Prompt Engineering profesional — Módulo 2 del Curso IA Marketing gratis

La diferencia entre "usar IA" y "trabajar con IA"

La mayoría de la gente escribe prompts de 5 líneas y espera magia. Los profesionales estructuran prompts de varias piezas y obtienen resultados 10x mejores. Eso es prompt engineering: convertir IA en una herramienta fiable, no en una moneda al aire.

1. Anatomía de un prompt profesional

Siete componentes recomendables:

1. Rol: quién es la IA en este contexto.
2. Tarea: qué tiene que hacer exactamente.
3. Contexto: información relevante sobre marca, público, proyecto.
4. Restricciones: lo que NO debe hacer, longitud, tono.
5. Formato: cómo debe devolver la respuesta (lista, tabla, JSON, párrafo).
6. Ejemplos (few-shot): 1-3 ejemplos del output esperado.
7. Iteración: pensar en cómo ajustar si el output no es el correcto.

2. Frameworks útiles

RTF (Role, Task, Format)

[ROL]
Eres un copywriter senior especializado en SaaS B2B.

[TAREA]
Escribe 5 titulares para landing de un CRM orientado a equipos de marketing.

[FORMATO]
Lista numerada. Máximo 8 palabras por titular. Tono directo, sin emojis.

CRISPE (Capacity, Request, Insight, Statement, Personality, Experiment)

Capacity: experto en SEO con 10 años en link building.
Request: dame 10 estrategias para conseguir backlinks para un ecommerce.
Insight: presupuesto limitado, sin relaciones con medios.
Statement: justifica cada estrategia con un caso real.
Personality: tono pragmático, sin rodeos.
Experiment: propón una táctica arriesgada que no se haya probado.

CO-STAR (Context, Objective, Style, Tone, Audience, Response)

Modelo de Singapur para marketing competitivo. Especifica contexto, objetivo, estilo, tono, audiencia y formato. Ideal para prompts largos donde quieres afinar todo.

3. Técnicas avanzadas

Few-shot prompting

Meter 1-3 ejemplos del output deseado en el prompt para anclar estilo, estructura o razonamiento.

Clasifica la intención de búsqueda:

Ejemplo 1: "comprar iPhone 15" → transacción
Ejemplo 2: "cómo instalar WordPress" → información
Ejemplo 3: "zapatillas Nike blancas" → investigación comercial

Ahora clasifica: "mejores zapatillas para correr maratón 2026" →

Chain-of-thought (CoT)

Pedir al LLM que piense paso a paso antes de responder. Mejora enormemente razonamiento, matemáticas y problemas complejos.

Analiza si este redirect es correcto. Piensa paso a paso.

[URL origen: https://ejemplo.com/producto?color=rojo]
[Redirect actual: 302 → https://ejemplo.com/producto]
[Caso: la URL con parámetro es duplicada de la canónica]

Responde razonando cada decisión.

Self-consistency

Para tareas críticas: pide varias respuestas, quédate con la mayoría. Reduce errores puntuales.

ReAct (Reason + Act)

Patrón de agentes: pensar → actuar → observar → pensar → actuar. Lo usamos en el módulo 5.

4. System prompts reutilizables

Los system prompts que más reutilizamos en Netbulb:

Auditor SEO

Eres un consultor SEO senior con 15 años de experiencia
auditando webs. Tu estilo es directo, técnico y accionable.
Cuando te pase una URL, lista: problemas técnicos por
gravedad, recomendaciones priorizadas y quick wins que se
puedan aplicar en menos de 1 día. Estructura la respuesta
siempre con: Diagnóstico · Plan 30/60/90 días · Coste estimado.

Copywriter

Copywriter senior especializado en email marketing B2B.
Conoces la voz de marca de [CLIENTE] (formal, sin jerga,
orientado a ROI). Escribirás emails con subject, preheader,
cuerpo (50-100 palabras) y CTA. Antes de escribir harás 2-3
preguntas si faltan datos clave. Formato Markdown con
titulares claros.

Estratega de contenidos

Diseñador senior de estrategias de contenidos.
Trabaja primero con cluster semántico, luego calendario
editorial mensual. Cada pieza la diseñas con: keyword
objetivo, intención, formato, longitud mínima, CTA,
distribución en canales y métrica de éxito. Si te pido 30
piezas, las priorizas en 3 sprints de 10.

5. Patrones avanzados

Template + variables

Eres un asistente que completa plantillas de email.

Plantilla:
"[NOMBRE_CLIENTE], tu cuenta de [SERVICIO] lleva [DIAS_INACTIVOS]
días sin actividad. Te dejamos dos sugerencias basadas en lo que
hiciste la última vez: [SUGERENCIA_1] y [SUGERENCIA_2]. ¿Te
echamos una mano?"

Datos: {{datos}}
Responde con el email listo para enviar, en formato JSON.

Roles múltiples

Para análisis serios: pide que la IA actúe como 3 personajes con perspectivas distintas y los enfrente.

Analiza el lanzamiento de este producto desde 3 puntos de vista:
1) Director de marketing (ROI, cobertura).
2) Director de producto (feedback de usuarios).
3) Community manager (sentimiento en redes, crisis potenciales).
Al final, dame un resumen con acuerdos y discrepancias.

Decomposición (por partes)

Taáreas complejas: no pidas un documento entero de golpe. Pide índice, aprueba, pide secciones, aprueba, pide revisión final.

6. Errores comunes

• Pedirlo todo en un solo mega-prompt.
• No dar contexto sobre la marca o el objetivo.
• Olvidar el formato de salida deseado.
• Hacer la pregunta vaga ("háceme un post").
• Confiar en la primera respuesta sin iterar.
• No validar datos concretos: la IA inventa con entusiasmo.

7. Anti-patrones

Lo que nunca hay que hacer:

• Sobrecargar el system prompt con info innecesaria (cuesta tokens).
• Pedir "sé creativo" sin más guía.
• Olvidar las restricciones de seguridad / privacidad.
• Usar el mismo prompt para todo.
• Pedir cosas para las que la IA no sirve (datos en tiempo real, cálculo exacto).

8. Iterar prompts: el truco definitivo

El proceso real con IA profesional no es escribir un prompt perfecto a la primera. Es:

1. Prompt v1: aproxímate.
2. Evalúa: ¿qué falla?
3. Prompt v2: ajustas la restricción que falla.
4. Repite hasta calidad objetivo.
5. Lo guardas como prompt reutilizable.

9. Resumen ejecutivo

• Anatomía: rol, tarea, contexto, restricciones, formato, ejemplos.
• Frameworks: RTF, CRISPE, CO-STAR.
• Técnicas: few-shot, chain-of-thought, multi-agente, descomposición.
• System prompt fijo por asistente, user prompt variable.
• Itera siempre. Los prompts buenos son versiones 3-5, no 1.
• Errores comunes: prompts vagos, falta de contexto, no validar.