Cómo conseguir los mejores resultados con ChatGPT. Actualización 2025

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Los modelos de lenguaje como ChatGPT han revolucionado la forma en que interactuamos con la inteligencia artificial, proporcionando respuestas cada vez más útiles y precisas en una amplia gama de tareas. Sin embargo, aprovechar todo su potencial depende en gran medida de nuestra habilidad para formular preguntas y directrices claras. En 2025, la clave no radica solo en el poder del modelo, sino también en nuestra capacidad de comunicarnos con él de manera efectiva. Y os traemos un detallado artículo sobre cómo conseguir los mejores resultados con ChatGPT (y otros modelos, claro!)

En este artículo, exploramos los principios fundamentales que permiten optimizar las interacciones con modelos avanzados como ChatGPT (preferentemente versión GPT-4) y LLaMA. Estos principios, desarrollados a partir de investigaciones recientes, ofrecen un marco práctico para mejorar tanto la calidad como la precisión de las respuestas generadas, adaptándose a diferentes contextos y necesidades.

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El camino hacia la optimización de los prompts

¿Qué perseguimos al optimizar un prompt? Se busca mejorar la calidad y precisión de las respuestas que generan estos modelos. El objetivo principal es simplificar la formulación de preguntas y directrices, permitiendo tanto a desarrolladores como a usuarios generales maximizar las capacidades de los LLMs.

Principios clave:

Los principios se podrían organizar en cinco categorías:

Estructura y claridad del prompt: Se destaca la importancia de redactar indicaciones claras y concisas, integrando el contexto y la audiencia prevista. Por ejemplo, especificar si el contenido está dirigido a un experto o a un niño pequeño.
Especificidad y contenido: Se recomienda incluir ejemplos concretos y evitar ambigüedades, como utilizar frases que minimicen sesgos o muestren imparcialidad.
Interacción y engagement: Fomentar el diálogo con el modelo, permitiéndole hacer preguntas para aclarar detalles.
Estilo de contenido y lenguaje: Se sugiere ser directo y evitar expresiones innecesarias de cortesía, optimizando la interacción.
Tareas complejas y prompts de codificación: Dividir problemas complejos en pasos simples para facilitar su resolución.

Y en la práctica, cómo conseguir los mejores resultados con ChatGPT…o sea, cómo mejorar el prompt

Ve al grano, sin cortesías innecesarias
Evita usar expresiones como «por favor» o «si no te importa». Sé directo y preciso en tus instrucciones para no añadir complejidad innecesaria al prompt.

Considera a la audiencia objetivo
Asegúrate de que el prompt refleje quién será el receptor. Por ejemplo, indica si el modelo debe dirigir la respuesta a un experto en el campo, un principiante o un niño.

Desglosa tareas complejas en pasos simples
Divide las instrucciones en pasos más pequeños y manejables. Esto facilita que el modelo aborde tareas complejas de manera estructurada.

Usa directivas afirmativas
Redacta las instrucciones en términos positivos, utilizando verbos como «haz» o «realiza», en lugar de usar expresiones negativas como «no hagas».

Adapta la explicación al nivel de comprensión
Utiliza un lenguaje adecuado para la audiencia, como explicar conceptos en términos simples para un principiante o como si estuvieras hablando con un niño de 5 años.

Incentiva la calidad con recompensas simbólicas
Incluye frases como «Voy a dar una propina de $xxx por una mejor solución» para establecer una expectativa de esfuerzo adicional.

Incluye ejemplos en las instrucciones
Proporciona ejemplos concretos en el prompt para que el modelo entienda mejor el formato y el contenido esperado en su respuesta.

Estructura las instrucciones con claridad
Comienza con etiquetas como ‘###Instrucción###’, seguidas de ‘###Ejemplo###’ o ‘###Pregunta###’ si corresponde, y separa los elementos clave con saltos de línea.

Define la tarea con autoridad
Incluye frases como «Tu tarea es» y «DEBES» para enfatizar la importancia y la claridad de la instrucción.

Establece consecuencias para errores
Añade frases como «Serás penalizado» para subrayar la necesidad de precisión y cumplimiento de las instrucciones.

Promueve respuestas naturales y humanas
Incorpora frases como «Responde de manera natural, similar a un humano» para orientar el tono de la respuesta.

Usa expresiones que guíen el razonamiento
Frases como «piensa paso a paso» ayudan al modelo a desarrollar respuestas estructuradas y bien razonadas.

Busca respuestas imparciales
Instruye al modelo con frases como «Asegúrate de que tu respuesta sea imparcial y no se base en estereotipos» para fomentar la neutralidad y evitar sesgos.

Permite que el modelo aclare dudas
Autoriza al modelo a hacer preguntas para obtener más detalles antes de generar la respuesta final. Esto asegura que las salidas sean precisas.

Pide enseñanza interactiva
Solicita al modelo que explique un tema y, posteriormente, incluya una prueba para que el usuario evalúe su comprensión.

Asigna roles específicos al modelo
Define un rol explícito para el modelo, como actuar como un profesor, crítico literario o cualquier otro perfil que enfoque la respuesta.

Usa delimitadores para separar contenido
Utiliza caracteres o palabras clave que separen claramente las instrucciones del contexto o los datos en el prompt.

Repite palabras clave para reforzar el contexto
Incorpora la repetición de palabras clave dentro del prompt para garantizar que el modelo entienda el enfoque principal.

Combina estrategias de pensamiento en cadena
Integra técnicas como el «Chain of Thought» (CoT) y prompts con ejemplos breves para abordar problemas complejos.

Usa iniciadores de respuesta
Concluye el prompt con el inicio de la respuesta deseada para orientar mejor al modelo sobre cómo debe responder.

Escribe instrucciones para textos detallados
Utiliza frases como «Escribe un texto detallado sobre [tema]» para obtener respuestas completas y con información amplia.

Corrige sin cambiar el estilo
Pide al modelo que mejore gramática y vocabulario, pero especifica que no altere el estilo original del texto.

Gestiona prompts de codificación compleja
Indica al modelo que cree scripts automatizados para manejar código que se distribuye en múltiples archivos.

Proporciona un inicio para continuar el contenido
Incluye el comienzo de un texto y solicita al modelo que continúe de manera coherente con las ideas y el estilo inicial.

Declara requisitos específicos del contenido
Lista palabras clave, normas o pistas que el modelo debe seguir para producir contenido alineado con las expectativas.

Imita el estilo de un ejemplo dado
Solicita que el texto generado utilice el mismo lenguaje o estilo de una muestra proporcionada para mantener la coherencia.

Estudios y resultados a considerar:

Segun el estudio Principled Instructions Are All You Need for Questioning LLaMA-1/2, GPT-3.5/4 : Los experimentos realizados demuestran que estos principios mejoran significativamente la calidad y precisión de las respuestas de los modelos. Por ejemplo, se lograron incrementos promedio del 57.7% en la calidad y del 67.3% en la precisión de las respuestas al aplicar estos principios. Las mejoras fueron especialmente notables en modelos de mayor tamaño, como GPT-4, evidenciando la relación directa entre la escala del modelo y su capacidad de beneficiarse de prompts bien diseñados.

Resultados Experimentales:

Utilizando el benchmark ATLAS, los investigadores evaluaron las respuestas generadas por los modelos antes y después de aplicar los principios. Los resultados evidenciaron:

Mejoras en calidad: Principios como el uso de ejemplos específicos o la asignación de roles al modelo tuvieron un impacto notable, especialmente en modelos grandes.
Mayor precisión: Los prompts estructurados ayudaron a reducir errores y generar respuestas más alineadas con los estándares esperados.