Cómo escribir un buen prompt: estructura y ejemplos

Cuando le pides «un correo para vender mi servicio», el modelo no sabe a quién le escribes, qué vendes, qué tono usas ni qué largo esperas. Rellena esos huecos con lo más probable, que es justo lo más genérico. No es un fallo del modelo: es información que nunca le diste.

Un criterio útil: escribe el prompt como si se lo entregaras a un colega competente que no puede hacerte preguntas y que no conoce tu negocio. Si esa persona tendría que adivinar el público, el largo o el formato, el modelo también adivinará.

No hacen falta los seis siempre, pero cada uno que omites lo decide el modelo por ti. El generador de prompts de Redutil cubre rol, tarea, contexto, tono, formato y restricciones; los ejemplos los añades tú a mano.

Prompt vago (9 palabras, 12 tokens): «Escribe un correo para vender mi servicio de contabilidad.»

Prompt mejorado (96 palabras, 142 tokens): «Eres un contador público que escribe a dueños de tiendas de barrio. Contexto: ofrezco contabilidad mensual para pequeños comercios en Bogotá a tarifa fija; el destinatario es Marta, dueña de una ferretería que hoy lleva sus cuentas en un cuaderno. Tarea: redacta un correo de primer contacto. Formato: asunto de máximo 60 caracteres y cuerpo de tres párrafos cortos, menos de 120 palabras en total, con una sola invitación final a una llamada de 15 minutos. Restricciones: tuteo, sin signos de exclamación, sin prometer ahorros ni cifras que no te di, sin frases como “solución integral”.»

La diferencia son unos 130 tokens de entrada. Con la tarifa más cara que trae la calculadora de tokens (3 USD por millón, dato de la herramienta), eso es menos de 0,0004 USD por petición.

Prompt vago (3 palabras): «Resume este documento.» El modelo elegirá qué le parece importante, y quizá no coincida con lo que necesitas ni indique qué dejó fuera.

Prompt mejorado (89 palabras): «Actúa como analista que prepara informes para un gerente que no es abogado. Entre las etiquetas <documento> te paso un contrato de arrendamiento. Resume en este orden: partes y objeto en una frase; fechas, montos y plazos en una tabla; obligaciones de cada parte; cláusulas de terminación o penalización. Cita el número de la cláusula tras cada dato. Si un dato no aparece en el texto, escribe “No consta en el documento” y no lo deduzcas. Cierra con una lista titulada “Para revisar con un abogado”. Máximo 300 palabras.»

Tres decisiones hacen el trabajo: delimitar el documento con etiquetas para que no se confunda con las instrucciones, exigir la cita de la cláusula para poder verificar y dar una salida explícita a lo que falta.

Prompt vago (3 palabras): «Analiza estas ventas.» Sin más, recibirás elogios genéricos y causas inventadas.

Prompt mejorado (71 palabras): «Estas son las ventas mensuales de una tienda, en pesos colombianos: enero 1.250.000; febrero 1.410.000; marzo 1.180.000; abril 1.530.000. Calcula el total, el promedio mensual y la variación porcentual de cada mes frente al anterior, mostrando cada operación. Después separa dos bloques: “Lo que muestran los datos” (solo hechos calculables) y “Hipótesis a comprobar” (explicaciones posibles, marcadas como no confirmadas). No inventes causas ni cifras que no estén en los datos.»

Como sabemos la respuesta correcta, sirve para evaluar: total 5.370.000, promedio 1.342.500 y variaciones de +12,8 % en febrero, −16,3 % en marzo y +29,7 % en abril. Si el modelo difiere, no confíes en el resto del análisis; para cifras que alimenten decisiones, recalcula en una hoja de cálculo.

Si la respuesta la leerá un programa y no una persona, pide JSON. Define los campos, los valores permitidos y qué hacer cuando falta un dato. Ejemplo de salida válida para clasificar correos entrantes: {"intencion":"cotizacion","urgencia":"media","monto_mencionado":null,"resumen":"El cliente pide precio de mantenimiento mensual para 3 equipos."}.

Definimos un esquema con cuatro campos obligatorios, «intencion» limitada a cotizacion, reclamo, consulta u otro, y sin campos extra. Lo probamos con un validador: la salida de arriba pasa; otra con «Cotización» (mayúscula y tilde, fuera de la lista) y sin «monto_mencionado» no. Varios proveedores permiten pasar un JSON Schema para que el modelo se ajuste a él; suelen llamarlo salidas estructuradas y conviene revisar en su documentación si tu modelo lo admite. Aun así, valida en tu código: un formato correcto no garantiza un contenido correcto. El generador de JSON Schema visual te ahorra escribir el esquema a mano.

Dos o tres ejemplos de entrada y salida enseñan el formato mejor que una descripción. Para clasificar reseñas: «Reseña: “Llegó rápido pero la caja venía rota.” → mixto. Reseña: “Excelente atención, volvería a comprar.” → positivo. Reseña: “Nunca respondieron mis mensajes.” → negativo. Reseña: [la nueva] →». Varía los ejemplos: si todos son positivos, el modelo tenderá a responder positivo.

Para iterar, cambia una cosa por vez y compara con el mismo conjunto de entradas, no con una sola. Guarda diez o veinte casos reales, incluidos los difíciles, y revisa cada versión del prompt contra ellos. Un prompt que mejora un caso y empeora tres no es mejor. Registrar las versiones evita volver a errores ya corregidos.

Un modelo puede afirmar cosas falsas con total seguridad. Reduce el riesgo con tres hábitos: pedir que cite la fuente o el fragmento exacto del texto que le diste, permitirle responder «no lo sé» o «no consta», y verificar a mano lo que tenga consecuencias. La plantilla de texto del generador incluye una cláusula que le pide detenerse y hacer hasta dos preguntas si falta información crítica; ayuda, pero es una instrucción, no una garantía.

Y no pegues lo que no publicarías: contratos con datos personales, contraseñas, claves de API, historias clínicas, información de clientes. Anonimiza (sustituye nombres y documentos por marcadores) y revisa las condiciones de privacidad del servicio que uses; no todos tratan igual lo que escribes.

Un buen prompt de imagen describe cuatro cosas: el sujeto y su acción, el estilo (fotografía documental, ilustración, óleo), la luz y la composición (plano medio, cenital, fondo desenfocado). El modo imagen del generador tiene campos para sujeto, estilo, iluminación y proporción; la composición la escribes dentro del estilo. Con el sujeto «una panadera sacando pan del horno», ese estilo, esa luz y una proporción de 4:3, produce: /imagine prompt: Una panadera sacando pan del horno, fotografía documental, plano medio, fondo desenfocado, luz cálida lateral de ventana al amanecer, highly detailed, photorealistic, 8k resolution --ar 4:3 --v 6.1 --style raw --no blur, distortion, low quality.

Fíjate en lo que añade la herramienta por su cuenta: las palabras finales en inglés, «photorealistic» incluido, y los parámetros de Midjourney (--ar, --v, --style, --no). Si quieres una ilustración, borra «photorealistic»; si usas otro generador, quita los parámetros, que no entiende; y la versión de Midjourney cambia, así que confírmala en su documentación.