Las personas que no se dejan llevar por la IA preguntan de esta manera: 10 trucos para prompts de ChatGPT

Las personas que no se dejan llevar por la IA preguntan de esta manera: 10 trucos para prompts de ChatGPT

Introducción: Aunque ChatGPT es "inteligente", ¿por qué falla?

ChatGPT toma las palabras que le lanzamos y devuelve una "solución óptima" que parece adecuada. Aunque esto es conveniente, si se pregunta de manera descuidada, se obtienen respuestas descuidadas, algo que a menudo se pasa por alto.


El artículo de ZDNET no trata de trucos secretos, sino de "formas de evitar que la IA se malinterprete". En otras palabras, es similar a las técnicas de instrucción al pedir trabajo a un subordinado humano.


Y al observar las reacciones en las redes sociales, se mezclan opiniones como "No es que ChatGPT sea malo, sino que a menudo la forma en que preguntamos es deficiente" y "Sin embargo, la IA a veces comete errores con mucha confianza". En resumen, se necesita un conjunto de "técnicas para mejorar la calidad de salida" y "técnicas para prevenir accidentes".


1. Deshazte de las palabras abstractas y usa lo "concreto"

"De manera adecuada", "claramente", "de forma convincente": este tipo de palabras son demasiado amplias para la IA.
Hay tres puntos clave para concretar.

  • Propósito: ¿Para qué se usará el texto? (Ejemplo: propuesta interna, publicación en redes sociales, entrevista de trabajo)

  • Audiencia: ¿A quién va dirigido? (Ejemplo: principiantes, tomadores de decisiones, personal de campo)

  • Nivel de expectativa: ¿Qué se considera "bueno"? (Ejemplo: conclusión primero, lista con viñetas, con fundamentos, incluyendo objeciones)


Ejemplo:
× "Proporciona una propuesta de marketing"
○ "Aumentar los registros de prueba gratuita de BtoB SaaS. Presupuesto mensual de 300,000 yenes, duración de 6 semanas. Proporcionar 5 propuestas con pasos de ejecución, KPI y riesgos previstos"


2. Proporciona las condiciones previas e información de fondo "al principio"

ChatGPT completa automáticamente el contexto. Si acierta, es genial; si falla, es un accidente.
Por eso, primero fija el "marco de referencia".

  • Situación actual (¿qué está sucediendo?)

  • Restricciones (tiempo, presupuesto, reglas, medios disponibles)

  • Cosas no deseadas (ejemplos negativos o trampas)


Cuanto más contexto proporciones, más largo será, pero el punto es que se reduce la necesidad de rehacerlo y se acelera el proceso.


3. Especifica el formato de salida primero

Al especificar el formato, como "en un artículo", "en una tabla", "conclusión → razón → ejemplo concreto", se reduce la variabilidad.
Las siguientes especificaciones son particularmente efectivas.

  • Estructura de encabezados (equivalente a h2/h3)

  • Número de viñetas (Ejemplo: hasta 3 por ítem)

  • Número de caracteres (Ejemplo: introducción 200 caracteres, cada sección 400 caracteres)

  • Tono (Ejemplo: formal, más enfático, orientado a redes sociales)


Una vez que se establece el formato, la IA puede completar sin dudar.


4. Asigna un rol (persona) para fijar la perspectiva

Al asignar un rol como "eres editor", "eres responsable de TI", "eres CFO", cambian la forma de recopilar información, la elección de palabras y la sensibilidad al riesgo.


La clave es especificar no solo el "título", sino también años de experiencia y logros.

Ejemplo:
"Eres un responsable de marketing BtoB en una empresa SaaS con 10 años de experiencia, encargado tanto de la adquisición de leads como del nurturing"


5. Escribe las condiciones de restricción "claramente" (incluyendo lo que no se debe hacer)

Las restricciones no disminuyen la calidad, sino que la aumentan.
La razón es simple: sin restricciones, la IA proporciona la "respuesta más amplia posible".

  • Medios permitidos (X, note, prensa, YouTube, etc.)

  • Límite de presupuesto

  • Expresiones prohibidas (publicidad exagerada, afirmaciones definitivas, eficacia médica, etc.)

  • Consideraciones legales y de cumplimiento


Incluir reglas como "no incluir enlaces en el cuerpo del texto" también ayuda a mantener la consistencia.


6. Muestra ejemplos buenos y malos para compartir los criterios de evaluación

Las preferencias de escritura varían entre personas. La IA solo puede intentar adivinar "tu preferencia".
Por lo tanto, proporciona ejemplos, aunque sean breves, para alinear los criterios.

  • Buen ejemplo (este ritmo, este vocabulario, esta densidad)

  • Mal ejemplo (no me gusta esta expresión, demasiada abstracción es un no)


Esto es similar a las instrucciones en el trabajo como "este es el artículo de referencia".


7. No intentes terminar de una vez. Divide el proceso y "planifica"

"Primero el esquema", "luego los puntos clave por encabezado", "finalmente el texto completo": esta división es poderosa.


Cuando la IA intenta crear un producto terminado de una vez, la coherencia puede romperse o puede rellenar convenientemente la información.


Al dividir el proceso, se generan productos intermedios verificables, lo que facilita las correcciones.


8. Haz que pregunte primero (para identificar información faltante)

Esto es discretamente efectivo.


Simplemente diciendo "Haz las preguntas necesarias antes de responder", la IA enumerará las incertidumbres.
Como resultado, también puedes organizar los requisitos y reducir el "infierno de preguntar de nuevo".


9. Asume la mejora iterativa (instrucciones de reescritura)

En lugar de apuntar a la perfección de una vez, es más rápido asumir "borrador → corrección".
Las siguientes formas de dar instrucciones de corrección son útiles.

  • Qué no te gusta (abstracto, largo, débil, rígido)

  • Qué quieres (concretar, acortar, conclusión fuerte, agregar ejemplos)

  • Qué conservar (mantener esta metáfora, mantener la estructura)


10. Haz que se autoevalúe (revisa errores, omisiones, supuestos)

Un tema especialmente destacado en las redes sociales es el problema de que "la IA mezcla mentiras convincentes sin problema".
Esto se puede mejorar considerablemente con los prompts.

  • "Menciona tres debilidades de tu respuesta"

  • "Distingue entre hechos y suposiciones"

  • "¿Cuáles son los casos en que los supuestos se rompen?"

  • "Indica claramente los puntos inciertos como inciertos"


Simplemente al incluir esta "auditoría interna" al final, se reducen las afirmaciones peligrosas.


Reacción en redes sociales: elogios y precauciones se mencionan juntos

Cuando el artículo de ZDNET se compartió en redes sociales, las reacciones se dividieron en dos grandes grupos.

 


A. Grupo "Todo depende del prompt"

En Reddit, en torno a la calidad de las respuestas de la IA, hubo respuestas del tipo "¿No es solo que la forma de preguntar es deficiente?", y se compartieron enlaces a artículos sobre mejora de prompts como "evidencia". Es decir, incluso si hay experiencias que no salen bien, hay espacio para mejora por parte del usuario.


B. Grupo "Es peligroso tomarlo al pie de la letra, es esencial usarlo junto con búsquedas"

En el mismo hilo, se repitieron advertencias de que la IA puede hacer propuestas que rompan el sistema o presentar comandos peligrosos debido a alucinaciones. La conclusión es que una operación realista es "chat de IA + búsqueda en la web + doble verificación".


C. En LinkedIn se comparte como "técnica de trabajo"

En LinkedIn, se vieron publicaciones que presentaban el artículo de ZDNET como "hábitos de prompts para mejorar resultados asumiendo que la IA puede inventar historias", y se difundió en el contexto de uso laboral (eficiencia, estabilidad de calidad).


Conclusión: Los 10 consejos son "técnicas para reducir rehacer" más que "velocidad"

Lo que el artículo de ZDNET llama "resultados rápidos y buenos" no se trata de escribir menos, sino de reducir el número de veces que se rehace.
Al concretar, proporcionar contexto, especificar el formato, dividir el proceso y, finalmente, autoevaluar, ChatGPT se convierte de un "juguete conveniente" a un "compañero confiable para el trabajo".


Al mismo tiempo, como muestran las redes sociales, la IA no es todopoderosa.Incluso si se vuelve más inteligente con los prompts, al final se necesita la verificación humana. Aquellos que no olvidan este principio parecen obtener mayores beneficios de la IA.


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