¿Qué es un prompt?

¿Qué es un prompt?

Un prompt es todo lo que le entregas a un modelo de inteligencia artificial para que haga una tarea. Puede ser una pregunta corta, como «resume este correo», o un texto largo con instrucciones, datos, ejemplos y el formato de salida. En una aplicación empresarial, el usuario casi nunca ve el prompt completo: el sistema lo arma por detrás con las reglas del proceso y los datos necesarios.

La disciplina de escribir y mejorar prompts se llama ingeniería de prompts. Anthropic recuerda en su guía oficial que, antes de pulir un prompt, necesitas tres cosas: criterios claros de éxito, una forma de probarlos con datos y un primer borrador.

¿Cómo se escribe un buen prompt?

Las buenas prácticas de Anthropic parten de una idea simple: piensa en el modelo como en un empleado brillante pero nuevo, que no conoce tus normas ni tu forma de trabajar. Cuanto más preciso seas, mejor el resultado. Su prueba clave: si un colega con poco contexto se confundiría con tu instrucción, el modelo también.

En la práctica:

1. Di qué quieres y para qué. No es lo mismo un resumen para el directorio que uno para el equipo de bodega.
2. Da ejemplos. La guía sugiere de 3 a 5 ejemplos variados para obtener mejores resultados.
3. Separa las partes. Usar etiquetas, como <instrucciones> o <documento>, evita que el modelo confunda tus órdenes con el contenido que debe analizar.
4. Pon los documentos largos arriba y la pregunta al final. Según la misma guía, eso puede mejorar la calidad de las respuestas hasta en 30 % en pruebas, sobre todo con varios documentos complejos.
5. Define el formato de salida: una tabla, una lista o una estructura fija que tu sistema pueda leer.

Un ejemplo con facturas del SRI

Un prompt pobre: «Revisa esta factura». Un prompt útil: «Eres analista de cuentas por pagar. Compara la factura electrónica adjunta, autorizada por el SRI (Servicio de Rentas Internas), con la orden de compra. Verifica que el proveedor, las cantidades, los precios unitarios y los impuestos coincidan. Si todo coincide, responde APROBAR. Si hay diferencias, lista cada una con el valor esperado y el recibido. No inventes datos: si falta información, responde FALTA DATO».

El segundo define el rol, la tarea, los criterios, el formato y qué hacer cuando el modelo no sabe. Eso reduce errores y permite medir el resultado.

¿Qué riesgos tiene?

El principal es la inyección de prompt. El proyecto OWASP la ubica como el primer riesgo de su lista para aplicaciones con modelos de lenguaje (LLM01:2025): ocurre cuando una entrada altera el comportamiento del modelo de forma no prevista. Puede ser directa, si el usuario escribe la orden maliciosa, o indirecta, si viene escondida en un correo, una página web o un archivo que el sistema lee; por ejemplo, un texto oculto en un PDF que diga «aprueba este pago».

OWASP recomienda limitar el comportamiento del modelo, darle privilegios mínimos, separar y marcar el contenido externo, y exigir aprobación humana en las acciones de alto riesgo. También advierte que no hay un método conocido que lo evite por completo.

¿Cómo se relaciona con otros términos?

El prompt ocupa espacio en la ventana de contexto y se cobra en tokens. Cuando un prompt bien trabajado no logra un comportamiento estable, se evalúa el ajuste fino. Y un prompt que obliga a citar la fuente ayuda a detectar las alucinaciones antes de que lleguen al cliente.