Antes pensaba que la buena ingeniería de prompts significaba escribir el prompt perfecto a la primera.
Crafteabas algo brillante, le dabas enter, y obtenías exactamente lo que querías. Como un hechizo mágico.
Pues no. Así no funciona. Y una vez que lo acepté, me volví mucho mejor usando IA.
El Primer Prompt Es Solo El Comienzo
Tu primer prompt es un punto de partida, no la meta final.
Según Founderz, el primer intento no siempre es el mejor. La clave está en refinar el prompt con ajustes progresivos hasta alcanzar el resultado esperado. Esta iteración convierte a la IA en un colaborador flexible.
Ni siquiera los expertos lo logran a la primera. Tratan la ingeniería de prompts como una conversación — un ir y venir donde cada respuesta informa la siguiente solicitud.
La IA te da algo. Ves qué falta o qué está mal. Ajustas. Repites hasta obtener lo que necesitas.
Esto no es una falla de técnica. Es la técnica.
Por Qué Los Primeros Prompts Fallan
Varias cosas trabajan en contra del éxito a la primera:
No sabes exactamente qué quieres hasta que ves opciones. Crees que quieres “un email profesional”, pero cuando lees la versión de la IA, te das cuenta de que en realidad querías algo más corto, más cálido o más directo.
La IA interpreta tus palabras diferente a como las quisiste decir. “Casual” para ti podría significar “relajado pero profesional”. Para la IA, podría significar “usar jerga y emojis”. No descubres este desajuste hasta ver el resultado.
Los requests complejos tienen muchas variables. Tono, largo, formato, nivel de detalle, qué incluir, qué omitir — no puedes especificarlo todo de antemano. Algunas cosas solo se aclaran con iteración.
El gap entre concepto y ejecución es real. Tienes una visión en tu cabeza. Traducir eso en palabras que la IA pueda ejecutar requiere refinamiento.
Nada de esto es tu culpa. Es simplemente cómo funciona el proceso.
La Mentalidad de Iteración
Según OpenWebinars, el experto en prompts es capaz de anticipar posibles interpretaciones erróneas, saber iterar y refinar la instrucción hasta alcanzar un resultado óptimo.
Aquí está el cambio mental que ayuda:
No intentes escribir el prompt perfecto. Intenta iniciar una conversación productiva.
Tu primer prompt debería ser lo suficientemente bueno para obtener una respuesta útil — algo con lo que puedas reaccionar y construir. Luego iteras.
Esto es más rápido que obsesionarse con el prompt inicial perfecto. Y produce mejores resultados, porque haces ajustes basados en output real en lugar de imaginar qué podría funcionar.
Frases Prácticas de Iteración
Estas son mis frases de seguimiento más usadas. Cópialas directamente:
Ajustar largo
- “Hazlo más corto. Redúcelo a la mitad.”
- “Muy breve. Expande con más detalle.”
- “Esto debería caber en un párrafo.”
- “Divide esto en secciones más cortas.”
Ajustar tono
- “Muy formal. Hazlo conversacional.”
- “Muy casual. Más profesional, por favor.”
- “Más cálido. Como si hablaras con un amigo.”
- “Más confianza. Menos dudas.”
Ajustar contenido
- “Enfócate más en [aspecto específico].”
- “Quita la parte sobre [tema].”
- “Agrega ejemplos.”
- “Incluye números/datos específicos.”
- “Menos teoría, más consejos prácticos.”
Ajustar formato
- “Presenta esto como viñetas.”
- “Conviértelo a lista numerada.”
- “Usa encabezados para organizar.”
- “Pon esto en una tabla.”
- “Formatea como código.”
Redirigir
- “Eso no es exactamente lo que quise decir. Quiero…”
- “Bien, pero necesito que sea más sobre X y menos sobre Y.”
- “Empieza de nuevo con este ángulo: [nueva dirección].”
- “Mantén la estructura pero cambia los ejemplos.”
Acercarse más
- “Casi. El segundo párrafo es perfecto — haz el primero con ese mismo tono.”
- “El formato está bien, pero haz el contenido más específico.”
- “Mantén todo excepto la conclusión. Reescribe solo esa parte.”
La Regla de Tres Iteraciones
Según Megaprofe, la iteración es esencial: el primer intento puede no producir el resultado ideal, por lo que ajustar y perfeccionar el prompt mediante pruebas es parte del proceso.
La mayoría de tareas convergen en tres iteraciones:
Iteración 1: Obtén el output básico. Ve qué produce la IA con tu prompt inicial.
Iteración 2: Arregla los problemas obvios. Corrige tono, largo o formato.
Iteración 3: Afina los detalles. Pequeños ajustes para que quede perfecto.
Si estás más allá de tres iteraciones y aún no estás cerca, algo está mal con tu enfoque — o la tarea es demasiado compleja para un prompt, o necesitas reiniciar con un ángulo diferente.
Dividir vs. Iterar
A veces la iteración no es la respuesta. A veces necesitas dividir la tarea.
Itera cuando:
- El output va en la dirección correcta
- Estás ajustando una o dos cosas
- Cambios pequeños van a arreglarlo
Divide cuando:
- El output está completamente mal
- Múltiples cosas grandes necesitan cambiar
- El request intenta hacer demasiado
Según Xataka, dividirlo en partes — explicando primero el contexto o la situación, luego enunciando el problema concreto, y finalmente indicando el formato deseado — permite al modelo “pensar” de forma ordenada.
Para tareas complejas, intenta: “Hagamos esto paso a paso. Primero, solo dame [primera parte].”
Luego itera sobre esa parte hasta que quede bien. Después muévete a la siguiente.
Feedback Selectivo
Sé específico sobre qué funciona y qué no.
Vago: “Esto no está bien.”
Mejor: “El tono está perfecto, pero los ejemplos no encajan mi industria. Usa ejemplos de software B2B en lugar de retail.”
Aún mejor: “Mantén los párrafos 1 y 3 exactamente como están. Reescribe el párrafo 2 para enfocarte en desafíos de implementación en lugar de beneficios.”
Cuanto más específico sea tu feedback, menos tiene que adivinar la IA sobre qué cambiar.
La Técnica “Sí, y”
En lugar de reemplazar todo el output, construye sobre lo que está bien.
Prompt: “Escribe un párrafo intro para mi post sobre trabajo remoto.”
La IA escribe algo decente pero genérico.
Seguimiento: “Buen inicio. Ahora hazlo más personal — menciona un momento frustrante específico del trabajo remoto con el que los lectores se identifiquen.”
La IA agrega el elemento personal.
Seguimiento: “Mejor. Ahora haz la última oración más impactante.”
Cada iteración agrega una capa. Estás esculpiendo la respuesta en lugar de empezar de nuevo.
Cuándo Empezar de Nuevo
A veces la iteración no vale la pena. Empieza fresco cuando:
- Vas en iteración 5+ y sigues frustrado
- El enfoque fundamental está mal (no solo los detalles)
- Has aprendido algo del output que cambia lo que quieres
- El contexto de la conversación se ha vuelto confuso
Empezar de nuevo no es fracaso. Es usar lo que aprendiste para hacer un mejor primer intento.
Cuando reinicies, lleva lo que aprendiste: “A ver, lo que realmente quiero es [descripción más clara basada en lo que ahora sabes].”
El Beneficio Oculto de la Iteración
La iteración te enseña qué quieres realmente.
Frecuentemente, no sabes completamente qué buscas hasta que ves qué no buscas. El primer intento de la IA aclara tu propio pensamiento.
“Oh, no quiero una propuesta formal. Quiero más un pitch casual.”
“En realidad, necesito que esto sea menos sobre features y más sobre el problema que resolvemos.”
“Pensé que quería algo comprensivo, pero realmente solo necesito los puntos clave.”
Este proceso de descubrimiento es valioso. No pelees contra él — úsalo.
Flujo de Trabajo Práctico
Así es como abordo la mayoría de tareas con IA ahora:
Escribe un prompt razonable. No lo pienses demasiado. Incluye lo básico: tarea, contexto, constraints importantes.
Lee el output con preguntas: ¿Qué está bien? ¿Qué está mal? ¿Qué falta?
Da feedback específico. Enfócate en el problema más grande primero.
Repite pasos 2-3 hasta estar satisfecho o darte cuenta de que necesitas un enfoque diferente.
Si te atoras, reinicia con la claridad que ganaste.
Esto normalmente toma 2-4 intercambios. Rara vez más.
Tu Nuevo Mantra
Deja de intentar escribir el prompt perfecto.
Empieza a intentar tener una conversación productiva.
El primer mensaje es solo la apertura. Lo que importa es qué haces con la respuesta — cómo guías, ajustas y refinas hasta obtener lo que necesitas.
Tu primer prompt nunca funcionará.
Y eso es exactamente cómo debería ser.
¿Quieres más técnicas de iteración? Checa nuestra guía del truco del follow-up para las frases exactas que arreglan casi cualquier respuesta de IA, o explora few-shot prompting para mostrarle a la IA exactamente qué esperas.