Cada vez que chateas con ChatGPT, Claude o cualquier otro asistente de IA, ya ha ocurrido una conversación que no viste. Antes de tu primera palabra, unas instrucciones ya han moldeado cómo te responderá el modelo. Esas reglas invisibles son los prompts del sistema.

Son poderosos. Son en gran medida invisibles para los usuarios finales. Y si estás construyendo cualquier cosa con IA, necesitas entenderlos.

La conversación antes de tu conversación

Cuando abres ChatGPT y escribes “escríbeme un poema”, el modelo no empieza desde cero. OpenAI ya le ha dado páginas de instrucciones sobre cómo comportarse. Sé útil. Sé inofensivo. Rechaza ciertas solicitudes. Da formato a las respuestas de cierta manera. No finjas tener emociones que no tienes.

Esa preconversación es el prompt del sistema.

Se ejecuta antes de tu mensaje. Da forma a todo lo que viene después. Cada producto de IA que has usado tiene uno, aunque la empresa no lo publique.

La diferencia entre un prompt de usuario y un prompt del sistema es simple, pero importante. Tu prompt es una petición. El prompt del sistema es el contexto que define cómo se maneja esa petición. Tú pides “explica física cuántica”. El prompt del sistema ya decidió si explicarlo como si tuvieras cinco años o como si tuvieras un doctorado, si ser informal o formal, si incluir advertencias o ir directo al grano.

Piensa en el prompt del sistema como la historia de fondo de la IA y su descripción de trabajo, todo en uno. No es solo lo que la IA sabe. Es quién está fingiendo ser.

Lo que realmente controlan los prompts del sistema

Los prompts del sistema pueden influir en casi todo de una respuesta de IA.

Personaje y voz. Puedes decirle a una IA que responda como un personaje específico, con rasgos de personalidad concretos. Un bot de atención al cliente suena distinto a un asistente de escritura creativa. El prompt del sistema define eso.

Formato de salida. Responde siempre con viñetas. Incluye siempre ejemplos de código. Nunca uses emojis. Estructura tus respuestas con encabezados. Estas restricciones de formato viven en el prompt del sistema.

Límites de comportamiento. Qué temas evitar. Qué solicitudes rechazar. Cuándo pedir aclaraciones en vez de seguir. Las barandillas están aquí.

Restricciones de conocimiento. Habla solo de temas relacionados con la cocina. Finge que no sabes nada de la competencia. Mantén el papel de un historiador medieval que no sabe de tecnología moderna.

Longitud y estilo de respuesta. Sé conciso. Sé exhaustivo. Explica tu razonamiento. No matices cada afirmación. Estos ajustes de tono vienen de prompts del sistema.

minimaxir, a developer who has published extensively about working with AI APIs, shared their experience on Hacker News: “Some of my best system prompts are >20 lines of text, and all of them are necessary to get the model to behave. The examples are also too polite and conversational: you can give more strict commands and in my experience it works better.”

Esa observación coincide con lo que la mayoría de quienes lo practican termina descubriendo. Los prompts cortos dan resultados inconsistentes. Los prompts detallados dan comportamiento fiable.

Un ejemplo simple de prompt del sistema

Aquí tienes un prompt del sistema básico para un asistente de soporte al cliente:

Eres un agente de atención al cliente de TechGadget, una empresa que vende
dispositivos inteligentes para el hogar. Tu tono es amable pero profesional.

Al ayudar a los clientes:
- Haz preguntas de aclaración si el problema no está claro
- Proporciona instrucciones de solución de problemas paso a paso
- Ofrece derivar a soporte humano en casos complejos
- Nunca prometas reembolsos sin la aprobación de tu supervisor

Solo hablas de productos de TechGadget. Si te preguntan por competidores o
temas no relacionados, redirige con educación a cómo puedes ayudar con
productos de TechGadget.

Da formato a tus respuestas con encabezados claros y pasos numerados
cuando des instrucciones.

No es complicado. Es específico. Le dice a la IA qué papel debe desempeñar, qué restricciones debe seguir y cómo dar formato a sus respuestas. Todos los prompts del sistema que funcionan comparten estas características.

La trampa de la simplicidad

Existe la tentación de escribir prompts del sistema mínimos. Solo dile que sea un asistente útil y deja que lo demás lo resuelva solo. Esto funciona para demostraciones. Falla en producción.

Sin instrucciones específicas, los modelos de IA vuelven a sus valores por defecto del entrenamiento. Esos valores están pensados para uso general, no para tu aplicación concreta. El resultado son respuestas que son correctas, pero incorrectas para tu contexto.

electrondood, another Hacker News commenter, shared an observation about the opposite extreme: “I found that far less prompt is required for something like ChatGPT. I’ve stopped writing well-formed requests/questions and now I just state things like: ‘sed to replace line in a text file?’ … It still just gives me what I need to know.”

Ambas observaciones son ciertas, y ahí está el rompecabezas. Para uso personal y rápido, los prompts mínimos van bien. Para productos donde necesitas un comportamiento consistente y predecible a lo largo de miles de interacciones, los prompts detallados son esenciales. El contexto determina cuánta estructura necesitas.

Cómo crear prompts del sistema eficaces

Empieza por el rol. ¿Qué está fingiendo ser esta IA? Agente de soporte, tutor de programación, compañero de escritura creativa, asistente de investigación legal. Sé específico con el personaje y el contexto.

Añade las restricciones. ¿Qué no debería hacer nunca? ¿Qué temas están fuera de límites? ¿Qué formato deben tener las respuestas? ¿Qué tono? Estas guías evitan que el modelo se deslice hacia territorios poco útiles.

Incluye ejemplos. Si quieres respuestas con un formato concreto, muestra ese formato. Si quieres un nivel de detalle específico, demuéstralo. Los modelos aprenden patrones de forma más fiable que descripciones abstractas.

Prueba casos límite. ¿Qué pasa cuando alguien pregunta algo fuera del alcance? ¿Y si intentan que la IA rompa el papel? ¿Y si son deliberadamente adversariales? Tu prompt del sistema tiene que manejar estos escenarios con soltura.

Itera a partir de fallos. Cada vez que la IA haga algo mal, añade una regla para prevenir ese fallo específico. Esto es tedioso. También es como consigues un comportamiento fiable.

Cuando fallan los prompts del sistema

No son magia. Hay limitaciones reales.

La longitud cuesta tokens. Los prompts del sistema largos se comen tu ventana de contexto. En aplicaciones con conversaciones extensas, esto importa. Estás pagando esos tokens en cada llamada.

Las instrucciones pueden entrar en conflicto. Dile a una IA que sea concisa y también exhaustiva. Dile que sea amable y también formal. Estas tensiones crean un comportamiento impredecible. La claridad exige elegir.

Los usuarios listos pueden saltárselos. La historia de los productos de IA incluye innumerables ejemplos de usuarios convenciendo a chatbots de ignorar sus prompts del sistema. El jailbreaking es una preocupación real para aplicaciones en producción.

El comportamiento deriva en conversaciones largas. El prompt del sistema está al inicio del contexto. A medida que la conversación crece, los mensajes nuevos influyen más que los antiguos. Esto se llama deriva de contexto, y puede hacer que la IA vaya olvidando poco a poco sus instrucciones.

Las actualizaciones del modelo pueden romperlos. Un prompt del sistema que funciona perfecto con GPT-4 puede comportarse distinto con GPT-4o. Modelos diferentes interpretan instrucciones de manera diferente. Probar en varios modelos es esencial.

Prompts del sistema en la práctica

Si usas IA a través de una app o producto, otra persona escribió el prompt del sistema. No lo controlas. Trabajas dentro de él.

Si construyes con APIs de IA, controlas por completo el prompt del sistema. Eso es potente, pero requiere reflexión.

Si usas la función Custom Instructions de ChatGPT, estás escribiendo un prompt del sistema personal. Se ejecuta antes de cada conversación y moldea el comportamiento por defecto de tus chats.

Para uso personal: Escribe Custom Instructions que describan cómo trabajas mejor. ¿Qué nivel de detalle quieres? ¿Qué formato prefieres? ¿Qué debería asumir la IA sobre tu contexto?

Para construir productos: Trata los prompts del sistema como código de producción. Ponlos bajo control de versiones. Pruébalos. Documenta por qué existe cada instrucción. Ten un proceso para actualizarlos a partir de comentarios de usuarios.

Para experimentar: Prueba varias versiones del prompt del sistema. Mide cuáles producen mejores resultados. Cambios pequeños pueden tener efectos grandes en la calidad de la respuesta.

La competencia invisible

Todos los grandes asistentes de IA tienen un prompt del sistema. La mayoría de las empresas no los publican, aunque a veces se filtran. Cuando Anthropic publicó el prompt del sistema de Claude, tenía más de 4.000 palabras. Los prompts internos de OpenAI son igual de detallados.

Estos prompts son ventajas competitivas. Son el producto. Los modelos subyacentes se están volviendo cada vez más una mercancía. Los prompts del sistema, el ajuste fino, el comportamiento especializado: ahí es donde ocurre la diferenciación.

Cuando ChatGPT se siente distinto de Claude, que se siente distinto de Gemini, los prompts del sistema son una de las razones principales. Misma arquitectura subyacente de transformadores. Instrucciones diferentes moldeando la salida.

Tu turno

Si no estás experimentando con prompts del sistema, estás dejando capacidad sobre la mesa.

Empieza simple. Dile a la IA qué rol está desempeñando. Añade restricciones a medida que descubras modos de fallo. Vuélvete más específico con el tiempo.

Los mejores prompts del sistema aparecen a base de iteración. No puedes pensar hasta llegar a un prompt perfecto. Lo descubres con pruebas, con fallos, con refinamiento gradual.

La IA con la que estás hablando ahora mismo tiene instrucciones que tú no escribiste. Si quieres un comportamiento distinto, escribe instrucciones distintas.

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