Seguro te ha pasado: le pides a la IA que haga algo complejo, y te da una respuesta incompleta o se va por la tangente. ¿El problema? Estás intentando meter demasiado en un solo prompt.
Aquí entra el prompt chaining (encadenamiento de prompts). En lugar de escribir un mega-prompt que intente hacer todo, divides tu tarea en pasos donde cada prompt usa el output del anterior.
Según Botpress, el encadenamiento de prompts es una técnica que divide tareas complejas en prompts más pequeños y enlazados, guiando a la IA paso a paso para lograr resultados de alta calidad.
Piénsalo como cocinar — no metes todos los ingredientes a la vez y esperas lo mejor. Sigues una receta, paso a paso.
Qué Es Prompt Chaining
Según Sider.ai, encadenar prompts en IA simula una colaboración con un humano: puedes revisar cada paso, hacer ajustes, pedir nuevas ideas o corregir el rumbo antes de seguir adelante.
En lugar de:
- Un mega-prompt pidiendo todo a la vez
- Esperar que la IA no se olvide de tus requisitos a mitad del camino
Obtienes:
- Prompts claros y enfocados para cada paso
- Mejor calidad de output porque la IA se concentra en una cosa a la vez
- Más control sobre el proceso
- La capacidad de validar y ajustar entre pasos
Ejemplo real: Escribir un plan de negocios no es una tarea — es investigación de mercado, luego análisis competitivo, luego proyecciones financieras, luego juntarlo todo. Cada paso necesita el output del anterior. Eso es prompt chaining.
Ejemplo Simple: Chain de 2 Pasos para Contenido
Empecemos con algo básico. Digamos que quieres convertir una idea de blog post en un artículo pulido.
Paso 1: Generar Esquema
Quiero escribir un blog post sobre "Cómo el trabajo remoto afecta la salud mental."
Crea un esquema detallado con:
- 5-7 secciones principales
- 2-3 subsecciones bajo cada una
- Cantidad de palabras sugerida por sección
- Puntos clave a cubrir
Audiencia objetivo: Trabajadores remotos de 25-40 años
Tono: De apoyo y práctico
Largo: 1.500 palabras total
Por qué funciona: Primero consigues la estructura. La IA se concentra en organizar ideas de manera lógica.
Paso 2: Escribir el Artículo
Usando este esquema:
[pega el esquema del Paso 1]
Escribe el post completo. Sigue la estructura exactamente y alcanza los objetivos de palabras. Usa lenguaje conversacional, incluye ejemplos específicos, y termina cada sección con un consejo práctico.
Por qué funciona: Ahora la IA tiene una hoja de ruta. No está tomando decisiones estructurales y escribiendo al mismo tiempo. El output es mucho más coherente.
Ejemplo Complejo: Flujo de 5 Pasos de Research & Analysis
Según Abraham Canales, para planificar una cadena de prompts efectiva, divide la tarea general en pasos discretos y manejables que dependan lógicamente entre sí.
Digamos que estás analizando si entrar en un mercado nuevo.
Paso 1: Recopilar Información
Estoy considerando lanzar una herramienta de gestión de proyectos para equipos de diseño remotos.
Investiga y resume:
1. Tamaño actual del mercado y tasa de crecimiento
2. Top 5 competidores y sus precios
3. Principales puntos de dolor que mencionan los equipos de diseño en reseñas
4. Tendencias emergentes en este espacio
Formatea como puntos viñeta con fuentes donde sea posible.
Paso 2: Análisis Competitivo
Basado en esta investigación de mercado:
[pega el output del Paso 1]
Crea una tabla de análisis competitivo comparando los 5 principales competidores en:
- Características principales
- Tiers de precios
- Tamaño de cliente objetivo
- Propuestas de valor únicas
- Debilidades/Brechas
Luego identifica 3 oportunidades donde los competidores no están sirviendo bien el mercado.
Paso 3: Priorización de Features
Dadas estas oportunidades de mercado:
[pega las 3 oportunidades del Paso 2]
Y estas debilidades de competidores:
[pega debilidades del Paso 2]
Propón 8-10 features para nuestro MVP que:
- Aborden las brechas identificadas
- Sean construibles en 3-4 meses
- Creen diferenciación clara
Ranquéalas por impacto vs. esfuerzo.
Paso 4: Estrategia de Precios
Basado en estos datos de precios competitivos:
[pega la sección de precios del Paso 2]
Y nuestros features propuestos:
[pega el output del Paso 3]
Recomienda una estrategia de precios que incluya:
- 3 tiers de precios con desglose de features
- Puntos de precio para cada tier
- Justificación basada en posicionamiento de competidores
- Tasas de conversión esperadas por tier
Paso 5: Resumen Go/No-Go
Sintetiza todo el análisis anterior:
Investigación de mercado: [pega Paso 1]
Brechas competitivas: [pega oportunidades del Paso 2]
Features propuestos: [pega top 5 del Paso 3]
Estrategia de precios: [pega Paso 4]
Crea un resumen ejecutivo (máx. 300 palabras) con:
- Recomendación clara (Go/No-Go/Pivot)
- Top 3 razones que apoyan la recomendación
- Riesgo más grande y estrategia de mitigación
- Próximas acciones inmediatas si procedemos
Por qué esto supera a un prompt único: Intenta preguntar “¿Debería lanzar una herramienta PM para diseñadores?” de una sola vez. Obtendrás una respuesta genérica. Esta chain te dio investigación → análisis → estrategia → decisión con evidencia.
Cuándo Chaining vs. Prompt Único
Según Cyberclick, dividir una tarea compleja en pasos intermedios permite a la IA centrarse en una cosa a la vez, evitando respuestas genéricas o confusas.
Usa un prompt único cuando:
- La tarea es directa (“Escribe una descripción de producto para…”)
- Necesitas un tipo de output (“Lista 10 ideas de blog posts”)
- No hay una secuencia lógica de pasos
- La velocidad importa más que la profundidad
Usa prompt chaining cuando:
- La tarea tiene etapas naturales (investigación → análisis → acción)
- Necesitas validar output antes de continuar
- La calidad importa más que la velocidad
- Estás construyendo algo complejo (reportes, estrategias, series de contenido)
- Los pasos iniciales informan decisiones posteriores
Test rápido: Si te encuentras diciendo “primero haz X, luego Y, luego Z” en un prompt único, probablemente necesites chaining.
Consideraciones de Costo
Prompt chaining usa más API calls. Si estás usando Claude, GPT-4, u otras APIs pagadas, las chains pueden volverse caras rápidamente.
Ejemplo de desglose:
Mega-prompt único:
- 1 API call
- ~3.000 tokens de input + ~1.500 tokens de output
- Costo: ~$0,15 (precios de GPT-4)
Chain de 5 pasos:
- 5 API calls
- Total: ~4.000 tokens de input + ~3.000 tokens de output (cumulativo)
- Costo: ~$0,35 (precios de GPT-4)
Estrategias de optimización:
- Usa modelos más pequeños para pasos simples — GPT-3.5 o Claude Haiku para esquemas, GPT-4 para output final
- Valida antes de continuar — No ejecutes los 5 pasos si el paso 1 falló
- Batch cuando sea posible — Procesa múltiples items en un paso en lugar de chains separados
5 Templates de Flujo de Trabajo
Copia estos y personaliza para tus necesidades.
Template 1: Reutilización de Contenido
Caso de uso: Convierte un blog post en múltiples piezas de contenido
Paso 1: Extrae puntos clave
"De este artículo: [pega artículo]
Extrae los 7 insights más valiosos como puntos independientes. Cada uno debe ser autosuficiente."
Paso 2: Crea hilo de tweets
"Usando estos insights: [pega Paso 1]
Escribe un hilo de 10 tweets. Comienza con un hook, termina con CTA para leer el artículo completo."
Paso 3: Genera post de LinkedIn
"Usando estos insights: [pega Paso 1]
Escribe un post de LinkedIn (máx. 1.300 caracteres). Tono profesional, incluye 3-5 hashtags relevantes."
Paso 4: Crea scripts de short-form
"Usando estos insights: [pega Paso 1]
Escribe 3 scripts para videos de 60 segundos (uno por insight). Incluye hook, punto principal, y CTA."
Template 2: Email Campaign Builder
Caso de uso: Crea una secuencia de email completa
Paso 1: Define objetivos de campaña
"Estoy lanzando [producto] para [audiencia].
Crea una estrategia de campaña con:
- Objetivo principal
- Estructura de secuencia de email (cuántos emails, timing)
- Mensaje clave por email
- CTA primario por email"
Paso 2: Escribe email 1 (conocimiento)
"Usando esta estrategia: [pega Paso 1]
Escribe el primer email. Introduce el problema que [producto] resuelve. Tono conversacional, máx. 150 palabras."
Paso 3: Escribe email 2 (consideración)
"Basándose en el email 1: [pega Paso 2]
Escribe el email 2. Muestra cómo funciona [producto]. Incluye una historia de éxito de cliente."
Paso 4: Escribe email 3 (conversión)
"Basado en emails 1-2: [pega emails anteriores]
Escribe el email final. Presenta la oferta, crea urgencia, haz el CTA obvio."
Template 3: De Reunión a Acción
Caso de uso: Convierte notas de reunión en deliverables accionables
Paso 1: Estructura notas
"Notas de reunión sin procesar: [pega notas]
Organiza en:
- Decisiones clave tomadas
- Items de acción (persona, tarea, fecha límite)
- Preguntas abiertas
- Seguimiento necesario"
Paso 2: Crea desglose de tareas
"De estos items de acción: [pega items de acción del Paso 1]
Para cada item, crea:
- 3-5 subtareas
- Tiempo estimado por subtarea
- Dependencias (qué necesita pasar primero)"
Paso 3: Redacta email de seguimiento
"Basado en este resumen de reunión: [pega Paso 1]
Escribe un email de seguimiento a los asistentes con:
- Recapitulación breve de decisiones
- Items de acción claros con dueños
- Fecha/agenda de próxima reunión"
Template 4: Sprint de Research de Producto
Caso de uso: Valida una idea de producto rápidamente
Paso 1: Escaneo de mercado
"Idea de producto: [describe producto]
Mercado objetivo: [describe mercado]
Encuentra y resume:
- 5 competidores directos
- 5 productos adyacentes (similares pero mercado diferente)
- Características comunes en todos
- Rangos de precios"
Paso 2: Dolor del usuario
"Basado en estos competidores: [pega Paso 1]
Investiga qué se quejan los usuarios en reseñas. Identifica los 5 principales puntos de dolor recurrentes."
Paso 3: Análisis de brecha de features
"Dado estos puntos de dolor: [pega Paso 2]
Y estas características de competidores: [pega del Paso 1]
¿Qué features piden los usuarios que NINGÚN competidor ofrece? Lista 5 oportunidades."
Paso 4: Alcance de MVP
"De estas oportunidades: [pega Paso 3]
Define un MVP (3 meses de construcción) que:
- Aborde los 2 principales puntos de dolor
- Incluya 1 feature único
- Sea claramente diferente de competidores
Lista features exactos y explica por qué cada uno se quedó."
Template 5: Documentación Técnica
Caso de uso: Documenta código o sistemas a fondo
Paso 1: Descripción general
"Codebase: [describe proyecto/repo]
Escribe una descripción general tipo README cubriendo:
- Qué hace este proyecto (2-3 oraciones)
- Tecnologías clave utilizadas
- Componentes/módulos principales
- Cómo interactúan los componentes"
Paso 2: Guía de setup
"Basado en este tech stack: [pega del Paso 1]
Escribe instrucciones de instalación paso a paso:
- Requisitos previos
- Comandos de instalación
- Configuración necesaria
- Cómo verificar que funciona"
Paso 3: Ejemplos de uso
"Para estos componentes: [pega componentes del Paso 1]
Crea 3 ejemplos de uso comunes con snippets de código. Muestra implementación real."
Paso 4: Guía de troubleshooting
"Dado este sistema: [pega Paso 1]
Crea sección de troubleshooting con:
- 5 errores comunes que los usuarios podrían encontrar
- Causa de cada error
- Solución para cada uno"
Errores Comunes y Cómo Evitarlos
Error 1: Perder Contexto Entre Pasos
Lo que pasa: Los prompts posteriores olvidan detalles críticos de los pasos iniciales.
Solución: Incluye contexto relevante de TODOS los pasos anteriores en los prompts posteriores, no solo el inmediatamente anterior.
❌ Paso 3 Malo:
"Usando estos datos: [solo pega Paso 2]"
✅ Paso 3 Bueno:
"Objetivo original: [pega del Paso 1]
Análisis hasta ahora: [pega Paso 2]
Ahora crea..."
Error 2: Pasos Demasiado Granulares
Lo que pasa: Terminas con 15 pasos minúsculos que deberían ser 5.
Solución: Cada paso debe producir un deliverable significativo. Si un “paso” es solo reformateo, combínalo con el anterior.
Error 3: No Validar Entre Pasos
Lo que pasa: El paso 1 produce basura, pero sigues adelante. Por el paso 5, todo es inútil.
Solución: Realmente lee cada output antes de continuar. Si el paso 2 se ve mal, arréglalo o regenera antes del paso 3.
Error 4: Sobre-Encadenar Tareas Simples
Lo que pasa: Creas una chain de 6 pasos para algo que necesitaba un buen prompt.
Solución: Intenta el prompt único primero. Si funciona 80% del tiempo, no necesitas una chain.
El Punto
Prompt chaining no se trata de complicar las cosas. Se trata de dividir la complejidad en pasos manejables.
Según Platzi, el encadenamiento de prompts no requiere herramientas de IA especializadas — puedes usarlo con ChatGPT, Claude, o cualquier IA. Es una técnica que depende más del diseño de los prompts y la división de la tarea que de la plataforma.
Comienza simple, itera, y guarda lo que funciona.
¿Quieres más técnicas avanzadas? Checa nuestra guía de chain of thought prompting para tareas de razonamiento, o explora todos los skills de IA para prompts listos para usar.