🚀 Objetivo

Construir un mini sistema de prompts reutilizables para automatizar tareas reales usando ChatGPT, Claude o Gemini con estructura profesional y resultados mucho más precisos.

🛠️ Requisitos

• Cuenta en ChatGPT, Claude o Gemini
• Editor de notas (Notion, Obsidian o VSCode)
• Conocimiento básico de IA generativa

El curso cubre:

• roles,
• contexto,
• zero-shot/few-shot,
• prompt chaining,
• grounding,
• chain of thought,
• parámetros como temperatura y Top-P,
• y automatización práctica. (Platzi)

⚡ Paso a paso (Nivel 1 - Base del recurso)

1. Crea una plantilla base universal de prompts

Abre tu editor y crea esta estructura:

ROL:
TAREA:
CONTEXTO:
RESTRICCIONES:
FORMATO DE SALIDA:
CRITERIOS DE CALIDAD:

Esto aplica directamente la estructura enseñada en el curso:

• rol,
• enfoque,
• límites,
• contexto. (Platzi)

2. Construye un prompt real de productividad

Usa la plantilla para resolver una tarea concreta.

Ejemplo:

ROL:
Actúa como analista financiero senior.

TAREA:
Resume gastos mensuales y detecta patrones de fuga de dinero.

CONTEXTO:
Tengo movimientos bancarios personales organizados en categorías.

RESTRICCIONES:
No inventes datos.
Prioriza insights accionables.

FORMATO DE SALIDA:
Tabla + recomendaciones.

CRITERIOS DE CALIDAD:
Claridad, precisión y recomendaciones ejecutables.

Ejecuta el prompt en ChatGPT o Claude.

3. Mejora el prompt usando Few-Shot

Ahora agrega ejemplos.

Ejemplo:

Ejemplo de salida esperada:

- Suscripciones duplicadas
- Gasto excesivo en delivery
- Incremento de ocio respecto al mes anterior

El curso explica que few-shot mejora consistencia y precisión porque el modelo aprende el patrón esperado. (Platzi)

4. Divide tareas complejas con Prompt Chaining

En vez de pedir todo en un solo prompt:

❌ Malo:

Analiza mis finanzas y crea un plan completo.

✅ Profesional:

Prompt 1 → categorizar gastos
Prompt 2 → detectar anomalías
Prompt 3 → generar recomendaciones
Prompt 4 → crear plan mensual

Esto replica la técnica de prompt chaining enseñada en el curso. (Platzi)

5. Guarda tus prompts como “sistema”

Crea carpetas:

/prompts
    /finanzas
    /backend
    /marketing
    /automatizacion

Ahora ya no estás “hablando con IA”.

Estás construyendo una librería reutilizable de automatización.

🚀 Potenciación (Nivel 2 - Nivel profesional)

1. Convierte prompts en activos reutilizables

En empresas reales, los prompts útiles NO se escriben desde cero cada vez.

Se convierten en:

• templates,
• workflows,
• SOPs,
• agentes,
• automatizaciones.

Crea versiones parametrizadas:

{{tipo_documento}}
{{nivel_tecnico}}
{{objetivo}}
{{tono}}

Ahora puedes reutilizar el mismo prompt para múltiples clientes o proyectos.

2. Implementa validación automática de respuestas

El curso habla de evaluación y validación. (Platzi)

Llévalo al siguiente nivel:

Después de cada respuesta agrega:

Evalúa tu respuesta del 1 al 10 en:
- precisión
- claridad
- utilidad
- posibles errores

Esto reduce alucinaciones y mejora calidad.

En equipos profesionales esto es obligatorio.

3. Usa “Grounding” para evitar respuestas inventadas

En vez de preguntar:

Explícame mi documento legal.

Haz esto:

Responde SOLO usando el contenido proporcionado.
Si falta información, dilo explícitamente.

Esto aplica grounding profesional y evita errores críticos. (Platzi)

4. Aprende a pensar como arquitecto de IA

La mayoría usa IA así:

Hazme esto.

Los usuarios avanzados construyen:

Entrada → procesamiento → validación → salida

Eso transforma la IA en:

• sistema,
• pipeline,
• automatización,
• copiloto profesional.

Aquí empieza realmente el Prompt Engineering moderno. (arXiv)

5. Usa prompts como “programación natural”

Investigaciones recientes muestran que prompt engineering funciona como una forma de programación basada en patrones reutilizables. (arXiv)

Empieza a pensar en:

• modularidad,
• reutilización,
• testing,
• versiones,
• optimización iterativa.

Haz versiones:

prompt_v1
prompt_v2
prompt_v3

y mide:

• precisión,
• velocidad,
• calidad,
• costo de tokens.

Eso es exactamente lo que hacen equipos que trabajan con LLMs en producción.

🎯 Resultado esperado

Al terminar:

• tendrás un sistema reutilizable de prompts,
• entenderás cómo estructurar instrucciones profesionales,
• sabrás dividir tareas complejas,
• reducirás errores de IA,
• y comenzarás a usar LLMs como herramientas de automatización real y no solo como chatbots.

💡 Reto opcional (nivel experto)

Construye un “AI Workflow Personal” para tu trabajo diario.

Ejemplo:

Entrada:
Notas desordenadas

↓

Prompt 1:
Organizar información

↓

Prompt 2:
Extraer insights

↓

Prompt 3:
Generar reporte profesional

↓

Prompt 4:
Crear email ejecutivo final

Luego:

• mide cuánto tiempo ahorras,
• optimiza prompts,
• y convierte el flujo en un sistema repetible.

Ese es el puente entre:

• usar IA,
• y trabajar profesionalmente con IA.