Qué contexto darle a la IA para obtener buenas respuestas

Un carpintero recibe una reseña de una estrella en Google: una clienta se queja de un retraso en la instalación. Le pide a la IA que «responda a esta reseña negativa» y obtiene un mensaje de disculpas que reconoce falta de profesionalidad y ofrece un detalle comercial. Pero el retraso venía de un proveedor, la clienta estaba avisada y él no tiene ninguna gana de regalar nada.

La IA hizo lo que pudo con lo que tenía. Le faltaban dos líneas, y tampoco había que darle veinte. Elegir bien lo que se le cuenta requiere un poco de método.

La prueba que basta: ¿cambiaría la respuesta?

Para cada dato, hazte una pregunta: si fuera distinto, ¿querría una respuesta distinta?

Para nuestro carpintero, «el retraso viene del proveedor y a la clienta se le avisó el día 3» lo cambia todo. «Mi taller se fundó en 1998» no cambia nada, así que ese dato se queda fuera. Esta prueba evita los dos escollos: el prompt esquelético y el relato de vida en el que la instrucción se ahoga.

Esta es la petición revisada:

Redacta mi respuesta pública a esta reseña de Google:

[PEGA LA RESEÑA]

Situación real: soy carpintero autónomo. El retraso en la instalación se debió a una entrega de mi proveedor. Avisé a la clienta por teléfono dos días antes, y la instalación se hizo tres días después.

Objetivo: los futuros clientes que lean esta reseña deben ver que mantengo la calma y que aviso cuando hay un problema. No ofrezco ningún detalle comercial y no quiero acusar a la clienta.

Escribe 70 palabras como máximo, en primera persona, sin fórmulas hechas del tipo «lamentamos mucho lo ocurrido». No añadas ningún dato que no te haya dado.

Los cinco tipos de información que cuentan

El contexto útil entra casi siempre en una de estas categorías. No tienes que rellenarlas todas: aplica la prueba a cada una.

La categoría «ya probado» es la más descuidada. Sin ella, la IA te sirve de nuevo las primeras ideas que se le ocurrirían a cualquiera, las que ya has probado.

El contexto técnico: el ejemplo del bug

El caso del desarrollador muestra bien la diferencia entre una descripción y una prueba. Antes:

Mi app de React falla cuando hago clic en validar. ¿Por qué?

La IA solo puede responder con una lista de causas generales. Después:

Mi formulario de React falla al validar.

Entorno: [FRAMEWORK Y VERSIÓN], [LIBRERÍA DE FORMULARIOS].
Comportamiento esperado: [LO QUE DEBERÍA PASAR].
Comportamiento observado: [LO QUE PASA].
Mensaje de error exacto:
[PEGA EL ERROR]

Código afectado:
[PEGA EL COMPONENTE, SIN CLAVES NI SECRETOS]

Ya comprobado: [LO QUE HAS PROBADO].

Dame las dos causas más probables, cómo confirmar cada una y luego la corrección. Si necesitas otro archivo para decidir, pídelo antes de proponer una corrección.

La lógica vale fuera del código. Una maestra que quiere adaptar un ejercicio no dirá «mis alumnos no lo consiguen», sino que pegará el enunciado, dos respuestas erróneas típicas y lo que ya se ha explicado en clase. Los hechos en bruto valen más que tu interpretación, porque la IA puede ver en ellos algo distinto de lo que ves tú.

Cuando el contexto se convierte en un problema

Más contexto no siempre da mejores respuestas. Hay tres trampas que se repiten.

El contexto que dirige. «Estoy seguro de que el problema viene del programa nuevo» empuja a la IA a encontrar ese resultado. Si buscas una opinión, presenta los hechos y guárdate tu conclusión hasta después de la respuesta.

El contexto demasiado largo. Un documento entero pegado para una pregunta sobre dos páginas puede ahogar lo que importa, y cada herramienta tiene un límite de lo que retiene, como explica nuestro artículo sobre los tokens y la ventana de contexto. Pega el pasaje útil cuando puedas. Para un gran volumen, existen métodos para trabajar con documentos largos.

El contexto que nunca debería haber estado ahí. Una contable que quiere redactar una carta difícil a un cliente no necesita pegar su nombre, su NIF ni su balance. «Cliente A, microempresa de la construcción, tesorería ajustada» suele bastar. Antes de enviar, relee lo que has pegado y mira lo que no hay que darle a un chatbot. Si se trata de datos personales o confidenciales, comprueba las condiciones de la herramienta y las normas de tu organización.

Deja que la IA te diga qué le falta

No siempre sabes qué precisar, sobre todo en un tema nuevo. Añade esta instrucción al final de tu petición cuando el trabajo sea importante:

Antes de responder, enumera la información que falta y que cambiaría de verdad tu respuesta, cinco como máximo, indicando para cada una cómo la cambiaría. Espera mis respuestas antes de redactar.

La parte «indicando cómo la cambiaría» evita la larga lista de preguntas de puro trámite.

Escribe tu ficha de contexto de una vez por todas

Algunos datos vuelven en cada prompt: tu actividad, tus clientes, tu manera de escribir. Redáctalos una sola vez, en diez líneas, en un documento aparte. Aquí tienes una plantilla:

Mi actividad: [OFICIO, TAMAÑO, ZONA].
Mis clientes o lectores habituales: [DESCRIPCIÓN].
Lo que ofrezco: [SERVICIOS O PRODUCTOS].
Mi forma de escribir: [TUTEO O TRATO DE USTED, TONO, PALABRAS QUE EVITAR].
Lo que nunca hago: [PROMESAS EXCLUIDAS, TEMAS QUE EVITAR].

Pégala al principio de tus conversaciones o guárdala en las instrucciones personalizadas si tu herramienta lo permite. Rellena esta ficha hoy, quita lo que no pase la prueba y no pongas nada que no pondrías en tu página de inicio.