Intro_ingenieria_prompts
CONSEJO RECTOR SBD
Secretaría Técnica ....................................................................
UIE001-UIE-M-001 Manual Introductorio a la Ingeniería
de PROMPTS
2
Sobre el manual:
Este manual es un primer esfuerzo para promover desde la Dirección de Estrategia
Digital y la Unidad de Inteligencia Empresarial, la actualización de conocimientos en los
colaboradores del SBD y lectores del manual a las nuevas tecnológicas como la
inteligencia artificial, enfocándose en la importancia de hacer consultas de forma correcta
por medio de la buena construcción de prompts.
Propiedad Intelectual y Uso de AI:
Este documento está protegido por la licencia de Creative Commons. Los términos
pueden ser consultados accediendo al vínculo:
Se prohíbe la reproducción parcial o total, directa o indirecta del contenido de esta obra
sin la autorización previa y por escrito del titular de los derechos patrimoniales, conforme
a lo establecido en la Ley N° 6683 Sobre Derechos de Autor y Derechos Conexos y, en
su caso, por los tratados internacionales. Para solicitudes favor comunicarse por escrito
al contacto indicado.
Nota: Este documento contiene información generada con inteligencia artificial para la
creación de ejemplos adaptados al Sistema de Banca para el Desarrollo (secciones 2, 3
y 4 de la Parte I), así como la adaptación de los ejemplos a Ciencia de Datos con R (Parte
II) se utilizó el Modelo GPT-4o de ChatGPT https://chatgpt.com, OpenAI (oct-24 – feb-
25). Dicha información fue revisada por el autor para asegurar la precisión y relevancia
dentro de la temática.
Para cita:
Alpízar, JG. (2025). Introducción a la ingeniería de prompts. Sistema de Banca para el
Desarrollo. Secretaría Técnica. www.sbdcr.com
Contacto:
Si desea ahondar más sobre el presente tema puede escribir al siguiente correo:
inteligenciaempresarial@sbdcr.com Unidad de Inteligencia Empresarial - SBD.
3
CONTENIDO
1.1. Objetivo ....................................................................................................... 10
1.2. Alcance ........................................................................................................ 10
1.3. Funcionalidad ............................................................................................... 10
1.4. Marco Jurídico ............................................................................................. 10
INTRODUCCIÓN .................................................................................................... 12
Primera parte: Introducción a ingeniería de PROMPTS ......................................... 13
2 Inicio para trabajar con la IA ............................................................................. 14
2.1. Antes de comenzar. ...................................................................................... 14
2.2. Que es un prompt. ....................................................................................... 14
2.3. Estructura base de un prompt. ...................................................................... 16
2.4. Elementos de un prompt .............................................................................. 16
2.5. Consejos generales de diseño. ..................................................................... 17
2.6. Observaciones generales. ............................................................................ 17
2.7. Tareas básicas para para solicitarle a la IA. .................................................. 17
2.8. La IA es un asistente, no un sustituto. ........................................................... 18
3. Construcción base de un prompt. ................................................................ 20
3.1. Como delimitar ............................................................................................. 20
3.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad. ....................................................................20
3.1.2. Omitir frases introductorias. ........................................................................................21
3.1.3. Usar instrucciones en positivo. ....................................................................................21
3.2. Como ejemplificar. ........................................................................................ 22
3.2.1. Asignar un rol al modelo. ...........................................................................................22
3.2.2. Especificar el idioma o el dialecto. ................................................................................22
3.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse. ....................................................................22
3.2.4. Repetir las palabras clave del contexto. .........................................................................23
3.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta. ...............................................................23
3.3. Como mejorar. ............................................................................................. 24
3.3.1. Corregir la ortografía y estructuras. ...............................................................................24
3.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar. .............................................................24
3.3.3. Mostrar lo que sí está bien. ........................................................................................24
3.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección. ..........................................................25
3.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto. ........................................................................25
3.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico. .......................................................................25
4
3.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo. ...........................................................................26
3.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria. ..................................................................26
3.3.9. Complementar resultado sin conocer todo. .....................................................................26
3.3.10. Indicar el cambio de contexto. .................................................................................27
3.4. Como orientar. ............................................................................................. 27
3.4.1. Guiar la respuesta comenzándola. ...............................................................................27
3.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones. ................................................................28
3.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar. .................................................................28
3.4.4. Solicitar que hable como un humano. ............................................................................29
3.4.5. Solicitar una respuesta imparcial. .................................................................................29
3.4.6. Utilizar preguntas con contexto. ...................................................................................29
3.5. Como resaltar. .............................................................................................. 30
3.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula. .........................................................30
3.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”. .................................................................30
3.6. Como segmentar. ......................................................................................... 30
3.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias. ....................................................................30
3.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales. ....................................................31
3.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles. .........................................................32
3.7. Como traducir. .............................................................................................. 32
3.7.1. Solicitar la traducción general de un texto. ......................................................................32
3.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto. .................................................................32
4. Técnicas de prompting. ................................................................................. 32
4.1. Zero-shot (Sin entrenamiento previo) ............................................................ 33
4.2. One-shot (Con un ejemplo) .......................................................................... 33
4.3. Few-shot (Con pocas muestras) ................................................................... 33
4.4. Chain-of-Thought (Cadena de razonamiento) ............................................... 34
4.5. Instruction (Basado en instrucciones) ........................................................... 34
4.6. CoT Step-by-step Reasoning (Razonamiento paso a paso) .......................... 35
4.7. Persona or Role-based (Basado en roles) .................................................... 35
4.8. Iterative (Iterativo) ........................................................................................ 35
4.9. Reflexive (Reflexivo) .................................................................................... 35
4.10. Contrastive (Contrastivo) .......................................................................... 36
4.11. Interactive (Interactivo).............................................................................. 36
4.12. Explanation-first (Explicación primero)....................................................... 36
4.13. Multi-turn (Múltiples turnos) ....................................................................... 37
5
4.14. Hypothetical (Hipotético) ........................................................................... 37
4.15. Selective (Selectivo) ................................................................................. 37
4.16. Visual (Visual) ........................................................................................... 38
4.17. Contrastive Refinement (Refinamiento contrastivo) ................................... 38
5. Esquemas más utilizados para hacer prompts. ........................................... 38
5.1. A-C-R (Acción-Condición-Resultado). ........................................................... 39
5.2. A-P-E (Acción-Propósito-Expectativa). .......................................................... 39
5.3. A-T-F (Antes-Tarea-Formato). ....................................................................... 40
5.4. C-A-F (Contexto-Acción-Formato). ............................................................... 40
5.5. C-A-R (Contexto-Acción-Resultado). ............................................................ 41
5.6. C-E-R (Contexto-Expectativa-Respuesta). .................................................... 41
5.7. D-C-R (Definición-Condición-Resultado). ...................................................... 42
5.8. E-R-A (Expectativa-Rol-Acción). ................................................................... 43
5.9. F-E-S (Función-Entrada-Salida). ................................................................... 43
5.10. F-O-C (Función-Objetivo-Criterios). ........................................................... 44
5.11. I-D-O (Instrucción-Detalle-Objetivo). .......................................................... 44
5.12. O-P-R (Objetivo-Procedimiento-Resultado). .............................................. 45
5.13. P-C-R (Problema-Contexto-Requisito). ...................................................... 46
5.14. P-C-R (Pregunta-Contexto-Respuesta). .................................................... 46
5.15. P-E-R (Propósito-Ejemplo-Restricciones). ................................................. 47
5.16. P-T-F (Problema-Tarea-Formato). ............................................................. 47
5.17. R-A-C-E (Rol-Acción-Contexto-Expectativa). ............................................. 48
5.18. R-C-F (Rol-Condición-Formato). ............................................................... 48
5.19. R-E-P-E (Rol-Entrada-Pasos-Expectativa). ............................................... 49
5.20. R-T-F (Rol-Tarea-Formato). ....................................................................... 49
5.21. S-D-F (Situación-Desafío-Formato). .......................................................... 50
5.22. S-P-R (Situación-Propósito-Respuesta). ................................................... 51
5.23. T-A-O (Tarea-Acción-Objetivo). ................................................................. 51
5.24. T-D-E (Tarea-Detalles-Ejecución). ............................................................. 52
5.25. T-O-R (Tarea-Objetivo-Resultado) ............................................................. 53
6. Ejemplos de prompts prácticos aplicados. .................................................. 54
6.1. Solicitud extensa con una única salida concreta. .......................................... 54
6.2. Solicitud extensa con varias salidas. ............................................................. 55
6
6.3. Caso práctico: Comparar opciones de préstamos para vehículos. ................. 56
6.4. Caso práctico: Tabla de amortización de préstamos. ..................................... 57
Parte II: Ingeniería de prompts en Ciencia de datos ............................................... 60
7. Ejemplos prompts para Ciencia de Datos con R. ......................................... 61
7.1. Como delimitar. ............................................................................................ 61
7.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad. ....................................................................61
7.1.2. Omitir frases introductorias. ........................................................................................62
7.1.3. Usar instrucciones en positivo. ....................................................................................63
7.2. Como ejemplificar. ........................................................................................ 64
7.2.1. Asignar un rol al modelo. ...........................................................................................64
7.2.2. Especificar el idioma o el dialecto. ................................................................................66
7.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse. ....................................................................67
7.2.4. Repetir las palabras clave del contexto. .........................................................................68
7.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta. ...............................................................69
7.3. Como mejorar. ............................................................................................. 70
7.3.1. Corregir la ortografía y estructuras. ...............................................................................70
7.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar. .............................................................72
7.3.3. Mostrar lo que sí está bien. ........................................................................................73
7.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección. ..........................................................74
7.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto. ........................................................................75
7.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico. .......................................................................76
7.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo. ...........................................................................77
7.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria. ..................................................................79
7.3.9. Complementar resultado sin conocer todo. .....................................................................80
7.3.10. Indicar el cambio de contexto. .................................................................................81
7.4. Como orientar. ............................................................................................. 83
7.4.1. Guiar la respuesta comenzándola. ...............................................................................83
7.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones. ................................................................84
7.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar. .................................................................85
7.4.4. Solicitar que hable como un humano. ............................................................................87
7.4.5. Solicitar una respuesta imparcial. .................................................................................88
7.4.6. Utilizar preguntas con contexto. ...................................................................................89
7.5. Como resaltar. .............................................................................................. 91
7.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula. .........................................................91
7.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”. .................................................................92
7.6. Como segmentar. ......................................................................................... 93
7.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias. ....................................................................93
7
7.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales. ....................................................94
7.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles. .........................................................95
7.7. Como traducir. .............................................................................................. 97
7.7.1. Solicitar la traducción general de un texto. ......................................................................97
7.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto. .................................................................98
8. Técnicas de prompting para Ciencia de Datos con R. ............................... 100
8.1. Zero-shot (Sin entrenamiento previo) .......................................................... 100
8.2. One-shot (Con un ejemplo) ........................................................................ 100
8.3. Few-shot (Con pocas muestras) ................................................................. 100
8.4. Chain-of-Thought (Cadena de razonamiento) ............................................. 100
8.5. Instruction (Basado en instrucciones) ......................................................... 101
8.6. CoT Step-by-step Reasoning (Razonamiento paso a paso) ........................ 101
8.7. Persona or Role-based (Basado en roles) .................................................. 101
8.8. Iterative (Iterativo) ...................................................................................... 101
8.9. Reflexive (Reflexivo) .................................................................................. 102
8.10. Contrastive (Contrastivo) ........................................................................ 102
8.11. Interactive (Interactivo)............................................................................ 102
8.12. Explanation-first (Explicación primero)..................................................... 103
8.13. Multi-turn (Múltiples turnos) ..................................................................... 103
8.14. Hypothetical (Hipotético) ......................................................................... 103
8.15. Selective (Selectivo) ............................................................................... 103
8.16. Visual (Visual) ......................................................................................... 104
8.17. Contrastive Refinement (Refinamiento contrastivo) ................................. 104
9. Esquemas para prompts en Ciencia de Datos con R. ................................ 105
9.1. A-C-R (Acción-Condición-Resultado). ......................................................... 105
9.2. A-P-E (Acción-Propósito-Expectativa). ........................................................ 105
9.3. A-T-F (Antes-Tarea-Formato). ..................................................................... 106
9.4. C-A-F (Contexto-Acción-Formato). ............................................................. 106
9.5. C-A-R (Contexto-Acción-Resultado). .......................................................... 107
9.6. C-E-R (Contexto-Ejecución-Resultado). ...................................................... 108
9.7. D-C-R (Definición-Condición-Resultado). .................................................... 108
9.8. E-R-A (Expectativa-Rol-Acción). ................................................................. 109
9.9. F-E-S (Función-Entrada-Salida). ................................................................. 109
8
9.10. F-O-C (Función-Objetivo-Contexto). ........................................................ 110
9.11. I-D-O (Instrucción-Detalle-Objetivo). ........................................................ 110
9.12. O-P-R (Objetivo-Procedimiento-Resultado). ............................................ 111
9.13. P-C-R (Problema-Contexto-Requisito). .................................................... 111
9.14. P-C-R (Pregunta-Contexto-Respuesta). .................................................. 112
9.15. P-E-R (Propósito-Ejemplo-Resultado). .................................................... 113
9.16. P-T-F (Problema-Tarea-Formato). ........................................................... 113
9.17. R-A-C-E (Rol-Acción-Contexto-Expectativa). ........................................... 114
9.18. R-C-F (Rol-Condición-Formato). ............................................................. 114
9.19. R-E-P-E (Rol-Entrada-Pasos-Expectativa). ............................................. 115
9.20. R-T-F (Rol-Tarea-Formato). ..................................................................... 116
9.21. S-D-F (Situación-Detalles-Formato). ....................................................... 116
9.22. S-P-R (Situación-Proposito-Resultado). .................................................. 117
9.23. T-A-O (Tarea-Acción-Objetivo). ............................................................... 117
9.24. T-D-E (Tarea-Detalles-Ejecución). ........................................................... 118
9.25. T-O-R (Tarea-Operación-Resultado). ....................................................... 119
Referencias Bibliográficas ................................................................................. 120
ANEXOS ................................................................................................................. 121
1. Construcción base de prompts: Ejemplos guías. ...................................... 122
1.1. Como delimitar. .......................................................................................... 122
1.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad. .................................................................. 122
1.1.2. Omitir frases introductorias. ...................................................................................... 123
1.1.3. Usar instrucciones en positivo. .................................................................................. 123
1.2. Como ejemplificar. ...................................................................................... 124
1.2.1. Asignar un rol al modelo. ......................................................................................... 124
1.2.2. Especificar el idioma o el dialecto. .............................................................................. 124
1.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse. .................................................................. 124
1.2.4. Repetir las palabras clave del contexto. ....................................................................... 125
1.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta. ............................................................. 125
1.3. Como mejorar. ........................................................................................... 125
1.3.1. Corregir la ortografía y estructuras. ............................................................................. 125
1.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar. ........................................................... 126
1.3.3. Mostrar lo que sí está bien. ...................................................................................... 126
1.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección. ........................................................ 126
1.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto. ...................................................................... 127
9
1.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico. ..................................................................... 127
1.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo. ......................................................................... 127
1.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria. ................................................................ 128
1.3.9. Complementar resultado sin conocer todo. ................................................................... 128
1.3.10. Indicar el cambio de contexto. ............................................................................... 128
1.4. Como orientar. ........................................................................................... 129
1.4.1. Guiar la respuesta comenzándola. ............................................................................. 129
1.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones. .............................................................. 129
1.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar. ............................................................... 129
1.4.4. Solicitar que hable como un humano. .......................................................................... 130
1.4.5. Solicitar una respuesta imparcial. ............................................................................... 130
1.4.6. Utilizar preguntas con contexto. ................................................................................. 130
1.5. Como resaltar. ............................................................................................ 131
1.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula. ....................................................... 131
1.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”. ............................................................... 131
1.6. Como segmentar. ....................................................................................... 132
1.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias. .................................................................. 132
1.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales. .................................................. 132
1.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles. ....................................................... 132
1.7. Como traducir. ............................................................................................ 132
1.7.1. Solicitar la traducción general de un texto. .................................................................... 132
1.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto. ............................................................... 133
2. Esquema para prompting ............................................................................ 133
10
DESCRIPCIÓN DEL MANUAL
1.1. Objetivo
Exponer a los colaboradores del Sistema de Banca para el Desarrollo y lectores del
manual; la forma idónea de formular una instrucción pregunta o solicitud que se le brinda
a un modelo de IA para que genere una respuesta o tarea específica correcta.
1.2. Alcance
De uso interno y externo del Sistema de Banca para el Desarrollo, el mismo deberá ser
revisado y ampliado para mantenerlo actualizado de forma adecuada.
1.3. Funcionalidad
Brindarle al usuario la posibilidad de disponer algunas recomendaciones a seguir para
interactuar de forma apropiada con la inteligencia artificial generativa. En una segunda
parte se brindan ejemplos adaptados y aplicados a la ciencia de datos con el lenguaje
estadístico R.
1.4. Marco Jurídico
• Según lo establecido en el Artículo 4, de la ley N° 8634 Sistema de Banca para el
Desarrollo, punto f):
f) Fomentar la innovación, transferencia y adaptación tecnológica orientada a elevar la
competitividad de los sujetos beneficiarios de esta ley. En el caso del sector agropecuario
se podrá canalizar por medio de instancias públicas como privadas que fomenten la
innovación, investigación y transferencia de tecnología.
• ACUERDO AG-0105-20-2021 Autorización a la Dirección Ejecutiva para gestionar
la vinculación y suscripción de un Convenio Marco Cooperación entre el Banco
11
Central de Costa Rica y el Sistema Banca para el Desarrollo para el
establecimiento de bases de datos y apoyo en el procesamiento de la información
para ejecución de evaluaciones de impacto.
• ACUERDO AG-087-12-2024: Dar por conocidos y aprobados los términos de
referencia establecidos en conjunto por el Banco Interamericano de Desarrollo
(BID) y el Sistema de Banca para el Desarrollo (SBD), así como el acuerdo de
confidencialidad, para la realización del “Estudio acerca del impacto de las
Intervenciones del Sistema de Banca para el Desarrollo en las micro,
pequeñas y medianas empresas y productores agrícolas en Costa Rica.
• Marco de Gobierno y Gestión de Tecnologías de Información; Artículo 9.
Unidad de Inteligencia Empresarial (UIE):
La UIE es responsable de la recopilación, análisis y gestión de datos para apoyar
la toma de decisiones estratégicas. La UIE utiliza herramientas de Inteligencia de
Negocios (BI) para proporcionar información oportuna y relevante que contribuya
a la eficiencia operativa y a la alineación con los objetivos estratégicos del SBD.
La integración de la UIE en el marco de gestión de TI asegura que los datos se
utilicen de manera óptima para impulsar la transformación digital y mejorar los
servicios a los beneficiarios. La UIE forma parte integral de la DED para garantizar
que los sistemas de TI soporten de manera efectiva las necesidades de análisis y
toma de decisiones.
12
INTRODUCCIÓN
En la era digital, la inteligencia artificial (de ahora en adelante IA) se ha convertido en
una herramienta fundamental en todos los sectores de la economía actual. Sin embargo,
su efectividad depende en gran medida de la forma en que se le formulan las
instrucciones, lo que da lugar a la disciplina de la ingeniería de prompts. El manual
proporciona una guía estructurada dividida en dos partes: los fundamentos del prompting
y su aplicación en ciencia de datos con R. Con este manual puede diseñar prompts
efectivos para cualquier Modelo de Lenguaje Grande (LLM, por sus siglas en inglés),
optimizando la interacción con modelos de IA para obtener respuestas más precisas y
alineadas a sus objetivos.
En la primera parte se expone las bases para formular instrucciones claras y eficientes
sobre la estructura de un prompt, sus elementos clave y cómo delimitar mensajes para
mejorar la comprensión del modelo. También se abordan técnicas esenciales, como el
uso de ejemplos, segmentación del contenido y estrategias de refinamiento. Además, se
explican distintos enfoques para orientar las respuestas, resaltar información relevante y
garantizar una comunicación precisa con la IA.
Para la segunda parte se enfoca en la aplicación del prompting en el análisis y
procesamiento de datos. Se presentan estrategias especializadas para trabajar con
modelos de IA en este campo, incluyendo técnicas avanzadas como zero -shot, few-shot
y chain-of-thought, que permiten mejorar la generación de código y el análisis estadístico.
Asimismo, se explicarán esquemas estructurados que facilitan la formulación de prompts
específicos para tareas de datos, usando como ejemplo la herramienta de R, optimizando
la automatización y eficiencia en el manejo de datos.
Este documento está diseñado para entusiastas de la IA que deseen mejorar sus
habilidades en ingeniería de prompts. No es necesario contar con experiencia previa en
programación, ya que la información se presenta de forma accesible y práctica. Al
finalizar, se contará con herramientas clave para interactuar de manera más efectiva con
la IA, potenciando su uso en diversos contextos.
13
Primera parte: Introducción a
ingeniería de PROMPTS
14
2 Inicio para trabajar con la IA
2.1. Antes de comenzar.
Luego de la aparición de ChatGPT a finales del 2022 se comenzó la interacción masiva
de las personas con la Inteligencia Artificial y después de las primeras experiencias con
ella, se comenzó a formular la siguiente pregunta innovadora:
¿Cómo hacer que la IA haga lo que yo requiero?
Esta nueva posibilidad tecnológica tenía ciertas cosas similares a las ya conocidas por
muchos (es trabajar en una computadora, con internet, podemos conversar con ella
como con un “chat” tradicional”, entre otros), pero ahora esto tiene algo distinto, algo
diferenciador que no hemos visto hasta ahora. Puede hacer tareas por nosotros,
“siguiendo nuestras instrucciones”, se visualizaba como el “super asistente personal”.
Las expectativas sobre la IA giran en torno a las personas que mejor puedan utilizarla
para hacer lo que la persona requiere hacer, eso es lo veremos en este manual.
2.2. Que es un prompt.
Un prompt es un mensaje que permite interactuar con una IA y tiene la finalidad de
solicitarle realizar una tarea por nosotros.
Tradicionalmente se hace esto mismo con las herramientas tecnológicas, pero se usa
para ello otra forma, que son las llamadas soluciones “encapsuladas” en comandos
respectivos. Por ejemplo, si desea un texto en negrita, existe un botón para
específicamente esa tarea, solo hay que conocerlo y utilizarlo (la tarea está programada
de previo y solo se utiliza cuando se ocupa y solo sirve para ello).
Ahora la situación es otra, se debe saber qué tarea hay que solventar y conocer como
dar la instrucción al IA para que lo haga por nosotros.
15
Otro ejemplo que se puede utilizar para clarificar esto es con la pregunta ¿Dónde estoy
y a donde quiero llegar? Veamos las siguientes imágenes:
Imagen A
Fuente: Elaboración propia. (2025)
Imagen B
Fuente tomado de:
https://depositphotos.com/es/photos/laberinto-
solucion.html (2025)
En la imagen A se aprecian 4 figuras dentro del círculo , cada una de ellas partiendo del
mismo punto, pero con rutas distintas, ¿A cuál de ellos deseas ir?, y en la imagen B se
muestra la única ruta para atravesar el laberinto, en cualquier otra ruta no saldrías de él.
Las soluciones que le brinde la IA dependerán mucho de la ruta que se le indique dejando
en claro que sean para que ella apunte exactamente a lo que deseado (no olvide que la
IA tiene mucho conocimiento, no solo aquel requeridos para la solución de la tarea que
buscas resolver), de esa claridad brindada dependerán los resultados, que serán
provistos luego de analizar el mensaje entregado.
En las siguientes secciones profundizaremos en los principales aspectos a considerar
para realizar una buena y correcta interacción con la IA.
Inicio
16
2.3. Estructura base de un prompt.
Lo primero que se debe saber es que los prompts requieren tener una estructura de:
1. Objetivo.
a. ¿Qué necesita que se haga?, Resumir, traducir, ordenar, tabular, generar
un documento, un código de programación, una imagen, etc.
2. Contexto.
a. ¿Por qué se necesita?
b. ¿A quién impacta?
c. ¿Qué se desea conseguir?
3. Expectativas.
a. ¿Cómo debería responder para cumplir con lo esperado?
b. Se debe dar una guía de formato, tono, origen de la información, publico
meta, presentación deseada, etc.
2.4. Elementos de un prompt1
A medida que se cubre un mayor número de ejemplos y aplicaciones que son posibles
con la ingeniería de prompts, es posible notar que hay ciertos elementos que conforman
un prompt.
Un buen prompt puede contener cualquiera de los siguientes componentes:
1. Instrucción: una tarea o instrucción específica que se desea realizar.
2. Contexto: puede involucrar información externa o contexto adicional que puede
dirigir al modelo a respuestas mejores comparado con omitir este aspecto.
3. Datos de entrada: es la entrada o pregunta para la que interesa encontrar una
respuesta.
4. Indicador de salida: indica el tipo o formato de la salida espera que devuelva.
No todos los componentes son necesarios para un buen prompt y el formato depende de
la tarea en cuestión, con la experiencia y práctica se va delimitando como consultar.
1 Tomado de https://www.promptingguide.ai/es/introduction/elements
17
2.5. Consejos generales de diseño.
Cuando se comienza a diseñar prompts, se debe tomar en cuenta lo siguiente.
1. Inicia de forma simple. Con la experiencia ir agregando elementos complejos.
2. Divide y vencerás. Para tareas grandes, desagrega los prompts.
3. Revisa que instrucción funciona. Prueba cual alternativa da mejor resultado.
4. Sé especifico. Entre más detallado sea el prompt, mejores resultados tendrás.
5. Evita la imprecisión. Lo mejor es ser especifico y directo.
6. La práctica te perfecciona. Con el tiempo irás mejorando la confección.
2.6. Observaciones generales.
Tome en cuenta siempre que:
1. Se debe verificar la información que se nos suministra.
2. Se pueden recibir distintas respuestas al escribir la misma pregunta y eso no es
un error, es la forma de cómo trabaja el modelo de generación de contenido.
2.7. Tareas básicas para para solicitarle a la IA.
Uno de los principales comentarios difundidos acerca de la IA es que ella es muy potente
para hacer tareas simples y no debe ser confundido con un buscador o foros
especializados, donde tradicionalmente estos se han utilizado para hacer búsquedas de
lo que ocupamos, bajo la premisa: “posiblemente alguien más ha tenido este problema y
ya esté documentado”. Algunas tareas básicas que se pueden hacer con ella son:
1. Conversar y pedir mejoras de resultados.
2. Generar de código de programación.
3. Hacer resumen de textos indicados.
4. Extraer información según se solicite.
5. Hacer preguntas y esperar respuestas de textos suministrados.
6. Clasificar un texto según ejemplos brindados.
18
7. Usar el razonamiento para soluciones matemáticas.
8. Estructurar documentos como informes, cartas, entre otros.
Durante el desarrollo del manual se detallan ejemplos de cada una de estas tareas.
2.8. La IA es un asistente, no un sustituto.
Los avances tecnológicos históricamente han tenido como principal objetivo facilitar las
tareas humanas, no sustituir a los empleados en sus trabajos, si no poder trabajar en
complemento con estos avances y se debe ver a la IA es un avance tecnológico más. La
particularidad de ella es que está soportado por una computación que ya tiene sus años
haciendo más fácil el trabajo, por lo que vendrá a potencializar dichas tareas.
Muchas de las cosas que se pueden o no realizar con la IA dependerá mayoritariamente
de la persona que solicita la solución: la experiencia, la claridad o ambigüedad,
profundidad o superficialidad mostrada en la solicitud, tiempo para resolver que se tenga,
el apoyo de personas que ya conocen, entre otros muchos aspectos.
Está demostrado que la AI no viene a sustituir a la persona en la tarea que se realiza, si
no a agilizar la tarea en sí misma, por lo que las personas que conozcan de ellas y
realicen un buen uso, podrán hacer muchas tareas en una fracción del tiempo de lo que
se tardaría sin usarlo, pero esto es algo que ya hemos visto antes en cada avance
tecnológico.
Si se usa como ejemplo la evolución de la contabilidad, se pasó de contabilidades
manuales, a hojas de cálculo y de ellas a sistema automatizados, y las personas en el
proceso no dejaron de trabajar, si no que pasaron de hojas de trabajo interminables y
cálculos manuales o de calculadora, primero a usar herramientas como Excel y hacer
mayores y más complejas contabilidades hasta convertirse en analistas financieros, de
datos y ahora muchos de ellos hoy son científicos de datos, su trabajo no se eliminó por
la nueva tecnología, sino que lo transformo, esto mismo sucederá con la IA, nada más
que de forma masiva y a mayor velocidad y por ello será algo sin precedentes.
19
Uno de los ejemplos que se menciona es el trabajo de los programadores, que mucho
de lo que ahora hacen lo hará la IA, sin embargo, es de esperar que estos códigos deban
ser revisados, por lo que surgirá el puesto del auditor de código.
Los avances tecnológicos ayudan a las personas a especializarse en aquellas labores
que más aportan valor con respecto a tareas repetitivas que la tecnología puede hacer
mejor que nosotros (en menor tiempo, aumentando la eficiencia).
Como cualquier avance tecnológico y herramienta computacional, se debe invertir tiempo
en conocer sobre ella para obtener los mejores resultados de su buen uso, agilizar
muchas de las labores que hoy toman mucho tiempo en hacerse.
20
3. Construcción base de un prompt.
Para construir un buen prompt, debe tener en cuenta como se hacen diversas estructuras
de construcción para crearlo de forma eficiente, algunas de ellas son:
1. Delimitar.
2. Ejemplificar.
3. Mejorar.
4. Orientar.
5. Resaltar.
6. Segmentar.
7. Traducir.
Enseguida se muestran varios ejemplos de ello con diversos consejos para poder hacer
cada una de estas acciones de la mejor manera, usando instrucciones aplicadas a los
emprendimientos y los servicios del SBD.
3.1. Como delimitar
3.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad.
Incorrecto
Crea una propuesta de financiamiento para un emprendimiento. El negocio es un café
orgánico en San José. Queremos destacar los beneficios para la comunidad y cómo el
préstamo del SBD puede ayudarnos a crecer. Por favor, incluye los puntos clave para
presentar a un ejecutivo del SBD.
Correcto
Crea una propuesta de financiamiento para un emprendimiento.
// El negocio es un café orgánico en San José. Queremos destacar los beneficios para la
comunidad y cómo el préstamo del SBD puede ayudarnos a crecer. //
21
Incluye los puntos clave para presentar a un ejecutivo del SBD.
3.1.2. Omitir frases introductorias.
Incorrecto
¿Podrías explicarme, por favor, cómo estructurar un plan de negocios para un
emprendimiento en Costa Rica?
Me preguntaba si podrías, por favor, brindarme algunas ideas sobre cómo aprovechar
los beneficios del SBD para un proyecto.
Correcto
Asesora a un emprendedor sobre cómo estructurar un plan de negocios para un
emprendimiento en Costa Rica.
Proporciona recomendaciones para que un emprendedor aproveche los beneficios del
Sistema de Banca para el Desarrollo (SBD) en su proyecto.
Nota: Las frases educadas no son necesarias en el modelo, pueden agregar ruido. Están
creados para que se les pregunte de forma directa
3.1.3. Usar instrucciones en positivo.
Incorrecto
No olvides evitar términos técnicos en tu presentación. No uses jerga empresarial y no
incluyas gráficos complicados.
Correcto
Elabora una presentación clara y accesible para tu audiencia, utilizando lenguaje sencillo
y gráficos fáciles de entender.
22
Nota: Esto permite que se resuelva más directo sin necesidad de darle espacios a
interpretaciones, lo que puede generar ambigüedades, por ello se pide lo que se quiere
y de la forma más específica posible.
3.2. Como ejemplificar.
3.2.1. Asignar un rol al modelo.
Incorrecto
Proporciona estrategias para mejorar la gestión financiera de un emprendimiento.
Correcto
Actúa como asesor financiero especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Proporciona estrategias para mejorar la gestión financiera de un emprendimiento.
3.2.2. Especificar el idioma o el dialecto.
Incorrecto.
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Correcto.
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento. Responde en español costarricense, utilizando términos y expresiones
locales.
3.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse.
Incorrecto
Ayuda a crear una campaña publicitaria para capacitación empresarial.
Correcto
Ayuda a crear una campaña publicitaria para capacitación empresarial, enfocada en
emprendedores costarricenses de zonas rurales, entre 30 y 50 años, que buscan
23
formalizar sus negocios y acceder a financiamiento del Sistema de Banca para el
Desarrollo (SBD).
3.2.4. Repetir las palabras clave del contexto.
Incorrecto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Correcto
El acceso al financiamiento es esencial para el éxito de los emprendedores en Costa
Rica. ¿Cómo pueden los emprendedores en Costa Rica mejorar su acceso al
financiamiento? Proporciona estrategias específicas que aborden los desafíos comunes
que enfrentan al buscar financiamiento.
Nota: Las palabras clave son utilizadas como pesos para usar en la respuesta devuelta
y que está sea más enfocada.
3.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta.
Incorrecto
Desarrolla tres eslóganes publicitarios para una nueva marca de café orgánico
costarricense. Los eslóganes deben ser cortos, memorables y resaltar la calidad y origen
del producto.
Correcto
Desarrolla tres eslóganes publicitarios para una nueva marca de café orgánico
costarricense. Los eslóganes deben ser cortos, memorables y resaltar la calidad y origen
del producto. Aquí tienes algunos ejemplos del estilo que buscamos:
• Café Britt: "El sabor de Costa Rica en cada taza."
• Café 1820: "Tradición y calidad en cada sorbo."
• Café Rey: "Puro aroma costarricense."
24
3.3. Como mejorar.
3.3.1. Corregir la ortografía y estructuras.
Incorrecto
Proporciona una guía para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Correcto
Proporciona una guía para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento. Mejora la estructura, corrige las faltas de ortografía y mejora la gramática.
Nota: Permite tener un texto depurado para nuestro documento.
3.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar.
Incorrecto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Correcto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento. Utiliza únicamente información del "Manual para las Personas
Emprendedoras de Costa Rica" publicado por el MEIC en 2019.
Nota: Puedes enfocar sus respuestas y hacerlas más precisas.
3.3.3. Mostrar lo que sí está bien.
Incorrecto
Realiza los siguientes cambios en tu plan de negocios.
Correcto
¡Tu plan de negocios está muy bien estructurado! Para fortalecerlo aún más, considera
los siguientes ajustes:
25
Nota: Si no se le indica lo que funciona, pensará que nada sirve y hará todo de nuevo.
3.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección.
Incorrecto
Revisa y mejora tu plan de negocios.
Correcto
En el tercer párrafo de la sección "Análisis de Mercado", reemplaza el contenido actual
con un nuevo párrafo de aproximadamente 60 palabras que detalle las tendencias
actuales del mercado de café orgánico en Costa Rica, incluyendo estadísticas recientes
y proyecciones de crecimiento.
Nota: Esto permite especificar donde se requiere la corrección.
3.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto.
Incorrecto
Aceptar la primera respuesta sin solicitar más detalles.
Correcto
Sin extender el texto, explica cómo los emprendedores en Costa Rica pueden acceder a
los servicios financieros y no financieros del Sistema de Banca para el Desarrollo (SBD)
en menos de 100 palabras.
Nota: Que la redacción sea mejorada y pueda explicar lo requerido de una mejor forma.
3.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico.
Incorrecto
Proporciona una descripción de los servicios que ofrece el Sistema de Banca para el
Desarrollo (SBD).
26
Correcto
Escribe una descripción de los servicios que ofrece el Sistema de Banca para el
Desarrollo (SBD) utilizando un estilo expositivo claro y conciso, similar al empleado en
informes empresariales formales.
3.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo.
Incorrecto
Revisa este plan de negocios y realiza las mejoras necesarias.
Correcto
Revisa este plan de negocios manteniendo el tono formal y profesional, pero mejorando
la claridad y la coherencia en la sección de análisis financiero.
Nota: Este tipo de prompt permite mantener la esencia de lo original e indicarle
específicamente que se desea que cambie y que no.
3.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria.
Incorrecto
Desarrolla un plan de negocios para un emprendimiento en Costa Rica.
Correcto
Desarrolla un plan de negocios detallado para un emprendimiento en Costa Rica.
Asegúrate de incluir toda la información necesaria, como análisis de mercado,
estrategias de marketing, proyecciones financieras y un plan operativo.
Nota: Esto permite una respuesta más completa, sin dejar por fuera aspectos relevantes
que pueden ayudar a clarificar mejor.
3.3.9. Complementar resultado sin conocer todo.
Incorrecto:
¿Qué es un plan de negocios?
27
Correcto:
¿Qué es un plan de negocios? Además, ¿cuáles son las secciones principales que lo
componen y cómo puede un emprendedor en Costa Rica utilizarlo para asegurar
financiamiento del Sistema de Banca para el Desarrollo (SBD)?
3.3.10. Indicar el cambio de contexto.
Incorrecto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Ahora, ¿cuáles son las principales tendencias tecnológicas en el mundo?
Correcto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Cambiando de tema, ¿cuáles son las principales tendencias tecnológicas a nivel global
que podrían influir en los emprendimientos costarricenses?
Nota: si no se realiza el cambio de contexto, se queda con lo último que se le indicó.
3.4. Como orientar.
3.4.1. Guiar la respuesta comenzándola.
Incorrecto
Proporciona una introducción para un plan de negocios de una empresa de tecnología
en Costa Rica.
Correcto
28
Proporciona una introducción para un plan de negocios de una empresa de tecnología
en Costa Rica. Comienza así: "En el dinámico panorama tecnológico de Costa Rica,
nuestra empresa se posiciona como líder en...
Nota: Esta técnica permite guiar a la IA en lo que se deseas que sea la respuesta.
3.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones.
Incorrecto
Proporciona una estrategia de marketing para una nueva empresa de tecnología en
Costa Rica.
Correcto
Proporciona una estrategia de marketing para una nueva empresa de tecnología en
Costa Rica. Si logras que la estrategia sea innovadora y esté alineada con las tendencias
actuales del mercado costarricense, recibirás una bonificación adicional.
3.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar.
Incorrecto
Desarrolla un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica.
Correcto
Desarrolla un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica. Hazme
preguntas sobre el tipo de tecnología que ofrecerá la empresa, el mercado objetivo, la
competencia y los recursos disponibles para que puedas crear un plan personalizado y
efectivo.
Nota: Por medio de las preguntas la IA te guía con lo que ella ocupa para mejorar el
resultado, esa nueva información refina los resultados.
29
3.4.4. Solicitar que hable como un humano.
Incorrecto
Explica las ventajas y desventajas de utilizar financiamiento del Sistema de Banca para
el Desarrollo (SBD) en Costa Rica.
Correcto
Explica las ventajas y desventajas de utilizar financiamiento del Sistema de Banca para
el Desarrollo (SBD) en Costa Rica. Responde de manera natural, como lo haría un asesor
financiero conversando con un emprendedor.
3.4.5. Solicitar una respuesta imparcial.
Incorrecto
Analiza los beneficios y desafíos de implementar prácticas de comercio justo en
emprendimientos cafetaleros en Costa Rica.
Correcto
Analiza los beneficios y desafíos de implementar prácticas de comercio justo en
emprendimientos cafetaleros en Costa Rica. Asegúrate de que tu respuesta sea
imparcial, basada en datos objetivos y libre de estereotipos.
Nota: Debe indicarle que no tenga sesgos, lo que permite activar esta opción a lo interno,
lo que hace que tenga una revisión más profunda.
3.4.6. Utilizar preguntas con contexto.
Incorrecto
¿Cuál es el mejor modelo de negocio?
Correcto
Para un emprendedor en Costa Rica interesado en iniciar una empresa de tecnología
enfocada en soluciones sostenibles, ¿qué modelo de negocio sería más adecuado
considerando el mercado local y las tendencias actuales?
30
Nota: Esto permite que las respuestas sean más pertinentes y especifica a lo requerido
3.5. Como resaltar.
3.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula.
Incorrecto
Proporciona estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
Correcto
DEBES proporcionar estrategias para que los emprendedores en Costa Rica accedan a
financiamiento.
3.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”.
Incorrecto
Elabora un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica.
Correcto
Elabora un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica. Piensa
paso a paso, desde la definición de la misión y visión de la empresa, el análisis del
mercado costarricense, hasta la elaboración de proyecciones financieras y estrategias
de marketing adaptadas al contexto local.
3.6. Como segmentar.
3.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias.
Incorrecto
Explica qué es un plan de negocios.
Correcto
Explica qué es un plan de negocios de manera que lo entienda un emprendedor que
recién inicia en Costa Rica.
31
Nota: Permite tener un texto listo y adaptado a las distintas audiencias, lo que puede
generar diversos mensajes con el mismo contenido central.
3.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales.
Incorrecto
Desarrolla un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica.
Correcto
Desarrolla un plan de negocios para una empresa de tecnología en Costa Rica,
dividiendo la tarea en los siguientes pasos:
1. Definir la misión y visión de la empresa.
2. Realizar un análisis de mercado, incluyendo la identificación del público objetivo
y el estudio de la competencia local.
3. Establecer objetivos a corto y largo plazo para el crecimiento y desarrollo del
negocio.
4. Desarrollar estrategias de marketing y ventas adaptadas al mercado
costarricense.
5. Elaborar proyecciones financieras, incluyendo estimaciones de ingresos,
gastos y flujo de caja.
6. Planificar la estructura organizativa, detallando roles y responsabilidades del
equipo.
7. Identificar fuentes de financiamiento, como opciones disponibles a través del
Sistema de Banca para el Desarrollo (SBD).
8. Establecer un plan de implementación, con cronogramas y hitos clave.
Nota: La composicionalidad es la forma secuencial que operan los modelos de IA. Se
puede alinear así, la petición con la forma de como ella resuelve.
32
3.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles.
Incorrecto
Explica qué es un plan de negocios.
Correcto
Explica qué es un plan de negocios como si estuvieras hablando con alguien que no
tiene experiencia en el mundo empresarial.
3.7. Como traducir.
3.7.1. Solicitar la traducción general de un texto.
Incorrecto
Traduce el siguiente texto: "El Sistema de Banca para el Desarrollo ofrece diversas
opciones de financiamiento para emprendedores en Costa Rica."
Correcto
Traduce el siguiente texto al inglés: "El Sistema de Banca para el Desarrollo ofrece
diversas opciones de financiamiento para emprendedores en Costa Rica."
3.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto.
Incorrecto
¿Cómo se traduce "performance" al español?
Correcto
En el contexto de emprendimientos en Costa Rica, ¿cómo se traduce "performance"?
4. Técnicas de prompting.
33
El prompting o la generación de indicaciones es una práctica que permite formular o
estructurar entradas de manera clara y efectiva para interactuar con modelos de
inteligencia artificial.
4.1. Zero-shot (Sin entrenamiento previo)
Descripción: La IA realiza una tarea sin ejemplos previos, confiando en la claridad del
enunciado.
Prompt:
Proporciona una lista de estrategias efectivas para mejorar la retención de clientes en
una pequeña empresa en Costa Rica.
4.2. One-shot (Con un ejemplo)
Descripción: Se da un solo ejemplo para guiar la tarea.
Prompt:
A continuación, se muestra un ejemplo de una estrategia exitosa para aumentar las
ventas en una pequeña empresa en Costa Rica:
Un emprendedor en San José implementó un programa de lealtad que ofrecía
descuentos a clientes frecuentes, lo que resultó en un aumento del 25% en las ventas
mensuales.
Basándote en este ejemplo, sugiere otra estrategia que un emprendedor en Costa Rica
podría utilizar para incrementar sus ventas.
4.3. Few-shot (Con pocas muestras)
Descripción: Se proporcionan unos pocos ejemplos como referencia antes de pedir una
tarea.
34
Prompt:
A continuación, se presentan ejemplos de estrategias exitosas para emprendedores en
Costa Rica:
1. Un emprendedor en San José implementó un programa de lealtad para sus
clientes, lo que aumentó la retención en un 20%.
2. Un startup en Heredia utilizó campañas de marketing en redes sociales dirigidas
a jóvenes, incrementando sus ventas en un 35%.
Basándote en estos ejemplos, sugiere una estrategia para un emprendedor en Cartago
que desea expandir su mercado.
4.4. Chain-of-Thought (Cadena de razonamiento)
Descripción: El prompt guía paso a paso para resolver un problema.
Prompt:
Un emprendedor en Costa Rica desea lanzar un nuevo producto al mercado. Guía paso
a paso el proceso que debe seguir para realizar un estudio de mercado efectivo.
4.5. Instruction (Basado en instrucciones)
Descripción: Instrucciones claras y específicas para que la IA realice la tarea.
Prompt:
Como asesor empresarial especializado en el mercado costarricense, elabora un plan de
marketing digital para un startup de productos orgánicos. El plan debe incluir estrategias
para redes sociales, marketing de contenidos y colaboraciones con influencers locales.
Además, proporciona un cronograma de implementación para los próximos seis mes es.
35
4.6. CoT Step-by-step Reasoning (Razonamiento paso a paso)
Descripción: Similar a Chain-of-Thought, enfatiza un desglose detallado de los pasos.
Prompt:
Un emprendedor en Costa Rica desea establecer una tienda en línea para productos
artesanales locales. Proporciona un plan detallado, paso a paso, que incluya desde la
selección de la plataforma de comercio electrónico hasta las estrategias de marketing
digital para atraer clientes.
4.7. Persona or Role-based (Basado en roles)
Descripción: Se asigna un rol específico a la IA.
Prompt:
Actúa como un asesor financiero especializado en pequeñas y medianas empresas en
Costa Rica. Proporciona recomendaciones sobre cómo optimizar la estructura de costos
para una empresa emergente en el sector de tecnología.
4.8. Iterative (Iterativo)
Descripción: Refinar el prompt con ajustes iterativos basados en la respuesta inicial.
Prompt:
Proporciona una estrategia de marketing digital para una pequeña empresa en Costa
Rica que vende café orgánico. Después de ofrecer tu respuesta, evalúa su efectividad y
sugiere posibles mejoras.
4.9. Reflexive (Reflexivo)
Descripción: Se le pide a la IA reflexionar sobre la respuesta dada.
Prompt:
36
Proporciona una estrategia de marketing digital para una pequeña empresa en Costa
Rica que vende café orgánico. Después de ofrecer tu respuesta, evalúa su efectividad y
sugiere posibles mejoras.
4.10. Contrastive (Contrastivo)
Descripción: Comparar o contrastar conceptos, métodos o resultados.
Prompt:
Compara las ventajas y desventajas de establecer una empresa en una zona franca
versus una ubicación tradicional en Costa Rica.
4.11. Interactive (Interactivo)
Descripción: Promueve un intercambio interactivo o por turnos.
Prompt:
Quiero mejorar la eficiencia operativa de mi pequeña empresa en Costa Rica. Por favor,
hazme preguntas para comprender mejor mi situación y luego proporciona
recomendaciones específicas.
4.12. Explanation-first (Explicación primero)
Descripción: Proporciona una explicación antes de dar una respuesta directa.
Prompt:
Explique detalladamente el concepto de 'análisis FODA' y cómo se aplica en la
planificación estratégica de una empresa. Después de la explicación, proporcione un
ejemplo práctico de un análisis FODA para una empresa ficticia que opera en el sector
tecnológico.
37
4.13. Multi-turn (Múltiples turnos)
Descripción: La tarea se aborda en una conversación continua, dividiéndola en varios
turnos en lugar de en un solo prompt.
Prompt Turno 1:
Estoy interesado en iniciar un negocio de turismo ecológico en Costa Rica. ¿Qué pasos
iniciales debo seguir?
Prompt Turno 2:
¿Podrías profundizar en las regulaciones específicas que debo cumplir para operar este
tipo de negocio?
Prompt Turno 3:
Gracias por la información. ¿Qué estrategias de marketing recomendarías para atraer a
turistas interesados en el ecoturismo?
4.14. Hypothetical (Hipotético)
Descripción: Se presenta un escenario hipotético para ayudar a la IA a contextualizar
su respuesta.
Prompt:
Imagina que eres un emprendedor en Costa Rica que planea lanzar una nueva línea de
productos orgánicos para el cuidado de la piel. Sin embargo, una semana antes del
lanzamiento, descubres que un competidor ha lanzado una línea similar a un precio más
bajo. ¿Qué estrategias implementarías para diferenciar tu producto y asegurar el éxito
en el mercado?
4.15. Selective (Selectivo)
Descripción: Se le indica a la IA que enfoque su respuesta en aspectos específicos de
una tarea.
38
Prompt:
Estoy considerando abrir una cafetería en San José, Costa Rica. Proporciona
información detallada sobre los requisitos legales y permisos necesarios para establecer
este tipo de negocio en esa ciudad, pero omite detalles sobre estrategias de marketing
o diseño de interiores.
4.16. Visual (Visual)
Descripción: La IA responde en base a datos visuales o representaciones gráficas
generadas o interpretadas.
Prompt:
Proporciona un diagrama de flujo que ilustre el proceso de importación de productos
desde Estados Unidos a Costa Rica, incluyendo los pasos clave y las entidades
involucradas.
4.17. Contrastive Refinement (Refinamiento contrastivo)
Descripción: La IA produce múltiples versiones de una respuesta, y luego selecciona o
refina la mejor.
Prompt:
Desarrolla tres propuestas de misión para una nueva empresa de tecnología agrícola en
Costa Rica. Luego, selecciona la más adecuada y justifica tu elección.
5. Esquemas más utilizados para hacer prompts.
Enseguida se muestran algunos ejemplos de esquemas para realizar prompts en la IA.
39
5.1. A-C-R (Acción-Condición-Resultado).
Acción: Describe la acción esperada.
Condición: Establece los parámetros o criterios.
Resultado: Explica el resultado deseado.
Prompt:
Como asesor empresarial especializado en emprendimientos en Costa Rica, elabora un
plan detallado para lanzar un nuevo producto en el mercado local. Incluye un análisis de
mercado, estrategias de marketing y proyecciones financieras.
Acción: Elabora un plan detallado para lanzar un nuevo producto en el mercado local.
Condición: Incluye un análisis de mercado, estrategias de marketing y proyecciones
financieras.
Resultado: Un plan integral que guíe al emprendedor en el lanzamiento exitoso de su
producto en Costa Rica.
5.2. A-P-E (Acción-Propósito-Expectativa).
Acción: Establécela
Propósito: Créalo
Expectativa: Descríbela
Prompt:
Desarrolla una estrategia de marketing digital para un startup de tecnología agrícola en
Costa Rica. El objetivo es aumentar la visibilidad de la marca y atraer a clientes
potenciales en el mercado local.
Acción: Desarrolla una estrategia de marketing digital para un startup de tecnología
agrícola en Costa Rica.
Propósito: Aumentar la visibilidad de la marca y atraer a clientes potenciales en el
mercado local.
40
Expectativa: Una estrategia integral que incluya tácticas específicas adaptadas al
contexto costarricense, aprovechando canales digitales relevantes y considerando las
particularidades del sector agrícola en la región.
5.3. A-T-F (Antes-Tarea-Formato).
Antes: Explica el problema
Tarea: Establece el objetivo a lograr
Formato: Pide el formato de salida requerido
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica enfrenta dificultades para atraer clientes debido
a una presencia digital limitada. Diseña una estrategia de marketing digital para mejorar
su visibilidad en línea y aumentar la captación de clientes. Presenta la estrategia en un
informe detallado.
Antes: Una empresa emergente en Costa Rica enfrenta dificultades para atraer clientes
debido a una presencia digital limitada.
Tarea: Diseña una estrategia de marketing digital para mejorar su visibilidad en línea y
aumentar la captación de clientes.
Formato: Presenta la estrategia en un informe detallado.
5.4. C-A-F (Contexto-Acción-Formato).
Contexto: Proporciona el trasfondo.
Acción: Especifica lo que se debe hacer.
Formato: Define cómo debe presentarse la salida.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución en las ventas
durante los últimos seis meses. Desarrolla un plan de acción para identificar las causas
41
de esta disminución y propone estrategias para revertir la tendencia. Presenta tus
recomendaciones en un informe ejecutivo.
Contexto: Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución
en las ventas durante los últimos seis meses.
Acción: Desarrolla un plan de acción para identificar las causas de esta disminución y
propone estrategias para revertir la tendencia.
Formato: Presenta tus recomendaciones en un informe ejecutivo.
5.5. C-A-R (Contexto-Acción-Resultado).
Contexto: Proporciónalo
Acción: Descríbela
Resultado: Acláralo
Prompt:
Un startup tecnológico en Costa Rica está buscando expandir su presencia en el
mercado centroamericano. Diseña una estrategia de entrada al mercado para los países
vecinos, considerando las diferencias culturales y económicas. Elabora un plan detallado
que incluya análisis de mercado, estrategias de marketing y proyecciones financieras.
Contexto: Un startup tecnológico en Costa Rica está buscando expandir su presencia
en el mercado centroamericano.
Acción: Diseña una estrategia de entrada al mercado para los países vecinos,
considerando las diferencias culturales y económicas.
Resultado: Un plan detallado que incluya análisis de mercado, estrategias de marketing
y proyecciones financieras.
5.6. C-E-R (Contexto-Expectativa-Respuesta).
Contexto: Proporciona el trasfondo necesario.
Expectativa: Describe lo que se busca obtener.
42
Respuesta: Establece el tipo de respuesta esperada.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución en las ventas
durante los últimos seis meses. Se busca identificar las causas de esta disminución y
desarrollar estrategias para revertir la tendencia. Se espera un informe detallado que
incluya análisis de datos de ventas, comentarios de clientes y recomendaciones de
marketing.
Contexto: Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución
en las ventas durante los últimos seis meses.
Expectativa: Identificar las causas de esta disminución y desarrollar estrategias para
revertir la tendencia.
Respuesta: Un informe detallado que incluya análisis de datos de ventas, comentarios
de clientes y recomendaciones de marketing.
5.7. D-C-R (Definición-Condición-Resultado).
Definición: Establece el objetivo o tarea.
Condición: Proporciona las reglas o limitaciones.
Resultado: Describe el resultado esperado.
Prompt:
Define una estrategia de marketing integral para un nuevo producto ecológico en Costa
Rica. Asegúrate de que la estrategia se alinee con los comportamientos de los
consumidores locales y las regulaciones ambientales. El resultado final debe ser un
informe detallado que incluya análisis de mercado, público objetivo, canales de marketing
y pasos de implementación.
Definición: Desarrollar una estrategia de marketing para un nuevo producto ecológico
en Costa Rica.
43
Condición: La estrategia debe alinearse con los comportamientos de los consumidores
locales y las regulaciones ambientales.
Resultado: Un informe detallado que incluya análisis de mercado, público objetivo,
canales de marketing y pasos de implementación.
5.8. E-R-A (Expectativa-Rol-Acción).
Expectativa: Descríbela
Rol: Actúa como
Acción: Establécela
Prompt:
Como asesor financiero especializado en emprendimientos en Costa Rica, desarrolla un
plan financiero detallado para un startup tecnológico que busca expandirse en el
mercado centroamericano. El plan debe incluir proyecciones de flujo de caja, análisis de
punto de equilibrio y estrategias de financiamiento.
Expectativa: Desarrollar un plan financiero detallado para un startup tecnológico que
busca expandirse en el mercado centroamericano.
Rol: Asesor financiero especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Acción: Elaborar un plan que incluya proyecciones de flujo de caja, análisis de punto de
equilibrio y estrategias de financiamiento.
5.9. F-E-S (Función-Entrada-Salida).
Función: Especifica el rol o función a desempeñar.
Entrada: Define los datos o información necesaria.
Salida: Describe el formato de la respuesta.
Prompt:
44
Como consultor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, analiza
los datos financieros proporcionados de un startup local y elabora un informe detallado
con recomendaciones para mejorar su rentabilidad.
Función: Consultor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Entrada: Datos financieros de un startup local.
Salida: Informe detallado con recomendaciones para mejorar la rentabilidad.
5.10. F-O-C (Función-Objetivo-Criterios).
Función: Define el rol que debe asumir la IA.
Objetivo: Establece lo que se busca lograr.
Criterios: Especifica reglas o parámetros de evaluación.
Prompt:
Como asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, desarrolla
un plan de negocios para un startup enfocado en turismo sostenible. El plan debe incluir
análisis de mercado, estrategias de marketing y proyecciones financieras.
Función: Asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Objetivo: Desarrollar un plan de negocios para un startup enfocado en turismo
sostenible.
Criterios: El plan debe incluir análisis de mercado, estrategias de marketing y
proyecciones financieras.
5.11. I-D-O (Instrucción-Detalle-Objetivo).
Instrucción: Indica lo que debe hacerse.
Detalle: Proporciona información adicional necesaria.
Objetivo: Aclara el propósito final.
Prompt:
45
Desarrolla un plan de negocios para una empresa emergente en el sector de energías
renovables en Costa Rica. Incluye análisis de mercado, estrategias de marketing y
proyecciones financieras. El objetivo es presentar este plan a posibles inversores para
obtener financiamiento.
Instrucción: Desarrolla un plan de negocios para una empresa emergente en el sector
de energías renovables en Costa Rica.
Detalle: Incluye análisis de mercado, estrategias de marketing y proyecciones
financieras.
Objetivo: Presentar este plan a posibles inversores para obtener financiamiento.
5.12. O-P-R (Objetivo-Procedimiento-Resultado).
Objetivo: Define lo que se busca lograr.
Procedimiento: Explica cómo debe lograrse.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Prompt:
Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos orgánicos
en Costa Rica. La estrategia debe incluir análisis de mercado, identificación del público
objetivo y selección de canales de comunicación adecuados. El resultado esperado es
un plan detallado que permita a la empresa aumentar su presencia en línea y atraer a
clientes potenciales.
Objetivo: Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos
orgánicos en Costa Rica.
Procedimiento: La estrategia debe incluir análisis de mercado, identificación del público
objetivo y selección de canales de comunicación adecuados.
Resultado: Un plan detallado que permita a la empresa aumentar su presencia en línea
y atraer a clientes potenciales.
46
5.13. P-C-R (Problema-Contexto-Requisito).
Problema: Describe el problema o necesidad.
Contexto: Proporciona información relevante.
Requisito: Explica lo que se necesita como solución.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica está experimentando una disminución en las
ventas debido a la creciente competencia en el mercado local. Se requiere un análisis
detallado de las estrategias de los competidores y el desarrollo de un plan para mejorar
la propuesta de valor de la empresa.
Problema: Disminución en las ventas debido a la creciente competencia en el mercado
local.
Contexto: Empresa emergente en Costa Rica que enfrenta desafíos para mantener su
participación en el mercado.
Requisito: Análisis detallado de las estrategias de los competidores y desarrollo de un
plan para mejorar la propuesta de valor de la empresa.
5.14. P-C-R (Pregunta-Contexto-Respuesta).
Pregunta: Formula la consulta o problema.
Contexto: Ofrece la información necesaria para entender la pregunta.
Respuesta: Define el tipo de respuesta que se busca.
Prompt:
¿Cuáles son las principales estrategias de marketing digital que un startup en Costa Rica
puede implementar para aumentar su presencia en línea y atraer a más clientes?
Pregunta: ¿Cuáles son las principales estrategias de marketing digital que un startup en
Costa Rica puede implementar para aumentar su presencia en línea y atraer a más
clientes?
47
Contexto: Un startup en Costa Rica busca mejorar su visibilidad en línea y ampliar su
base de clientes.
Respuesta: Se espera una lista de estrategias de marketing digital efectivas adaptadas
al mercado costarricense, incluyendo tácticas específicas y recomendaciones prácticas.
5.15. P-E-R (Propósito-Ejemplo-Restricciones).
Propósito: Define la finalidad del prompt.
Ejemplo: Proporciona un ejemplo si es necesario.
Restricciones: Establece límites o reglas.
Prompt:
Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos orgánicos
en Costa Rica. Por ejemplo, incluir tácticas para redes sociales y campañas de correo
electrónico. Limitar el presupuesto mensual a $1,000.
Propósito: Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos
orgánicos en Costa Rica.
Ejemplo: Incluir tácticas para redes sociales y campañas de correo electrónico.
Restricciones: Limitar el presupuesto mensual a $1,000.
5.16. P-T-F (Problema-Tarea-Formato).
Problema: Explica el problema.
Tarea: Detalla lo que debe hacerse.
Formato: Indica el formato de salida deseado.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica está experimentando una disminución en las
ventas debido a la creciente competencia en el mercado local. Se requiere un análisis
detallado de las estrategias de los competidores y el desarrollo de un plan para mejorar
la propuesta de valor de la empresa.
48
Problema: Disminución en las ventas debido a la creciente competencia en el mercado
local.
Tarea: Realizar un análisis detallado de las estrategias de los competidores y desarrollar
un plan para mejorar la propuesta de valor de la empresa.
Formato: Presentar los hallazgos y recomendaciones en un informe ejecutivo.
5.17. R-A-C-E (Rol-Acción-Contexto-Expectativa).
Rol: Especifícalo
Acción: Establécelo
Contexto: Proporciónalo
Expectativa: Descríbela
Prompt:
Como asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, analiza los
datos financieros proporcionados de un startup local y elabora un informe detallado con
recomendaciones para mejorar su rentabilidad.
Rol: Asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Acción: Analizar los datos financieros proporcionados de un startup local y elaborar un
informe detallado con recomendaciones.
Contexto: Un startup local en Costa Rica busca mejorar su rentabilidad y ha
proporcionado sus datos financieros para análisis.
Expectativa: Un informe detallado con recomendaciones prácticas y accionables para
mejorar la rentabilidad del startup.
5.18. R-C-F (Rol-Condición-Formato).
Rol: Indica el rol que debe asumir la IA.
Condición: Describe las reglas o limitaciones.
Formato: Especifica el formato esperado en la salida.
49
Prompt:
Como asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, analiza los
datos financieros proporcionados de un startup local y elabora un informe detallado con
recomendaciones para mejorar su rentabilidad.
Rol: Asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Condición: Analizar los datos financieros proporcionados de un startup local.
Formato: Informe detallado con recomendaciones para mejorar la rentabilidad.
5.19. R-E-P-E (Rol-Entrada-Pasos-Expectativa).
Rol: Especifícalo
Entrada: Descríbelo
Pasos: Pide el siguiente paso
Expectativa: Descríbela
Prompt:
Como asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, analiza los
datos financieros proporcionados de un startup local y elabora un informe detallado con
recomendaciones para mejorar su rentabilidad.
Rol: Asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Entrada: Datos financieros de un startup local.
Pasos: Analizar los datos financieros proporcionados y elaborar un informe detallado con
recomendaciones.
Expectativa: Proporcionar un análisis exhaustivo que identifique áreas de mejora y
estrategias para aumentar la rentabilidad del startup.
5.20. R-T-F (Rol-Tarea-Formato).
Rol: Actúa como
50
Tarea: Crea
Formato: Muestra como
Prompt:
Como asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica, elabora un
plan de negocios para un startup enfocado en ecoturismo. El plan debe incluir análisis
de mercado, estrategias de marketing y proyecciones financieras. Presenta el plan en un
informe detallado.
Rol: Asesor de negocios especializado en emprendimientos en Costa Rica.
Tarea: Elaborar un plan de negocios para un startup enfocado en ecoturismo, incluyendo
análisis de mercado, estrategias de marketing y proyecciones financieras.
Formato: Informe detallado.
5.21. S-D-F (Situación-Desafío-Formato).
Situación: Describe la circunstancia actual.
Desafío: Plantea el problema o pregunta clave.
Formato: Indica cómo debe estructurarse la respuesta.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución del 20% en
sus ventas en el último trimestre debido a la creciente competencia en el mercado local.
Se requiere un análisis detallado de las estrategias de los competidores y el desarroll o
de un plan para mejorar la propuesta de valor de la empresa. Presenta tus hallazgos y
recomendaciones en un informe ejecutivo.
Situación: Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución
del 20% en sus ventas en el último trimestre debido a la creciente competencia en el
mercado local.
Desafío: Se requiere un análisis detallado de las estrategias de los competidores y el
desarrollo de un plan para mejorar la propuesta de valor de la empresa.
51
Formato: Presenta tus hallazgos y recomendaciones en un informe ejecutivo.
5.22. S-P-R (Situación-Propósito-Respuesta).
Situación: Describe el estado inicial.
Propósito: Establece el objetivo del prompt.
Respuesta: Detalla lo que se espera como respuesta.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución del 15% en
sus ventas en el último trimestre debido a la creciente competencia en el mercado local.
Se busca identificar las causas de esta disminución y desarrollar estrategias para revertir
la tendencia. Se espera un informe detallado que incluya análisis de datos de ventas,
comentarios de clientes y recomendaciones de marketing.
Situación: Una empresa emergente en Costa Rica ha experimentado una disminución
del 15% en sus ventas en el último trimestre debido a la creciente competencia en el
mercado local.
Propósito: Identificar las causas de esta disminución y desarrollar estrategias para
revertir la tendencia.
Respuesta: Un informe detallado que incluya análisis de datos de ventas, comentarios
de clientes y recomendaciones de marketing.
5.23. T-A-O (Tarea-Acción-Objetivo).
Tarea: Defina
Acción: Establece
Objetivo: Aclara
Prompt:
Desarrolla una estrategia de marketing digital para un startup de productos orgánicos en
Costa Rica. La estrategia debe incluir análisis de mercado, identificación del público
52
objetivo y selección de canales de comunicación adecuados. El objetivo es aumentar la
visibilidad de la marca y las ventas en el mercado local.
Tarea: Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos
orgánicos en Costa Rica.
Acción: Incluir análisis de mercado, identificación del público objetivo y selección de
canales de comunicación adecuados.
Objetivo: Aumentar la visibilidad de la marca y las ventas en el mercado local.
5.24. T-D-E (Tarea-Detalles-Ejecución).
Tarea: Plantea la tarea principal.
Detalles: Ofrece información adicional para precisar.
Ejecución: Explica cómo debe llevarse a cabo.
Prompt:
Una empresa emergente en Costa Rica está enfrentando una disminución en las ventas
debido a la creciente competencia en el mercado local. Se requiere desarrollar una
estrategia de marketing digital para mejorar la visibilidad de la empresa y atraer a nuevos
clientes. El plan debe presentarse en un informe detallado que incluya análisis de
mercado, identificación del público objetivo, selección de canales de comunicación y un
cronograma de implementación.
Tarea: Desarrollar una estrategia de marketing digital para una empresa emergente en
Costa Rica que enfrenta una disminución en las ventas debido a la competencia.
Detalles: El plan debe incluir análisis de mercado, identificación del público objetivo,
selección de canales de comunicación y un cronograma de implementación.
Ejecución: Presentar el plan en un informe detallado que aborde cada uno de los
componentes mencionados, proporcionando recomendaciones prácticas y un
cronograma claro para la implementación de las estrategias propuestas.
53
5.25. T-O-R (Tarea-Objetivo-Resultado)
Tarea: Define la acción que debe realizarse.
Objetivo: Detalla el propósito de la tarea.
Resultado: Especifica el resultado esperado.
Prompt:
Desarrolla una estrategia de marketing digital para un startup de productos orgánicos en
Costa Rica. El objetivo es aumentar la visibilidad de la marca y las ventas en el mercado
local. Se espera un informe detallado que incluya análisis de mercado, identificación del
público objetivo, selección de canales de comunicación y un plan de implementación.
Tarea: Desarrollar una estrategia de marketing digital para un startup de productos
orgánicos en Costa Rica.
Objetivo: Aumentar la visibilidad de la marca y las ventas en el mercado local.
Resultado: Un informe detallado que incluya análisis de mercado, identificación del
público objetivo, selección de canales de comunicación y un plan de implementación.
54
6. Ejemplos de prompts prácticos aplicados.
Enseguida desarrollaremos algunos ejemplos de la construcción de prompts aplicados
que han logrado desarrollar casos prácticos.
6.1. Solicitud extensa con una única salida concreta.
Cuando se desea desarrollar una tarea extensa debe crearse el prompts por partes ya
que el texto a incorporar en la solicitud tiene limitaciones de caracteres o desea ser muy
claro en la solicitud enviada a la IA.
El primer prompt de la serie debe ser uno que el indique a la IA que serán una serie de
instrucciones y que no resuelva hasta que se lo pidas (luego de terminar todas las
instrucciones). Por ejemplo:
Prompt-1.
Te voy a pasar varios prompts con las instrucciones a realizar, hasta que diga “LISTO”,
solo responde “Ok”.
Nota: Este prompt le permite a la IA saber que será una serie de instrucciones, se tomará
una lista de varias tareas, se suponen solo 3 pero pueden ser más de ellas.
Prompt-2.
DEBES enlistar una serie de recomendaciones para emprendedores que tienen nula o
muy poca formación académica y de negocios, están trabajando desde la necesidad de
emprender y no por la oportunidad, tienen familias entre 5 y 8 personas, con pocas
opciones de inversiones significativas. Estas personas tienen entre 30 y 50 años, son de
zonas marginales en Costa Rica y buscan opciones prácticas para sacar adelante su
familia y en el camino ver si luego podrán escalar el negocio.
55
Prompt-3.
Estas recomendaciones DEBEN ser presentadas en forma de viñetas, separadas para
empresas de bienes y otra de servicios. TIENEN que ser recomendaciones entendibles
para el perfil descrito, en una extensión máxima de 150 palabras. “LISTO”.
Aclaración.
Realizarlo se esta forma permite segmentar la solicitud, darle claridad a la IA y con ello
tener mejores resultados y si la primera versión mostrada ocupa mejorarse, se lo
podemos solicitar con pocas aclaraciones.
En este caso, dependiendo de lo que se requiere, podrá o deberá darle ejemplos guía
de como desea la salida final.
6.2. Solicitud extensa con varias salidas.
Cuando se desea desarrollar una tarea extensa donde los resultados se van solicitando
por partes, se le puede dar esa instrucción a la IA.
El primer prompt de la serie debe ser similar al caso donde se ocupa una sola salida,
pero ahora indicándole que lo deseamos separado y paso a paso:
Prompt-1.
Te voy a pasar varios prompts con las instrucciones a realizar paso a paso y cada ejemplo
por separado, hasta que diga “LISTO”, solo responde “Ok”.
Prompt-2.
Toma el siguiente ejemplo de […] y adáptalo para el tema de […]. Este es el ejemplo.
// […] //
Haz las mejoras que recomiende necesarias. “LISTO”.
56
Prompt-3 hasta n.
Excelente justo lo que requiero, mantén ese estilo y forma de resolverlo, continua con
este otro ejemplo…
Nota: El prompt 3 deberá repetirse como tantos ejemplos ocupen ser adaptados.
Aclaración.
De esta forma se podrá hacer una solicitud extensa y poder ir haciendo mejoras
necesarias hasta obtener lo deseado, y luego de ello replicarlo las “n” veces requeridas
e ir revisando las salidas una a una.
6.3. Caso práctico: Comparar opciones de préstamos para vehículos.
Autor: Alejandro Quirós Alfaro, Director Estrategia Digital, SBD.
Crea una aplicación web para comparar las opciones de financiamiento para comprar un
vehículo. La aplicación debe:
1. Puede comparar hasta 5 opciones de vehículos, pero el usuario puede elegir
agregar más.
2. La interface debe permitir seleccionar primero la marca y luego el modelo, utiliza
los principales fabricantes de autos como Honda, Nissan, Toyota, Ford, VWm,
Audi, entre otros. Se deberá mostrar al menos 5 modelos de cada marca.
Se debe mostrar la foto del vehículo en miniatura una vez seleccionado el modelo,
utiliza los modelos más recientes para cada opción. Puedes usar las imágenes de
cada fabricante.
3. El usuario debe seleccionar un monto en dólares del precio de venta del vehículo
en dólares.
4. Debe seleccionar la tasa de interés anual, que por defecto es de un 8.5% y el
plazo en años de 1 a 9 años.
5. Debe indicar el monto de la prima en dólares.
6. Debe seleccionar el porcentaje de comisión bancaria, que por defecto es un 3.25%
sobre el saldo a financiar.
57
7. el sistema deberá calcular el costo de la cuota mensual, utilizando como referencia
la función PAGO de Excel.
8. Las opciones se deben mostrar de forma comparativa, una al lado de la otra, y
podrá tener una opción para agregar más vehículos.
9. El usuario podrá seleccionar la opción que mejor le convenga y podrá enviarlo por
correo, a una dirección que se capture en pantalla, un resumen de las opciones y
la opción elegida.
10. El sistema deberá tener un diseño atractivo y responsivo utilizando Tailwind CSS.
11. Incluir todo el código HTML, CSS y JavaScript en un solo archivo.
12. Cargar Tailwind CSS desde un CDN.
13. Proporcionar instrucciones claras sobre cómo usar y ejecutar la aplicación.
14. Genera el código completo y asegúrate de que se pueda ejecutar haciendo doble
clic en el archivo HTML resultante.
6.4. Caso práctico: Tabla de amortización de préstamos.
Autor: Juan Gabriel Alpízar Méndez, Gestor de Datos y Evaluaciones de impacto, SBD.
Crea una aplicación web simple para escenarios de pagos de un crédito. La aplicación
debe:
1. Solicitar 3 campos:
a. Monto a solicitar.
b. Plazo en meses
c. Tasa de interés anual
2. Esos campos deben ser introducidos por el usuario.
3. Debe crearse luego una tabla de amortización con 5 columnas.
a. # Cuota: para ver el número de cuota.
b. Cuota: Debe calcularse como se hace con la función PAGO de Excel.
c. Amortización: Se obtiene como se hace con la función PAGOPRIN de
Excel.
d. Intereses: Se obtiene como se hace con la función PAGOINT de Excel.
e. Saldo: muestra el saldo adeudado luego de la cuota pagada.
58
4. Que la tabla tenga opciones de descarga en un formato Excel (.xlsx) o TXT.
5. Tener un diseño atractivo y responsivo utilizando Tailwind CSS.
6. Incluir todo el código HTML, CSS y JavaScript en un solo archivo.
7. Cargar Tailwind CSS desde un CDN.
8. Proporcionar instrucciones claras sobre cómo ejecutar la aplicación.
9. Generar el código completo y asegúrate de que se pueda ejecutar haciendo doble
clic en el archivo HTML resultante.
59
60
Parte II: Ingeniería de prompts en
Ciencia de datos
61
7. Ejemplos prompts para Ciencia de Datos con R.
En esta Parte II se muestra ejemplos de construcción de prompts aplicados a la Ciencia
de Datos, específicamente con el programa R, siguiendo los casos vistos anteriormente
en el manual. Para poder sacer un mayor provecho a esta sección, la persona deberá
tener conocimientos básicos en R.
7.1. Como delimitar.
7.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad.
Incorrecto
Crea un histograma de la variable edad en R. Agrega un título, etiquetas de ejes, y usa
un color azul para las barras. Quiero que el gráfico sea claro para un informe.
Código original
# Crear un vector de edades
edad <- c(25, 30, 35, 40, 28, 34, 29, 45, 50, 32, 31, 33, 27, 36, 39)
# Código para el prompt incorrecto
hist(edad, main = "Histograma", col = "blue")
Problemas con el código:
• El título es genérico ("Histograma") en lugar de "Distribución de edades".
• Faltan etiquetas en los ejes.
• La claridad del gráfico no cumple con el propósito del informe.
Correcto
Crea un histograma en R.
// Crear un vector llamado edad.
Valores: 25, 30, 35, 40, 28, 34, 29, 45, 50, 32, 31, 33, 27, 36, 39.
Título: "Distribución de edades".
Etiquetas: Eje X: "Edad", Eje Y: "Frecuencia".
Color de las barras: Azul. //
62
Este gráfico es para un informe descriptivo. Asegúrate de que sea claro y bien
presentado.
Código mejorado.
# Crear un vector de edades
edad <- c(25, 30, 35, 40, 28, 34, 29, 45, 50, 32, 31, 33, 27, 36, 39)
# Código para el prompt correcto
hist(edad,
main = "Distribución de edades",
xlab = "Edad",
ylab = "Frecuencia",
col = "blue")
Por qué es mejor:
• Crea un vector reproducible con los datos para edad.
• El título es claro y específico.
• Las etiquetas de los ejes describen el contenido.
• El propósito del gráfico se cumple mejor para un informe descriptivo.
7.1.2. Omitir frases introductorias.
Incorrecto
Me preguntaba si podrías, por favor, crear un resumen estadístico para un vector
numérico en R que incluya la media, mediana, desviación estándar y rango.
Código original.
# Crear un vector de ejemplo
valores <- c(10, 20, 15, 25, 30, 35)
# Generar un resumen estadístico básico
media <- mean(valores)
mediana <- median(valores)
desviacion_estandar <- sd(valores)
rango <- range(valores)
resumen <- list(
Media = media,
Mediana = mediana,
Desviacion_Estandar = desviacion_estandar,
Rango = rango)
print(resumen)
63
Problemas con el código:
• El código funciona, pero el prompt es largo e innecesariamente cortés, lo que
puede ser confuso.
Correcto
Crea un resumen estadístico para un vector numérico en R. Incluye la media, mediana,
desviación estándar y rango.
Código mejorado.
# Crear un vector de ejemplo
valores <- c(10, 20, 15, 25, 30, 35)
# Generar un resumen estadístico básico
resumen <- list(
Media = mean(valores),
Mediana = median(valores),
Desviacion_Estandar = sd(valores),
Rango = range(valores)
)
print(resumen)
Por qué es mejor:
• El prompt es claro, directo y elimina palabras innecesarias.
• Se mantiene el enfoque en la tarea principal: crear el resumen estadístico.
• El código es conciso y fácil de entender, alineándose con el objetivo del prompt.
7.1.3. Usar instrucciones en positivo.
Incorrecto
Crea un gráfico de dispersión en R, evita usar colores llamativos, no incluyas títulos
largos, y asegúrate de no usar puntos grandes.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Gráfico de dispersión con restricciones negativas
plot(x, y, col = "grey", main = "Gráfico", pch = 16, cex = 1)
64
Problemas con el código:
• El prompt se enfoca en restricciones negativas, lo que genera ambigüedad y
reduce claridad.
• El resultado no está optimizado para ser atractivo ni útil.
Correcto
Crea un gráfico de dispersión en R utilizando colores suaves, un título conciso, puntos
de tamaño moderado y etiquetas claras en los ejes.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Gráfico de dispersión con enfoque positivo
plot(x, y,
col = "blue",
main = "Relación entre X e Y",
xlab = "Variable X",
ylab = "Variable Y",
pch = 16,
cex = 1.2)
Por qué es mejor:
• El prompt especifica claramente qué hacer, en lugar de qué evitar.
• Se da libertad creativa dentro de los parámetros definidos.
• El resultado es más atractivo y profesional.
7.2. Como ejemplificar.
7.2.1. Asignar un rol al modelo.
Incorrecto
Genera un resumen estadístico de un conjunto de datos en R. Incluye estadísticas como
media, mediana y desviación estándar.
65
Código original.
# Cargar librería y conjunto de datos
library(dplyr)
data <- mtcars
# Resumen estadístico básico
resumen <- data %>%
summarise(
Media = mean(mpg),
Mediana = median(mpg),
Desviacion_Estandar = sd(mpg)
)
print(resumen)
Problemas con el prompt:
• No se especifica el rol que el modelo debe asumir.
• No queda claro si el resumen estadístico es para principiantes, un reporte
profesional, o para aprender.
Correcto
Actúa como un profesor de estadística descriptiva. Explica cómo calcular un resumen
estadístico en R para un conjunto de datos llamado mtcars. Incluye media, mediana y
desviación estándar, y proporciona un ejemplo reproducible.
Código mejorado.
# Cargar el conjunto de datos mtcars
library(dplyr)
data <- mtcars
# Calcular y explicar
# Media: Promedio de los valores.
# Mediana: Valor central de los datos ordenados.
# Desviación estándar: Medida de dispersión respecto a la media.
resumen <- data %>%
summarise(
Media = mean(mpg),
Mediana = median(mpg),
Desviacion_Estandar = sd(mpg)
)
print(resumen)
Por qué es mejor:
• Asigna un rol claro al modelo (profesor de estadística).
66
• Incluye contexto educativo para principiantes.
• Facilita la comprensión del proceso, además de generar el resultado.
7.2.2. Especificar el idioma o el dialecto.
Incorrecto
Crea un gráfico de barras en R que muestre la frecuencia de categorías en una variable
grupo.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
grupo <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
# Gráfico de barras básico
barplot(table(grupo), main = "Frecuencia por grupo")
Problemas con el prompt:
• No especifica en qué idioma debe responder el modelo.
• La salida podría no ajustarse a las preferencias del usuario.
Correcto
Crea un gráfico de barras en R que muestre la frecuencia de categorías en una variable
llamada grupo. Proporciona el código y los comentarios en español neutro.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
grupo <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
# Crear un gráfico de barras
# Paso 1: Calcular frecuencias para cada grupo
frecuencias <- table(grupo)
# Paso 2: Generar el gráfico de barras
barplot(frecuencias,
main = "Frecuencia por grupo",
xlab = "Grupo",
ylab = "Frecuencia",
col = "lightblue",
border = "black")
67
Por qué es mejor:
• El prompt especifica claramente el idioma de respuesta (español neutro).
• Los comentarios en el código están en el idioma solicitado, haciéndolo más
comprensible para el usuario.
• La estructura del código incluye explicaciones paso a paso, ideal para
aprendizaje.
7.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse.
Incorrecto
Crea un histograma en R para analizar la distribución de una variable llamada ventas.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
ventas <- c(50, 60, 55, 45, 70, 80, 75, 65, 85, 90)
# Histograma básico
hist(ventas, main = "Distribución de Ventas", col = "lightblue")
Problemas con el prompt:
• No se especifica el público meta.
• No queda claro si es para principiantes, analistas avanzados, o un informe
profesional.
Correcto
Crea un histograma en R para analizar la distribución de una variable llamada ventas. El
gráfico será utilizado por estudiantes principiantes de ciencia de datos, por lo que el
código debe incluir comentarios claros y explicaciones de cada paso.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
# Este vector representa las ventas en diferentes periodos
ventas <- c(50, 60, 55, 45, 70, 80, 75, 65, 85, 90)
# Generar un histograma
# Paso 1: Crear el gráfico con barras azules y un título descriptivo
hist(ventas,
main = "Distribución de Ventas", # Título del gráfico
xlab = "Ventas", # Etiqueta del eje X
68
ylab = "Frecuencia", # Etiqueta del eje Y
col = "lightblue", # Color de las barras
border = "black") # Bordes de las barras
Por qué es mejor:
• El prompt define claramente el público meta (estudiantes principiantes).
• El código incluye comentarios detallados y explicaciones para facilitar el
aprendizaje.
• La estructura del gráfico es sencilla, adecuada para quienes están comenzando
en ciencia de datos.
7.2.4. Repetir las palabras clave del contexto.
Incorrecto
Crea un gráfico de líneas en R para visualizar la evolución de las ventas mensuales.
Explica cómo hacerlo paso a paso.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
mes <- 1:12
ventas <- c(50, 55, 60, 58, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100)
# Gráfico de líneas básico
plot(mes, ventas, type = "l", main = "Evolución de las Ventas", xlab = "Mes",
ylab = "Ventas", col = "blue")
Problemas con el prompt:
• No repite las palabras clave ("evolución", "ventas mensuales", "gráfico de líneas").
• No refuerza el contexto del objetivo del gráfico.
Correcto
Crea un gráfico de líneas en R que muestre la evolución de las ventas mensuales.
Asegúrate de que el gráfico resalte claramente la evolución de las ventas a lo largo de
los meses. Incluye etiquetas descriptivas para los ejes y un título que explique la
evolución de las ventas mensuales.
69
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
# Este vector representa las ventas mensuales en un año
mes <- 1:12
ventas <- c(50, 55, 60, 58, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95, 100)
# Gráfico de líneas para mostrar la evolución de las ventas mensuales
plot(mes, ventas,
type = "l", # Gráfico de líneas
main = "Evolución de las Ventas Mensuales", # Título que describe la
evolución
xlab = "Mes", # Etiqueta para el eje X
ylab = "Ventas", # Etiqueta para el eje Y
col = "blue", # Color de la línea
lwd = 2) # Grosor de la línea
Por qué es mejor:
• Repite consistentemente las palabras clave ("evolución", "ventas mensuales",
"gráfico de líneas") en el prompt y el código.
• Refuerza la conexión entre el objetivo del gráfico y los resultados esperados.
• El código se alinea con las palabras clave, asegurando claridad en el propósito.
7.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta.
Incorrecto
Crea un gráfico de barras en R que muestre la frecuencia de categorías en una variable
grupo. Los colores deben diferenciarse claramente, y el gráfico debe ser fácil de
interpretar.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
grupo <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
# Gráfico de barras
barplot(table(grupo), col = c("red", "green", "blue"), main = "Frecuencia por
Grupo")
Problemas con el prompt:
• No incluye ejemplos que guíen el estilo del gráfico deseado.
• Falta una referencia visual o conceptual que ayude a ajustar los detalles.
70
Correcto
Crea un gráfico de barras en R que muestre la frecuencia de categorías en una variable
grupo. Los colores deben diferenciarse claramente, y el gráfico debe ser fácil de
interpretar. Aquí tienes ejemplos del estilo que busco:
• Ejemplo 1: Gráfico con barras diferenciadas por colores, como un gráfico que usa
barplot() con los colores "lightblue" y "lightgreen".
• Ejemplo 2: Gráfico que incluye etiquetas en los ejes y un título descriptivo, como
"Frecuencia de Categorías".
• Ejemplo 3: Gráfico con bordes visibles alrededor de las barras para facilitar la
lectura.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
grupo <- c("A", "B", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "A", "C")
# Gráfico de barras con estilo guiado por los ejemplos
barplot(table(grupo),
col = c("lightblue", "lightgreen", "lightcoral"), # Colores
diferenciados
border = "black", # Bordes visibles
main = "Frecuencia de Categorías", # Título descriptivo
xlab = "Categorías", # Etiqueta del eje X
ylab = "Frecuencia") # Etiqueta del eje Y
Por qué es mejor:
• El prompt incluye ejemplos claros que guían el estilo del gráfico.
• Los ejemplos destacan elementos clave como colores, etiquetas y bordes, que se
reflejan en el código.
• Facilita la alineación del resultado con las expectativas del usuario.
7.3. Como mejorar.
7.3.1. Corregir la ortografía y estructuras.
Incorrecto
Genera un código en R para calcular la media de un vector numérico y crea un gráfico
que muestre sus valores. No hace falta que revises mi texto ni la estructura.
71
Código original.
# Crear un vector de ejemplo
valores <- c(10, 20, 15, 25, 30)
# Calcular la media
media <- mean(valores)
# Crear un gráfico de puntos
plot(valores, main = "grafico de valores", xlab = "indice", ylab = "valor",
col = "blue")
Problemas con el código:
• La falta de ortografía y mayúsculas en el título ("grafico de valores").
• Etiquetas de los ejes ("indice" y "valor") no son claras.
• No se menciona el propósito del gráfico.
Correcto
Genera un código en R para calcular la media de un vector numérico y crea un gráfico
que muestre sus valores. Mejora la estructura del código, corrige la ortografía y las
etiquetas, y asegúrate de que sea claro y profesional.
Código mejorado.
# Crear un vector de ejemplo
valores <- c(10, 20, 15, 25, 30)
# Calcular la media
media <- mean(valores)
# Crear un gráfico de puntos con etiquetas y formato claro
plot(valores,
main = "Gráfico de Valores", # Título con mayúsculas y ortografía
correcta
xlab = "Índice", # Etiqueta del eje X
ylab = "Valor", # Etiqueta del eje Y
col = "blue", # Color de los puntos
pch = 19) # Tipo de marcador
abline(h = media, col = "red", lwd = 2) # Línea de la media en rojo
Por qué es mejor:
• Se corrigió la ortografía en el título y las etiquetas.
• La estructura del código es clara y fácil de leer.
• Se añadió una línea que muestra la media en el gráfico, mejorando su utilidad.
72
7.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar.
Incorrecto
Genera un resumen de los métodos más usados para calcular la media en grandes
conjuntos de datos. Explica el código en R y menciona su eficiencia.
Código original.
# Calcular la media en un gran conjunto de datos
set.seed(123)
datos <- rnorm(1e6)
media <- mean(datos)
print(media)
Problemas con el prompt:
• No especifica fuentes de información para justificar los métodos usados.
• No menciona limitaciones como eficiencia en sistemas específicos o memoria.
Correcto
Genera un resumen de los métodos más usados para calcular la media en grandes
conjuntos de datos. Explica el código en R y menciona su eficiencia. Usa únicamente
información de paquetes base de R y bibliografía de optimización de cálculo numérico
publicada después de 2015.
Código mejorado.
# Generar un gran conjunto de datos
set.seed(123)
datos <- rnorm(1e6) # Simular un millón de observaciones
# Calcular la media usando paquetes base de R
# Método estándar
media <- mean(datos)
# Mostrar el resultado
print(media)
# Nota: Este método es eficiente para grandes datos porque se basa en
operaciones vectorizadas,
# documentadas en la guía oficial de R (CRAN Base Reference, 2015 en
adelante).
73
Por qué es mejor:
• Limita las fuentes de información a bibliografía posterior a 2015 y paquetes base
de R.
• Se asegura de que el enfoque sea reproducible y utilice métodos actualizados.
• Incluye una nota que justifica la elección del método basado en las fuentes
mencionadas.
7.3.3. Mostrar lo que sí está bien.
Incorrecto
Haz un gráfico de dispersión en R para las variables x e y. Ajusta el tamaño de los puntos
y agrega un título más descriptivo.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
# Gráfico de dispersión
plot(x, y, main = "Gráfico", pch = 19)
Problemas con el prompt:
• No reconoce que el gráfico básico está bien hecho.
• El modelo podría eliminar elementos que ya funcionan.
Correcto
¡El gráfico básico está muy bien! Ajusta el tamaño de los puntos para que sean más
visibles y agrega un título más descriptivo que explique la relación entre x e y.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
# Gráfico de dispersión ajustado
plot(x, y,
main = "Relación entre X e Y", # Título más descriptivo
xlab = "Variable X", # Etiqueta del eje X
74
ylab = "Variable Y", # Etiqueta del eje Y
pch = 19, # Tipo de marcador
cex = 1.5, # Ajustar el tamaño de los puntos
col = "blue") # Color de los puntos
Por qué es mejor:
• Reconoce que el gráfico básico está bien planteado.
• Indica qué ajustes son necesarios sin desestimar el trabajo previo.
• Refuerza lo positivo, lo que es útil para aprendizaje.
7.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección.
Incorrecto
Corrige el texto donde se explican las etiquetas de los ejes en el gráfico.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
# Gráfico de dispersión básico
plot(x, y, main = "Gráfico de Datos", xlab = "Etiqueta X", ylab = "Etiqueta
Y")
Problemas con el prompt:
• No se especifica claramente dónde hacer la corrección en el código o en los
comentarios.
• Puede llevar a malentendidos o correcciones innecesarias.
Correcto
En el tercer comentario, donde se explican las etiquetas de los ejes, reemplázalo con
una explicación más detallada sobre la importancia de etiquetas claras y concisas.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
x <- 1:10
y <- c(2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20)
# Gráfico de dispersión ajustado
plot(x, y,
main = "Relación entre X e Y", # Título descriptivo
75
xlab = "Valores de la Variable X", # Etiqueta clara para el eje X
ylab = "Valores de la Variable Y", # Etiqueta clara para el eje Y
col = "blue", # Color de los puntos
pch = 19) # Tipo de marcador
Por qué es mejor:
• Especifica exactamente dónde se debe hacer el cambio (en el tercer comentario).
• Ofrece claridad sobre qué se debe corregir y cómo mejorarlo.
• Refuerza la importancia de tener explicaciones detalladas para usuarios en
aprendizaje.
7.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto.
Incorrecto
Crea un gráfico de cajas en R para comparar la distribución de dos variables.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
set.seed(123)
var1 <- rnorm(100, mean = 5)
var2 <- rnorm(100, mean = 10)
# Gráfico de cajas
boxplot(var1, var2, names = c("Var1", "Var2"), main = "Gráfico de Cajas")
Problemas con el prompt:
• No solicita detalles o explicación adicional.
• El resultado es correcto, pero no se entiende por qué se eligieron ciertos
parámetros.
Correcto
Crea un gráfico de cajas en R para comparar la distribución de dos variables. Explica
brevemente en menos de 100 palabras cómo el gráfico muestra las diferencias en las
distribuciones, enfocándote en los valores centrales y las dispersiones.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
set.seed(123)
var1 <- rnorm(100, mean = 5)
var2 <- rnorm(100, mean = 10)
76
# Gráfico de cajas
boxplot(var1, var2,
names = c("Variable 1", "Variable 2"),
main = "Comparación de Distribuciones",
col = c("lightblue", "lightgreen"))
# Explicación:
# - El gráfico de cajas muestra que la mediana de la Variable 1 está
alrededor de 5,
# mientras que la mediana de la Variable 2 está alrededor de 10.
# - Las cajas representan el rango intercuartílico (IQR) y los bigotes
muestran los valores extremos.
# - Esto resalta las diferencias en los valores centrales y las dispersiones
entre ambas variables.
Por qué es mejor:
• El prompt solicita una explicación breve y específica sobre un aspecto clave
(diferencias entre distribuciones).
• El código incluye comentarios que ayudan al usuario a interpretar el gráfico.
• La respuesta es clara, sin extenderse innecesariamente.
7.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico.
Incorrecto
Genera un análisis exploratorio básico en R para un conjunto de datos.
Código original.
# Cargar librería y conjunto de datos
library(dplyr)
data <- mtcars
# Resumen descriptivo
summary(data)
Problemas con el prompt:
• No indica un estilo o enfoque para presentar el análisis.
• La salida es funcional, pero carece de personalización.
Correcto
Genera un análisis exploratorio básico en R para un conjunto de datos, pero imita el estilo
de un tutorial introductorio claro y detallado, como los que encontrarías en el libro R for
77
Data Science de Hadley Wickham. Incluye explicaciones paso a paso y comentarios
educativos.
Código mejorado.
# Cargar librería y conjunto de datos
library(dplyr)
# Cargar el conjunto de datos "mtcars"
data <- mtcars
# Paso 1: Generar un resumen descriptivo básico
# Aquí usamos la función summary para obtener estadísticas clave
resumen <- summary(data)
# Paso 2: Seleccionar algunas variables para análisis detallado
# Vamos a analizar "mpg" (millas por galón) y "hp" (caballos de fuerza)
resumen_detallado <- data %>%
select(mpg, hp) %>%
summarise(
Media_MPG = mean(mpg),
Mediana_MPG = median(mpg),
Media_HP = mean(hp),
Mediana_HP = median(hp)
)
# Mostrar resultados
print("Resumen General del Conjunto de Datos:")
print(resumen)
print("Análisis Detallado de Variables Clave:")
print(resumen_detallado)
Por qué es mejor:
• El prompt especifica un estilo claro (R for Data Science), que el modelo sigue.
• El código incluye comentarios educativos para facilitar el aprendizaje.
• La salida no solo es funcional, sino también didáctica y adecuada para
principiantes.
7.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo.
Incorrecto
Corrige este análisis descriptivo para que sea más detallado y completo.
Código Original:
# Resumen de datos
data <- mtcars
78
summary(data)
# Selección de variables clave
mean(data$mpg)
median(data$mpg)
Problemas con el prompt:
• No especifica qué se debe mantener en el estilo ni qué aspectos se deben mejorar.
• Puede dar lugar a un resultado que cambie innecesariamente el propósito o el
enfoque.
Correcto
Revisa este análisis descriptivo manteniendo el estilo directo y práctico, pero mejora la
claridad del código y agrega comentarios que expliquen cada paso.
Código mejorado:
# Cargar el conjunto de datos mtcars
# Este dataset incluye información sobre diferentes modelos de automóviles
data <- mtcars
# Resumen general del conjunto de datos
# La función summary genera estadísticas básicas como mínimo, máximo, media y
más
resumen_general <- summary(data)
# Selección de variables clave: Millas por galón (mpg)
# Calcular la media y mediana para entender la distribución del consumo de
combustible
media_mpg <- mean(data$mpg) # Promedio de millas por galón
mediana_mpg <- median(data$mpg) # Valor central de millas por galón
# Mostrar resultados
print("Resumen General:")
print(resumen_general)
print(paste("Media de MPG:", media_mpg))
print(paste("Mediana de MPG:", mediana_mpg))
Por qué es mejor:
• Conserva el estilo directo y práctico del texto original.
• Mejora la claridad con comentarios explicativos.
• Organiza los resultados en un formato más comprensible sin cambiar el enfoque
inicial.
79
7.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria.
Incorrecto
Escribe un análisis exploratorio en R para un conjunto de datos.
Código original.
# Análisis exploratorio
data <- mtcars
summary(data)
Problemas con el prompt:
• No se indica qué información debe incluirse.
• La respuesta es incompleta y carece de profundidad.
Correcto
Escribe un análisis exploratorio en R para un conjunto de datos. Agrega toda la
información necesaria, incluyendo un resumen descriptivo, la identificación de valores
atípicos y gráficos básicos como histogramas y gráficos de dispersión.
Código mejorado.
# Cargar datos de ejemplo
data <- mtcars
# Resumen descriptivo general
resumen <- summary(data)
# Identificar valores atípicos en "mpg" usando el rango intercuartílico
q1 <- quantile(data$mpg, 0.25)
q3 <- quantile(data$mpg, 0.75)
iqr <- q3 - q1
outliers <- data$mpg[data$mpg < (q1 - 1.5 * iqr) | data$mpg > (q3 + 1.5 *
iqr)]
# Gráfico de histograma para la variable "mpg"
hist(data$mpg,
main = "Distribución de Millas por Galón",
xlab = "Millas por Galón (mpg)",
col = "lightblue",
border = "black")
# Gráfico de dispersión entre "mpg" y "hp"
plot(data$mpg, data$hp,
main = "Relación entre Millas por Galón y Caballos de Fuerza",
xlab = "Millas por Galón (mpg)",
ylab = "Caballos de Fuerza (hp)",
col = "blue",
pch = 19)
80
# Mostrar resultados
print("Resumen descriptivo:")
print(resumen)
print("Valores atípicos en MPG:")
print(outliers)
Por qué es mejor:
• Especifica que debe incluir un resumen descriptivo, la detección de valores
atípicos y visualizaciones.
• Proporciona un análisis más completo y detallado, adecuado para exploración
inicial de datos.
• Agrega toda la información necesaria para un entendimiento básico del conjunto
de datos.
7.3.9. Complementar resultado sin conocer todo.
Incorrecto
¿Qué es la desviación estándar en estadística?
Respuesta Generada: La desviación estándar es una medida de dispersión que indica
cuánto varían los valores de un conjunto de datos respecto a su media.
Problemas con el prompt:
• La respuesta es correcta pero incompleta.
• No se solicita información complementaria sobre otros conceptos relacionados.
Correcto
¿Qué es la desviación estándar en estadística? Si existen otras medidas principales de
dispersión, indícalas y explica brevemente cómo se relacionan con la desviación
estándar.
Respuesta Generada: La desviación estándar es una medida de dispersión que indica
cuánto varían los valores de un conjunto de datos respecto a su media. Se calcula como
la raíz cuadrada de la varianza.
Otras medidas principales de dispersión incluyen:
81
1. Varianza: Es el promedio de las diferencias al cuadrado entre cada valor y la
media. La desviación estándar es simplemente la raíz cuadrada de la varianza.
𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛𝑧𝑎= ∑(𝑥𝑖− 𝑥̅)2
𝑛
2. Rango: Es la diferencia entre el valor máximo y el mínimo en el conjunto de datos.
Indica la amplitud total de la variación.
3. Coeficiente de variación (CV): Es la desviación estándar expresada como un
porcentaje de la media, útil para comparar la dispersión entre conjuntos de datos
con escalas diferentes.
Por qué es mejor:
• El prompt solicita no solo la definición de la desviación estándar, sino también
medidas relacionadas, enriqueciendo la respuesta.
• La explicación establece conexiones entre conceptos clave, como varianza y
desviación estándar.
• Permite al usuario obtener un panorama más amplio sin asumir que conoce todos
los detalles.
7.3.10. Indicar el cambio de contexto.
Incorrecto
Genera un resumen estadístico para el conjunto de datos iris. Luego, ¿cómo puedo
graficar una línea de tendencia para un conjunto de datos de ventas?
Problemas con el prompt:
• No indica explícitamente el cambio de contexto entre análisis descriptivo (iris) y la
línea de tendencia para un conjunto de datos diferente.
• Esto puede llevar a confusiones en las respuestas generadas.
82
Correcto
Genera un resumen estadístico para el conjunto de datos iris.
Ahora, cambiando de contexto, dime cómo graficar una línea de tendencia para un
conjunto de datos de ventas.
Paso 1: Resumen estadístico para iris
# Resumen estadístico para el conjunto de datos 'iris'
summary(iris)
Paso 2: Cambio de contexto – Línea de tendencia para ventas
# Supongamos que tenemos un conjunto de datos de ventas
ventas <- data.frame(
mes = 1:12,
ingresos = c(200, 220, 250, 270, 300, 320, 350, 370, 400, 420, 450, 470)
)
# Crear un gráfico de línea con tendencia
plot(ventas$mes, ventas$ingresos,
type = "b",
main = "Tendencia de Ingresos Mensuales",
xlab = "Mes",
ylab = "Ingresos",
col = "blue", pch = 19)
Por qué es mejor:
• Se introduce el cambio de contexto con "Ahora, cambiando de contexto," dejando
claro que la segunda tarea se refiere a un nuevo conjunto de datos.
• Las respuestas se mantienen organizadas y relevantes a cada contexto.
• Reduce el riesgo de confusión al clarificar cuándo se cambia el enfoque.
83
7.4. Como orientar.
7.4.1. Guiar la respuesta comenzándola.
Incorrecto
Escribe un análisis exploratorio básico en R para el conjunto de datos iris.
Código original.
# Análisis exploratorio básico
summary(iris)
Problemas con el prompt:
• No proporciona una guía clara de cómo debe estructurarse la respuesta.
• La salida es demasiado básica y podría no cumplir con las expectativas.
Correcto
Escribe un análisis exploratorio básico en R para el conjunto de datos iris. Comienza así:
"Primero, cargaremos el conjunto de datos iris y generaremos un resumen descriptivo.
Después, exploraremos las relaciones entre las variables con gráficos de dispers ión y
calcularemos estadísticas básicas para cada especie."
Código mejorado.
# Paso 1: Cargar y resumir el conjunto de datos
data <- iris
resumen <- summary(data)
print("Resumen descriptivo general:")
print(resumen)
# Paso 2: Explorar relaciones entre variables numéricas
# Gráfico de dispersión: Largo del sépalo vs Largo del pétalo
plot(data$Sepal.Length, data$Petal.Length,
main = "Relación entre Largo de Sépalo y Largo de Pétalo",
xlab = "Largo del Sépalo",
ylab = "Largo del Pétalo",
col = as.factor(data$Species),
pch = 19)
legend("topright", legend = levels(data$Species), col = 1:3, pch = 19)
# Paso 3: Calcular estadísticas por especie
stats_por_especie <- aggregate(. ~ Species, data = iris, FUN = function(x)
c(Media = mean(x), SD = sd(x)))
print("Estadísticas por especie:")
print(stats_por_especie)
84
Por qué es mejor:
• El prompt proporciona un inicio estructurado que guía al modelo hacia un análisis
más completo.
• El análisis sigue un flujo lógico: resumen descriptivo, gráficos, y estadísticas por
categoría.
• Se incluye código comentado para facilitar la comprensión del análisis.
7.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones.
Incorrecto
Escribe un código en R para calcular la media y la mediana de un vector numérico.
Código original.
# Crear un vector
valores <- c(10, 20, 30, 40, 50)
# Calcular media y mediana
media <- mean(valores)
mediana <- median(valores)
# Mostrar resultados
print(media)
print(mediana)
Problemas con el prompt:
• No incluye incentivos para mejorar la creatividad o la claridad.
• La respuesta puede ser funcional pero no necesariamente innovadora o
explicativa.
Correcto
Escribe un código en R para calcular la media y la mediana de un vector numérico. Te
doy una propina extra si logras que el código incluya explicaciones claras y
visualizaciones que ayuden a entender la distribución de los datos.
Código mejorado.
# Crear un vector numérico
# Este vector representa datos de ejemplo, como edades de una población
valores <- c(10, 20, 30, 40, 50)
85
# Calcular la media y la mediana
media <- mean(valores) # Promedio de los valores
mediana <- median(valores) # Valor central de la distribución
# Mostrar resultados con explicaciones
print(paste("La media es:", media)) # La media proporciona el promedio
general
print(paste("La mediana es:", mediana)) # La mediana es el valor central
# Visualizar la distribución de los datos
# Esto ayuda a identificar si los datos están sesgados
hist(valores,
main = "Distribución de los Valores",
xlab = "Valores",
ylab = "Frecuencia",
col = "lightblue",
border = "black")
abline(v = media, col = "red", lwd = 2, lty = 2) # Línea roja para la
media
abline(v = mediana, col = "blue", lwd = 2, lty = 2) # Línea azul para la
mediana
legend("topright", legend = c("Media", "Mediana"), col = c("red", "blue"),
lty = 2, lwd = 2)
Por qué es mejor:
• Se incentiva al modelo con una "propina" para incluir explicaciones claras y
elementos visuales.
• La respuesta es más completa, con análisis y visualización que refuerzan el
entendimiento.
• Los comentarios agregan claridad y hacen que el código sea más didáctico.
7.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar.
Incorrecto
Escribe un análisis exploratorio en R para un conjunto de datos.
Código original.
# Resumen descriptivo de un conjunto de datos
data <- iris
summary(data)
86
Problemas con el prompt:
• No permite al modelo obtener información suficiente sobre el objetivo del análisis
o los datos específicos.
• La respuesta es demasiado genérica y no personalizada.
Correcto
Escribe un análisis exploratorio en R para un conjunto de datos. Hazme preguntas sobre
las variables que debo analizar, el nivel de detalle que busco, y si debo incluir
visualizaciones o solo estadísticas descriptivas.
Código mejorado.
# Supongamos que las preguntas han sido respondidas:
# - Conjunto de datos: iris
# - Variables de interés: Sepal.Length, Sepal.Width
# - Nivel de detalle: Resumen descriptivo y visualizaciones
# Cargar el conjunto de datos
data <- iris
# Resumen descriptivo de las variables de interés
resumen <- data %>%
summarise(
Media_Sepal.Length = mean(Sepal.Length),
Media_Sepal.Width = mean(Sepal.Width),
Mediana_Sepal.Length = median(Sepal.Length),
Mediana_Sepal.Width = median(Sepal.Width)
)
print("Resumen descriptivo:")
print(resumen)
# Crear un gráfico de dispersión para las variables de interés
plot(data$Sepal.Length, data$Sepal.Width,
main = "Relación entre Largo y Ancho del Sépalo",
xlab = "Largo del Sépalo",
ylab = "Ancho del Sépalo",
col = as.factor(data$Species),
pch = 19)
legend("topright", legend = levels(data$Species), col = 1:3, pch = 19)
Por qué es mejor:
• El prompt solicita preguntas específicas para guiar el análisis, como variables de
interés y nivel de detalle.
87
• La respuesta final incluye tanto estadísticas descriptivas como visualizaciones,
adaptándose a las necesidades del usuario.
• Fomenta una interacción dinámica y personalizada entre el usuario y el modelo.
7.4.4. Solicitar que hable como un humano.
Incorrecto
Explica cómo calcular un promedio en R y genera el código.
Código original.
# Calcular el promedio
valores <- c(10, 20, 30, 40)
promedio <- mean(valores)
print(promedio)
Problemas con el prompt:
• La respuesta es correcta, pero demasiado técnica y sin un tono conversacional.
• No establece una conexión cercana con el lector.
Correcto
Explica cómo calcular un promedio en R. Responde como un humano, usando un tono
cercano y amigable.
Código mejorado:
# Imagina que tienes un grupo de números, como las edades de tus amigos: 10,
20, 30 y 40.
# Para calcular el promedio (media) de estas edades en R, solo necesitas usar
la función mean().
# Aquí tienes un ejemplo práctico:
valores <- c(10, 20, 30, 40) # Estas son las edades
promedio <- mean(valores) # Calcula el promedio
print(promedio) # Muestra el resultado
# El resultado es 25, sumamos todos los números (10 + 20 + 30 + 40 = 100)
# y los dividimos entre la cantidad de números (100 / 4 = 25).
Por qué es mejor:
• El tono es cercano y explica el concepto de forma sencilla, como si lo estuviera
contando una persona.
• Incluye una historia simple para contextualizar el cálculo.
88
• Se conecta con el lector y evita que el contenido sea demasiado técnico.
7.4.5. Solicitar una respuesta imparcial.
Incorrecto
Explica por qué los gráficos de barras son mejores que los gráficos de líneas en análisis
de datos.
Código original.
# Ejemplo de gráfico de barras
x <- c("A", "B", "C")
y <- c(10, 20, 15)
barplot(y, names.arg = x, col = "blue",
main = "Gráfico de Barras")
Problemas con el prompt:
• Introduce un sesgo hacia los gráficos de barras sin considerar cuándo podrían no
ser adecuados.
• No proporciona una comparación imparcial ni menciona los casos de uso de
gráficos de líneas.
Correcto
Discute las ventajas y desventajas de usar gráficos de barras y gráficos de líneas en
análisis de datos. Asegúrate de que tu respuesta sea imparcial y considere distintos
escenarios de uso.
Código mejorado. Los gráficos de barras y los gráficos de líneas tienen sus propios
méritos y limitaciones, dependiendo del contexto:
• Gráficos de barras:
Ventajas: Son ideales para mostrar comparaciones entre categorías distintas. Son fáciles
de interpretar y excelentes para datos categóricos.
Desventajas: No son adecuados para mostrar tendencias continuas o relaciones entre
puntos.
89
# Ejemplo de gráfico de barras
x <- c("A", "B", "C")
y <- c(10, 20, 15)
barplot(y, names.arg = x, col = "blue",
main = "Gráfico de Barras",
xlab = "Categorías",
ylab = "Valores")
• Gráficos de líneas:
Ventajas: Perfectos para visualizar tendencias a lo largo del tiempo o relaciones entre
variables continuas.
Desventajas: Pueden ser confusos para datos categóricos, especialmente si hay
demasiados puntos o fluctuaciones grandes.
# Ejemplo de gráfico de líneas
x <- 1:10
y <- c(10, 12, 15, 13, 18, 20, 25, 22, 28, 30)
plot(x, y, type = "l", col = "red",
main = "Gráfico de Líneas",
xlab = "Tiempo",
ylab = "Valores")
Por qué es mejor:
• Proporciona un análisis equilibrado de las fortalezas y limitaciones de ambos tipos
de gráficos.
• Ofrece ejemplos en código para cada caso, dejando claro en qué contextos se
podrían usar.
• No introduce sesgos hacia uno u otro método, permitiendo que el usuario elija
según sus necesidades.
7.4.6. Utilizar preguntas con contexto.
Incorrecto
¿Qué función de R se utiliza para calcular la mediana de un conjunto de datos?
Problemas con el prompt:
• La pregunta es válida, pero carece de contexto, lo que limita su utilidad.
• No proporciona detalles sobre el tipo de usuario o escenario en el que se usará
la respuesta.
90
Correcto
¿Qué función de R recomendarías a un principiante que está aprendiendo estadística
descriptiva para calcular la mediana de un conjunto de datos en un curso universitario?
Código mejorado.
Para calcular la mediana de un conjunto de datos en R, un principiante puede usar la
función median().
Esta función es fácil de entender y requiere solo un vector de datos. Aquí tienes un
ejemplo básico:
# Crear un vector numérico de ejemplo
valores <- c(10, 20, 15, 25, 30)
# Calcular la mediana
mediana <- median(valores)
# Mostrar la mediana
print(paste("La mediana es:", mediana))
Esta función es ideal para un curso universitario de introducción a la estadística
descriptiva porque:
1. Permite resultados claros y directos.
2. No necesita configuraciones adicionales.
3. Es intuitiva y fácil de recordar.
Por qué es mejor:
• La pregunta incluye contexto específico, considerando que el usuario es un
principiante y está en un entorno académico.
• La respuesta se adapta a la audiencia, proporcionando un ejemplo didáctico y
explicaciones claras.
• Refuerza el aprendizaje práctico para el público objetivo.
91
7.5. Como resaltar.
7.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula.
Incorrecto
Crea un gráfico en R que muestre la relación entre dos variables numéricas. Agrega un
título y etiquetas a los ejes.
Código original.
# Crear datos de ejemplo
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Gráfico básico
plot(x, y, main = "Relación entre X e Y", xlab = "X", ylab = "Y")
Problemas con el prompt:
• El modelo puede no incluir elementos que refuercen la claridad o el diseño del
gráfico.
• No hay una instrucción enfática que garantice un resultado completo.
Correcto
DEBES crear un gráfico en R que muestre la relación entre dos variables numéricas.
DEBES incluir un título descriptivo, etiquetas claras en los ejes y un estilo de línea
diferenciado.
DEBES asegurarte de que el gráfico sea visualmente atractivo para un público general.
Código mejorado.
# Crear datos de ejemplo
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
# Crear un gráfico mejorado con estilo y claridad
plot(x, y,
type = "b", # Tipo de gráfico (línea con puntos)
col = "blue", # Color de la línea y los puntos
pch = 19, # Tipo de marcador para los puntos
lwd = 2, # Grosor de la línea
main = "Relación entre X e Y", # Título descriptivo
xlab = "Valores de X", # Etiqueta del eje X
ylab = "Valores de Y") # Etiqueta del eje Y
92
# Agregar leyenda
legend("topleft", legend = "Datos",
col = "blue", pch = 19, lty = 1, lwd = 2)
Por qué es mejor:
• El uso de "DEBES" enfatiza los elementos esenciales que el modelo debe incluir,
asegurando un resultado más completo.
• La respuesta refleja un gráfico bien diseñado con estilo y claridad.
• El prompt establece expectativas claras que guían el comportamiento del modelo.
7.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”.
Incorrecto
Escribe un código en R para calcular la desviación estándar de un conjunto de datos
numéricos.
Código original.
# Crear un vector de datos
datos <- c(10, 20, 30, 40, 50)
# Calcular la desviación estándar
desviacion <- sd(datos)
print(desviacion)
Problemas con el prompt:
• No guía al modelo para explicar el proceso de cálculo, lo que dificulta el
aprendizaje del usuario.
• El resultado es funcional pero no educativo.
Correcto
Escribe un código en R para calcular la desviación estándar de un conjunto de datos
numéricos. Piensa paso a paso, desde cómo definir el conjunto de datos hasta
interpretar el resultado.
Código mejorado.
# Paso 1: Crear un conjunto de datos
# Este conjunto representa, por ejemplo, las edades en un grupo
datos <- c(10, 20, 30, 40, 50)
93
# Paso 2: Calcular la desviación estándar
# La desviación estándar mide la dispersión de los datos respecto a la media
desviacion <- sd(datos)
# Paso 3: Mostrar el resultado con explicación
# Interpretación: Un valor más alto significa mayor variabilidad en los datos
print(paste("La desviación estándar es:", desviacion))
# Paso 4: Comparar con otros datos (opcional)
# Para ver la diferencia, crea otro conjunto de datos menos variable
datos_2 <- c(25, 26, 27, 28, 29)
desviacion_2 <- sd(datos_2)
print(paste("La desviación estándar del segundo conjunto es:", desviacion_2))
Por qué es mejor:
• El prompt utiliza "Piensa paso a paso", guiando al modelo a estructurar una
respuesta detallada.
• La explicación acompaña al código, ayudando a principiantes a comprender no
solo el cálculo, sino también su significado.
• Incluye ejemplos opcionales para extender el aprendizaje.
7.6. Como segmentar.
7.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias.
Incorrecto
Explica qué es la desviación estándar en estadística.
Respuesta original.
La desviación estándar es una medida que indica cuánto se desvían los valores de un
conjunto de datos respecto a su media. Se calcula como la raíz cuadrada de la
varianza.
Problemas con el prompt:
• No adapta la explicación a una audiencia específica.
• Puede ser demasiado técnica para principiantes o personas sin formación en
estadística.
94
Correcto
Explica qué es la desviación estándar en estadística. Adáptalo para que lo entienda un
estudiante de secundaria.
Respuesta mejorada.
La desviación estándar es una forma de medir cuánto varían los datos en un grupo.
Imagina que tienes las calificaciones de un examen: si todos sacan notas parecidas,
como 8, 9 y 10, la desviación estándar será pequeña porque las notas están cerca del
promedio. Pero si las notas son muy diferentes, como 5, 8 y 10, la desviación estándar
será mayor porque hay más diferencia entre las calificaciones.
En resumen, nos dice qué tan "juntos" o "separados" están los datos.
Por qué es mejor:
• Adapta el lenguaje para que sea comprensible para estudiantes de secundaria.
• Utiliza un ejemplo cotidiano (calificaciones) para facilitar la comprensión.
• Simplifica términos técnicos sin perder el significado.
7.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales.
Incorrecto
Genera un análisis descriptivo completo de un conjunto de datos en R, incluyendo
estadísticas básicas, gráficos de dispersión, y una tabla resumen de variables
categóricas.
Problemas con el prompt:
• Pide varias tareas en un solo enunciado, lo que puede resultar confuso.
• El modelo podría generar una respuesta incompleta o mal estructurada.
Correcto
1. Genera un análisis descriptivo básico de un conjunto de datos en R.
95
2. Crea un gráfico de dispersión que relacione dos variables numéricas del conjunto
de datos.
3. Proporciona una tabla resumen para las variables categóricas.
Respuesta mejorada.
Paso 1: Análisis descriptivo básico
# Cargar datos de ejemplo
data <- mtcars
# Resumen descriptivo
resumen <- summary(data)
print("Resumen descriptivo general:")
print(resumen)
Paso 2: Crear un gráfico de dispersión
# Gráfico de dispersión: Relación entre Millas por Galón y Caballos de Fuerza
plot(data$mpg, data$hp,
main = "Relación entre Millas por Galón y Caballos de Fuerza",
xlab = "Millas por Galón (mpg)",
ylab = "Caballos de Fuerza (hp)",
col = "blue", pch = 19)
Paso 3: Tabla resumen de variables categóricas
# Crear una tabla resumen para la variable 'cyl' (número de cilindros)
tabla_categ <- table(data$cyl)
print("Tabla resumen para cilindros:")
print(tabla_categ)
Por qué es mejor:
• Divide la tarea en pasos manejables con un objetivo claro para cada uno.
• Asegura que el resultado sea completo y bien estructurado.
• Facilita el aprendizaje progresivo y reduce la confusión.
7.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles.
Incorrecto
¿Qué es una regresión lineal?
Respuesta Original.
La regresión lineal es un modelo estadístico que representa la relación entre una variable
dependiente y una o más variables independientes mediante una ecuación lineal.
96
Problemas con el prompt:
• No considera el nivel de conocimiento del usuario.
• La respuesta puede ser demasiado técnica para principiantes.
Correcto
Explícame qué es una regresión lineal como si fuera un estudiante de secundaria que no
sabe nada de estadística.
Respuesta mejorada.
La regresión lineal es como dibujar una línea que mejor se ajusta a un grupo de puntos
en un gráfico.
Por ejemplo, imagina que estás viendo cuánto dinero ganan las personas según los años
que han estudiado.
Si pones los años de estudio en el eje X y el dinero ganado en el eje Y, la regresión lineal
te ayuda a dibujar una línea que muestra cómo, en promedio, los ingresos aumentan con
más años de estudio.
Correcto (Avanzado):
Explícame qué es una regresión lineal, pero enfocado en un estudiante universitario que
está empezando a estudiar estadística.
Respuesta mejorada.
La regresión lineal es un método estadístico utilizado para modelar la relación entre una
variable dependiente (Y) y una o más variables independientes (X). Se asume que esta
relación puede representarse mediante una ecuación lineal:
𝑋= 𝛽0 + 𝛽1 𝑋+ 𝜖
Aquí:
• 𝛽0: Es el intercepto o valor de Y cuando X=0.
97
• 𝛽1: Es la pendiente, que indica cómo cambia Y por cada unidad de cambio en X.
• 𝜖: Es el término de error, que representa las diferencias no explicadas por el
modelo.
Por qué es mejor:
• El primer prompt adapta la explicación para un nivel básico, usando ejemplos
cotidianos y lenguaje simple.
• El segundo prompt usa terminología más técnica y matemática para un estudiante
universitario.
• Cada respuesta está alineada con el nivel de conocimiento de la audiencia
objetivo.
7.7. Como traducir.
7.7.1. Solicitar la traducción general de un texto.
Incorrecto
Traduce este texto: "El promedio es una medida estadística que resume un conjunto de
datos en un solo valor representativo."
Problemas con el prompt:
• No especifica el idioma al que debe traducirse.
• Puede generar confusión o una respuesta incorrecta.
Correcto
Traduce este texto al inglés: "El promedio es una medida estadística que resume un
conjunto de datos en un solo valor representativo."
Respuesta Mejorada.
"The average is a statistical measure that summarizes a dataset into a single
representative value."
98
Correcto (Otro idioma):
Traduce este texto al francés: "El promedio es una medida estadística que resume un
conjunto de datos en un solo valor representativo."
Respuesta mejorada: "La moyenne est une mesure statistique qui résume un ensemble
de données en une seule valeur représentative."
Por qué es mejor:
• El prompt especifica claramente el idioma deseado, evitando ambigüedades.
• La traducción se adapta al idioma solicitado manteniendo el significado original.
• Esto asegura una respuesta precisa y profesional.
7.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto.
Incorrecto
¿Cómo se traduce "model" al español?
Problemas con el prompt:
• No proporciona un contexto para la traducción.
• "Model" puede significar diferentes cosas según el campo (modelo, maqueta,
patrón).
Correcto
¿Cómo traducirías "model" en el contexto de análisis de datos?
Respuesta mejorada.
En el contexto de análisis de datos, "model" se traduce al español como "modelo". Por
ejemplo:
• En inglés: "The linear regression model is used to predict outcomes."
• En español: "El modelo de regresión lineal se utiliza para predecir resultados."
Correcto (Otro contexto):
99
¿Cómo traducirías "model" en el contexto de la industria de la moda?
Respuesta mejorada.
En el contexto de la industria de la moda, "model" se traduce al español como "modelo"
refiriéndose a una persona. Por ejemplo:
• En inglés: "The model walked the runway gracefully."
• En español: "La modelo caminó por la pasarela con elegancia."
Por qué es mejor:
• Especificar el contexto asegura que el modelo seleccione la traducción más
adecuada.
• La respuesta incluye ejemplos que demuestran cómo se aplica la palabra en
diferentes situaciones.
• Se evita ambigüedad y se proporciona precisión.
100
8. Técnicas de prompting para Ciencia de Datos con R.
8.1. Zero-shot (Sin entrenamiento previo)
Ejemplo:
"Escribe un código en R para crear un vector con los números del 1 al 5 y mostrarlo."
vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)
print(vector)
8.2. One-shot (Con un ejemplo)
Ejemplo:
"Ejemplo: Crear un vector c(1, 2, 3) y calcular su promedio: mean(c(1, 2, 3)). Ahora, haz
lo mismo con el vector c(10, 20, 30)."
vector <- c(10, 20, 30)
promedio <- mean(vector)
print(promedio)
8.3. Few-shot (Con pocas muestras)
Ejemplo:
*"Dado el ejemplo:
o Crear un vector: vector <- c(10, 20, 30)
o Calcular la suma: sum(vector)
o Ahora, crea un vector con 4, 5 y 6 y calcula su suma."*
vector <- c(4, 5, 6)
suma <- sum(vector)
print(suma)
8.4. Chain-of-Thought (Cadena de razonamiento)
Ejemplo:
"Primero, crea un vector con los números del 1 al 10. Luego, selecciona los valores
mayores a 5."
vector <- c(1:10)
mayores_a_5 <- vector[vector > 5]
print(mayores_a_5)
101
8.5. Instruction (Basado en instrucciones)
Ejemplo:
"Crea un vector con los números del 1 al 5, multiplica cada valor por 2 y muestra el
resultado."
vector <- c(1:5)
resultado <- vector * 2
print(resultado)
8.6. CoT Step-by-step Reasoning (Razonamiento paso a paso)
Ejemplo:
"Crea un vector con los números del 1 al 5. Luego, calcula el promedio y verifica si los
valores son mayores al promedio."
vector <- c(1:5)
promedio <- mean(vector)
mayores_al_promedio <- vector[vector > promedio]
print(mayores_al_promedio)
8.7. Persona or Role-based (Basado en roles)
Ejemplo:
"Actúa como un analista de datos. Crea un vector con números del 1 al 10 y calcula la
suma de los números pares."
vector <- c(1:10)
pares <- vector[vector %% 2 == 0]
suma_pares <- sum(pares)
print(suma_pares)
8.8. Iterative (Iterativo)
Ejemplo(Iteración 1):
"Crea un vector con números aleatorios."
vector <- sample(1:10, 5)
print(vector)
102
Ejemplo (Iteración 2):
"Refina el vector para que solo contenga números mayores a 5."
refinado <- vector[vector > 5]
print(refinado)
8.9. Reflexive (Reflexivo)
Ejemplo:
"Crea un vector con los números 1 al 10. Calcula el promedio y reflexiona si el promedio
es mayor a 5."
vector <- c(1:10)
promedio <- mean(vector)
reflexion <- ifelse(promedio > 5, "El promedio es mayor a 5", "El promedio no
es mayor a 5")
print(reflexion)
8.10. Contrastive (Contrastivo)
Ejemplo:
"Compara la suma de los números pares y la suma de los números impares del 1 al 10."
vector <- c(1:10)
suma_pares <- sum(vector[vector %% 2 == 0])
suma_impares <- sum(vector[vector %% 2 != 0])
print(c(suma_pares, suma_impares))
8.11. Interactive (Interactivo)
Ejemplo:
"Primero, crea un vector con números aleatorios entre 1 y 10. Luego, calcula cuántos
números son mayores a 5."
vector <- sample(1:10, 5)
print(vector)
mayores_a_5 <- sum(vector > 5)
print(mayores_a_5)
103
8.12. Explanation-first (Explicación primero)
Ejemplo:
"Explica por qué calcular el promedio de un vector es útil y luego calcula el promedio de
los números del 1 al 10."
explicacion <- "El promedio permite resumir un conjunto de datos en un valor
representativo."
print(explicacion)
vector <- c(1:10)
promedio <- mean(vector)
print(promedio)
8.13. Multi-turn (Múltiples turnos)
Ejemplo:
Turno 1: "¿Cuáles son los primeros 5 números primos?"
Turno 2: "¿Cuál es la suma de esos números?"
numeros_primos <- c(2, 3, 5, 7, 11)
suma <- sum(numeros_primos)
print(suma)
8.14. Hypothetical (Hipotético)
Ejemplo:
"Supongamos que tienes un vector con los números 1 al 10. ¿Cómo seleccionarías los
números pares y calcularías su promedio?"
vector <- c(1:10)
pares <- vector[vector %% 2 == 0]
promedio_pares <- mean(pares)
print(promedio_pares)
8.15. Selective (Selectivo)
Ejemplo:
"Dado un vector con valores de temperatura en grados Celsius, convierte solo los valores
mayores a 30 en grados Fahrenheit."
temperaturas <- c(25, 28, 32, 35, 40)
altas <- temperaturas[temperaturas > 30]
fahrenheit <- altas * 9/5 + 32
print(fahrenheit)
104
8.16. Visual (Visual)
Ejemplo:
"Crea un gráfico de dispersión que muestre la relación entre dos conjuntos de datos."
x <- c(1, 2, 3, 4, 5)
y <- c(2, 4, 6, 8, 10)
plot(x, y, main = "Relación entre X e Y",
xlab = "Eje X", ylab = "Eje Y")
8.17. Contrastive Refinement (Refinamiento contrastivo)
Ejemplo:
"Crea dos gráficos diferentes para representar los mismos datos: un histograma y un
gráfico de líneas."
datos <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7)
# Histograma
hist(datos, main = "Histograma", xlab = "Valores")
# Gráfico de líneas
plot(datos, type = "o", main = "Gráfico de líneas", xlab = "Índice", ylab =
"Valores")
105
9. Esquemas para prompts en Ciencia de Datos con R.
9.1. A-C-R (Acción-Condición-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Establece cómo calcular la
frecuencia relativa de cada valor en un conjunto de datos. Proporciona los pasos
necesarios y aclara el resultado esperado."
Acción: Establece cómo calcular la frecuencia relativa de cada valor en un conjunto de
datos.
Condición: Proporciona los pasos necesarios.
Resultado: Aclara el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Calcula la frecuencia relativa.
valores <- c(10, 10, 20, 20, 20)
frecuencia_relativa <- table(valores) / length(valores)
print(frecuencia_relativa)
9.2. A-P-E (Acción-Propósito-Expectativa).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Establece cómo identificar el
valor máximo en una columna de datos. Crea una solución en R. Describe claramente la
expectativa del resultado final."
Acción: Establece cómo identificar el valor máximo en una columna de datos.
Propósito: Crea una solución en R.
Expectativa: Describe claramente la expectativa del resultado final.
Salida:
• Crea un vector de datos.
106
• Obtener el valor máximo del vector.
valores <- c(12, 45, 78, 23, 56)
maximo <- max(valores)
print(maximo)
9.3. A-T-F (Antes-Tarea-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Explica el problema de cómo
sumar todos los valores de una columna. Establece el objetivo de realizar esta operación
en R. Proporciona el formato de salida en pasos claros y sencillos."
Antes: Explica el problema de cómo sumar todos los valores de una columna.
Tarea: Establece el objetivo de realizar esta operación en R.
Formato: Proporciona el formato de salida en pasos claros y sencillos.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener la suma del vector.
valores <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
suma <- sum(valores)
print(suma)
9.4. C-A-F (Contexto-Acción-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona el contexto sobre
cómo concatenar dos columnas de texto en un conjunto de datos. Explica la acción
requerida y detalla el resultado esperado."
Contexto: Proporciona el contexto sobre cómo concatenar dos columnas de texto.
Acción: Explica la acción requerida.
Formato: Detalla el resultado esperado.
107
Salida:
• Crea dos vectores de texto.
• Concatena ambos vectores.
nombres <- c("Juan", "Ana")
apellidos <- c("Pérez", "Gómez")
concatenados <- paste(nombres, apellidos)
print(concatenados)
9.5. C-A-R (Contexto-Acción-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona el contexto de
cómo ordenar un conjunto de datos en orden ascendente. Describe la acción necesaria
para hacerlo en ambas plataformas y aclara el resultado esperado."
Contexto: Proporciona el contexto de cómo ordenar un conjunto de datos en orden
ascendente.
Acción: Describe la acción necesaria para hacerlo en ambas plataformas.
Resultado: Aclara el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener el vector ordenado.
valores <- c(50, 20, 40, 10, 30)
ordenados <- sort(valores)
print(ordenados)
108
9.6. C-E-R (Contexto-Ejecución-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona el contexto para
contar cuántas veces se repite un valor específico en un conjunto de datos. Explica los
pasos necesarios y detalla el resultado esperado."
Contexto: Proporciona el contexto para contar cuántas veces se repite un valor
específico.
Ejecución: Explica los pasos necesarios.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Cuenta la frecuencia de un valor.
valores <- c(10, 20, 10, 30, 10)
repeticiones <- sum(valores == 10)
print(repeticiones)
9.7. D-C-R (Definición-Condición-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Define cómo calcular la
diferencia entre dos columnas en un conjunto de datos. Explica los pasos y detalla el
resultado esperado."
Definición: Define cómo calcular la diferencia entre dos columnas en un conjunto de
datos.
Condición: Explica los pasos.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Salida:
• Crea dos vectores de datos.
109
• Calcula la diferencia de los dos vectores.
columna1 <- c(10, 20, 30)
columna2 <- c(5, 10, 15)
diferencia <- columna1 - columna2
print(diferencia)
9.8. E-R-A (Expectativa-Rol-Acción).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Describe cómo calcular el
rango (diferencia entre el valor máximo y mínimo) de un conjunto de datos. Asume el rol
de guía para explicar esta acción y detalla lo esperado como resultado."
Expectativa: Describe cómo calcular el rango (diferencia entre el valor máximo y
mínimo).
Rol: Asume el rol de guía para explicar esta acción.
Acción: Detalla lo esperado como resultado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• El rango se obtiene de restar el mínimo al máximo.
valores <- c(5, 15, 25, 35, 45)
rango <- max(valores) - min(valores)
print(rango)
9.9. F-E-S (Función-Entrada-Salida).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Explica cómo filtrar los valores
mayores a 10 en un conjunto de datos. Proporciona un procedimiento paso a paso y
describe el resultado esperado."
Función: Explica cómo filtrar los valores mayores a 10 en un conjunto de datos.
Entrada: Proporciona un procedimiento paso a paso.
110
Salida: Describe el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener los valores solicitados filtrados
valores <- c(5, 10, 15, 20, 25)
filtrados <- valores[valores > 10]
print(filtrados)
9.10. F-O-C (Función-Objetivo-Contexto).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Define el rol de ordenar datos
por múltiples columnas. Explica el objetivo y proporciona el contexto necesario."
Función: Define el rol de ordenar datos por múltiples columnas.
Objetivo: Explica el objetivo.
Contexto: Proporciona el contexto necesario.
Salida:
• Crea un marco de datos.
• Ordenar por múltiples columnas.
datos <- data.frame(Nombre = c("Juan", "Ana", "Juan"),
Edad = c(25, 30, 20))
ordenados <- datos[order(datos$Nombre, datos$Edad), ]
print(ordenados)
9.11. I-D-O (Instrucción-Detalle-Objetivo).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Indica cómo identificar los
valores duplicados en un conjunto de datos. Detalla el procedimiento y aclara el resultado
esperado."
Instrucción: Indica cómo identificar los valores duplicados en un conjunto de datos.
111
Detalle: Detalla el procedimiento.
Objetivo: Aclara el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Encuentra los valores duplicados.
valores <- c(10, 20, 10, 30, 20)
duplicados <- valores[duplicated(valores)]
print(duplicados)
9.12. O-P-R (Objetivo-Procedimiento-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Explica cómo identificar el
percentil 75 de un conjunto de datos. Proporciona las acciones necesarias para lograrlo
y detalla el resultado esperado."
Objetivo: Explica cómo identificar el percentil 75 de un conjunto de datos.
Procedimiento: Proporciona las acciones necesarias para lograrlo.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Salida en R:
• Crea un vector de datos.
• Obtenga el valor del percentil 75
valores <- c(5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40)
percentil_75 <- quantile(valores, 0.75)
print(percentil_75)
9.13. P-C-R (Problema-Contexto-Requisito).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona un procedimiento
para contar cuántos valores son mayores a 50 en un conjunto de datos. Explica
claramente el contexto y detalla el resultado esperado."
112
Problema: Proporciona un procedimiento para contar cuántos valores son mayores a 50
en un conjunto de datos.
Contexto: Explica claramente el contexto.
Requisito: Detalla el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtenga los datos que cumplen con los valores solicitados
valores <- c(30, 40, 50, 60, 70)
mayores_a_50 <- sum(valores > 50)
print(mayores_a_50)
9.14. P-C-R (Pregunta-Contexto-Respuesta).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Cual es un procedimiento para
contar los valores por categoría en un conjunto de datos. Explica el contexto y detalla el
resultado esperado usando comentarios."
Pregunta: Cual es un procedimiento para contar los valores por categoría.
Contexto: Explica el contexto.
Respuesta: Detalla el resultado esperado usando comentarios.
Salida:
• Usa un vector categórico.
• Cuenta las ocurrencias.
categorias <- c("A", "B", "A", "C", "B") # Vector de las categorías
conteo <- table(categorias) # Tabla con la frecuencia de los conteos
print(conteo) # Asegúrate de tener
113
9.15. P-E-R (Propósito-Ejemplo-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona un procedimiento
para calcular el valor mínimo en un conjunto de datos. Explica claramente el propósito y
detalla el resultado esperado."
Propósito: Proporciona un procedimiento para calcular el valor mínimo en un conjunto
de datos.
Ejemplo: Explica claramente el propósito.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener el valor mínimo del vector.
valores <- c(10, 20, 5, 40, 25)
minimo <- min(valores)
print(minimo)
9.16. P-T-F (Problema-Tarea-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Plantea cómo crear una tabla
resumen que muestre el promedio de valores por categoría. Explica los pasos y detalla
el formato del resultado."
Problema: Plantea cómo crear una tabla resumen que muestre el promedio de valores
por categoría.
Tarea: Explica los pasos.
Formato: Detalla el formato del resultado.
Salida:
• Crea un marco de datos
114
• Calcula el promedio por categoría.
datos <- data.frame(Categoria = c("A", "B", "A", "C", "B"),
Valores = c(10, 20, 30, 40, 50))
promedio <- aggregate(Valores ~ Categoria, data = datos, mean)
print(promedio)
9.17. R-A-C-E (Rol-Acción-Contexto-Expectativa).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Especifica cómo calcular la
desviación estándar de un conjunto de datos. Establece las acciones necesarias,
proporciona el contexto del cálculo y describe la expectativa del resultado."
Rol: Especifica cómo calcular la desviación estándar de un conjunto de datos.
Acción: Establece las acciones necesarias.
Contexto: Proporciona el contexto del cálculo.
Expectativa: Describe la expectativa del resultado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtenga la desviación estándar de ellos.
valores <- c(10, 12, 14, 16, 18)
desviacion <- sd(valores)
print(desviacion)
9.18. R-C-F (Rol-Condición-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Explica cómo calcular el
promedio móvil de un conjunto de datos. Proporciona el contexto necesario y define el
formato de salida esperado."
Rol: Explica cómo calcular el promedio móvil de un conjunto de datos.
Condición: Proporciona el contexto necesario.
Formato: Define el formato de salida esperado.
115
Salida:
• Usa un vector de datos.
• Calcular promedios móviles del vector.
library(zoo) # Asegúrate de tener el paquete instalado
valores <- c(10, 20, 30, 40, 50)
promedio_movil <- rollmean(valores, k = 3, fill = NA) # alternativa
adicionando align = "right"
print(promedio_movil)
9.19. R-E-P-E (Rol-Entrada-Pasos-Expectativa).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Especifica cómo encontrar el
número de valores únicos en un conjunto de datos. Describe los datos de entrada
necesarios. Proporciona los pasos para lograrlo y detalla lo que se espera como
resultado final."
Rol: Actúa como un experto en manipulación de datos con R.
Entrada: Describe los datos de entrada necesarios.
Pasos: Proporciona los pasos para lograrlo.
Expectativa: Detalla lo que se espera como resultado final.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Realiza los pasos para obtener los resultados.
valores <- c(12, 45, 12, 78, 45)
valores_unicos <- unique(valores)
cantidad_unicos <- length(valores_unicos)
print(cantidad_unicos)
116
9.20. R-T-F (Rol-Tarea-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Crea un ejemplo sencillo para
enseñar cómo calcular el promedio de una columna en un archivo de datos. Proporciona
un paso a paso en texto sencillo."
Rol: Actúa como un experto en manipulación de datos con R.
Tarea: Crea un ejemplo sencillo que explique cómo calcular el promedio de una columna
en un archivo de datos.
Formato: Proporciona un paso a paso en texto sencillo.
Solución:
• Crea un vector de datos.
• Obtener el promedio del vector.
valores <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10)
promedio <- mean(valores)
print(promedio)
9.21. S-D-F (Situación-Detalles-Formato).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Describe cómo calcular el
número total de filas en un conjunto de datos. Proporciona los pasos detallados y explica
el resultado final."
Situación: Describe cómo calcular el número total de filas en un conjunto de datos.
Detalles: Proporciona los pasos detallados.
Formato: Explica el resultado final.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener la cantidad de filas.
117
valores <- c(1, 2, 3, 4, 5)
total_filas <- length(valores)
print(total_filas)
9.22. S-P-R (Situación-Proposito-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Proporciona el contexto para
sumar valores que cumplen una condición específica. Establece el propósito del cálculo
y detalla el resultado esperado."
Situación: Proporciona el contexto para sumar valores que cumplen una condición
específica.
Propósito: Establece el propósito del cálculo.
Resultado: Detalla el resultado esperado.
Salida:
• Crea un marco de datos.
• Calcula la suma con una condición.
datos <- data.frame(Categoria = c("A", "B", "A"),
Valores = c(10, 20, 30))
suma <- sum(datos$Valores[datos$Categoria == "A"])
print(suma)
9.23. T-A-O (Tarea-Acción-Objetivo).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Define cómo calcular la
mediana de un conjunto de datos. Establece los pasos necesarios para hacerlo en ambas
plataformas. Aclara el objetivo final de la operación."
Tarea: Define cómo calcular la mediana de un conjunto de datos.
Acción: Establece los pasos necesarios para hacerlo en ambas plataformas.
Objetivo: Aclara el objetivo final de la operación.
118
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Obtener el valor de la mediana del vector.
valores <- c(10, 20, 30, 40, 50)
mediana <- median(valores)
print(mediana)
9.24. T-D-E (Tarea-Detalles-Ejecución).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Describe cómo crear un gráfico
de barras para representar un conjunto de datos. Proporciona los detalles necesarios y
explica el resultado esperado."
Tarea: Describe cómo crear un gráfico de barras para representar un conjunto de datos.
Detalles: Proporciona los pasos y configuraciones necesarios.
Ejecución: Explica el resultado esperado.
Salida:
• Crea los vectores de datos
• Genera un gráfico de barras.
categorias <- c("A", "B", "C")
valores <- c(10, 15, 20)
barplot(valores, names.arg = categorias,
col = "blue",
main = "Gráfico de Barras",
xlab = "Categorías",
ylab = "Valores")
119
9.25. T-O-R (Tarea-Operación-Resultado).
Prompt:
"Actúa como un experto en manipulación de datos con R. Establece cómo calcular la
suma acumulada de un conjunto de datos. Describe las operaciones necesarias y define
el resultado esperado."
Tarea: Establece cómo calcular la suma acumulada de un conjunto de datos.
Operación: Describe las operaciones necesarias.
Resultado: Define el resultado esperado.
Salida:
• Crea un vector de datos.
• Calcula la suma acumulada.
valores <- c(5, 10, 15, 20, 25)
suma_acumulada <- cumsum(valores)
print(suma_acumulada)
120
Referencias Bibliográficas
García, P. (2024) IA Responsable y Prompt Engineering. Founderz.
https://founderz.com/es/programa/curso-generacion-ia-comunidad-madrid/
OpenAI. (2025). Modelo GPT-4o de ChatGPT [Large language model]. Recuperado
de https://chatgpt.com
Ramón Alcaide. [Adrián Sáenz] (2025) Cómo Utilizar ChatGPT Para Principiantes
Tutorial 2025. https://www.youtube.com/watch?v=KrWZkffbzV8&t=6174s
Prompting Guide. (n.d.). Recuperado el 24 de abril de 2025.
de https://www.promptingguide.ai/es
121
ANEXOS
122
1. Construcción base de prompts: Ejemplos guías.
En este anexo muestra ejemplos varios recopilados de principalmente 3 fuentes:
1. El curso IA Responsable y Prompt Engineering de la empresa Founderz de
España, el cual se puede accedes desde
https://founderz.com/es/programa/curso-generacion-ia-comunidad-madrid/
2. El curso llamado Cómo Utilizar ChatGPT Para Principiantes | Tutorial 2025
compartido por Adrián Sáenz e impartido por Ramón Alcaide en el link
https://www.youtube.com/watch?v=KrWZkffbzV8&t=6174s
3. Autoría propia de estructuras utilizadas en la confección de prompts.
A continuación, se muestran los prompts que se usaron de guía para este documento y
la creación de los casos de Ciencia de Datos.
1.1. Como delimitar.
1.1.1. Delimitar los mensajes para mayor claridad.
Incorrecto
Traduce esto al inglés. Hola, ¿cómo estás? Me gusta jugar en el parque. Mi color favorito
es el azul. Esta traducción es para una clase de inglés para niños de primaria. Usa
vocabulario sencillo y frases cortas.
Correcto
Traduce esto al inglés.
// Hola, ¿cómo estás? Me gusta jugar en el parque.
Mi color favorito es el azul. //
123
Esta traducción es para una clase de inglés para niños de primaria. Usa vocabulario
sencillo y frases cortas.
1.1.2. Omitir frases introductorias.
Incorrecto
Podrías explicarme, por favor, la estructura de una célula humana
Me preguntaba si podrías, por favor, darme algunas sugerencias sobre cómo mejorar mi
productividad en el trabajo.
Correcto
Explica la estructura de una célula humana
Dame sugerencias para mejorar mi productividad en el trabajo
Ahora, crea tres eslóganes originales para nuestra nueva marca de zapatillas siguiendo
un estilo similar.
1.1.3. Usar instrucciones en positivo.
Incorrecto
Escribe este correo electrónico, no uses lenguaje coloquial, evita abreviaturas, no
incluyas emojis, y asegúrate de no ser demasiado informal.
Correcto
Escribe este correo electrónico formal utilizando un lenguaje profesional, incluyendo un
saludo apropiado, manteniendo un tono respetuoso, y cerrando con una despedida
cortés.
124
1.2. Como ejemplificar.
1.2.1. Asignar un rol al modelo.
Incorrecto
No especificar el rol al modelo.
Correcto
Actúa como coach de liderazgo. Dame consejos de desarrollo profesional para mi carrera
como abogado tributario.
Actúa como un payaso de circo. Dame consejos de desarrollo profesional para mi carrera
como abogado tributario.
1.2.2. Especificar el idioma o el dialecto.
Incorrecto
No definirle ningún dialecto.
Correcto
Respóndeme en español de España.
Escribe un diálogo corto entre dos amigos discutiendo sobre fútbol. Usa español
argentino con modismos locales.
1.2.3. Especificar el público meta a quien dirigirse.
Incorrecto
Ayuda a crear una campaña publicitaria para capacitación empresarial.
Correcto
Ayuda a crear una campaña publicitaria para capacitación empresarial, enfocada en
personas que no han terminado la secundaria ni han tenido formación técnica
empresarial de ningún tipo, que tienen entre 25 y 40 años y están comenzando sus
negocios.
125
1.2.4. Repetir las palabras clave del contexto.
Incorrecto
No usar las palabras clave como guía para el modelo.
Correcto
La sostenibilidad es clave para nuestro futuro. ¿Cómo podríamos aplicar la sostenibilidad
en la vida cotidiana? Dé ejemplos de prácticas sostenibles en el hogar, el transporte y el
consumo.
La innovación es crucial en el mundo empresarial actual. ¿Cómo pueden las empresas
fomentar la innovación entre sus empleados? Proporciona estrategias concretas para
crear una cultura de innovación en el lugar de trabajo.
1.2.5. Usar ejemplos sencillos para guiar la respuesta.
Incorrecto
Genera tres eslóganes publicitarios para una nueva marca de zapatillas deportivas. Los
eslóganes deben ser cortos, memorables y enfatizar la comodidad y el rendimiento.
Correcto
Genera tres eslóganes publicitarios para una nueva marca de zapatillas deportivas. Los
eslóganes deben ser cortos, memorables y enfatizar la comodidad y el rendimiento. Aquí
tienes algunos ejemplos del estilo que busco:
• Nike: Just Do It'
• Adidas: 'Impossible Is Nothing'
• Puma: 'Forever Faster'
1.3. Como mejorar.
1.3.1. Corregir la ortografía y estructuras.
Incorrecto
126
No solicitar la corrección.
Correcto
[...]
Mejora la estructura, corrige las faltas de ortografía y mejora la gramática.
1.3.2. Definir las fuentes de información que debe usar.
Incorrecto
No especificar límites a las fuentes
Correcto
No te bases en papers de antes de 2020.
No tengas en cuenta la física moderna.
Nota: Puedes enfocar sus respuestas y hacerlas más precisas.
1.3.3. Mostrar lo que sí está bien.
Incorrecto
Haz los siguientes cambios.
Correcto
¡Está muy bien! Haz los siguientes cambios:
1.3.4. Indicar el párrafo puntual donde hacer la corrección.
Incorrecto
No decirle donde es el cambio.
Correcto
Reemplaza el cuarto párrafo con un nuevo párrafo de aproximadamente 60 palabras que
[...]
127
1.3.5. Pedir mayor explicación sobre un punto.
Incorrecto
Quedarse con lo primero que le brinde como respuesta
Correcto
Sin extender el texto, explica solo [...] en menos de 100 palabras.
1.3.6. Solicitar trabajar con un estilo especifico.
Incorrecto
No indicarle un estilo que pueda guiar a la IA.
Correcto
Escribe un texto sobre la llegada de la primavera. Usa el mismo estilo poético de este
párrafo: “El río fluía serenamente a través del bosque, murmurando secretos al pasar'
para describir un amanecer en la playa.”
Escribe un artículo sobre la importancia del liderazgo, como lo escribiría Xavier Marcet.
1.3.7. Solicitar mejoras sin cambiar el estilo.
Incorrecto
No indicarle que mantener y que cambiar.
Correcto
Revisa este texto manteniendo el tono formal y académico, pero mejorando la claridad y
la estructura: “La teoría de la relatividad de Einstein postula que el espacio y el tiempo
son relativos y no absolutos.”
Corrige este texto conservando el estilo poético y metafórico, pero mejorando la
gramática y la puntuación: “La vida como un río fluye sin parar, arrastra piedras puliendo
128
sus aristas dejando atrás lo que no sirve más, y llevando consigo lo esencial hasta el mar
de la eternidad.”
1.3.8. Solicitar añadir toda la información necesaria.
Incorrecto
Escribe un párrafo detallado sobre la evolución de los smartphones.
Describe el funcionamiento de un motor de combustión interna.
Correcto
Escribe un párrafo detallado sobre la evolución de los smartphones. Agrega toda la
información necesaria.
Describe el funcionamiento de un motor de combustión interna. Agrega toda la
información necesaria.
1.3.9. Complementar resultado sin conocer todo.
Incorrecto (solicitar dato puntual y no pedir más información)
Que son las cuentas de activos de un estado financiero.
Correcto
Que son las cuentas de activos de un estado financiero. Si existen otras cuentas
principales del estado financiero indica cuales son y si entre ellas están relacionadas.
1.3.10. Indicar el cambio de contexto.
Incorrecto (hacer preguntas de otro contexto sin indicárselo).
Con respecto a todo el mundo, dame las 5 ciudades más contaminadas y las más limpias.
Luego se desea tener información de América Latina pero no se cambió el contexto y se
le pregunta, “Cuales son mejores destinos turísticos”.
Correcto
Ahora, dime cuales son los mejores destinos turísticos de América Latina.
129
1.4. Como orientar.
1.4.1. Guiar la respuesta comenzándola.
Incorrecto
No dar ejemplos guía de la respuesta.
Correcto
Te proporciono el comienzo de una carta a los empleados: “Querido equipo, en los
últimos meses hemos enfrentado grandes desafíos que nos han puesto a prueba como
organización...”
Define la ley de la oferta y la demanda. Comienza así: “La ley de la oferta y la demanda
es un principio económico fundamental que...”
1.4.2. Mencionar posibles propinas o penalizaciones.
Incorrecto
No utilizar estos ejemplos.
Correcto
Te doy una propina extra si logras hacer que la respuesta sea más creativa y original.
Si no explicas los pasos con claridad para resolver esta ecuación matemática, perderás
50 euros.
1.4.3. Solicitar preguntar lo necesario para clarificar.
Incorrecto
Crea una rutina de fitness / Quiero crear un plan de ahorro personalizado.
Correcto
130
Crea una rutina de fitness. Hazme preguntas hasta que tengas suficiente información
para crearla personalizada.
Quiero crear un plan de ahorro personalizado. Hazme preguntas sobre mi situación
financiera actual, mis metas y mis hábitos de gasto para poder ofrecerme el mejor
consejo posible.
Nota: Por medio de las preguntas la IA te guía con lo que ella ocupa para mejorar el
resultado, esa nueva información refina los resultados.
1.4.4. Solicitar que hable como un humano.
Incorrecto
Explica las ventajas y desventajas del teletrabajo.
Correcto
Escribe un post sobre alimentos saludables. Responde de manera natural.
Explica las ventajas y desventajas del teletrabajo. Responde como un humano.
1.4.5. Solicitar una respuesta imparcial.
Incorrecto
Dejar que la IA se pueda sesgar en las respuestas.
Correcto
Discute el impacto del turismo en las ciudades pequeñas. Asegúrate de que tu respuesta
sea imparcial y no se basa en estereotipos.
Discute los pros y los contras de la energía nuclear. Asegúrate de que tu respuesta sea
imparcial y no se base en estereotipos o miedos infundados.
1.4.6. Utilizar preguntas con contexto.
Incorrecto
131
¿Cuál es el principal lenguaje de programación para la ciencia de datos?
Correcto
¿Cuál es el principal lenguaje de programación para un profesional de Ciencias Sociales
que desee ser científico de datos?
1.5. Como resaltar.
1.5.1. Usar frases como “DEBES” resaltado en mayúscula.
Incorrecto
Utiliza analogías cotidianas.
Correcto
DEBES usar analogías cotidianas.
DEBES incluir al menos un ingrediente inusual que mejore el sabor de manera
sorprendente.
1.5.2. Usar frases clave como “Piensa paso a paso”.
Incorrecto
Explica cómo hacer una tortilla española.
Correcto
Explica cómo hacer una tortilla española. Piensa paso a paso, desde la compra de los
ingredientes hasta poder servirla en la mesa.
Escriba un código en Python para iterar a través de 10 números y sumarlos todos. Piensa
paso a paso.
132
1.6. Como segmentar.
1.6.1. Ajustar respuesta para distintas audiencias.
Incorrecto
No solicitar la adaptación cuando es necesario.
Correcto
[...] Explícalo para que lo entienda un niño menos de 12 años.
1.6.2. Dividir tarea compleja en pasos sencillos y secuenciales.
Incorrecto
Explica qué es un algoritmo de ordenamiento, describe cómo funciona el algoritmo de
burbuja, y proporciona un ejemplo paso a paso de cómo ordenar la lista [5,2,8,1,9]
usando este algoritmo
Correcto
• Explica qué es un algoritmo de ordenamiento
• Describe el funcionamiento del algoritmo de burbuja
• Proporciona un ejemplo paso a paso de cómo ordenar [5,2,8,1,9] usando este
algoritmo
1.6.3. Solicitar explicaciones adaptadas a distintos niveles.
Incorrecto
¿Qué es la inflación?
Correcto
Explícame como si no supiera nada de economía: ¿qué es la inflación?
1.7. Como traducir.
1.7.1. Solicitar la traducción general de un texto.
Incorrecto
133
No indicar el idioma la que se desea traducir.
Correcto
[...]
Tradúcelo al IDIOMA
1.7.2. Solicitar la traducción puntual según contexto.
Incorrecto
No indicar contexto adecuado para la traducción.
Correcto
Cómo traducirías [palabra] en el contexto de [contexto].
2. Esquema para prompting
En este anexo se muestra una herramienta tipo esquema para mejorar la calidad y
precisión de los resultados brindados en la IA, muchos de los cuales hemos visto en este
documento.
Contenido completo recuperado de https://founderzschool.notion.site/Herramienta-de-
Prompting-edc1e962767b4945b16974d6a2e52f5a
Herramienta de Prompting
Explicación
Esta herramienta puede ayudarte en la creación de un sistema organizado para gestionar
y utilizar los prompts. Algunas cosas que podrías incluir son:
134
1. Repositorio de Contextos de Vida. Crear un lugar donde se puedan guardar
bloques de contexto de tu vida para tenerlos siempre a mano. Esto podría incluir
información sobre quién eres, qué haces en tu negocio, etc.
2. Otros repositorios (Estilos, Tono, Formato, etc.). Puedes crear y almacenar
diferentes estilos, tonos y formatos que te sean valiosos para acceder a ellos
ágilmente cuando los necesites.
3. Conceptos de alta densidad informativa. Podrías recopilar ideas o términos
que, aunque pueden parecer ser breves o simples a primera vista, contienen o
representan una gran cantidad de información. Por ejemplo:
a. Como un premio Nobel
Cuando dices "haz algo como si fueras un Premio Nobel", el concepto de "Premio Nobel"
lleva consigo varias connotaciones y expectativas que pueden influir en cómo se realiza
la tarea.
Aquí te dejo algunas connotaciones asociadas con ser un Premio Nobel:
1. Excelencia: Los Premios Nobel se otorgan a aquellos que han hecho
contribuciones sobresalientes en sus campos. Por lo tanto, se espera que
cualquier cosa hecha "como un Premio Nobel" sea de la más alta calidad.
2. Innovación: Los laureados con el Premio Nobel suelen ser pioneros en sus
campos, introduciendo nuevas ideas y enfoques. Por lo tanto, hacer algo
"como un Premio Nobel" podría implicar pensar de manera innovadora y
creativa.
3. Rigor y precisión: Los laureados con el Premio Nobel son reconocidos por
su riguroso trabajo académico y científico. Por lo tanto, hacer algo "como un
Premio Nobel" podría implicar prestar atención a los detalles y garantizar la
precisión.
4. Contribución a la humanidad: Los Premios Nobel suelen otorgarse a
aquellos cuyo trabajo ha beneficiado a la humanidad de alguna manera. Por
lo tanto, hacer algo "como un Premio Nobel" podría implicar tener en cuenta
el impacto a largo plazo o el beneficio potencial para las personas.
135
5. Perseverancia: Ganar un Premio Nobel a menudo requiere años de
dedicación y esfuerzo. Por lo tanto, hacer algo "como un Premio Nobel" podría
implicar mostrar una gran perseverancia y compromiso con la tarea.
b. Como un eneatipo 5
El eneatipo 5, también conocido como el "Investigador" en la teoría del Eneagrama, tiene
connotaciones e implicaciones específicas.
Cuando se pide hacer algo "como un eneatipo 5", podría entenderse que se debe actuar
considerando las siguientes características:
1. Curiosidad y análisis: Los eneatipo 5 son conocidos por su deseo de
entender el mundo a su alrededor. Tienen una inclinación hacia la acumulación
de conocimientos y son muy analíticos. Por lo tanto, hacer algo "como un
eneatipo 5" podría implicar un enfoque detallado y analíti co.
2. Independencia: Este tipo de personalidad valora su independencia y puede
ser bastante autosuficiente. Hacer algo "como un eneatipo 5" podría significar
hacerlo de manera autónoma, sin depender demasiado de los demás.
3. Introversión: Los eneatipo 5 tienden a ser introvertidos, prefiriendo tiempo a
solas para reflexionar y recargar energías. Hacer algo "como un eneatipo 5"
podría implicar un enfoque más reservado y reflexivo.
4. Visionario: Los eneatipo 5 son capaces de pensar de forma innovadora y
creativa. Si se pide hacer algo "como un eneatipo 5", podría entenderse como
la necesidad de buscar soluciones originales o visionarias.
5. Desapego emocional: Los eneatipo 5 pueden a veces distanciarse
emocionalmente para preservar su energía y concentración. Hacer algo "como
un eneatipo 5" podría implicar un enfoque más lógico y objetivo, en lugar de
uno emocional.
Puedes copiar esta página y modificarla a tu gusto pulsando en “Duplicar” en la esquina
superior derecha. Asegúrate de mantener actualizados estos repositorios con ajustes y
136
nuevas ideas para crear prompts cada vez más útiles y personalizados a tus intereses y
necesidades.
Estructura de un buen prompt
Siguiendo una estructura como la siguiente, conseguirás que la respuesta del LLM que
emplees se asemeje más a lo que buscas.
Explicación de la estructura del prompt
1. Actúa como si fueras [Rol]
Aquí, estás dando un marco para la perspectiva de la respuesta. Al definir un rol, le estás
diciendo a ChatGPT cómo debería "pensar" o "actuar" en su respuesta. Por ejemplo, si
dices "Actúa como si fueras un historiador", la respuesta de ChatGPT se centrar á en
proporcionarte una respuesta precisa y detallada basada en los hechos históricos.
2. [Verbo] [Qué] [Para qué]
a. [Verbo]: Aquí especificas la acción que debe realizar ChatGPT. Este verbo
puede incluir acciones como "describe", "analiza", "explica", "compara", etc.
b. [Qué]: Este es el objeto sobre el que se realiza la acción. Por ejemplo, si el
verbo es "describe", el "qué" sería lo que deseas describir.
c. [Para qué]: Esto establece el propósito o la intención de la acción. Puede
ser para educar, entretener, facilitar una decisión, etc.
3. Asegúrate de aplicar lo siguiente:
a. [Temas a tratar]: Aquí defines los puntos o temas clave que debe cubrir la
respuesta.
b. [Formato]: Esto determina cómo se organiza y presenta la respuesta. ¿Es
una lista, un diálogo, un ensayo, etc.?
c. [Estilo]: El estilo se refiere a la forma en que se presentará la respuesta,
ya sea de manera académica, técnica, narrativa, etc.
d. [Tono]: Esto define la actitud emocional de la respuesta. ¿Es la respuesta
seria, humorística, crítica, etc.?
137
e. [Audiencia]: ¿A quién está dirigida la respuesta? Esta definición te ayuda
a determinar el tipo de lenguaje y referencias culturales que se utilizarán.
f. [Otras consideraciones]: Esto cubre cualquier otra especificación que
pueda ser relevante para la respuesta.
4. Ten en cuenta el siguiente contexto: [Contexto]
Este bloque te da espacio para proporcionar información de fondo que puede ser
relevante para entender y responder al prompt. Puede ser información histórica, eventos
recientes, detalles del entorno, etc.
5. Hazme las preguntas que consideres necesarias para que puedas darme la
mejor respuesta posible.
Este es un recordatorio para que ChatGPT pueda hacer preguntas para recopilar más
información, si es necesario. Esto te ayuda a obtener una respuesta más precisa y útil.
Resumen de la estructura del prompt
1. Actúa como si fueras [Rol]
2. [Verbo] [Qué] [Para qué]
3. Asegúrate de aplicar lo siguiente:
a. [Temas a tratar]
b. [Formato]
c. [Estilo]
d. [Tono]
e. [Audiencia]
f. [Otras consideraciones]
4. Ten en cuenta el siguiente contexto:
a. [Contexto]
5. Hazme las preguntas que consideres necesarias para que puedas darme la mejor
respuesta posible.
Ideas de Repositorios de un inventario de prompts
138
1. Prompt para describir Empresa
a. Actúa como si fueras [un experto en redacción de perfiles
corporativos]
Crea una descripción detallada de [INSERTA NOMBRE DE LA EMPRESA], teniendo en
cuenta los siguientes detalles:
1. Nombre de la empresa: [INSERTA EL NOMBRE DE LA EMPRESA]
2. Industria: [INSERTA LA INDUSTRIA]
3. Ubicación: [INSERTA LA UBICACIÓN]
4. Productos/Servicios: [INSERTA LOS PRODUCTOS/SERVICIOS]
5. Público objetivo: [INSERTA EL PÚBLICO OBJETIVO]
6. Misión: [INSERTA LA MISIÓN]
7. Visión: [INSERTA LA VISIÓN]
8. Cultura y valores: [INSERTA LA CULTURA Y LOS VALORES]
9. Posicionamiento en el mercado: [INSERTA EL POSICIONAMIENTO EN EL
MERCADO]
b. Asegúrate de que la descripción sea precisa, clara y completa.
c. Ten en cuenta el siguiente contexto:
Este perfil será utilizado para personalizar las respuestas de chatGPT, proporcionando
un contexto más rico y adaptado a la empresa descrita.
d. Hazme las preguntas que consideres necesarias para que puedas
darme la mejor respuesta posible.
2. Prompt para describir Rol
139
a. Actúa como si fueras [un experto en redacción de perfiles
profesionales]
Crea una descripción detallada de [NOMBRE DEL ROL], teniendo en cuenta los
siguientes detalles:
1. Nombre: [INSERTA EL NOMBRE]
2. Rol/Título de trabajo: [INSERTA EL TÍTULO DEL TRABAJO]
3. Organización: [INSERTA EL NOMBRE DE LA ORGANIZACIÓN]
4. Industria: [INSERTA LA INDUSTRIA]
5. Responsabilidades clave: [INSERTA LAS RESPONSABILIDADES CLAVE]
6. Preocupaciones/Intereses: [INSERTA PREOCUPACIONES/INTERESES]
7. Formación académica y experiencia: [INSERTA FORMACIÓN ACADÉMICA Y
EXPERIENCIA]
8. Estilo de comunicación preferido: [INSERTA EL ESTILO DE
COMUNICACIÓN PREFERIDO]
9. Tono preferido: [INSERTA EL TONO PREFERIDO]
b. Asegúrate de que la descripción sea precisa, clara y completa.
c. Ten en cuenta el siguiente contexto:
Este perfil será utilizado para personalizar las respuestas de chatGPT, proporcionando
un contexto más rico y adaptado al rol individual descrito.
d. Hazme las preguntas que consideres necesarias para que puedas
darme la mejor respuesta posible.
3. Prompt para describir Audiencia
a. Actúa como si fueras [un experto en análisis de audiencias]
140
Crea una descripción detallada de [NOMBRE DE LA AUDIENCIA], teniendo en cuenta
los siguientes detalles:
1. Nombre de la Audiencia: [INSERTA EL NOMBRE DE LA AUDIENCIA]
2. Características demográficas: [INSERTA LAS CARACTERÍSTICAS
DEMOGRÁFICAS]
3. Intereses principales: [INSERTA LOS INTERESES PRINCIPALES]
4. Preocupaciones/Desafíos: [INSERTA PREOCUPACIONES/DESAFÍOS]
5. Formato de comunicación preferido: [INSERTA EL FORMATO PREFERIDO]
6. Estilo de comunicación preferido: [INSERTA EL ESTILO DE
COMUNICACIÓN PREFERIDO]
7. Tono de comunicación preferido: [INSERTA EL TONO PREFERIDO]
b. Asegúrate de que la descripción sea precisa, detallada y
comprensible.
c. Ten en cuenta el siguiente contexto:
Este perfil de audiencia será utilizado para personalizar las respuestas de chatGPT,
ofreciendo un contexto más preciso y adaptado a la audiencia especificada.
d. Hazme las preguntas que consideres necesarias para que puedas
darme la mejor respuesta posible.
4. Roles (Como si fueras…)
a. Persona experta en inteligencia artificial
b. Persona experta en derecho internacional
c. Persona experta en marketing digital
d. Persona experta en medicina deportiva
e. Persona experta en finanzas corporativas
f. Persona experta en psicología organizacional
g. Persona experta en energías renovables
h. Persona experta en diseño de experiencia de usuario (UX)
141
i. Persona experta en desarrollo sostenible
j. Persona experta en seguridad cibernética
5. Verbos (Acciones a realizar)
a. Describe
b. Analiza
c. Explora
d. Imagina
e. Crea
f. Compara
g. Explica
h. Argumenta
i. Propone
j. Reflexiona
142
6. Formatos (Estructura del contenido)
a. Ensayo: Un formato tradicional en el que se presenta un argumento o se
explora un tema en profundidad, con una introducción, desarrollo y
conclusión.
b. Diálogo: Un intercambio de palabras entre dos o más personas, que
permite simular una conversación o debate sobre un tema en particular.
c. Lista de viñetas: Un formato que presenta información de manera concisa
y organizada, utilizando viñetas o puntos numerados para resumir ideas
clave.
d. Narrativa corta: Una historia breve que desarrolla personajes, trama y
escenario, con el propósito de entretener o transmitir un mensaje.
e. Resumen ejecutivo: Un formato utilizado para proporcionar una visión
general concisa y clara de un tema o proyecto, destacando los aspectos
más relevantes.
f. Presentación de diapositivas: Un formato visual que utiliza diapositivas
para presentar información de manera secuencial, utilizando texto,
imágenes y gráficos.
g. Artículo de opinión: Un formato en el que se expresa una perspectiva
personal sobre un tema, respaldada por argumentos y evidencias.
h. Guía paso a paso: Un formato que proporciona instrucciones detalladas y
secuenciales para realizar una tarea o alcanzar un objetivo específico.
i. Entrevista ficticia: Un formato en el que se simula una entrevista
imaginaria con preguntas y respuestas entre el entrevistador y el
entrevistado sobre un tema relevante.
j. Infografía: Un formato visual que combina imágenes, gráficos y texto para
presentar información de manera clara y concisa, facilitando la
comprensión rápida de un tema.
7. Estilos (Tipo de lenguaje y expresión)
a. Académico: Un estilo formal y objetivo utilizado en contextos académicos,
con un lenguaje preciso y estructura clara.
143
b. Narrativo: Un estilo que utiliza elementos de la narrativa para contar una
historia o presentar información de manera más envolvente y atractiva.
c. Humorístico: Un estilo divertido y humorístico que utiliza juegos de
palabras, ironía o situaciones cómicas para captar la atención y entretener
al lector.
d. Persuasivo: Un estilo que busca convencer al lector mediante argumentos
sólidos, lenguaje persuasivo y técnicas retóricas.
e. Descriptivo: Un estilo detallado y descriptivo que utiliza lenguaje evocativo
para crear imágenes vívidas y transportar al lector al contexto descrito.
f. Técnico: Un estilo preciso y especializado utilizado en áreas técnicas o
científicas, con terminología específica y un enfoque en los detalles
técnicos.
g. Conversacional: Un estilo informal y cercano, como si se estuviera
teniendo una conversación amigable con el lector.
h. Poético: Un estilo lírico y poético que utiliza lenguaje figurativo, ritmo y
belleza estética para transmitir emociones y sensaciones.
i. Crítico: Un estilo que adopta una postura crítica y analítica, evaluando y
cuestionando ideas, obras o situaciones.
j. Informativo: Un estilo claro y directo que se centra en la transmisión de
información de manera concisa y precisa.
8. Tonos (Emotividad)
a. Serio: Un tono formal y sobrio, utilizado para tratar temas importantes o
delicados.
b. Humorístico: Un tono divertido y gracioso, utilizado para añadir humor y
hacer la solicitud más entretenida.
c. Informativo: Un tono objetivo y neutral, utilizado para proporcionar
información precisa y detallada.
d. Inspirador: Un tono motivador y alentador, utilizado para motivar a la
acción y generar entusiasmo en la respuesta.
144
e. Reflexivo: Un tono introspectivo y profundo, utilizado para invitar a la
reflexión y a considerar aspectos más profundos del tema.
f. Irónico: Un tono sarcástico e irónico, utilizado para expresar una
discrepancia entre lo que se dice y lo que se entiende.
g. Cálido: Un tono amigable y cercano, utilizado para crear una conexión
emocional con el lector y generar confianza.
h. Contundente: Un tono directo y enérgico, utilizado para comunicar una
solicitud de manera clara y contundente.
i. Ponderado: Un tono equilibrado y objetivo, utilizado para analizar
diferentes perspectivas y presentar argumentos de manera imparcial.
j. Convincente: Un tono persuasivo y convincente, utilizado para persuadir
al lector y generar un impacto en su forma de pensar.
9. Audiencias (Dirigido a…)
a. Personas profesionales de la salud
b. Estudiantes universitarios/as
c. Padres y madres jóvenes
d. Comunidad artística y creativa
e. Trabajadores/as del sector financiero
f. Adultos mayores en busca de actividades recreativas
g. Comunidad LGBTQIA+
h. Emprendedores y empresarias
i. Trabajadores/as del sector tecnológico
j. Personas interesadas en la sostenibilidad y el medio ambiente
10. Contextos (Información complementaria)
a. Contexto 1
Elabora un contexto y almacénalo aquí.
b. Contexto 2
Elabora un contexto y almacénalo aquí.