Mejorar un prompt por iteraciones: el método paso a paso

El buen prompt rara vez sale a la primera, y no hace falta que lo haga. La primera respuesta sirve sobre todo para mostrarte lo que no habías precisado. El error habitual consiste en encadenar «no, vuelve a hacerlo» hasta cansarse y concluir entonces que la IA no es capaz.

Sigamos a un alicatador que quiere un texto de «Quiénes somos» para su web, a lo largo de cuatro rondas de corrección. El caso es ficticio, pero los problemas que aparecen son corrientes.

Ronda 1: enviar un primer borrador, sin cuidarlo

Parte de este prompt:

Escribe un texto para la página «Quiénes somos» de la web de mi empresa de alicatados.

La respuesta habla de «pasión por el trabajo bien hecho», de «saber hacer» y de «proyectos únicos», sin un solo hecho real. Nada anormal: no ha aportado ningún hecho.

Antes de responder cualquier cosa, clasifica el problema. Cuatro diagnósticos cubren la mayoría de los casos, y cada uno pide una corrección distinta.

Aquí es el fondo. No sirve de nada pedir otro tono para un texto vacío: obtendrías vacío con otro tono.

Ronda 2: aportar el material

Este texto es demasiado genérico. Reescríbelo con estos hechos y no añadas ninguna información que no figure en ellos:

- trabajo solo, con un aprendiz desde hace dos años
- coloco sobre todo baños y terrazas, en casas de particulares, por los alrededores de [CIUDAD]
- voy a medir antes de hacer el presupuesto
- protejo los suelos y dejo la obra limpia cada tarde
- lo que más me dicen los clientes: aviso cuando voy a llegar tarde

La nueva versión contiene información real, pero suena a folleto, con giros del tipo «con la experiencia que me avala». El diagnóstico cambia: el fondo es bueno, es el tono lo que falla.

Ronda 3: corregir una sola cosa cada vez

La respuesta útil cita lo que no va bien y dice qué hay que conservar.

Conserva los hechos y el orden. El tono es demasiado publicitario. Quita «con la experiencia que me avala» y todas las fórmulas de ese tipo. Escribe como un artesano que se presenta a un cliente en la puerta de su casa, con frases cortas, en primera persona. Ejemplo del tono: «Paso a medir antes de calcular el presupuesto. Así no hay sorpresas».

Si cambias el tono, la longitud y la estructura en el mismo mensaje, no sabrás qué ha provocado la mejora o el empeoramiento. Avanzar con pequeñas correcciones exige algunos mensajes más y da un mejor control.

El texto es bueno, pero tiene 200 palabras y el alicatador quiere que lo esencial quepa en una pantalla de móvil.

Ronda 4: afinar

Reduce a unas 90 palabras. Si tienes que cortar, conserva en prioridad lo de ir a medir y lo de avisar si hay retraso. La primera frase debe decir qué hago y dónde.

Falta comprobar que todo sea verdad. A fuerza de reescrituras, puede añadirse un detalle que no habías dado, como una garantía, una cifra o un año de creación. Relee la versión final como si no la hubieras visto nunca, porque quien firma eres tú.

Cuándo dejar de corregir y empezar de cero

Una conversación conserva la huella de lo que se ha dicho en ella, incluidas las pistas equivocadas. Tras unas cuantas rondas, la IA puede mezclar instrucciones antiguas con las nuevas, o volver a un defecto que habías corregido. Algunas señales indican que conviene abrir una conversación nueva:

• Repites la misma corrección por tercera vez.
• La respuesta se apoya en una hipótesis falsa surgida pronto en el intercambio.
• Has cambiado de objetivo por el camino.
• Un detalle ya eliminado reaparece sin motivo.

Empezar de cero no significa perder el trabajo. Ahora sabes qué hay que pedir, y es el momento de condensarlo todo en un único prompt.

Convertir el intercambio en un prompt reutilizable

Tras cuatro rondas, el texto es bueno, pero el saber hacer sigue disperso por la conversación. Pídele a la IA que lo reúna:

Basándote en toda nuestra conversación, escribe un único prompt que habría permitido obtener directamente el último texto, sin ninguna corrección.

Incluye todas las instrucciones que te he dado y todos los defectos que hay que evitar. Sustituye lo que cambia de un caso a otro por variables entre [CORCHETES]: por ejemplo [ACTIVIDAD], [CIUDAD], [HECHOS].

Añade debajo del prompt una lista de los elementos que has tenido que deducir y que yo debería comprobar.

Prueba este prompt en una conversación nueva, con un caso distinto. Si el alicatador lo prueba para la página de un colega fontanero, verá qué se debía a su caso particular y qué depende realmente del prompt. El método de control se detalla en nuestra guía para probar un prompt y, una vez validado, el prompt puede entrar en tu biblioteca de plantillas.

Esta consolidación es una forma de metaprompting, pero el resultado solo vale si lo relees: la IA puede olvidar una instrucción o añadir otra.

Reabre la última conversación en la que tuviste que corregir varias veces y envíale este prompt de consolidación. Saldrás con una plantilla para probar en tu próximo caso.