Clase 1 de 18 • Curso de Prompt Engineering
Contenido del curso
Cómo estructurar prompts efectivos con rol, enfoque, límites y contexto
Creación de prompts efectivos para análisis de documentos con IA
Cómo interpretan los LLM el significado de las palabras
Cómo definir roles efectivos en prompts de IA
quiz de Fundamentos prácticos de la IA generativa
Modelos de razonamiento de ChatGPT y cadenas de pensamiento
Prompt chaining: dividir tareas complejas en pasos independientes
Creación de agentes personalizados con IA para empresas
Configuración de temperatura y Top-P en Google AI Studio
quiz de Tecnicas de razonamiento para tareas complejas
Para obtener respuestas precisas de ChatGPT y otros LLM, la clave es comunicarte con estructura. Reescribe tu mensaje en cuatro piezas: rol, enfoque, límites y memoria/contexto. Con esta fórmula pasarás de resultados genéricos a respuestas acertadas y completas.
Empezar por lo esencial evita malentendidos y ahorra tiempo. Define quién habla, qué debe hacer, cómo debe hacerlo y con qué información. Así, un LLM entiende mejor tu intención y entrega valor real.
El rol da una identidad experta al modelo y alinea el tono y el criterio.
El enfoque concreta la acción que esperas.
Los límites acotan formato, tono y extensión para evitar divagaciones.
La memoria o contexto explica el “de qué se trata” para que el LLM tenga sustancia.
El objetivo es transformar procesos difusos en instrucciones claras que entienda cualquier persona y, sobre todo, un LLM. Aprenderás a decidir bien antes de escribir y a pedir exactamente lo que necesitas.
El aprendizaje se centra en fundamentos, no en código. La inteligencia artificial cambia cada semana, pero con bases sólidas podrás navegar esos cambios con confianza. Juan Pablo Rojas, chief product officer de Platzi, te acompaña en el proceso.
¿Tienes un caso específico o un prompt que quieras mejorar? Compártelo en los comentarios y trabajemos juntos en su estructura.
