GEEKEANDO

Prompt engineering en 2026

Cómo hablar con la IA para obtener lo mejor de ella

Hace apenas tres semanas compartimos un workshop de Prompt Engineering con un grupo de ~15 personas. La experiencia fue intensa y atractiva: exploramos fundamentos, técnicas avanzadas y casos prácticos que hoy marcan la diferencia entre un uso superficial de la IA y uno realmente transformador.

Este artículo busca capturar esa charla y convertirla en un recorrido para quienes quieran entender qué significa hoy hacer prompt engineering y cómo puede aplicarse en la práctica.

En este post quiero contarte — de manera simple, pero realista — cuál es el verdadero camino de un proyecto de Machine Learning: las claves, los desafíos y esos aprendizajes que solo se ganan haciendo. Si alguna vez te preguntaste cómo transformar una idea en resultados reales (y evitar los típicos tropiezos en el camino), este recorrido te puede ayudar!

¿Qué es el Prompt Engineering?

La ingeniería de prompts es el arte (y la ciencia) de diseñar instrucciones claras y específicas para modelos de lenguaje como ChatGPT, Claude o Gemini.

  • – Un prompt no es solo una pregunta: puede ser contexto, reglas, ejemplos y formato esperado.
  • – La regla básica: prompt de calidad = salida de calidad.
  • – El trabajo del prompt engineer es iterar: probar, ajustar y refinar hasta lograr la mejor respuesta.

Un buen prompt puede significar la diferencia entre una salida genérica y un resultado preciso, útil y alineado a los objetivos.

Ventajas y desafíos

Durante el workshop discutimos pros y contras:

Ventajas

  • – Respuestas más precisas y útiles.
  • – Ahorro de tiempo y recursos.
  • – Mejor experiencia de usuario en chatbots y asistentes.
  • – Aprovechar las fortalezas específicas de cada modelo.

Desafíos

  • – Es un proceso artesanal, de ensayo y error.
  • – Alta sensibilidad a cambios mínimos en el prompt.
  • – Vulnerabilidades como el prompt injection.
  • – Posible obsolescencia: los modelos cada vez entienden más con menos instrucciones.

Técnicas modernas de prompting

En 2026 ya no hablamos solo de “escribir preguntas mejores”.

Hoy existen técnicas específicas:

  • – Chain-of-Thought (CoT): guiar al modelo a pensar paso a paso antes de responder.
  • – Tree-of-Thought (ToT): explorar varias ramas de razonamiento y elegir la más consistente.
  • – Least-to-Most Prompting: descomponer problemas complejos en sub-tareas simples.
  • – Integración con herramientas externas: modelos que llaman APIs, calculadoras o buscadores cuando lo necesitan.
  • – Auto-CoT y Prompt Optimizers: IA que ayuda a crear y optimizar sus propios prompts.

Estas técnicas muestran que el prompt engineering está en plena evolución, y cada nuevo avance expande lo que podemos lograr con simples instrucciones.

Diferencias entre modelos: ChatGPT, Claude y Gemini

Uno de los puntos más atractivos fue comparar cómo distintos modelos responden a un mismo prompt:

ChatGPT (OpenAI)

Preciso, estructurado, excelente en texto factual y formatos técnicos.

Claude (Anthropic)

Más narrativo y humano, ideal para textos largos, brainstorming y análisis de gran contexto.

Gemini (Google)

Multimodal por diseño, combina texto, imagen y voz, con acceso nativo a información en tiempo real.

La conclusión: cada modelo tiene su personalidad, y el prompt debe adaptarse para sacar lo mejor de cada uno.

Avances en 2026: GPT-5 y Claude 4

El salto más fuerte en este campo llegó con los nuevos modelos de este año:

  • – GPT-5: introdujo parámetros de control como verbosity y reasoning_effort, permitiendo ajustar cuán extensa o profunda debe ser una respuesta. Excelente para generar soluciones detalladas “de un solo tiro”.
  • – Claude 4 (Sonnet y Opus): llegó con contextos de hasta 1 millón de tokens, ideales para proyectos enteros. Además, permite mostrar su chain-of-thought de forma explícita, muy útil para depuración y transparencia.

En ambos casos, vimos ejemplos prácticos de cómo un buen prompt puede desencadenar resultados que antes requerían horas de trabajo manual en programación.

Mejores prácticas

Algunas recomendaciones que compartimos:
  • Sé claro y específico. No dejes nada a la interpretación si necesitas precisión.
  • Usa ejemplos. Mostrar casos deseados y no deseados mejora la salida.
  • Divide tareas complejas. Paso a paso es mejor que todo junto.
  • Indica formato y restricciones. JSON, Markdown, tablas… dilo explícitamente.
  • Itera y documenta. Los buenos prompts son como código: se prueban, refinan y versionan.

Reflexión final

El workshop dejó una idea clara: el prompt engineering ya no es opcional.

En un mundo donde la IA es parte de la vida diaria de desarrolladores, analistas y creadores, saber conversar con ella de manera efectiva es tan importante como saber programar.

Y aunque los modelos seguirán mejorando y “entendiendo más con menos”, siempre habrá espacio para quienes sepan sacarles el máximo provecho con prompts bien diseñados.

En definitiva: no se trata solo de preguntar, se trata de conversar con la IA de manera estratégica.

Si estuviste en el workshop, gracias por la energía y la participación.
Y si no, espero que este artículo te acerque un poco a esa experiencia.

La conversación recién empieza.