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Qué es un prompt en IA
Qué es un prompt en IA: lo que guía la respuesta que te da, y si lo escribes vago, la respuesta falla en lo que solo tú sabes.
16 de October, 2026 2 min de lectura 6
Capítulos del video
¿Por qué falla y qué lo arregla de verdad? Lo probamos 12 veces en Claude, con el mismo correo pedido vago y específico.
Qué pasó
- Nuestra prueba: el mismo correo pedido vago (8 palabras) y específico (60 palabras), 3 corridas de cada uno en Claude Sonnet 5.5 y 3 en Claude Haiku 5.5, cada una en una conversación nueva
- Las 5 casillas se definieron antes de correr la prueba: asunto, 120 palabras o menos, «viernes 23 de octubre», Matías y la reunión de las 10:00, sin emojis
- El específico cumplió 30 de 30 casillas; el vago, 18 de 30 (3 de 5 en cada respuesta, siempre sin la fecha ni el reemplazo)
- Las 12 corridas costaron US$ 0,0235 (dos centavos de dólar)
- Los 6 correos vagos midieron de 76 a 98 palabras
- Al modelo le llegaron 558 tokens por el pedido vago en Haiku 5.5; con un pedido de un carácter, 543: el pedido vago son unos 16 tokens y el resto lo agrega la herramienta
- 7 de las 12 respuestas firmaron con el nombre del titular de la cuenta, que no estaba en ningún pedido
- Definición de The Prompt Report (2024): una entrada a un modelo de IA generativa que se usa para guiar su salida; puede ser texto, imagen, sonido u otros medios
- En inglés, «prompt» es lo que hace el apuntador: decirle al actor las palabras que siguen; y ya tiene la acepción de IA
- El diccionario de la RAE no tiene la palabra «prompt»
- OpenAI: hacer prompting es darle una entrada a un modelo; la calidad del resultado suele depender de qué tan bien se hace
- Google, en su glosario en español, traduce prompt como «instrucción»: cualquier texto que se ingresa en un LLM para condicionarlo; puede ser tan corta como una frase o tan larga como una novela; cinco categorías, entre ellas la entrada parcial
En este video
- Qué es un prompt, según OpenAI, Google y The Prompt Report
- Lo que de verdad lee un modelo: tu pregunta, 8 de 186 tokens
- Cómo nace la respuesta y por qué cambia cada vez
- Los trucos famosos (amenazas, propinas, «actúa como experto») frente a los datos
- Lo que sí funciona, cuánto cuesta y qué no deberías escribir nunca
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