Los 7 errores más comunes al escribir prompts

Casi todas las malas respuestas de ChatGPT, Claude o Gemini se explican por un puñado de errores que se repiten una y otra vez. La buena noticia es que son pocos, fáciles de identificar y más fáciles todavía de corregir. Esta guía recoge los siete que más veces aparecen, con un ejemplo de cada uno y la versión corregida.

1. Pedir sin dar contexto

Es el error número uno y el origen de la mayoría de las respuestas "genéricas". El modelo no sabe quién eres, qué vendes, a quién te diriges ni qué has probado ya. Si no se lo cuentas, rellena los huecos con lo más común, y lo más común casi nunca es lo que necesitas.

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Extensión: 80-100 palabras. Tono cercano, sin exageraciones.

La regla es simple: todo lo que sabes y el modelo no, va en el prompt. Cuesta un minuto y ahorra tres mensajes de corrección.

2. No decir en qué formato quieres la respuesta

Si no especificas el formato, el modelo elige. A veces acierta y a veces te devuelve cinco párrafos cuando querías tres viñetas, o una lista cuando querías una tabla. Lo peor es que la forma condiciona el contenido: pedir una tabla obliga al modelo a estructurar la información de manera distinta a pedir un texto corrido.

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Formato: tabla con estas filas: precio mensual, curva de aprendizaje, integraciones, mejor para.
Después de la tabla, una recomendación de máximo 3 frases.

3. Mezclar varias peticiones incompatibles

"Hazlo muy completo pero breve." "Explícalo para principiantes con todo el detalle técnico." Cuando el prompt pide dos cosas que se contradicen, el modelo intenta cumplir las dos a medias y no cumple ninguna. Si de verdad necesitas ambas versiones, pídelas por separado.

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Después, en un apartado aparte titulado "Si quieres profundizar", añade 3 puntos técnicos que conviene entender antes de firmar.

4. Dar por hecho que la IA sabe lo que pasó en la conversación anterior

Cada conversación nueva empieza de cero. El modelo no recuerda lo que le pediste ayer ni en otra pestaña. Si abres un chat nuevo y escribes "ahora hazlo más corto", no sabe a qué te refieres. Dentro de la misma conversación sí mantiene el contexto, pero conviene ser explícito cuando llevas muchos mensajes: "el email del punto 2, hazlo más corto".

5. Aceptar la primera respuesta sin iterar

Muchas personas escriben un prompt, leen la respuesta, la descartan y vuelven a empezar desde cero con otro prompt. Es lento y desperdicia lo que ya funcionaba. Lo eficaz es corregir sobre la marcha: "está bien, pero cambia el tono a más directo", "el segundo párrafo sobra", "añade un ejemplo con cifras". El modelo mantiene todo lo anterior y solo ajusta lo que le pides.

Piensa en la primera respuesta como un borrador, no como un resultado. Dos o tres ajustes cortos suelen dar mejor resultado que cinco prompts distintos.

6. No pedir que pregunte cuando falta información

Por defecto, los modelos responden siempre, aunque les falten datos clave. Prefieren inventar un supuesto razonable a decir "no lo sé". Eso produce respuestas que parecen correctas pero parten de premisas falsas. La solución cuesta una frase:

Antes de responder, si te falta algún dato imprescindible para hacerlo bien, hazme hasta 3 preguntas concretas. Si no falta nada, responde directamente.

Con esa línea, la IA deja de adivinar y empieza a conversar. Es especialmente útil en tareas con muchas variables: planes, presupuestos, textos legales, código.

7. Usar la respuesta sin verificarla

Este no es un error del prompt sino de lo que se hace después, pero causa más daño que los seis anteriores juntos. Los modelos de lenguaje pueden inventar cifras, citas, leyes, fechas y referencias bibliográficas con una seguridad absoluta. No lo hacen por malicia: lo hacen porque generan texto probable, y una cita inventada con formato correcto es un texto muy probable.

Todo dato que vayas a usar en un documento, un email a un cliente, una publicación o una decisión debe contrastarse. Y en el prompt puedes reducir el riesgo con una restricción explícita:

No inventes datos, cifras ni fuentes. Si no estás seguro de algo, dilo explícitamente en lugar de suponer.

No lo elimina del todo, pero reduce mucho la frecuencia con la que el modelo rellena con seguridad lo que no sabe.

Lista de comprobación antes de enviar un prompt

Cinco preguntas que tardan diez segundos y evitan casi todos los errores anteriores:

1. ¿He dicho quién debe responder (rol)?
2. ¿He dado el contexto que solo yo conozco?
3. ¿He dicho en qué formato y con qué extensión?
4. ¿He puesto alguna restricción sobre lo que no debe hacer?
5. ¿Le he pedido que pregunte si le falta algo?

Si respondes que sí a las cinco, la calidad de la respuesta sube de forma visible. Si prefieres no repasar la lista cada vez, el generador de esta web la aplica automáticamente: eliges las opciones y el prompt sale con las cinco piezas ya puestas.