Hace un tiempo, una pregunta se repetía en todas partes.
¿Cuál es el mejor Prompt?
Miles de videos, cientos de cursos y miles de plantillas predefinidas aparecieron, prometiéndote mejores resultados con ChatGPT, Claude y otros.
Durante mucho tiempo...
Todos buscaban la misma respuesta.
¿Cómo escribo un Prompt que haga que la IA haga lo que quiero?
Pero...
Quizás la pregunta en sí misma era el problema.
📌
Si usas IA en tu trabajo o estudio, guarda este artículo. Porque la forma en que estamos acostumbrados a usar la IA está cambiando rápidamente, y este artículo explicará por qué.
Hoy, la pregunta más importante ya no es:
¿Cuál es el mejor Prompt?
En cambio, se ha convertido en:
¿Cómo hago que la IA logre el objetivo?
La diferencia entre las dos preguntas puede parecer simple.
Pero ha cambiado por completo cómo se construye y se usa la IA.
Cuando el Prompt era el héroe
Al principio, la mayoría de los usos de la IA eran simples.
Haces una pregunta...
Responde.
Pides una traducción...
Traduce.
Pides un resumen...
Resume.
Pides que escriba un correo electrónico...
Lo escribe.
La relación entre tú y el modelo era muy directa.
Prompt → Respuesta
Todo dependía de la calidad del comando que escribías.
Si el prompt era vago, la respuesta era vaga.
Si era claro, el resultado solía ser mejor.
Por eso surgió un campo completo llamado Prompt Engineering.
Todos empezaron a buscar formas de hacer que el modelo entendiera el requisito a la primera.
Y eso no estaba mal.
En ese momento, era el enfoque correcto.
Pero había un problema...
Nadie lo notó.
Imagina que le pediste a la IA que te construyera un sitio web.
Escribió el código.
Luego descubriste que el código no funciona.
¿Qué sigue?
¿Escribes un nuevo Prompt?
Luego, si aparece otro error, ¿escribes un tercer Prompt?
¿Un cuarto?
¿Un quinto?
Al final, te encontrarás pasando más tiempo gestionando la conversación que completando la tarea en sí.
Aquí apareció la primera señal de que el modelo, por muy buenas que fueran sus respuestas, todavía dependía de ti en cada paso.
Estaba esperando que le dijeras:
Lee este error.
Luego...
Modifica este archivo.
Luego...
Inténtalo de nuevo.
Luego...
Hay un nuevo problema.
No estabas completando la tarea...
Estabas gestionando cada paso de ella.
💡
El prompt era excelente para producir respuestas... pero no estaba diseñado para completar tareas.
Esta es la diferencia que no estaba clara al principio.
Dar una respuesta...
Es una cosa.
Completar una tarea completa...
Es algo completamente diferente.
De dar comandos... a definir objetivos
Supón que quieres construir una tienda en línea.
De la manera tradicional, podrías empezar con este prompt:
Construye una página de inicio usando React y Tailwind.
El modelo creará la página.
Luego descubres que necesitas una página de productos.
Así que escribes un nuevo Prompt.
Luego una página de inicio de sesión.
Luego un panel de control.
Luego conectar la API.
Luego corregir un error de inicio de sesión.
Luego mejorar el diseño.
Luego corregir un nuevo problema que apareció después de la modificación.
Cada paso necesita un nuevo Prompt.
Cada vez, eres tú quien decide el siguiente paso.
En otras palabras...
Eres tú quien dirige el trabajo por completo.
La IA es solo un ejecutor de comandos.
Ahora imagina una forma diferente.
En lugar de pedirle que cree una página, le dices:
Quiero una tienda en línea lista para funcionar, y estos son los requisitos.
¿Qué sucederá?
Si el sistema está diseñado de la manera moderna, no comenzará a escribir código directamente.
En cambio, primero se detendrá para entender el objetivo.
Luego establece un plan.
Luego comienza la ejecución.
Y si se enfrenta a un problema...
No esperará un nuevo Prompt de tu parte.
Intentará resolverlo por sí mismo.
Si el primer intento no tiene éxito...
Lo intentará una segunda vez.
Y quizás una tercera.
Hasta que alcance el resultado deseado, o te pida ayuda cuando sea realmente necesario.
Aquí aparece la verdadera diferencia.
En la forma antigua, gestionabas cada paso.
En la forma moderna, gestionas solo el objetivo.
💡
Cuantos más prompts necesites escribir para completar una sola tarea, más probable es que seas tú quien está trabajando... no la IA.
Por eso muchas herramientas modernas parecen "más inteligentes", aunque usen el mismo modelo de lenguaje.
La diferencia no siempre estaba en el modelo...
Sino en la forma en que se gestiona.
Este punto fue el comienzo de un gran cambio en el mundo de la IA.
Porque el problema ya no era: "¿Cómo escribo un mejor comando?"
Se convirtió en:
¿Cómo hago que el sistema funcione hasta alcanzar el objetivo, en lugar de esperar un nuevo comando mío después de cada paso?
¿Por qué herramientas como Cursor y Claude Code parecen diferentes?
Si has usado ChatGPT para escribir código, probablemente has pasado por este escenario.
Le pides que cree una nueva funcionalidad.
Escribe el código.
Intentas ejecutar el proyecto...
Aparece un mensaje de error.
Copias el mensaje de error.
Lo pegas en la conversación.
Sugiere una modificación.
Lo intentas de nuevo.
Luego aparece un error diferente.
Repites el proceso desde el principio.
Si repites esta escena varias veces, descubrirás algo importante.
La IA no estaba resolviendo el problema... estaba esperando tus instrucciones después de cada paso.
Ahora prueba una herramienta como Claude Code o Cursor.
Notarás que maneja el asunto de manera diferente.
Lee los archivos del proyecto.
Busca la ubicación del problema.
Modifica el código.
Ejecuta las pruebas.
Y si una de ellas falla...
Lee la razón del fallo.
Luego intenta corregirlo.
Todo esto sucede antes de que le pidas algo nuevo.
A primera vista, podrías pensar que la razón es que tiene un modelo más inteligente.
Pero en muchos casos...
El mismo modelo se usa en más de una herramienta.
Entonces, ¿dónde está la diferencia?
La diferencia no está en la mente...
Sino en la forma en que se gestiona esta mente.
Imagina que tienes un nuevo empleado.
Le dijiste:
Quiero un informe sobre las ventas de este mes.
Si solo ejecuta comandos, te responderá después de cada paso.
¿De dónde obtengo los datos?
¿Uso este archivo?
¿Pongo un gráfico?
¿Envío el informe como PDF o Word?
En cuanto al empleado experto...
Entenderá el objetivo.
Recopilará los datos.
Los analizará.
Los revisará.
Luego volverá con el informe listo.
No le dijiste cada paso.
Le dijiste lo que quieres alcanzar.
Esto es exactamente lo que las herramientas modernas de IA intentan hacer.
💡
La IA no se volvió más inteligente porque escribe mejor código... sino porque se volvió consciente de qué hacer después de escribir el código.
Aquí el concepto de usar IA comenzó a cambiar.
Ya no era solo una pregunta y respuesta.
Se volvió más cercano a un flujo de trabajo completo.
Entender.
Ejecutar.
Revisar.
Y decidir el siguiente paso.
Aquí apareció una idea que cambiará todo a lo que estamos acostumbrados...
Que la IA no siempre necesita un nuevo Prompt... a veces solo necesita una oportunidad para completar el trabajo.
El Prompt no está muerto... pero ya no es el héroe
Después de leer las partes anteriores, puede venir a tu mente una pregunta importante.
¿La era del prompt realmente terminó?
La respuesta es simplemente...
No.
El prompt sigue siendo importante.
De hecho, es el primer paso en cualquier interacción con la IA.
Pero el problema es que muchas personas todavía lo tratan como si fuera todo.
Y eso ya no es cierto.
Supón que le preguntaste a la IA:
Crea una tienda en línea para mí.
Este es el prompt.
Pero no es lo que determinará el éxito de la tarea.
Las preguntas más importantes son:
- ¿Realmente entendió el objetivo?
- ¿Puede acceder a los archivos del proyecto?
- ¿Puede ejecutar el código?
- ¿Puede leer errores?
- ¿Tiene las herramientas necesarias para corregirlos?
- Y si el primer intento falla... ¿lo intentará de nuevo?
Nota que todas estas preguntas no están relacionadas con el prompt en sí.
Sino con lo que sucede después del prompt.
Aquí está la diferencia.
En el pasado, el prompt representaba el 90% de la experiencia.
Hoy...
Podría ser solo el 10%.
El 90% restante es la forma en que el sistema funciona después de entender lo que quieres.
Por esta razón, podrías escribir el mismo prompt en dos herramientas diferentes...
Y obtener dos resultados completamente diferentes.
No porque una de las herramientas entendió mejor las palabras.
Sino porque cada herramienta tiene una forma diferente de ejecutar la tarea.
💡
El prompt define el punto de partida... pero el método de ejecución define la meta.
Aquí, lo que los desarrolladores aprenden también comenzó a cambiar.
En el pasado, la mayoría de los consejos giraban en torno a:
- Usa estas palabras.
- Comienza el prompt con esta frase.
- Añade esta plantilla.
- No olvides definir el rol.
Hoy...
Las preguntas se han vuelto diferentes.
- ¿Cómo hago que el sistema entienda el objetivo?
- ¿Cómo le proporciono la información que necesita?
- ¿Cómo le doy las herramientas adecuadas?
- ¿Y cómo hago que revise su trabajo antes de considerar la tarea terminada?
Nota que el enfoque pasó de formular la solicitud...
A diseñar el flujo de trabajo.
Este es el cambio que explica por qué el término Prompt Engineering por sí solo ya no es suficiente para describir lo que está sucediendo hoy.
Porque la IA ya no es solo un modelo esperando un nuevo comando...
Se ha convertido en un sistema que trabaja para lograr un objetivo.
Si el Prompt ya no es el héroe... ¿quién lo es?
Hay un error que mucha gente comete.
Piensan que el progreso en IA siempre significa un modelo más fuerte.
Un modelo que entiende más.
Escribe mejor.
Y responde con mayor precisión.
Pero la realidad es diferente.
A menudo...
El modelo en sí no ha cambiado.
Lo que cambió es el sistema en el que trabaja.
Imagina que tienes al mejor chef del mundo.
Si pones una cocina vacía frente a él...
No podrá preparar una comida.
No porque no sepa cocinar.
Sino porque no tiene las herramientas.
Ahora dale una cocina completa.
Refrigerador.
Horno.
Ingredientes.
Y una receta clara.
Proporcionará un resultado completamente diferente.
El chef es el mismo.
Pero el entorno en el que trabaja ha mejorado.
Esto es lo que sucede con los modelos de IA.
El modelo de lenguaje es como la mente.
Pero no puede hacer nada solo.
Para lograr una tarea real, necesita otras cosas.
Necesita saber dónde encontrar información.
Necesita herramientas que le ayuden a ejecutar.
Necesita una memoria que lleve un registro de lo que sucedió.
Y necesita una forma de revisar lo que logró antes de pasar al siguiente paso.
Por esta razón, la competencia ya no se trata solo de quién tiene el mejor modelo.
Sino de quién construye el mejor sistema alrededor de este modelo.
Toma un ejemplo simple.
Si le preguntaras a un modelo de IA:
Resume las últimas ventas de mi empresa.
Ni siquiera sabe dónde se encuentran los datos de ventas.
Pero si está conectado a la base de datos o al sistema de la empresa...
Podrá acceder a ellos.
Luego analizarlos.
Luego escribir el informe.
La diferencia aquí no estuvo en la formulación del prompt.
Ni en la inteligencia del modelo.
Sino en que el sistema se volvió capaz de acceder a lo que necesita para completar la tarea.
💡
El modelo es la mente... pero la mente sola no completa el trabajo.
Por eso comenzaron a aparecer conceptos que no recibieron mucha atención hace años.
Empezamos a hablar de:
- Memoria.
- Herramientas.
- Contexto.
- Conexión con otros sistemas.
- Y trabajar en etapas en lugar de un solo paso.
Todos estos elementos no vinieron a reemplazar el prompt.
Vinieron a completar lo que faltaba.
Porque el prompt puede decirle a la IA lo que quieres...
Pero estos elementos son los que le ayudan a saber cómo llegar a ello.
Aquí comenzó la transición de solo "escribir comandos" a construir sistemas capaces de ejecutar tareas, lo que allanó el camino para la aparición de un nuevo concepto que ha dominado el mundo de la IA recientemente:
Agentes de IA.
El secreto que hizo que la IA funcionara como un humano
Imagina que le pediste a un desarrollador que construyera una aplicación.
¿Esperas que la escriba completamente desde el primer intento?
Por supuesto que no.
Escribirá parte del código.
Luego la ejecutará.
Descubrirá un error.
Así que lo corrige.
Luego lo intenta de nuevo.
Luego revisa el resultado.
Y podría repetir este ciclo docenas de veces antes de considerar la tarea terminada.
Esto no es una señal de que falló.
Esta es la forma natural de completar cualquier trabajo complejo.
Lo extraño es que esperábamos que la IA funcionara de una manera diferente.
Le escribimos un Prompt...
Y esperamos que salga con el resultado final desde el primer intento.
Cuando eso no sucede, pensamos que el modelo no es lo suficientemente bueno.
Mientras que el problema estaba en nuestras expectativas.
El trabajo real no sucede en un solo paso.
Sino en una serie de pequeños intentos.
Ejecución.
Revisión.
Corrección.
Re-ejecución.
Luego revisar de nuevo.
Este ciclo repetido es lo que se conoce como un Loop.
En su forma más simple, se puede imaginar así:
Nota algo importante.
En este diagrama...
No hay un nuevo Prompt después de cada paso.
El objetivo se escribió una vez.
Luego el sistema comenzó a trabajar dentro del bucle hasta alcanzar el resultado deseado.
Esta es la diferencia fundamental.
Toma un ejemplo de las herramientas modernas de programación.
Le pides a la herramienta que añada una nueva funcionalidad.
Escribe el código.
Luego ejecuta el proyecto.
Aparece un error.
Lee el error.
Y modifica el código.
Luego ejecuta el proyecto de nuevo.
Luego repite la prueba.
Si tiene éxito...
Pasa al siguiente paso.
Si falla...
Repite el ciclo de nuevo.
Todo esto podría suceder sin que escribas ningún Prompt adicional.
💡
El Prompt define el objetivo... mientras que el Loop es lo que guía el viaje para alcanzarlo.
Por esta razón, cuando escuchas que una herramienta como Claude Code o Cursor "piensa" antes de responder, en realidad no está haciendo magia.
Simplemente no se detiene después de la primera respuesta.
Continúa en un ciclo de:
Ejecución → Revisión → Corrección → Reintento.
Exactamente como cualquier desarrollador o ingeniero hace durante su trabajo.
Aquí podemos entender por qué el término Agente de IA se ha vuelto tan extendido.
Porque un agente inteligente no es solo un modelo de lenguaje más inteligente...
Sino un sistema que tiene la capacidad de trabajar dentro de este bucle continuamente hasta que se acerque a lograr el objetivo.
Esta es la verdadera diferencia entre una conversación con IA... y trabajar con ella.
¿Qué es realmente un Agente de IA?
Cuando mucha gente escucha el término Agente de IA, se imagina que es un modelo de IA más avanzado.
O una nueva versión de ChatGPT.
O un robot que puede hacer más cosas.
Pero la verdad es diferente.
Un Agente de IA no es un modelo nuevo.
Sino una nueva forma de usar modelos.
Y esa es una gran diferencia.
Imagina que tienes un nuevo empleado en la empresa.
Si le preguntas:
¿Cuál es la capital de Japón?
Responderá:
Tokio.
Y eso es todo.
Pero si le dices:
Quiero lanzar un nuevo producto en un mes.
¿Se conformará con una respuesta?
Por supuesto que no.
Comenzará a hacer preguntas.
Recopilará información.
Establecerá un plan.
Ejecutará parte de él.
Revisará los resultados.
Cambiará el plan si es necesario.
Luego continuará.
Todo eso antes de regresar a ti.
Esta es la forma humana de trabajar.
Por esta razón, los sistemas de IA han comenzado a adoptar el mismo estilo.
Puedes imaginar al Agente de IA como un pequeño gestor de proyectos.
No porque lo sepa todo...
Sino porque sabe cuál es el siguiente paso.
Cuando un paso termina...
No espera un nuevo Prompt.
En cambio, se pregunta a sí mismo:
¿Qué debería hacer ahora para acercarme al objetivo?
Luego continúa.
Por eso la mayoría de los Agentes de IA modernos no dependen de un solo elemento.
En cambio, consisten en varias partes trabajando juntas.
Nota que el prompt no desapareció de este diagrama.
Se convirtió solo en el comienzo.
Después de eso, el sistema comienza a pensar, trabajar y tomar decisiones.
Por esta razón, cuando usas un Agente real, podrías sentir que está "pensando".
Pero lo que sucede en realidad es más simple que eso.
No piensa de la manera humana.
En cambio, repite un ciclo muy organizado:
Entender.
Decidir.
Ejecutar.
Evaluar.
Luego decidir el siguiente paso.
💡
Un Agente de IA no es una inteligencia artificial diferente... es inteligencia artificial a la que se le da la capacidad de continuar trabajando hasta lograr el objetivo.
Esto explica por qué la frase "escríbeme un prompt fuerte" se ha vuelto menos importante de lo que era.
Porque la pregunta que ocupa a las empresas y desarrolladores hoy ya no es:
¿Cómo hago que el modelo responda?
En cambio, se ha convertido en:
¿Cómo hago que el sistema funcione por sí solo el mayor tiempo posible antes de que necesite mi intervención?
Esta pregunta es lo que impulsa el futuro de la IA, no la búsqueda de un prompt mágico.
¿Cómo ve la IA el mundo que la rodea?
Hasta ahora, hemos hablado de cómo un Agente de IA puede planificar, ejecutar, revisar y reintentar.
Pero hay una pregunta importante.
¿Cómo sabe siquiera en qué está trabajando?
Si le pides que analice un archivo en tu dispositivo...
O que lea un proyecto en GitHub...
O que busque dentro de Notion...
O que extraiga datos de una base de datos...
¿De dónde obtendrá toda esta información?
La respuesta puede parecer simple.
No puede.
Al menos...
No por sí solo.
Un modelo de lenguaje, por muy inteligente que sea, no puede acceder automáticamente a tus archivos, aplicaciones o bases de datos.
Necesita una forma segura y organizada que le permita comunicarse con estas herramientas.
Aquí apareció un concepto importante en el mundo de la IA llamado MCP, que es la abreviatura de Model Context Protocol.
Simplemente, se puede considerar un lenguaje común entre la IA y las herramientas que utiliza.
En lugar de que cada aplicación aprenda una forma diferente de comunicarse con GitHub, Notion o bases de datos...
MCP proporciona una forma unificada que hace que el modelo se relacione con todas estas herramientas en un solo estilo.
Por esta razón, cuando ves una herramienta como Claude Code leyendo tus archivos de proyecto, buscando dentro de GitHub o modificando archivos en tu dispositivo...
Esto no significa que el modelo se haya vuelto "viendo" tu dispositivo de manera mágica.
Sino porque utiliza un protocolo que le permite acceder a estas fuentes de manera organizada y segura.
💡
Si el prompt define el objetivo... entonces MCP abre la puerta para que la IA acceda a la información y herramientas que necesita para lograr ese objetivo.
📊 La idea se puede simplificar así
¿Por qué todas las empresas se están moviendo hacia este estilo?
Si has seguido las noticias de IA recientemente, notarás algo llamativo.
Casi todas las empresas están hablando de construir Agentes.
Y no de construir un nuevo Chatbot.
Al principio, podría parecer solo un cambio en la terminología.
Pero la verdad es que la razón es muy práctica.
Imagina que tienes un equipo de 20 empleados.
Cada cinco minutos, uno de ellos viene a preguntarte:
- ¿Qué hago ahora?
- ¿Continúo?
- ¿Espero?
- ¿Cambio esta parte?
- ¿Empiezo la siguiente tarea?
Después de unas horas...
El problema no estará en la eficiencia de los empleados.
Sino en que todo el trabajo depende de una decisión tuya.
Ahora imagina el otro escenario.
Cada empleado conoce el objetivo.
Sabe cómo empezar.
Y sabe cómo revisar su trabajo.
Y no vuelve a ti a menos que se enfrente a un problema real que no pueda resolver.
¿Cuál de los dos equipos logrará más?
La respuesta es clara.
Por esta razón, las empresas están intentando construir sistemas que necesiten la menor cantidad posible de intervención humana.
Esto no significa que quieran reemplazar a los humanos.
Sino que quieren dejar de interrumpirlos cada minuto.
Hay una gran diferencia entre pedirle a la IA que ejecute 50 pasos...
Y explicarle el objetivo una vez, luego dejarla trabajar hasta que alcance el mejor resultado posible.
Cada Prompt adicional que escribes...
Es una señal de que el sistema se detuvo y está esperando nuevas instrucciones.
En cuanto al buen sistema...
Puede continuar solo el mayor tiempo posible.
💡
El éxito ya no se mide por la cantidad de prompts que escribes... sino por la cantidad de prompts que ya no necesitas escribir.
Esta frase resume gran parte del cambio que estamos viviendo hoy.
Por esta razón, han comenzado a aparecer herramientas que pueden:
- Leer todos los archivos del proyecto.
- Buscar dentro de miles de líneas de código.
- Ejecutar pruebas.
- Analizar resultados.
- Corregir errores.
- Reintentar automáticamente.
Todo eso antes de que escribas cualquier nuevo Prompt.
Nota que estas herramientas no intentan ser "más inteligentes" en la respuesta.
Sino que intentan ser "más independientes" en el trabajo.
Esta es la dirección hacia la que se mueve toda la industria.
Pero aquí aparece una pregunta importante.
Si la IA se vuelve capaz de ejecutar tareas de esta manera...
¿Qué quedará para los humanos?
Esta es la pregunta que preocupa a mucha gente.
Pero en realidad conduce a una de las habilidades más importantes en la era de la IA.
La habilidad que se volverá más importante que escribir Prompts
Durante mucho tiempo, la persona que escribe buenos Prompts fue vista como la más profesional en el uso de la IA.
Pero si contemplas la forma en que funcionan las herramientas modernas...
Descubrirás que el valor ya no está en escribir el comando.
Sino en definir el objetivo.
Hay una gran diferencia entre los dos.
Imagina que un gerente le dijo a su empleado:
Escribeme un informe.
Este es un comando.
Pero ¿es suficiente?
Normalmente, el empleado volverá con docenas de preguntas.
¿Qué informe?
¿Para quién?
¿Sobre qué período?
¿Y cuál es el objetivo?
Ahora imagina que le dijo:
Quiero un informe que ayude a la gerencia a conocer la razón de la disminución de las ventas durante los últimos tres meses, con sugerencias prácticas para aumentar las ventas.
Nota la diferencia.
La segunda frase no solo era más larga...
Era más clara en el objetivo.
Cuando el objetivo se vuelve claro...
Tomar decisiones se vuelve más fácil.
Lo mismo sucede con la IA.
Cuanto más claro sea el objetivo...
El sistema se vuelve capaz de elegir los pasos apropiados por sí mismo.
Pero si el objetivo es vago...
Se verá obligado a detenerse a menudo, o tomará decisiones incorrectas.
Por esta razón, una nueva habilidad ha comenzado a surgir con fuerza.
No la habilidad de escribir prompts.
Sino la habilidad de diseñar el objetivo.
Para saber:
- ¿Qué quieres?
- ¿Cuál es el resultado final que buscas?
- ¿Cuáles son las restricciones que deben respetarse?
- ¿Y cómo sabes que la tarea terminó con éxito?
Estas preguntas se han vuelto mucho más importantes que buscar el "mejor Prompt".
💡
La IA no siempre falla porque no entendió el comando... sino porque no entendió el objetivo.
Por esta razón, cuando ves a alguien pasando una hora entera mejorando un Prompt...
Pregúntate una pregunta diferente.
¿El problema está realmente en el prompt... o el objetivo en sí mismo no está claro?
En muchos casos, descubrirás que reescribir el objetivo por completo da un mejor resultado que modificar el prompt diez veces.
Por eso muchas empresas ya no buscan personas que solo sean buenas usando ChatGPT.
En lugar de eso, buscan personas que puedan transformar un problema real en un objetivo claro en el que la IA pueda trabajar.
Esta habilidad no es solo para desarrolladores.
Pero el gerente la necesita.
Y el mercadólogo.
Y el diseñador.
Y el investigador.
Y el creador de contenido.
Porque el futuro no será para quienes escriben el mejor Prompt...
Sino para quienes saben qué quieren lograr desde el principio.
Errores que se han vuelto comunes... Porque pertenecen a la vieja forma
Después de este cambio, se ha vuelto fácil notar algunos hábitos que muchas personas aún practican.
No porque estén mal...
Sino porque eran adecuados para una etapa diferente.
Error uno: Buscar el "Prompt mágico"
Si buscas en internet, encontrarás miles de títulos como:
- Mejor Prompt para escribir artículos.
- Mejor Prompt para programar.
- Mejor Prompt para marketing.
- Mejor Prompt para cualquier cosa.
Como si existiera una frase mágica que hará que la IA resuelva todos tus problemas.
Pero la realidad es diferente.
El mismo Prompt puede funcionar maravillosamente en un proyecto...
Y fallar por completo en otro proyecto.
No porque el modelo haya empeorado.
Sino porque el problema en sí es diferente.
Cada proyecto tiene un objetivo diferente.
Y tiene datos diferentes.
Y tiene herramientas diferentes.
Y tiene un contexto diferente.
Por lo tanto, no hay un Prompt que sirva para todo.
Error dos: Creer que la longitud del Prompt equivale a la calidad del resultado
Algunos creen que agregar más instrucciones siempre significa mejores resultados.
Así que encuentras un prompt de mil palabras...
Pidiéndole al modelo que sea un experto, un consultor, un revisor, un auditor y un diseñador al mismo tiempo.
Pero muchas instrucciones no necesariamente significan claridad del objetivo.
A veces...
Un Prompt de tres oraciones claras logra un mejor resultado que una página entera llena de detalles sin importancia.
La pregunta no es:
"¿Cuánto escribiste?"
La pregunta es:
"¿Transmitiste el objetivo con claridad?"
Error tres: Creer que el modelo lo sabe todo
El modelo no conoce tu proyecto.
Y no conoce tus archivos.
Y no sabe cómo funciona tu empresa.
Y no sabe lo que pasó en la conversación de la semana pasada, a menos que le proporciones esa información.
Por esta razón, los Contextos, la memoria y las herramientas se han vuelto una parte esencial de cualquier sistema moderno.
El problema no es que la IA no entienda.
El problema es que no puede depender de información que no recibió.
Error cuatro: Detenerse en el primer resultado
Este es uno de los errores más extendidos.
La persona escribe un Prompt.
Obtiene la primera respuesta.
Luego considera que la tarea terminó.
Mientras que las herramientas modernas tratan la primera respuesta como un comienzo y no como un final.
Si el resultado necesita mejora...
Lo mejora.
Si aparece un error...
Intenta corregirlo.
Si falla...
Lo intenta de nuevo.
Esta es la diferencia entre un sistema que responde...
Y un sistema que funciona.
💡
Los mejores usuarios de IA hoy no son quienes escriben los prompts más largos... sino quienes construyen el mejor entorno que ayuda a la IA a tener éxito.
Por esta razón, la pregunta que vale la pena hacerte ha cambiado.
En lugar de preguntar:
¿Cómo escribo un mejor Prompt?
Pregunta:
¿Qué necesita la IA para tener éxito en esta tarea sin que yo intervenga en cada paso?
Solo esta pregunta... cambia tu forma de usar la IA por completo.
¿Cómo será la forma de usar la IA durante los próximos años?
Es difícil predecir con precisión lo que sucederá.
Pero si observas la forma en que se desarrollan las herramientas hoy, notarás un patrón claro.
La IA no solo está cambiando...
Sino que la forma en que la usamos es lo que está cambiando.
Al principio, la tratábamos como tratamos a un motor de búsqueda.
Preguntamos...
Responde.
Luego terminamos.
Después de eso, empezamos a pedirle que escribiera artículos, tradujera textos, creara imágenes y escribiera código.
Pero esto tampoco fue suficiente.
Hoy, las herramientas han comenzado a tratar a la IA como un ejecutor de tareas, y no solo como un respondedor de preguntas.
Esta dirección se hará más clara.
Es probable que pases menos tiempo escribiendo prompts.
Y más tiempo definiendo:
- ¿Qué quieres lograr?
- ¿Qué resultado consideras un éxito?
- ¿Y cuáles son los límites que el sistema no debe superar?
Luego lo dejas trabajar.
En lugar de decir:
Escribe este código.
Dirás:
Agrega un sistema de inicio de sesión a este proyecto, usa las mejores prácticas y asegúrate de que las pruebas pasen antes de terminar.
Y en lugar de decir:
Escríbeme un artículo.
Dirás:
Escribe un artículo dirigido a desarrolladores, con un estilo práctico, con ejemplos reales, luego revisa el lenguaje y sugiere un mejor título si encuentras una oportunidad para hacerlo.
Y en lugar de decir:
Analiza estos datos.
Dirás:
Analiza los datos, busca patrones inusuales, luego proporciona un informe con recomendaciones prácticas.
Nota algo importante.
En todos estos ejemplos...
No definiste los pasos.
Definiste el resultado.
En cuanto a la ejecución...
Pasó a ser parte de la responsabilidad del sistema.
💡
Cuanto más se desarrollen las herramientas de IA, nuestro interés en cómo ejecutar la tarea disminuirá... y nuestro interés en definir el resultado que queremos alcanzar aumentará.
Esto también cambiará el rol del humano.
Hoy, muchos usuarios pasan su tiempo dirigiendo la IA paso a paso.
En el futuro, es probable que pasen su tiempo en:
- Definir objetivos.
- Revisar resultados.
- Tomar decisiones.
- E intervenir solo cuando su experiencia humana sea necesaria.
En otras palabras...
El humano pasará gradualmente de ser ejecutor del trabajo...
A ser gestor del trabajo.
Esto no significa que la IA siempre trabajará sola.
Todavía habrá tareas que necesiten experiencia humana, juicio humano y creatividad que no se pueden reducir a instrucciones.
Pero la forma de cooperación cambiará.
En lugar de liderar la IA en cada paso...
Le establecerás el destino.
Luego supervisarás su viaje hacia él.
Quizás esta sea la mejor descripción del cambio que estamos viviendo hoy.
Ya no usamos la IA como una máquina que escribe respuestas por nosotros...
En cambio, hemos empezado a tratarla como un socio de trabajo que puede ejecutar una gran parte de la tarea, mientras que el humano sigue siendo responsable de definir el objetivo, tomar la decisión y juzgar la calidad del resultado.
Esta es la dirección que parece estar dando forma a la forma de usar la IA durante los próximos años.
¿Cómo te preparas para este cambio?
Si llegaste hasta aquí, ya eres consciente de que la forma de usar la IA está cambiando.
Pero la pregunta más importante sigue siendo...
¿Qué deberías aprender?
Si tu objetivo es mantener el ritmo de este cambio, aquí hay cinco habilidades que creo que valen más tu tiempo que memorizar cientos de prompts.
1. Aprende a definir el objetivo antes de escribir el Prompt
No empieces con la pregunta:
¿Qué escribo?
Empieza con la pregunta:
¿Qué quiero lograr?
Cuanto más claro sea el objetivo...
Más fácil será para cualquier sistema de IA alcanzarlo.
Por esta razón, dedica tiempo a pensar en el resultado final, más que a pensar en formular la primera oración.
2. Aprende a proporcionar el contexto adecuado
Incluso los modelos más inteligentes no pueden trabajar con información que no tienen.
Si quieres que la IA te ayude en tu proyecto...
No basta con decirle la tarea.
En su lugar, proporciónale los archivos, la información, los requisitos y las limitaciones que necesita.
Cuanto mejor sea el contexto...
Mejores serán las decisiones que tome.
3. Conoce las herramientas que funcionan alrededor del modelo
La IA hoy no solo funciona dentro de una ventana de conversación.
Existen herramientas que pueden leer archivos, ejecutar código, conectarse a bases de datos, buscar en internet y gestionar proyectos.
Cuanto más entiendas este ecosistema...
Más capaz serás de construir soluciones más grandes que una simple conversación.
4. Entiende cómo funcionan los Loops
No todas las respuestas son el resultado final.
A menudo, los mejores resultados llegan después de varios intentos.
Por lo tanto, no veas el Loop solo como un concepto técnico.
En su lugar, considéralo una forma de pensar.
Ejecuta.
Revisa.
Mejora.
Luego repite.
Ya sea que estés trabajando con IA...
O trabajando solo.
5. No te limites a usar herramientas... entiende por qué funcionan
Hoy pueden aparecer docenas de herramientas nuevas.
Y mañana la mitad de ellas podrían desaparecer.
Pero los principios en los que se basan permanecerán.
Si entiendes por qué estas herramientas dependen de objetivos, memoria, contexto, herramientas y Loops...
No tendrás que empezar desde cero cada vez que aparezca una nueva herramienta.
Aprenderás la herramienta...
Porque entendiste la idea.
💡
Las herramientas cambiarán... y los modelos se desarrollarán... pero entender los principios seguirá siendo la mejor inversión.
Al final, no hagas que tu objetivo sea convertirte en una persona que es buena usando ChatGPT.
Haz que tu objetivo sea convertirte en una persona que sabe cómo hacer las cosas usando IA.
Porque la diferencia entre ambos se hará más clara con cada nueva generación de herramientas.
Conclusión: La pregunta que cambió... lo cambió todo
Al principio de este artículo, comenzamos con una pregunta simple.
¿Cuál es el mejor Prompt?
Y esta era una pregunta lógica.
Porque estábamos tratando a la IA como una herramienta para responder preguntas.
Pero con el desarrollo de las herramientas, esta ya no es la pregunta más importante.
La pregunta que vale la pena hacerse hoy es:
"¿Cómo construyo un sistema que pueda lograr el objetivo con la menor intervención de mi parte?"
Esta es la esencia del cambio que estamos viviendo.
Si quisieras resumir el artículo en una sola oración, tal vez esta sería la mejor formulación:
No pasamos del Prompt a los Agentes de IA... pasamos de dar órdenes a lograr objetivos.
Por esta razón, el prompt ya no es el final del proceso.
En cambio, se ha convertido en su comienzo.
Después viene el plan.
Luego la ejecución.
Luego la revisión.
Luego la corrección.
Luego la repetición.
Hasta que se logre el resultado.
Los nombres de las herramientas pueden cambiar.
Y pueden aparecer modelos más potentes.
Y las herramientas que usamos hoy pueden desaparecer.
Pero la idea básica permanecerá igual.
Cada nueva generación de herramientas de IA intentará pedirte menos instrucciones...
Y proporcionarte más resultados.
Por esta razón, la mejor inversión que puedes hacer hoy no es coleccionar cientos de prompts.
Sino entender cómo funcionan estos sistemas, cómo piensan, cómo toman sus decisiones y cómo se transforman de un modelo que responde preguntas a un sistema que completa tareas.
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El prompt no ha muerto... pero ya no es el héroe. El verdadero héroe hoy es el objetivo.
Cuando el objetivo es claro...
Y la IA tiene el contexto adecuado...
Y las herramientas adecuadas...
Y puede revisar su trabajo y reintentar...
La pregunta no será: "¿Cuál es el mejor Prompt?"
En cambio, será:
¿Qué quiero lograr?
Quizás este sea el cambio más importante en la forma de usar la IA desde su aparición.
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No porque contenga un conjunto de prompts...
Sino porque explica la idea en la que se basan la mayoría de las herramientas modernas de IA, una idea que seguirá siendo útil incluso con la aparición de nuevos modelos y herramientas.
Y si tienes una opinión diferente, o ves que hay otro cambio que no abordé, dímelo en los comentarios. Estaré encantado de leerlo y discutirlo.
Preparado y escrito por: Adel Ahmed
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