Prompt engineering
Cómo lo usamos en producción
Para qué te importa esto
- Cuando necesitas que un LLM produzca el mismo formato cada vez (datos estructurados, JSON, tablas)
- Cuando una misma tarea se va a llamar miles de veces y el coste/calidad del prompt importa
- Cuando un modelo barato puede sustituir a uno caro si el prompt está bien diseñado
- Cuando un cliente dice "no me da bien con ChatGPT" — casi siempre es problema de prompt, no de modelo
Donde aplica este término
Claude
El modelo que razona en serio. La columna vertebral del taller.
OpenAI
El otro grande. GPT-5 + GPT Image + Sora viven aquí.
Gemini
El motor de imagen y análisis barato del stack — Nano Banana 2 incluido.
Pickaxe
Plataforma no-code para suites de agentes con prompts productivizados.
Sigue tirando del hilo
LLM
Un LLM (Large Language Model) es un modelo de inteligencia artificial entrenado sobre cantidades enormes de texto para predecir la siguiente palabra y, con eso, generar lenguaje, razonar, escribir código y seguir instrucciones.
Alucinación
Una alucinación es una respuesta del LLM que suena plausible pero es falsa o inventada. No es un bug: es una propiedad estructural del modelo, que produce el texto más probable según su entrenamiento, no la respuesta verdadera.
Tool use
Tool use (o function calling) es la capacidad del LLM de decidir, durante una conversación, llamar a funciones externas — APIs, bases de datos, scripts — y usar el resultado para construir su respuesta. Es el puente entre "lenguaje" y "acción".
Skill
Una skill es una capacidad reutilizable que se le instala a un agente IA: un paquete con instrucciones, plantillas y herramientas que el modelo invoca cuando detecta que la tarea encaja. Es la forma de darle "oficios" especializados a un agente generalista sin reentrenarlo.
¿Cómo aplica
esto a tu negocio?
Las definiciones son el primer paso. Convertir el concepto en operación 24/7 dentro de tu empresa es el siguiente. Hablemos en una Contact Call de 30 minutos sin compromiso.
