Eres malo en la solicitud de preguntas. Eso es normal. Aquí está cómo mejorar rápidamente.
Eres malo en la solicitud de preguntas. Eso es normal. Aquí está cómo mejorar rápidamente.
En este artículo, aprenderás a mejorar tus solicitudes de preguntas a modelos de inteligencia artificial para obtener mejores resultados. Te mostraremos cómo estructurar y formular tus solicitudes para aumentar la precisión de los resultados.
Eres Malo Creando Preguntas. Eso Es Normal. Aquí Está Cómo Arreglarlo Rápido.
Si alguna vez has pedido a ChatGPT algo simple y has obtenido una respuesta absolutamente inútil, bienvenido al club.
A veces el resultado es genial.
A veces es tan incorrecto que empiezas a negociar con la pantalla.
Y la frustración generalmente lleva a una de dos conclusiones:
La IA es tonta, me he acabado de dar cuenta de esto
Soy tonto, no sé cómo usar esto
La mayoría de la gente cae en la segunda opción. Yo también.
Aquí está la buena noticia: crear preguntas es una habilidad, no un rasgo de personalidad. Y puedes mejorarla rápidamente con un pequeño conjunto de movimientos que arreglan la mayoría de las "malas respuestas de ChatGPT".
Por Qué Tus Resultados Van Del Genial Al Inútil
El problema central es simple:
Pensabas que estabas haciendo una pregunta.
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Los LLM son motores de predicción. Generan la continuación más probable basada en lo que les diste. Si tu entrada es vaga, el modelo tiene que adivinar lo que querías decir. Si tu entrada es enfocada, el modelo "adivina" en un carril mucho más estrecho.
Esa es la razón por la que crear preguntas parece aleatorio cuando eres nuevo. No es aleatorio. Está subespecificado.
Si quieres el modelo mental más profundo, lee: Crear Preguntas No Es Hacer Preguntas. Es Programar Con Palabras.
La Solución De 3 Movimientos Que Mejora La Creación De Preguntas En 10 Minutos
No necesitas 50 técnicas para obtener mejores resultados de IA.
La mayoría de las mejoras provienen de estos tres movimientos:
Dale un rol al modelo (personaje)
Dale contexto (hechos, restricciones, entradas)
Especifica la salida (formato, tono, longitud, reglas)
Lo llamo RCO: Rol, Contexto, Salida.
Movimiento 1: Rol, Deja De Dejar Que El Modelo Sea "Nadie"
Cuando dices "escribe un correo electrónico de disculpa", ¿quién lo escribe?
Nadie. Esa es la razón por la que suena genérico.
En su lugar, asigna un rol que coincida con el resultado que deseas.
Ejemplo de pregunta de rol:
Eres un ingeniero de confiabilidad del sitio senior que escribe a clientes y ingenieros.
Esto reduce instantáneamente la voz, el vocabulario y las prioridades. El modelo deja de producir "niebla corporativa" y comienza a producir un punto de vista.
Movimiento 2: Contexto, La Forma Más Rápida De Reducir Alucinaciones
La mayoría de las alucinaciones son información que falta.
Cualquier cosa que no incluyas, el modelo tratará de rellenar. No porque sea malicioso. Porque está diseñado para completar.
Así que dale los hechos que realmente conoces y sé explícito sobre lo que no debe inventar.
Lista de verificación de contexto que puedes pegar en cualquier pregunta:
Qué pasó
Para quién es esto
Qué es cierto, qué es desconocido
Qué quieres que el lector haga a continuación
Restricciones: tiempo, tono, longitud, cumplimiento, reglas de la marca
Si quieres un desglose completo, lee: El Contexto Es El Rey: Cómo Reducir Alucinaciones Rápidamente (próximamente).
Movimiento 3: Salida, Dile Al Modelo Cómo Debe Ser "Bueno"
La mayoría de los principiantes piden "un buen correo electrónico". Eso no es una especificación.
Dile al modelo exactamente cómo debe ser el resultado.
Requisitos de salida que crean resultados consistentes:
Si un detalle no está en el contexto, di "No lo sé"
Esa última línea es enorme. Estás dando al modelo permiso para no adivinar.
Un Antes Y Después Rápido Que Puedes Copiar
Mala pregunta:
Escribe un correo electrónico de disculpa de Cloudflare.
Mejor pregunta (mismo trabajo, resultado mucho mejor):
Actualización De Incidente En El Estilo De Cloudflare
Escribe Un Incidente Corto Y Basado En Hechos En Español En El Estilo De Cloudflare SRE, Con Asunto, Línea De Tiempo En Puntos, Por Debajo De 200 Palabras, Sin Frases Hechas. Los Detalles Que Faltan Se Marcan Como "No Lo Sé" Y Se Nombran Con La Información Necesaria.
**Rol**
- Eres un ingeniero de confiabilidad del sitio senior en Cloudflare que escribe a clientes y ingenieros.
**Contexto**
- Resumen de incidente: resumen_de_incidente
- Hora de inicio: hora_de_inicio
- Hora de finalización: hora_de_finalización
- Impacto: impacto
- Causa raíz (solo hechos): causa_raiz
- Acciones inmediatas: acciones_inmediatas
- Siguientes pasos (solo confirmados): siguientes_pasos
- Desconocidos: desconocidos
**Salida**
- Línea de asunto incluida
- Por debajo de 200 palabras
- Línea de tiempo en puntos
- No "niebla corporativa"
- Si falta un detalle, di "No lo sé" y enumera lo que necesitas
Eso es todo. Esa sola estructura mejorará la creación de preguntas para principiantes más que la mayoría de los "trucos de preguntas".
La Habilidad Meta Que Hace Que Cada Técnica Funcione
Todo esto es realmente una cosa:
Claridad.
Rol fuerza la claridad sobre quién está hablando.
Contexto fuerza la claridad sobre qué es cierto.
Los requisitos de salida fuerzan la claridad sobre qué significa "bueno".
Cuando la salida del modelo es confusa, a menudo refleja entradas confusas. Piensa primero, luego crea la pregunta.
Qué Hacer Una Vez Que Obtengas Una Buena Pregunta
Aquí está la parte que la mayoría de la gente se pierde:
Cuando finalmente logras una pregunta que funciona, guárdala.
No dejes que muera en un hilo de chat. Esa pregunta es ahora un activo. Reutilizarla es cómo obtienes resultados consistentes sin volver a pensar en todo cada vez.
Eso lleva naturalmente a la siguiente pregunta: ¿cuándo vale la pena pasar de "notas guardadas" a una biblioteca de preguntas real? Este artículo responde a eso: Cuándo Una Biblioteca De Preguntas Se Vuelve Útil.
Siguiente Paso
Si ya estás reutilizando preguntas semanalmente, trata a tus mejores preguntas como plantillas reutilizables: mantén un núcleo fijo y solo cambia las entradas. Si quieres una forma ligera de hacerlo sin copiar y pegar y sin desviación de preguntas, PromptaCore está diseñado alrededor de ese flujo de trabajo.
Preguntas Frecuentes
¿Por Qué ChatGPT Da Malas Respuestas?
Generalmente porque la pregunta está subespecificada. El modelo rellena los huecos con conjeturas.
¿Cómo Mejoro La Creación De Preguntas Rápidamente?
Usa Rol, Contexto, Salida. Agrega "Si no está en el contexto, di no lo sé".
¿Qué Es Una Plantilla De Pregunta?
Una pregunta reutilizable con un núcleo fijo (reglas, formato, tono) y entradas variables (campos de contexto).
¿Cómo Obtengo Mejores Resultados De IA De Manera Consistente?
Deja de escribir preguntas desde cero. Reutiliza plantillas probadas y estandariza los requisitos de salida.
