Los 5 errores más comunes al hacer indicaciones (y cómo corregirlos)

Introducción

El 'prompting' rápidamente se está convirtiendo en una de las habilidades más valiosas en la era de la IA. Ya sea que estés usando ChatGPT, Claude, Gemini, u otro LLM, cómo lo preguntes determina lo que obtienes. Sin embargo, la mayoría de los usuarios caen en las mismas trampas que llevan a respuestas vagas, poco útiles o incluso incorrectas.

En Groath.ai, trabajamos con IA todos los días para crear flujos de trabajo más inteligentes, agentes de marketing y herramientas creativas — y hemos notado que los mismos cinco errores aparecen repetidamente. Vamos a verlos, con ejemplos claros y soluciones rápidas.

1. Ser Demasiado Vago

❌ Error: Hacer preguntas como “Escribe un artículo sobre productividad.”

✅ Solución: Agrega contexto, audiencia, tono y objetivo. Por ejemplo:

“Escribe un artículo de 500 palabras sobre la productividad para fundadores de startups que tienen problemas de concentración. Mantenlo motivador pero práctico, y termina con un llamado a la acción.”

Por qué importa:

Las herramientas de IA no pueden leer tu mente. Cuanto más contexto proporciones, más cercano será el resultado a lo que realmente necesitas.

2. Pedir Resultados en Lugar de Razonamiento

❌ Error: Ir directamente al resultado final — por ejemplo, “Hazme un plan de SEO.”

✅ Solución: Pide al modelo que piense o planifique primero:

“Enumera los pasos que tomarías para crear un plan de SEO para una startup SaaS B2B, luego escribe el plan.”

Por qué importa:

Al pedir un razonamiento antes de escribir, obtienes salidas de mayor calidad y estructuradas, y evitas resultados superficiales o repetitivos.

3. Ignorar la Iteración

❌ Error: Tratar el 'prompting' como una tarea de un solo intento.

✅ Solución: Usa bucles de conversación. Por ejemplo:

“Es un buen comienzo. Ahora hazlo más conciso y añade ejemplos.”

Por qué importa:

El 'prompting' es un diálogo. Cada ronda refina el resultado, como trabajar con un diseñador o editor, no un motor de búsqueda.

4. No Definir el Rol o la Perspectiva

❌ Error: Decir “Explica SEO” sin contexto.

✅ Solución: Dale a la IA un rol:

“Eres un experto en SEO explicando los fundamentos de SEO a un becario de marketing principiante. Usa analogías simples.”

Por qué importa:

Los LLM pueden adaptar su estilo y experiencia, pero solo si les dices quién se supone que deben ser.

5. Olvidar el Formato y las Limitaciones

❌ Error: Pedir contenido sin estructura — por ejemplo, “Resume este artículo.”

✅ Solución: Añade formato y limitaciones:

“Resume este artículo en 3 puntos clave y una conclusión principal, bajo 100 palabras.”

Por qué importa:

La claridad en la estructura lleva a claridad en los resultados. Las limitaciones hacen que el modelo priorice calidad sobre cantidad.

Tabla de Referencia Rápida

Consejo Profesional: Estratifica tus Prompts

En lugar de escribir un único gran prompt, apílcalos lógicamente. Comienza con investigación (por ejemplo, “Enumera 5 enfoques clave para este tema”), luego redacta (“Ahora escribe la introducción para el mejor enfoque”), y luego refina (“Haz que suene más confiado y moderno”). Este 'prompting' escalonado imita los flujos de trabajo humanos reales.

FAQ

¿Necesito escribir prompts largos para obtener mejores resultados?

No necesariamente — necesitas prompts claros. Largo no significa mejor; la claridad y estructura sí.

¿Debo usar marcos de prompt sofisticados (como RICCE o CO-STAR)?

Pueden ayudar, pero incluso una estructura simple (contexto → tarea → tono → formato → restricciones) funciona igual de bien.

¿Cómo sé si mi prompt es bueno?

Si puedes leerlo y entender al instante lo que esperarías como resultado, está bien. Si no, la IA tampoco lo hará.

¿Cuál es la forma más rápida de mejorar en 'prompting'?

Practica con bucles de retroalimentación. Pregunta al modelo, “¿Cómo podría mejorar este prompt?” — y aprenderás rápido.

¿Puede el 'prompting' reemplazar la verdadera experiencia?

No — el 'prompting' amplifica tu experiencia. Cuanto mejor comprendas tu campo, mejores serán tus prompts (y resultados).

Conclusión

El 'prompting' no se trata solo de hablar con IA — se trata de comunicar ideas claramente. Como cualquier habilidad, mejora con retroalimentación, reflexión y creatividad. Comienza pequeño, itera a menudo, y recuerda: la IA es tan buena como tu próxima pregunta.

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