Le pides a la IA que redacte un correo electrónico para el lanzamiento de un producto o que analice a la competencia, pero el resultado suena plano y genérico. Así que reformulas, añades más contexto y vuelves a intentarlo. Sigue sin estar bien. 😕
Esto se debe a que la IA solo es tan buena como la indicación.
La diferencia entre una respuesta genérica y un verdadero compañero de reflexión radica en cómo se formula la pregunta.
Esta guía le muestra técnicas prácticas de indicaciones de IA y cómo los equipos de contenido, producto y operaciones pueden utilizarlas para obtener respuestas más precisas y matizadas.
📌 ¿Sabías que...? Según la encuesta global de McKinsey, el 65 % de las empresas afirmaron utilizar IA generativa en al menos una función empresarial.
¿Qué es la ingeniería de indicaciones?
La ingeniería de indicaciones consiste en dar instrucciones claras y específicas para obtener los resultados deseados de las herramientas de IA (IA), especialmente de los modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT.
Estos modelos se basan en el procesamiento del lenguaje natural para interpretar sus instrucciones, lo que significa que la claridad de sus palabras figura directamente la calidad de las respuestas de la IA.
Es muy parecido a dar indicaciones a alguien que nunca ha estado en tu ciudad. Puedes decirle: «Dirígete hacia el norte y lo encontrarás», y esperar que llegue. O bien, puedes darle el nombre de la calle, los puntos de referencia y el número exacto de la casa que debe buscar.
En términos de ingeniería de indicaciones, esto significa:
- Proporcione suficientes detalles sin sobrecargar el modelo.
- Desglose las tareas y solicitudes complejas en tareas más pequeñas y específicas para comunicarse de manera eficaz.
- Anticipe las respuestas del modelo, incluyendo lo que podría malinterpretar u pasar por alto.
📊 Alerta estadística: El Índice de IA de Stanford reveló que:
- El 59 % de las organizaciones informaron de un crecimiento de los ingresos directamente enlazado con la adopción de la IA.
- El 42 % de las organizaciones que utilizan IA han experimentado una reducción de los costes en sus operaciones.
Para todas las técnicas aquí descritas, le mostramos cómo se aplican en la práctica, en ClickUp Brain, nuestro asistente de IA integrado. *
Técnicas básicas de indicaciones de IA (con ejemplos)
La ingeniería eficaz de indicaciones es en parte arte y en parte ciencia. Si bien solo la práctica puede ayudarte a dominar el arte, para aprender la ciencia (es decir, las técnicas), desplázate hacia abajo y descubre cómo hacer una pregunta a la IA 👇.
1. Indicaciones sin disparo
Las indicaciones sin entrenamiento previo son la técnica más sencilla para la ingeniería de indicaciones. Le das a la IA una indicación directa para realizar una tarea, pero sin ejemplos de cómo hacerlo.
Dado que los modelos lingüísticos modernos de gran tamaño se entrenan con diversos patrones de lenguaje, razonamiento y conocimiento, pueden realizar tareas específicas de forma independiente, incluso sin ejemplos explícitos (lo que se conoce como aprendizaje sin ejemplos).
Por ejemplo, considere esta indicación que le dimos a ClickUp Brain:
¿Te has fijado en cómo la IA ha generado inmediatamente el texto publicitario sin que se le haya mostrado ningún ejemplo de cómo es un texto ingenioso? Eso es lo que se conoce como «indicaciones sin entrenamiento previo».
💡 Consejo profesional: utilice la técnica de indicación Zero-shot cuando necesite terminar algo rápidamente sin necesidad de que sea perfecto.
Por ejemplo, los escritores pueden utilizarlo para la escritura creativa y generar un primer borrador rápido que puedan perfeccionar más adelante.
O utilice esta técnica para formular preguntas objetivas o generar resúmenes.
2. Indicaciones con pocos ejemplos
Sander Schulhoff, también conocido como el «ingeniero de indicaciones OG», destaca que la técnica de indicaciones de pocos disparos puede mejorar la precisión del 0 % al 90 % en pruebas controladas que implican la precisión de la clasificación.
A diferencia del zero-shot, el few-shot requiere que le des ejemplos a la IA antes de pedirle que complete una tarea similar. Estos «shots» muestran el formato o la lógica que el modelo debe seguir para dar la respuesta esperada.
Por ejemplo, supongamos que desea que la IA clasifique los comentarios de las redes sociales para realizar un análisis de opiniones. En lugar de pedirle directamente que «analice opiniones», puede guiar a la IA utilizando primero ejemplos etiquetados, como se muestra a continuación:
Como puede ver arriba, los ejemplos sirvieron como instrucciones para ayudar al sistema de IA a comprender cómo colocar un rótulo en los comentarios personalizados.
💡 Consejo profesional: Las indicaciones de pocos ejemplos funcionan mejor cuando los ejemplos son breves y claros. Si sobrecargas la IA con demasiados ejemplos o le das ejemplos contradictorios, el resultado se verá afectado.
La forma correcta: limítese a entre 3 y 5 ejemplos sencillos, claros y coherentes para tareas de texto breve; las tareas más largas pueden requerir menos ejemplos, pero más ricos. De esta forma, el modelo podrá generar el resultado deseado.
📌 Nota rápida: Los investigadores de Google crearon la guía Nano Banana Prompting Guide para enseñar a los LLM a imitar comportamientos específicos utilizando solo unos pocos ejemplos cuidadosamente seleccionados.
Esto demuestra que incluso muestras pequeñas y de alta calidad pueden aumentar drásticamente la precisión del modelo, lo que demuestra que la calidad de los ejemplos suele ser más importante que la cantidad.
3. Indicaciones de cadena de pensamiento (COT)
En la técnica de indicación de la cadena de pensamiento, básicamente le dices a la /IA: «No te limites a darme la respuesta. Explícame cómo has llegado a ella».
Supongamos que desea redactar el asunto de un correo electrónico para anunciar una nueva función en su app de productividad: la priorización de tareas. A continuación, le mostramos cómo puede utilizar las indicaciones de cadena de pensamiento para generar un asunto de correo electrónico relevante:
Al pedirle a la IA que explique su complejo proceso de razonamiento, puede ver los pasos que siguió e identificar exactamente dónde pudo haber fallado la IA al generar ideas para el asunto del correo electrónico.
Esto no solo le ayudará a confiar más en la respuesta final, sino que, si desea volver a realizar una solicitud, podrá hacerlo con instrucciones más claras.
💡 Consejo profesional: Generar un proceso de pensamiento por paso lleva mucho tiempo. Para tareas en las que la velocidad es fundamental, la sobrecarga que supone la cadena de indicaciones puede ser una gran desventaja.
Por otra parte, la ruta de razonamiento generada por una IA no siempre refleja su verdadero proceso interno. Como se puede ver en el ejemplo anterior, la IA nos proporcionó un «resumen» de su razonamiento, y no el desglose paso a paso real. Esto puede crear una falsa sensación de transparencia, especialmente en tareas más complejas.
Por lo tanto, confíe en las indicaciones de cadena de pensamiento solo para problemas que realmente necesiten un razonamiento estructurado (por ejemplo, matemáticas de varios pasos, acertijos lógicos o desgloses analíticos). Para tareas sencillas o urgentes, una indicación directa es más eficaz.
4. Coherencia interna
Cuando le haces una pregunta a la IA, esta suele seguir una línea de razonamiento y te da la respuesta más probable. Pero, ¿y si esa línea no es la mejor?
Eso es precisamente lo que aborda la autoincitación coherente. En este caso, se le pide a la IA que genere múltiples vías de razonamiento para elegir la más fiable y relevante.
Utilicemos el mismo ejemplo de asunto de correo electrónico para entenderlo. En lugar de pedir a la IA que genere un asunto y explique cómo ha llegado a él (como hicimos en CoT), le pedimos que generara varios asuntos e identificara la mejor opción de una sola vez:
Si se le indica, la IA puede comparar varias opciones generadas y seleccionar la más sólida.
💡 Consejo profesional: para obtener el mejor resultado, añada una instrucción final a su indicación de coherencia interna: «Explique por qué la respuesta elegida es la mejor».
Esto obliga a la IA a auditar su razonamiento y justificar sus conclusiones, lo que da lugar a una respuesta más transparente y fiable.
📮 ClickUp Insight: El 47 % de los participantes en nuestra encuesta nunca ha probado a utilizar la IA para realizar tareas manuales, pero el 23 % de los que sí lo han hecho afirman que ha reducido significativamente su carga de trabajo.
Este contraste podría ser más que una simple brecha tecnológica. Mientras que los primeros en adoptar esta tecnología están obteniendo beneficios cuantificables, es posible que la mayoría esté subestimando el potencial transformador de la IA para reducir la carga cognitiva y recuperar tiempo. 🔥
ClickUp Brain cubre esta necesidad integrando perfectamente la IA en su flujo de trabajo. Desde resumir hilos y redactar contenido hasta desglosar proyectos complejos y generar subtareas, nuestra IA puede hacerlo todo. No es necesario cambiar de herramienta ni empezar desde cero.
💫 Resultados reales: STANLEY Security redujo el tiempo dedicado a la elaboración de informes en un 50 % o más con las herramientas de elaboración de informes personalizables de ClickUp, lo que permitió a sus equipos centrarse menos en el formato y más en la previsión.
5. Árbol de pensamientos
En lugar de generar varias respuestas completas y luego elegir una, el árbol de pensamientos indica que la IA divida el problema en pasos. En cada paso, la IA generará posibilidades y las evaluará para encontrar la mejor antes de generar la respuesta.
¿Suena complejo? ¿Suena complejo? Volvamos al ejemplo del asunto del correo electrónico con un pequeño ajuste en la indicación.
Ejemplo de indicación:
Rol y tarea: Eres un comercializador de productos sénior. Utiliza Tree of Thoughts para crear líneas de asunto de correo electrónico que anuncien nuestra función de agentes de IA preconfigurados.
Restricciones
- Destinatarios: responsables de operaciones y productos con una agenda apretada que evalúan la IA en el trabajo.
- Tono: seguro, práctico, sin exageraciones.
- Longitud: ≤ 55 caracteres
- Evite las frases que parezcan spam y el texto en MAYÚSCULAS.
- Debe insinuar un valor inmediato (ahorro de tiempo, ejecución más rápida).
Proceso (ToT)
- Rama: Lista 5 ángulos: orientado a los beneficios, resultado/velocidad, caso de uso/tareas por terminar, reducción de riesgos, prueba social.
- Ampliación: 3 temas por ángulo.
- Evaluación: puntúa cada uno en cuanto a claridad/relevancia/distinción/longitud (1-5).
- Poda: mantenga lo mejor de cada ángulo.
- Refinamiento: Reducir a ≤55 caracteres; afinar los verbos.
- Selección: Resultado Top 3 + preencabezados y por qué ganan (≤1 línea cada uno)
Formato de salida (sin cadena de pensamiento oculta):
- Top 3 final con preencabezados
- Lista de ángulos con breve justificación
- Tabla: Ángulo | Asunto | Longitud | Puntuación | Justificación
En este caso, le pedimos al sistema de /IA que tuviera en cuenta las restricciones, definiera el proceso e incluso el formato de salida.
💡 Consejo profesional: El Árbol de pensamientos funciona mejor cuando cada punto de decisión es claro e independiente. Por lo tanto, si incluye varios pasos dentro de un solo punto de decisión (por ejemplo, pedir a la IA que identifique la audiencia y los beneficios en el mismo paso), las ramas se vuelven confusas y el resultado pierde enfoque.
👀 ¿Sabías que...? Al utilizar el marco Tree of Thoughts, el intento correcto de GPT-4 en la tarea «Game of 24 » pasa de solo un 4 % con las indicaciones estándar de cadena de pensamiento a un 74 % con Tree of Thoughts.
Ese salto de 70 puntos se produjo sin cambiar el modelo en sí, solo el método de indicación. Esto demuestra que la indicación puede ser tan importante como el modelo que se utiliza.
6. Encadenamiento de indicaciones
En esta técnica de ingeniería de indicaciones, se divide la tarea en subtareas más pequeñas (con secuencias lógicas), creando un proceso iterativo. Cada paso se basa en el anterior, y el resultado de una fase se convierte en la entrada para la siguiente.
Volvamos a nuestro ejemplo del asunto del correo electrónico (por última vez) y utilicemos el encadenamiento de indicaciones para ver cómo afecta al resultado. Primero le pediremos a la IA que identifique el público objetivo:
Ejemplo de indicación:
Meta: Redactar el asunto de un correo electrónico para anunciar Agentes de IA preconfigurados.
Paso 1: Extraiga las ventajas clave
Lista cinco ventajas fundamentales de nuestros nuevos agentes de IA preconfigurados para responsables de producto y operaciones. (Resultado: configuración más rápida, automatización instantánea, menos dependencias, estandarización, lanzamientos más rápidos).
Paso 2: Genere ángulos
Sugiera 5 ángulos de mensaje para el asunto de un correo electrónico basándose en estas ventajas. (Resultado: rapidez, facilidad, productividad, fiabilidad, innovación).
Paso 3: Escriba líneas de asunto
Escribe tres líneas de asunto por ángulo. No superes los 55 caracteres. (Resultado: «Agentes de IA preconfigurados: listos cuando tú lo estés», etc.)
Paso 4: Elija lo mejor
Puntúelos en función de su claridad y relevancia. Devuelva los tres primeros con preencabezados.
Al encadenar las indicaciones, básicamente estás guiando a la IA a través del mismo proceso que seguirías manualmente:
Extraiga los beneficios clave ➡️ Genere ángulos de mensajería ➡️ Redacte una línea de asunto ➡️ Elija la mejor opción *
💡 Consejo profesional: utilice el encadenamiento de indicaciones para reducir la «sobrecarga cognitiva» de la IA. Al dividir una tarea grande en pasos más pequeños, guía a la IA a través del proceso, lo que hace que el resultado final sea más pulido y alineado que una sola indicación sin precedentes.
7. Ingeniero de indicaciones automáticas (APE)
APE es una técnica avanzada en la que un gran modelo de lenguaje le ayuda a generar y perfeccionar nuevas indicaciones optimizadas para el mismo modelo de IA. Piense en ello como la forma que tiene la IA de decir: «Dime lo que quieres y yo encontraré la mejor manera de formular la pregunta que te dará la respuesta ideal».
En la técnica de indicaciones APE, le pides a la IA que:
- Diseñe indicaciones para la tarea que desea realizar.
- Prediga cómo funcionarán estas indicaciones.
- Pruébalas.
- Elija la mejor indicación y ejecútela.
Por ejemplo, supongamos que está preparando el lanzamiento de una nueva función llamada «Paneles personalizados» para su producto SaaS. Quiere crear una guía de mensajes atractiva para su equipo. Sin embargo, le cuesta articular el mensaje de una manera que resulte atractiva para sus lectores.
En tal caso, puede pedirle a la IA que genere una indicación detallada para sí misma:
Ejemplo de indicación: Eres ingeniero de indicaciones automáticas.
Tarea: Crea una indicación que ayude a generar una guía de mensajes para nuestra nueva función, los paneles personalizados.
Pasos a seguir:
- Genere 5 indicaciones candidatas.
- Prediga cuál producirá el texto más persuasivo y claro para un comprador B2B.
- Pruebe cada indicación en una entrada de muestra.
- Seleccione la indicación que mejor rendimiento tenga y ejecútela por completo.
- Resultado: la indicación ganadora + la guía de mensajes generada.
La IA le proporcionará una lista de indicaciones que podrá perfeccionar y ejecutar para crear una guía de mensajes de alta calidad:
💡 Consejo profesional: Cree una rúbrica de puntuación para evaluar las diferentes indicaciones generadas por la IA. Puede compartir esta rúbrica con el modelo y pedirle que puntúe cada indicación individualmente. Esto le facilitará la evaluación de las opciones de indicación en función de sus criterios.
Según un artículo de investigación titulado «Los modelos de lenguaje grandes son ingenieros de indicaciones a nivel humano», «Demostramos que las indicaciones diseñadas con APE pueden aplicarse para orientar los modelos hacia la veracidad y/o la informatividad, así como para mejorar el rendimiento del aprendizaje con pocos ejemplos, simplemente anteponiéndolas a las indicaciones de aprendizaje estándar en contexto».
8. ReACT
Aunque «ReAct» suena como lo que harías si derramaras café sobre tu ordenador portátil, en ingeniería de indicaciones es la abreviatura de «razonar + actuar». Se trata de otra técnica avanzada de indicación, en la que el modelo de IA alterna entre pensar (razonar) y hacer (actuar).
En lugar de dar una respuesta definitiva de inmediato, se le da una indicación a la IA que:
- Motivo: Analice el problema a paso.
- Actúa: Interactúa con herramientas externas o bases de conocimiento para recopilar más información.
- Razón de nuevo: Utilice la nueva información para refinar su pensamiento.
Este proceso se repite en bucle hasta que la /IA puede llegar con seguridad a una respuesta con buena compatibilidad.
Supongamos que está planificando lanzar una nueva función de «panel» y desea saber qué dice su competidor sobre una función similar en su sitio web. Para este ejemplo, supongamos que somos su competidor y que usted desea obtener información detallada sobre los paneles de ClickUp.
Con ReACT, estructurarías tu indicación de la siguiente manera:
Ejemplo de indicación: Eres un comercializador de productos competitivo que utiliza el enfoque ReACT (razonar + actuar).
Tu tarea: Investiga y resume cómo ClickUp posiciona su función Dashboards en su sitio web.
Siga este ciclo hasta que esté terminado:
- Piensa: Anota lo que necesitas encontrar a continuación (por ejemplo, valor, propuestas de valor, casos de uso, beneficios, elementos visuales, llamadas a la acción).
- Actúa: Busca en el sitio web de ClickUp (https://clickup.com/funciones/paneles) y extrae solo la información relevante.
- Observe: Nota lo que ha encontrado.
- Repita: continúe hasta que tenga toda la información necesaria.
Por último, proporcione un resumen estructurado con:
- Declaración de posición central
- 3-5 ventajas principales
- 3 casos de uso clave
- Cómo se presentan visualmente los paneles
- Estilo y tono de la llamada a la acción
Esta indicación guía a la IA a través de un proceso lógico y paso a paso sin desviarse del tema. Ahora, veamos cómo respondió la IA a esta indicación:
💡 Consejo profesional: Las indicaciones ReACT funcionan mejor cuando la IA puede acceder a información fiable en línea y realizar observaciones precisas. Si el paso «Actuar» recopila datos ruidosos o obsoletos, el razonamiento posterior será inevitablemente erróneo.
9. Genere indicaciones de conocimiento
Cuando la /IA se detiene para recopilar o construir explícitamente un conjunto de conocimientos primero, tiende a ser más precisa y coherente.
Este es el principio de Generate Knowledge Prompting, en el que se proporcionan múltiples indicaciones a la IA para que primero pueda extraer los datos relevantes antes de utilizarlos para generar una respuesta pertinente.
¿Le parece confuso?
Considere este ejemplo: está lanzando una nueva herramienta de gestión de proyectos para autónomos. Necesita crear una estrategia de marketing, pero no está seguro de en qué puntos débiles centrarse para que su mensaje tenga repercusión.
Con Generate Knowledge Prompting, primero puede pedirle a la IA que le proporcione una lista de información relevante sobre las frustraciones de su público objetivo:
Utilizando esta información generada como entrada para su siguiente indicación, guiará a la IA para que sugiera una estrategia de marketing ideal:
De este modo, el resultado final se basa en una lógica transparente y concreta.
💡 Consejo profesional: Utilice Generate Knowledge Prompting cuando necesite una respuesta de IA bien documentada y fidedigna. Es perfecto para escribir artículos, crear informes detallados o incluso preparar una presentación en la que la precisión de los datos sea fundamental.
10. Indicación activa
La indicación activa es una técnica que convierte a la IA en un aprendiz activo.
En lugar de adivinar qué ejemplos (o tomas) necesita aprender la IA, proporciónele un conjunto diverso de ejemplos y la IA identificará por sí misma los más difíciles o ambiguos. A continuación, le pedirá que le proporcione la respuesta correcta solo para esos casos específicos con el fin de entrenarse.
Para entenderlo fácilmente, imagina que quieres crear un marco que ayude a tu equipo de ventas a gestionar los objetivos comunes de los clientes para una nueva función del producto.
Ya dispone de una lista de comentarios y objetivos de los clientes sin procesar, y desea entrenar a la IA para que redacte respuestas eficaces y acordes con la marca que el equipo de ventas pueda reutilizar.
Ejemplo de indicación: Eres un estratega sénior de marketing de productos que investiga los problemas de los usuarios.
Tarea: Genere 4 frustraciones o puntos débiles claros que experimentan los gestores de productos autónomos que trabajan sin una herramienta de gestión de proyectos.
Contexto: Hacen malabarismos con múltiples clientes, trabajan a distancia y, a menudo, gestionan proyectos solos, sin equipos de soporte dedicados.
Restricciones:
- Haga que cada punto débil tenga una longitud de 1-2 frases.
- Destaque el impacto emocional (estrés, agobio, agotamiento, confusión, etc.).
- Muestre las consecuencias para la empresa (plazos incumplidos, tareas abandonadas, clientes insatisfechos).
- Evite términos vagos como «falta de organización»: sea específico.
Formato de salida:
- Lista numerada
- Cada elemento: Punto débil → Consecuencia (entre paréntesis)
💡 Consejo profesional: Guarde las indicaciones que hayan dado intento correcto con notas sobre qué trabajó y por qué. De este modo, creará una biblioteca interna de «patrones de indicaciones» que podrá reutilizar y adaptar a diferentes tareas, al igual que los módulos de código reutilizables.
Indicaciones para diferentes casos de uso
¿Listo para poner en práctica tus habilidades de ingeniería de indicaciones?
Veamos algunos ejemplos comunes de ingeniería de indicaciones que puede aplicar inmediatamente en el trabajo.
Para equipos de contenido de contenido
Si tienes un trabajo en el ámbito del contenido, básicamente estás dirigiendo una cadena de montaje creativa. Es agotador, pero no cuando sabes cómo crear indicaciones eficaces.
Creación de esquemas de blogs mediante el encadenamiento de indicaciones
En lugar de decirle a la IA que «cree un esquema de blog sobre [tema]», puede dividir este proceso en subpasos y llevarlos a cabo de forma secuencial:
Ejemplo de indicación: Dame 5 ideas de temas para un blog sobre cómo superar la depresión del lunes. Es para directivos de nivel medio y también comparte los marcos que has utilizado para cada título.
A continuación, divide el tema en etiquetas H2, H3 y H4 y dime qué debo cubrir en cada una de ellas.
2. Generación de metadatos con ingeniería de indicaciones de pocos disparos
Tome 3-4 metatítulos y metadescripciones de sus artículos anteriores y utilícelos como ejemplos o «tomas» para entrenar a la IA en la redacción de metadescripciones.
3. Optimización SEO de un blog utilizando la técnica de generación de conocimiento
Si tienes un blog con un rendimiento inferior al esperado y quieres optimizarlo para los motores de búsqueda, simplemente introdúcelo en la IA y pide al modelo que «extraiga» las palabras clave que puedas haber pasado por alto. Una vez que la IA genere esta lista (es decir, genere conocimiento), puedes indicarle que incorpore el conocimiento generado de forma natural en el texto.
Aunque una indicación adecuada puede ayudarte a crear una excelente entrada de blog o publicación en redes sociales, sigue siendo una molestia cambiar entre herramientas para generar contenido y edición/formato para el editor. ClickUp ofrece una solución inteligente.
Puede utilizar ClickUp Doc para escribir su contenido, que contiene una extensión integrada para ClickUp Brain.
Esto significa que puede dar indicaciones a la IA, perfeccionar su contenido y darle formato con elementos visuales (imágenes, tablas, infografías, GIF) todo ello dentro de su documento.
Mantenga sus ideas en movimiento sin interrumpir el flujo. ClickUp Brain MAX le ayuda a capturar y refinar sus pensamientos directamente en sus documentos, convirtiendo las ideas espontáneas en esquemas organizados o en los siguientes pasos a seguir. Y cuando escribir le ralentiza, su función Talk-to-Text le permite simplemente expresar sus ideas en voz alta; estas aparecerán instantáneamente en la página, manteniendo su lluvia de ideas rápida y sin fricciones.
Esto facilita la captura de ideas, el dictado de esquemas o la redacción de indicaciones de contenido en tiempo real sin perder el impulso. Una vez que tenga el borrador, puede perfeccionarlo utilizando el encadenamiento de indicaciones, las indicaciones de pocos disparos o cualquier otra técnica que haya aprendido.
📚 Más información: Indicaciones de imágenes de IA para crear imágenes impresionantes
📌 ¿Sabías que...? El 86 % de los profesionales del marketing ahorran más de una hora al día utilizando la IA para generar nuevas ideas de contenido.
Así recuperarás más de 5 horas a la semana para dedicarlas a la estrategia, la narración y tareas de mayor valor.
¿El resultado? Campañas más rápidas, menos agotamiento y más espacio para el tipo de creatividad que realmente conecta con el público.
Para equipos de producto y desarrollo
Ir y venir con la IA para lanzar nuevas funciones o corregir errores no es realmente la ayuda que necesita en la vida. La ingeniería de indicaciones puede hacer que ese proceso sea mucho menos agotador:
Explicación de las especificaciones de las funciones mediante el encadenamiento de indicaciones
Puede utilizar el encadenamiento de indicaciones para preparar un documento de especificaciones de funciones paso a paso, de modo que los desarrolladores puedan crear a partir de él sin confundirse. A continuación le explicamos cómo hacerlo:
2. Traducir los comentarios en tareas de desarrollo con ingeniería de indicaciones sin disparo
Solo tienes que copiar y pegar los comentarios de los clientes y pedir a la IA que los convierta en una tarea para desarrolladores con un título y una descripción claros:
3. Escriba casos de prueba utilizando indicaciones de pocos disparos.
Proporcione entre cuatro y cinco ejemplos de casos de prueba bien redactados para que el modelo de IA aprenda su estilo al instante y genere el caso de prueba deseado:
Si todavía utiliza varias herramientas para tareas asistidas por IA, ClickUp Brain es todo lo que necesita, especialmente si trabaja en el desarrollo de productos o software.
Esto puede ayudarte a generar resúmenes concisos de informes de errores directamente dentro de una tarea. Todo lo que tienes pendiente es abrir la tarea de error que se te ha asignado, hacer clic en el botón «Resumir con IA» y esperar unos segundos a que la IA genere un resumen rápido, en el que se destaquen el problema principal y los pasos que hay que tomar.
Del mismo modo, puede utilizar ClickUp Brain para redactar criterios de aceptación claros para historias de usuarios, funciones y correcciones de errores. El software de asistencia a la redacción capturará y analizará automáticamente el contenido de la tarea (descripción, comentarios, adjuntos) y sugerirá los criterios de aceptación en formato de lista de control/viñetas.
¿Quiere verlo en acción? Vea este breve vídeo sobre cómo redactar un informe de errores eficaz con la ayuda de la IA.
📌 ¿Sabías que...? Una encuesta realizada por Canva reveló lo siguiente:
- El 92 % de los líderes tecnológicos han integrado herramientas de codificación asistidas por IA en sus flujos de trabajo.
- El 78 % de los desarrolladores utilizan estas herramientas a diario.
Entre las ventajas se incluyen una creación de prototipos más rápida, la generación de ideas, la innovación y la reducción de costes.
Para equipo de ventas y marketing
La personalización es lo más importante para los equipos de ventas y marketing. Pero ofrecerla a gran escala es una tarea tediosa. Veamos cómo las técnicas de ingeniería de indicaciones pueden acelerar este proceso:
Redacción de respuestas por correo electrónico mediante ingeniería de indicaciones con pocos ejemplos
Muestre a la IA algunos ejemplos de cómo respondería al correo electrónico de un cliente o un cliente potencial, y ella redactará una respuesta al último correo electrónico exactamente como lo haría usted:
2. Generación de propuestas de valor mediante ingeniería automática de indicaciones
¿Necesita ayuda para redactar una propuesta de valor sólida? En lugar de dedicar tiempo a perfeccionar su indicación, simplemente pídale a la IA que:
¿Necesita generar copias de divulgación y resúmenes de llamadas a clientes en cuestión de segundos? Con ClickUp Brain, puede utilizar el asistente de IA en todas las funciones de ClickUp, como ClickUp Docs, ClickUp Tasks e incluso ClickUp Comments.
Para redactar un texto de divulgación, solo tiene que abrir ClickUp Documento y utilizar la IA para escribir su correo electrónico o mensaje principal. Puede hacer edición en él, elegir un tono, mejorar o ampliar el borrador con un solo clic, o utilizarlo tal cual.
Y si alguien deja una nota de llamada en los comentarios, puede llamar a Brain (escribiendo @brain en el campo de comentarios/respuestas) y pedirle que resuma la nota de llamada en el comentario.
📚 Más información: Ejemplos de indicaciones de escritura
📌 ¿Sabías que...? Casi el 20 % de los profesionales del marketing destinan más del 40 % de su presupuesto de marketing a campañas basadas en IA, y el 34 % afirma haber experimentado mejoras significativas en los resultados de marketing gracias a la IA.
Para operaciones
Si trabajas en operaciones, es probable que tengas que realizar tareas que requieren mucho tiempo, como redactar procedimientos operativos estándar (POE) o crear documentos internos. Pero no te preocupes, prueba las indicaciones que se ofrecen a continuación para aligerar tu carga de trabajo de forma inteligente:
Elaboración de resúmenes de reuniones: generar conocimiento + coherencia interna.
¿No dispone de una herramienta de automatización para generar resúmenes de reuniones? ¡No se preocupe! Pegue la transcripción de la reunión en el chat de IA y pídale que extraiga los puntos clave (resúmenes o puntos de acción).
Para mejorar la precisión del resultado, puede indicar a la IA que pruebe varias versiones del resumen y elija la mejor.
Y si busca una forma más fluida y con automatización de gestionar las notas de las reuniones, AI Notetaker de ClickUp está diseñado precisamente para eso. Esta potente herramienta puede unirse automáticamente a sus reuniones, ya sean programadas o improvisadas, y transcribir toda la conversación en tiempo real.
Puede resumir los puntos clave, destacar las decisiones tomadas e incluso extraer tareas o seguimientos procesables.
Si desea obtener más información sobre cómo utilizar la IA para tomar notas en reuniones, vea el siguiente vídeo:
2. Creación de documentos internos mediante indicaciones activas
Crear un documento interno (como uno sobre la «política de teletrabajo») a la primera puede resultar abrumador. En tales casos, lo mejor es ejecutar una indicación activa y perfeccionarla sobre la marcha para obtener el resultado perfecto:
Ejemplo de indicación: Redacta un documento interno en el que se explique nuestra política de teletrabajo. No debe superar las 800 palabras. Lista los requisitos, las expectativas, la política de equipamiento y una sección sobre ciberseguridad.
Vea este vídeo para descubrir cómo la IA puede optimizar su proceso de documentación y ahorrarle horas de trabajo manual:
3. Creación de POEE mediante la técnica de generación de conocimientos
«Escribe un POEE sobre X» puede que no te dé el mejor resultado. En su lugar, puedes determinar exactamente qué es lo que hay que incluir primero. Una vez que la IA te dé esa lista, modifícala y luego devuélvela al modelo para crear el POEE completo.
Ejemplo de indicación
Paso 1: Usted es un experto en documentación de procesos. Identifique todos los pasos, tareas, herramientas y aprobaciones clave que intervienen en la creación de un procedimiento operativo estándar (SOP) para [proceso X]. Incluya quién es responsable de cada paso, qué herramientas utilizan y los criterios clave de éxito para marcar ese paso como completado.
Paso 2: Utilizando esta lista de pasos, rol, herramientas y criterios, redacte un procedimiento operativo estándar detallado para [proceso X]. Incluya secciones para el título, el propósito, el alcance, el procedimiento paso a paso, los rol y responsabilidades, las herramientas/recursos y las directrices de aprobación y revisión. Utilice un lenguaje claro y práctico para que cualquiera pueda seguirlo sin necesidad de formación previa.
Aunque parezca fácil, entendemos que puede resultar frustrante redactar indicaciones de escritura de IA desde cero cada vez que necesite generar un POE (porque es posible que la misma indicación no sea adecuada para todos los POE).
Pero, ¿y si hubiera un botón mágico en su entorno de trabajo que, al pulsarlo, generara cualquier POEE que deseara? Eso es exactamente lo que puede conseguir con los campos de IA de ClickUp.
Se trata de un campo personalizado, impulsado por ClickUp Brain, que puede añadir a su tarea o lista. Puede configurar la indicación con algo como «Redactar un procedimiento operativo estándar basado en la descripción de la tarea y los comentarios». Y cada vez que haga clic en él, generará automáticamente el contenido del POE, en función del contenido de la tarea.
💬 Lo que dicen los usuarios de CickUp:
ClickUp es extremadamente versátil y me permite crear soluciones para prácticamente cualquier caso o proceso empresarial. ¡Las automatizaciones y los agentes de IA también son muy potentes! Puedo configurar acciones automáticas mediante lógica o mediante indicaciones de IA para realizar casi cualquier acción imaginable en ClickUp. Por último, el ritmo de las actualizaciones del producto es increíble: cada mes hay actualizaciones de funciones realmente significativas, y la empresa está claramente comprometida con el crecimiento.
ClickUp es extremadamente versátil y me permite crear soluciones para prácticamente cualquier caso o proceso empresarial. ¡Las automatizaciones y los agentes de IA también son muy potentes! Puedo configurar acciones automáticas mediante lógica o indicaciones de IA para realizar casi cualquier acción imaginable en ClickUp. Por último, el ritmo de las actualizaciones del producto es increíble: cada mes hay actualizaciones de funciones realmente significativas, y la empresa está claramente comprometida con el crecimiento.
Errores comunes en las indicaciones (y soluciones)
Algunos pequeños hábitos en la forma de escribir las indicaciones pueden marcar la diferencia entre obtener un resultado «¡guau, es perfecto!» y quedarse mirando un bloque de texto, preguntándose qué ha salido mal.
Dicho esto, echemos un vistazo a algunos errores comunes en la ingeniería de indicaciones y cómo puede optimizar sus indicaciones:
Pedir a la IA que «simplemente lo haga» sin decirle cómo
Escribir una indicación como «escribe una entrada de blog» o «resumir esto» deja mucho a la interpretación de la IA. ¿El resultado? Un blog demasiado genérico o un resumen que no cumple con tus expectativas.
Solución: Crea indicaciones eficaces con instrucciones y contexto claros. Por ejemplo, cuando escribas una entrada de blog, piensa en definir el tono que quieres seguir, tu objetivo, la longitud de la entrada y su propósito.
He aquí un ejemplo:
❌ Indicación incorrecta: «Escribe un correo electrónico sobre la nueva función "Paneles personalizados"».
✅ Buena indicación: «Redacta un correo electrónico interno dirigido a nuestro equipo de ventas en el que se anuncie la nueva función «Panel de control personalizado» de nuestra herramienta de productividad [nombre de la herramienta]. El correo electrónico debe ser conciso, destacar las tres ventajas clave para un comercial (por ejemplo, demostrar el retorno de la inversión, cerrar acuerdos más rápidamente) e incluir una llamada a la acción para ver un vídeo de formación. Utiliza un tono seguro y alentador».
2. Sobrecargar la /IA con demasiadas tareas a la vez
Intentar incluir demasiados detalles o tareas en una sola indicación monstruosa también puede dar lugar a resultados confusos. La IA se confundirá o intentará hacer todo a la vez (y lo hará mal).
Solución: Divida su indicación inicial en pasos más pequeños y ejecútelos en secuencia. Por ejemplo, primero pida un esquema. Si es bueno, pida a la IA que escriba el contenido de cada sección. A continuación, indíquele que pulga el tono, y así sucesivamente.
❌ Indicación incorrecta: «Genera 10 palabras clave SEO para una entrada de blog con el título «Cómo implementar un sistema de gestión de calidad». Sugiere un esquema optimizado para SEO utilizando estas palabras clave y, a continuación, escribe una introducción de 100 palabras para el blog».
✅ Buena indicación: Genere 10 palabras clave SEO para una entrada de blog con el título «Cómo implementar un sistema de gestión de calidad». El objetivo de esta entrada de blog son propietarios de empresas, directores generales y altos directivos.
Ahora, utilizando las palabras clave generadas, crea un esquema detallado y optimizado para SEO para esta entrada del blog. Asegúrate de que las etiquetas
Escribe una introducción de 100 palabras para este blog, teniendo en cuenta el esquema generado y las palabras clave SEO.
3. Suponiendo que el modelo recuerda
La mayoría de los modelos de lenguaje grandes no tienen estado y no retienen información a menos que la incluyas explícitamente en la indicación actual. Esto a menudo resulta en respuestas que ignoran tu contexto anterior o contradicen tus instrucciones previas.
Solución: Vuelva a expresar el contexto, las restricciones y las metas clave en cada nueva indicación para que el modelo tenga toda la información que necesita para responder con precisión.
❌ Mala indicación: «Ahora escribe la introducción basándote en el esquema que hemos comentado anteriormente».
✅ Buena indicación: Utilizando el esquema del blog que hemos creado anteriormente (Introducción, Ventajas, Casos de uso y Conclusión), escribe una introducción de 100 palabras. Hazla en conversación y capta la atención del lector destacando un problema común que nuestra herramienta de productividad resuelve.
Creación de una biblioteca de indicaciones para equipos
Una buena indicación puede ahorrar minutos; una biblioteca de indicaciones de uso compartido puede ahorrar horas (ya que todo el mundo la utiliza). A continuación le mostramos cómo puede crear una:
Cree un documento de uso compartido para almacenar todas sus indicaciones.
Utiliza ClickUp Docs para organizar las indicaciones más eficaces que los miembros del equipo podrán utilizar más adelante. Puedes organizar estas indicaciones por departamento y, además, por tipo de tarea (por ejemplo, creación de contenido, investigación de mercado, análisis de datos, etc.).
Para cada indicación, incluya lo siguiente:
- La indicación en sí misma
- Una breve descripción que explique el propósito de la indicación, cuándo utilizarla, qué evitar, etc.
- Ejemplo de resultado de IA para establecer expectativas claras.
2. Diseñe plantillas de indicaciones estandarizadas.
Para tareas comunes, como resumir notas de reuniones u optimizar un blog, puede crear estrategias de indicaciones estándar que todos deben utilizar. Puede incluir plantillas de indicaciones de IA exactas e instrucciones sobre cuándo y cómo utilizarlas para generar respuestas con el estilo deseado.
Esto garantiza que todos los miembros del equipo sigan las mismas buenas prácticas al realizar indicaciones, lo que garantiza una calidad de salida constante.
3. Fomente una cultura de colaboración y retroalimentación.
Anime a su equipo no solo a utilizar esta biblioteca de indicaciones, sino también a ayudar a mejorarla. Para ello, debe:
- Introduzca un sistema de valoración sencillo que permita a su equipo valorar las indicaciones. Cuanto mayor sea la valoración de una indicación, más eficaz será.
- Abra el documento para que los miembros del equipo puedan dejar sus comentarios para sugerir mejoras y señalar las indicaciones que no son eficaces.
4. Añada consejos para la resolución de problemas a su biblioteca de indicaciones.
Habrá ocasiones en las que la IA produzca resultados por debajo de lo esperado o inesperados. Para ayudar a su equipo a diagnosticar y solucionar problemas, considere la posibilidad de añadir una sección de resolución de problemas que trate los errores comunes en las indicaciones de IA y sus soluciones.
Podría ser algo así:
Problema: El resultado es demasiado genérico.
Por qué ocurre: la /IA/ tiende a recurrir a sus datos de entrenamiento más comunes, lo que puede dar lugar a respuestas seguras, pero genéricas o poco inspiradas.
La solución: Añada restricciones o instrucciones específicas para orientar a la IA en la dirección correcta.
Ejemplo: «No superes las 100 palabras».
📚 Más información: Cómo convertirse en ingeniero de indicaciones
De la indicación a la productividad: cómo ClickUp cierra la brecha
Al aprender técnicas básicas y avanzadas de ingeniería de indicaciones, podrá dejar de perder tiempo en (versión de) prueba y error y empezar a obtener resultados que realmente hagan avanzar su trabajo.
Con ClickUp, la IA se convierte en parte de su entorno de trabajo. Combina la gestión de tareas con la automatización y la colaboración, para que pueda realizar su trabajo sin tener que cambiar de herramienta.
Así que dejemos atrás la antigua forma de utilizar la IA como un ayudante al que hay que llamar. Es hora de conseguir un asistente de IA que ya forme parte de su equipo.
¡Regístrese hoy mismo en ClickUp y compruebe lo que sucede cuando la IA está literalmente a solo un clic de distancia!
Preguntas frecuentes
La mejor herramienta depende de la tarea que desee que realice la IA. Sin embargo, se obtiene el máximo valor cuando la IA se integra en la plataforma que ya utiliza para planificar y realizar su trabajo. ClickUp Brain, por ejemplo, está ampliamente integrado en el entorno de trabajo de ClickUp, de modo que puede acceder al asistente de IA desde cualquier pantalla. De hecho, puede incluso cambiar entre Brain, ChatGPT, Gemini, Claude, etc., para elegir el mejor modelo de IA para su trabajo.
¡Sí! Puede almacenar sus indicaciones más eficaces en un documento compartido de ClickUp o incluso convertirlas en campos personalizados con IA para reutilizarlas al instante. De esta manera, cualquiera puede simplemente hacer clic en ese campo y el asistente de IA ejecutará su indicación preestablecida. Muy recomendable para tareas repetitivas que requieren consistencia y son urgentes.
Los modelos de lenguaje grandes no son motores de búsqueda. No son como Google, donde se introduce una consulta de búsqueda y el motor te da el mismo resultado cada vez. En cambio, los LLM responden a tus consultas basándose en los datos y patrones que han aprendido durante su entrenamiento, por lo que la misma indicación puede producir resultados diferentes cada vez.
En la técnica de ingeniería de indicaciones zero-shot, simplemente le indica a la IA la tarea que debe realizar, sin ningún ejemplo de compatibilidad del resultado esperado. Por el contrario, las indicaciones few-shot requieren que incluya algunos ejemplos para guiar a la IA en una dirección concreta. Por ejemplo, proporcionar una respuesta de correo electrónico de muestra para que la IA pueda generar algo similar.