Prompt chaining: dividir tareas complejas en pasos independientes

Piensa en prompt chaining como una línea de ensamblaje aplicada a un LLM. En lugar de un prompt gigante, divides la tarea en estaciones claras, controlas la ventana de contexto y reduces errores y alucinaciones. Así se logra consistencia, especialmente al crear una estrategia de marketing, publicaciones para Instagram o un resumen confiable de un reporte extenso con archivos adjuntos.

¿Qué es prompt chaining y por qué mejora la calidad?

El enfoque encadena prompts independientes, cada uno con un propósito y un resultado concreto que alimenta al siguiente. A diferencia de depender solo de chain of thought o self-consistency, aquí cada “estación” es un prompt optimizado que puede iterarse hasta alcanzar la precisión deseada.

• Metáfora de fábrica: cada estación resuelve una parte y entrega un resultado listo para la siguiente.
• Control de contexto: mover el resultado a un nuevo chat mantiene el contexto pequeño y relevante.
• Menos errores: al limitar la información activa, disminuyen olvidos de instrucciones y alucinaciones.
• Iteración focalizada: se mejora cada paso sin reescribir un prompt gigante.

¿Cómo funciona la línea de ensamblaje en prompts?

• Definir estaciones con objetivos y salidas claras.
• Convertir cada estación en un prompt independiente en un nuevo chat.
• Encadenar resultados: salida del paso N es entrada del paso N+1.

¿En qué difiere de chain of thought y self-consistency?

• Chain of thought guía el razonamiento paso a paso dentro de un mismo prompt.
• Self-consistency promedia múltiples trayectorias de razonamiento.
• Prompt chaining divide el problema en prompts separados, con control de contexto y resultados reutilizables.

¿Qué problemas evita con la ventana de contexto?

• Menos riesgo de que el modelo olvide instrucciones previas.
• Menos ruido al adjuntar múltiples archivos.
• Mejor trazabilidad de decisiones y resultados.

¿Cómo aplicar prompt chaining en marketing y social media?

Desde un resumen de un blog post hasta la publicación final en Instagram, cada fase es una estación. Separarlas en chats distintos maximiza claridad y calidad.

¿Cuál es el flujo desde un blog post a Instagram?

• Extraer puntos clave del blog post.
• Convertir cada punto en una publicación para Instagram.
• Diseñar la pieza gráfica.
• Redactar el texto que acompaña la pieza.
• Publicar en el feed cuando todos los pasos estén listos.

¿Por qué separar cada paso en un nuevo chat del LLM?

• Evitar que crezca la ventana de contexto con instrucciones irrelevantes.
• Mejorar foco y precisión en cada salida.
• Facilitar la iteración puntual de una estación sin afectar las demás.

¿Qué técnicas de prompt ayudan en cada estación?

• Usar etiquetas como “Hallazgos” para delimitar bloques de entrada.
• Pedir formatos concretos: listas, categorías o resúmenes de X palabras.
• Recordar el objetivo y el idioma al inicio del prompt.

¿Qué pasos siguieron con el reporte del Climate Change Committee?

Se trabajó con archivos adjuntos: un PDF del reporte de progreso en adaptación al cambio climático en Inglaterra (abril de 2025) y dos spreadsheets (gráficas/datos y recomendaciones). Se usó un modelo en modo thinking que mostró su razonamiento y una “doble lectura” de documentos antes de responder.

¿Cómo extraer cinco puntos clave con archivos adjuntos?

• Prompt: “Extrae los cinco puntos más importantes del reporte adjunto sobre el progreso del cambio climático en UK.”
• El modelo mostró previsualización de archivos, leyó el PDF y las hojas de cálculo.
• Entregó cinco mensajes clave con citas de origen.

• Acción crítica: copiar solo los puntos (sin metadatos) para el siguiente chat.

• Conceptos aplicados: thinking para ver el chain of thought. Previews de archivos. Citas de soporte para trazabilidad.

¿Cómo clasificar en progreso, recomendaciones e impacto?

• En un nuevo chat: “Toma los siguientes puntos y organízalos en progreso, recomendaciones e impacto.”
• El modelo clasificó el contenido tal como se pidió.

• Técnicas útiles: agregar una etiqueta con el contexto (“cinco puntos clave del reporte de cambio climático… UK”) para delimitar la entrada.

• Variantes de categorización vistas: causas, efectos y soluciones; o progreso, recomendaciones e impacto.

¿Cómo generar un resumen de 100 palabras enfocado en soluciones?

• En otro chat: “A partir de los siguientes hallazgos: [Hallazgos]… escribe un resumen de cien palabras enfocado en las soluciones más viables.”

• El modelo produjo un resumen en español con directrices claras: fijar objetivos sectoriales medibles, coordinación interdepartamental, mainstreaming de la adaptación en planificación, spend review y regulación, entre otros.

• Beneficio clave: precisión y consistencia del resultado al controlar el contexto en cada estación.

¿Tienes otro flujo que quieras encadenar con prompts o necesitas ayuda para definir las estaciones? Comparte tu caso y lo iteramos juntos.