Estructura de un prompt profesional
| Fase | F1 — Cimientos, seguridad y arquitectura del sistema |
|---|---|
| Módulo | M1.3 — Ingeniería de prompts adaptada a lectores de pantalla |
| Puntos de profesionalidad al superar el test | 30 |
Objetivo práctico
Al terminar esta lección sabrás construir un prompt profesional completo, siguiendo una estructura de diez bloques (rol, objetivo, contexto, límites, reglas, datos, formato, criterios, ejemplos y comportamiento ante incertidumbre), aplicable a cualquier tarea, no sólo a un agente telefónico.
Resultado que obtendrás
Un prompt de prueba, escrito por ti, que sigue la estructura completa de diez bloques, listo para usarse como base del Prompt Maestro que construirás en la última lección de este módulo.
Dónde encaja dentro del sistema final
Esta lección es el puente directo hacia el Prompt Maestro del recepcionista telefónico: la estructura que aprendes aquí es exactamente la que usarás para ese prompt real y descargable.
Conocimientos previos
- Lección «El manual de instrucciones: qué es un prompt» (módulo 1.2).
- Al menos una de las lecciones de ChatGPT, Claude o Gemini.
Herramientas necesarias
- Una cuenta activa de ChatGPT, Claude o Gemini.
Posible coste
Esta lección no requiere ningún gasto adicional al de la cuenta que ya tengas de alguno de los LLM anteriores.
Modelo mental
Piensa en un encargo profesional bien hecho a un proveedor externo: no le dices simplemente «hazme una reforma», le entregas un documento con quién eres, qué necesitas exactamente, qué presupuesto y plazos tienes, qué materiales están prohibidos, qué ejemplos te gustan como referencia, y qué debe hacer si algo no está claro en el encargo. Cuanto más completo es ese documento, menos margen de error tiene el resultado. Un prompt profesional sigue la misma lógica.
Explicación
Un prompt profesional bien estructurado combina, de forma explícita, estos diez bloques:
- Rol: quién es el LLM en esta tarea («Eres el recepcionista telefónico de un negocio de fontanería»).
- Objetivo: qué debe conseguir («Atender llamadas, resolver dudas frecuentes y agendar citas»).
- Contexto: información de fondo necesaria (horarios, servicios, zona de cobertura).
- Límites: qué no debe hacer nunca («No debes dar presupuestos exactos por teléfono sin visita previa»).
- Reglas: comportamientos concretos y verificables («Si detectas una urgencia, ofrece transferir la llamada de inmediato»).
- Datos: la información real que puede usar (lista de servicios, horarios, zonas).
- Formato: cómo debe estructurar sus respuestas (frases breves, sin tecnicismos, confirmando cada dato importante).
- Criterios: qué hace que una respuesta sea buena o mala en este contexto concreto.
- Ejemplos: una o dos muestras de conversación deseada, para anclar el tono y el nivel de detalle.
- Comportamiento ante incertidumbre: qué hacer cuando no sabe algo («Di explícitamente que no lo sabes; nunca inventes un dato»).
No todos los prompts necesitan los diez bloques con la misma extensión, pero omitir por completo alguno —especialmente «Límites» y «Comportamiento ante incertidumbre»— es la causa más frecuente de que un agente se comporte de forma poco fiable en producción.
Preparación
Ten abierta tu cuenta de ChatGPT, Claude o Gemini para probar el prompt que construyas.
Procedimiento paso a paso
Contexto: Vas a escribir un prompt de prueba siguiendo la estructura de diez bloques, para un caso sencillo: un asistente que responde preguntas sobre horarios de un negocio ficticio.
Acción de teclado: Abre un documento de texto o directamente el campo de mensaje de tu LLM preferido, y escribe cada bloque en una línea o párrafo separado, siguiendo el orden: Rol, Objetivo, Contexto, Límites, Reglas, Datos, Formato, Criterios, Ejemplos, Comportamiento ante incertidumbre.
Respuesta esperada de NVDA: NVDA leerá cada línea conforme la escribes, con normalidad, como cualquier texto.
Qué significa: No hay ninguna sintaxis especial obligatoria en esta fase: lo importante es que los diez bloques estén presentes y bien diferenciados, con un encabezado o etiqueta que indique cada uno.
Acción siguiente: Envía el prompt completo al LLM y pídele, en el mismo mensaje o en uno posterior, que confirme que ha entendido cada bloque.
Contexto: Quieres comprobar si tu prompt resiste una pregunta con incertidumbre a propósito.
Acción de teclado: Después de enviar el prompt, escribe una pregunta que tu prompt no cubre explícitamente (por ejemplo, un dato que no incluiste en el bloque «Datos»).
Respuesta esperada de NVDA: NVDA leerá la respuesta del LLM con normalidad.
Qué significa: Si el LLM responde inventando un dato en lugar de admitir que no lo tiene, el bloque «Comportamiento ante incertidumbre» necesita reforzarse con una instrucción más explícita.
Acción siguiente: Ajusta ese bloque y vuelve a probar la misma pregunta hasta que la respuesta sea la deseada (admitir que no lo sabe, en lugar de inventar).
Errores frecuentes y diagnóstico
El LLM responde con información inventada a una pregunta fuera del alcance del prompt.
Cómo localizarlo: El bloque «Comportamiento ante incertidumbre» no está presente o no es suficientemente explícito.
Solución: Añadir una regla directa como: «Si no dispones del dato exacto en el bloque Datos, dilo explícitamente y no lo inventes bajo ninguna circunstancia».
El LLM responde correctamente al contenido pero con un tono o formato distinto al deseado (por ejemplo, respuestas demasiado largas para una llamada telefónica).
Cómo localizarlo: El bloque «Formato» no está definido con suficiente precisión.
Solución: Especificar explícitamente la longitud y el estilo deseado, por ejemplo: «Responde siempre en una o dos frases breves, adecuadas para escucharse por teléfono».
Comprobación final
Envía tu prompt de diez bloques a un LLM y haz al menos tres preguntas de prueba: una cubierta por el contexto, una fuera de alcance (para probar el comportamiento ante incertidumbre), y una que ponga a prueba el formato de respuesta. Si el comportamiento coincide con lo que definiste en cada bloque, la comprobación es positiva.
Qué acabas de conseguir
Sabes construir un prompt profesional completo y probarlo de forma sistemática, la habilidad central que aplicarás en la próxima lección para construir el Prompt Maestro real del recepcionista telefónico.
Ejercicio práctico
Reescribe tu prompt de prueba añadiendo al menos un ejemplo concreto de conversación deseada en el bloque «Ejemplos», y comprueba si el tono de las respuestas del LLM mejora respecto a la versión anterior.
Resumen de lo imprescindible
- Un prompt profesional combina diez bloques: rol, objetivo, contexto, límites, reglas, datos, formato, criterios, ejemplos y comportamiento ante incertidumbre.
- Omitir «Límites» o «Comportamiento ante incertidumbre» es la causa más frecuente de comportamiento poco fiable.
- Probar el prompt con preguntas fuera de alcance es la forma de verificar si realmente evita inventar información.
No necesitas aprender todavía
Todavía no necesitas escribir el Prompt Maestro definitivo: eso ocurre en la siguiente lección, con esta misma estructura aplicada a un caso real completo.
Estoy preparado para continuar si puedo…
- Nombrar los diez bloques de un prompt profesional sin mirar la lección.
- Escribir un prompt de prueba que incluya los diez bloques.
- Probar un prompt con una pregunta fuera de alcance para verificar su comportamiento ante incertidumbre.
Fuentes
- Prompt engineering — OpenAI (consultado el 2026-08-30)
- Prompting best practices — Anthropic (consultado el 2026-08-30)
Última actualización de esta lección: 2026-08-30.
Test de la lección
Para realizar el test y obtener Puntos de profesionalidad necesitas iniciar sesión o crear una cuenta.
Navegación
Lección anterior: Orientación profesional en Gemini
Continuar con la siguiente lección: Cómo leer respuestas largas con NVDA