Las mejores 5 técnicas de prompt engineering

¡Hola comunidad! 👋 

Si aún piensas que el prompt engineering es solo "preguntarle bonito a ChatGPT", en esta edición #52 de la newsletter de Marketiable, te mostraré que no es así.

Hoy te enseñaré mis 5 técnicas de prompt engineering favoritas. (Spoiler: El “Actúa como un experto en XYZ" ya no funciona).

Ah y si trabajas en marketing, te traemos una guía gratuita para usar las llamadas de tu equipo de ventas en grandes ideas.

🔥 El framework de la mina de oro 

¿Sabías que el 75% de empresas B2B ven mejoras por alinear marketing y ventas, pero solo el 17% logra un gran impacto?

Las llamadas de ventas contienen insights que pueden transformar completamente tu estrategia de marketing. Mientras marketing podría seguir creando contenido basado en suposiciones, ventas escucha diariamente las preocupaciones, objeciones y lenguaje exacto de tus prospectos.

HubSpot ha elaborado esta guía gratuita para equipos de marketing, que convertirán las llamadas de tu equipo comercial en tu ventaja competitiva más poderosa.

1. Decomposición

Imagina que le pides a un amigo resolver un rompecabezas de 1,000 piezas de una sola vez. Probablemente te miraría como si estuvieras loco. La Decomposición es exactamente lo opuesto: dividir problemas complejos en sub-tareas más pequeñas y manejables, como un detective que resuelve un caso paso a paso.

En términos simples, la decomposición toma una consulta compleja como “Desarrolla una estrategia de marketing completa para mi startup” y la transforma en una secuencia lógica: primero analizas el mercado objetivo, luego defines el posicionamiento, después desarrollas los canales de distribución, y finalmente estableces métricas de éxito.

La estructura del prompt se ve así:

1. Identifica el problema central

2. Divide en componentes lógicos

3. Resuelve cada componente sistemáticamente

4. Integra los resultados en una solución cohesiva

Ejemplo:

Problema: Evalúa si este contrato de servicios cumple con GDPR, siguiendo el siguiente proceso:

1. Identificar cláusulas de protección de datos
2. Verificar base legal para procesamiento  
3. Confirmar derechos del usuario incluidos
4. Evaluar medidas de seguridad especificadas
5. Validar procedimientos de notificación de brechas

Resultado: Haz una evaluación sistemática y completa

2. Few Shot Prompting

Mientras en la Descomposición le dices a la IA cuál es el proceso que debe seguir paso a paso, el Few Shot Prompting es mostrar ejemplos ideales de lo que quieres antes de pedir la tarea real. Es la diferencia entre decir "dibuja un perro" versus mostrar tres fotos de perros diferentes y luego decir "ahora dibuja uno similar".

El paper que demostró el poder del Few Shot Prompting es Language Models are Few-Shot Learners, donde se aclara que los chats con IA pueden aprender patrones de los ejemplos sin actualizar sus parámetros, logrando un mejor resultado que sin usarlos.

Ejemplo:

Genera copy publicitario que mantenga el tono específico de cada marca:

Ejemplo 1 - Nike:
Input: Lanzamiento nuevas zapatillas running
Output: "Tus límites existen solo en tu mente. Las nuevas AirMax Pro están aquí para demolerlos. Cada zancada, una declaración. Cada kilómetro, una conquista. 🏃‍♂️ #JustDoIt"

Ejemplo 2 - Airbnb:
Input: Promoción destinos de playa
Output: "No reserves solo un lugar. Encuentra tu hogar frente al mar. Despierta con el sonido de las olas, no con una alarma. Vive como local, siente como viajero. 🏖️ #BelongAnywhere"

3. Autocrítica de prompts

Imagina tener un editor personal que revisa cada uno de tus trabajos antes de publicar, señala errores sutiles, identifica áreas de mejora, y sugiere optimizaciones. De eso trata la autocrítica de prompts

El proceso es simple pero muy útil:

1. La IA genera su primera respuesta

2. Evalúa críticamente su propio output

3. Señala errores, omisiones, o áreas débiles

4. Produce una versión mejorada

Esta técnica ayuda a los modelos evaluar su propia confiabilidad y reducir falsos positivos/negativos.

Ejemplo:

Tarea: Diseña la estructura de un curso online de 6 semanas para enseñar Excel avanzado a profesionales de marketing.

[La AI genera la estructura del curso]

Ahora actúa como un diseñador instruccional con experiencia en cursos corporativos y evalúa críticamente tu diseño anterior:

1. ¿La progresión de dificultad es apropiada para el tiempo disponible?
2. ¿Los módulos incluyen práctica hands-on con casos reales de marketing?
3. ¿Se consideraron diferentes estilos de aprendizaje y niveles iniciales?
4. ¿El curso incluye elementos de retención y engagement para adultos ocupados?
5. ¿Los objetivos de aprendizaje son específicos y medibles?

Identifica los 2 problemas más grandes que harían que los estudiantes abandonen el curso.

Luego rediseña la estructura corrigiendo estas deficiencias para maximizar la finalización del curso.

4. Context Engineering

Como define Tobi Lutke (CEO de Shopify): "Context Engineering es el arte de proporcionar todo el contexto para que la tarea sea plausiblemente resoluble por el LLM."

En términos simples, Context Engineering es crear el expediente ideal que le das a la IA antes de cada conversación, conteniendo:

• Quién eres y en qué trabajas

• Cuál es tu situación actual

• Qué objetivos tienes

• Qué restricciones o preferencias tienes

• Información relevante específica para tu industria

Esto funciona mucho mejor cuando creas un GPT personalizado.

Ejemplo:

Contexto: Soy María, CMO de "EcoEmpaques" (150 empleados, México), empresa B2B de packaging sustentable. Mercado objetivo: PyMEs mexicanas buscando soluciones eco-friendly. Presupuesto marketing: $25K trimestral. Equipo: 2 personas. Problema actual: leads calificados insuficientes. Objetivo: duplicar leads en 6 meses.

Usuario: "Ayúdame con mi estrategia de marketing"
IA: "María, basándome en tu situación en EcoEmpaques, recomiendo enfocar tu presupuesto de $25K en LinkedIn ads targeting gerentes de sustentabilidad en PyMEs mexicanas, combinado con content marketing sobre regulaciones ambientales mexicanas. Con tu equipo de 2 personas, sugiero automatizar el lead nurturing y enfocarse en trade shows como Expo Pack México que genera 40% de leads calificados en tu sector..."

5. Meta Prompting

Imagina que en lugar de escribir prompts desde cero cada vez, contrataras a un experto en AI que diseña automáticamente el prompt perfecto para cada situación específica. Meta Prompting es exactamente eso: usar la AI para crear, optimizar y mejorar otros prompts.

En términos simples: Es como tener un "prompt engineer personal" que:

• Analiza qué necesitas lograr

• Diseña la mejor manera de pedírselo a la AI

• Optimiza el prompt para mejores resultados

• Te da el prompt final listo para usar

Ejemplo:

Actúa como un Prompt Engineer experto. Tu misión: transformar el prompt básico que te daré en un prompt optimizado de alta calidad.

PROMPT A OPTIMIZAR: 'Ayúdame con content marketing para redes sociales...'

PROCESO DE OPTIMIZACIÓN:
1. Identifica qué información de contexto falta
2. Especifica qué variables necesita el usuario definir
3. Estructura el output deseado claramente  
4. Añade criterios de calidad específicos
5. Incluye ejemplos si son necesarios

GENERA: Un prompt optimizado que cualquier persona pueda usar para obtener estrategias de content marketing específicas y accionables."

🔎 3 herramientas de IA de la semana

• 🎯 Lexi: Genera múltiples anuncios para Meta Ads, basado en la URL de tu sitio web, asi como optimizar tus campañas.

• 📝 FoodSnap: Le tomas una foto a tu comida y te da la receta paso a paso de cómo prepararla.

• 💡 PPT AI: Coloca el texto para tu siguiente presentación y esta herramienta la diseña por ti completamente.