Este artículo define el prompt engineering como el diseño estratégico de instrucciones para optimizar los resultados de los modelos de inteligencia artificial, explorando sus técnicas clave, objetivos y mejores prácticas para dominar esta disciplina.
El prompt engineering es una disciplina orientada al diseño de instrucciones para obtener el mejor rendimiento posible por parte de los modelos de lenguaje de IA (como ChatGPT o Gemini).
A través de este proceso, es posible hallar la “fórmula” adecuada para que la IA genere una respuesta afín a lo que realmente buscamos, evitando imprecisiones o resultados fuera de contexto.
En este artículo conoceremos a detalle qué es el prompt engineering y para qué sirve, y te daremos las claves para dominarlo. Recuerda que, si buscas especializarte en este campo y diseñar soluciones para contextos reales de negocio, puedes aplicar a la Maestría en Inteligencia Artificial que ofrecemos en la Escuela de Posgrado Newman.
¿Qué es el prompt engineering?
El prompt engineering o ingeniería del prompt es descrito por Boonstra (2025) como el proceso de diseñar indicaciones de alta calidad que guíen a los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para producir resultados precisos y de alta calidad.
Tales indicaciones se pueden usar para completar diferentes tipos de tareas, incluyendo:
- Resúmenes de texto.
- Extracción de información.
- Preguntas y respuestas.
- Clasificación de texto.
- Generación de imágenes.
- Traducción de lenguaje o código.
- Documentación.
- Etc.
“Este proceso implica hacer ajustes para encontrar la mejor indicación, optimizar su longitud y evaluar el estilo y la estructura de la indicación en relación con la tarea (…) Al escribir un prompt, intentamos configurar el LLM para que prediga una secuencia correcta de tokens”. 1
Fuente: Prompt Engineering
¿Qué es un prompt?
En el contexto del procesamiento del lenguaje natural (PLN), un prompt es una orden que se proporciona a un modelo de IA generativa para generar una respuesta. Es la base de la interacción entre el usuario y una herramienta de IA, la cual se basará en los datos de entrenamiento introducidos previamente para predecir la mejor salida posible.
Objetivos del prompt engineering
El principal objetivo del prompt engineering es lograr que los modelos de IA funcionen según lo previsto por el usuario a través de solicitudes eficaces, de modo tal que generen resultados relevantes y que se ajusten a un determinado contexto. Además, busca mitigar posibles sesgos para prevenir contenido no deseado.
¿Para qué sirve el prompt engineering?
Las técnicas de prompt engineering sirven para diversos fines. Por ejemplo, resultan clave para guiar a una IA a que encuentre información consultando las fuentes correctas. En otros escenarios, es útil para reforzar el pensamiento crítico de las herramientas basadas en modelos de lenguaje, a fin de hallar solución a problemas, ya sean comunes o complejos.
Además de su importancia para el diseño de prompts, esta técnica puede ayudar a entender y mejorar las capacidades de los modelos de lenguaje, sumándole nuevos conocimientos y dominio de herramientas externas. En esa misma línea, es posible proporcionar un estándar de calidad aplicable a cada consulta.
¿Cómo funciona el prompt engineering?
Chen (2025) sostiene que los prompt engineers (o ingenieros de prompts) realizan procesos de prueba y error para establecer sugerencias que resulten exitosas. Sin embargo, en una etapa previa evalúan el modelo de IA en cuestión para definir su propósito, público objetivo, expectativas de resultados, entre otros aspectos.
Luego de evaluar los resultados, el proceso continúa con la integración de funciones y ajustes del lenguaje. También se realizan pruebas de exportabilidad, con el objetivo de determinar qué LLM se adapta mejor al proyecto. La integración con el modelo de IA se produce cuando ya se ha creado una solicitud base eficaz, la cual se irá complementando con la información de cada usuario.
Tipos de prompting en inteligencia artificial
Cuando hablamos de tipos de prompting, nos referimos a una serie de técnicas que permiten estructurar mejor las indicaciones proporcionadas a los modelos de IA. Entre las más importantes, figuran:
Zero-shot prompting
Es el tipo de solicitud más simple. Consiste en brindar la descripción de una tarea, sin ejemplos específicos, para que el LLM comience a trabajar en base a su entrenamiento previo. El zero-shot ayuda a evaluar qué tan flexible y adaptable es un modelo de IA.
Few-shot prompting
Mediante esta técnica, se proporcionan algunos ejemplos al modelo, a fin de que siga un patrón específico. La cantidad de ejemplos depende de factores como la complejidad de la tarea, la calidad de los ejemplos y las capacidades del modelo de IA generativa.
Prompting con contexto
En este caso, la IA recibe detalles específicos o información de fondo relevante para la tarea en curso. Brindar contexto ayuda al modelo a comprender los matices de lo que se pregunta y a adaptar la respuesta en consecuencia.
¿Qué son los triggers en prompt engineering y cómo usarlos?
Los triggers o “disparadores” son indicaciones que ayudan a activar un determinado comportamiento en el modelo de lenguaje, y es útil para indicarle a la IA cuál es el rol que debe desempeñar al momento de dar una respuesta.
Para usar los triggers de forma adecuada, es necesario identificar la palabra, frase o marco adecuado para guiar a la red neuronal. Por ejemplo, se le puede solicitar que actúe como experto en alguna materia, que piense paso a paso o que aplique alguna restricción.
¿Cómo dominar el prompt engineering paso a paso?
Los avances de la Inteligencia Artificial en el Perú han hecho que estas herramientas estén disponibles para cualquier usuario con acceso a internet. Sin embargo, es necesario aplicar técnicas efectivas de prompt engineering para sacarles el máximo provecho. Para ello, identificamos algunos pasos clave.
Definir el objetivo del prompt
Es necesario tener plena certeza sobre qué se desea obtener por parte de la IA, para guiarla hacia el resultado correcto.
Proporcionar contexto claro
Añadir condiciones, requisitos o información de fondo utilizando palabras sencillas ayuda a la IA a entender lo que se busca, para no caer en ambigüedades.
Iterar y optimizar resultados
Iterar el proceso significa realizar pasos de prueba y análisis de forma reiterada para contribuir a la mejora continua del modelo lingüístico.
Buenas prácticas en prompt engineering
Al margen del proyecto de prompt engineering en el que estés trabajando, existen algunas consideraciones comunes que puedes aplicar para lograr el mejor resultado posible:
- Proporciona ejemplos claros para darle al modelo un punto de referencia.
- Las indicaciones deben ser concisas, claras y fáciles de entender.
- Sé específico en tus solicitudes respecto al resultado deseado.
- Experimenta con diferentes formatos de entrada y tipos de escritura.
- Adáptate a las versiones más recientes del modelo y aprovecha sus nuevas características.
- Documenta las pruebas que realices para aprender de ellas.
Ejemplos básicos de prompt engineering
Ahora que tienes una mejor idea sobre qué es prompt engineering, puedes guiarte de algunos ejemplos básicos para entender mejor su funcionamiento.
Si tu objetivo es que la IA genere un resumen, puedes proporcionar un texto y solicitar directamente que resalte los puntos principales. Pero si deseas obtener una escritura creativa, es recomendable que especifiques aspectos como el género, tono, estilo y trama para que el resultado se ajuste a lo que deseas.
Por otro lado, las peticiones generales harán que la IA recurra a su base de conocimientos para dar una respuesta abierta. Sin embargo, puedes obtener soluciones más específicas si es que realizas preguntas concretas, brindas contexto o adjuntas fuentes de información.
¿Qué estudiar para ser prompt engineer o ingeniero de prompts?
Si estás buscando una formación orientada al uso de la Inteligencia Artificial en las empresas, el mercado educativo de hoy ofrece varias alternativas, más aún teniendo en cuenta que estamos ante un área profesional con alta empleabilidad y con una gran perspectiva de cara al futuro.
Desde la Escuela de Posgrado Newman ponemos a disposición nuestra Maestría en IA, una especialización de alto nivel que te dará los conocimientos necesarios para ejercer como prompt engineer y diseñar soluciones eficientes, empleando herramientas y técnicas avanzadas.
Referencias bibliográficas:
1 Boonstra, L. (2025, setiembre) Prompt Engineering (v. 4) [Libro blanco]. Google Cloud
2 Chen, M. (2025, 29 de agosto) What Is Prompt Engineering? A Guide. ORACLE https://www.oracle.com/artificial-intelligence/prompt-engineering/
