✍️ Unidad 3: Prompts que funcionan (de verdad)
Comunicación efectiva con la IA: del mensaje al resultado
Dominar la inteligencia artificial no depende solo de conocer sus herramientas, sino de saber cómo hablarle. Esta unidad introduce el concepto de prompt como instrucción estructurada, que actúa como puente entre el usuario y la IA (Reynolds & McDonell, 2023). Entender qué decir, cómo decirlo y con qué intención es clave para obtener respuestas útiles.
Componentes de un buen prompt
Un prompt efectivo integra elementos como el rol asignado al modelo (por ejemplo, actuar como asesor o redactor), el contexto necesario para comprender la situación, y el tipo de salida esperada (Eisenstein, 2022). Además, permite encuadrar tareas complejas y guiar a la IA desde una simple instrucción hasta una colaboración estratégica.
Errores comunes y buenas prácticas
Entre los errores frecuentes destacan las instrucciones vagas, sin contexto o con múltiples acciones en una sola frase. Esta unidad enseña a evitar estos problemas mediante ejemplos prácticos y estrategias claras. También se promueve la reflexión crítica sobre cómo usar la IA para estructurar, resumir, cuestionar o crear, más allá de tareas repetitivas o mecánicas.
Pensar con IA: hacia una interacción estratégica
El objetivo no es solo recibir respuestas, sino aprender a plantear preguntas que permitan aprovechar el verdadero potencial de la inteligencia artificial. Esto requiere una transición del uso técnico al pensamiento estratégico, donde el prompt se convierte en una herramienta de aprendizaje, análisis y resolución de problemas complejos (Mollick & Mollick, 2023).
Referencias
Eisenstein, J. (2022). Natural Language Processing. MIT Press.
Mollick, E., & Mollick, L. (2023). Using AI to teach better: Prompts and practices for educators. University of Pennsylvania.
Reynolds, L., & McDonell, K. (2023). Prompt engineering for language models: Beyond the few-shot paradigm. Proceedings of the 61st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, 981–996. https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.11382