Few-Shot Learning: Enseña con ejemplos

Few-Shot Learning es la técnica de incluir ejemplos en tu prompt para que la IA entienda exactamente qué tipo de output quieres. Es como mostrarle a alguien una foto de lo que quieres en lugar de solo describirlo.

¿Qué es Few-Shot Learning?

Few-Shot significa "pocos ejemplos". Le das al modelo 1-5 ejemplos del formato o estilo que quieres, y el modelo replica el patrón.

Terminología:

Término	Significado
Zero-shot	Sin ejemplos (solo instrucciones)
One-shot	Un ejemplo
Few-shot	2-5 ejemplos
Many-shot	Muchos ejemplos (raro, consume contexto)

Por qué funciona tan bien

Los LLMs son extraordinarios reconociendo y replicando patrones. Un ejemplo vale más que mil palabras de instrucciones porque:

Elimina ambigüedad - El modelo VE exactamente qué quieres
Define formato - Estructura, longitud, estilo quedan claros
Establece tono - El ejemplo transmite matices difíciles de explicar
Reduce errores - Menos espacio para malinterpretación

Estructura básica de Few-Shot

INSTRUCCIONES:
[Qué quieres que haga]

EJEMPLOS:

Entrada: [Ejemplo de input 1]
Salida: [Ejemplo de output 1]

Entrada: [Ejemplo de input 2]
Salida: [Ejemplo de output 2]

AHORA TÚ:

Entrada: [Tu input real]
Salida:

Ejemplos prácticos

Ejemplo 1: Transformar datos a formato específico

Sin few-shot:

Convierte estos datos de clientes a un formato estructurado.

Juan García, CEO, TechCorp, juan@techcorp.com, le interesa automatización

Resultado: Formato impredecible.

Con few-shot:

Convierte información de clientes al formato estructurado mostrado.

EJEMPLOS:

Entrada: María López, Directora de Marketing, Acme Inc, maria@acme.com,
         busca solución de analytics
Salida:
- Nombre: María López
- Cargo: Directora de Marketing
- Empresa: Acme Inc
- Email: maria@acme.com
- Interés: Solución de analytics
- Siguiente paso: Demo de producto

Entrada: Carlos Ruiz, CTO, StartupXYZ, carlos@startupxyz.io,
         evaluando herramientas de BI
Salida:
- Nombre: Carlos Ruiz
- Cargo: CTO
- Empresa: StartupXYZ
- Email: carlos@startupxyz.io
- Interés: Herramientas de BI
- Siguiente paso: Llamada técnica

AHORA:

Entrada: Juan García, CEO, TechCorp, juan@techcorp.com,
         le interesa automatización
Salida:

Ejemplo 2: Estilo de escritura específico

Sin few-shot:

Escribe un post de LinkedIn sobre productividad con tono casual.

Con few-shot:

Escribe un post de LinkedIn. Replica el estilo de estos ejemplos:

EJEMPLO 1:
La semana pasada perdí 3 horas buscando un email.

No es broma. Tres horas.

Eso me hizo cambiar completamente cómo organizo mi bandeja de entrada.

Ahora uso estas 3 reglas:
→ Inbox zero al final de cada día
→ Carpetas por proyecto, no por persona
→ Si requiere más de 2 min, va a tareas

¿Resultado? Esta semana encontré todo en menos de 30 segundos.

¿Cuál es tu truco para manejar el email?

EJEMPLO 2:
Dejé de hacer listas de tareas.

Sí, leíste bien.

Después de 10 años de GTD, Todoist, y mil apps más...
descubrí que mi problema no era organización.

Era decir que NO.

Ahora tengo una regla:
Si no cabe en mi calendario, no existe.

Brutal pero efectivo.

AHORA ESCRIBE sobre: Los beneficios de tomar breaks cada 90 minutos

Ejemplo 3: Clasificación consistente

Few-shot para clasificar emails:

Clasifica emails de clientes en categorías.

EJEMPLOS:

Email: "Hola, no puedo acceder a mi cuenta desde ayer"
Categoría: Soporte Técnico
Urgencia: Alta
Acción: Escalar a equipo técnico

Email: "¿Tienen descuento para equipos de más de 50 personas?"
Categoría: Ventas
Urgencia: Media
Acción: Asignar a ejecutivo de cuentas

Email: "Quiero cancelar mi suscripción"
Categoría: Retención
Urgencia: Alta
Acción: Escalar a equipo de retención

AHORA CLASIFICA:

Email: "El reporte que generé tiene datos incorrectos del mes pasado"

Ejemplo 4: Respuestas a objeciones de ventas

Genera respuestas a objeciones de ventas siguiendo este formato y tono:

EJEMPLOS:

Objeción: "Es muy caro"
Respuesta: "Entiendo la preocupación por la inversión. Déjame preguntarte:
¿cuánto te cuesta actualmente [problema que resolvemos]? Nuestros clientes
típicamente recuperan la inversión en 3-4 meses solo en ahorro de tiempo.
¿Te gustaría que revisemos los números juntos con datos de tu situación?"

Objeción: "Ya tenemos una solución"
Respuesta: "Tiene sentido—nadie cambia algo que funciona bien. Curiosidad:
¿hay algo que tu solución actual no hace que te gustaría que hiciera?
Muchos de nuestros mejores clientes no nos buscaban, pero descubrieron
que [beneficio diferenciador] les cambió el juego."

AHORA:

Objeción: "Necesito consultarlo con mi equipo"
Respuesta:

Tipos de ejemplos que puedes usar

1. Ejemplos positivos

Lo que SÍ quieres (los más comunes)

2. Ejemplos negativos (anti-ejemplos)

Lo que NO quieres:

BIEN:
"El proyecto se completó exitosamente"

MAL (evitar):
"El proyecto se terminó de manera exitosa y satisfactoria logrando
todos los objetivos propuestos inicialmente" (demasiado verboso)

3. Ejemplos con variaciones

Muestra el rango aceptable:

EJEMPLO CORTO (mínimo aceptable):
"Reunión productiva. Definimos OKRs Q2. Próximo paso: revisión lunes."

EJEMPLO MEDIO (ideal):
"Reunión de planificación Q2 con equipo de producto.
Acordamos 3 OKRs principales:
1. Aumentar retención 10%
2. Lanzar feature X
3. Reducir bugs críticos 50%
Próxima revisión: lunes 15 a las 10am."

EJEMPLO LARGO (máximo aceptable):
[versión más detallada]

Cuántos ejemplos usar

Situación	Ejemplos recomendados
Tarea simple, formato claro	1
Tarea con matices de estilo	2-3
Clasificación con varias categorías	1 por categoría
Tarea compleja con variaciones	3-5

Tip: Más no siempre es mejor. Demasiados ejemplos consumen tokens y pueden confundir. Empieza con 2 y agrega si es necesario.

Combinando Few-Shot con otras técnicas

Few-Shot + CRISPE:

CONTEXTO: [Tu contexto]

ROL: Actúa como [rol]

INSTRUCCIONES: [Qué hacer]

EJEMPLOS:
[Ejemplo 1]
[Ejemplo 2]

ESPECÍFICOS: [Detalles adicionales]

AHORA: [Tu input]

Few-Shot + Chain of Thought:

Resuelve problemas como en estos ejemplos, mostrando tu razonamiento:

EJEMPLO:
Problema: ¿Deberíamos lanzar el producto en Q1 o Q2?
Razonamiento:
1. Q1: Mercado menos saturado pero equipo no está listo
2. Q2: Más competencia pero producto más pulido
3. Riesgo Q1: Producto buggy daña reputación
4. Riesgo Q2: Competidor toma market share
Conclusión: Q2, porque la reputación es más difícil de recuperar

AHORA:
Problema: [Tu problema]

Ejercicio práctico

Crea un prompt few-shot para una tarea que hagas regularmente:

Plantilla:

TAREA:
[Describe qué quieres lograr]

EJEMPLOS:

Ejemplo 1:
Input: [ejemplo de entrada]
Output: [ejemplo de salida ideal]

Ejemplo 2:
Input: [otro ejemplo de entrada]
Output: [otra salida ideal]

AHORA:
Input: [tu caso real]
Output:

Puntos clave de esta lección

Few-shot = enseñar con ejemplos (1-5 típicamente)
Un buen ejemplo vale más que mil palabras de instrucciones
Incluye ejemplos positivos y opcionalmente negativos
2-3 ejemplos suelen ser suficientes para la mayoría de tareas
Combina con CRISPE y Chain of Thought para máximo poder

Próxima lección

Aprenderás Role Playing: cómo asignar personalidades y perspectivas específicas a la IA para transformar sus respuestas.

Quiz de comprensión

¿Qué significa "few-shot" y cuántos ejemplos típicamente incluye?
¿Por qué un ejemplo es más efectivo que una descripción detallada?
¿Cuándo usarías anti-ejemplos (ejemplos de lo que NO quieres)?