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Introducción
La interacción efectiva entre humanos y sistemas de inteligencia artificial (IA) ha sido revolucionada por el concepto de los “prompts de IA” o instrucciones que guían el comportamiento y las respuestas de los modelos de lenguaje. En este artículo, exploraremos los fundamentos y la importancia de los “prompts de IA”, así como su aplicación en diversos contextos y escenarios.
Tecnología Subyacente: Modelos de Lenguaje Basados en IA
Los modelos de lenguaje basados en inteligencia artificial (IA) se basan en una variedad de tecnologías subyacentes para funcionar de manera efectiva.
- Redes Neuronales: La tecnología fundamental detrás de muchos modelos de lenguaje de IA es la red neuronal, en particular, las redes neuronales recurrentes (RNN), las redes neuronales convolucionales (CNN) y más recientemente, las transformers. Estas redes aprenden patrones complejos en los datos de texto para predecir la próxima palabra en una secuencia, lo que permite la generación de texto coherente.
- Aprendizaje Automático Supervisado: Estos modelos se entrenan utilizando grandes conjuntos de datos etiquetados, donde la “etiqueta” es la próxima palabra en una secuencia de texto. El modelo ajusta sus pesos y parámetros a lo largo del entrenamiento para minimizar el error entre las predicciones y las etiquetas reales.
- Transformers: Los modelos basados en transformers, como GPT (Generative Pre-trained Transformer), se han vuelto muy populares debido a su capacidad para manejar secuencias de texto largas y capturar relaciones de largo plazo. Los transformers utilizan un mecanismo de atención que les permite procesar palabras en relación con todas las demás palabras en la secuencia, lo que mejora significativamente la coherencia y la calidad del texto generado.
- Aprendizaje No Supervisado y Preentrenamiento: Muchos modelos de lenguaje modernos se preentrenan en grandes corpus de texto utilizando técnicas de aprendizaje no supervisado. Esto significa que el modelo intenta aprender la estructura del lenguaje sin una tarea de salida específica (como predecir la siguiente palabra). Este preentrenamiento permite que el modelo capture el conocimiento general del lenguaje y luego se ajuste a tareas específicas con datos supervisados más pequeños.
- Tokenización y Representaciones de Texto: Antes de alimentar el texto a los modelos de IA, se utiliza un proceso llamado tokenización para dividir el texto en unidades (como palabras o subpalabras) y luego se convierte cada token en una representación numérica (incrustación) que el modelo puede procesar y aprender.
Tipos de Prompts de IA

Los prompts de IA se refieren a entradas de texto que especifican la tarea o dirección que se desea que realice un modelo de lenguaje. Estas instrucciones pueden ser preguntas, instrucciones o fragmentos de información que orientan al sistema sobre cómo procesar la solicitud y generar una respuesta adecuada. Analizaremos cómo los prompts son fundamentales para optimizar la comunicación entre humanos y máquinas, permitiendo que las aplicaciones de IA comprendan mejor las intenciones del usuario.
Prompt de IA tipo secuencial
Un “prompt tipo secuencial” en el contexto de conversaciones regenerativas IA se refiere a una estructura de entrada que guía la conversación de manera progresiva o secuencial, generalmente para obtener una respuesta más específica o detallada del modelo de lenguaje. La caracteristica principal de un prompt del tipo secuencialidad implica proporcionar información o hacer preguntas de manera gradual, paso a paso, en lugar de lanzar una pregunta completa o una declaración larga de una vez. Esto permite dirigir la conversación en etapas.
Pasos para elaborar un Prompt tipo secuencial
- Estructura por Pasos. En lugar de dar un único enunciado extenso, se puede dividir la solicitud en partes más pequeñas y sucesivas. Por ejemplo, comenzar con una pregunta inicial y luego continuar con seguimientos más detallados o específicos basados en la respuesta anterior.
- Obtener Información Detallada. La ventaja de usar un prompt secuencial es obtener respuestas más precisas o contextualizadas. Cada paso puede refinar la solicitud o la dirección de la conversación, lo que facilita al modelo comprender y responder de manera más relevante.
Ejemplo de Uso
Por ejemplo, en lugar de preguntar “¿Qué piensas del libro?”, un prompt secuencial podría ser:
- Primer prompt: “¿Has visto la última edición del libro habitos atomicos?”
- Segundo prompt: “¿Qué te pareció el tema y los enfoques?”
- Tercer prompt: “¿Qué parte del libro te gustó más y por qué?”
Aquí, cada pregunta se basa en la respuesta anterior, lo que permite profundizar en la conversación y obtener una respuesta más detallada sobre un tema específico. Un prompt tipo secuencial se utiliza para orientar la conversación paso a paso, facilitando respuestas más detalladas y contextualizadas con el modelo de lenguaje.
Prompt de IA tipo condicional
Un prompt condicional en inteligencia artificial multimodal y generativas una forma de proporcionar instrucciones adicionales al modelo de IA para que ajuste su respuesta en función de ciertos criterios. Al incluir condiciones en su indicador, puede guiar al modelo IA para que genere respuestas más creativas, relevantes e informativas.
Por ejemplo, supongamos que usted le indica a Gemini o ChatGPT: “Escribir un poema sobre un perro”. El modelo de IA generativa podría responder un poema genérico sobre un pero. Pero si usted le indica: “Escribir un poema sobre un perro desde la perspectiva del perro”, la respuesta de Gemini o ChatGPT sería más específica y tendría en cuenta la perspectiva del canino.
Ejemplo de Uso
- Proporcionar un estilo o tono específico: prompt – “Escribir un correo electrónico formal solicitando un aumento”.
- Incluir detalles específicos: prompt – “Escribir un informe sobre el clima de hoy en Tijuana, Baja California, México”.
- Cambiar el punto de vista: prompt – “Escribir un diálogo entre dos personas que se acaban de conocer”.
Prompt de IA tipo comparativo
Un prompt tipo comparativo en el contexto de Gemini, ChatGPT o cualquier modelo de IA generativa es una estructura de entrada que solicita al modelo de lenguaje que realice una comparación entre dos entidades, conceptos o situaciones. Este tipo de prompt se utiliza para obtener respuestas que describan diferencias, similitudes o relaciones entre dos elementos específicos. La idea central es proporcionar al modelo un marco de referencia claro para que pueda generar una respuesta comparativa coherente y relevante. Esto puede ser útil para generar contenido que sea informativo, persuasivo o simplemente entretenido.
Ejemplo de Uso
- prompt – “Escribe un poema que compare el amor con una flor.”
- prompt – “Crea una obra de arte que compare el paso del tiempo con el flujo de un río.”
- prompt – “Escribe una historia corta que compare a dos personas de diferentes orígenes.”
- prompt – “Diseña un anuncio que compare dos marcas de productos.”
- prompt – “Explique las diferencias clave entre el enfoque tradicional de desarrollo de software y la metodología ágil.”
Prompt de IA tipo argumental
Un prompt tipo argumental ayuda al modelo de IA que genere razones o respalde una postura específica sobre un tema, idea o concepto. Esencialmente, le pides que se ponga del lado de un argumento y presente evidencia para apoyarlo.
Ejemplo de Uso
- prompt – “Argumenta a favor o en contra del uso de la energía nuclear como fuente de energía renovable”.
- prompt – “Desarrolla un argumento sobre la importancia de la educación gratuita en todos los niveles.”
- prompt – “Proporciona razones por las que el cambio climático es una amenaza urgente que requiere acción inmediata.”
- prompt – “Explica por qué la experimentación con animales en la investigación médica es éticamente justificable.”
- prompt – “Escribe un ensayo argumentativo a favor de la implementación de la semana laboral de cuatro días”.
Prompt de IA tipo perspectiva profesional
Ejemplo de Uso
- prompt – “Como experto científico, redacta un artículo de noticias sobre el último avance científico en el campo de la medicina”
- prompt – “Como MBA, desarrolla un plan de negocios para una nueva empresa de tecnología”.
- prompt – “Como ingeniero de software, ¿cuál es tu enfoque recomendado para mejorar el rendimiento de una aplicación web?”
- prompt – “Como experto en ciencias políticas, Prepara un discurso para presentar tu visión para el futuro del país”.
- prompt – “Como experto en marketing digital, ¿cómo crees que la inteligencia artificial impactará en las estrategias de marketing en los próximos años?”
Prompt de IA tipo lista de deseos
Un prompt tipo lista de deseos indica a un modelo de lenguaje que genere una lista de cosas que alguien desea lograr, experimentar o poseer. La idea principal detrás de un prompt tipo lista de deseos es dirigir al modelo para que genere respuestas que reflejen los deseos, expectativas o requisitos específicos del solicitante en relación con un tema determinado.
Ejemplo de Uso
- Deseo de productos: prompt – “Genera una lista de características ideales para el próximo teléfono inteligente que quiero comprar.”
- Deseos de Vacaciones: prompt – “Describe las actividades y lugares que me gustaría incluir en mi próxima vacación de verano.”
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