Cómo usar técnicas de prompting avanzado (sin volverte loca en el intento)

Espero que estés tan enganchada como lo estuve yo cuando empecé a bucear en este mundo de las inteligencias artificiales generativas. Lo que al principio parecía ciencia ficción, se ha convertido en una parte esencial de cómo trabajo y cómo ayudo a otros a trabajar mejor. Y esto ha mejorado exponencialmente con el prompting avanzado.

Hoy quiero compartir contigo algunas de las técnicas de prompting más potentes que he probado y que explico en mis formaciones. Te aviso: este artículo no es para hacer scroll rápido. Es para leerlo con calma, marcar ideas, y sobre todo, ¡probarlas! Vamos allá.

¿Qué es la integración del juicio?

Vamos a empezar por una que suena muy seria, pero que es más sencilla de entender de lo que parece: la integración del juicio, o judgment integration. Básicamente, es esa capacidad que necesitamos como usuarios de IA para saber discernir entre lo que es útil y lo que no.

Porque sí, la IA genera resultados. Pero nosotras somos las que tenemos que afinar, ajustar, adaptar y aplicar criterios humanos: contexto, valores, intención.

¿Y qué implica esto? Un proceso cíclico: analizas lo que te da la IA, lo mejoras, lo ajustas a tu proyecto, y lo repites hasta que encaje como un guante. Es un aprendizaje mutuo: la IA mejora, pero tú también mejoras como pensadora estratégica.

Herramientas + Razonamiento: una combinación brutal

Otra técnica de prompting avanzado que me fascina es la que combina IA con herramientas externas. Lo verás como automated reasoning & tools use. Lo que hace es integrar modelos con calculadoras, bases de datos o APIs, para resolver tareas más complejas.

¿Ejemplos?

Diagnósticos, planificación estratégica, informes analíticos… Imagina que la IA no solo redacta, sino que también calcula, cruza datos y toma decisiones con criterio. Vamos, como tener a una analista digital y una redactora en el mismo prompt.

Múltiples prompts, un solo objetivo: la técnica de Dinner Prompting

Esta técnica funciona como una especie de brainstorming entre IA y tú. Le das un objetivo concreto, y ella genera diferentes prompts optimizados, analiza cuál es el más eficaz y lo aplica. Como si tuviera un radar interno para afinar la solución ideal.

Y hablando de afinar…

Active Prompting: cuando la IA te pregunta (sí, ¡te pregunta!)

Una de las cosas más inteligentes que puede hacer una IA es reconocer que no sabe algo. Aquí entra el active prompting, que es cuando la IA detecta que necesita más contexto y, en lugar de inventar o asumir, te lo pregunta.

Este tipo de prompting mejora la precisión, evita malentendidos y hace la conversación mucho más fluida y realista. Si alguna vez has sentido que «la IA no me entiende», esta técnica es tu nueva aliada.

Dirección + Estímulos: cómo guiar a la IA hacia el resultado que buscas

Otra técnica que utilizo mucho es la del directional stimulus prompting. Se basa en guiar a la IA con una instrucción inicial clara, puntos clave para desarrollar el pensamiento, y un proceso de ajuste hasta llegar a una solución bien estructurada.

Es como llevar a la IA de la mano: tú marcas el camino, ella lo recorre contigo. Súper útil en procesos de análisis o estrategia.

Cuando la IA también sabe programar: Program Language Models

Sí, también existen técnicas que combinan lenguaje natural con ejecución de código. Esta se llama Program Language Models y es ideal para tareas que necesitan cálculos, organización de datos, automatización…

¿La clave? No solo generas texto, sino que puedes pedirle a la IA que ejecute pequeños scripts, revise estructuras o solucione errores lógicos. Vamos, como tener un programador en tu equipo sin abrir VS Code.

React Prompting: acción, observación, ajuste

Esta técnica me encanta porque es puro aprendizaje iterativo. Consiste en:

Razonar el problema.
Ejecutar una acción.
Observar el resultado.
Repetir hasta dar con la mejor solución.

Es muy útil para procesos que requieren varios intentos o validaciones. Yo la uso mucho en diseño de workflows automatizados o cuando quiero probar diferentes estructuras de contenido.

Reflexión: pensar sobre lo que hemos hecho (y mejorarlo)

El reflection prompting simula justo eso: una reflexión. Primero se genera una respuesta, luego se analiza críticamente, se detectan errores y se propone una mejora.

Es ideal para proyectos donde la calidad del resultado importa mucho, como presentaciones, estrategias o mensajes clave. Te permite darle una segunda vuelta a lo generado sin tener que empezar de cero.

Multimodal CoT: cuando texto e imagen se combinan

¿Y si además de texto, trabajamos con imágenes, gráficos o esquemas? Eso es lo que hace el multimodal chain of thought prompting. Mezcla distintos formatos de información en el proceso de razonamiento.

Yo lo uso, por ejemplo, para interpretar informes de SEO donde hay que analizar gráficos complejos o mapas de calor. La IA puede ayudarte a extraer conclusiones de forma mucho más visual y completa.

Graph Prompting: mapas mentales para la IA

Imagina que estructuras tus ideas en forma de red de conceptos conectados. Eso es el graph prompting. Lo que haces es crear nodos (conceptos clave), conectarlos entre sí, y permitir que la IA navegue por esa red para entender mejor el problema.

Es una técnica prompting avanzado, sí, pero muy útil cuando trabajas con información densa o con muchos matices (como en proyectos formativos, funnels, estrategias multicanal…).

Self-consistency: varias rutas, una mejor solución

Aquí lo que haces es pedirle a la IA que explore diferentes caminos para resolver un problema y, después, comparar los resultados. Lo mejor es que puedes seleccionar la opción más sólida… ¡o combinar lo mejor de cada una!

Esto es ideal para ideas creativas, campañas o incluso nombres de producto. Cuantas más versiones, más claridad tendrás sobre lo que realmente funciona.

Knowledge Generation: cuando la IA estudia antes de responder

A veces la IA necesita «leer» antes de hablar. Y eso es exactamente lo que permite esta técnica. En lugar de dar una respuesta directa, primero genera un contexto, estudia la información clave, la organiza… y entonces responde.

Lo uso para temas complejos o especializados, como estrategia empresarial, IA aplicada a sectores concretos o tendencias emergentes. Y el resultado es muchísimo más profundo y fundamentado.

Prompt Chaining: divide y vencerás

Por último, una técnica que suelo aplicar a diario: prompt chaining. Consiste en dividir una gran tarea en subtareas pequeñas, resolver cada una con un prompt específico, y luego integrar los resultados.

¿Para qué sirve esto? Para todo. Desde montar un plan estratégico completo hasta generar una propuesta para cliente. Es como crear un flujo de trabajo inteligente con la IA como aliada utilizando prompting avanzado.

Sé que te he soltado muchas técnicas, nombres raros y estructuras nuevas. Pero quédate con esto: no se trata de dominar todas de golpe. Se trata de experimentar, probar, fallar, aprender y adaptar.

Porque la IA generativa no es magia. Es una herramienta. Y cuanto mejor aprendas a usarla, más potente será su impacto en tu negocio, tu contenido o tu estrategia.

Así que te animo a que empieces. Usa la herramienta que tengas: ChatGPT, Midjourney, Sora, la que sea. Pero empieza. Y hazlo sabiendo que la clave está en cómo piensas tú, no solo en lo que te contesta ella.