Una misma herramienta de inteligencia artificial puede dar resultados muy diferentes en función de cómo se formule la petición. Explicarle cuál es tu empresa, quién es tu público objetivo, qué información debe analizar y cómo quieres recibir el resultado, puede marcar enormemente la diferencia. En eso consiste el prompt engineering.
Este concepto, que seguro que habrás oído a estas alturas, trata de diseñar y mejorar las instrucciones que se da a un modelo de IA para obtener respuestas más útiles, precisas y adaptadas a una tarea concreta.
Para una persona emprendedora, esto puede ser especialmente útil. desde preparar una propuesta comercial hasta realizar entrevistas con clientes, resumir una reunión o generar ideas para una campaña de marketing, una buena instrucción puede ayudarte a sacar un mayor partido a la IA y ahorrar tiempo en muchas tareas.
Prompts para emprendedores: cómo crear instrucciones más útiles
Los prompts para emprendedores pueden usarse en prácticamente cualquier área de tu startup, siempre que la tarea sea adecuada para una herramienta de IA. Eso sí, crear buenos prompts no es simplemente escribir instrucciones largas. Consiste en proporcionar a la inteligencia artificial el contexto necesario, explicar con claridad qué quieres lograr y cómo deseas que te dé el resultado.
Una persona emprendedora puede utilizar la IA, entre otras muchas aplicaciones, para:
- – Analizar las respuestas obtenidas en entrevistas con clientes.
- – Preparar un primer borrador para una propuesta comercial.
- – Identificar patrones en opiniones de los usuarios.
- – Elaborar copies para redes sociales.
- – Generar diferentes versiones para un correo.
- – Comparar características de diferentes competidores.
Pero, entonces, ¿cómo se usa el prompt engineering para crear instrucciones útiles y lograr esta ayuda? La clave principal está en no limitarse a pedir directamente el resultado. Cuanta más información relevante y del contexto se de a la herramienta, más fácil será orientar la respuesta al resultado deseado.
Veámoslo con un ejemplo: tienes una empresa y quieres lograr ideas para mejorar tus ventas por lo que recurres a una herramienta de inteligencia artificial generativa en busca de apoyo. Podrías decirle solamente: “dame ideas para incrementar mis ventas”, pero eso solo te dará resultados muy genéricos y poco adaptados.
En cambio, si le proporcionas información sobre tu empresa, tipo de cliente, producto y objetivo los resultados serán mucho mejores. Teniendo esto en cuenta, un buen prompt sería: “actúa como consultor de ventas B2B. Tengo una startup que ofrece un software de gestión de almacenes para PYMES. Nuestro cliente objetivo son empresas logísticas de entre 20 y 100 empleados. Actualmente, logramos clientes principalmente mediante LinkedIn y recomendaciones. Propón cinco acciones para aumentar la captación de leads durante los próximos tres meses. Para cada acción, indica el objetivo, los recursos necesarios y una métrica para medir los resultados. Presenta esta información en una tabla”.
Esta segunda petición no garantiza que la IA te vaya a dar una respuesta correcta, pero sí que facilitará que el resultado esté mucho mejor orientado a tus necesidades.
Framework ROLE: una estructura para crear mejores prompts
Para que esto de crear buenas instrucciones sea más sencillo, se puede utilizar el framework ROLE. Esta metodología tiene como objetivo dividir el prompt en diferentes elementos para no hacer peticiones demasiado genéricas. Una de las formulaciones más utilizadas de este marco de trabajo es:
- – R (Rol). Define qué papel debe asumir el sistema (por ejemplo, «Actúa como un director de marketing especializado en startups SaaS»).
- – O (Objetivo). Especifica la tarea concreta y el resultado de negocio que esperas obtener.
- – L (Límites). Establece las restricciones, como el tono de voz, la longitud máxima del texto o las expresiones que se deben evitar.
- – E (Expectativas). Específica cómo esperamos recibir la respuesta, por ejemplo, con una tabla, una lista de pasos o un informe estructurado.
Algo que no debes olvidar es la importancia de revisar los resultados. El prompt engineering no debe entenderse como un proceso para obtener soluciones perfectas que te den la respuesta definitiva a tus problemas. Lo más útil es trabajar de forma iterativa, probar un prompt, analizar los resultados y modificar instrucciones hasta lograr una respuesta que realmente se ajuste.
Por último, para escribir buenos prompts, hay varios errores habituales que debes evitar como pedir algo demasiado genérico; pensar que cuanto más larga sea la instrucción, mejor; introducir información confidencial sin comprobar las condiciones de privacidad de la herramienta o aceptar la primera respuesta sin revisarla y sin aplicar cambios.
En definitiva, el prompt engineering ayuda a convertir una herramienta generalista en un apoyo más adaptado a las necesidades del negocio. No existen fórmulas mágicas que nos den las respuestas definitivas, pero sí se puede aprender a proporcionar instrucciones claras que aporten resultados realmente útiles.
