De Prompting a Dirección

Del texto suelto al trabajo dirigido

Prompt: una instrucción aislada. Conversación: iteración guiada, donde el modelo pregunta y vos corregís. Contexto: información reutilizable que no hay que repetir. Orquestación: varios pasos, roles o herramientas coordinados. Trabajo: un resultado que entra en un proceso real de la organización, con responsable y criterio de calidad.

Tratá al modelo como a un analista brillante que llegó hoy a tu empresa.

“

Sabe mucho del mundo. No sabe nada de tu cliente, tu política interna, tu tono ni lo que pasó la semana pasada.

La analogía del analista nuevo es útil porque activa hábitos que ya tenés: nadie le diría a alguien en su primer día 'hacé un informe del cliente' sin explicar para qué, para quién y con qué estándar. Las guías oficiales de los principales proveedores coinciden en recomendar instrucciones claras, contexto suficiente y ejemplos del resultado esperado (ver lecturas de OpenAI, Anthropic y Google en la biblioteca).

Por qué fallan los prompts “buenos”

1. 01

   Intención implícita

   Se pide una tarea, no el resultado de negocio que debe producir.

2. 02

   Contexto ausente

   El modelo rellena los huecos con promedios genéricos.

3. 03

   Criterio no declarado

   Nadie dijo qué haría que la respuesta sea buena o mala.

4. 04

   Sin verificación

   Se copia y se envía. El error sale con tu firma.

Cuando un resultado se siente 'genérico', casi siempre faltó intención, contexto o criterio; la redacción rara vez es el problema. Mejorar adjetivos ('hacelo más profesional') rara vez lo arregla; agregar información sí.

Anatomía de un encargo dirigido

Los cinco elementos no son una plantilla rígida: son una lista de verificación. Un encargo corto puede cubrirlos en cinco líneas. Lo importante es que ninguno quede en tu cabeza en lugar de en el texto.

Prompt vs. dirección

La segunda versión es más larga porque cada frase suma algo concreto: la audiencia (comité), la decisión (reasignación), el filtro (solo lo relevante), la honestidad (datos faltantes) y la anticipación (preguntas probables).

Pregúntame primero

Invertir la conversación hace visible lo que no dijiste. Además, las preguntas del modelo suelen revelar supuestos: si pregunta algo obvio para vos, eso mismo le faltaría a cualquier colaborador nuevo.

Tu contexto reutilizable en 10 minutos

SOBRE MÍ: Soy [rol]. Decido sobre [ámbitos]. Respondo a [quién].
ORGANIZACIÓN: [sector, mercado, tamaño aproximado, momento actual].
AUDIENCIAS HABITUALES: [comité, clientes, equipo...].
ESTÁNDARES: Para mí un buen trabajo es [3 rasgos].
VOZ: [2 rasgos]. Nunca: [3–5 prohibiciones].
LÍMITES: Nunca te compartiré [tipos de datos]. Si necesitás algo así, pedime una versión anonimizada.

El contexto reutilizable es la inversión con mayor retorno del día: se escribe una vez y mejora cada interacción posterior. La mayoría de las herramientas ofrecen un lugar para guardarlo (instrucciones personalizadas, proyectos o espacios de trabajo); los nombres cambian entre productos y versiones, por eso conviene verificar en la documentación vigente de tu herramienta.

Definí tu voz en negativo.

“

“Sin frases de relleno. Sin ‘en el dinámico mundo actual’. Sin signos de exclamación. Sin prometer lo que no controlamos.”

Describir un estilo en positivo ('profesional pero cercano') es ambiguo. Describirlo en negativo es concreto y verificable: o la frase aparece o no aparece. Combiná ambas: dos rasgos positivos y una lista corta de prohibiciones.

No pidas el correo. Pedí la decisión.

El ejercicio original pedía mejorar un correo. Lo elevamos: el correo es la última milla de una decisión. Si la decisión no está clara, ningún correo bien escrito la arregla. Dirigir significa pedir primero el análisis de opciones y después la pieza de comunicación.

Convertí un correo pendiente en una decisión dirigida

INTENCIÓN: Necesito [resultado] para que [audiencia] pueda [decisión/acción] antes de [fecha].
CONTEXTO: [qué pasó, quiénes están involucrados, qué ya sabemos].
LÍMITES: No inventes datos. No uses [información]. Si algo falta, decilo.
CRITERIO: Un resultado excelente [criterio 1], [criterio 2], [criterio 3].
ENTREGA: [formato], máximo [extensión]. Cerrá con supuestos y el siguiente paso.

Revisión contra criterio

Pedir 'mejoralo' produce cambios arbitrarios. Pedir 'evaluá contra estos criterios y corregí solo lo que no cumple' produce cambios trazables. Ojo: la autoevaluación del modelo no reemplaza tu revisión; es un primer filtro.

Lo que la dirección no delega

1. 01

   Hechos

   Los modelos pueden generar datos o citas plausibles y falsos. Verificá en la fuente.

2. 02

   Confidencialidad

   Revisá la política de tu organización y los términos de la herramienta antes de pegar datos.

3. 03

   Sesgo de confirmación

   Si preguntás buscando un sí, probablemente lo obtengas. Pedí el contraargumento.

4. 04

   Firma

   Lo que sale con tu nombre es tu responsabilidad, no del modelo.

El marco de gestión de riesgos de IA del NIST y la lista OWASP de riesgos para aplicaciones con LLM son buenas referencias para conversaciones con tecnología y cumplimiento. En esta sesión nos quedamos en el nivel del usuario ejecutivo; la sesión 3 profundiza en seguridad.

Matriz de delegación

La pregunta útil no es '¿la IA puede hacer esto?' sino '¿cuánto me cuesta si sale mal y qué tan fácil es darme cuenta?'. Esta matriz será la base del diseño de supervisión en la sesión 3.

Plantilla: entrega dirigida

Entregá el resultado así:
- Una tabla con [opciones] × [costo, riesgo, plazo].
- Recomendación en máximo 3 líneas, con el principal motivo.
- Supuestos que hiciste.
- Información que falta y cómo conseguirla.
- Siguiente paso concreto para mí.

Un buen encargo es una buena decisión escrita.

“

Llevate tu bloque de contexto, una plantilla de la biblioteca y una tarea ubicada en la matriz. La próxima sesión convertimos esto en sistema.

Tarea sugerida (sin entrega): usá tu bloque de Contexto en 10 minutos durante la semana y anotá un caso donde cambió el resultado. Lo usaremos como material de la sesión 2.