11 reglas para escribir prompts para agentes de IA

Hace dos semanas, casi me pongo enfermo escribiendo un artículo sobre cómo extraer productos de una tienda online.

El motivo es el siguiente: intenté extraer productos de una tienda online llamada Gymshark con un framework de prompting para clasificar y editar datos que había creado para los AI assistants de Datablist. Al principio funcionó, pero los datos no se ordenaron correctamente, por lo que todo el dataset quedó inservible.

Fue entonces cuando comprendí que cada IA y cada caso de uso necesitan prompts diferentes.

Cuando se trabaja con prompts, los pequeños detalles pueden marcar una enorme diferencia: si omite un 5 % de la información, el resultado puede no servirle de nada.

¡Empecemos!

Si necesita una plantilla de prompt para un AI agent, comience por definir los datos de entrada, la fuente que debe consultar, los campos exactos que quiere obtener y qué hacer cuando no haya pruebas suficientes. Para investigar una lista de empresas, puede usar este prompt breve:

Para cada fila, utiliza el valor de Company Website para consultar el sitio web oficial de la empresa. Devuelve Industry, Evidence URL y Status. Utiliza Not found si no puedes verificar el sector; no lo deduzcas a partir del nombre de la empresa. Mantén el resultado vinculado a la fila original para que pueda revisar los casos dudosos.

Así, el agente recibe una fuente y un formato de salida bien definido. Pruébelo primero con unas cuantas filas variadas, compruebe las URLs de las fuentes y ajuste las instrucciones antes de procesar toda la lista. La plantilla detallada que encontrará más adelante muestra cómo ampliar este patrón para investigaciones de varios pasos.

Conclusiones principales del artículo:

• Los AI agents de Datablist pueden buscar en Google, visitar sitios web, llamar a APIs y mucho más
• Un buen prompt marca una gran diferencia al utilizar un AI agent
• Es más fácil crear prompts para AI agents si sigue nuestras buenas prácticas
• Datablist ofrece plantillas de prompts, aunque aprender a redactarlos sigue siendo la mejor opción

AI agents y AI assistants de Datablist: diferencias

Para entender las diferencias entre crear prompts para AI agents y hacerlo para AI assistants, primero debemos aclarar qué puede hacer cada uno.

Estos son dos resúmenes breves y sencillos de sus capacidades:

AI Assistant

Los AI assistants de Datablist están diseñados para leer, clasificar, extraer, editar y generar texto y código.

AI Agent

Los AI agents de Datablist son sistemas de IA equipados con herramientas que pueden realizar búsquedas en Google, renderizar código HTML, navegar por varias páginas, llamar a APIs y visitar y extraer resultados de Google News, sitios web, tiendas online y otras fuentes.

💡 Simple y fácil

Piense en los AI agents como el sistema que trabaja con datos externos y en el AI assistant como el sistema que trabaja con los datos de su colección de Datablist.

Capacidades de los AI agents de Datablist

Para escribir un prompt eficaz para un AI agent, conviene repasar las herramientas y capacidades que tiene a su disposición:

• Buscar en Google
• Buscar en Google News
• Extraer y generar texto o código
• Obtener información de cuentas
• Visitar un sitio web
• Paginar un sitio web
• Renderizar HTML
• Llamar a APIs

11 reglas para crear prompts para AI agents

Una vez que conozca las herramientas disponibles, aplique estas reglas para que el prompt sea más fácil de seguir y los resultados, más sencillos de revisar. Un prompt claro puede reducir la ambigüedad, pero no garantiza respuestas correctas. Estas son las reglas:

1. Trate el prompt como una hoja de ruta: guíe al agente a lo largo de su petición en lugar de limitarse a exigir un resultado y esperar que funcione.
2. Empiece siempre por su objetivo y aporte el contexto necesario.
3. Etiquete cada sección del prompt para que el agente interprete mejor lo que escribe y pueda distinguir las acciones o instrucciones.
4. Utilice órdenes claras para activar las herramientas del AI agent, como «busca en Google», «extrae el texto» u «obtén el código HTML».
5. Etiquete los campos de salida y aporte ejemplos concretos, ya que servirán de base para configurar el resultado.
6. Si quiere extraer un dato específico, indíquele en qué parte del sitio web puede encontrarlo.
7. Utilice separadores entre las partes del prompt (===) para estructurarlo.
8. Indíquele qué errores debe evitar.
9. Defina cómo debe gestionar los errores y los datos ausentes.
10. Perfeccione sus prompts de forma iterativa y no culpe al AI agent cuando obtenga malos resultados (yo solía hacerlo).
11. Añada siempre al final la columna de la que debe tomar los datos.

Si aplica estas recomendaciones y buenas prácticas para crear prompts para AI agents, ahorrará créditos y mucho tiempo ajustando sus instrucciones.

📘 Los buenos prompts importan

El AI agent también funcionará aunque no siga ninguna de las reglas anteriores. Sin embargo, si las aplica, obtendrá resultados mucho mejores, porque la estructura del prompt marca una diferencia real.

Ejemplos de prompts para AI agents: bueno vs. malo

Prompt para un AI agent: buen ejemplo

Observe primero el prompt bueno y después compárelo con el malo.

Este es un prompt que escribí hace poco para extraer productos de una tienda online.

Veamos por qué es un buen prompt:

1. Comienza con un objetivo y un contexto concretos y bien definidos
2. Incluye varias secciones, todas etiquetadas, lo que facilita su interpretación por parte de la IA
3. Utilicé instrucciones claras con verbos de acción
4. Las instrucciones siguen una secuencia lógica
5. Describí lo que buscaba y aporté ejemplos
6. Expliqué cómo gestionar las incoherencias y los errores en los datos
7. Incluye errores concretos que debe evitar
8. Las secciones están claramente separadas con ===
9. El prompt está bien estructurado y guía a la IA a lo largo de mi petición
10. Añadí al final la columna que contiene los datos de referencia

Prompt para un AI agent: mal ejemplo

Para quienes piensen que solo soy un experto en tecnología que sabe escribir buenos prompts, esta es la realidad: en primer lugar, no sé programar y, en segundo, así era mi prompt antes:

Sí, puede que algunas personas sigan considerándolo bueno, pero no lo es: los resultados fueron muy malos.

En este ejemplo fallaron muchas cosas. Aunque parece sofisticado, tanto el prompt como sus resultados son inútiles. Estos son mis errores y lo que puede hacer usted para evitarlos:

Error n.º 1: estructura mediocre

El prompt carece de un flujo claro y de una buena organización.

Cómo evitarlo:

Divida su objetivo en pasos concretos, como si explicara la tarea a otra persona. Por ejemplo:

• Primero, visite el sitio web.
• Después, busque la sección de productos.
• Por último, extraiga el precio.

Error n.º 2: etiquetas poco claras

Las etiquetas y las secciones no son lo bastante específicas.

Cómo evitarlo:

Utilice un lenguaje claro y cotidiano para nombrar las secciones. En lugar de «Parámetros de datos», escriba «Información del producto que se debe extraer». En lugar de «Entrada», escriba «URLs de sitios web que se deben procesar».

Error n.º 3: resultados sin estructura ni ejemplos

El formato de los datos y los ejemplos del resultado esperado no están claramente definidos.

Cómo evitarlo:

Incluya siempre tanto la estructura de los datos —mediante una lista numerada— como dos o tres ejemplos concretos de los resultados deseados.

Ejemplo:

1. Nombre del producto: Nike Air Max; Adidas Ultraboost; Puma RS-X;
2. Precio: 120 $; 180 $; 110 $;
3. Color: Negro; Blanco nube; Rojo intenso;
4. Talla: US 9; US 10.5; US 8;
5. Material: Malla y material sintético; Primeknit; Cuero y malla;

Error n.º 4: no hay una secuencia clara

Las acciones no siguen un orden lógico.

Cómo evitarlo:

Escriba los pasos como si diera indicaciones a un amigo: «Primero haga esto y después aquello».

Ejemplo:

1. Abra el sitio web;
2. Busque la sección de productos;
3. Extraiga los datos

Los 3 errores más comunes al usar AI agents

Desde que me incorporé a Datablist.com, he hablado con muchos clientes que querían utilizar el AI agent. En esas conversaciones he detectado varios errores recurrentes: asegúrese de no cometerlos.

• No querer dedicar tiempo al prompt: algunas personas creen que la IA entenderá lo que piensan sin necesidad de explicárselo. Quieren ahorrar tiempo, pero les parece absurdo invertir tiempo para ahorrar tiempo: no sea como ellas.

• Dar instrucciones demasiado vagas: en lugar de decir «obtén información del producto», especifique exactamente qué datos necesita; por ejemplo, «extrae el nombre del producto, su precio en USD y las tallas disponibles de la sección de detalles del producto».

• Olvidarse de gestionar los errores: el prompt debe incluir instrucciones para tratar datos ausentes o situaciones imprevistas; por ejemplo, «si el precio no está disponible, indica “N/A”».

Cuánto tiempo dedicar a escribir un prompt

Debe valorar lo que obtiene de este workflow y cuánto tiempo le permitirá ahorrar.

Personalmente, dedico mucho tiempo a escribir prompts para mí y para ayudar a nuestros usuarios.

Cuando utilizo Grok, no paso 30 minutos escribiendo un prompt. Simplemente hago una primera petición y la voy ajustando, porque no le pido nada demasiado complejo. Sin embargo, cuando preparo un prompt para personalizar emails o para la limpieza de datos, sí le dedico tiempo, ya que así evito tener que buscar problemas, modificar el prompt y volver a intentarlo más adelante.

Harrison Chase, fundador de LangChain: «No creo que hayamos dado todavía con la forma adecuada de interactuar con estas aplicaciones basadas en agentes. Creo que sigue siendo necesario mantener a una persona dentro del proceso porque no son demasiado fiables. Pero, si la persona interviene demasiado, el agente tampoco llega a hacer nada realmente útil. Por eso existe una especie de equilibrio complicado».

Plantilla editable de prompts para AI agents

Copie esta plantilla y sustituya cada marcador por sus propios datos de entrada, fuentes y campos de salida. Incluya una URL como prueba cuando la respuesta proceda de un sitio web. Ejecútela con unas pocas filas y compruebe tanto los resultados correctos como los datos ausentes antes de utilizarla a gran escala.

Así queda mi framework aplicado a un ejemplo de extracción de datos de una tienda online:

Así queda mi framework aplicado a un ejemplo de investigación en medios:

Preguntas frecuentes sobre cómo escribir prompts de IA

1. ¿De verdad necesito dedicar tiempo a escribir prompts? ¿No puedo pedirle directamente a la IA lo que quiero?

Aunque pueda parecer una tarea lenta, invertir tiempo en escribir prompts claros es esencial para obtener resultados precisos. Las instrucciones vagas generan resultados vagos y, a largo plazo, le harán perder más tiempo en ajustes y correcciones.

2. ¿Qué diferencia un prompt bueno de uno malo?

Un buen prompt tiene una estructura clara, instrucciones concretas, ejemplos de los resultados deseados y pautas para gestionar errores. Los prompts malos son vagos, carecen de estructura y ejemplos y no contemplan posibles errores o incoherencias.

3. ¿Existe una plantilla sencilla para escribir prompts?

Sí. El artículo incluye una plantilla con cinco secciones principales: Objetivo, Instrucciones de la tarea, Información que se debe extraer, Reglas para gestionar los datos y Errores que se deben evitar. Cada sección debe estar claramente separada con ===.

4. ¿Qué nivel de detalle deben tener los ejemplos del prompt?

Los ejemplos deben ser concretos y cubrir distintas situaciones que puedan surgir. Por ejemplo, al extraer información de productos, incluya ejemplos de los diferentes formatos, divisas o medidas que espera encontrar.

5. ¿Cuál es la parte más importante de un prompt?

La gestión de errores y la sección «Errores que se deben evitar» son fundamentales. Evitan problemas habituales y garantizan resultados coherentes incluso cuando aparecen datos o situaciones imprevistas.