En el corazón de la Inteligencia Artificial Generativa está el arte de saber comunicarse con ella. Este módulo sienta las bases del prompt engineering, una habilidad clave para obtener respuestas precisas, coherentes y útiles por parte de los modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini. A través de casos reales y ejercicios prácticos, aprenderás no solo a escribir buenos prompts, sino a entender por qué algunos funcionan mejor que otros y cómo optimizar tu interacción con la IA para diferentes contextos y objetivos.
Contenidos del módulo
- ¿Qué es un prompt y por qué es tan importante?
- Definición, evolución y relevancia en la era de la IA generativa.
- Diferencias entre prompts básicos, complejos y encadenados.
- Principios clave del prompt engineering
- Claridad, contexto, formato y tono.
- Instrucciones explícitas vs. implícitas.
- Ejemplos efectivos e ineficaces (con análisis práctico).
- Tipos de prompts y cuándo usarlos
- Creativos, analíticos, informativos, técnicos, de rol, iterativos.
- Prompting para tareas de texto, imagen, código y automatización.
- El ciclo del prompt: iterar, refinar, escalar
- Cómo ajustar un prompt para mejorar resultados.
- Uso de feedback, referencias y estructura lógica.
- Prompt engineering aplicado a No Code
- Automatización de tareas con herramientas como Make, Zapier o Notion AI.
- Casos reales: generación de contenido, resúmenes, respuestas automáticas.
- Tendencias y herramientas emergentes
- Prompt marketplaces, LLMOps y asistentes basados en plantillas.
- Introducción a agentes y cadenas de prompts con LangChain (visión general).
Resultados de aprendizaje
Al finalizar este módulo, el estudiante será capaz de:
- Diseñar prompts efectivos adaptados a distintas tareas y audiencias.
- Comprender la lógica detrás de las respuestas de los modelos generativos.
- Integrar prompts en flujos de trabajo No Code para automatizar procesos y mejorar la productividad.
- Evaluar y refinar sus prompts en base a resultados y objetivos específicos.