Por qué fallan la mayoría de los prompts

Antes de aprender a escribir buenos prompts, es crucial entender por qué la mayoría fallan. En esta lección, diseccionaremos los errores más comunes.

El problema fundamental

La mayoría de personas escribe prompts como si hablara con un humano que ya conoce su contexto. Pero los LLMs son como empleados brillantes en su primer día: no saben nada de ti, tu empresa, ni lo que necesitas.

Ejemplo del mundo real

Prompt típico:

Escribe una propuesta para el cliente

Lo que el usuario espera: Una propuesta profesional, adaptada a su industria, con el tono correcto, de la longitud apropiada.

Lo que obtiene: Una propuesta genérica, probablemente demasiado formal o informal, con estructura que no usa, y que requiere reescritura casi completa.

El problema no es la IA—es el prompt.

Los 5 errores fatales de los prompts

Error #1: Falta de contexto

Prompt sin contexto:

Dame ideas para aumentar ventas

El modelo piensa: ¿Ventas de qué? ¿B2B o B2C? ¿Online o físico? ¿Presupuesto? ¿Qué han intentado?

Prompt con contexto:

Soy director comercial de una empresa de software B2B
que vende CRM a pymes en México. Nuestro producto cuesta
$500/mes. El equipo de ventas tiene 5 personas y hacemos
principalmente venta consultiva por videollamada.

Necesito ideas para aumentar ventas en Q2.

Regla: Siempre pregúntate "¿Qué contexto necesita saber la IA para responder bien?"

Error #2: Ambigüedad

Las palabras tienen múltiples significados. Lo que es obvio para ti no lo es para la IA.

Prompt ambiguo:

Hazlo más profesional

Problemas:

¿Qué significa "profesional"? ¿Formal? ¿Sin jerga? ¿Más datos?
"Más" comparado con qué estándar
¿Profesional para qué audiencia?

Prompt específico:

Reescribe el texto con:
- Tono formal pero accesible
- Elimina cualquier jerga técnica
- Agrega datos específicos donde sea posible
- Mantén oraciones de máximo 20 palabras
- El lector es un CEO no técnico

Error #3: Instrucciones incompletas

Prompt incompleto:

Escribe un email de seguimiento

Lo que falta:

¿Seguimiento de qué?
¿A quién va dirigido?
¿Cuál es el objetivo?
¿Qué tono usar?
¿Qué longitud?
¿Debe incluir call-to-action?

Prompt completo:

Escribe un email de seguimiento para:

Destinatario: Laura Méndez, Gerente de Operaciones en LogiTech
Contexto: Tuvimos una demo de nuestro software hace 3 días.
Mostró interés pero dijo que necesitaba consultarlo con su equipo.

Objetivo: Agendar una segunda llamada para responder preguntas
Tono: Profesional pero cálido, no presionar
Longitud: Máximo 100 palabras
Call-to-action: Proponer 2-3 horarios específicos esta semana

Error #4: No especificar formato

El modelo no sabe qué formato necesitas a menos que lo digas.

Prompt sin formato:

Dame las ventajas de nuestro producto

Resultado probable: Párrafos largos difíciles de escanear.

Prompt con formato:

Lista las 5 principales ventajas de [producto] para [audiencia].

Formato:
- Título de la ventaja (máximo 5 palabras)
- Explicación (1-2 oraciones)
- Ejemplo concreto

Usa viñetas, no párrafos.

Formatos comunes que puedes especificar:

Bullets/viñetas
Tabla
Lista numerada
Párrafos (especificar cuántos)
Headers con secciones
Email con saludo/cuerpo/despedida
JSON o formato estructurado

Error #5: No dar ejemplos

Los LLMs aprenden increíblemente bien de ejemplos. No darlos es desperdiciar una herramienta poderosa.

Prompt sin ejemplo:

Escribe un titular llamativo para mi artículo sobre productividad

Prompt con ejemplo:

Escribe 5 titulares llamativos para mi artículo sobre productividad.

El artículo es sobre cómo la técnica Pomodoro puede ayudar
a profesionales a completar más tareas sin agotarse.

Estilo de titulares que me gustan (usa como referencia):
- "Dejé de trabajar 10 horas al día y mi productividad se duplicó"
- "El truco de 25 minutos que usan los CEOs de Silicon Valley"

NO me gustan titulares como:
- "5 tips para ser más productivo" (muy genérico)
- "La guía definitiva de productividad" (muy cliché)

El costo de los prompts pobres

Un prompt mal escrito no solo produce malos resultados—te cuesta tiempo.

Ciclo del prompt pobre:

Prompt vago → Respuesta genérica → Reescritura manual → Frustración
     ↑                                                        ↓
     ←←←←←←←←←←← Repetir el proceso ←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←←

Tiempo típico:

Escribir prompt vago: 30 segundos
Leer respuesta genérica: 2 minutos
Editar manualmente: 15 minutos
Total: ~18 minutos para resultado mediocre

Ciclo del prompt efectivo:

Prompt detallado → Respuesta útil → Ajustes menores → Listo

Tiempo típico:

Escribir prompt detallado: 3 minutos
Leer respuesta: 2 minutos
Ajustes menores: 3 minutos
Total: ~8 minutos para resultado de calidad

Ejercicio: Diagnostica tus prompts

Toma los últimos 3 prompts que hayas usado con IA y evalúalos:

Checklist de diagnóstico:

Criterio	✓	✗
¿Incluye contexto relevante?
¿Es específico (sin ambigüedades)?
¿Tiene instrucciones completas?
¿Especifica el formato deseado?
¿Incluye ejemplos o referencias?

Si marcaste más ✗ que ✓, tienes oportunidades de mejora significativas.

El mindset del Prompt Engineer

Cambiar cómo piensas sobre los prompts:

Pensamiento antiguo	Pensamiento de Prompt Engineer
"La IA debería entender"	"Debo ser explícito"
"Voy a probar y ver"	"Voy a diseñar el prompt"
"Es culpa de la IA"	"Puedo mejorar mi prompt"
"Un prompt simple bastará"	"Invertir en el prompt ahorra tiempo"

Puntos clave de esta lección

Los prompts fallan principalmente por falta de contexto, no por limitaciones de la IA
Los 5 errores fatales: sin contexto, ambigüedad, instrucciones incompletas, sin formato, sin ejemplos
Un buen prompt toma más tiempo de escribir pero ahorra tiempo total
Piensa en el prompt como una inversión, no un gasto de tiempo

Próxima lección

Ahora que conoces los errores comunes, en la siguiente lección aprenderás el Framework CRISPE—una estructura probada para crear prompts perfectos consistentemente.

Quiz de comprensión

¿Cuál es la causa más común de prompts que fallan?
¿Por qué dar ejemplos mejora significativamente los resultados?
¿Cómo justificas invertir más tiempo en escribir un prompt detallado?