Si has usado IA más de tres veces seguidas, ya lo sabes: no siempre responde mal… pero tampoco siempre responde bien.
Pero la culpa aquí no la tiene la herramienta, cari.
La tiene el prompt.
En marketing llevamos años obsesionados con escribir bien: copies, emails, landings, briefs…
Pues ya toca que nos obsesionamos con escribir bien para máquinas.
Porque aquí es donde muchos patinan: le hablamos a la IA como si fuera un becario con telepatía.
¿El resultado?
Respuestas genéricas, incoherentes o directamente inútiles.
#ylosabes
La buena noticia es que escribir un buen prompt no es magia ni requiere un máster en “prompt engineering” (como muchos quieren venderte). Es, básicamente, pensar mejor lo que quieres antes de pedirlo.
¿Quieres aprender a escribir un buen prompt? ¡Dale!
Cómo escribir un buen prompt sin pedirle peras al algoritmo
Escribir un buen prompt no consiste en usar palabras grandilocuentes ni en redactar como si estuvieras presentando una ponencia en una feria de IA.
Consiste en dar instrucciones claras, útiles y accionables.
Cuanto mejor planteada esté la tarea, menos probabilidades habrá de que la herramienta rellene huecos con respuestas estándar, que en marketing suelen sonar a plantilla reciclada con barniz tecnológico.
➡️ Qué tiene un buen prompt y por qué cambia tanto el resultado
Un buen prompt reduce la ambigüedad.
Parece obvio, pero no lo es tanto cuando estás en modo “hazme un copy para Instagram sobre esto”.
A ver, Puri. La IA no tiene contexto, ni intención, ni memoria real de tu marca (salvo que se la des, claro).
Si no defines bien la tarea, la IA rellena huecos. Y esos huecos suelen llenarse con contenido promedio.
Un prompt bien construido:
- Define qué quieres
- Para quién es
- Con qué objetivo
- Y cómo debe entregarse
Eso convierte una respuesta genérica en una útil.
➡️ La diferencia entre preguntar algo y dar una instrucción útil
No es lo mismo decir:
“Dame ideas de contenido”
Que decir:
“Genera 10 ideas de contenido para Instagram dirigidas a marketers con nivel intermedio-avanzado, enfocadas en errores comunes en Meta Ads. Incluye gancho y enfoque de cada idea.”
La primera es una pregunta (o petición) abierta. La segunda es una instrucción accionable.
La IA no necesita conversación, necesita dirección.
➡️ Por qué un prompt corto no siempre es mejor, ni uno largo siempre más listo
Hay dos mitos clásicos:
- “Cuanto más corto, mejor”
- “Cuanto más largo, más preciso”
Ninguno es del todo cierto.
Un prompt corto puede quedarse cojo de contexto.
Uno largo puede ser ruido si no está bien estructurado.
(soy culpable de haber redactado ambos prompts muchas veces, lo confieso)
La clave no es la longitud. Es la claridad.
Un buen prompt es como un buen briefing: no sobra nada, pero tampoco falta lo importante.
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La estructura de un buen prompt: qué incluir para que la IA no improvise demasiado
Si quieres resultados consistentes, necesitas estructura. No hace falta montar una tesis doctoral, pero sí cubrir ciertas piezas clave.
Piensa en esto como un briefing bien hecho: no es más largo por deporte, es más útil porque elimina dudas. Cuanto más claras estén las piezas, menos margen tendrá la IA para rellenar huecos con respuestas genéricas.
1️⃣ Contexto: de qué va la tarea y para qué necesitas la respuesta
La IA no sabe si estás escribiendo un post viral, un whitepaper o un email para Conchita. Díselo.
Ejemplo:
“Estoy preparando un artículo para un blog de marketing dirigido a profesionales…”
Eso ya cambia el nivel de profundidad de la respuesta.
2️⃣ Rol: a quién le estás pidiendo que responda
No es lo mismo pedirle a la IA que actúe como:
- Copywriter junior
- Estratega de contenidos
- Experto en SEO
El rol ajusta el tipo de respuesta.
Ejemplo:
“Actúa como un redactor senior especializado en marketing digital…”
3️⃣ Objetivo: qué debe hacer exactamente
Aquí es donde muchos fallan.
“Escribe sobre…” no es un objetivo claro.
Mejor:
“Redacta un artículo de 2000 palabras que explique X, con enfoque práctico y ejemplos reales.”
4️⃣ Formato de salida: cómo quieres recibir la respuesta
Si no defines el formato, la IA elige. Y no siempre acierta.
Puedes pedir:
- Lista de bullets
- Tabla
- Estructura SEO (H1, H2, H3)
- Texto continuo
Ejemplo:
“Entrega el resultado en formato de lista con títulos y subtítulos.”
5️⃣ Restricciones: qué debe evitar, respetar o priorizar
Aquí es donde afinas de verdad.
Extensión
“Entre 1500 y 2000 palabras”
Tono
“Profesional, con humor sutil, sin clichés”
Público objetivo
“Marketers con conocimientos intermedios”
Idioma, estilo y nivel técnico
“Español de España, sin explicaciones básicas”
Las restricciones evitan que la IA se vaya por la tangente.
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Cómo escribir un buen prompt paso a paso
Aquí es donde todo lo anterior baja a tierra. No necesitas memorizar frameworks ni fórmulas mágicas: necesitas un proceso claro que puedas repetir sin pensar demasiado cada vez.
La idea es simple: cuanto mejor defines la tarea, menos trabajo tendrás después corrigiendo la respuesta.
Y no se tú, pero yo soy perezosa por naturaleza y prefiero no tener que trabajar de más.
✔️ Empieza por una instrucción clara y no por un rodeo existencial
Evita empezar con:
“Hola, necesito ayuda porque estoy un poco perdido…”
La IA no necesita contexto emocional.
Empieza directo:
“Redacta un artículo sobre…”
✔️ Añade contexto suficiente, pero solo el que mueve la aguja
No hace falta contar toda la historia de tu empresa.
Sí hace falta explicar:
- Qué estás haciendo
- Para quién
- Con qué objetivo
✔️ Define el resultado esperado antes de pedir creatividad
Si no sabes qué formato quieres, la IA tampoco.
Define:
- Tipo de contenido
- Estructura
- Nivel de detalle
✔️ Incluye ejemplos si quieres reducir ambigüedad
Los ejemplos son oro.
“Quiero un tono similar a este…”
“Este es un ejemplo de estructura…”
Eso alinea expectativas mucho más rápido.
✔️ Itera: el primer prompt rara vez es el definitivo
El primer resultado no suele ser el mejor. Es el punto de partida.
Refina:
- Ajusta instrucciones
- Corrige tono
- Añade restricciones
Los errores más comunes al escribir prompts y cómo evitarlos
Si algo falla en el resultado, muchas veces no es un problema de la IA, sino del input. Y aquí es donde se repiten patrones bastante claros que veo cada día (muchas veces en mi equipo).
Detectarlos te ahorra tiempo. Evitarlos te ahorra frustración. Y tiempo. Y dolores de cabeza.
❌ Ser ambiguo y esperar precisión mágica
“Hazme algo creativo”
La IA: peor a ver, baby, ¿creativo según qué criterio?
Solución: define qué significa “creativo” en ese contexto.
❌ Pedir muchas cosas a la vez y luego culpar a la IA
Un clásico:
“Hazme un artículo, que sea SEO, viral, corto, profundo, divertido, técnico…”
El problema es bastante evidente: estás metiendo demasiadas exigencias en una sola petición, y no todas juegan bien entre sí.
Divide la tarea en fases o decide qué es prioritario.
❌ No definir audiencia, tono ni contexto
Si no le dices a quién va dirigido el contenido, con qué intención se escribe o desde qué marco debe responder, la IA rellena esos huecos sola.
(sí, soy pesada con lo de “rellena los huecos”, pero es que es la pura verdad)
Y normalmente lo hace tirando de fórmulas estándar, con un tono neutro, poco diferencial y bastante olvidable.
El resultado suele ser un texto correcto en apariencia, pero demasiado genérico para una marca concreta, una audiencia específica o un objetivo real de marketing.
❌ Dar instrucciones contradictorias
Aquí el problema no es la IA, es la incoherencia del briefing. Estás pidiendo dos cosas que, tal como están formuladas, compiten entre sí. ¿Nivel técnico alto o accesibilidad total? Si no lo defines, la respuesta se queda en un punto intermedio que no satisface a nadie.
Tienes dos opciones: decidir qué priorizas o segmentar el contenido. Por ejemplo, puedes plantearlo como un contenido técnico con ejemplos sencillos, o estructurarlo en bloques donde primero explicas lo básico y luego profundizas. Pero esa decisión tiene que venir del prompt, no de la herramienta.
❌ No revisar ni refinar el prompt después de la primera respuesta
Si algo no encaja, probablemente el prompt tampoco. Muchas veces se da por hecho que la herramienta “ya debería haber entendido” lo que queríamos, cuando en realidad le hemos dado una instrucción incompleta, ambigua o demasiado abierta. Y claro, con ese punto de partida, el resultado sale flojo, desviado o a medio cocer.
Aquí conviene cambiar el enfoque: la primera respuesta no siempre es la versión final, sino una base sobre la que iterar.
Ejemplos de prompts buenos y malos en tareas reales de marketing
Ver ejemplos es donde realmente se entiende la diferencia. Sobre el papel todo parece lógico, pero cuando comparas inputs y outputs, el cambio es bastante evidente.
Aquí te dejo con algunos casos típicos del día a día.
▶️ Ejemplo para redactar un copy de anuncio
Prompt flojo:
“Hazme un anuncio para Instagram sobre un curso de marketing”
Prompt bueno:
“Escribe 3 versiones de copy para anuncios de Instagram que promocionen un curso de Meta Ads dirigido a marketers con experiencia básica. El objetivo es generar leads. Incluye gancho, desarrollo y CTA. Tono directo, sin clichés.”
▶️ Ejemplo para crear una estructura SEO de blog
Prompt flojo:
“Dame ideas para un blog sobre SEO”
Prompt bueno:
“Crea una estructura SEO (H1, H2, H3) para un artículo sobre ‘cómo mejorar el CTR en Google’, dirigido a marketers. Incluye keywords principales y secundarias.”
▶️ Ejemplo para resumir una entrevista sin cargarse los matices
Prompt flojo:
“Resume esta entrevista”
Prompt bueno:
“Resume esta entrevista en 5 puntos clave, manteniendo los matices del entrevistado. Evita simplificaciones excesivas y conserva el tono original.”
▶️ Ejemplo para generar ideas de contenido con criterio
Prompt flojo:
“Dame ideas de contenido”
Prompt bueno:
“Genera 10 ideas de contenido para LinkedIn sobre automatización de marketing, enfocadas en casos reales y aprendizajes prácticos. Incluye ángulo y posible gancho.”
Qué cambia exactamente entre un prompt flojo y uno bien construido
Cambian tres cosas: la precisión, el contexto y la intención.
La precisión hace que la IA no tenga que adivinar.
El contexto le da el marco para responder con sentido.
Y la intención marca para qué demonios tiene que servir esa respuesta, que no es un detalle menor.
Porque no es lo mismo pedir un texto para rellenar un post que pedir una pieza que tenga que captar leads, ordenar una idea compleja o ayudar a tomar una decisión.
Cuando esas tres piezas están claras, el resultado deja de parecer un contenido sacado de la fábrica mundial del “texto correcto pero irrelevante”. Y ahí está la diferencia de verdad: un prompt flojo suele devolverte algo que más o menos cumple; uno bien construido te acerca bastante más a algo que de verdad puedes usar.
Cómo adaptar un buen prompt según la tarea que quieras resolver
No todos los prompts sirven para todo. Igual que no escribirías un briefing de campaña igual que un copy de anuncio, aquí también necesitas ajustar el enfoque según la tarea.
La estructura base se mantiene, pero las prioridades cambian. Veamos algunos ejemplos.
>> Prompts para escribir contenidos
Prioriza:
- Tono
- Audiencia
- Estructura
>> Prompts para investigación y análisis
Añade:
- Fuentes (si necesitas)
- Nivel de profundidad
- Tipo de síntesis
>> Prompts para diseño, naming y creatividad
Define:
- Territorio de marca
- Referencias
- Límites creativos
>> Prompts para automatización y trabajo operativo
Sé concreto:
- Inputs
- Outputs
- Formato
>> Prompts para revisar, mejorar o reescribir textos
Especifica:
- Qué mejorar (tono, claridad, SEO…)
- Qué mantener
Prompt engineering sin postureo: técnicas que sí sirven en el día a día
Aquí es donde suele aparecer el ruido. Mucho término, mucho concepto… y luego poca aplicación real.
Estas son las técnicas que sí se usan en el día a día sin necesidad de complicarse la vida.
✅ Few-shot prompting: enseñar con ejemplos
Si quieres un estilo concreto, enséñalo.
Un ejemplo vale más que diez adjetivos.
✅ Prompt chaining: dividir una tarea compleja en varias
En lugar de pedir: “Hazme todo”
Divide:
- Estructura
- Desarrollo
- Optimización
Mejora la calidad y el control.
✅ Pedir criterios de evaluación antes de pedir la respuesta final
Ejemplo:
“Dime qué criterios usarías para evaluar este contenido”
Luego:
“Ahora aplícalos”
Esto sube el nivel.
✅ Cuándo conviene pedir tablas, bullets, JSON o texto corrido
- Tablas → comparar
- Bullets → sintetizar
- Texto → desarrollar
- JSON → automatizar
El formato importa más de lo que parece.
✅ Cuándo un framework ayuda y cuándo solo estorba
Los frameworks ayudan cuando ordenan. Pero estorban cuando encorsetan.
Si tienes claro lo que quieres, no necesitas disfrazarlo.
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Cómo escribir prompts que sirvan de verdad en equipos de marketing
Aquí es donde esto deja de ser algo individual y pasa a ser operativo. Si trabajas en equipo, los prompts no pueden depender de quién los escribe.
Tienen que ser replicables.
Crear prompts reutilizables para tareas repetidas
Si haces la misma tarea cada semana, no empieces de cero.
Guarda prompts.
Documentar prompts para que no dependan de una sola persona
Si solo una persona sabe “cómo hablarle a la IA”, tienes un cuello de botella.
Documenta.
Convertir prompts en plantillas de trabajo
Ejemplo:
“[Tipo de contenido] + [audiencia] + [objetivo] + [tono] + [formato]”
Esto escala.
Qué revisar antes de dar un prompt por bueno en un flujo real
- ¿Es claro?
- ¿Es reproducible?
- ¿Da resultados consistentes?
Si falla en alguno, ajusta.
Escribir un buen prompt no va de sonar técnico ni de aprender palabras raras.
Va de pensar mejor la tarea antes de pedirla.
Cuando defines bien lo que quieres, la IA deja de improvisar y empieza a ser útil de verdad.
Si trabajas en marketing, esto no es opcional. Es una ventaja competitiva bastante clara.
Si quieres seguir profundizando en cómo aplicar IA, automatización o estrategia de contenidos en tu día a día, ya sabes dónde encontrarnos.
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FAQs
¿Qué debe incluir un buen prompt?
Contexto, objetivo, formato, tono, audiencia y restricciones claras.
¿Cuánto tiene que medir un prompt para que funcione bien?
Lo necesario para ser claro. Ni más, ni menos.
¿Es mejor escribir prompts largos o cortos?
Depende de la complejidad de la tarea. La clave es la precisión, no la longitud.
¿Sirve la misma estructura para ChatGPT, Claude o Gemini?
Sí, los principios son los mismos. Puede variar el estilo de respuesta, pero no la lógica del prompt.
¿Qué hago si la IA me responde algo genérico?
Revisa el prompt. Probablemente falta contexto o precisión. Itera siempre.
¿Hace falta saber prompt engineering para escribir buenos prompts?
No como disciplina formal, aunque sí entender cómo dar buenas instrucciones.
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