientas de IA para casos reales, no solo ejercicios. La literatura reciente sugiere que la iteración y la colaboración entre usuario y modelo llevan a mejores resultados, y que la claridad en la instrucción tiene un impacto directo en la utilidad de la salida.
En este sentido, la comunidad recomienda combinar técnicas: empezar con zero-shot para entender el comportamiento, añadir un ejemplo concreto con one-shot cuando el caso lo requiera, y luego escalar con retrieval prompting para actualizaciones o datos específicos. Todo ello se apoya en plantillas y marcos de evaluación.
Ahora, ejemplos de prompts para casos reales que puedes adaptar ya
- Para ChatGPT en un informe técnico: «Elabora un informe de 2 páginas sobre el impacto de la IA generativa en nuestro sector, con 3 secciones: estado actual, riesgos y recomendaciones. Incluye 2 gráficos de ejemplo y cita fuentes de datos. Mantén tono directo y profesional.» Si necesitas un resumen ejecutivo, añade: «Al final, añade un resumen de 5 puntos y 2 acciones inmediatas para el equipo directivo.» Es útil trabajar con una versión intermedia primero y luego pedir la versión final.
- Para DALL·E en material de marketing: «Genera 4 imágenes de hero banners para campaña de producto X, con estética minimalista, paleta negra, gris y acentos en azul (#1E90FF), foco en innovación y usabilidad, resolución 1200×628.» Si la campaña necesita variaciones para pruebas A/B, añade: «Crea 2 variantes por imagen con el mismo concepto pero distinto ángulo de iluminación.»
- Para Sora en contenido visual de soporte: «Crea un diagrama de flujo de 6 pasos para onboarding de usuario en nuestro software, con iconos simples, colores corporativos y texto breve en español.» Si necesitas exportación para un módulo de ayuda, añade: «Exporta en PNG y SVG, con capas separadas para edición futura.»
Recursos y formación para seguir subiendo el listón
Hay más recursos de los que parece. En 2025, varias plataformas ofrecen cursos y guías que ya no son solo teoría. Platzi tiene su curso de Prompt Engineering con 23 clases y 3 horas de contenido, lo que facilita que equipos de negocio adopten estas prácticas sin depender de un único especialista. Las guías como PromptingGuide.ai y Prompt.org.es han ido actualizando técnicas y metodologías, con secciones sobre Context Stacking, Template Prompting y métodos complementarios. Además, Google ha publicado guías y documentos de referencia para entender cómo estructurar prompts y gestionar la interacción con LLMs en tareas complejas, a veces citando documentos de 68 páginas para guiar estrategias de prompting.
Si quieres empezar ya, busca cursos, guías y tutoriales que combinen teoría con ejercicios prácticos y ejemplos reales de negocio. Lanzo una idea, usa una plantilla y añade tu contexto de negocio: no esperes que el modelo adivine.
En resumen, la promesa de la ingeniería de prompts no es que la IA haga todo, sino que te permita hacer más con menos. No es magia, es claridad, estructura y pruebas constantes. Si quieres resultados reproducibles, diseña prompts con objetivo, contexto, formato y control, usa técnicas de stacking y templates, y prueba en ciclos cortos con casos reales de tu empresa. Achanta neno, si te roba el tiempo el primer prompt, ajusta el objetivo y repite. La disciplina está creciendo, y la gente que ya se está moviendo en la dirección correcta está viendo ahorro de tiempo, mejora de consistencia y mayor confianza en las salidas. ¿Qué vas a probar primero en tu proyecto? Coméntalo aquí y comparte qué te dio más valor, qué dudaste y qué vas a ajustar en el siguiente ciclo. La conversación no termina aquí: la IA es una herramienta, tú mandas en el diseño del prompt y en la implementación. Me saca de quicio ver promesas sin resultados, así que vamos a por resultados concretos, con datos, con ejemplos y con control de calidad. Lanzo una idea: empieza por un prompt de prueba para un informe corto, añade un ejemplo correcto, y después escala con retrieval prompting para datos actualizados. Y si algo falla, revisa el objetivo y repite. Morriña de la improvisación, pero ahora con una guía clara. ¿Qué prompt vas a diseñar primero para tu equipo?