Saltar al contenido
Christian Monge

AI Training

Curso gratis de ingeniería de prompts: 7 lecciones

Curso gratis de ingeniería de prompts en siete lecciones con ejercicios: estructura, contexto, ejemplos, razonamiento y evaluación.

cmChristian Monge5 min de lectura
Siete bloques de vidrio esmerilado apilados en escalera con los bordes iluminados en azul cobalto sobre fondo blanco

Este curso gratis de ingeniería de prompts es el taller que hago con equipos de clientes, comprimido en siete lecciones que puedes terminar en un día. Sin registro y sin muro de correo. Trae tres tareas reales de tu propia semana, porque cada ejercicio usa tu trabajo y no ejemplos de juguete.

Un encuadre antes de empezar: la ingeniería de prompts en 2026 no va de frases mágicas. Los modelos actuales no necesitan que los engañes. Va de especificar: decir con suficiente precisión qué quieres como para que un profesional desconocido pudiera producirlo. Esa habilidad se transfiere a cualquier modelo y, más importante, a los agentes que actuarán sobre tus instrucciones durante veinte pasos sin preguntar.

Lección 1: la estructura de seis partes

Todo prompt que merece reutilizarse tiene seis partes. Las que faltan son de donde sale el mal resultado.

  1. Rol: quién hace esto. "Eres estratega de contenidos B2B para un SaaS de logística."
  2. Tarea: la acción única. "Escribe un post de LinkedIn de 600 palabras."
  3. Contexto: los hechos que solo tú tienes. Audiencia, oferta, restricciones, intentos previos.
  4. Restricciones: qué debe y qué no debe pasar. Longitud, afirmaciones, palabras prohibidas.
  5. Formato: la forma del resultado. Encabezados, tabla, JSON, número de palabras.
  6. Ejemplos: una o dos muestras de buen resultado.

Ejercicio: coge un prompt que usaste la semana pasada y marca cuáles de las seis partes tenía. La mayoría descubre que tenía dos: tarea y formato. Añade las otras cuatro y vuelve a ejecutarlo.

Lección 2: el contexto lo es todo

Pregunta a diez perfiles de marketing por qué el texto de IA sale genérico y nueve dirán que el modelo es genérico. No lo es. La entrada lo era.

El modelo lo sabe todo sobre marketing en general y nada sobre tu empresa. Tu posicionamiento, tu precio, tu gestión de objeciones, el resultado de tu última campaña: nada de eso está dentro del modelo. Si no lo aportas, obtienes el promedio de internet, que es exactamente lo que significa "genérico".

Ejercicio: escribe un bloque de contexto de una página sobre tu negocio: qué vendes, a quién, las tres objeciones que escuchas, tus reglas de tono y dos afirmaciones que nunca puedes hacer. Pégalo encima de tus próximos cinco prompts.

Lección 3: los ejemplos ganan a los adjetivos

"Escríbelo en un tono profesional pero cercano" no significa nada medible. Dos párrafos de tu propia escritura lo significan todo.

Esto es few-shot prompting, y es la técnica de mayor apalancamiento de todo el curso. Da entre uno y tres ejemplos del resultado que quieres y el modelo imitará el patrón en lugar de adivinar tus adjetivos. Lo desarrollo en few-shot prompting.

Ejercicio: busca el mejor correo que haya enviado tu empresa. Pégalo como ejemplo con la instrucción "imita esta estructura y esta voz; este es el tema nuevo".

Lección 4: deja que piense cuando la tarea es difícil

Para cualquier cosa con pasos (análisis, comparación, planificación, diagnóstico) pide el razonamiento antes que la respuesta. "Trabaja primero los compromisos y luego da tu recomendación." La diferencia de calidad en tareas multipaso es real y te cuesta unos segundos.

No lo uses en todas partes. Para recuperación simple o copy corto añade ruido. La regla: si un profesional necesitaría papel de borrador, pide papel de borrador. Ver chain of thought.

Ejercicio: coge una decisión que tengas pendiente. Ejecútala dos veces, una pidiendo la respuesta directa y otra pidiendo el razonamiento primero. Compara cuál te atreverías a ejecutar.

Lección 5: restricciones y espacio negativo

Los modelos son ansiosos. Sin restricciones añaden secciones, matices y resúmenes que no pediste. Las restricciones son lo que hace publicable un resultado sin editar.

Restricciones útiles:

  • Longitud concreta. "Cuatro viñetas, máximo 12 palabras cada una."
  • Patrones prohibidos. "Sin preguntas retóricas. Sin 'en el mundo actual'."
  • Disciplina con las cifras. "Usa solo los números que te he dado. Si falta uno, escribe TK."
  • Instrucción de rechazo. "Si al briefing le falta información que necesitas, pregunta en vez de inventar."

Esta última es el movimiento profesional. Un modelo que pregunta vale más que uno que rellena huecos con seguridad.

Ejercicio: escribe tu propia lista negra: las diez frases que en tu sector se leen instantáneamente como IA, y añádelas al bloque de contexto.

Lección 6: evalúa como un editor

No puedes mejorar lo que no puntúas. Construye una lista de cinco criterios para tu resultado más habitual y puntúa cada borrador contra ella.

Para un artículo de blog, la mía es: responde a la pregunta en las primeras 50 palabras, toda cifra tiene fuente, contiene algo que solo yo sabría, la estructura es escaneable y termina en un paso siguiente real.

Ejercicio: escribe tus cinco criterios. Después pide al modelo que puntúe su propio borrador contra ellos y arregle los dos peores. La autocrítica con criterios explícitos es una de las mejoras más baratas que existen.

Lección 7: convierte prompts en activos

Un prompt que vive en tu historial de chat no es un activo. Es algo que reescribirás mal el mes que viene.

Tres niveles de permanencia:

  1. Un documento con tus mejores prompts, versionado y compartido. Empieza aquí.
  2. Un proyecto o asistente a medida que guarde el bloque de contexto y las reglas de forma permanente.
  3. Una Skill que empaquete el procedimiento entero para que cualquiera lo dispare por su nombre y obtenga la misma calidad.

El salto del nivel uno al tres es lo que separa a los individuos que usan IA de los equipos que acumulan ventaja.

Ejercicio: coge el prompt que mejoraste en la lección uno y súbelo hoy al nivel dos.

El horario de un día

HoraLecciónResultado
9:001 y 2Bloque de contexto escrito
11:003Biblioteca de ejemplos iniciada
12:004Prompt de razonamiento probado
14:005Lista de restricciones y prohibiciones
15:306Rúbrica de cinco puntos
16:307Un prompt promovido a proyecto

Termina el día con un artefacto, no con siete experimentos.

Qué estudiar después

Para la teoría de fondo, la documentación de ingeniería de prompts de Anthropic es la mejor referencia gratuita, y Claude Academy tiene cursos estructurados sobre trabajar con modelos. Para la vía de construcción, los cursos gratuitos de Hugging Face te llevan del prompting a los agentes. Hay más opciones en cursos de IA gratis.

Si prefieres hacer este día en directo, con tu equipo y tus briefings encima de la mesa, eso es exactamente lo que entregan mis formaciones de IA para empresas: las lecciones son las mismas, la diferencia es que salimos con tus prompts escritos para tu negocio.

Preguntas frecuentes

¿Este curso de prompts es realmente gratis?

Sí. Las siete lecciones y todos los ejercicios están en esta página. No hay registro, ni muro de correo, ni venta dentro de las lecciones. Si quieres el mismo material impartido en directo sobre tu propio trabajo, eso es lo que cubre mi formación de pago.

¿Cuánto se tarda en aprender ingeniería de prompts?

Los fundamentos, un día de práctica enfocada. Ser realmente bueno lleva unas semanas aplicándolos a tu trabajo real y conservando los prompts que sobreviven.

¿Funcionan estas lecciones con ChatGPT, Claude y Gemini?

Sí. Todo aquí va de especificación y estructura, y eso se transfiere entre modelos. Lo único específico de cada uno es dónde guarda las instrucciones reutilizables, y las lecciones lo indican.

¿Sigue siendo útil la ingeniería de prompts en 2026?

La versión basada en trucos está muerta; los modelos ya no necesitan que los engatusen. La versión de especificación vale más que nunca, porque los agentes actúan sobre tus instrucciones durante muchos pasos, y una instrucción vaga ahora cuesta veinte pasos en lugar de un párrafo.

Fuentes

  1. 01Claude Academy (Anthropic)
  2. 02Documentación de ingeniería de prompts de Anthropic
  3. 03Cursos gratuitos de Hugging Face
cm

Christian Monge

Construye segundos cerebros de IA con Obsidian y Claude Code, cofundó el SaaS de inteligencia competitiva Pengu Insights y forma equipos en español e inglés desde Madrid.

Más sobre mí

Formación para empresas

Llévalo a tu equipo.

Formación práctica en Claude, en español o inglés, construida sobre las tareas que tu equipo repite cada semana.

Planificar un taller

Sigue leyendo