Vale.
Hoy he prometido en LinkdIn que tocaba contar una técnica.
Para mí LA técnica.
Mira.
La mayoría de casos de uso de los que os hablo tienen trampa.
¿Trampa?
¿No funcionan?
Sí, sí funcionan.
Pero pueden funcionar MUCHO mejor.
¿Cómo?
DESCOMPONIÉNDOLOS.
Si tú desglosas una tarea, un workflow, un caso de uso y lo rompes en trocitos más pequeños y luego lo vas siguiendo de manera secuencial, el resultado es sencillamente MUCHO MEJOR.
¿Por qué?
Por dos motivos.
UNO porque aprovechas la potencia de razonamiento del modelo en tareas más pequeñas.
Y DOS porque esas respuestas mejores las utiliza como contexto para seguir respondiéndote.
Te pongo un ejemplo con un análisis de un contrato de arrendamiento:
❌ Mal: Un solo prompt con todo → "Analiza este contrato, identifica cláusulas abusivas, revisa contra LAU, detecta riesgos y dame recomendaciones"
✅ Bien:
Prompt 1: "Extrae y lista todas las cláusulas de este contrato de arrendamiento, categorizándolas"
Prompt 2: "De estas cláusulas [output anterior], identifica cuáles podrían ser abusivas según LAU"
Prompt 3: "Para estas cláusulas problemáticas [output anterior], redacta alternativas conformes a normativa"
Este mecanismo se llama CHAIN PROMPTING.
O INSTRUCCIONES EN CADENA.
Y es como verdaderamente se aprovechan los modelos de lenguaje de inteligencia artificial.
“Pero Julio, eso es jodido.”
“Mola más pegar el prompt y ver el resultado.”
Ya…
Pero así no vas a aprender a usar la IA de verdad en la puta vida.
Porque no va de tener una biblioteca de prompts.
Va de aprender una habilidad nueva que te va a potenciar a otro nivel.
Independientemente de si usas ChatGPT, Claude, Luminance, HarveyAI…
Vamos, lo que te va a dar una ventaja competitiva DE VERDAD.
¿Dudas (que las vas a tener)? Me escribes.
Mañana más.