Hablar con máquinas en 2025 se parece a pedir café en una cafetería hipster: dices una palabra rara y te miran con cara de póker o te sirven algo que no pediste. El truco no es solo lo que dices, sino cómo lo dices. Los sistemas de inteligencia artificial son genios veloces pero muy quisquillosos con las instrucciones. Usas el lenguaje correcto y se convierten en tu mejor aliado. Usas el equivocado y terminas con un soneto de Shakespeare cuando querías un plan de marketing.
Mucha gente piensa que hacer prompts es escribir en inglés en una caja de texto. Técnicamente lo es. Pero la pregunta clave es si es efectivo. Diseñar prompts que produzcan respuestas consistentes, útiles y de alta calidad es lo que convierte al prompt engineering en un superpoder. Tras probar y aplicar estas técnicas, la calidad de las respuestas y tu productividad despegan.
El prompting no es teclear palabras en un chat es arte, un poco de psicología y un toque de truco Jedi. Estilos distintos de prompt desbloquean distintas personalidades del modelo, moldeando cómo piensa, razona y responde. Algunos son directos; otros parecen negociar con un filósofo con exceso de café.
En esta guía práctica exploramos los estilos principales de prompting, sus ventajas y cuándo usarlos. Piénsalo como un manual de supervivencia para hablar con máquinas. Y si te interesa escalar esto en equipo, pronto traeremos marcos de trabajo para hacerlo a lo grande.
Antes de entrar en modo mago, definamos el tema. El prompt engineering es el arte de susurrar a las máquinas para que no solo te oigan, sino que te entiendan. La forma en que enmarcas la petición determina si la IA te devuelve brillantez, ruido o chistes de padre que nadie pidió. Importa porque la IA no piensa como las personas, sigue patrones estadísticos. El prompt es el puente entre tu intención y el resultado. Hazlo bien y desbloqueas creatividad, razonamiento y colaboración real. Hazlo mal y terminas con ensayos sobre la eterna guerra de la pizza con piña.
Movimientos fundacionales del prompting
Zero shot. Le pides una tarea sin ejemplos. Brilla en tareas simples. Ojo con lo complejo, tiende a ser superficial. Ejemplo rápido Traduce Buenos días al japonés.
One shot. Das un ejemplo y luego tu petición real. El modelo capta formato e intención al instante. Ejemplo Traduce Buenos días a Ohayo. Ahora traduce Buenas noches.
Few shot. Proporcionas varios ejemplos para fijar contexto y consistencia. Útil cuando quieres un estilo estable.
Chain of thought. Pide que razone paso a paso. Sube la precisión en problemas lógicos. Ejemplo Calcula cuándo se cruzan dos trenes explicando cada paso.
Conciencia de instruction tuning. Modelos como ChatGPT o Claude siguen bien instrucciones del tipo resume en 3 viñetas, útil para ahorrar tiempo y tokens.
Asignación de rol. Dale una persona. Ejemplo Actúa como comediante de stand up para explicar física cuántica. Da contexto y creatividad.
Ahora sí, las 12 técnicas que importan en 2025. Todas aplicadas a un caso real para no quedarnos en teoría. Escenario Eres product manager en una startup y necesitas que la IA te ayude a diseñar y lanzar una función de recomendaciones personalizadas en la app móvil.
1. Chain of Verification CoVe. Qué es Un protocolo de verificación donde la IA escribe una primera respuesta, formula preguntas de comprobación, las responde por separado y corrige el resultado final. Por qué sirve Reduce errores factuales y alucinaciones en tareas críticas. Ejemplo Propone filtrado colaborativo, se pregunta si hay datos suficientes, detecta cold start y corrige a filtrado basado en contenido. Analogía Tu amigo cuenta una historia y va mostrando capturas de pantalla para probar cada afirmación.
2. Skeleton of Thought SoT. Qué es Obliga a generar primero un esquema y después el desarrollo. Por qué sirve Evita divagaciones y permite dirigir el detalle que te importa. Ejemplo Esqueleto objetivo de personalización, datos disponibles, opciones de algoritmo, MVP, métricas. Luego expandes el punto de algoritmos. Analogía Dibujar el plano antes de construir.
3. Graph of Thoughts GoT. Qué es Razonamiento en paralelo con varios caminos que se combinan en una solución híbrida. Por qué sirve Evita el pensamiento lineal y potencia la creatividad. Ejemplo Compara colaborativo, basado en contenido e híbrido; mezcla eficiencia de datos con serendipia y propone MVP con contenido y visión híbrida a futuro. Analogía Un tablero de detectives con hilos rojos conectando pistas.
4. Directional Stimulus Prompting DSP. Qué es Guiar con pistas estratégicas como prioriza privacidad o minimiza coste computacional. Por qué sirve Marca dirección sin encorsetar, manteniendo creatividad. Ejemplo Diseña con foco en lanzamiento rápido y mínima recolección de datos y propone reglas simples con metadatos existentes. Analogía Gritar más caliente o más frío mientras alguien busca un premio.
5. Plan and Solve PS y PS+. Qué es Separar plan y ejecución, con chequeos tras cada paso en PS+. Por qué sirve Evita saltarse pasos y hace auditable el razonamiento. Ejemplo Plan auditar datos, listar algoritmos factibles, elegir por velocidad de MVP, diseñar A B test y luego ejecutar paso a paso. Analogía Escribir la guía del jefe final antes de jugar.
6. Maieutic Prompting. Qué es Método socrático para que la IA exponga supuestos y corrija contradicciones. Por qué sirve Refuerza la coherencia interna y destapa puntos débiles. Ejemplo Tras proponer un algoritmo complejo, le pides supuestos detecta que requiere tiempo real y se adapta a proceso por lotes. Analogía El por qué constante de una niña curiosa que te obliga a mejorar el plan.
7. Reflexion y Self Refine. Qué es Bucle generar criticar refinar, con la IA actuando como su propio revisor. Por qué sirve Convierte un borrador en un entregable pulido. Ejemplo Crítica falta de métricas y privacidad y añade CTR esperado y anonimización. Analogía Enviarte tu propio borrador al día siguiente para destriparlo y mejorarlo.
8. Chain of Density CoD. Qué es Resumir iterativamente aumentando densidad informativa y eliminando paja. Por qué sirve Produce resúmenes ejecutivos compactos y completos. Ejemplo Evoluciona a decide filtrado por contenido con etiquetas, pilotar híbrido tras 50k usuarios, riesgo cold start mitigado con recomendaciones semilla. Analogía Reducir una salsa hasta concentrar todo el sabor.
9. Salidas estructuradas y con restricciones. Qué es Forzar formato como JSON, XML o tabla bien definida. Por qué sirve Hace el resultado accionable e integrable en flujos y APIs. Ejemplo Solicitar un objeto con campos estrategia, recursos requeridos, cronograma y riesgos para importar directamente. Analogía Pedir una lista de la compra y recibir una hoja ordenada en lugar de un papel arrugado.
10. Active Prompt adaptativo. Qué es La IA identifica incertidumbres, genera ejemplos propios y se realimenta para resolver mejor. Por qué sirve Se adapta en la misma sesión a problemas ambiguos. Ejemplo Detecta que la mayor incógnita son los datos, crea escenarios con y sin datos, elige el relevante y construye la respuesta robusta. Analogía Estudiante que se inventa mini cuestionarios para entender antes de responder.
11. Automatic Prompt Engineer APE. Qué es La IA genera, prueba y selecciona el mejor prompt para la tarea. Por qué sirve Suele superar prompts escritos a mano y descubre formulaciones óptimas. Ejemplo Compara redacta un Gantt frente a actúa como CPO y gana el segundo por su enfoque estratégico. Analogía Empleado que hace el trabajo y además redacta su propio puesto mejor que tú.
12. ReAct Reason plus Act. Qué es Combina razonamiento con acciones externas como buscar en la web o llamar a un API en un bucle pensamiento acción observación. Por qué sirve Convierte a la IA en agente que supera límites de conocimiento estático. Ejemplo Piensa que hay que reutilizar motores open source, busca repos ligeros y recomienda una librería adecuada para el MVP. Analogía Consultor que aconseja y también se sienta en tu equipo para ejecutar.
Conclusión rápida Estas técnicas no son trucos. Algunas piensan mejor CoVe, GoT, PS, Maieutic, otras ordenan mejor SoT, CoD, salidas estructuradas, otras se auto mejoran Reflexion, APE, Active Prompt y otras se vuelven agentes ReAct, DSP. Combinadas convierten a la IA en tu copiloto creativo y fiable.
Cómo empezar sin abrumarte. Domina lo básico zero shot, one shot, few shot y chain of thought. Luego sube de nivel con SoT, PS y CoVe. Después explora GoT, ReAct y APE cuando el reto sea abierto o requiera acciones. Cada técnica ofrece una versión alternativa del mismo problema, así que experimentar merece la pena. Si quieres profundizar, explora la biblioteca de recursos en promptingguide.ai.
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