La importancia de los prompts correctos en IA — se trata del contexto, no de magia
La importancia de los prompts correctos en IA — se trata del contexto, no de magia
Todo el mundo usa IA hoy en día. Pero como es algo muy nuevo y cambia a diario, debemos adaptarnos continuamente. ¿Qué hace realmente una IA sin un prompt correctamente definido? Empieza a divagar. Empieza a inventar cosas. Pero si le das las especificaciones correctas, se comporta como un verdadero profesional.
Todos somos principiantes — y está bien
No soy un experto, y creo que en realidad nadie lo es. La IA aprende de nosotros cada día — nuestra forma de trabajar, nuestras necesidades. Está recopilando datos para mejorar, y nosotros aprendemos a diario a usarla de forma más efectiva y a enfocarla en nuestras tareas cotidianas. Es un viaje de aprendizaje mutuo.
Creo que un alto porcentaje de empresas ya usan la IA en su día a día: edición de correos, automatizaciones, o simplemente buscar inspiración cuando no la tienes. Una buena idea puede cambiar tu forma de ver las cosas. Somos muy verdes en esto y debemos adaptarnos diariamente para mantenernos al día con tantas innovaciones constantes.
El panorama de la IA — ¿quién ofrece qué?
Las grandes empresas de IA compiten ferozmente por los clientes y ofrecen mejoras y actualizaciones diarias de diferentes modelos. Lo escuchamos constantemente: «Hoy Anthropic ha lanzado su modelo X», «OpenAI ha lanzado su modelo de creación de vídeo más potente», «Google ha lanzado su nuevo modelo Gemini», «Grok quiere implementar noticias en tiempo real.» A diario tenemos un amplio abanico de opciones — pero ¿qué elegir? ¿Cuál es el mejor?
En realidad, creo que depende de lo que estés haciendo.
Anthropic comenzó centrándose en tareas de programación, pero poco a poco ha mejorado sus modelos para generación de imágenes, diseño, seguridad, automatizaciones y skills. La visión es que el usuario tenga su ordenador conectado a Claude y realice todas las tareas diarias con un simple chat — incluso desde el móvil. Es básicamente vibe coding en lenguaje natural. Tienen diferentes modelos: desde básicos para preguntas y tareas sencillas (unos 3 dólares por millón de tokens con ~200K de límite de contexto) hasta modelos avanzados para programación (unos 15 dólares por millón de tokens).
OpenAI tiene modelos GPT con GPTs personalizados para diferentes tareas, y DALL·E para creación de imágenes. Google tiene Gemini con Gems personalizadas para cada tarea. Todos ofrecen prácticamente lo mismo: programación, edición de imágenes, edición de vídeos. Lo mismo aplica para Grok y otros actores del mercado.
La trampa de las suscripciones — la hamburguesa que se veía mejor en la foto
El problema es aprender, probar y explorar cada una de estas herramientas, ver cómo se comportan y cuál te sirve para tus tareas. Porque al final terminas pagando 3–4 suscripciones mensuales para probar y testear — y a veces los resultados no son los esperados.
Es como ver una foto de una hamburguesa en un restaurante. Dices: «¡Wow, esa la quiero!» Y cuando te la dan y abres la caja... Sorpresa — la mitad de tamaño, sin el color vivo de la foto. Vaya decepción. Algo parecido pasa con estas herramientas de IA también.
Benchmarks y estadísticas — ¿quién está probando realmente?
Lees la documentación oficial sobre alguna nueva implementación, tablas de comparación entre modelos: «Este modelo ha sacado un 78% de veracidad, el otro un 82%.» Vale, el otro es mejor. Pero para un momento — ¿quién está haciendo estas estadísticas? Ellos mismos, con programas que ellos mismos han creado, para que sus herramientas queden mejor en cifras y estadísticas que la competencia. Esto no es un kilo de patatas que puedas comprobar en una báscula. Pero nos tenemos que fiar en gran medida de lo que dicen.
Es verdad que ha habido mejoras claras en comparación con hace 2–3 años. Las cosas han cambiado. La IA ha empezado a razonar mejor, entiende contextos, puede leer imágenes y capturas de pantalla, y te puede ayudar bastante — si le das el contexto correcto.
El contexto lo es todo — el ejemplo del restaurante
¿Qué pasa si le hablas a la IA como a un amigo que te conoce de toda la vida? Por ejemplo: «Dame la dirección del restaurante donde fuimos a cenar la semana pasada, no me acuerdo si fue el miércoles o el jueves.»
¿Sabe la IA dónde has ido a cenar? ¿Sabe si fue el miércoles o el jueves? No. Y la respuesta será acorde a la pregunta: evasiva, divagando — te va a empezar a recomendar restaurantes de la zona que no tienen nada que ver contigo.
Pero ¿y si le escribes un prompt sobre ti — tus hábitos, tus dietas, tus sitios donde cenas, tus preferencias? Entonces tendrá la información necesaria y te va a contestar lo más preciso posible.
IA para crear páginas web — la cruda realidad
El ejemplo anterior era sencillo. Pero ¿qué pasa cuando alguien ve una presentación de un modelo nuevo con «habilidades extraordinarias en programación» — como Lovable u otras herramientas que prometen páginas web en minutos sin saber programar? Influencers que hacen marketing de afiliados para estas empresas presentan vídeos de páginas con parallax en el hero, colores llamativos, objetos que dan vueltas y se mueven. «Tienes un link en la descripción donde te puedes crear una cuenta y vas a poder crear tu página web en minutos.»
Piensas: «¡Yo también puedo! Qué bonito. Lo voy a hacer.» En teoría suena muy bien, pero la práctica es la cruda realidad.
Si usas un modelo de Claude con un prompt básico como «quiero una página bonita como he visto en internet, que se muevan los elementos y con color caramelo» y eliges el modelo más caro porque piensas que «caro = bueno»... Claude te empieza a preguntar sobre detalles técnicos: ¿En qué tecnología quieres levantar el proyecto? ¿React? ¿Next.js? ¿Astro? Preguntas que no vas a poder contestar. Y los 15 dólares del millón de tokens ya se han ido y tú no tienes nada.
Entonces dices: «Voy a usar la herramienta que he visto que lo hace sola.» Entras en Lovable, te creas una cuenta, pagas la opción más cara, le das un prompt en lenguaje natural y te crea una página sencilla con secciones básicas que no describen realmente tu negocio. Puede que sea bonita, pero no transmite nada.
¿Va a convertir esta página? No.
La gran pregunta: ¿Va a convertir esta página clientes? No. Rotundamente no. Porque:
- No tienes configurado un dominio noruego (.no)
- El código es básico — una app en React con acceso a bibliotecas desconocidas
- Sin typedoc configurado con no-nb (idioma)
- Sin SEO predefinido
- Sin estructura clara de headings (H1, H2, H3)
- Sin robots.txt ni sitemap configurados correctamente
- Sin posibilidad de implementar GTM, GA ni GSC
- Sin un copywriting correcto ni descripciones estratégicas
- Sin página de contacto conectada a tu dominio — necesitarás apps de terceros como Formspree, donde todos los datos pasan por ellos
- Sin cookie banner correcto sin apps de terceros
Todo esto para una simple landing page que no tiene ningún sentido, ninguna lógica, ninguna estructura correcta. Es posible que obtengas un diseño bonito con un buen prompt, pero nunca vas a obtener una visibilidad online correcta y duradera.
Un simple formulario HTML convierte mejor que cualquier página de IA
Te garantizamos que un simple formulario hecho correctamente en HTML y CSS — por ejemplo para un fontanero en la zona de Bærum con un número de teléfono — subido en el index.html en el servidor de tu dominio, con una cuenta de GTM, GSC, GA y una ficha en Google Maps, va a convertir 1000 veces mejor que cualquier página creada en cualquier herramienta de IA.
IA para desarrollo de aplicaciones — la perspectiva Java
No hablamos de los que te presentan herramientas de crear aplicaciones web en estas plataformas con promesas como «Mira qué aplicación he creado para administrar una autoescuela en tan solo 5 minutos.» Esto es algo que cualquier empresa seria ni siquiera debería intentar.
Venimos de Java. Amamos Java. Hemos aprendido que cualquier aplicación debe tener una estructura sólida y bien definida para que pueda funcionar. Java es un lenguaje de programación orientado a objetos. Una app debe tener una estructura clara, ordenada y bien definida, con una separación correcta entre backend y frontend.
Hay aplicaciones monolíticas donde el backend en Java y el frontend en Thymeleaf están juntos, y apps donde el backend está separado del frontend. Cada aplicación necesita entities, models, repositories, controllers, services, DTOs, base de datos, pom.xml, seguridad, métodos abstractos, constructores, patrones de diseño, lógica de negocio — y muchas otras cosas. Sin hablar de una app multitenant donde hay que aislar muy bien los datos para que no se mezclen entre usuarios.
Hacer todo esto con IA es como decirle que te fabrique un coche: te lo hace, pero te pone el volante en el maletero, los asientos de atrás delante y la palanca de cambios atrás.
Cómo usa Kodemagisk la IA hoy
Sí, la IA nos puede ayudar — pero con las indicaciones correctas, los prompts correctos, y en todo momento tener el control sobre lo que está haciendo. Siempre hay que comprobar los cambios efectuados.
¿Usa Kodemagisk la IA? Sí. Estamos en un punto en el que la IA nos hace la vida más fácil — pero solo en algunos aspectos:
- Buscar documentación de forma rápida y eficiente
- Extraer la información indicada de un PDF de 20 páginas — antes tenías que leer documentaciones enteras para encontrar lo que necesitabas
- Para programación — construir lógicas complejas de sistemas de booking o multitenant, donde la IA te puede encaminar bien
- Sustituir horas de búsqueda en StackOverflow y otros foros — donde antes tenías que buscar hilos con situaciones similares y leer atentamente cómo cada uno solucionó su problema
La IA facilita muchas cosas. Pero la clave es siempre la misma: darle a la IA el contexto correcto, escribir prompts precisos, y tener siempre el control sobre el resultado.
Esperamos que te haya gustado este artículo. Para cualquier consulta, no dudes en contactar con nosotros.
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