Tu equipo le pide a ChatGPT "hazme un correo" y después le toca reescribirlo todo. Qué debe tener un buen prompt de trabajo y tres plantillas listas para ventas, soporte y operaciones.
¿Por qué ChatGPT te responde cosas tan genéricas?
Es martes y la asesora comercial tiene que hacerle seguimiento a una cotización que mandó hace una semana. Abre ChatGPT y escribe: "hazme un correo de seguimiento para un cliente". Le sale un texto que empieza con "Estimado cliente", habla de "soluciones a la medida" y cierra ofreciendo un descuento que nadie aprobó. Lo borra casi entero y lo escribe ella misma.
En soporte pasa algo parecido. Alguien pega la queja de un cliente y escribe "respóndele". La respuesta pide perdón cinco veces y promete devolver la plata antes de saber si aplica.
La conclusión del equipo suele ser que "la IA no sirve para esto". Casi siempre el problema está en la instrucción, no en la herramienta.
¿Por qué la IA no entiende lo que le pides?
Porque no sabe nada de tu empresa. La guía de Anthropic para Claude lo explica así: piensa en el modelo como un empleado brillante pero nuevo, que no conoce tus normas ni tu forma de trabajar. Si a alguien recién contratado le dices "hazle seguimiento a ese cliente", también te va a preguntar cuál, para qué y qué le puede ofrecer.
- Se escribe como una búsqueda en Google. Cinco palabras, sin contexto, esperando que el modelo adivine el resto.
- Falta lo que solo sabe tu equipo: quién es el cliente, qué se le cotizó, qué se le puede prometer y qué no.
- Nadie dice cómo debe verse el resultado. Ni largo, ni tono, ni canal. Un correo y un WhatsApp no se escriben igual.
- Cada persona reinventa el prompt cada vez. Cuando a alguien le sale bien, se queda en su historial y nadie más lo aprovecha.
¿Qué debe tener un buen prompt de trabajo?
Las guías oficiales de Anthropic, OpenAI y Google coinciden en lo básico. La de Google para Gemini en Workspace lo resume en cuatro áreas: rol, tarea, contexto y formato. La de Anthropic agrega dos cosas: ejemplos y explicar el porqué de cada instrucción. Para una pyme, eso cabe en cinco piezas:
- Rol: quién es la IA en esta tarea. "Eres asesor comercial de una distribuidora de insumos para restaurantes en Bogotá" orienta el tono y el vocabulario.
- Tarea: qué debe hacer, con un verbo claro. "Redacta un mensaje de seguimiento por WhatsApp", no "ayúdame con este cliente".
- Contexto: los datos del caso y la razón detrás de cada instrucción. Anthropic recomienda explicar el motivo: "corto, porque lo va a leer en el celular" funciona mejor que un "máximo 80 palabras" a secas.
- Formato y límites: largo, canal, tono, estructura y lo que no se puede hacer. Google sugiere dar restricciones concretas, como un límite de caracteres o el número de opciones que quieres.
- Ejemplo: uno o varios mensajes reales que te gusten. Según Anthropic, los ejemplos son de las formas más confiables de controlar formato y tono; cuando buscas resultados consistentes, recomienda entre tres y cinco.
Hay una sexta pieza que no va dentro del prompt: iterar. OpenAI recomienda revisar la primera respuesta y ajustarla con más contexto. El primer intento casi nunca es el definitivo.
Plantilla de ventas: seguimiento a una cotización
Copia esto, cambia lo que está entre corchetes y pega al final los datos de la cotización:
- Rol: Eres asesor comercial de [empresa], que vende [producto o servicio] a [tipo de cliente] en [ciudad o región].
- Tarea: Redacta un mensaje de WhatsApp para hacer seguimiento a la cotización [número] que le enviamos a [nombre del contacto] de [empresa cliente] el [fecha].
- Contexto: El cliente pidió [lo que pidió]. Le cotizamos [resumen y valor]. La cotización vence el [fecha]. Lo que más le preocupaba era [plazo de entrega, precio o forma de pago].
- Formato: Máximo cinco líneas, porque lo va a leer en el celular. Trato de usted, cordial y directo, sin "Estimado cliente". Termina con una sola pregunta concreta que lo invite a responder.
- Límites: No ofrezcas descuentos, plazos ni condiciones que no estén en la cotización. Si falta un dato, déjalo entre corchetes para que yo lo complete.
- Ejemplo de un mensaje que nos funcionó: [pega aquí un mensaje real].
La línea de límites es la que más reprocesos evita. Sin ella, el modelo puede llenar los vacíos con cosas que tu empresa nunca aprobó. La misma estructura sirve para el texto de una propuesta: cambias la tarea y en el contexto pegas el alcance, los entregables y las condiciones.
Plantilla de soporte: responder una queja
En las quejas es donde más se nota un mal prompt. Esta plantilla prepara un borrador para que una persona lo revise, no una respuesta que sale sola:
- Rol: Eres del equipo de servicio al cliente de [empresa]. Tu objetivo es que el cliente sienta que lo escucharon y sepa qué va a pasar ahora.
- Tarea: Redacta un borrador de respuesta a la queja que está entre las etiquetas <queja> y </queja>.
- Contexto: Nuestra política para este caso es [garantía, cambios o devoluciones]. Lo que ya hicimos fue [acciones]. Quien puede aprobar excepciones es [cargo].
- Formato: Un párrafo que reconozca el problema concreto sin repetir disculpas y otro con el siguiente paso y la fecha en que lo vamos a contactar. Máximo 120 palabras.
- Límites: Si el caso pide un reembolso, un descuento o una compensación, no lo prometas: di que lo estás escalando a [cargo]. No culpes al cliente ni a otra área.
- Antes del borrador: dime en una línea qué está pidiendo realmente el cliente y si falta información para responderle.
Las etiquetas tienen una razón. Anthropic recomienda separar con etiquetas tipo XML las instrucciones del texto que pegas, para que el modelo no confunda una frase del cliente con una orden tuya. Y cuando el material es largo, como un hilo completo de correos, tanto Anthropic como Google aconsejan ponerlo primero y dejar la instrucción al final.
Plantilla de operaciones: actas y procedimientos
En operaciones, el uso más común es convertir notas desordenadas en algo que el equipo pueda seguir. Para el acta de una reunión:
- Rol: Eres el asistente de operaciones de [empresa].
- Tarea: Con las notas o la transcripción que están entre las etiquetas <notas>, escribe el acta de la reunión de [tema] del [fecha].
- Formato: Tres secciones: decisiones tomadas, tareas (una tabla con responsable, tarea y fecha límite) y temas pendientes para la próxima reunión.
- Límites: Usa solo lo que está en las notas. Si una tarea no tiene responsable o fecha, escribe "sin definir" en vez de suponerlo.
Para un procedimiento, el instructivo o paso a paso que casi nadie tiene por escrito, cambia la tarea: "Con esta explicación de cómo hacemos [proceso], escribe un borrador de procedimiento con objetivo, responsable, pasos numerados y qué hacer si algo sale mal. Al final, haz una lista de las preguntas que tendría alguien nuevo al leerlo". Esa lista final es lo más valioso: muestra los huecos que solo tu equipo puede llenar.
¿Cómo empezar a usar plantillas de prompts esta semana?
- Día 1: recoge las tareas. Pídele a cada área las tres tareas para las que más usa IA, o para las que más escribe a mano.
- Día 2: escribe la primera versión. Una plantilla por tarea, con las cinco piezas. Que la escriba quien hace la tarea, no el gerente.
- Día 3: pruébala con casos reales. Entre tres y cinco casos distintos, incluido uno difícil. Compara con lo que habría escrito una persona y ajusta.
- Día 4: guárdala donde todos la encuentren. Un documento compartido sirve. Si trabajan con cuentas empresariales, los Proyectos de Claude y de ChatGPT y las Gems de Gemini permiten guardar instrucciones y archivos de referencia para reutilizarlos.
- Día 5: ponle dueño. Alguien que la actualice cuando cambien precios, políticas o el tono de la marca, con la fecha de la última revisión.
¿Qué riesgos y límites tiene?
- Datos de clientes. Una plantilla invita a pegar información real. Cédulas, cuentas bancarias y datos de salud no van a cuentas personales ni gratuitas: usa cuentas empresariales y cambia nombres por códigos cuando la tarea no los necesite. Lo explicamos en detalle en la guía sobre la Ley 1581; es información general, no asesoría legal.
- Datos inventados. Un buen prompt reduce el riesgo, no lo elimina. Precios, fechas, referencias y normas se revisan contra la fuente antes de enviar.
- Nada sale sin revisión. La plantilla produce un borrador. Quien responde por el mensaje es una persona, sobre todo en quejas, cobros y cualquier cosa que comprometa plata.
- Las herramientas cambian. A octubre de 2026, Claude, ChatGPT y Gemini permiten guardar instrucciones, pero los nombres, límites y planes de esas funciones cambian seguido. Revisa la documentación vigente.
- Un prompt no arregla un proceso confuso. Si tu equipo no tiene clara la política de devoluciones, la IA tampoco la va a tener.
¿Vale la pena dedicarle tiempo?
Una buena plantilla se escribe y se prueba en una tarde. Después, cada persona la usa en segundos y los resultados se parecen entre sí, que es lo que una empresa necesita.
En 77Rentals este mismo blog funciona así: los agentes que lo investigan y lo redactan trabajan con instrucciones escritas sobre a quién le hablan, qué tono usan, qué fuentes valen y qué no pueden afirmar. Es la lógica de estas plantillas, aplicada a un proceso completo.