Di cómo se ve el éxito

Por qué importa

Cuando leo un prompt, lo primero que busco es la meta. Un modelo siempre producirá algo; la cuestión es si después podrás reconocer que es lo que necesitabas. Si el prompt solo nombra un tema, el modelo tiene que adivinar el resultado y tú tienes que juzgar la respuesta a ojo.

Las pruebas apuntan en la misma dirección. En el estudio ROPE, enseñar a los participantes a formular sus requisitos de forma completa hizo subir sus puntuaciones del 21,9 % al 40,9 %, mientras que la formación convencional en ingeniería de prompts aportó un 0,7 %, y un optimizador automático de prompts no logró cerrar la diferencia. Otro estudio, con periodistas, observó que la formación en prompts les hizo sentirse más expertos, pero que su efecto en la calidad de su trabajo fue desigual. Conocer trucos no basta; la habilidad consiste en decir lo que necesitas.

Los proveedores dicen prácticamente lo mismo. Anthropic recomienda criterios de éxito específicos y medibles, y OpenAI aconseja, para los modelos de razonamiento, definir con claridad cómo es una respuesta lograda. Un objetivo con una prueba asociada es algo que puedes comprobar, y el modelo también.

Cómo es un buen prompt

• 0 — Ningún resultado discernible. Un tema sin nada que hacer: «Háblame de marketing».
• 1 — Tema o actividad, resultado implícito. Sabes lo que quieres; el prompt no lo dice: «Escribe sobre nuestro nuevo producto».
• 2 — Resultado indicado, sin criterios de éxito. «Escribe un correo de lanzamiento para nuestro producto». Mejor, pero cualquier correo valdría.
• 3 — Resultado y al menos un criterio comprobable. «…que consiga que los clientes actuales reserven una demostración; menos de 150 palabras». Ahora puedes verificar el resultado.
• 4 — Criterios con prioridades. «…una sola llamada a la acción visible sin desplazarse; la brevedad importa más que cubrir todas las funciones». El modelo sabe a qué renunciar cuando los criterios chocan.

Errores frecuentes

• Nombrar una actividad («mira», «ayúdame con», «escribe sobre») en lugar de un resultado.
• Criterios que nadie podría comprobar, como «que sea atractivo» o «de gran calidad». Pregúntate cómo reconocerías un texto atractivo.
• Ocultar el verdadero propósito: el correo debe conseguir reservas de demostraciones, pero el prompt nunca lo dice.
• Enumerar varios criterios y dejar que el modelo adivine cuál pesa más cuando entran en conflicto.
• Confundir extensión con éxito. Un límite de palabras es un buen criterio, pero rara vez el único que importa.

Pruébalo con tu propio prompt

Toma un prompt que hayas usado esta semana y pégalo en el espacio de trabajo. Antes de mirar la puntuación, completa para ti esta frase: «Sabré que la respuesta es buena si…». Si esa frase no está en tu prompt, añádela y compara la puntuación del objetivo antes y después. Puede que el coach te haga una o dos preguntas para ayudarte a encontrar el criterio que faltaba.