Ir al contenido principal

Cómo estructurar entradas y salidas en tus IA Tasks

Actualizado hace más de un mes

¿Por qué es importante el formato en IA Tasks?

Cuando creas una IA Task en Brain, no basta con escribir un prompt: también necesitas definir cómo entra y cómo sale la información. El formato correcto de input/output garantiza que la IA entienda lo que quieres hacer y devuelva el resultado en una estructura útil para el flujo.

En el artículo anterior vimos ejemplos como reescritura, resumen o clasificación. Ahora te explicamos cómo estructurar los datos que alimentan esas tareas.


Tipos de input disponibles

📝 Texto plano

Es el formato más sencillo. Puedes enviar una variable o string sin estructura adicional.

  • Ejemplo: {mensaje_usuario}

  • Uso típico: reescritura, traducción, resumen.

Úsalo cuando quieras procesar un solo texto completo, como un párrafo o mensaje.


📄 JSON

Permite enviar múltiples datos estructurados. Ideal cuando necesitas que la IA analice varios elementos juntos.

  • Ejemplo:

jsonCopiarEditar{ "nombre": "{nombre}", "motivo": "{motivo_consulta}", "mensaje": "{texto_usuario}" }
  • Uso típico: clasificación o generación de respuestas según contexto.

Este formato es útil cuando combinas información del usuario con contexto adicional del flujo.


📋 Listas

Puedes enviar listas de elementos para que la IA los ordene, clasifique o filtre.

  • Ejemplo:

jsonCopiarEditar["producto A", "producto B", "producto C"]
  • Uso típico: ranking, filtros, comparaciones.

Asegúrate de mantener la lista limpia y consistente. Puedes construirla desde respuestas del usuario o de una base de datos.


🧩 Estructuras complejas

Combinan listas, texto y JSON. Se usan cuando quieres darle a la IA una visión más amplia de contexto.

  • Ejemplo:

jsonCopiarEditar{ "usuario": { "nombre": "{nombre}", "edad": "{edad}" }, "respuestas": ["sí", "no", "tal vez"], "objetivo": "analizar comportamiento" }

Este tipo de input requiere mayor control, pero ofrece respuestas más precisas si el prompt está bien diseñado.


Tipos de output disponibles

🔤 Texto plano

La IA responde con una oración o párrafo, sin estructura.

  • Ejemplo: “Gracias por tu mensaje. Un asesor se contactará contigo en breve.”

Útil para mensajes listos para mostrar en pantalla o enviar por WhatsApp.


🧾 JSON

Respuestas estructuradas para ser utilizadas como variables, condiciones o decisiones dentro del flujo.

  • Ejemplo:

jsonCopiarEditar{ "categoria": "soporte", "prioridad": "alta" }

Ideal cuando necesitas usar el resultado para activar otros nodos según la categoría, prioridad o intención.


🔢 Listas de opciones

Perfectas cuando quieres que la IA devuelva una lista de recomendaciones, pasos o resultados.

  • Ejemplo:

jsonCopiarEditar["Paso 1: Verifica tu conexión", "Paso 2: Reinicia el equipo"]

Muy útiles para bots que entregan guías, recomendaciones o resúmenes con estructura.


Buenas prácticas

  • Siempre prueba tu input/output en el Playground antes de activarlo.

  • Usa variables entre llaves para construir el input dinámicamente.

  • En el output, selecciona el formato correcto en la configuración de la IA Task para que tu flujo lo interprete correctamente.

  • Si usas JSON como salida, asegúrate de que sea válido para evitar errores en la lectura del flujo.


Conclusión

Dominar los formatos de entrada y salida en IA Tasks te permite crear flujos mucho más inteligentes y adaptables. Ya no se trata solo de qué le pides a la IA, sino de cómo se lo das y cómo interpretas lo que devuelve.

¿Ya sabes qué tipo de input usar para tu próxima tarea? Explora, prueba y ajusta. Una buena estructura puede ser la diferencia entre una respuesta vaga y una que realmente hace avanzar tu conversación.

¿Ha quedado contestada tu pregunta?