El problema de los prompts vagos

La mayoría de personas escribe prompts como si enviaran un WhatsApp: cortos, ambiguos y sin contexto. El resultado es una respuesta genérica que no sirve para nada profesional.

Prompt malo:
"Escríbeme un email"

Prompt bueno:
"Eres un director comercial B2B del sector fintech en España.
Escribe un email de seguimiento para un prospecto que asistió
a nuestro webinar sobre automatización de pagos pero no ha
respondido en 5 días. Tono profesional pero cercano. Máximo
150 palabras. Incluye un CTA claro para agendar una demo."

La diferencia entre ambos prompts es la diferencia entre una herramienta inútil y un asistente profesional.

El framework CRAFT

CRAFT es un acrónimo que te ayuda a estructurar cualquier prompt en cinco componentes:

C - Contexto:  ¿Qué situación rodea la tarea?
R - Rol:       ¿Quién quieres que sea la IA?
A - Acción:    ¿Qué quieres que HAGA exactamente?
F - Formato:   ¿Cómo quieres el resultado?
T - Tono:      ¿Qué estilo de comunicación?

No siempre necesitas los cinco componentes. Pero cuantos más uses, mejor será el resultado. La acción es el único componente obligatorio.

C: Contexto

El contexto le dice a la IA en qué situación estás. Sin contexto, la IA asume un escenario genérico.

• Tu sector: "Trabajo en una startup SaaS B2B de ciberseguridad"
• Tu audiencia: "Mis clientes son CISOs de empresas de 500+ empleados"
• Tu situación: "Estamos preparando el lanzamiento de un nuevo producto"
• Restricciones: "Tenemos presupuesto limitado y equipo de 3 personas"

R: Rol

Asignar un rol activa el conocimiento específico de ese dominio. La IA ajusta su vocabulario, estructura y profundidad.

Roles efectivos:
- "Eres un copywriter senior con 15 años en marketing digital"
- "Actúa como un consultor de estrategia McKinsey"
- "Eres un profesor universitario que explica conceptos complejos con simplicidad"
- "Eres un revisor editorial exigente del New York Times"

Roles inefectivos:
- "Eres un experto" (demasiado vago)
- "Eres el mejor del mundo" (no aporta información útil)
- "Eres una IA avanzada" (ya lo sabe)

A: Acción

La acción es la instrucción concreta. Usa verbos imperativos específicos:

• Analiza (no "dime algo sobre")
• Compara (no "habla de las diferencias")
• Genera 5 opciones (no "dame ideas")
• Reescribe manteniendo el significado (no "mejora esto")
• Identifica los 3 riesgos principales (no "busca problemas")

Cuanto más específica sea la acción, menos iteraciones necesitarás.

F: Formato

Especificar el formato evita tener que reformatear la respuesta:

Formatos útiles:
- "En forma de tabla con columnas: Herramienta | Precio | Pros | Contras"
- "Como lista numerada de 5 puntos, máximo 2 líneas cada uno"
- "En formato de email listo para enviar"
- "Como código Python con comentarios en español"
- "En formato JSON con las claves: titulo, descripcion, tags"
- "Como presentación de 5 slides con título y 3 bullets cada una"
- "Máximo 200 palabras" o "Entre 500-800 palabras"

T: Tono

El tono define cómo "suena" el texto. Algunos ejemplos prácticos:

• Profesional formal: Para emails corporativos, informes, propuestas.
• Profesional cercano: Para newsletters, blogs B2B, LinkedIn.
• Didáctico: Para tutoriales, documentación, formación.
• Persuasivo: Para landing pages, emails de venta, anuncios.
• Técnico: Para documentación de API, especificaciones, RFPs.
• Conversacional: Para redes sociales, chatbots, FAQs.

También puedes dar un ejemplo de tono: "Escribe con el estilo de Tim Ferriss" o "Usa el tono de la documentación de Stripe".

Ejemplos completos CRAFT

Ejemplo 1: Propuesta comercial

CONTEXTO: Somos una consultora de IA con 20 clientes activos.
         Nos ha contactado el director de RRHH de una empresa
         de logística con 2.000 empleados.

ROL: Actúa como un consultor senior de ventas B2B.

ACCIÓN: Escribe el primer email de respuesta tras su consulta.
        Destaca 3 casos de uso de IA para RRHH en logística.
        Incluye una propuesta de reunión de 30 minutos.

FORMATO: Email de máximo 200 palabras. Asunto + cuerpo.

TONO: Profesional pero humano. Sin jerga técnica excesiva.

Ejemplo 2: Análisis de datos

CONTEXTO: Tengo un CSV con 10.000 filas de ventas del último
         trimestre. Columnas: fecha, producto, cantidad, precio,
         región, vendedor.

ROL: Eres un analista de datos senior.

ACCIÓN: Analiza el archivo adjunto e identifica:
        1. Top 5 productos por ingresos
        2. Tendencia mensual (subida/bajada)
        3. Región con mayor crecimiento
        4. Vendedor más productivo
        5. Cualquier anomalía en los datos

FORMATO: Informe ejecutivo con gráficos. Conclusiones en bullets.

TONO: Directo, orientado a decisión.

Errores frecuentes

• Prompt de una línea: "Hazme un plan de marketing". Sin contexto, obtendrás un plan genérico inútil.
• Demasiadas tareas en un prompt: Divide tareas complejas en pasos. Un prompt, una tarea.
• No iterar: El primer resultado rara vez es perfecto. Refina con feedback específico.
• Copiar sin adaptar: Siempre revisa y personaliza. La IA genera, tú decides.
• Olvidar el formato: Si no especificas, la IA elige su formato por defecto (párrafos largos).

Iteración y refinamiento

El prompting es una conversación, no un disparo único. Usa estas técnicas de refinamiento:

Refinamiento por corrección:
"El tono es demasiado formal. Hazlo más cercano."
"Añade datos específicos, no uses generalidades."
"Reduce a la mitad. Solo lo esencial."

Refinamiento por ejemplo:
"Me gusta el punto 3, desarrolla más ese enfoque."
"El formato de la sección 2 es perfecto, aplica ese estilo a todo."

Refinamiento por contraste:
"Genera 3 versiones: una formal, una casual, una provocadora."
"Compara tu propuesta con esta alternativa: [pega texto]."

Tabla: antes y después con CRAFT

Técnicas avanzadas de prompting

CHAIN OF THOUGHT (razonamiento paso a paso):
"Antes de responder, razona paso a paso internamente.
Muestra tu razonamiento y luego la conclusión."

FEW-SHOT (dar ejemplos):
"Escribe subject lines para emails de venta.
Ejemplo bueno: '3 formas de reducir tu factura cloud un 40%'
Ejemplo malo: 'Oferta especial de nuestro producto'
Ahora genera 5 más siguiendo el estilo del ejemplo bueno."

MEGA-PROMPT (prompt largo y estructurado):
"# CONTEXTO
[detalle completo]
# TAREA
[instrucción precisa]
# RESTRICCIONES
[límites claros]
# FORMATO
[estructura exacta]
# EJEMPLOS
[1-2 ejemplos del output esperado]"

SELF-CRITIQUE (autocrítica):
"Genera tu respuesta. Luego evalúala con estos criterios:
1. ¿Es específica o genérica?
2. ¿Tiene datos concretos?
3. ¿Cumple el formato pedido?
Si falla en alguno, corrije y presenta la versión mejorada."

Biblioteca de prompts reutilizables

# PROMPT PARA RESUMEN EJECUTIVO:
"Resume este documento en formato ejecutivo:
- TL;DR (1 frase)
- 5 puntos clave (1 línea cada uno)
- 3 acciones recomendadas (quién + qué + cuándo)
- 1 riesgo principal si no se actúa"

# PROMPT PARA COMPARATIVA:
"Compara [A] vs [B] en una tabla con columnas:
Criterio | [A] | [B] | Veredicto
Incluye: precio, funcionalidades clave, pros, contras,
mejor para [perfil 1] y mejor para [perfil 2]."

# PROMPT PARA FEEDBACK:
"Actúa como [experto]. Revisa este [documento/código/plan].
Sé crítico pero constructivo.
Para cada punto débil:
1. Qué falla exactamente
2. Por qué es un problema
3. Cómo mejorarlo (solución concreta)"

Errores comunes (ampliados)

• Prompt con múltiples tareas: "Escribe un email, analiza los datos y genera un informe" produce resultados mediocres en todo. Divide en tres prompts separados, cada uno con su CRAFT.
• No dar restricciones negativas: Decir qué NO quieres es tan importante como decir qué quieres. "No uses jerga técnica", "No repitas información", "No uses más de 200 palabras".
• Esperar perfección en el primer intento: El prompting es iterativo. El primer resultado es un borrador. El segundo, tras feedback específico, suele ser el bueno.
• Copiar prompts de Internet sin adaptar: Un prompt viral de Twitter no funciona para tu contexto específico. Usa los principios de CRAFT para adaptar cualquier prompt a TU situación.

Consejo: La habilidad de prompting no es memorizar fórmulas. Es desarrollar el hábito de pensar: ¿qué contexto necesita la IA para hacer bien esta tarea? Esa pregunta, aplicada consistentemente, produce mejores resultados que cualquier plantilla.