Cómo Escribir Prompts para IA: Guía Completa de Ingeniería de Prompts (2026)

¿Para quién es esta guía? Para cualquiera que use ChatGPT, Gemini, Claude u otra herramienta de IA y a veces reciba respuestas vagas, genéricas o que simplemente no eran lo que quería decir. No necesitas conocimientos técnicos: al terminar sabrás convertir una petición floja en una precisa, para texto, imágenes, vídeo y música.

En resumen

• Dile a la IA quién debe ser, qué debe hacer, para quién y por qué

• Dale el contexto que no puede adivinar

• Pide un formato y una extensión concretos

• Muestra un ejemplo cuando el formato importe

• Trata la primera respuesta como un borrador y pule desde ahí

¿Qué es un prompt y qué es la ingeniería de prompts?

Un prompt es todo lo que le das a un modelo de IA antes de que responda: tu pregunta, tus instrucciones, el texto que pegas y los ejemplos. La ingeniería de prompts (prompt engineering) es la habilidad de escribir y pulir esas entradas para que el modelo te dé, de forma fiable, lo que quieres.

La importancia del prompt viene de cómo funcionan estos modelos. Un gran modelo de lenguaje genera su respuesta token a token, eligiendo cada vez la continuación más probable de todo lo que ha visto hasta ese momento (lo explicamos en detalle en ¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?). Tu prompt es el comienzo de ese texto. Si es vago, el modelo rellena los huecos con la respuesta más genérica y promedio. Si es específico, queda poco que adivinar.

La guía de Anthropic lo resume muy bien: trata al modelo como a un compañero nuevo brillante que no sabe nada de ti, de tu proyecto ni de tus preferencias. Si una persona sin contexto se perdería con tu petición, el modelo también.

La anatomía de un buen prompt: seis elementos

Casi todos los prompts sólidos se construyen con alguna combinación de estas seis partes. Rara vez necesitas las seis, pero repasarlas es la forma más rápida de detectar qué falta.

La tarea es la única parte que siempre hace falta y conviene empezarla con un verbo claro: escribe, resume, compara, traduce, enumera, reescribe, explica. El contexto es lo que más se olvida y, por lo general, lo que más diferencia marca: para quién es el resultado, qué has probado ya y dónde se va a usar.

Antes y después: un prompt, reescrito

Aquí tienes la misma petición escrita dos veces. La primera es como empieza casi todo el mundo:

Escribe algo sobre el café.

El modelo tiene que adivinarlo todo: extensión, público, tono, propósito. Obtendrás un párrafo soso, de enciclopedia. Ahora, la versión reescrita:

Eres redactor de una pequeña cafetería de barrio en Valencia. Escribe un texto para Instagram que anuncie nuestra nueva bebida, el latte de horchata. Público: estudiantes de la universidad de al lado. Tono: cercano y un poco divertido. Máximo 40 palabras, un emoji, y termina con una pregunta que invite a comentar. Sin hashtags.

No hay nada ingenioso ni técnico en la segunda versión. Simplemente responde a las preguntas que, si no, el modelo tendría que adivinar: rol, tarea, público, tono, extensión y reglas.

10 técnicas de prompts que funcionan de verdad

Estas técnicas proceden de las guías oficiales de prompts publicadas por OpenAI, Google y Anthropic, y de la investigación en la que se basan. Funcionan en todos los grandes chatbots.

1. Sé específico y directo

Cambia las palabras vagas por otras medibles. En lugar de «que sea corto», di «menos de 100 palabras». En lugar de «algunas ideas», di «cinco ideas». En lugar de «mejóralo», explica qué significa «mejor»: más claro, más formal, más persuasivo, más fácil para principiantes. Si quieres algo más que lo mínimo, pídelo de forma explícita.

2. Explica el porqué

El contexto sobre tu objetivo ayuda al modelo a tomar buenas decisiones en cosas que no se te ocurrió especificar. La guía de Anthropic pone un buen ejemplo: en vez de decir solo «no uses nunca puntos suspensivos», explica que el texto lo leerá en voz alta un motor de texto a voz que no sabe pronunciarlos. Así el modelo evitará también otras cosas con las que tropezaría la voz sintética.

3. Muestra ejemplos (few-shot prompting)

Cuando el formato o el estilo importan, un ejemplo vale más que una descripción. Dar al modelo unos cuantos ejemplos se llama few-shot prompting; no darle ninguno, zero-shot. El famoso artículo de GPT-3 (Brown et al., 2020) demostró que los modelos grandes pueden aprender una tarea nueva con solo unos pocos ejemplos en el prompt, sin ningún reentrenamiento.

Usa ejemplos lo bastante variados para que el modelo aprenda el patrón en lugar de copiar un ejemplo palabra por palabra. Anthropic recomienda entre tres y cinco ejemplos para obtener los mejores resultados.

4. Separa las instrucciones del material

Cuando pegues un artículo, un correo o datos en el prompt, marca con claridad dónde empiezan y dónde terminan, por ejemplo con comillas triples (""") o etiquetas como «TEXTO:» y «FIN DEL TEXTO». Así el modelo no confunde el material con tus instrucciones, y a ti te resulta mucho más fácil editar prompts largos.

5. Pide un formato concreto

Dile al modelo exactamente qué forma debe tener la respuesta: una tabla con columnas definidas, una lista numerada, tres viñetas, un párrafo de 150 palabras, un objeto JSON, un correo con asunto. Pedir formato es una de las mejoras más fáciles al escribir prompts, y hace que las respuestas sean mucho más fáciles de reutilizar.

6. Di qué hacer, no solo qué evitar

«No seas demasiado formal» deja al modelo adivinando qué quieres. «Escribe con un tono cercano y conversacional, como a un compañero de trabajo» le da un objetivo. Las instrucciones en positivo se siguen con más fiabilidad que las listas de prohibiciones.

7. Deja espacio para razonar

En matemáticas, lógica y problemas de varios pasos, pedir al modelo que resuelva el problema paso a paso antes de dar la respuesta final mejora la precisión. Esto se llama cadena de pensamiento (chain-of-thought; Wei et al., 2022); incluso la sencilla frase «Pensemos paso a paso» ayudaba notablemente a los modelos de generaciones anteriores (Kojima et al., 2022).

Los modelos de razonamiento actuales (los modos de «pensamiento» de ChatGPT, Gemini y Claude) ya lo hacen internamente. Con ellos funciona mejor describir con claridad el objetivo y cómo es una buena respuesta que dictar cada paso.

8. Divide las tareas grandes en pasos

Un prompt gigante que pide investigación, esquema, borrador y edición final a la vez suele dar un resultado mediocre. Divídelo: pide primero el esquema, revísalo y luego pide cada sección. Usar la salida de un prompt como entrada del siguiente se llama encadenamiento de prompts (prompt chaining) y te da un punto de control en cada fase.

9. Material largo primero, pregunta al final

Cuando pegues un documento largo, colócalo al principio del prompt y tu pregunta al final. Una investigación sobre entradas largas (Liu et al., 2023, «Lost in the Middle») comprobó que los modelos aprovechan con más fiabilidad la información del principio y del final de un texto largo que la que queda enterrada en el medio. Para trabajos con datos, pide además al modelo que cite literalmente los fragmentos en los que basa su respuesta.

10. Itera: la primera respuesta es un borrador

Escribir prompts es una conversación. Si la respuesta no es la buena, no empieces de cero; di exactamente qué cambiar: «Más corto», «Ejemplos más concretos», «Menos formal», «Conserva el segundo párrafo y reescribe el resto». La guía de Gemini de Google recomienda lo mismo: cuando el resultado falla, reformula, prueba una tarea equivalente o cambia el orden de las partes del prompt.

Fórmulas de prompts: formas fáciles de recordar la estructura

Por internet circulan varias siglas que ayudan a recordar qué incluir. No son fórmulas mágicas, pero sí listas de comprobación útiles:

• RTF: Role (rol), Task (tarea), Format (formato). Útil para prompts rápidos del día a día.

• CO-STAR: Contexto, Objetivo, Estilo, Tono, Audiencia y formato de Respuesta. Útil para tareas de escritura y marketing.

• Seis elementos (de esta guía): Rol, Tarea, Contexto, Formato, Ejemplos, Restricciones. Cubre casi todo.

Elige una y úsala hasta que se convierta en costumbre; en unas semanas incluirás los detalles adecuados sin pensarlo.

Cómo escribir prompts para imágenes, vídeo y música

Los generadores de imágenes, vídeo y música leen los prompts de forma distinta a los chatbots. No necesitan cortesías ni explicaciones; necesitan una descripción precisa de lo que se debe ver u oír.

Imágenes. Describe, más o menos en este orden: el sujeto, qué está haciendo, el escenario, el estilo (foto, acuarela, render 3D, ilustración plana), la iluminación y el encuadre (primer plano, plano general, relación de aspecto). Por ejemplo:

Un zorro rojo sentado sobre un tronco nevado al amanecer, contraluz dorado y suave, poca profundidad de campo, fotografía de naturaleza con teleobjetivo, ambiente sereno, 16:9.

Editar una foto. Di con claridad qué debe cambiar y qué debe quedarse igual: «Cambia el fondo por una playa al atardecer; mantén la cara, la ropa y la postura de la persona exactamente como están».

Vídeo. Empieza con una descripción como la de una imagen y añade movimiento y cámara: qué se mueve, a qué velocidad y cómo se comporta la cámara («acercamiento lento», «cámara en mano siguiendo al personaje», «plano general fijo»). Una escena clara por clip.

Música. Describe el género, el ambiente, el tempo, los instrumentos y la voz (idioma, voz masculina o femenina, o instrumental). En lugar de nombrar a un artista real, describe su estilo: muchos servicios rechazan las peticiones de imitar la voz de un cantante real, y la descripción te acerca más al resultado de todos modos.

Indie pop alegre, 120 BPM, guitarras eléctricas brillantes y palmas, voz femenina en español, aire veraniego un poco nostálgico, estribillo pegadizo.

Plantillas de prompts listas para usar

Cópialas, cambia lo que está entre corchetes y ajústalas a partir de ahí.

Resumir un texto largo

Resume el texto siguiente para [una directiva muy ocupada]. Dame [cinco] viñetas con los datos clave y luego una frase sobre si hace falta tomar alguna medida. Texto: """[pega el texto]"""

Escribir un correo

Escribe un correo a [la administración de la comunidad] pidiendo [que reparen el ascensor esta semana]. Tono: [educado pero firme]. Menos de [120] palabras, con un asunto claro.

Aprender un tema nuevo

Explica [cómo afectan los tipos de interés a la inflación] a alguien [sin formación en economía]. Usa una analogía cotidiana y luego comprueba lo que he entendido con tres preguntas breves.

Comparar opciones

Compara [tres portátiles económicos para estudiantes] en una tabla con columnas de [precio, autonomía, peso, ventajas e inconvenientes]. Después recomienda uno para [un estudiante que viaja mucho] y explica por qué.

Mejorar tu propio texto

Corrige el texto siguiente para que sea claro y correcto gramaticalmente. Mantén mi voz y mi sentido; no añadas ideas nuevas. Luego enumera los tres cambios más importantes que hiciste. Texto: """[pega el texto]"""

Planificar algo

Crea un plan de [3 días] para [aprender lo básico de edición de fotos], [una hora] al día. Formato: tabla con día, objetivo, ejercicio y un recurso gratuito.

8 errores frecuentes al escribir prompts (y cómo corregirlos)

1. Demasiado vago. «Ayúdame con marketing» → di qué producto, qué canal y qué objetivo.

2. Sin público. La misma explicación para un niño y para un experto debería ser completamente distinta. Di para quién es.

3. Sin formato. Si necesitas una tabla, una lista o un límite de palabras, pídelo.

4. Demasiadas tareas a la vez. Divide los trabajos grandes en una cadena de prompts más pequeños.

5. Reglas contradictorias. «Detallado pero muy corto» obliga al modelo a adivinar. Decide qué importa más.

6. Rendirse al primer intento. Refina la respuesta en vez de empezar de nuevo.

7. Fiarse de cada dato. Los modelos pueden dar afirmaciones falsas con total seguridad, las llamadas alucinaciones (consulta nuestro glosario de IA). Comprueba las cifras, nombres y citas importantes.

8. Pegar datos privados. Trata al chatbot como un servicio de terceros; mira la siguiente sección.

Seguridad, privacidad y límites

• No compartas secretos. Nunca pegues contraseñas, números de tarjeta, documentos de identidad ni datos personales de otras personas en un prompt. Quita nombres y números de los documentos con los que pides ayuda.

• Verifica lo importante. En preguntas de salud, legales, financieras o académicas, usa la IA como punto de partida y contrasta con fuentes fiables o con un profesional.

• Cuidado con el contenido pegado. El texto de una página web, un correo o un documento puede contener instrucciones ocultas dirigidas a la IA, una técnica llamada inyección de prompts (prompt injection). OWASP la sitúa en el primer puesto de los 10 riesgos principales de las aplicaciones con modelos de lenguaje. Lee los resultados con espíritu crítico, sobre todo cuando una herramienta de IA lee páginas web o archivos por ti.

• Un prompt mejor no lo arregla todo. Si el modelo no tiene información actualizada o cierta capacidad, ninguna redacción la va a crear. Usa una herramienta con búsqueda web para la actualidad y una especializada para trabajos especializados.

Dónde practicar

La mejor forma de aprender es tomar una tarea real de tu día y probar en ella las técnicas anteriores. ChatGPT, Gemini y Claude tienen versiones gratuitas en la web y en sus apps, y existen herramientas aparte para imágenes, vídeo y música. Si prefieres tener chat, creación y edición de imágenes, vídeo, voz y música en un solo lugar dentro de Telegram, heymesbot lo ofrece sin suscripción mensual: pagas solo por lo que usas.

Elijas la herramienta que elijas, guarda los prompts que te funcionen. Una pequeña biblioteca personal de prompts probados ahorra más tiempo que cualquier truco.

Conclusión

No existe una frase secreta que desbloquee la IA. Los buenos prompts son, sencillamente, buenos encargos: dicen quién, qué, para quién, por qué y con qué forma, y muestran un ejemplo cuando hace falta. Escribe como si le encargaras algo a un compañero listo, trata la primera respuesta como un borrador y obtendrás mejores resultados de cualquier herramienta de IA.

Fuentes

• Anthropic: Buenas prácticas para escribir prompts

• Google: Estrategias de diseño de prompts (Gemini API)

• OpenAI: Guía de ingeniería de prompts

• Centro de ayuda de OpenAI: Buenas prácticas de ingeniería de prompts

• Brown et al. (2020): Language Models are Few-Shot Learners

• Wei et al. (2022): Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models

• Kojima et al. (2022): Large Language Models are Zero-Shot Reasoners

• Liu et al. (2023): Lost in the Middle

• Schulhoff et al. (2024): The Prompt Report, una revisión sistemática de técnicas de prompting

• OWASP: Top 10 de riesgos para aplicaciones con LLM