Cuando trabajas con tareas generativas o de clasificación, es normal que las respuestas varíen. La IA intenta interpretar lo que le pediste, pero si tu instrucción es ambigua o poco específica, puede devolver resultados vagos, incompletos o incluso incorrectos.
La buena noticia: con algunos ajustes simples, puedes lograr que la IA entienda exactamente lo que esperas de ella.
1. Especifica el formato de salida
👉 No basta con decir “resume este texto”. Indícale cómo debe responder.
❌ Ejemplo poco claro:
“Resume este texto.”
✅ Ejemplo claro:
“Resume el siguiente texto en 2 frases cortas y directas. No uses viñetas.”
Cuando defines claramente el tipo y extensión de la respuesta, ayudas a la IA a ser más precisa.
2. Da contexto claro en el prompt
Si vas a pedirle que clasifique o entienda algo, explícale el escenario. No asumas que lo sabe.
❌ Sin contexto:
“Clasifica este mensaje.”
✅ Con contexto:
“El siguiente mensaje fue enviado por un cliente. Clasifícalo en una de estas categorías: ‘soporte’, ‘ventas’, ‘queja’ o ‘otro’. Devuelve solo la categoría en minúsculas.”
Esto evita respuestas abiertas o que mezclen explicaciones innecesarias.
3. Usa ejemplos dentro del prompt
Agregar ejemplos guía a la IA y le enseña cómo debería responder.
Ejemplo:
yamlCopiarEditarMensaje: “Hola, tengo un problema con mi pedido” Respuesta esperada: “soporte” Mensaje: “Quiero conocer sus precios” Respuesta esperada: “ventas” Mensaje: “{mensaje_usuario}” Clasifica como:Esta técnica se llama few-shot prompting y mejora especialmente tareas de clasificación o transformación.
4. Controla la longitud del input
Cuando el texto que envías es muy largo, la IA puede perder el foco. Resúmelo previamente o separa partes clave.
Consejo: Si estás usando una variable como {texto_largo}, considera hacer una IA Task previa que lo resuma, y luego enviar ese resumen como input para otra tarea más específica.
5. Usa JSON para estructurar mejor la salida
Si necesitas que la IA devuelva más de un dato (por ejemplo, una categoría y un nivel de prioridad), pídeselo de forma estructurada.
Ejemplo de prompt:
“Analiza el mensaje y responde con un JSON como este:
{ "categoria": "soporte", "prioridad": "alta" }
Solo responde con el JSON. No agregues texto adicional.”
Esto facilita que el flujo entienda el resultado y puedas usarlo como variable.
6. Ajusta la temperatura (si aplica)
Si estás usando un modelo con parámetros ajustables, como temperatura o top-p, considera bajar la temperatura (0.2–0.3) para tareas de clasificación o respuestas que deben ser consistentes. Valores altos generan más creatividad pero menos precisión.
Conclusión
La precisión en IA Tasks no es un accidente: se diseña. Al usar prompts claros, dar contexto, estructurar los resultados y controlar el input, puedes transformar tareas inestables en flujos robustos y predecibles.
No tengas miedo de experimentar. Cada ajuste que hagas en tu prompt es una oportunidad de mejorar la experiencia de tus usuarios.