Metaprompting: haz que la IA escriba tus prompts

Pídele a una IA «escríbeme un prompt para crear ejercicios de matemáticas» y recibirás un bonito bloque de texto: «Eres un profesor de matemáticas experimentado y apasionado, con veinte años de experiencia...». Parece serio, es largo y no sabe nada de tu clase. Habrás ganado un texto más impresionante, sin un mejor resultado a cambio.

El metaprompting, es decir, usar la IA para diseñar tus prompts, funciona muy bien cuando cambias de método. Un modelo conoce bien los consejos habituales para redactar prompts, pero ignora todo sobre tu necesidad. Tu trabajo consiste en hacer que cierre esa brecha antes de dejarle escribir.

Empieza haciendo que pregunte

Cuando pides un prompt de inmediato, la IA rellena los huecos con suposiciones medias. Invierte el planteamiento: ella te interroga, tú respondes y solo entonces escribe.

Quiero construir un prompt reutilizable para esta tarea: [DESCRIBE LA TAREA EN UNA O DOS FRASES].

No redactes todavía el prompt. Hazme primero las preguntas que necesites, una por una, esperando mi respuesta a cada una. Seis preguntas como máximo. Concéntrate en:
- para qué servirá el resultado y quién lo va a leer;
- qué varía de un uso a otro;
- un ejemplo de buen resultado, si tengo alguno;
- qué haría que el resultado fuera inutilizable;
- la información que la IA no tendrá y que no debe inventar.

Cuando tengas suficiente información, escribe el prompt final con variables entre [CORCHETES]. El prompt debe ser lo más breve posible. Elimina cualquier frase que no cambie el resultado y no uses ningún rol grandilocuente ni fórmulas como «experto de renombre mundial».

En la práctica, las preguntas valen a veces tanto como el prompt final. Una maestra de 5.º de primaria a la que la IA le pregunta «¿qué haría que estos ejercicios fueran inutilizables?» quizá responda que sus alumnos todavía no conocen los números decimales, o que cada ficha debe caber en una página fotocopiada. Sin esa pregunta, esas restricciones nunca habrían llegado al prompt.

Responde como hablarías con un compañero, y responde con detalles. Tres líneas precisas valen más que una palabra. Si tienes un ejemplo de buen resultado, pégalo: ayuda más que cualquier descripción (el artículo sobre el few-shot prompting explica por qué).

Reconocer los defectos de un prompt generado

Los prompts escritos por una IA comparten manías. Una vez que las conoces, puedes eliminar buena parte de ellas en unos segundos.

La prueba que debes tener presente es la misma que para un prompt escrito a mano: quita una frase, vuelve a lanzar, compara. Si no cambia nada en dos o tres intentos, la frase no servía.

Pedir una crítica en lugar de una reescritura

¿Ya tienes un prompt que funciona a medias? No pidas «mejóralo»: recuperarás una versión más larga, sin diagnóstico. Pide primero un análisis a partir de un resultado real, lo que obliga al modelo a explicar qué falla.

Antes:

Mejora este prompt.

Después:

Este es un prompt que uso y un resultado que ha producido. Ese resultado no me convence.

PROMPT:
[TU PROMPT]

RESULTADO OBTENIDO:
[EL RESULTADO]

QUÉ FALLA:
[DESCRÍBELO EN UNA O DOS FRASES, POR EJEMPLO: DEMASIADO GENÉRICO, TONO DEMASIADO COMERCIAL, IGNORA LA RESTRICCIÓN DE LONGITUD]

Procede así:
1. Identifica qué, dentro del prompt, explica probablemente ese defecto. Cita la frase correspondiente o señala lo que falta.
2. Propón la modificación más pequeña posible, en forma de frases que añadir, quitar o sustituir.
3. Reescribe después el prompt completo con esas únicas modificaciones.

No modifiques nada más y no alargues el prompt sin motivo.

El dueño de una casa rural que obtiene respuestas demasiado pomposas para sus huéspedes quizá descubra que la palabra «prestigio», colada en su descripción, arrastra todo lo demás. Una corrección de una palabra vale más que una reescritura completa, porque entiendes qué ha cambiado. Puedes encadenar estas correcciones como en cualquier proceso para mejorar un prompt por iteraciones.

Probar el prompt con casos que puedan romperlo

Un prompt generado parece terminado. No lo está mientras no se haya enfrentado a casos reales. La IA también puede ayudarte aquí, imaginando situaciones que no habrías previsto.

Este es un prompt que quiero usar con regularidad:

[TU PROMPT]

Propón 6 entradas de prueba para comprobar su solidez, en una tabla con tres columnas: la entrada que usar, qué busca poner en evidencia, el comportamiento esperado.

Incluye: un caso normal, una entrada muy corta, una entrada incompleta, una petición fuera de tema, un caso ambiguo y un caso en el que la respuesta correcta sería negarse o hacer una pregunta.

Ejecuta estos casos en una conversación nueva, solo con el prompt. Lee los resultados tú mismo: la IA que ha escrito el prompt no es buena jueza de su propio trabajo. Anota lo que falla y vuelve al prompt de crítica. El método de prueba ofrece un marco sencillo para llevar un registro de tus intentos.

Los límites que debes tener presentes

Un prompt generado no te exime de saber lo que quieres. Si tu necesidad es difusa, la IA producirá un texto difuso, bien presentado. Tampoco contiene tus conocimientos del oficio: un panadero sabe que cierta formulación de los alérgenos plantea problemas, y el modelo puede ignorarlo.

Un prompt escrito por un modelo tampoco es necesariamente óptimo para otro. Si cambias de herramienta, vuelve a probarlo. Y para un prompt que vas a reutilizar a menudo, guarda la versión validada en algún sitio: merece un lugar en tu biblioteca de prompts.

Lanza la entrevista con tu tarea más repetitiva

Elige una tarea que hagas al menos una vez por semana, copia el primer prompt y responde a las preguntas. Compara después el resultado con lo que sueles obtener en un caso reciente. Si la diferencia es clara, quédate con el prompt. Si no, mira qué pregunta de la entrevista te ayudó más y respóndela con más detalle la próxima vez.