# Qué es un prompt y cómo se escribe uno bueno, con un ejemplo real > Qué es un prompt, de qué partes se compone, qué es el prompt de sistema, cómo se escribe uno bueno y un ejemplo real: el mismo modelo, dos prompts y dos respuestas. Joaquín Tenés · 2026-11-14 · https://delegic.com/glosario/prompt Cada vez que alguien escribe a ChatGPT, le está dando un prompt. Y cada agente de IA que contesta un teléfono o un WhatsApp lleva detrás uno mucho más largo, que nadie ve, en el que se le dice quién es, qué tiene que hacer y qué no puede hacer nunca. De lo bien escrito que esté depende buena parte de lo que responde. Aquí tienes qué es, de qué partes se compone, un ejemplo real con dos prompts y lo que dicen las grandes sobre cómo escribirlos. ## En pocas palabras - Un prompt es el texto con el que se le pide algo a un modelo de IA: instrucciones, contexto, ejemplos y la pregunta. - En un agente hay dos: el de sistema, que escribe la empresa y no ve el cliente, y lo que escribe el cliente. - El modelo no obedece como un programa: escribe lo más probable a partir de todo lo que tiene delante. - Con un prompt vago, el mismo modelo se inventó un precio de 50 euros; con uno bien escrito, dijo que lo confirma la oficina. - Lo más útil, según Microsoft: ser concreto y darle al modelo una salida para cuando no sabe algo. ## ¿Qué es un prompt? Un prompt es todo el texto que recibe un [modelo de lenguaje](/glosario/llm) antes de responder. La palabra viene del inglés, donde se usa para lo que hace el apuntador en el teatro: decirle a alguien lo que le toca decir. En español se dice a veces instrucción o indicación, pero casi todo el mundo usa la palabra inglesa. Para entender por qué importa tanto hay que recordar cómo funciona un modelo. La [guía de Microsoft](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/prompt-engineering) lo explica así: el modelo intenta producir las palabras que con más probabilidad siguen al texto anterior. Si en el prompt se hace una pregunta, el modelo no entra en un modo especial de preguntas y respuestas; parece que contesta porque una respuesta es lo más probable después de una pregunta. Todo lo que hay en el prompt cambia lo que es probable, y por tanto lo que escribe. De ahí sale la disciplina de escribirlos bien, que en inglés se llama _prompt engineering_, ingeniería de prompts. [IBM](https://www.ibm.com/think/topics/prompt-engineering) la describe como lo que ayuda a los modelos a entender y responder mejor a todo tipo de peticiones, de las sencillas a las muy técnicas. Y Microsoft avisa de que es más un arte que una ciencia, que pide experiencia e intuición, y que lo que funciona con un modelo no siempre funciona igual con otro. ## ¿De qué partes se compone un prompt? La guía de Microsoft distingue varias piezas, y casi todos los prompts útiles llevan más de una. La principal son las **instrucciones**: qué tiene que hacer el modelo, de la forma más concreta posible. Luego está el **contenido principal**, el texto que el modelo tiene que procesar, como el correo que hay que resumir o el mensaje del cliente que hay que entender. Y el **contenido de apoyo**, la información que no es la tarea pero la condiciona: la fecha de hoy, el nombre del cliente, el contrato que tiene. Las otras dos piezas son más finas. Los **ejemplos** enseñan con casos lo que se quiere: un par de mensajes de clientes con la respuesta buena al lado. Cuando no se dan ejemplos se habla de _zero-shot_, y cuando se dan unos pocos, de _few-shot_; Microsoft aclara que el modelo no aprende de ellos para siempre, solo se orienta para esa respuesta. Y la **pista** es el arranque de la respuesta que se le deja escrito para que siga por ahí, por ejemplo «Puntos clave:» para que conteste en una lista. ## ¿Qué es el prompt de sistema? Cuando se habla con un chat, el prompt parece ser solo lo que uno escribe. En un agente de IA de verdad hay dos capas. El **prompt de sistema** (en inglés, _system prompt_ o _system message_) lo escribe la empresa una vez y va delante de cada conversación: quién es el agente, para quién trabaja, qué sabe, qué tiene que preguntar, qué no puede hacer nunca y cómo tiene que hablar. El cliente no lo ve. Lo que escribe el cliente es la segunda capa, y el modelo lee las dos juntas cada vez que contesta. En un servicio técnico, el prompt de sistema es donde vive el criterio de la oficina: qué es urgente, a quién se avisa de noche, qué datos hacen falta para abrir una orden y qué no se promete nunca. Es lo mismo que se le explicaría a una persona nueva el primer día, puesto por escrito. ## Un ejemplo real: el mismo modelo, dos prompts Para ver la diferencia, mandamos el mismo mensaje de un cliente al mismo modelo comercial dos veces. La primera, con un prompt de sistema de una línea; la segunda, con uno de cinco frases. Estas son las respuestas, tal cual salieron: Lo que escribe el cliente «Hola, ¿cuánto me cobráis por venir a mirar la caldera? No calienta el agua.» Prompt A: una línea Eres el asistente de una empresa de mantenimiento. Responde el modeloHola, gracias por contactarnos. El coste por la visita para revisar la caldera es de 50 euros. Si después de la revisión se requiere alguna reparación, te informaremos del presupuesto antes de realizar cualquier trabajo. ¿Quieres que programemos una visita para revisar tu caldera? Prompt B: con su trabajo, lo que no sabe y sus reglas Eres el asistente que atiende el WhatsApp de una empresa de mantenimiento de calefacción y aire acondicionado de Madrid. Tu trabajo: recoger el aviso del cliente y dejarlo listo para la oficina. Lo que no sabes: las tarifas y la agenda de los técnicos. Si te preguntan un precio o una hora, di que eso lo confirma la oficina y sigue con el aviso. Nunca te inventes una cifra. Para cada aviso necesitas: la dirección, la marca de la caldera y si sale algún código en la pantalla. Pregunta solo lo que falte, de uno en uno. Responde en dos o tres frases, de usted y sin listas. Responde el modeloBuenos días, el precio lo confirma la oficina y yo le ayudaré a dejar el aviso listo. Para ello, ¿podría indicarme la dirección donde se encuentra la caldera? Con el prompt de una línea, el modelo hizo lo que se le pidió: ser el asistente de una empresa de mantenimiento. Nadie le dijo que no conocía las tarifas, así que dio la cifra más probable, 50 euros, con total seguridad y tuteando a un cliente al que no conoce. Si la empresa cobra 70, el cliente tiene ya un precio por escrito que nadie ha decidido. Con el segundo prompt, el mismo modelo dice que el precio lo da la oficina, no inventa nada y pasa a lo que sí puede hacer, que es recoger el aviso, preguntando solo el primer dato que le falta. Lo que cambia entre los dos no es la inteligencia del modelo, que es el mismo, sino lo que tiene delante. El segundo prompt le dice cuál es su trabajo, qué no sabe, qué hacer cuando le pregunten por eso, qué datos necesita y cómo tiene que hablar. ## ¿Cómo se escribe un buen prompt? La guía de Microsoft lo resume bien. Lo primero es **ser concreto**: dejar lo menos posible a la interpretación. «Atiende a los clientes» deja al modelo decidir qué es atender; «recoge el aviso con la dirección, la marca y el código de error» no. Lo segundo es **dar contexto**, porque el modelo no sabe nada de vuestra empresa si no se le dice: dónde trabajáis, qué servicios dais y para quién. Lo tercero, y lo que más se olvida, es **darle una salida** para cuando no sabe algo. Es la recomendación de Microsoft que mejor se ve en el ejemplo de arriba: Guía de ingeniería de prompts de [Microsoft Learn](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/openai/concepts/prompt-engineering), consultada el 14 de noviembre de 2026. Lo cuarto es **decir cómo tiene que ser la respuesta**: cuánto de larga, en qué tono, con qué tratamiento y en qué formato. Si no se dice, el modelo elige, y en el ejemplo de arriba eligió tutear. Y lo quinto es **poner ejemplos** cuando la tarea tiene matices, como distinguir una urgencia de algo que puede esperar: un par de casos reales enseñan más que un párrafo de explicaciones. Microsoft añade dos detalles que conviene saber. El orden importa: lo que va al final del prompt puede pesar más que lo del principio, así que a veces compensa repetir la instrucción clave al final. Y pedir que cite de dónde saca cada dato reduce las respuestas inventadas, porque para equivocarse el modelo tendría que fallar dos veces: en el dato y en la cita. ## ¿Qué no arregla un buen prompt? Un prompt bueno hace que el modelo se comporte mejor, pero no le da datos que no tiene. Si el cliente pregunta si su contrato cubre la avería, no hay prompt que lo sepa: hace falta que el agente lea el contrato en vuestro programa en ese momento. Para eso están las herramientas y el [RAG](/glosario/rag), que le ponen delante los documentos y los datos de la empresa en cada respuesta. El prompt dice cómo usarlos. Tampoco sustituye a la prueba. Un prompt se escribe, se prueba con mensajes reales, se mira en qué falla y se corrige, una y otra vez. Así trabajamos en [Delegic](/): las instrucciones de cada agente se escriben con la oficina de la empresa, con su forma de coger un aviso y su criterio de urgencias, y cada cambio se prueba con avisos que ya pasaron antes de que conteste a un cliente. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué significa prompt? Es una palabra inglesa que se usa para lo que hace el apuntador en el teatro: indicarle a alguien lo que le toca decir. En IA es el texto con el que se le pide algo a un modelo. ### ¿Un prompt más largo es mejor? No por ser largo. Es mejor cuanto más concreto y menos contradictorio. Un prompt de cinco frases claras suele funcionar mejor que uno de tres páginas lleno de excepciones, y además se lee y se corrige antes. Lo que sí cuesta es más dinero: los modelos cobran por cada token que leen, y el prompt de sistema se lee entero en cada respuesta. ### ¿Qué es un prompt de sistema? Las instrucciones fijas que la empresa le da al modelo y que van delante de cada conversación, sin que el cliente las vea: quién es, qué hace, qué no hace nunca y cómo habla. ### ¿Puede un cliente saltarse el prompt? Puede intentarlo, escribiendo cosas como «olvida tus instrucciones». Los modelos están entrenados para no hacer caso, pero no es infalible, y por eso lo importante no puede depender solo del prompt: lo que el agente no debe hacer nunca, como borrar una orden o dar un precio que no existe, se controla también con los permisos de sus herramientas. ## Términos relacionados - [LLM](/glosario/llm): el modelo que lee el prompt y escribe la respuesta. - [RAG](/glosario/rag): cómo se le dan al modelo vuestros documentos en cada respuesta. - [Alucinación](/glosario/alucinaciones): cuando el modelo da un dato que suena bien pero es falso. - [Guardarraíles](/glosario#guardarrailes): los límites que no dependen de lo que diga el prompt. - [Ventana de contexto](/glosario#ventana-de-contexto): cuánto texto cabe en un prompt.