Domina la Ingeniería de Prompts con la Guía de Google 2025

¿Quieres llevar tu estrategia de contenido en Querétaro a la cima? La inteligencia artificial está revolucionando la creación de contenido, y la clave para dominar estas herramientas es el «Prompt Engineering».

Google ha lanzado una guía exhaustiva (¡68 páginas!) sobre ingeniería de prompts avanzada. Sabemos que tu tiempo es valioso y que sumergirse en un documento tan extenso puede ser un desafío. Pero la información que contiene es fundamental para el futuro del SEO.

Por eso, en Agencia SEO Querétaro, hemos creado la solución perfecta para ti: una guía rápida y práctica basada en la información de Google.

¿Qué es la Ingeniería de Prompts y por qué Google le da tanta importancia?

En pocas palabras, la ingeniería de prompts es el arte y la ciencia de diseñar las instrucciones (prompts) que proporcionamos a los modelos de lenguaje de IA para obtener resultados precisos y útiles. Google reconoce su importancia porque permite desbloquear el verdadero potencial de la IA para generar contenido de alta calidad, optimizado para SEO, relevante y atractivo.

Nuestra «Chuleta» de Ingeniería de Prompts de Google: Tu Acceso Directo al Conocimiento

Olvídate de las 68 páginas. Hemos condensado la sabiduría de la guía de Google en una «chuleta» práctica y fácil de usar. Esta herramienta te permitirá dominar las técnicas de prompts más avanzadas y aplicarlas directamente a tu estrategia de contenido.

¿Qué encontrarás en nuestra chuleta, inspirada en la guía de Google?

• Nombre del Prompt: Identifica rápidamente la técnica que necesitas.
• Cómo usarlo: Instrucciones claras y concisas para implementar cada técnica.
• Patrones de Prompt: Fórmulas efectivas para estructurar tus prompts (inspiradas en el trabajo del Profesor Jules White).
• Ejemplos de Prompt: Casos prácticos para que veas cómo funcionan en el mundo real.
• Lo mejor para: Descubre cuándo es más útil aplicar cada técnica.
• Casos de uso: Ideas para aplicar estas técnicas a tu estrategia de contenido y SEO.

Técnicas Avanzadas Impulsadas por Google:

Desde la generación de contenido creativo con «Árbol de Pensamientos (ToT)» hasta la optimización de la precisión con «Cadena de Pensamiento (CoT)» y la interacción con herramientas externas mediante «ReAct», nuestra guía te da el poder de utilizar la IA, tal como lo propone Google, para mejorar tu contenido.

¿Por qué es GRATIS?

En Agencia SEO Querétaro, nuestra misión es impulsar el éxito digital de la comunidad local. Queremos que tú, profesional del marketing digital en Querétaro, tengas las mejores herramientas (respaldadas por Google) para destacar.

Llamada a la Acción:

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La ingeniería de prompts, tal como la presenta Google, es el futuro del contenido. No te quedes atrás. Descarga nuestra guía y comienza a transformar tu estrategia de contenido hoy mismo.

Guía de Prompt Engineering de Lee Boonstra: Un Análisis Detallado

1. Introducción a la Ingeniería de Prompts y la Contribución de Lee Boonstra

La ingeniería de prompts representa la aplicación de metodologías de ingeniería al desarrollo de las entradas, conocidas como prompts, que se utilizan en modelos generativos como GPT o Midjourney. Esta disciplina se centra en aprender a interactuar con herramientas de inteligencia artificial, como ChatGPT, de una manera que les permita comprender las solicitudes de los usuarios y generar respuestas de mayor calidad, utilizando un lenguaje sencillo en lugar de programación compleja. En esencia, es el proceso de diseñar prompts de alta calidad que guíen a los modelos de lenguaje grandes (LLMs) para producir resultados precisos. Este proceso no es estático, sino que implica una experimentación continua para identificar el prompt más efectivo, optimizar su extensión y evaluar su estilo y estructura en relación con la tarea específica. La claridad del texto del prompt es fundamental, ya que influye directamente en la capacidad del LLM para predecir el siguiente texto probable y generar resultados exactos. De esta manera, la ingeniería de prompts se distingue como una disciplina sistemática y repetitiva para interactuar con los LLMs, resaltando la importancia de entradas bien elaboradas para obtener los resultados deseados. Múltiples fuentes definen la ingeniería de prompts de manera similar, enfatizando la idea central de aplicar métodos estructurados a la creación de prompts. La mención de «prácticas de ingeniería» y «proceso iterativo» subraya la naturaleza sistemática de esta disciplina.  

La analogía de «hablar» con la IA en lenguaje sencillo posiciona la ingeniería de prompts como una habilidad accesible, no limitada únicamente a aquellos con un profundo conocimiento técnico. Sin embargo, el énfasis en la estructura, el formato y la configuración sugiere que un cierto nivel de experiencia resulta beneficioso para lograr resultados óptimos.  

Lee Boonstra se destaca como el autor de un influyente whitepaper de Google AI sobre ingeniería de prompts. Boonstra es ingeniero de software y líder técnico en Google. Además, trabaja en la fábrica de innovación dentro de la Oficina del CTO de Google Cloud. Su experiencia práctica incluye la aplicación de la ingeniería de prompts en importantes casos de uso empresarial en Google, como la automatización de pedidos en el servicio de automóviles de Wendy’s. Boonstra mantiene un blog en www.leeboonstra.dev donde comparte sus conocimientos sobre Inteligencia Artificial Generativa, Ingeniería de Prompts y otros temas relacionados. También es autor publicado por O’Reilly y Apress, con libros sobre Inteligencia Artificial Conversacional en su haber. La extensa experiencia de Lee Boonstra en Google, particularmente en la aplicación de la ingeniería de prompts a problemas empresariales del mundo real, otorga una credibilidad significativa a su trabajo en este campo. Su rol como líder técnico y su participación en proyectos de innovación sugieren una comprensión profunda de los aspectos prácticos de la ingeniería de prompts. Su activa participación a través de su blog y publicaciones indica un compromiso con la difusión de su experiencia y la contribución a una comprensión más amplia de la ingeniería de prompts.  

2. Descripción General del Whitepaper de Ingeniería de Prompts de Google

Google publicó una guía de ingeniería de prompts de 69 páginas o 68 páginas en abril de 2025. Esta se titula oficialmente como un whitepaper de Google AI. Una versión anterior del whitepaper, posiblemente para el programa intensivo de IA generativa de 5 días de Kaggle, tenía un tamaño de 26.1MB y estaba fechada en septiembre de 2024. Otra versión está fechada en febrero de 2025. El whitepaper también se conoce como una «guía definitiva de ingeniería de prompts» enfocada en usuarios de API. Las múltiples fechas y ligeras variaciones en el número de páginas sugieren que el whitepaper podría haber pasado por revisiones o que se lanzaron diferentes versiones para propósitos específicos (por ejemplo, programa de Kaggle versus lanzamiento general). El enfoque en los usuarios de API indica una orientación técnica para al menos una versión de la guía.  

El whitepaper ha ganado popularidad por su profundidad, claridad y valor práctico. Se considera una lectura esencial para desarrolladores, investigadores de IA e incluso usuarios ocasionales que interactúan con LLMs. Desglosa el prompting como una disciplina de ingeniería real, en contraposición a la mera intuición o suerte. Profundiza en la estructura, el formato, la configuración y proporciona ejemplos reales. Cubre cómo obtener resultados predecibles y fiables utilizando parámetros como la temperatura, top-p y top-k. Detalla las técnicas de prompting para APIs, incluyendo los prompts de sistema, la «cadena de pensamiento» (chain-of-thought) y ReAct (razonar y actuar). Explica cómo escribir prompts que devuelvan salidas estructuradas como JSON o formatos específicos. El whitepaper enfatiza que cualquiera puede escribir un prompt, pero la creación de prompts efectivos requiere técnica, experimentación y comprensión de las configuraciones. También analiza varias técnicas de prompting para ayudar a los usuarios a comenzar y convertirse en expertos en la materia, abordando también los desafíos que pueden surgir al crear prompts. La recepción positiva y la descripción del whitepaper como un «manual real de operaciones de prompts» sugieren que proporciona un marco integral y práctico para la ingeniería de prompts. La cobertura detallada de técnicas, parámetros y formatos de salida indica un enfoque exhaustivo del tema.  

La guía está dirigida a desarrolladores, investigadores de IA e incluso usuarios ocasionales. También se centra específicamente en los usuarios de API. Su objetivo es ayudar tanto a personas técnicas como no técnicas. El whitepaper apunta a una audiencia amplia, desde expertos técnicos que trabajan con APIs hasta individuos con menos conocimientos técnicos que interactúan con LLMs. Esto sugiere que el contenido está estructurado para atender a diferentes niveles de comprensión y aplicación.  

3. Técnicas Centrales de Prompting Detalladas en la Guía

El whitepaper describe varias técnicas fundamentales de prompting.  

• Prompting Zero-Shot: Consiste en proporcionar instrucciones sin ejemplos, confiando en el conocimiento preexistente del modelo. Esta técnica representa un enfoque básico que evalúa las capacidades inherentes del LLM sin una guía explícita para una tarea específica. La definición en múltiples fuentes resalta consistentemente la ausencia de ejemplos, enfatizando la dependencia del conocimiento existente del modelo.  
• Prompting One-Shot y Few-Shot: Estas técnicas mejoran el rendimiento al incluir uno o más ejemplos antes de la tarea, lo que ayuda a aclarar las expectativas. Google recomienda comenzar con 6 ejemplos few-shot para tareas de clasificación. El prompting Few-Shot aprovecha la capacidad del LLM para aprender del contexto, permitiendo salidas más específicas y precisas al proporcionar ilustraciones concretas del formato y el contenido deseados. La explicación en varias fuentes enfatiza el papel de los ejemplos para guiar la respuesta del modelo. La recomendación específica de 6 ejemplos para la clasificación proporciona una directriz práctica.  
• Prompting de Sistema: Establece reglas o contexto generales para toda la conversación. Esto ofrece al LLM una visión general del contexto. El prompting de sistema permite establecer el escenario para el comportamiento de la IA, asegurando la coherencia y el cumplimiento de directrices específicas a lo largo de la interacción. La descripción de los prompts de sistema como definitorios de «reglas o contexto generales» y como proveedores de una «visión general» resalta su papel en el establecimiento de un marco para el LLM.  
• Prompting Contextual: Proporciona detalles específicos o información de fondo relevante para la conversación o tarea actual. Esta técnica mejora la relevancia y la precisión de las salidas del modelo al fundamentar la conversación en información específica. La explicación se centra en proporcionar «detalles específicos o información de fondo» para mejorar la comprensión del modelo de la tarea inmediata.  
• Prompting de Rol: Asigna al LLM una personalidad específica para mejorar la creatividad y adaptar las respuestas. Ejemplo: «Eres un planificador de viajes. Recomienda 3 lugares para visitar en Tokio». El prompting de rol aprovecha la capacidad del LLM para simular diferentes perspectivas y conocimientos, lo que lleva a respuestas más atractivas y contextualmente apropiadas. La definición enfatiza la asignación de una «personalidad específica» a la IA, y el ejemplo ilustra claramente esta técnica.  

El whitepaper también presenta técnicas innovadoras para abordar tareas complejas.  

• Prompting de Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought – CoT): Guía al modelo a través de un razonamiento paso a paso, mejorando las salidas lógicas para consultas complejas. Esta técnica mejora la capacidad del LLM para abordar problemas complejos al alentarlo a desglosar el proceso de razonamiento en pasos manejables, lo que conduce a soluciones más coherentes y lógicas. La descripción menciona consistentemente el «razonamiento paso a paso» como el núcleo de esta técnica.  
• ReAct (Reason + Act): Combina el razonamiento interno con el uso de herramientas externas, mejorando las capacidades de resolución de problemas del mundo real. ReAct amplía las capacidades del LLM al permitirle interactuar con herramientas externas y fuentes de información, lo que le permite realizar acciones y resolver problemas que requieren más que solo razonamiento textual. El aspecto clave de ReAct es la combinación de «razonamiento interno con el uso de herramientas externas», resaltando su integración de pensamiento y acción.  
• Árbol de Pensamientos (Tree-of-Thoughts – ToT): Explora múltiples caminos de razonamiento antes de converger en una solución. ToT permite al LLM explorar una gama más amplia de posibles soluciones al ramificarse y considerar diferentes líneas de razonamiento, lo que potencialmente conduce a resultados más creativos y sólidos. La descripción se centra en la exploración de «múltiples caminos de razonamiento» antes de llegar a una respuesta, enfatizando la amplitud de la exploración.  
• Votación de Autoconsistencia: Solicita repetidamente al modelo a alta temperatura y selecciona la respuesta más consistente. Esta técnica aprovecha la naturaleza estocástica de los LLMs a temperaturas más altas para generar diversas respuestas y luego utiliza la consistencia como métrica para seleccionar la salida más fiable. Los elementos clave son «solicita repetidamente», «alta temperatura» y «respuesta más consistente», lo que indica un enfoque estadístico para mejorar la fiabilidad de la salida.  
• Prompting de Retroceso (Step-back prompting):. Esta técnica probablemente implica pedirle al modelo que adopte una visión más amplia y abstracta del problema antes de entrar en detalles específicos, lo que puede ayudar en tareas complejas de razonamiento.  

4. Principios Clave y Mejores Prácticas

Una buena práctica consiste en estructurar los prompts de manera reflexiva, lo que a menudo implica un formato claro: describir la tarea, proporcionar contexto y establecer el tono. Un prompt bien estructurado actúa como un canal de comunicación claro, asegurando que el LLM comprenda los requisitos y las limitaciones de la tarea. La descomposición en «tarea, contexto y tono» resalta los componentes esenciales de un prompt estructurado.  

Es fundamental dar instrucciones claras y ser específico, indicando exactamente lo que se desea del modelo. ¿Se necesita una lista, un tweet o un párrafo? Es importante establecer esas expectativas. Se recomienda utilizar verbos de acción para especificar la acción deseada, definir la longitud y el formato deseados para la salida y especificar el público objetivo. La claridad y la especificidad en las instrucciones minimizan la ambigüedad y guían al LLM hacia la generación del formato y el contenido deseados. Los ejemplos y el consejo de «ser específico» subrayan la importancia de una comunicación clara.  

El uso de ejemplos, a través del prompting few-shot, es otra técnica valiosa. Si la IA no comprende completamente la solicitud, mostrarle ejemplos puede ser de gran ayuda, similar a mostrar una receta antes de pedirle que prepare un plato similar. Es útil proporcionar ejemplos de pares de entrada-salida deseados, demostrar el estilo o el tono deseado y mostrar el nivel de detalle deseado. Proporcionar ejemplos sirve como una forma poderosa de demostrar la salida deseada, especialmente cuando las instrucciones por sí solas pueden ser insuficientes.  

Para tareas complejas, se recomienda dividirlas en pasos. En lugar de pedir «Escribe un plan de negocios», se puede intentar con «Comienza con un resumen ejecutivo, luego análisis de mercado y después estrategia de precios…». También se aconseja desglosar las tareas complejas en una secuencia de prompts más simples. Descomponer las tareas complejas en prompts más pequeños y secuenciales puede mejorar la precisión y la coherencia de la salida final al guiar al LLM a través de un proceso lógico.  

Es importante recordar que la ingeniería de prompts es un proceso iterativo. No se debe uno conformar con el primer intento, sino que se deben cambiar algunas palabras, reformular la pregunta o proporcionar más contexto para obtener un mejor resultado. Se aconseja probar y optimizar los prompts de forma iterativa. La ingeniería de prompts es un proceso iterativo que requiere experimentación y refinamiento para lograr resultados óptimos.  

Cuando se necesita utilizar la misma información en múltiples prompts, se recomienda almacenarla en una variable y hacer referencia a esa variable en cada prompt. Esto ahorra tiempo y esfuerzo al evitar la repetición. El uso de variables promueve la eficiencia y la coherencia cuando se trata de información repetitiva en múltiples prompts.  

Dado que las salidas generadas por la IA dependen de varios factores, como las configuraciones del modelo, los formatos de los prompts y la elección de palabras, se sugiere experimentar con diferentes estilos de escritura y atributos de los prompts para obtener resultados variados. Variar el estilo de escritura y los atributos de los prompts puede generar diversas salidas y ayudar a identificar el enfoque más eficaz para una tarea determinada.  

Para las tareas de clasificación, Google recomienda mezclar las posibles clases de respuesta en los múltiples ejemplos proporcionados dentro del prompt. Una buena regla general es comenzar con 6 ejemplos few-shot y probar la precisión a partir de ahí. Para las tareas de clasificación, proporcionar un conjunto equilibrado de ejemplos en diferentes clases ayuda al modelo a aprender las distinciones de manera más efectiva.  

Finalmente, se aconseja mantenerse al tanto de los cambios en la arquitectura del modelo, así como de las nuevas funciones y capacidades anunciadas. Se deben probar las versiones más recientes del modelo y ajustar los prompts para aprovechar mejor las nuevas funciones del modelo. A medida que los modelos de IA evolucionan, las técnicas de ingeniería de prompts pueden necesitar ser adaptadas para aprovechar las nuevas funciones y mejoras.  

Otras mejores prácticas incluyen el uso de restricciones para limitar el alcance de la salida del modelo, lo que ayuda a evitar imprecisiones fácticas o información irrelevante. Repetir palabras clave, frases o ideas puede ayudar a reforzar el enfoque principal del prompt. También es importante especificar el formato de salida deseado, como CSV o JSON.  

5. El Papel de los Parámetros del Modelo

La temperatura controla el grado de aleatoriedad en la selección de tokens. Las temperaturas más bajas son adecuadas para prompts que esperan una respuesta más determinista. Una temperatura de 0 (decodificación codiciosa) siempre selecciona el token de mayor probabilidad. Las temperaturas más altas pueden generar resultados más diversos o inesperados, adecuados para la generación de contenido creativo. Una configuración de temperatura más alta en Gemini hace que una gama más amplia de temperaturas alrededor de la configuración seleccionada sea más aceptable. Si la temperatura se establece extremadamente alta (por encima de 1), se vuelve irrelevante y los tokens se muestrean aleatoriamente en función de los criterios top-K y/o top-P. La temperatura es un parámetro crucial para controlar el equilibrio entre la coherencia y la creatividad en la salida del LLM. Los valores más bajos priorizan la predictibilidad, mientras que los valores más altos fomentan la exploración del espacio de salida.  

El parámetro Top-K selecciona los tokens de entre los K tokens más probables. Un valor de top-K más alto conduce a una salida más creativa y variada, mientras que un valor más bajo resulta en una salida más restrictiva y factual. Un top-K de 1 equivale a la decodificación codiciosa. Si la temperatura se establece en 0, top-K se vuelve irrelevante. Top-K proporciona otro mecanismo para controlar la diversidad de la salida al limitar el conjunto de posibles siguientes tokens a considerar.  

El parámetro Top-P selecciona los tokens principales cuya probabilidad acumulada no excede un cierto valor (P). Los valores varían de 0 (decodificación codiciosa) a 1 (todos los tokens en el vocabulario del LLM). Si top-P se establece en 1, cualquier token con una probabilidad distinta de cero cumplirá los criterios. Si la temperatura se establece en 0, top-P se vuelve irrelevante. Como punto de partida general, una temperatura de 0.2, un top-P de 0.95 y un top-K de 30 pueden dar resultados relativamente coherentes que pueden ser creativos pero no excesivamente. Top-P ofrece un enfoque basado en la probabilidad para el muestreo, lo que permite la selección dinámica de tokens en función de su probabilidad acumulada, lo que puede conducir a un texto más natural y fluido.  

6. Enfoque en Usuarios de API y Aplicaciones Empresariales

El whitepaper se centra particularmente en la ingeniería de prompts para usuarios de API. Proporciona técnicas de prompting específicas para APIs, incluyendo prompts de sistema, cadena de pensamiento y ReAct. Al solicitar al modelo directamente a través de la API, los usuarios tienen acceso a configuraciones como la temperatura. El énfasis en los usuarios de API sugiere que el whitepaper proporciona orientación sobre cómo aprovechar la ingeniería de prompts dentro de las interacciones programáticas con los LLMs, destacando los aspectos técnicos del control y la configuración de los modelos.  

Lee Boonstra tiene una experiencia significativa en la ingeniería de prompts para grandes proyectos empresariales en Google, como la automatización de pedidos en el servicio de automóviles de Wendy’s. Su serie de blogs también se centra en la «ingeniería de prompts para aplicaciones empresariales». Los proyectos de prompting a nivel empresarial a menudo implican prompts en constante evolución, un tamaño y complejidad crecientes de los prompts, la definición de formatos de salida como JSON, el uso de ejemplos para guiar al LLM, el equilibrio cuidadoso de las instrucciones y las restricciones, y la documentación de todo. El trabajo y los escritos de Boonstra resaltan la aplicación práctica de la ingeniería de prompts en entornos empresariales, donde desempeña un papel crucial en la automatización de procesos, la extracción de información y la creación de aplicaciones inteligentes. Los elementos comunes identificados en los proyectos empresariales subrayan la complejidad y el rigor involucrados.  

7. Conclusión y Recursos Adicionales

El whitepaper de Ingeniería de Prompts de Google de Lee Boonstra es una guía muy apreciada y completa que cubre técnicas fundamentales y avanzadas para interactuar con modelos de lenguaje grandes. Es particularmente relevante para usuarios de API y aquellos interesados en aplicaciones empresariales de la ingeniería de prompts.

Si bien no se encuentra explícitamente una traducción oficial al español del whitepaper completo dentro de los fragmentos de investigación proporcionados, existe evidencia de resúmenes y discusiones en español sobre el tema. La existencia de una «chuleta» (resumen) descargable en español de la guía es un hallazgo significativo.

Se recomienda al usuario explorar el enlace proporcionado en el fragmento (https://agenciaseoqueretaro.com/wp-content/uploads/2025/04/Prompt-Engineering-by-Google-Cheat-sheet-April-2025-Sheet1.pdf) para acceder al resumen en español del whitepaper.