Chain of Thought: el secreto de los prompts.
A medida que avanzo en el uso diario de la inteligencia artificial, hay una técnica que no dejo de recomendar a quienes me preguntan cómo sacar el máximo partido de las herramientas generativas: el chain of thought prompting. Y es que cuanto más profundizas en este enfoque, más te das cuenta de que no se trata solo de mejorar los resultados, sino de cambiar la manera en la que piensas y resuelves problemas junto a la IA.
Hoy quiero contarte por qué esta es mi técnica favorita y cómo puedes aplicarla en tus propios proyectos, desde la estrategia de contenidos hasta la automatización de procesos de negocio. Así que acompáñame, que vamos paso a paso.
- ¿Qué es el chain of thought prompting?
- Ventajas clave de pensar paso a paso con la IA
- Ejemplo práctico: crear un plan de entrenamiento con IA
- Aplicación en estrategias de marketing digital
- Cómo entrenar tu cerebro (y a la IA) para usar esta técnica
- El impacto del chain of thought prompting en la productividad
- Nuevos roles y desafíos de adaptación
- Reflexión final
¿Qué es el chain of thought prompting?
Lo primero es entender de qué estamos hablando. El chain of thought prompting (o «cadena de pensamiento») consiste en pedirle a la IA que resuelva un problema desglosándolo en pasos lógicos y estructurados, en lugar de ofrecer una respuesta inmediata.
¿Por qué es tan potente? Porque este enfoque imita cómo funciona nuestro propio cerebro cuando afrontamos un reto complejo: dividiendo el proceso en etapas y razonando en cada una de ellas.
Ejemplo básico
Supongamos que quieres abrir una tienda online. En lugar de preguntar «¿Cómo abro una tienda online?», planteas:
- Paso 1: Elegir productos.
- Paso 2: Configurar la plataforma.
- Paso 3: Definir la estrategia de promoción.
Y le pides a la IA que te ayude a reflexionar en cada paso. El resultado es mucho más rico y personalizado.
Ventajas clave de pensar paso a paso con la IA
Este enfoque tiene varios beneficios que he comprobado una y otra vez en mis propios procesos. Te los explico con más detalle para que veas por qué merece tanto la pena incorporarlo a tu forma de trabajar con IA:
Reduce errores
Cuando pedimos a la IA que piense paso a paso, estamos, en el fondo, creando una red de seguridad contra posibles errores o inconsistencias.
Si simplemente lanzas una pregunta abierta, la IA tenderá a ofrecer una respuesta directa —y a veces demasiado simplificada— que puede contener fallos lógicos o basarse en suposiciones no verificadas.
Sin embargo, al desglosar el razonamiento, podemos observar cómo llega a cada conclusión. Y esto nos permite:
Detectar posibles pasos saltados o poco fundamentados.
Identificar errores conceptuales.
Aclarar términos o premisas que hayan quedado ambiguas.
En definitiva, el proceso se vuelve más transparente y fácil de validar.
Mejora la calidad de las respuestas
Cuando clarificas el proceso que la IA debe seguir, estás ayudándole a generar respuestas mucho más elaboradas y ajustadas a tus necesidades.
Piensa que los modelos de lenguaje funcionan muy bien cuando entienden el contexto y la estructura de la tarea. Si tú mismo defines esa estructura (por ejemplo, “vamos a analizar primero X, luego Y, y por último Z”), la IA puede:
Ajustar mejor su conocimiento a cada fase del análisis.
Ofrecer detalles más precisos y coherentes.
Construir una argumentación sólida y progresiva.
Este es uno de los grandes secretos para pasar de prompts básicos a resultados de alto nivel: ayudar a la IA a pensar de forma ordenada y profunda.
Facilita abordar tareas complejas
El chain of thought prompting es especialmente útil para problemas que requieren varias etapas de análisis o que tienen múltiples variables a tener en cuenta.
Por ejemplo:
Diseñar una estrategia de contenidos multicanal.
Optimizar un proceso interno de negocio.
Planificar un lanzamiento de producto.
En estos casos, si simplemente pides a la IA “hazme una estrategia” o “optimiza este proceso”, es muy probable que recibas una respuesta superficial.
Sin embargo, si estructuramos el prompt en pasos (“Primero analicemos los objetivos. Después el público. Luego las plataformas. Finalmente los KPIs…”), la IA puede abordar cada etapa con más profundidad y ofrecer un resultado final mucho más robusto.
Este enfoque te permite aprovechar de verdad la capacidad de razonamiento de los modelos generativos.
Fomenta el aprendizaje conjunto
Este es uno de mis aspectos favoritos del chain of thought prompting: nos obliga a pensar junto con la IA, no a delegar por completo.
Cuando trabajamos en modo “respuesta instantánea”, es fácil caer en la trampa de aceptar lo que la IA dice sin cuestionarlo. Pero al pedirle que piense paso a paso:
Tú mismo vas reflexionando a la par que ella.
Aprendes a identificar qué partes del razonamiento son válidas y cuáles hay que revisar.
Te conviertes en un interlocutor más activo y crítico.
Esto convierte la interacción en un proceso de aprendizaje conjunto: tú ayudas a la IA a razonar mejor, y la IA te ayuda a estructurar y clarificar tu propio pensamiento.
Como digo siempre: no se trata de que la IA trabaje “por ti”, sino contigo. Y el chain of thought prompting es una herramienta clave para lograr ese tipo de colaboración inteligente.
Ejemplo práctico: crear un plan de entrenamiento con IA
Para que veas el impacto real de esta técnica, te comparto un ejemplo que utilizo en mis clases:
Prompt básico
«Hazme un plan de entrenamiento para un triatlón.»
Resultado: respuesta genérica, basada en un perfil promedio, poco personalizada.
Prompt mejorado con chain of thought prompting
«Tengo mi primer Ironman en 6 meses. Solo he hecho un triatlón en mi vida y llevo 3 meses sin entrenar. Peso 61 kg, mido 1,60 m y estoy en sobrepeso. Tengo acceso a piscina y equipamiento básico en casa. Diseña un plan paso a paso para llegar en forma, incluyendo nutrición y gestión del peso.»
¿El resultado? Un plan personalizado, adaptado a mis circunstancias, que contempla:
- Fases de adaptación.
- Desarrollo aeróbico.
- Trabajo específico para el pico de rendimiento.
- Plan de nutrición.
- Manejo del peso y recomendaciones específicas.
Este nivel de detalle solo se logra cuando guías a la IA para que piense paso a paso.
Aplicación en estrategias de marketing digital
Pasemos a un ejemplo directamente aplicable a tu negocio: diseñar un plan de contenidos para redes sociales.
Prompt genérico
«Hazme un plan de contenidos para redes sociales.»
Limitaciones: sin información del negocio ni del público objetivo.
Resultado: plan genérico que no aporta valor.
Prompt optimizado con chain of thought prompting
«Quiero un plan de contenidos para el próximo mes. Tengo una empresa de marketing digital enfocada en emprendedores y pequeñas empresas. Nuestro objetivo es ofrecer consejos prácticos que puedan implementar rápidamente. Plataformas: Instagram, LinkedIn y YouTube. Estructura el plan en pasos claros e incluye ejemplos de publicaciones.»
El resultado será:
- Definición del tema del mes.
- Objetivos claros: engagement, visibilidad y generación de leads.
- Calendario concreto de publicaciones.
- Tipo de contenido adaptado a cada plataforma.
Otra vez, pensar en cadena permite obtener soluciones útiles y accionables.
Cómo entrenar tu cerebro (y a la IA) para usar esta técnica
Como todo, el chain of thought prompting requiere práctica. Te comparto algunos consejos que me han funcionado:
1. Descompón el problema
Antes de lanzar el prompt, reflexiona sobre los pasos que implica la tarea. Cuanto más claro tengas el proceso, mejor orientarás a la IA.
2. Guía el razonamiento
Pide explícitamente que la IA piense paso a paso. Por ejemplo:
- «Vamos a analizar este problema en etapas. Empecemos por…»
- «Antes de dar una respuesta, reflexionemos juntos sobre…»
3. Itera y afina
No te conformes con la primera respuesta. Refina el prompt, aporta más contexto, pide clarificaciones. La mejora incremental es clave.
4. Adapta la técnica a diferentes contextos
El chain of thought prompting es versátil:
- Estrategias de marketing.
- Diseño de productos.
- Automatización de procesos.
- Desarrollo personal (planes de formación, rutinas de salud).
La clave está en entrenarte para pensar siempre en «modo cadena».
El impacto del chain of thought prompting en la productividad
No es casualidad que grandes consultoras como McKinsey estén destacando cada vez más el potencial de la IA generativa para transformar la productividad y la capacidad de innovación de las empresas. Y es que cuando combinas el uso de inteligencia artificial con una técnica tan poderosa como el chain of thought prompting, los resultados se multiplican.
Por un lado, logras acelerar procesos que antes podían llevar horas o incluso días. Al estructurar el razonamiento de la IA paso a paso, obtienes respuestas mucho más ajustadas y precisas, lo que reduce el tiempo necesario para iterar y llegar a una buena solución. Además, esta técnica te permite optimizar la calidad de tus decisiones. Al no limitarte a una respuesta superficial, sino profundizar en cada etapa del análisis, las conclusiones que obtienes son más sólidas y útiles para la toma de decisiones estratégicas.
Otro gran beneficio es que te ayuda a automatizar tareas rutinarias y repetitivas, permitiéndote así centrar tu tiempo y energía en aspectos más estratégicos y creativos. Esto es clave en un entorno como el marketing digital, donde el valor diferencial lo aporta precisamente la capacidad de pensar, innovar y conectar con las personas.
Eso sí, todo esto requiere un cambio de mentalidad. No se trata solo de «preguntar a la IA» como si fuera un buscador avanzado, sino de aprender a trabajar con ella como un verdadero socio intelectual. Y ahí es donde el chain of thought prompting marca la diferencia.
Nuevos roles y desafíos de adaptación
El avance imparable de la IA generativa no significa que vayamos a ver desaparecer empleos de un día para otro. Lo que sí veremos —y ya estamos viendo— es una profunda transformación de muchos roles profesionales. Aparecerán nuevas posiciones vinculadas a la gestión y optimización de sistemas de IA, a la creación de contenido avanzado adaptado a nuevos formatos y canales, y a la supervisión de procesos automatizados que requieren un control y una comprensión humana.
En este nuevo contexto, será fundamental que las personas desarrollen habilidades adaptadas a esta nueva realidad. No basta con saber usar herramientas de IA: será clave dominar la formulación de prompts avanzados, tener un pensamiento crítico que permita evaluar los resultados que ofrece la inteligencia artificial y comprender en profundidad cómo «piensa» y razona un modelo de IA para poder colaborar con él de forma eficaz.
El chain of thought prompting, precisamente, es uno de los mejores entrenamientos para desarrollar estas capacidades. Porque te enseña a estructurar el pensamiento, a guiar el razonamiento de la IA y a convertir cada interacción en una oportunidad de aprendizaje y mejora conjunta.
Reflexión final
Cada vez que utilizo esta técnica, me reafirmo en su potencial. No es magia ni tecnicismo: es una forma de colaborar con la inteligencia artificial de manera más consciente y efectiva.
Te invito a que lo pruebes. Elige un problema real de tu negocio o de tu vida personal y plantea a la IA un chain of thought prompting bien estructurado. Verás cómo no solo mejora la respuesta, sino tu propio proceso de pensamiento.
Recuerda: el futuro del marketing (y de muchos otros ámbitos) pasará por saber cómo dialogar con la IA. Y dominar el arte de pensar en cadena es uno de los primeros pasos en ese camino.