Prompt.

En la práctica

Es lo que escribes en el chat, y también las instrucciones fijas que tu equipo o el proveedor meten en una herramienta y que quien la usa no ve. Google lo define como cualquier texto que se le da a un LLM para que se comporte de una manera. En la encuesta de Menlo Ventures a empresas de Estados Unidos (diciembre de 2025), escribir buenos prompts sigue siendo la forma más usada de adaptar la IA, por delante del RAG y del fine-tuning.

Anthropic aconseja tratar al modelo como a alguien brillante y recién llegado, que no conoce tus normas. Si un compañero sin contexto no entendería el prompt, el modelo tampoco.

Zero-shot y few-shot

Zero-shot es pedir algo sin dar ejemplos. Few-shot es incluir unos pocos en el propio prompt para que el modelo copie el formato y el criterio. La idea viene del trabajo con el que OpenAI presentó GPT-3, en mayo de 2020: con unos ejemplos escritos en la petición, sin reentrenar nada, el modelo resolvía tareas nuevas. Anthropic recomienda hoy de tres a cinco, parecidos al caso real y variados.

Un ejemplo. Para clasificar reclamaciones, el equipo pega cuatro que ya clasificaron personas, incluida una dudosa. Así el modelo ve qué categorías existen y por dónde pasa la línea entre ellas.

Por qué te importa

Cambiar el prompt es lo más barato que hay, pero cada cambio puede arreglar un caso y estropear otro. Anthropic pide definir antes qué es un buen resultado y cómo medirlo, que es lo que hacen las evals. Y el prompt se reenvía y se paga en cada mensaje, en tokens.

Los límites

Lo que se enseñaba en los cursos de prompts caduca. La temperatura, por ejemplo, ya no se puede tocar en Claude Sonnet 5.5: un valor distinto del de serie devuelve un error, según su guía de migración. El mando que queda es el esfuerzo del razonamiento. Y Anthropic avisa de que una técnica medida en un modelo hay que volver a probarla en el siguiente.

Un prompt tampoco es un control. Cualquier texto que el modelo lea puede traer instrucciones que no son tuyas, y eso es la prompt injection.