La importancia del prompting para maximizar los resultados de la IA

En la Cumbre Mundial de Gobiernos 2024, en Dubái, Jensen Huang, el CEO de Nvidia, sorprendió a la audiencia con una declaración inesperada que desafió la lógica de la industria de la tecnología: «Los niños no deberían aprender a programar».

Huang argumentó que, en medio de la revolución de la IA, escribir en código ya no es una habilidad esencial. Esta afirmación puede parecer paradójica en un mundo donde, según el informe Future of Jobs Report 2025 del Foro Económico Mundial, las profesiones vinculadas a tecnología serán las de mayor crecimiento entre 2025 y 2030. Entre estas destacan los especialistas en big data, ingenieros en fintech, expertos en IA y machine learning, y sí, también desarrolladores de software y aplicaciones.

Pero, ¿qué quería decir Jensen Huang? Lo explicó mejor: «Es nuestra responsabilidad crear tecnología computacional, de tal manera que nadie necesite programar. Ahora todo el mundo en el planeta es un programador. Ese es el verdadero milagro de la inteligencia artificial.”

La verdad es que, gracias a la IA, cualquiera puede convertirse en programador. Con herramientas de IA generativa como Codex de OpenAI o GitHub Copilot, incluso personas sin formación técnica pueden generar un código funcional simplemente formulando la pregunta correcta o, como veremos, elaborando el prompt adecuado.

Al mismo tiempo, según el mismo Future of Jobs Report 2025, se estima que el 39% de las habilidades actuales de la fuerza laboral serán transformadas o quedarán obsoletas en los próximos cinco años. Y el ejemplo no se limita a los programadores: hoy en día, la IA permite que cualquiera pueda ser traductor, redactor, cineasta, médico, diseñador, y la lista continúa. Las posibilidades son prácticamente infinitas.

Si trabajas en alguno de estos campos, es posible que esta afirmación te resulte incómoda, pero probablemente sea porque aún te aferras a las definiciones tradicionales de tu empleo. Pero es cierto: si entendemos el rol de un programador únicamente como el acto de escribir líneas de código, entonces sí, cualquiera puede ser programador en la actualidad. La habilidad de escribir código ya no es exclusiva a un grupo de especialistas; su acceso ha sido democratizado gracias a las herramientas de IA generativa.

Por lo tanto, la verdadera ventaja competitiva radica en nuestra capacidad para formular mejores prompts a la IA, para obtener mejores respuestas y acceder mejor al conocimiento. Jane Fraser, CEO de Citi, resaltó la creciente importancia de esta habilidad durante una entrevista con Fortune, afirmando que «en el mundo de la IA, el acceso a la información se ha convertido en una commodity, y, como resultado, el verdadero diferenciador radica en la capacidad de elaborar buenos prompts”.

Pero, ¿qué es un prompt?

En el ámbito de la IA, el término prompting hace referencia al proceso de proporcionar un input —una pregunta o un comando— con el fin de guiar la respuesta de un modelo de IA hacia una dirección específica.

El estudio más exhaustivo al respecto, The Prompt Report, realizado por expertos de la Universidad de Maryland, OpenAI, Stanford, Microsoft, Princeton y otras instituciones, revisó 1,565 documentos relevantes y presentó una lista curada de 58 técnicas de prompting basadas en texto. Uno de los hallazgos clave del estudio es que la forma en que estructuras y formulas tus prompts puede ser tan importante como la pregunta que estás planteando.

Los prompts mal formulados no solo producen resultados de baja calidad, sino que también desencadenan un efecto dominó de retrabajo, obligando a los usuarios a invertir tiempo adicional en recalibrar y afinar su enfoque. En muchos casos, esta ineficiencia reduce las ventajas mismas que hacen que las herramientas de IA sean tan atractivas.

Por lo tanto, es esencial aprender a dominar los pilares fundamentales del prompting y comprender los tres elementos clave de un buen prompt.

• Asignación de roles: Una forma efectiva de mejorar los resultados de la IA generativa es asignándole un rol específico que guíe a la IA a generar respuestas más relevantes y centradas en el contexto que necesitas. Por ejemplo, si solicitas un resumen sobre tendencias de negocios, especificar que la IA debe actuar como un consultor externo para ejecutivos puede dar como resultado una respuesta más original, detallada y adecuada para ese público.
• Claridad y especificidad: Para obtener mejores resultados de la IA generativa, es esencial ser claro y específico en los prompts. Los prompts vagos tienden a generar respuestas generales o irrelevantes. Al ser más detallado —como pedir “un resumen ejecutivo sobre tendencias digitales” en lugar de simplemente un “informe de negocios”—, obtendrás una respuesta más precisa y útil. La especificidad también ayuda a reducir inexactitudes y mejora la relevancia de la respuesta, especialmente en herramientas de generación de imágenes y videos.
• Contexto y antecedentes: Proporcionar un contexto adecuado es fundamental para obtener respuestas precisas de la IA. Sin información clara sobre el mercado, los clientes o la competencia, las respuestas pueden ser demasiado generales o incluso incorrectas (hasta porque nosotros los humanos tenemos la capacidad de analizar contextos, a diferencia de la IA, por lo que esta se debe apoyar en los datos con que ha sido entrenada).

(wired.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Arquitecturas de IA, Machine Learning, Deep Learning, Gemelos digitales y Soluciones de valor de Cloud Computing con innovadores modelos de negocio, soluciones de IOT, IOTI, soluciones de Automatización. Ciberseguridad, Infraestructura de conectividad: redes LAN, Wifi. Buenas prácticas corporativas.», que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de junio.

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