Prompt Engineering · microservei
Domina el arte de
escribir buenos prompts
La calidad de lo que obtienes de cualquier IA depende casi al 100% de cómo le preguntas. Esta guía te da la teoría, los principios y los ejemplos reales para pasar de resultados genéricos a resultados excepcionales.
15
principios
50+
prompts reales
6
secciones
∞
aplicaciones
Fundamentos
Qué es un prompt, cómo lo procesa la IA y por qué la mayoría falla.
→
La fórmula maestra
Los 7 ingredientes de un prompt perfecto y cómo combinarlos.
→
Los 15 principios
Las reglas que separan los resultados mediocres de los excepcionales.
→
Tipos de prompt
Instrucción, rol, cadena, few-shot, reflexión... cuándo usar cada uno.
→
Iterar y refinar
El primer resultado es un borrador. Aprende a mejorarlo en segundos.
→
Biblioteca de prompts
50+ prompts listos para copiar y adaptar, organizados por situación.
→
💡 ¿Por dónde empezar? Si eres nuevo → Fundamentos → Fórmula → Principios. Si ya tienes experiencia → Tipos de prompt → Iteración → Biblioteca.
01 · Teoría
Fundamentos del prompt
Antes de escribir prompts avanzados, hay que entender qué ocurre realmente cuando envías un mensaje a un modelo de IA. La mayoría usa la IA sin entender esto — y se nota en los resultados.
¿Qué es un prompt?
Un prompt es cualquier texto que introduces en un modelo de lenguaje para obtener una respuesta. Pero la definición técnica va más lejos: es la instrucción que condiciona todo el espacio de respuestas posibles del modelo. Un modelo de lenguaje no "entiende" en el sentido humano — predice el texto más probable dado el contexto que le has proporcionado. Por eso el prompt lo es todo: define el contexto, y el contexto define la predicción.
Cuando un modelo da una respuesta mala, en el 90% de los casos el problema no está en el modelo sino en el prompt. La IA no adivina intenciones; trabaja con lo que tiene. Si le das poco, usa sus defaults; si le das mucho contexto preciso, sus outputs se ajustan a ese contexto.
🧠 Concepto clave: Los modelos de lenguaje son máquinas de completar contexto. Tu trabajo como prompt engineer es darles el contexto más rico y preciso posible para que su "completado" sea exactamente lo que necesitas.
Por qué la mayoría falla
Error de mentalidad
Tratar la IA como un oráculo al que se le hacen preguntas cortas y se espera magia. "Escríbeme un correo" — sin más.
La mentalidad correcta
Tratar la IA como un colaborador muy capaz que necesita briefing detallado, igual que un consultor externo. Cuanto más contexto le das, mejor trabaja.
La diferencia entre un prompt de aficionado y uno de profesional no es técnica — es de pensamiento. El profesional, antes de escribir el prompt, se pregunta: ¿Quién tiene que ser la IA para responder esto bien? ¿Qué sabe y qué no sabe sobre mi situación? ¿Cómo quiero que sea el output exactamente? Solo después escribe.
El modelo de comunicación del prompt
1
Rol — quién es
Antes de hacer nada, el modelo necesita saber desde qué perspectiva responder. Un experto en ciberseguridad no escribe igual que un copywriter. Sin rol definido, el modelo adopta el rol genérico de "asistente útil" — que produce respuestas genéricas.
2
Contexto — qué situación
Es la información que el modelo no puede saber por sí solo: quién es el destinatario, cuál es el problema real, qué ha pasado antes, qué restricciones existen. Sin contexto, el modelo rellena con lo más probable estadísticamente — que rara vez coincide con tu caso concreto.
3
Tarea — qué hacer exactamente
No "escribe algo sobre X" sino una instrucción precisa: qué tipo de texto, con qué estructura, con qué objetivo. La ambigüedad en la tarea produce ambigüedad en el resultado.
4
Formato — cómo debe verse el output
Lista, párrafos, tabla, email, JSON, resumen ejecutivo. Si no lo especificas, el modelo elige el formato más común para esa tarea — que puede no ser el que necesitas. Decirle el formato es tan importante como decirle qué hacer.
5
Restricciones — qué evitar
Las instrucciones negativas son igual de poderosas que las positivas. "Sin tecnicismos", "sin más de 150 palabras", "no uses la palabra solución". Las restricciones acotan el espacio de respuestas y evitan los vicios más comunes del modelo.
La pirámide de calidad del prompt
No todos los elementos de un prompt tienen el mismo peso. Aquí están ordenados por impacto en la calidad del resultado:
Nivel base — Tarea
Sin una tarea clara, nada más funciona. "Escríbeme un correo" sin más contexto produce el peor resultado posible. La tarea es el núcleo.
❌ "Escríbeme un email" → ✓ "Redacta un email de seguimiento a un cliente que no ha respondido en 5 días"
Nivel 2 — Contexto + Destinatario
El mayor salto cualitativo. Añadir quién recibe el output y en qué situación transforma un texto genérico en uno específico y útil. Es el elemento más infrautilizado.
✓ Añade: "El cliente es el CFO de una pyme de 20 personas, sin equipo IT, que está considerando no renovar el contrato"
Nivel 3 — Rol + Tono
El rol calibra el vocabulario y la perspectiva. El tono define la relación emocional con el texto. Juntos determinan si el resultado suena creíble y adecuado.
✓ Añade: "Actúa como consultor IT. Tono: profesional y cercano, sin alarmismo"
Nivel 4 — Formato + Longitud + Restricciones
El nivel de refinamiento que hace que el output llegue listo para usar, sin retrabajo. Esencial para prompts que se reutilizan o integran en flujos de trabajo.
✓ Añade: "Formato: email. Máximo 120 palabras. Sin frases de cierre genéricas."
02 · Teoría
La fórmula del prompt perfecto
No existe una fórmula única, pero sí un conjunto de ingredientes que, cuantos más incluyas, mejor será el resultado. Este es el framework más práctico para construir prompts de forma sistemática.
La fórmula maestra
Rol + Tarea + Contexto + Destinatario + Objetivo + Tono + Formato + Longitud + Restricciones
Mínimo imprescindible: Tarea + Contexto + Tono. Cuantos más ingredientes incluyas, más preciso y útil será el resultado.
Desglose de cada ingrediente
Prompt completo — ejemplo con todos los ingredientes
Actúa como consultor de ciberseguridad especializado en pymes del sector legal.
CONTEXTO:
Tengo un cliente (despacho de 12 personas, sin IT interno) que acaba
de recibir un correo de phishing. No hizo clic, pero está asustado
y ha perdido confianza en nuestra capacidad de protegerle.
TAREA:
Escribe un correo de respuesta que cumpla estos 4 objetivos:
1. Tranquilizarle sin minimizar el riesgo real
2. Explicar en 2 frases qué es el phishing (sin tecnicismos)
3. Proponer una reunión de revisión de seguridad como siguiente paso natural
4. Cerrar transmitiendo que está en buenas manos y que hemos actuado rápido
TONO: Profesional, cercano, firme. Sin alarmismo ni sobreexcusas.
FORMATO: Email con asunto incluido.
LONGITUD: Máximo 150 palabras en el cuerpo.
RESTRICCIONES: Sin usar las palabras "incidente" ni "amenaza".
Este prompt tiene todos los ingredientes: rol con especialidad concreta, contexto de la situación, tarea dividida en 4 objetivos verificables, tono definido con precisión, formato, límite de longitud y restricciones explícitas. El resultado llega listo para enviar.
03 · Buenas prácticas
Los 15 principios del buen prompt
Estas son las reglas que separan los resultados mediocres de los excepcionales. No son trucos — son principios basados en cómo funcionan los modelos de lenguaje a nivel técnico.
01
Asigna un rol antes de la tarea
El rol es el primer filtro cognitivo. Calibra vocabulario, nivel de profundidad y perspectiva antes de que el modelo empiece a generar. Sin rol, el modelo adopta el registro más estadísticamente común para esa tarea — que suele ser genérico. El rol es especialmente crítico en tareas que requieren expertise: análisis técnicos, textos persuasivos, revisiones legales o contenido especializado.
✓ "Actúa como director de operaciones con experiencia en digitalización de procesos en empresas de manufactura de 50-200 empleados."
02
Define el destinatario con precisión quirúrgica
El output cambia radicalmente según quién lo reciba. "Un cliente" y "el CFO de una pyme de 25 personas que sufrió una brecha de datos hace 6 meses y ahora desconfía de los proveedores de IT" son mundos distintos. Cuanto más específico sea el perfil del destinatario — sector, cargo, nivel técnico, motivaciones, miedos — más ajustado será el texto. Este es el elemento más infrautilizado por usuarios no avanzados.
✓ Incluye: cargo + sector + nivel de conocimiento técnico + qué le preocupa + qué relación tiene contigo
03
Declara el objetivo real, no la tarea superficial
Hay una diferencia fundamental entre lo que pides y lo que quieres lograr. "Escribe un email" es una tarea. "Escribe un email cuyo único objetivo es conseguir una respuesta de sí o no antes del viernes, sin que el cliente se sienta presionado" es un objetivo. El modelo escribe diferente cuando entiende el para qué. Si no le dices el objetivo, optimiza para la forma — no para el resultado.
✓ Añade siempre: "El objetivo de este texto es que [acción deseada] sin que [efecto negativo a evitar]."
04
Especifica el tono con adjetivos precisos — no genéricos
"Profesional" no dice nada; todos los textos intentan ser profesionales. Los tono-descriptores útiles son combinaciones de adjetivos que definen el registro con matices: "firme pero sin agresividad", "urgente sin alarmismo", "empático pero orientado a la solución, sin victimismo". Complementa el tono positivo con el tono que quieres evitar — es igual de informativo.
✓ Técnica: "Tono: [adjetivo 1] y [adjetivo 2]. Evitar: [adjetivo 3] y [adjetivo 4]."
05
Define el formato de salida siempre
Si no especificas el formato, el modelo elige el más habitual para esa tarea — que puede no ser el que necesitas. Define el formato con el mismo nivel de detalle que el contenido: no solo "una lista" sino "una lista numerada de máximo 5 puntos, cada uno con título en negrita y 2 líneas de explicación". El formato es parte del output, no un añadido cosmético.
✓ Para outputs complejos: "Estructura: [sección 1] / [sección 2] / [sección 3]. Cada sección: [descripción]."
06
Limita la longitud de forma explícita
Los modelos de lenguaje tienden a generar textos más largos de lo necesario porque la completitud estadística favorece outputs extensos. Un límite de longitud fuerza al modelo a priorizar: con menos espacio, tiene que elegir qué incluir y qué descartar — y esa elección mejora la densidad informativa. El límite también facilita el uso directo del resultado sin necesidad de edición posterior.
✓ Usa límites concretos: "En exactamente 3 párrafos", "Máximo 100 palabras", "5 puntos, 1 frase cada uno", "Media página A4".
07
Da ejemplos de lo que quieres (y lo que no quieres)
Los ejemplos son el instrumento de calibración más preciso que existe en prompting. Una descripción abstracta de lo que quieres puede interpretarse de 10 formas distintas. Un ejemplo lo aclara todo en una sola lectura. Esto es lo que en prompting avanzado se llama "few-shot prompting": das 1-3 ejemplos del output deseado, y el modelo extrae el patrón y lo aplica. Igualmente valioso es el anti-ejemplo: muestra qué estilo o estructura quieres evitar.
✓ "Quiero algo como este ejemplo: [ejemplo]. Evita este estilo: [contraejemplo]. La diferencia clave es [diferencia]."
08
Dile explícitamente qué evitar
Las instrucciones negativas son igual de poderosas que las positivas y funcionan de forma diferente neuralmente en el modelo. "Sin tecnicismos", "no uses la palabra 'solución'", "sin saludos genéricos de empresa", "no menciones la competencia". Las restricciones negativas acotan el espacio de respuestas de forma muy eficaz y eliminan los vicios más comunes del modelo para esa tarea concreta.
✓ Crea tu lista personal de restricciones para cada tipo de texto que produces con frecuencia. Reutilízala en cada prompt.
09
Pide al modelo que piense antes de responder
Para tareas complejas o analíticas, puedes pedirle explícitamente que razone paso a paso antes de dar la respuesta final. Esto activa lo que se conoce como "chain-of-thought prompting" y mejora significativamente la calidad en tareas de razonamiento, análisis y decisión. El modelo que razona en voz alta antes de concluir comete menos errores lógicos que el que responde directamente.
✓ Añade: "Antes de responder, razona paso a paso: [qué debe analizar]." o "Piensa en voz alta: ¿cuáles son los factores más relevantes aquí?"
10
Estructura el prompt con separadores visuales
En prompts complejos, la estructura visual ayuda al modelo a procesar cada elemento de forma independiente y ordenada. Usa etiquetas en mayúsculas (TAREA:, CONTEXTO:, FORMATO:), saltos de línea, numeraciones y guiones. Un prompt bien estructurado visualmente produce outputs mejor estructurados. La legibilidad del prompt se transfiere parcialmente a la legibilidad del resultado.
✓ Para prompts largos: separa CONTEXTO / TAREA / INSTRUCCIONES / FORMATO / RESTRICCIONES en bloques claramente delimitados.
11
Itera — el primer resultado es siempre un borrador
Los usuarios novatos esperan magia en el primer intento. Los usuarios avanzados saben que el valor real está en la iteración. El primer output te da información: qué entiende el modelo de tu petición, qué aspectos ha priorizado, qué sigue ambiguo. A partir de ahí, los refinamientos son cortos y específicos: "el tono es demasiado formal", "añade un dato concreto en el segundo párrafo", "el cierre es débil, hazlo más directo". 2-4 iteraciones suelen ser suficientes para llegar al resultado óptimo.
✓ Refinamientos típicos: "hazlo más corto", "el tono es X, cámbialo a Y", "el punto 3 no es relevante, sustitúyelo por Z", "añade más concreción en la parte de [sección]".
12
Pide perspectivas específicas para análisis más ricos
En lugar de pedir "analiza esto", pide el análisis desde perspectivas concretas. "Analiza esta propuesta como lo haría el cliente, el competidor y el CFO de la empresa." o "¿Qué argumentos en contra tendría alguien que no confía en este enfoque?" Este tipo de prompt activa múltiples marcos de referencia en el modelo y produce análisis más completos, más honestos sobre limitaciones y más útiles para la toma de decisiones.
✓ Usa el "Red Team prompt": "Actúa como un crítico muy exigente. ¿Qué es lo más débil de esta propuesta y por qué fallaría?"
13
Incluye el contexto de lo que ya existe
Cuando pides al modelo que trabaje sobre algo que ya existe — un texto, una situación, una conversación — inclúyelo en el prompt. El modelo trabaja mejor cuando tiene el material real delante que cuando tiene que imaginarlo. Esto aplica a: reescrituras de textos, análisis de situaciones, respuestas a correos recibidos, revisión de documentos. Más contexto real = menos relleno genérico.
✓ Para correos de respuesta: pega siempre el correo original. Para reescrituras: pega el texto a reescribir. No le pidas que "imagine" lo que ya tienes.
14
Guarda y reutiliza los prompts que funcionan
Los usuarios expertos no inventan prompts nuevos cada vez — adaptan los que ya funcionan. Mantener una biblioteca personal de prompts es la diferencia entre el uso casual y el uso profesional de la IA. Organiza por tipo de tarea, incluye los parámetros que cambias en cada uso entre corchetes [como esto], y actualiza los que dejan de dar buenos resultados. En 3 meses, tendrás un activo de productividad muy valioso.
✓ Estructura de prompt reutilizable: usa [VARIABLE] para los elementos que cambian. Ejemplo: "Escribe un follow-up para [TIPO DE CLIENTE] que no respondió en [X DÍAS] con el objetivo de [OBJETIVO]."
15
Adapta la profundidad del prompt a la complejidad de la tarea
No todas las tareas requieren el mismo nivel de detalle en el prompt. Para tareas simples y repetitivas (resumir, traducir, reformatear), un prompt corto y directo es suficiente y más eficiente. Para tareas complejas, creativas o de alto impacto (propuestas, análisis estratégicos, documentos importantes), invierte en un prompt detallado — el tiempo que tardas en escribirlo se recupera con creces en la calidad del output y el menor tiempo de revisión posterior.
✓ Regla práctica: si el resultado va a ser revisado por alguien importante o enviado a un cliente, vale la pena invertir 3-5 minutos en un prompt completo.
Los 5 niveles de dominio del prompt
Nivel 1 — Reactivo
Prompts de una o dos palabras. Resultados genéricos e inconsistentes. La mayoría de usuarios vive aquí sin saberlo.
"Escribe un correo" / "Resume esto" / "Haz una presentación"
Nivel 2 — Consciente
Añade destinatario, tono y límite de longitud. Los outputs dejan de ser genéricos. Primeras iteraciones de refinamiento.
"Escribe un correo para un cliente que valora no renovar. Tono: profesional. Máximo 5 líneas."
Nivel 3 — Avanzado
De "haz esto" a "piensa como". Asigna roles, da contexto rico, pide perspectivas específicas. Resultados cualitativamente distintos.
"Analiza este correo como si fueras el director financiero del cliente. ¿Qué le preocupa de verdad y por qué duda?"
Nivel 4 — Profesional
Biblioteca de prompts reutilizables. Usa la IA para decidir, no solo para escribir. Prompts estructurados con todos los ingredientes de la fórmula.
"[Prompt de análisis pre-reunión con 4 secciones estructuradas, rol específico y output en formato tabla]"
Nivel 5 — Sistémico
Flujos de prompts encadenados. Prompts condicionales. Integración de la IA en procesos de negocio. La IA actúa antes de que el usuario piense solo.
"Reunión en 20 min. Dame: briefing del cliente, 3 objeciones probables, argumento de cierre, primera pregunta de apertura."
Plan de 4 semanas para subir de nivel
| Semana | Práctica diaria | Qué consigues |
|---|---|---|
| Semana 1 | Añade tono y límite de longitud a todos tus prompts | Eliminar respuestas genéricas y extensas |
| Semana 2 | Empieza siempre con "Actúa como…" y define el destinatario | Activar perspectiva de rol y especificidad |
| Semana 3 | Practica la iteración: 3 refinamientos por prompt hasta que llegue listo para usar | Descubrir la potencia de la iteración |
| Semana 4 | Guarda tus 5 mejores prompts en una biblioteca personal y reutilízalos | Construir un activo de productividad propio |
04 · Buenas prácticas
Errores comunes en prompting
Entender por qué un prompt produce malos resultados es tan valioso como saber cómo escribir buenos prompts. Estos son los patrones de error más frecuentes.
Error 1 — El prompt de una sola palabra
❌ Malo
"Correo" / "Analiza" / "Resume" / "Ayúdame con esto"
Sin contexto ni objetivo. El modelo produce el texto estadísticamente más probable para esa tarea — que es el más genérico posible. El problema no es la IA: es que no le has dado nada con lo que trabajar.
✓ Mínimo necesario: Tarea + Contexto + Tono. En 3 líneas puedes transformar el resultado radicalmente.
Error 2 — Aceptar el primer resultado sin iterar
El mayor error de productividad. El primer output es un punto de partida, no el destino. Los usuarios avanzados iteran 2-4 veces con instrucciones cortas y precisas. Cada iteración toma 10 segundos y puede mejorar el resultado un 30-50%.
⚠️ Si copias y pegas el primer resultado sin leerlo bien, estás dejando la mayor parte del valor de la IA sobre la mesa.
Error 3 — Instrucciones contradictorias
❌ Malo
"Corto pero muy detallado, formal pero cercano, urgente pero sin presión, completo pero en 3 líneas"
El modelo hace el promedio de instrucciones contradictorias — y el promedio suele ser malo. Si tienes instrucciones que parecen contradictorias, explica la tensión: "Conciso (máximo 5 líneas) pero con el argumento principal desarrollado en 2-3 frases."
Error 4 — No dar contexto del destinatario
El error más costoso en términos de calidad. "El cliente es el CFO de una pyme de 20 personas, sin IT, que considera no renovar" cambia todo el resultado comparado con "un cliente". El modelo escribe para el destinatario que le describes — si no describes ninguno, escribe para el más genérico posible.
Error 5 — Creer que la IA "entiende" lo que quieres sin decírselo
La IA no tiene telepresencia. Si tienes en la cabeza "quiero que el correo sea cálido pero sin sonar desesperado y que incluya una pregunta abierta al final", eso tiene que estar en el prompt. Si no lo dices, no lo hará. La información que solo está en tu cabeza no existe para el modelo.
Error 6 — Pedir demasiado en un solo prompt
Un prompt que pide 10 cosas produce outputs mediocres en todas ellas. Para tareas complejas, divide en prompts secuenciales: primero el análisis, luego la estructura, luego el texto. Cada prompt bien acotado produce mucho mejor resultado que un megaprompt con 15 requisitos.
💡 Regla práctica: si un prompt tiene más de 5 objetivos distintos, es probable que deba dividirse.
Error 7 — No verificar datos numéricos o factuales
Regla de oro: Nunca uses datos numéricos, estadísticas o hechos específicos generados por la IA sin verificarlos. Los modelos pueden generar datos que suenan muy plausibles pero son incorrectos. Usa la IA para estructura, argumentación y texto — verifica siempre los datos concretos en fuentes primarias.
Error 8 — Usar el mismo prompt genérico para todo
Un prompt que funciona bien para correos no funciona igual para análisis estratégicos, y viceversa. Los usuarios avanzados tienen prompts optimizados para cada tipo de tarea recurrente. No optimices un prompt genérico — optimiza un prompt para cada contexto específico.
Error 9 — No guardar los prompts que funcionan
Construye una biblioteca personal en un documento o app de notas. Los usuarios expertos no crean prompts nuevos para cada tarea — adaptan los suyos en segundos. Un prompt que tardaste 10 minutos en perfeccionar puede ahorrarte horas si lo reutilizas 50 veces.
05 · Técnica avanzada
Iterar y refinar resultados
La iteración es donde ocurre el verdadero trabajo. El primer prompt define la dirección; las iteraciones afinan el resultado hasta que llega listo para usar. Aprende a hacerlo de forma sistemática.
El flujo de iteración eficiente
1
Primer prompt — define la dirección
El objetivo del primer prompt no es obtener el resultado perfecto — es obtener un borrador que te diga qué ha entendido el modelo y qué sigue ambiguo. Incluye los ingredientes esenciales (rol, tarea, contexto, tono) pero no te bloquees buscando la perfección en la formulación.
2
Diagnóstico — qué funciona y qué no
Lee el resultado identificando qué partes están bien (no las toques) y qué partes fallan. Clasifica los fallos: ¿es el tono? ¿la estructura? ¿la longitud? ¿falta información específica? ¿hay información irrelevante? El diagnóstico preciso hace que los refinamientos sean cortos y efectivos.
3
Refinamiento — instrucciones cortas y específicas
Los mejores refinamientos son instrucciones de 1-2 frases muy concretas. No reescribas el prompt entero — simplemente di qué cambiar y cómo. "El segundo párrafo suena demasiado defensivo, hazlo más confiado." "El cierre es débil, necesita una CTA más específica." "Elimina los puntos 3 y 5, no son relevantes para este cliente."
4
Consolidación — extraer el prompt final
Una vez que llegues al resultado que quieres, dedica 2 minutos a construir el prompt completo que lo hubiera producido directamente. Ese prompt consolidado es el que guardas en tu biblioteca para reutilizar. El proceso de iteración te ha enseñado exactamente qué necesita este tipo de tarea.
Comandos de refinamiento más útiles
| Tipo de problema | Instrucción de refinamiento |
|---|---|
| Demasiado largo | "Recórtalo al 60%. Mantén todos los puntos de valor, elimina el relleno." |
| Tono incorrecto | "El tono es demasiado [adjetivo]. Rehazlo más [adjetivo opuesto], sin perder el contenido." |
| Muy genérico | "Añade 2-3 detalles específicos para [tipo de cliente/sector/situación]. Nada de afirmaciones generales." |
| Estructura mala | "Reorganiza en: [estructura que quieres]. La información es correcta, solo cambia el orden y el formato." |
| Falta punch en el cierre | "El cierre es débil. Rehaz solo el último párrafo con un CTA más directo y un beneficio concreto." |
| Demasiado técnico | "Reescribe eliminando todos los tecnicismos. El texto debe entenderlo alguien sin conocimiento técnico." |
| Falta urgencia | "Añade urgencia real (no artificial) basada en el riesgo o coste de no actuar. Máximo 1 frase adicional." |
| Voz poco convincente | "Suena inseguro. Reescríbelo con la confianza de alguien que ha resuelto exactamente este problema 50 veces." |
Técnica de los 3 resultados
Para tareas creativas o de alta importancia, pide 3 versiones diferentes en el primer prompt en lugar de una sola. Especifica qué debe ser diferente en cada versión. Esto te da un rango de opciones para elegir o combinar, y acelera mucho el proceso de llegar al resultado óptimo.
Escribe 3 versiones de este correo de propuesta comercial.
Las 3 versiones deben cubrir el mismo contenido pero con enfoques distintos:
- Versión A: foco en el riesgo de no actuar (argumento de miedo a perder)
- Versión B: foco en la oportunidad y el retorno (argumento de ganancia)
- Versión C: foco en la historia del cliente (argumento de empatía y comprensión)
Para cada versión: asunto del email + cuerpo de máximo 120 palabras.
Contexto: [describe la situación del cliente]
Prompts de meta-análisis
Una técnica avanzada: usa la IA para que analice y mejore sus propios outputs, o para que te ayude a mejorar tu prompt.
He escrito este prompt: [tu prompt]
Y he obtenido este resultado: [resultado obtenido]
El problema es que [describe qué falla específicamente].
Analiza:
1) ¿Qué parte del prompt es la causa del problema?
2) ¿Qué le falta al prompt para evitar ese problema?
3) Reescribe el prompt corregido.
4) Genera el resultado con el prompt corregido.
06 · Técnica avanzada
Tipos de prompt
No existe un único tipo de prompt. Conocer las diferentes estructuras te permite elegir la más efectiva para cada tarea, en lugar de usar siempre el mismo patrón.
Los 7 tipos fundamentales
💡 Regla de selección: Para tareas creativas o de estilo, usa few-shot. Para análisis complejos, usa chain-of-thought. Para revisión crítica, usa red team. Para todo lo demás, empieza con instrucción directa bien estructurada e itera.
07 · Recursos
Biblioteca de prompts
Prompts listos para copiar y adaptar. Guárdalos en tu biblioteca personal y sustitúye los elementos entre corchetes por tu contexto específico.
Cliente nuevo — primera propuesta
Actúa como consultor IT senior.
Escribe un correo de presentación de propuesta para [tipo de cliente].
Objetivo: que quiera una reunión, no que acepte ya.
Tono: experto, cercano, sin presión. Máximo 120 palabras.
Destaca 1 beneficio concreto relevante para su sector.
Cliente que cuestiona el precio
El cliente dice que somos caros. Escribe una respuesta que:
- No justifique el precio a la defensiva
- Reformule en términos de riesgo y coste real de no tenerlo
- Incluya una pregunta que le haga reflexionar
Tono: seguro, sin urgencia. Máximo 5 párrafos.
Follow-up sin respuesta
Han pasado [X días] desde la propuesta. Escribe un follow-up que:
- No suene desesperado
- Añada un dato nuevo que justifique el contacto
- Tenga una CTA fácil (sí/no o fecha)
Máximo 4 líneas. Sin "solo quería saber si…"
Subida de precio
Comunica una subida de precio el próximo trimestre.
Preséntalo como inversión en calidad, no como subida.
Anticipa la objeción más probable y respóndela en el mismo correo.
Invita a hablar si tiene preguntas.
Tono: seguro, sin disculpas.
Preparación de reunión
Reunión en [X tiempo] con [tipo de persona].
Objetivo: [objetivo].
Dame:
- Briefing de 5 líneas
- Las 3 preguntas más importantes
- Posibles objeciones y cómo responderlas
- Resultado concreto que debo lograr
- Frase de apertura más efectiva
Evaluación de propuesta como cliente
Actúa como el cliente que recibirá esta propuesta.
1) ¿Qué te convence?
2) ¿Qué te genera dudas?
3) ¿Qué echas en falta para decidir?
4) ¿En qué punto abandonarías la lectura?
Sé crítico como un comprador exigente.
Informe ejecutivo de 1 página
Convierte estos datos en un informe ejecutivo de máximo 1 página.
Estructura: situación / problema / solución / próximos pasos con responsable y fecha.
Tono: lenguaje de dirección, orientado a decisión.
Argumentario de ventas
Crea argumentario de 1 página para vender [servicio] a [perfil].
Estructura: problema / solución / 3 beneficios medibles / garantía / respuesta a "es caro" / CTA.
Tono: persuasivo sin presión, lenguaje de negocio.
Explicar problema técnico a no técnicos
Explica [problema técnico] a un director sin IT usando una analogía cotidiana.
Luego: impacto para su negocio (no para su sistema).
Luego: solución en términos de acción y coste, no de tecnología.
Justificar inversión en seguridad
Justifica la inversión en [solución].
Habla de: coste de un incidente real (euros + horas), probabilidad real en pymes,
coste nuestra solución vs coste del incidente.
Por qué esperar es el mayor riesgo.
Tono: consultor, no vendedor.
Análisis de correo de cliente IT
Actúa como consultor IT/MSP senior.
Analiza este correo:
1) Qué le preocupa realmente (más allá de lo que dice)
2) Qué riesgo no está viendo
3) Cómo responderle para que tome acción
4) Las 2 objeciones más probables y cómo rebatirlas
Acta de reunión automática
Convierte estas notas en un acta estructurada.
Incluye: asistentes, decisiones tomadas, tareas con responsable y fecha,
temas pendientes para la próxima reunión.
Formato: escaneble, máximo 1 página.
Reescritura para directivo no técnico
Reescribe este texto para que lo entienda un director de empresa sin conocimientos técnicos.
Debe sonar confiado y directo. Sin tecnicismos. Máximo 3 frases.
[Pega el texto aquí]
Dos versiones: técnica y ejecutiva
Crea dos versiones de este documento:
1. Versión técnica: para el equipo especialista, con todos los detalles
2. Versión ejecutiva: para dirección, solo impacto en negocio y decisiones necesarias
Máximo 1 página cada una.
[Pega el documento original]
Correo a cliente molesto
El cliente está molesto. Redacta una respuesta que:
- Empiece reconociendo el problema (sin sobreexcusarse)
- Explique brevemente qué ocurrió y que está resuelto
- Ofrezca garantía adicional
- Cierre transmitiendo que el cliente está en buenas manos
Tono: firme, calmado, empático. Sin "disculpe las molestias".
Análisis DAFO de una situación
Actúa como consultor estratégico.
Haz un análisis DAFO de esta situación: [describe la situación o empresa].
Para cada cuadrante: máximo 4 puntos, ordenados por impacto.
Cierra con: la oportunidad más clara y la amenaza más urgente a gestionar.
Formato: tabla 2x2 con DAFO + sección de conclusiones.
Agenda de reunión estratégica
Diseña la agenda de una reunión estratégica de [duración] horas sobre [tema].
Participantes: [lista].
Objetivo concreto al final de la reunión: [objetivo].
Incluye: tiempo asignado a cada punto, quién lidera cada bloque,
formato de cada sección (presentación, debate, decisión) y cómo cerrar con acción clara.
💾 Consejo: Crea un documento "Mis prompts" con secciones por tipo. Los expertos no crean prompts nuevos — adaptan los suyos en segundos. Usa [CORCHETES] para marcar las variables que cambias en cada uso.