Errores Comunes

🔄 Repaso rápido: Hasta ahora has aprendido el framework RTCF, cómo dar contexto efectivo, few-shot prompting, y formatos de salida. Con esas herramientas ya estás muy por delante de la mayoría. Ahora toca ver los errores que hasta usuarios experimentados cometen — y cómo evitarlos.

Al terminar esta lección, vas a saber:

• Los 6 errores más comunes al usar IA
• Cómo diagnosticar por qué un prompt no funciona
• La mentalidad correcta para iterar y mejorar

Error #1: El Prompt Vago

Ya lo mencionamos, pero vale repetirlo porque es el error más frecuente.

❌ “Ayúdame con mi negocio” ✅ “Dame 5 estrategias para aumentar las ventas en una tienda online de accesorios para mascotas en Argentina, con un presupuesto de marketing de $500 USD mensuales. Enfócate en redes sociales y email marketing.”

Por qué pasa: Tratamos la IA como un buscador — pocas palabras, esperando que adivine. Pero la IA no busca; genera. Y genera basándose en lo que le das.

La regla: Si tu prompt podría aplicar a 50 negocios diferentes, es demasiado vago.

Error #2: Pedir Todo de Un Solo Golpe

❌ “Escríbeme un plan de negocios completo para una cafetería, con análisis de mercado, proyecciones financieras, plan de marketing, estructura organizacional, y análisis FODA”

✅ Divide en pasos:

1. “Primero, hagamos el análisis de mercado para una cafetería specialty en Bogotá…”
2. “Ahora, basándonos en ese análisis, creemos el plan de marketing…”
3. “Con esos datos, proyectemos las finanzas para los primeros 12 meses…”

Por qué pasa: Queremos ahorrar tiempo haciendo todo de una vez. Pero la IA maneja mejor las tareas enfocadas. Un plan de negocios en un solo prompt sale superficial; dividido en partes, sale profundo.

✅ Quick Check: Necesitas que la IA cree una propuesta comercial completa. ¿Es mejor pedirla toda de una vez o dividirla en secciones? ¿Por qué?

Error #3: No Iterar

Muchas personas toman la primera respuesta de la IA como definitiva. Si no les gusta, se van. Pero el prompting es un proceso iterativo — como una conversación.

El flujo correcto:

1. Prompt inicial → Obtén una primera versión
2. Evalúa → ¿Qué está bien? ¿Qué falta?
3. Refina → “Esto está bien, pero necesito que…” / “Cambia el tono a…” / “Agrega más detalle sobre…”
4. Repite → Hasta que quede como lo necesitas

Ejemplo de iteración productiva:

Tú: “Escribe un email de seguimiento para un cliente potencial”

IA: [genera email genérico]

Tú: “Bien, pero hazlo más corto, máximo 100 palabras. Y agrega una pregunta al final que invite a una llamada de 15 minutos.”

IA: [genera versión mejorada]

Tú: “Perfecto. Ahora dame 3 variaciones del asunto del email, una curiosa, una directa, y una que use un número.”

Cada iteración mejora el resultado. No es que tu primer prompt fuera malo — es que el refinamiento es parte natural del proceso.

Error #4: Confiar Ciegamente en los Datos

Esto es crítico: la IA puede inventar datos con total confianza.

❌ “¿Cuál es el tamaño del mercado de e-commerce en Colombia?” → La IA puede darte un número que suena creíble pero es inventado.

✅ “¿Cuáles son las fuentes confiables para investigar el tamaño del mercado de e-commerce en Colombia? Menciona organizaciones y reportes específicos.”

Regla de oro: Usa la IA para procesar y formatear datos que tú le das, no para inventar datos que necesitas verificar. Si necesitas datos precisos, pide fuentes y verifica tú mismo.

✅ Quick Check: Un colega te muestra un reporte generado por IA con estadísticas impresionantes. ¿Qué deberías hacer antes de incluirlas en tu presentación?

Respuesta: Verificar cada estadística con fuentes originales. La IA puede haber generado números que suenan creíbles pero son ficticios.

Error #5: Ignorar el Rol

Recuerda la R de RTCF. Muchos usuarios omiten el rol, pero este cambia dramáticamente la respuesta.

Mira la diferencia:

Sin rol: “Explica qué es blockchain” → Respuesta enciclopédica y técnica

Con rol de profesor: “Eres un profesor que explica conceptos complejos con analogías cotidianas. Explica qué es blockchain a alguien sin conocimientos técnicos.” → Respuesta accesible con analogías como “imagina un cuaderno compartido que todos pueden ver pero nadie puede borrar”

Con rol de inversor: “Eres un analista financiero senior. Explica qué es blockchain enfocándote en las implicaciones para portafolios de inversión.” → Respuesta enfocada en aplicaciones financieras y oportunidades de inversión

Mismo tema, tres respuestas completamente diferentes. El rol dirige el enfoque.

Error #6: No Dar Feedback Específico

Cuando la respuesta no es lo que querías, evita el feedback vago:

❌ “No, eso no es lo que quiero. Hazlo mejor.” ❌ “Más profesional.” ❌ “Diferente.”

✅ “Me gusta la estructura, pero el tono es demasiado informal. Usa un tono profesional pero accesible, como si escribieras para la sección de negocios de un periódico.”

✅ “La introducción es perfecta. El segundo párrafo necesita datos concretos — agrega porcentajes o cifras de ejemplo. El cierre debería terminar con una pregunta retórica.”

Feedback específico = resultados específicos.

Diagnóstico Rápido: Por Qué Tu Prompt No Funciona

Key Takeaways

• Los 6 errores más comunes: prompts vagos, pedir todo junto, no iterar, confiar ciegamente, ignorar el rol, feedback vago
• El prompting es un proceso iterativo — la primera respuesta es un punto de partida, no el resultado final
• Nunca confíes ciegamente en datos generados por IA — verifica con fuentes originales
• Feedback específico produce mejoras específicas

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