Instrucciones que funcionan a la primera

En el módulo 2 viste que la IA solo sabe lo que tiene en la ventana de contexto, y en el módulo 3 escogiste una herramienta principal. Este módulo es la habilidad de Descripción del marco 4D en profundidad: cómo pedir las cosas para que el primer borrador salga bien. "A la primera" no significa perfecto; significa que lo que vuelve está al 80 % y la corrección toma dos mensajes en vez de veinte.

Vamos a ver cinco cosas: las partes de una buena instrucción, las técnicas que Anthropic documenta para sus modelos (y que funcionan casi igual en ChatGPT o Gemini), cómo corregir un borrador, cómo convertir los prompts que te sirvieron en un activo de tu empresa, y los errores que más se repiten.

¿Qué partes tiene una instrucción que funciona?

Casi toda instrucción que sale bien tiene las mismas siete piezas. No siempre necesitas todas, pero cada una que falta es una decisión que el modelo va a tomar por ti, y la va a tomar con lo que vio en internet, no con lo que tú sabes.

1. 1Rol. Quién debe ser al responder. "Eres el gerente comercial de una distribuidora de alimentos" cambia el vocabulario y lo que considera importante.
2. 2Contexto. La situación real: qué pasó, con quién, qué hay en juego. Es la pieza donde más se gana y la que la gente más se salta. El módulo 2 fue entero sobre esto.
3. 3Tarea. Un verbo claro y un objeto concreto: redacta, resume, compara, clasifica, propón tres opciones. Una sola tarea principal por instrucción.
4. 4Formato. Cómo quieres el resultado: largo, estructura, idioma, tono, si va en tabla o en prosa, si lo vas a pegar en un correo o en una presentación.
5. 5Restricciones. Lo que no debe hacer y, mejor aún, por qué. "No menciones descuentos porque todavía no los autorizó gerencia."
6. 6Ejemplos. Un texto tuyo que te guste o una muestra del formato que esperas. Mostrar funciona mejor que describir.
7. 7Criterio de éxito. Cómo sabrás que quedó bien. "El proveedor debe entender que la relación sigue, pero que la próxima entrega incompleta se descuenta de la factura."

Compara estas dos versiones para la misma tarea, en una empresa de alimentos que recibió una entrega incompleta de su proveedor de empaques.

• Débil: "Escríbele un correo al proveedor por la entrega incompleta."
• Fuerte: "Eres el jefe de compras de una empresa de alimentos en Bogotá. Nuestro proveedor de empaques, con quien llevamos tres años sin problemas, entregó el pedido del lunes con la mitad de las cajas y sin avisar; la planta tuvo que parar media jornada. Escribe el correo a su gerente de cuenta. Objetivo: que reponga lo que falta esta semana y que quede claro que una segunda falla se descuenta de la factura, sin romper la relación. Tono profesional y firme, sin amenazas legales, máximo 150 palabras, en español. No inventes cifras ni fechas que no te di; si necesitas alguna, déjala entre corchetes. Aquí va un correo mío a otro proveedor para que copies el tono: [PEGA UN CORREO TUYO]."

La segunda tarda dos minutos más en escribirse. A cambio, el borrador llega con el tono correcto, sin promesas que no puedes cumplir y con los huecos marcados en vez de rellenados. Fíjate en que el contexto no es "somos una empresa de alimentos"; es la historia concreta que explica por qué el correo debe ser firme pero no hostil.

¿Qué técnicas recomienda Anthropic para escribir mejores prompts?

Anthropic mantiene una guía pública de buenas prácticas para sus modelos. Lo que sigue es, a octubre de 2026, lo que de esa guía más le sirve a alguien que no programa. Aplica a Claude, y en la práctica también a los demás asistentes de IA.

• Sé claro y directo. Los modelos actuales responden bien a instrucciones explícitas; si quieres que se esfuerce más de lo normal, pídelo en vez de esperar que lo adivine. La guía usa el mismo modelo mental que este curso: un empleado brillante pero nuevo, sin contexto de tus normas.
• Explica el porqué de cada regla. Según Anthropic, dar la motivación detrás de una instrucción ayuda al modelo a entender tu objetivo y a generalizar. Su ejemplo: "Nunca uses puntos suspensivos" funciona peor que "Tu respuesta la va a leer en voz alta un sistema de texto a voz que no sabe pronunciar puntos suspensivos, así que no los uses". De ahí el modelo deduce todo lo demás que un lector de voz no maneja.
• Da ejemplos. Anthropic los describe como una de las formas más confiables de controlar formato, tono y estructura. Su recomendación: entre tres y cinco ejemplos relevantes, variados entre sí y claramente separados de las instrucciones.
• Separa el documento de las instrucciones. Cuando pegas un contrato, un reglamento o una cadena de correos, márcalo con una sección clara: un título como "DOCUMENTO:" y otro como "INSTRUCCIONES:", o etiquetas tipo <documento> y </documento>, que es lo que Anthropic recomienda para que el modelo no confunda lo que debe leer con lo que debe hacer. Con textos largos, la guía sugiere poner el documento arriba y la pregunta al final.
• Pide el formato que quieres, en positivo. La guía lo dice así: di qué hacer en vez de qué no hacer. "Responde en párrafos corridos" funciona mejor que "No uses listas". Y el estilo de tu prompt contagia la respuesta: si escribes en viñetas, recibes viñetas.

• Deja que piense en los problemas difíciles. A octubre de 2026, los modelos actuales de Claude razonan antes de responder y calibran solos cuánto pensar según la complejidad de la pregunta; Anthropic indica que ese comportamiento también se puede guiar desde el prompt. Para una decisión con varias variables (renovar o no un contrato, escoger entre tres proveedores) pídele que primero analice las opciones y los riesgos, y solo después recomiende. Para "corrige la ortografía de este párrafo" no hace falta.
• Dale permiso de decir "no sé". Es la primera técnica de la guía de Anthropic para reducir alucinaciones (módulo 1): dar permiso explícito para admitir incertidumbre, que según ellos puede reducir drásticamente la información falsa. Una línea basta: "Si un dato no está en lo que te di, dilo en vez de completarlo." Para documentos largos, la misma guía sugiere pedirle que primero extraiga citas textuales y luego trabaje solo con ellas.
• Pídele que te pregunte primero. Termina con "Antes de empezar, hazme las preguntas que necesites, máximo cinco". El modelo detecta lo que le falta (la fecha, el monto, para quién es) y lo pide en vez de suponerlo. Es la forma más barata de descubrir qué contexto olvidaste.

Quiero pedirte algo pero todavía no sé explicarlo bien. Esta es mi idea, como me sale:

[DESCRIBE LO QUE QUIERES, SIN ORDENARLO]

Antes de hacer la tarea, sigue estos tres pasos:

1. Hazme las preguntas que necesites para hacerla bien (máximo 6, numeradas). Pregunta sobre todo por el contexto, para quién es el resultado y cómo sabré que quedó bien.

2. Cuando te responda, escribe la instrucción completa que tú mismo usarías para esta tarea, con estas partes marcadas: ROL, CONTEXTO, TAREA, FORMATO, RESTRICCIONES (con el porqué de cada una), EJEMPLOS (si los di) y CRITERIO DE ÉXITO. Deja entre [CORCHETES] lo que yo tendría que llenar la próxima vez.

3. Ejecútala y entrégame el resultado. Si algo no está en lo que te di, déjalo entre corchetes en vez de inventarlo.

¿Cómo corrijo un borrador sin empezar de cero?

El primer borrador casi nunca es el definitivo, y eso no es una falla: el blog de Anthropic lo dice sin rodeos, el primer prompt rara vez funciona perfecto y hay que probar y refinar. La habilidad está en cómo corriges. Reescribir el prompt desde cero tira a la basura lo que ya salió bien; decir "hazlo mejor" no le da nada con qué trabajar. La retroalimentación que funciona se parece a la que le darías a una persona:

• Di qué conservar. "La estructura y el segundo párrafo quedan tal cual." Si no lo dices, puede cambiar lo que ya estaba bien.
• Di qué cambiar y en qué dirección. No "más corto", sino "máximo 100 palabras, quita el párrafo de agradecimiento". No "más amable", sino "empieza reconociendo los tres años de buena relación".
• Di por qué. "Quita la mención a la multa porque el contrato no la contempla." Con el motivo, corrige esa frase y las parecidas.
• Pídele que se revise. "Compara tu borrador con el contexto que te di y marca cualquier dato o promesa que no esté ahí." Detecta sus propios inventos con una frecuencia sorprendente.

Hay un momento en que corregir deja de servir y conviene abrir una conversación nueva. Lo viste en el módulo 2: todo lo dicho en el chat sigue en la ventana de contexto, incluidos los borradores que descartaste. Señales de que toca reiniciar: el modelo mezcla versiones, vuelve a un error ya corregido, o la tarea cambió de "escribe el correo" a "ahora hazme la presentación". Copia el mejor prompt y el mejor borrador, abre un chat limpio y pega solo eso.

¿Cómo convierto un buen prompt en un activo de mi empresa?

Un prompt que funcionó una vez es un resultado. Un prompt guardado, con nombre y con los huecos marcados, es un activo: la próxima persona que tenga esa tarea empieza desde el 80 %. A eso le llamamos {{biblioteca de prompts|biblioteca-de-prompts}}, y se construye así:

1. 1Convierte el prompt en plantilla. Reemplaza lo específico de hoy por [CORCHETES]: [NOMBRE DEL PROVEEDOR], [QUÉ FALTÓ], [FECHA LÍMITE]. Lo que no cambia entre usos (rol, tono, restricciones, el porqué) queda fijo.
2. 2Ponle un nombre que se busque. Verbo más objeto más versión: "Correo reclamo a proveedor v2", "Resumen de reglamento para junta v1". Agrega una línea de cuándo usarlo y la fecha de la última revisión.
3. 3Guárdalo donde el equipo lo vea. Un documento compartido (Google Docs, Notion, lo que ya usen) con una sección por área sirve para empezar. No en el historial de chat de una persona.
4. 4Mueve lo fijo a un proyecto. A octubre de 2026, los proyectos de Claude existen en todos los planes, incluido el gratuito, y guardan instrucciones fijas y documentos que el modelo lee en cada conversación; compartirlos con el equipo requiere un plan Team o Enterprise. ChatGPT y Gemini tienen equivalentes. El rol, el tono y las restricciones que se repiten en toda tu biblioteca van ahí, con tu documento de contexto del módulo 2. El módulo 6 lo cubre a fondo.
5. 5Revisa la biblioteca cada mes. Cada corrección que hiciste dos veces se convierte en una línea de la plantilla. Cada plantilla que nadie usó en tres meses se archiva.

Aquí se cierra un ciclo que atraviesa todo el curso. En el marco de fluidez en IA, Descripción y Discernimiento no son pasos separados sino un bucle: describes, evalúas lo que salió, descubres qué faltó en la descripción y la ajustas. Una biblioteca de prompts es ese bucle hecho documento. En la parte 4 verás la misma idea con otro nombre: una especificación para un agente es una plantilla de prompt con criterios de aceptación.

ROL: Eres [QUIÉN DEBE SER: cargo, experiencia, en qué tipo de empresa].

CONTEXTO: [QUÉ PASÓ, CON QUIÉN, QUÉ HAY EN JUEGO. Dos a cinco frases con la situación concreta, no la descripción general de tu empresa.]

TAREA: [UN VERBO Y UN OBJETO: redacta, resume, compara, clasifica, propón N opciones.]

PARA QUIÉN: [QUIÉN VA A LEER O USAR EL RESULTADO y qué sabe ya esa persona.]

FORMATO: [LARGO MÁXIMO, ESTRUCTURA, IDIOMA, TONO. Ejemplo: "máximo 200 palabras, tres párrafos, español, profesional y cercano".]

RESTRICCIONES:
- [QUÉ NO HACER] porque [POR QUÉ].
- No inventes datos, nombres ni cifras que no estén en este mensaje; si falta algo, déjalo entre [corchetes].
- Si algo de lo que te pido es contradictorio o no se puede cumplir, dímelo antes de empezar.

EJEMPLO DE LO QUE ME GUSTA (opcional):
[PEGA UN TEXTO TUYO O UNA MUESTRA DEL FORMATO]

CRITERIO DE ÉXITO: Quedó bien si [CÓMO SABRÁS QUE SIRVE: la reacción que esperas, lo que debe quedar claro, lo que no puede faltar].

Antes de empezar, si te falta algo importante, pregúntamelo (máximo tres preguntas). Si no, hazlo.

¿Cuáles son los errores más comunes al escribir prompts?

Casi todos los prompts que fallan lo hacen por una de estas cinco razones.

• La instrucción de una línea. "Resume este contrato." ¿Para quién, con qué fin, en qué largo, qué te preocupa del contrato? Cada pregunta sin responder es una decisión que el modelo toma por ti.
• Los adjetivos vagos. "Hazlo más profesional", "que suene mejor", "más llamativo". No describen nada medible. Cámbialos por lo concreto que tienes en mente: "sin signos de exclamación, con el precio en la segunda frase, tratando de usted".
• Las reglas contradictorias. "Sé breve pero cubre todos los detalles. Sé formal pero cercano. No uses listas pero que sea fácil de escanear." El modelo intenta cumplir todo y no cumple nada. Anthropic advierte que los prompts más largos y complejos no son automáticamente mejores; cada regla que agregas debe resolver un problema que ya viste.
• Pedir demasiadas cosas a la vez. "Resume el reglamento, propón cambios, redacta el correo a los copropietarios y hazme la presentación." Cuatro tareas, cuatro prompts, o una conversación en cuatro pasos donde revisas cada uno antes de seguir.
• No decir para quién es. Un resumen para el gerente financiero y uno para los conductores de la flota son textos distintos aunque el documento sea el mismo. Si no nombras al lector, el modelo escribe para nadie en particular, y se nota.

Voy a pegarte un prompt que uso en mi trabajo. No ejecutes el prompt: evalúalo.

PROMPT:
[PEGA AQUÍ TU PROMPT]

Para qué lo uso: [LA TAREA Y QUIÉN USA EL RESULTADO]
Qué me frustra del resultado que me da: [LO QUE SALE MAL O IRREGULAR, SI LO SABES]

Haz esto, en orden:
1. Revisa qué partes tiene y cuáles faltan: rol, contexto, tarea, para quién, formato, restricciones con su porqué, ejemplos, criterio de éxito.
2. Señala adjetivos vagos, reglas contradictorias, tareas mezcladas en una sola y cualquier instrucción que un colega sin contexto no entendería.
3. Dime qué información necesitarías de mí para que el prompt funcione mejor, como preguntas concretas.
4. Escribe la versión mejorada, con las partes marcadas y con [CORCHETES] en lo que cambia de un uso a otro.

Sé directo. Prefiero una crítica dura a un prompt que siga fallando.

Con esto cierras la habilidad de Descripción. Te queda una pieza de la parte 1: antes de pegar contratos, listas de clientes y datos de empleados en tus prompts, necesitas saber qué pasa con esa información y qué dice la ley colombiana. Ese es el módulo 5, "Privacidad, riesgos y criterio".