🧭 Prompting sin tanto misterio

Medellín, miércoles, 9:40 de la noche.

Marcela lleva desde las 6 frente al computador del comedor, Claude abierto, con el presupuesto del edificio y 3 cotizaciones de fachada también abiertos en el escritorio. Administra 48 apartamentos de una unidad residencial en Laureles desde hace 4 años. El jueves hay asamblea y tiene que explicar por qué la cuota tiene que subir 19% en enero.

Lo que tiene en pantalla es el quinto intento. Un texto correcto, ordenado, con encabezados, y que no sirve para nada.

—¿Qué le pediste? —Esteban se sienta al lado con el saco puesto, todavía con las llaves en la mano.

—Que me redacte la comunicación del incremento de cuota.

—Ahí está el problema. Así no se le pide. Acuérdate que hice curso para hacer prompts bien hechos. Deja te ayudo.

Esteban hizo el curso en marzo del año pasado. 12 horas grabadas, certificado y todo. 500 dólares. Toma el teclado y empieza por el principio, como le enseñaron. Primero el rol: eres un contador público con 20 años de experiencia en propiedad horizontal y comunicación con copropietarios. Después las etiquetas, cada bloque marcado con su rótulo entre signos de menor y mayor, el contexto separado de las instrucciones, las instrucciones separadas de las restricciones. Después la orden que nunca falla: piensa paso a paso antes de responder. Y al final, para que no haya duda del formato, le pega un ejemplo de la tabla que quiere, con 2 filas de muestra.

Enter.

El resultado son 900 palabras impecables. 3 subtítulos, un párrafo de apertura que menciona la transparencia y el compromiso con la comunidad, una tabla perfectamente alineada.

Marcela lo lee completo. Después lo lee otra vez.

—Está mejor escrito que el mío —dice—. Pero no me sirve.

—¿Por qué?

—Porque no dice nada. Esta gente, recibiendo semejante baldado de agua fría para sus gastos mensuales, no quiere un mamotreto y menos aún así de acartonado y corporativo. Y mira la tabla.

Esteban mira. La tabla tiene los números del ejemplo que él pegó. Reparación de fachada, 12 millones. Mantenimiento de ascensor, 3 millones. Cifras inventadas que él escribió a mano hace 5 minutos para ilustrar el formato, y que ahora están ahí presentadas como si fueran del edificio.

Durante la hora siguiente lo intentan 6 veces más. Esteban ajusta el rol, agrega restricciones, cambia el orden de los bloques, quita el ejemplo y lo vuelve a poner. Los textos mejoran de forma y siguen igual de vacíos.

Son las 11:20. Marcela le quita el computador, borra todo y escribe 4 renglones de corrido, sin encabezados y sin rótulos:

—Tengo que explicarle a 48 vecinos por qué la cuota les tiene que subir 19% en enero. La mitad va a llegar el jueves convencida de que alguien se robó la plata. Y además tienen que decidir si aprueban la cuota extraordinaria para la fachada; te adjunto el presupuesto y las 3 cotizaciones que pedí. Si el texto suena a que estoy pidiendo permiso, o a que me estoy disculpando por algo, no me sirve.

Sube los archivos. Enter.

Lo que sale tiene 400 palabras, empieza por el peritaje que obligó a intervenir la fachada, pone las 3 cotizaciones una al lado de la otra con los nombres de las firmas, y explica en 2 frases por qué la más barata quedó descartada. No menciona la transparencia ni el compromiso con la comunidad.

—¿Qué le pusiste? —pregunta Esteban.

—Le conté el problema.

Marcela no usó una sola de las técnicas del curso. Puso en 4 renglones lo que sabe por administrar el edificio hace 4 años: a quién le habla, en qué estado de ánimo llega esa gente, qué van a votar el jueves y qué haría que el texto fracasara. La clave fue quitar todo lo que le estorbara para decirlo de forma simple.

Lo que hizo esa noche coincide, casi punto por punto, con lo que la empresa que fabrica estos modelos publicó el mes pasado sobre su propio producto. Es algo que va a quitarle mucho misterio a lo que se debe hacer para aprovechar eficientemente la inteligencia artificial.

Un prompt es el texto que uno le escribe a la IA para encargarle algo. Dicho en castellano es el pedido o el encargo.

En estas páginas hemos venido publicando diferentes prompts para la vida práctica: desde el despliegue de herramientas para llevar a cabo un análisis ontológico con los exámenes médicos de la familia, hasta la construcción de tableros para analizar el carry trade con deuda soberana.

Pues bien, esto avanza a tal velocidad que obliga a revisar todo cada pocas semanas, y parte de esa arquitectura convencional de prompting ya está siendo desmontada por quienes fabrican los mismos modelos.

El 24 de julio, Anthropic publicó un texto sobre cómo escribirle a la generación actual de sus modelos. La frase que abre el texto revela que eliminaron más del 80% de las instrucciones internas de su herramienta de programación, sin pérdida medible en sus propias pruebas. A ese catálogo de buenas prácticas anteriores lo llaman mitos. Léase bien: mitos.

En otras palabras, buena parte de lo que se enseñó sobre ingeniería de prompting —todos esos cursos para darle instrucciones de forma adecuada y eficiente a modelos como Claude, ChatGPT o Gemini— hay que archivarla y contarla como aprendizaje.

Dicho coloquialmente, esa platica no se perdió, pero toca cambiar el chip a la hora de trabajar con la IA en el día a día. Punto.

Son 5 los cambios que resultan esenciales para quien quiera seguir avanzando con la herramienta, tanto en lo práctico como en el trabajo y la profesión.

Veamos cuáles son para que no sigas usando técnicas obsoletas.

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