Le preguntas lo mismo a la IA dos veces.
Primera vez: “Aquí van 5 ideas creativas de marketing…”
Segunda vez: “Considera estos 7 enfoques estratégicos…”
Diferente estructura. Diferentes ideas. Diferente tono.
Y tú ahí como: “¿Qué rayos? Le pregunté exactamente lo mismo.”
Esta inconsistencia es un dolor de cabeza cuando necesitas confiabilidad. Cuando generas descripciones de productos que tienen que mantener tu marca. Cuando construyes un workflow de IA que necesita outputs predecibles. Cuando estás debuggeando y no sabes si tu cambio en el prompt hizo diferencia o si la IA simplemente le dio por variar.
La buena noticia: la consistencia de IA sí se puede controlar.
No rezándole al modelo. Entendiendo por qué varía y usando técnicas específicas para dominarlo.
Por Qué la IA Varía (Y Por Qué Es A Propósito)
La IA no da respuestas “random” porque sí. La variación es intencional — está diseñada así.
Según PromptingGuide.ai, aquí está lo que pasa bajo el capó:
Cuando le haces una pregunta, la IA no busca una respuesta guardada. Predice la siguiente palabra más probable, luego la siguiente, luego la siguiente. Para cada palabra, considera miles de posibilidades.
Si siempre escogiera la palabra #1 más probable, obtendrías output robótico y repetitivo: “La mejor manera de mejorar la productividad es mejorar la productividad mejorando la productividad…”
Entonces la IA usa aleatoriedad para escoger entre los candidatos top. A veces escoge la 2da palabra más probable. A veces la 5ta. Esto crea variación natural.
Esta aleatoriedad se controla con configuraciones — lo que significa que tú puedes subirla o bajarla según lo que necesites.
Temperature: Tu Control Principal de Consistencia
Temperature es LA configuración más importante para consistencia.
Piénsalo como un dial de creatividad:
- Temperature baja (0-0.3): Conservador, predecible, consistente
- Temperature media (0.5-0.7): Balanceada, variación natural
- Temperature alta (0.8-1.0+): Creativa, diversa, impredecible
Cómo Funciona el Temperature
Según EAE Barcelona, a temperature 0, la IA escoge la palabra más probable cada vez. Mismo input = mismo output.
A temperature 1, la IA samplea más ampliamente de las posibilidades. Mismo input = output variado.
Ejemplos Prácticos
Temperature 0:
Prompt: "Resume este artículo en una oración."
Corrida 1: "El artículo explica cómo los ajustes de temperature
afectan la consistencia del output de IA controlando la aleatoriedad."
Corrida 2: "El artículo explica cómo los ajustes de temperature
afectan la consistencia del output de IA controlando la aleatoriedad."
Corrida 3: "El artículo explica cómo los ajustes de temperature
afectan la consistencia del output de IA controlando la aleatoriedad."
Idéntico. Cada vez.
Temperature 0.9:
Prompt: "Resume este artículo en una oración."
Corrida 1: "Aprende cómo ajustar parámetros de temperature te da
respuestas predecibles de IA cuando necesitas consistencia."
Corrida 2: "El texto explica el temperature como un dial de creatividad
para controlar variación en outputs de IA."
Corrida 3: "Ajusta configuraciones de temperature para obtener resultados
reproducibles de modelos de lenguaje como ChatGPT o Claude."
Diferente estructura, diferente enfoque, diferente redacción.
Cuándo Usar Cada Temperature
Usa 0-0.3 para:
- Extracción de datos
- Traducciones
- Generación de código
- Tareas de clasificación
- Cualquier cosa que requiera outputs idénticos
Usa 0.5-0.7 para:
- Escritura (cuando quieres que suene humano)
- Brainstorming (pero con algo de consistencia)
- Q&A general
- La mayoría del uso diario
Usa 0.8-1.0+ para:
- Escritura creativa
- Generar múltiples alternativas
- Ideación exploratoria
- Cuando explícitamente quieres variedad
Cómo Configurar Temperature
ChatGPT (interfaz web): Actualmente no hay control directo de temperature en la UI. ChatGPT usa temperature moderado-alto por default.
ChatGPT (API):
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Tu prompt"}],
temperature=0.2 # Configura entre 0-2
)
Claude (interfaz web): Sin control de temperature en el chat estándar. Claude usa temperature balanceado.
Claude (API):
response = anthropic.messages.create(
model="claude-3-5-sonnet-20241022",
messages=[{"role": "user", "content": "Tu prompt"}],
temperature=0.0 # Configura entre 0-1
)
Si usas interfaces web sin control de temperature, vas a necesitar otras técnicas (que cubrimos a continuación).
Seeds: Determinismo para Usuarios de API
Algunas APIs soportan valores de seed — un número que bloquea el patrón de aleatoriedad.
Mismo seed + mismo prompt + mismo temperature = output idéntico cada vez.
Esto sirve para:
- Debuggear cambios de prompt
- A/B testing de diferentes prompts
- Crear workflows reproducibles
- Regression testing de pipelines de IA
Ejemplo (OpenAI API)
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Escribe un tagline para una cafetería"}],
temperature=0.7,
seed=12345 # Mismo seed = mismo patrón de aleatoriedad
)
Corre esto 100 veces con seed 12345, obtendrás el mismo output 100 veces.
Cambia el seed a 54321, obtendrás output diferente — pero será consistente con ese nuevo seed.
Nota: El soporte de seed varía por proveedor. OpenAI lo soporta. La API de Claude de Anthropic no (hasta 2026). Revisa la documentación de tu proveedor.
Formatos Estructurados: Fuerza Consistencia Mediante Formato
Incluso con variación de temperature, puedes obtener estructura consistente especificando formatos exactos de output.
JSON Schema
Según ProductosAI, en lugar de pedirle a la IA que formatee como quiera, dile exactamente qué estructura usar.
Enfoque inconsistente:
Prompt: "Dame detalles del producto para una cafetera."
El output puede ser:
- Bullets
- Párrafos
- Una tabla
- Lo que le dé la gana a la IA
Enfoque consistente:
Prompt: "Dame detalles del producto para una cafetera en este formato JSON exacto:
{
"nombre_producto": "",
"categoria": "",
"precio_mxn": 0,
"caracteristicas": [],
"descripcion": ""
}
Ahora la estructura está bloqueada. El contenido puede variar ligeramente, pero el formato es consistente.
Output Estructurado de OpenAI
OpenAI ofrece un modo de Structured Output que fuerza cumplimiento de JSON schema:
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4o-2024-08-06",
messages=[{"role": "user", "content": "Extrae detalles del producto"}],
response_format={
"type": "json_schema",
"json_schema": {
"name": "detalles_producto",
"schema": {
"type": "object",
"properties": {
"nombre_producto": {"type": "string"},
"categoria": {"type": "string"},
"precio_mxn": {"type": "number"},
"caracteristicas": {"type": "array", "items": {"type": "string"}},
"descripcion": {"type": "string"}
},
"required": ["nombre_producto", "categoria", "precio_mxn"]
}
}
}
)
La IA tiene que devolver JSON válido que cumpla este schema. Sin excepciones.
Templates para No-API
Para usuarios que no usan API, proporciona un template en tu prompt:
Prompt: "Analiza esta reseña de cliente y llena este template:
SENTIMIENTO: [Positivo/Negativo/Neutral]
PROBLEMA_PRINCIPAL: [una oración]
ACCION_SUGERIDA: [una oración]
URGENCIA: [Alta/Media/Baja]
Reseña: [pega la reseña]"
La IA seguirá la estructura del template, dándote output consistente y parseable.
Few-Shot: Muéstrale a la IA Qué Es Consistencia
Few-shot prompting significa dar ejemplos del output correcto antes de pedir output nuevo.
Según CursosFemxa, esto entrena a la IA en tu estilo, formato y nivel de detalle exactos.
Ejemplo: Descripciones de Producto Consistentes
Sin few-shot (inconsistente):
Prompt: "Escribe una descripción de producto para un termo de viaje."
Corrida 1: "Este elegante termo de viaje mantiene tus bebidas calientes
hasta por 8 horas..." (2 párrafos)
Corrida 2: "¡Mantente hidratado en el camino con nuestro termo premium!"
(3 oraciones cortas)
Diferente largo, diferente tono, diferente enfoque.
Con few-shot (consistente):
Prompt: "Escribe una descripción de producto que coincida con estos ejemplos:
Ejemplo 1:
Producto: Mouse Inalámbrico
Descripción: Nuestro Mouse Inalámbrico combina tracking preciso con
diseño ergonómico. Incluye 3 botones personalizables, 18 meses de
batería y click silencioso para ambientes tranquilos. Perfecto para
profesionales de productividad. $599 MXN.
Ejemplo 2:
Producto: Lámpara de Escritorio
Descripción: Nuestra Lámpara de Escritorio ofrece brillo ajustable con
tecnología LED eficiente. Incluye controles táctiles, puerto de carga USB
y cuello flexible de 360°. Perfecta para sesiones de trabajo nocturnas. $799 MXN.
Ahora escribe para:
Producto: Termo de Viaje"
La IA ve el patrón:
- 2 oraciones
- Primera oración: beneficio + característica
- Segunda oración: “Incluye” + 3 features + “Perfecto para” + caso de uso
- Termina con precio
El output coincidirá con esa estructura.
Instrucciones Personalizadas: Reglas de Consistencia Persistentes
Si usas la misma IA para trabajo continuo, configura instrucciones personalizadas para mantener consistencia en todas las conversaciones.
Custom Instructions de ChatGPT
Settings → Personalization → Custom Instructions
"¿Qué te gustaría que ChatGPT sepa de ti?"
Tengo una empresa SaaS. Mi audiencia son dueños de pequeños negocios
que no son técnicos. Valoro claridad sobre inteligencia.
"¿Cómo te gustaría que ChatGPT responda?"
- Mantén respuestas concisas (menos de 200 palabras a menos que pida más)
- Usa bullets para listas
- Evita jerga; explica términos técnicos en lenguaje simple
- Cuando des opciones, siempre da 3 alternativas
- Termina respuestas con una pregunta de seguimiento
Ahora cada respuesta sigue estas reglas. No tienes que re-especificar.
Proyectos de Claude (para Teams/Pro)
Los Proyectos de Claude te permiten configurar instrucciones a nivel de proyecto que persisten entre conversaciones.
Crea un proyecto llamado “Copy de Marketing” con instrucciones:
Voz de marca: Amigable pero profesional. Usa contracciones.
Escribe como si hablaras con un amigo inteligente.
Estructura: Siempre empieza con un hook de una oración. Usa párrafos
cortos (3 oraciones máx). Termina con call-to-action.
Evita: Signos de exclamación excesivos, palabras como "revolucionario"
o "game-changer", jerga corporativa.
Todas las conversaciones en ese proyecto mantendrán este estilo.
Templates vs Prompts Libres
Prompts libres crean inconsistencia:
Hoy: "¿Puedes escribir un cold email para mi producto?"
Mañana: "Ayúdame a redactar un email de outreach"
La próxima semana: "Necesito mandar email a clientes potenciales sobre mi software"
La IA interpreta estos diferente. El output varía en tono, largo, estructura.
Prompts con template fuerzan consistencia:
**Template de Cold Email**
Producto: [NOMBRE_PRODUCTO]
Audiencia target: [AUDIENCIA]
Beneficio principal: [BENEFICIO]
Call-to-action: [CTA]
Tono: Profesional pero cálido
Largo: Menos de 150 palabras
Estructura: Problema → Solución → CTA
Escribe el email.
Guarda este template. Llena los brackets. Úsalo cada vez.
Resultado: Todos tus cold emails tienen estructura y tono consistente.
El Método CTF para Consistencia
Según EdepTec, el método CTF (Contexto-Tarea-Formato) es una de las formas más efectivas de obtener respuestas consistentes:
CONTEXTO: Soy gerente de marketing de una startup de fintech.
Nuestra audiencia son millennials que buscan su primera tarjeta de crédito.
TAREA: Escribe 3 posts de Instagram promocionando nuestra nueva
tarjeta sin anualidad.
FORMATO:
- Cada post máximo 150 caracteres
- Incluye un emoji relevante
- Termina con hashtag de marca #TuPrimeraTC
- Tono casual y amigable
Este framework asegura que la IA entienda:
- Quién eres (contexto)
- Qué necesitas (tarea específica)
- Cómo lo quieres (formato exacto)
Validación: Atrapa Inconsistencias Antes de Usar
Agrega un paso de validación para cachar inconsistencias antes de usar el output de IA.
Prompting en Dos Pasos
Paso 1: Generar
Prompt: "Escribe 5 preguntas FAQ para una app de tracking de tiempo."
Paso 2: Validar
Prompt: "Revisa estos FAQs. Verifica:
- ¿Las 5 preguntas son comúnmente hechas por usuarios nuevos?
- ¿Cada respuesta tiene menos de 50 palabras?
- ¿Las respuestas evitan jerga técnica?
- ¿El tono es amigable y útil?
Si algo falla estos checks, reescríbelo."
Esta auto-corrección cacha inconsistencias.
Prompting con Checklist
Construye el checklist en el prompt original:
Prompt: "Escribe una descripción de producto para [PRODUCTO].
Antes de finalizar, verifica:
☐ Largo es 80-120 palabras
☐ Incluye exactamente 3 características
☐ Termina con precio
☐ Tono es entusiasta pero no exagerado
☐ Sin clichés de marketing ("revolucionario", "game-changer", etc.)
Si algún checkbox falla, revisa."
La IA checará su propio trabajo contra los criterios. Output más consistente.
Cuándo la Inconsistencia Es Buena
No toda tarea necesita consistencia.
Tareas creativas se benefician de variación:
- Brainstorming de ideas para sesión (quieres opciones diversas)
- Escritura de ficción creativa (quieres frases únicas)
- Generar múltiples variaciones de ad copy (testear diferentes ángulos)
- Explorar enfoques de solución (quieres ver diferentes estrategias)
Para estos casos, abraza la inconsistencia:
- Usa temperature alto (0.8-1.0)
- No uses valores de seed
- Corre el mismo prompt múltiples veces
- Escoge la mejor variación
La clave es saber cuándo optimizar para consistencia vs. creatividad.
Workflow Práctico para Resultados Consistentes
Aquí va un workflow paso a paso que combina todo:
Para Usuarios de API
- Configura temperature bajo (0.0-0.3)
- Usa valores de seed si están soportados
- Define JSON schema para output estructurado
- Proporciona 2-3 ejemplos few-shot en tu prompt
- Guarda el prompt exacto como template para reuso
Para Usuarios de Interfaz Web
- Configura custom instructions (ChatGPT) o usa Proyectos (Claude)
- Crea templates de prompt para tareas recurrentes
- Usa formatos de output estructurados (JSON, tablas, templates)
- Incluye 2-3 ejemplos few-shot en cada prompt
- Agrega checklists de validación a prompts
- Guarda prompts exitosos en una librería de prompts
Ejemplo: Respuestas Consistentes de Soporte al Cliente
Template:
**Template de Respuesta de Soporte**
Problema del cliente: [DESCRIBE_PROBLEMA]
Tono del cliente: [Frustrado/Confundido/Neutral]
Genera respuesta siguiendo esta estructura:
1. Statement de empatía (1 oración)
2. Explicación de qué pasó (2 oraciones)
3. Pasos de solución (lista numerada, 3-5 pasos)
4. Tip de prevención (1 oración)
5. Oferta de cierre (1 oración)
Tono: Cálido, profesional, enfocado en solución
Largo: 120-150 palabras
Ejemplos:
[Pega 2 ejemplos de buenas respuestas]
Ahora genera respuesta para: [PROBLEMA]
Usa este template para cada respuesta de soporte. Todo tu equipo obtiene tono, estructura y calidad consistente.
El Punto
La inconsistencia de IA no es random — es controlable.
Para máxima consistencia:
- Baja el temperature a 0.0-0.3 (usuarios de API)
- Usa valores de seed para outputs idénticos (cuando esté disponible)
- Fuerza formatos estructurados (JSON schemas, templates)
- Proporciona ejemplos few-shot mostrando exactamente lo que quieres
- Configura custom instructions para reglas persistentes
- Usa templates de prompt en lugar de requests libres
- Agrega pasos de validación para cachar desviaciones
Para tareas creativas:
- Sube el temperature a 0.8-1.0
- Corre prompts múltiples veces para obtener variaciones
- Salta valores de seed para permitir aleatoriedad total
- Usa prompts abiertos en lugar de templates estrictos
La misma IA puede ser un asistente consistente y predecible o un generador creativo y diverso — dependiendo de cómo la configures y promptees.
Tú tienes el control. Úsalo.
¿Quieres más control sobre tus outputs de IA? Checa nuestra guía de few-shot prompting para técnicas avanzadas de ejemplos, o explora custom instructions para configurar tu IA perfecta.