#40 ¿Qué es un prompt y cómo escribir uno que sí funcione?

¿Te ha pasado que le pides algo a ChatGPT o a Claude y te devuelve un texto tibio, genérico, que no sirve para tu clase? A mí me pasaba seguido. Durante un buen tiempo pensé que la herramienta era mala. Sospecho que, muchas veces, la floja era mi instrucción.

¿Qué es exactamente un prompt?

Un prompt es la instrucción que le das a una IA generativa: una pregunta, una tarea o el contexto que necesita para saber qué quieres.

Anthropic, la empresa que desarrolla Claude, lo define en su guía de buenas prácticas de prompt engineering para 2026 como «el oficio de estructurar instrucciones para obtener mejores resultados de los modelos de IA».

El argumento central de esa guía me parece muy honesto: un prompt bien armado logra lo que buscas al primer intento; uno mal estructurado te condena a corregir una y otra vez. Cuanto más claro seas sobre lo que necesitas, menos tendrá que adivinar la IA.

Cinco cosas que sí funcionan

De la guía de Anthropic rescato cinco recomendaciones especialmente útiles para docentes:

• Sé explícito. No digas solamente “hazme una rúbrica”. Indica cuántos niveles quieres, qué criterios debe incluir y cómo quieres recibirla.

• Explica el porqué. Decirle para qué necesitas algo ayuda a que la respuesta se acerque a tu objetivo.

• Sé específico. En esta guía, especificidad quiere decir dejar por escrito los lineamientos y requisitos, sin huecos que el modelo tenga que adivinar: grado escolar, extensión, formato de salida, restricciones.

• Usa ejemplos. No son obligatorios, pero rinden muchísimo cuando buscas un formato concreto. Si buscas un formato o estilo particular, mostrarle un ejemplo puede ser más efectivo que describirlo durante varios párrafos.

• Dale permiso de dudar. Si lo autorizas de forma expresa a reconocer que no sabe algo, en vez de dejarlo adivinar, obtienes menos errores y respuestas más confiables. Un simple «si no estás seguro, dilo» cambia bastante el resultado.

Un marco para recordarlo: CLEAR

La biblioteca de UC Davis propone el marco CLEAR, desarrollado por Leo S. Lo, como una forma sencilla de recordar buenas prácticas para la redacción de promts:

Conciso: elimina lo que no aporta. Lógico: organiza las instrucciones en un orden claro. Explícito: especifica qué resultado quieres. Adaptativo: ajusta el prompt a partir de lo que recibes. Reflexivo: evalúa el resultado y mejora la siguiente versión.

La misma guía deja una advertencia que explica muchas frustraciones: a la mayoría de las herramientas de IA se les escapan los conceptos abstractos o cargados de matices. Es decir: lo que no digas con claridad, el modelo lo va a rellenar a su manera. Por eso, cuando algo no sale bien, no siempre necesitas escribir un prompt más largo. A veces solo necesitas decir con mayor claridad qué querías obtener.

Lo que ya no hace falta (y el error más común)

Por eso, cuando algo no sale bien, no siempre necesitas escribir un prompt más largo. A veces solo necesitas decir con mayor claridad qué querías obtener.

Ponlo a prueba esta semana

Toma un prompt que ya uses y reescríbelo utilizando las recomendaciones que aquí señalamos. Por ejemplo:

• Antes: «Hazme un examen de fracciones.»
• Después: «Eres mi asistente de planeación. Hazme un examen de 10 reactivos de opción múltiple sobre fracciones equivalentes para 4º de primaria. Quiero que los distractores reflejen errores comunes de los alumnos. Entrégame al final la clave de respuestas en tabla. Si algún reactivo te genera duda, márcalo.»

Compara los dos resultados. La diferencia no está en haber escrito un prompt enorme. Está en haberle dado a la IA la información que necesitaba para hacer bien el trabajo.

Y guarda los prompts que te funcionen. La iteración también significa acumular lo que ya aprendiste.