Cómo escribir prompts efectivos con el framework CREA

¿A veces te frustras porque la IA no te entiende? La clave no está en cambiar de modelo, sino en cambiar cómo te comunicas con él.

Hélber Toro, uno de nuestros software engineer, nos enseñó una forma concreta de lograrlo en el reto para convertirte en AI-Native: se llama CREA, y es el primer paso para convertirte en alguien que usa la inteligencia artificial con intención y consigue resultados de calidad, precisos y útiles.

¿Qué es un prompt y por qué importa en IA?

Un prompt es una instrucción (o conjunto de instrucciones) para guiar la respuesta de un LLM. Si tu instrucción es ambigua, el modelo completa huecos inventando contexto, y el resultado se vuelve impredecible.

Por eso, aquí te damos un marco simple, práctico y fácil de recordar.

Framework CREA: estructura para escribir prompts efectivos

CREA es un acrónimo con cuatro piezas mínimas para “cerrar” la ambigüedad:

• C — Contexto: la historia real del problema y lo que necesitas.
• R — Rol: desde qué perfil profesional debe responder el modelo.
• E — Especificidad: qué debe incluir, qué estilo debe seguir, qué restricciones debe respetar.
• A — Acción: cómo quieres la salida (formato, entregable, “que funcione ya”, etc.).

Veámoslo en un ejemplo potente que es transversal: construir un portafolio web para conseguir mejores oportunidades laborales.

Ejemplo de prompt usando CREA: portafolio UX/UI

Primero, le entregamos al modelo el contexto (quién es, qué ha hecho y qué necesita). Ej.: diseñador UX/UI con tres años, proyectos freelance y en agencia, y cuatro proyectos principales para mostrar.

Luego definimos el rol con precisión:
“Actúa como un diseñador web experto especializado en crear portafolios profesionales para diseñadores”.

Después, sumamos la especificidad (lo que debe contener el sitio y el estilo visual):

• Sección de bienvenida con nombre, especialidad y una frase profesional.
• Sección “sobre mí”.
• Galería con cuatro proyectos, cada uno con título, descripción, herramientas, resultado y espacio para imágenes.
• Habilidades principales.
• Información de contacto.
• Estética moderna y limpia, colores neutros con acento, responsive para móvil y desktop, animaciones suaves y mucho espacio en blanco.

Por último, aterrizamos la acción para que el resultado sea usable de inmediato:

• Código que “funcione inmediatamente”
• Textos realistas y placeholders
• Verlo corriendo ya

Resultado: un MVP (Producto Mínimo Viable) en minutos, listo para iterar.
Prueba este framework y empieza hoy mismo a crear un proyecto con inteligencia artificial.

Prompt engineering: ¿realmente necesitas el modelo más avanzado?

No tiene sentido usar el modelo más costoso para una tarea que un modelo intermedio resuelve bien. La habilidad no es “usar lo más caro”, sino elegir lo suficiente y escribir instrucciones que guíen el resultado.

Si quieres profundizar en estas técnicas con más ejercicios y estructura, este curso encaja perfecto: Curso de Prompt Engineering.

Cómo mejorar prompts de IA con ejemplos (zero-shot vs one-shot)

Una vez tienes CREA, puedes subir el nivel con una técnica que cambia por completo la precisión: dar ejemplos. No es decoración. Es dirección.

Zero-shot, one-shot y few-shot: diferencias con ejemplos claros

• Zero-shot: pides algo sin ejemplos, solo con instrucciones.
• One-shot: agregas un ejemplo de referencia para orientar el estilo.
• Few-shot / multi-shot: agregas varios ejemplos.

Retomemos el mismo caso (el portafolio), pero agreguemos un ejemplo de estilo: un sitio que te gusta, y además explicas qué elementos quieres “copiar” del enfoque visual (uso de color, tipografías, formato tipo blog, fondo claro con texto oscuro y acentos).

Con ese solo ajuste, el portafolio mejora porque:

• el color aparece con intención
• el diseño se siente más alineado al gusto del usuario
• baja la interpretación libre del modelo

En resumen: el ejemplo recorta la incertidumbre.

Prompts de texto con imágenes: saca ventaja de la multimodalidad

Los modelos actuales son multimodales: entienden texto e imágenes. En la práctica, eso abre una puerta muy útil para diseño y contenido porque:

• puedes tomar una captura de pantalla de un estilo que te encanta
• pedir que el resultado se parezca a eso

2 técnicas para tener más control sobre tus prompts

Hasta aquí ya puedes crear outputs decentes. Pero hay dos trucos que hacen que tus prompts se vuelvan más “profesionales”: orden y control de cambios.

1. Estructura tus prompts con etiquetas XML

Usa etiquetas XML para ordenar el prompt (cuando crece o se vuelve complejo)**

En vez de escribir solo “Contexto: … Rol: …”, es recomendable envolver cada bloque con etiquetas tipo XML para marcar inicio y fin:

<contexto>…</contexto>
<rol>…</rol>
<ejemplo>…</ejemplo>
<especificidad>…</especificidad>
<accion>…</accion>

Esto ayuda a que el modelo entienda mejor:

• qué parte es requisito
• qué parte es referencia
• qué parte es formato de entrega

Funciona especialmente bien cuando el prompt ya no cabe “en una idea” y empieza a crecer con muchas condiciones.

2. Técnica pro: pide un plan antes de ejecutar cambios

Pídele a tu modelo un plan antes de que haga cualquier cambio para iterar sin perder control.

Si ya tienes una web generada y quieres cambios, haz algo muy simple:

• “No me gusta el color naranja, cámbialo por rojo”
• “Antes de hacerlo, muéstrame el plan que vas a ejecutar”

Eso obliga al modelo a pensar el paso previo:

• qué va a cambiar
• qué tono exacto usará
• en qué lugares hará el reemplazo

Y tú decides. Si no te gusta el rojo vibrante, pides un rojo más opaco y recién ahí autorizas: “sí, procede”.

Tomar este hábito con tus prompts es muy importante cuando quieres mejorar resultados sin entrar en un loop de “cambia todo” y romper lo que sí funcionaba.

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Preguntas frecuentes sobre cómo crear prompt efectivos con CREA

¿El orden de CREA importa?

No necesariamente. Puedes mover rol, contexto o acción según tu lógica. Lo importante es que estén los cuatro elementos y que reduzcan la ambigüedad.

¿Esto funciona solo en Claude?

No. Funciona con cualquier herramienta que use un LLM por detrás (chatbots y apps). CREA es una estructura de comunicación, no un “hack” de una plataforma.

¿Es buena práctica pedirle al modelo que pregunte si le falta información?

Sí. Muchas veces se te escapan detalles del contexto. Pedir que pregunte antes de ejecutar te ayuda a completar lo necesario.

¿Cuál es la diferencia entre zero-shot y one-shot prompting?

Zero-shot no incluye ejemplos, mientras que one-shot agrega un ejemplo para guiar el estilo y reducir ambigüedad. \

¿Cuándo usar etiquetas XML en prompts?

Cuando el prompt crece o se vuelve complejo, las etiquetas XML ayudan a organizar y aclarar cada bloque de instrucciones.

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