Por Marina Avilés, publicado el 1 abril 2025
En marketing digital, saber crear un buen prompt es clave para obtener respuestas precisas y accionables. Ten en cuenta que un prompt claro evita información vaga y permite generar textos persuasivos, análisis de tendencias o segmentaciones efectivas. Así, al estructurar la solicitud de manera efectiva, puedes optimizar campañas, mejorar anuncios y obtener insights relevantes.
Un prompt correctamente diseñado reduce correcciones, ahorra tiempo y potencia la calidad del contenido generado, alineándolo con los objetivos de tu marca y audiencia. Ya sea que quieras hacer desde un análisis DAFO con IA o un plan de marketing con ChatGPT.
Frameworks para escribir un buen prompt
Existe una gran variedad de marcos muy efectivos de prompt engineering. Entre los más destacados están ASPECCT, TAREA y CICLO. Por otro lado, en Cyberclick hemos desarrollado nuestro propio framework.
A continuación, te los explicamos todos para aprendas a cómo escribir un prompt poderoso con diferentes métodos. De igual manera, te invitamos a leer nuestro artículo sobre 5 pasos para crear un prompt efectivo en Marketing Digital.
ASPECCT: el marco perfecto para crear prompts efectivos
El framework ASPECCT está diseñado para crear prompts bien estructurados que permitan obtener respuestas más precisas y útiles de la IA. Se basa en siete elementos clave: Action, Steps, Persona, Examples, Context, Constraints y Template.
La idea es que, en lugar de hacer preguntas vagas, des instrucciones claras y bien definidas. Esta metodología de prompt engineering es ideal para pedir contenido en marketing, educación, tecnología o cualquier área donde necesites respuestas bien organizadas. Si usas este método, evitarás respuestas confusas o demasiado generales y recibirás exactamente lo que buscas.
A – Action (Acción): todo empieza con la acción. ¿Qué quieres que haga la IA? Sé directo y claro. En lugar de preguntar “¿Cómo mejorar un CV?”, prueba con “Dame 5 consejos para mejorar un CV de analista de datos”. Si pides algo demasiado general, recibirás respuestas igual de vagas. Usa verbos que indiquen lo que esperas, como “explica”, “resume”, “crea” o “compara”. Cuanto más específica sea tu instrucción, mejor será la respuesta. Piénsalo como dar órdenes a un asistente, cuanto más claro seas, mejor hará su trabajo.
S – Steps (Pasos): se refiere a dividir una tarea compleja en pasos específicos para que la IA la ejecute correctamente. En lugar de hacer una petición general, es mejor indicar el proceso detallado que debe seguir. Esto le da a la IA una estructura clara, y evita respuestas desordenadas o incompletas. Por ejemplo, en vez de pedir “Hazme un informe sobre tendencias de marketing”, puedes decir:
Busca datos actualizados sobre tendencias de marketing digital en 2025.
Resume las tres principales tendencias.
Explica cómo cada tendencia afecta a las pequeñas empresas.
Sugiere estrategias prácticas basadas en esas tendencias.
P – Persona (Rol): el tono y la perspectiva importan mucho. ¿Quieres una respuesta desde el punto de vista de un experto, un principiante o una empresa? No es lo mismo pedir “Explica JavaScript” que “Explícame JavaScript como si fuera un niño de 10 años”. Definir la persona hace que la respuesta se adapte mejor a lo que necesitas. Si buscas algo técnico, dilo. Si quieres que sea simple y fácil de entender, acláralo. Esto evita respuestas demasiado complejas o demasiado básicas para tu nivel. Puedes indicarle el rol que se debe asumir tanto para la IA, como para el lector.
E – Examples (Ejemplos): si quieres precisión, da ejemplos. En vez de preguntar “Dame ideas para un post en redes sociales”, prueba con “Dame ideas para un post en Instagram sobre productos ecológicos”. Los ejemplos ayudan a la IA a entender mejor lo que buscas. Si necesitas un texto persuasivo, puedes decir “Escribe un anuncio de zapatos deportivos con un estilo similar al de Nike”. Cuantos más detalles des, más ajustada será la respuesta. Es como dar una referencia clara en lugar de esperar que adivinen.
C – Context (Contexto): el contexto marca la diferencia entre una respuesta útil y una respuesta genérica. Si pides “Explica la importancia del SEO”, la IA puede hablar en términos muy generales. Pero si especificas “Explica la importancia del SEO para una tienda de ropa online”, obtienes una respuesta mucho más enfocada. Lo mismo pasa en otros casos: si necesitas consejos para principiantes, avísalo. Si es para un sector en particular, menciónalo. Cuanto mejor definas el contexto, mejor será la información que recibirás.
C – Constraints (Restricciones): aquí defines los límites. ¿Quieres una respuesta corta o larga? ¿Debe incluir estadísticas? ¿Debe evitar tecnicismos? Si no lo aclaras, la IA decidirá por ti, y puede que el resultado no sea lo que esperabas. Por ejemplo, puedes pedir “Explícame esto en 100 palabras” o “Dame solo tres ejemplos”. También puedes decir “Responde de forma simple, sin términos técnicos”. Establecer restricciones te ayuda a recibir justo lo que necesitas sin perder tiempo ajustando la respuesta después.
T – Template (Plantilla): el formato en que recibes la respuesta es clave. Si solo dices “Dame consejos sobre email marketing”, puede que obtengas un párrafo largo. Pero, si especificas “Dame una lista de 5 consejos para email marketing”, la respuesta será mucho más clara y fácil de leer. También puedes pedir “Haz una tabla comparando estrategias de SEO y SEM” o “Dame una plantilla para escribir un post en LinkedIn”. Definir la estructura desde el inicio te ahorra trabajo y hace que la información sea más útil.
Framework TAREA
El framework TAREA proporciona una guía clara para definir la tarea principal, la acción esperada, el rol del modelo, el ejemplo de salida y las aclaraciones adicionales. Así, este método de prompt engineering ofrece una estructura coherente para comunicar objetivos y requisitos. Al delimitar de forma concreta lo que se desea obtener, se facilita que la IA ofrezca información más útil. Su uso es ideal cuando se requieren directrices específicas, concisas y orientadas a un resultado deseado.
T – Tarea principal: la tarea principal define, en una sola frase, lo que necesitas conseguir. Sirve como el eje de tu interacción con la IA. En lugar de formular preguntas amplias, sé directo y específico. Por ejemplo, en vez de “¿Qué hay sobre marketing digital?”, puedes decir: “Elabora un resumen de las principales tendencias del marketing digital en 2024.” Así delimitarás el foco y permitirás que la IA responda con más precisión. Una Tarea principal clara te ahorra tiempo y malentendidos y confusiones.
A – Acción esperada: la acción esperada describe el formato o la forma en que deseas recibir la respuesta. Indica si quieres un texto corto, una lista enumerada o un ejemplo práctico. Por ejemplo, “Proporciona tres consejos clave para escribir correos de venta” o “Elabora una tabla comparando ventajas y desventajas de las redes sociales”. Si la acción esperada se define bien, la IA responderá de un modo más directo y eficaz. Esta guía específica reduce la posibilidad de obtener contenidos vagos o extensos.
R – Rol del modelo: indica la perspectiva o el tipo de voz con la que quieres que la IA responda. Puedes pedirle que hable como un experto financiero, un profesor paciente o un amigo cercano. Esto ajusta el tono, la complejidad y el vocabulario de la respuesta. Por ejemplo, “Responde como si fueras un coach motivacional que anima a su cliente a emprender”. Incluir ese detalle evita respuestas que no encajan con tu estilo deseado y hace la interacción efectiva.
E – Ejemplo de salida: el ejemplo de salida sirve para mostrar cómo quieres que luzca la respuesta. Incluye un modelo que detalle la estructura, el estilo o el contenido ideal. Por ejemplo, si necesitas un texto argumentativo, comparte un breve párrafo que ilustre la narrativa que buscas. Si requieres un diagrama de procesos, enseña un esquema simple con cada paso. Esto guía a la IA y reduce la posibilidad de errores de interpretación.
A – Aclaraciones adicionales: las aclaraciones adicionales engloban detalles que no encajan en los apartados anteriores, pero que resultan esenciales. Aquí puedes especificar la extensión deseada, términos a evitar o cualquier directriz extra. Por ejemplo, “Evita usar tecnicismos” o “Limita la respuesta a 150 palabras”. Estas indicaciones previenen malentendidos y aseguran que el contenido final cumpla tus expectativas. Al incluirlas, orientas mejor a la IA y evitas la necesidad de correcciones posteriores.
Framework CICLO
La metodología CICLO de prompt engineering se basa en cinco pilares para guiar tus interacciones con la IA de forma ordenada y precisa. Se centra en describir el contexto, detallar instrucciones, definir condiciones, establecer límites y especificar el resultado. Su aplicación es útil en diversos ámbitos, desde la planificación de proyectos hasta la creación de contenidos digitales. También facilita la optimización de tiempos al delimitar objetivos. Es valioso al buscar consistencia, claridad y estructura en tareas complejas o proyectos colaborativos.
C – Contexto: describe el entorno en que se desarrollará la solicitud. Define variables como el público, la finalidad y los recursos. Esto puede incluir el ámbito de aplicación (marketing, tecnología...) o detalles sobre el escenario (nivel de experiencia, tipo de proyecto...). Al aclarar el contexto, evitas interpretaciones erróneas y consigues respuestas más alineadas con lo que buscas. Por ejemplo, si necesitas un plan de marketing para una empresa de productos ecológicos, especificar esos rasgos orientará mejor la respuesta de la IA.
I – Instrucciones: indica las acciones concretas que esperas de la IA. En lugar de dar una orden general, detalla cada paso o tarea que deba cumplir. Por ejemplo, “Primero investiga las tendencias recientes en e-commerce, después presenta un resumen de las tres más relevantes y finaliza con sugerencias de implementación”. Cuanto más claras y detalladas sean tus instrucciones, más acertada será la respuesta.
C – Condiciones: especifica los requerimientos que la respuesta debe cumplir. Puedes indicar la extensión máxima, el tono de la escritura o el tipo de lenguaje. Un ejemplo sería “Responde con un máximo de 150 palabras, usando un tono formal y sin jergas técnicas”. Estas pautas evitan que la IA se desvíe y garantizan que obtengas un resultado adecuado a tus necesidades. Aclara si requieres referencias, datos estadísticos o citas textuales.
L – Límites: definen hasta dónde puede extenderse la información del contenido. Incluye restricciones sobre la profundidad del análisis o la terminología empleada. Por ejemplo, si pides “Describe la teoría de la relatividad en lenguaje simple, sin fórmulas matemáticas”, estás colocando un límite claro. Esto impide que la IA se desvíe y ajusta la explicación a tu nivel de detalle. Cuando estableces límites, proteges la coherencia de la respuesta y aseguras que el resultado se mantenga correctamente dentro de un alcance útil.
O – Output deseado: detalla cómo quieres ver la respuesta final. Puede ser un texto continuo, una lista de puntos, un diagrama o incluso un código. Al indicar con claridad el formato, la IA puede adaptar la información a lo que necesitas. Por ejemplo, podrías pedir “Preséntalo como un boletín informativo” o “Elabora una tabla comparativa de ventajas y desventajas”. Cuando defines el output deseado, facilitas la comprensión de los resultados y ahorras tiempo reorganizando luego el contenido para tu uso específico.
Framework Cyberclick: Cómo optimizar el prompt engineering en Marketing Digital
Como expertos en marketing digital, en Cyberclick hemos desarrollado un framework de prompt engineering específicamente para marketers. Este se basa en 3 pilares clave:
Objetivo: ¿cuál es la tarea que necesitamos que realice la IA? (ya sea responder una pregunta, hacer un análisis, generar un diagrama, etc.).
Contexto: ¿qué información detallada necesita la IA para ejecutar esa tarea?
Expectativas: ¿cómo queremos que sea el resultado final de esa tarea?
Cada pilar está conformado de dos elementos puntuales que debemos aclarar dentro del prompt. Veamos la siguiente tabla:
Errores comunes en el Prompt Engineering y cómo evitarlos
Mezclar múltiples temas sin relación: intentar abarcar demasiados conceptos distintos en un mismo prompt confunde el propósito final. Te recomendamos dividir la solicitud en varias partes o prompts separados, cada uno enfocado en un objetivo concreto.
Utilizar terminología contradictoria: a veces se usa un término que luego se niega o se reemplaza por otro que causa conflicto. Por ejemplo, pedir un texto breve para luego mencionar que sea extenso contrarresta la claridad del prompt. Esto provoca respuestas confusas. Es importante revisar el vocabulario para que no existan desacuerdos internos.
Formular preguntas con suposiciones erróneas: cuando un prompt contiene datos o premisas falsas, la IA podría seguir esa línea equivocada y generar información inexacta o poco útil. Es mejor verificar la validez de las premisas antes de redactar.
Confiar ciegamente en la exactitud: suponer que toda respuesta será perfecta sin necesidad de corroborar información es un error. Debes contrastar las respuestas con fuentes adicionales o conocimientos propios para garantizar exactitud.
Exigir conocimientos especulativos: preguntar “¿Qué sucederá en 2030?” o “Adelántame los próximos descubrimientos científicos” puede generar conjeturas inciertas. Para obtener respuestas confiables, conviene pedir proyecciones con base en datos históricos o tendencias actuales, en lugar de predicciones infundadas.
Cómo evitar las alucinaciones de la IA
Las “alucinaciones de la IA” ocurren cuando el modelo genera información falsa, incoherente o sin base real. Esto sucede porque la IA no razona ni verifica datos, sino que predice palabras basándose en patrones previos. En este sentido, se producen por falta de datos precisos, entrenamiento defectuoso o ambigüedades en los prompts (de aquí que sea tan importante saber cómo escribir un prompt).
También pueden surgir cuando la IA intenta completar información incompleta. Como no tiene un mecanismo de validación automática, puede inventar detalles o mezclar información errónea con hechos reales sin notarlo.
Para evitar las alucinaciones de la IA te recomendamos hacer lo siguiente:
Usa fuentes confiables y pídele a la IA referencias en la respuesta.
Evita prompts vagos o demasiado abiertos.
Especifica que la información debe basarse en datos verificables.
Contrasta las respuestas con fuentes externas antes de tomarlas como ciertas.
Divide solicitudes complejas en preguntas más pequeñas y concretas.
Reformula el prompt si la respuesta parece incorrecta o inventada.
Pide respuestas con ejemplos reales o estadísticas actualizadas.
Indica que evite suposiciones si la información es incierta.
Comparte fuentes y analiza la privacidad de datos
Ten en cuenta que los modelos de IA generan mejores respuestas cuando cuentan con información de calidad. Por eso, para obtener resultados más precisos, es necesario que junto al prompt proporciones fuentes verificadas. En este sentido, si por ejemplo necesitas que la IA analice documentos, te recomendamos subirlos a la herramienta en formato de texto plano (.txt), en lugar de compartir URLs o archivos complejos como PDFs o imágenes escaneadas, ya que esto mejora la extracción de información y reduce errores de interpretación.
Si el modelo admite carga de archivos, verifica qué tipos de formatos procesa mejor y si aplica restricciones sobre el tamaño o contenido.
Algo muy importante a considerar es que no debes compartir información confidencial sin revisar primero cómo el modelo maneja la privacidad de los datos. Algunos modelos de IA almacenan o utilizan la información ingresada para su entrenamiento futuro, lo cual podría comprometer documentos sensibles como contratos, estrategias empresariales, datos financieros o información personal.
Para evitar riesgos:
Revisa la política de privacidad del modelo de IA que utilizas y verifica si almacena interacciones.
Evita compartir datos personales o corporativos sensibles, salvo que uses una plataforma con garantías explícitas de seguridad y almacenamiento privado.
Si trabajas con información empresarial, anonimiza los datos antes de ingresarlos. En lugar de "empresa X factura 10M al año", usa "una empresa del sector factura 10M al año".
Prefiere modelos locales o de código abierto si necesitas máxima privacidad, ya que algunos modelos comerciales pueden registrar interacciones.
Usa entornos seguros si trabajas con datos críticos, y asegúrate que el sistema que utilizas tenga protocolos adecuados de cifrado y almacenamiento.
Siempre recuerda que la IA es una herramienta muy poderosa, pero es crucial usarla de forma responsable. Y en la medida que necesites respuestas cada vez más exactas, precisas y profesionales, tendrás entonces que ir perfeccionando tus métodos de prompt engineering. Implementa cualquiera de los frameworks que te hemos enseñado, y adáptalos a tus propias necesidades.
