En internet abundan metodologías y técnicas de prompting para trabajar con modelos de lenguaje. El problema es que muchas son repeticiones de lo mismo con otro nombre, o están tan enfocadas en un uso específico que apenas sirven en el día a día.
Después de invertir más de 8 horas en el curso de AI Essentials Specialization de Google y revisar más de 30 metodologías de distintos prompt engineers, me quedé con solo 7. Las que realmente aportan valor.
En este artículo te cuento cuáles son, por qué funcionan y cómo puedes aplicarlas.
Las 7 metodologías de IA que deberías usar
1. Meta Prompting
Pide a la IA que reescriba o refine tu prompt original antes de generar una respuesta.
Te ayuda a mejorar la calidad de la instrucción sin necesidad de hacerlo manualmente.
2. Chain-of-Thought
Instruye a la IA para que desglose su razonamiento paso a paso antes de dar una respuesta o recomendación.
Esto hace más transparente el proceso y mejora la calidad del resultado.
3. Prompt Chaining
Consiste en encadenar varios prompts, de manera que la salida de uno se convierte en la entrada del siguiente.
El resultado es un flujo estructurado que simula el pensamiento humano en capas.
4. Generate Knowledge
Pide a la IA que explique metodologías, técnicas o conceptos con pasos estructurados, definiciones claras y ejemplos prácticos.
Ideal para aprender y documentar con precisión.
5. Retrieval-Augmented Generation
Permite a la IA realizar búsquedas en internet en tiempo real y combinar los datos obtenidos con su razonamiento interno.
Esto amplía su conocimiento más allá de lo que tiene entrenado.
6. Reflexion
La IA critica su propia respuesta en busca de errores y la mejora a partir de ese análisis.
Un ciclo de autoevaluación que incrementa la precisión.
7. ReAct
Haz que la IA planifique, ejecute y entregue un resultado final claro.
El proceso combina razonamiento (Reasoning) + acción (Action) + conclusión (Final Result).
Por qué solo estas 7
- Ahorro de tiempo real frente a conceptos teóricos.
- Lo bastante avanzadas como para que no las conozca todo el mundo.
- Mejoras medibles de forma consistente.
- Funcionan en diferentes modelos de IA y en distintos casos de uso.
El ingrediente oculto: el contexto
Antes de aplicar cualquier metodología, hay una condición clave: dar contexto relevante.
No basta con pedir:
“Haz preguntas de aclaración si es necesario.”
Mejor decir:
“Haz preguntas de aclaración para poder dar la respuesta más relevante, precisa y valiosa posible.”
Un cambio pequeño, pero con un gran impacto en la calidad de los resultados.
Conclusión
Estas 7 metodologías no son fórmulas mágicas, pero marcan la diferencia entre obtener respuestas genéricas y conseguir información realmente útil y adaptada a tu situación.
Recuerda: funcionan bien, pero funcionan mucho mejor cuando das a la IA el contexto adecuado.