Unidad 1 - Práctica: prompts efectivos y skills

Aplicación guiada en clase · Semana 2 · 06278-ECO

Autor/a

PhD. Eduard F. Martínez-González

1 Reglas de juego

Esta sesión asume que ya estudiaste la teoría

Aquí no volvemos a explicar qué es un LLM, un token o una alucinación: eso quedó en el podcast (y su versión escrita) y en el quiz. Hoy esos conceptos se usan. Si en algún momento se te escapa uno, el glosario de la teoría queda a un clic.

Lo que necesitas ahora mismo:

  • 💻 Tu computador con un asistente conversacional abierto (Claude, ChatGPT, Gemini… el que prefieras).
  • 📄 Un documento en blanco (Word, Docs o notas) para ir guardando tus mejores prompts: lo vas a necesitar en el taller evaluable del final de la clase.

El plan de hoy: primero aprenderemos la fórmula de un buen prompt y la practicaremos con un constructor interactivo; luego aprenderemos a iterar las respuestas, aplicaremos todo a tres tareas reales del curso, tenderemos trampas para ver alucinaciones en vivo, y cerraremos escribiendo tu primer skill reutilizable.

2 La fórmula C-T-F-R ≈ 20 min

La diferencia entre “hágame esto” y un prompt profesional son cuatro ingredientes. Ninguno es opcional cuando la tarea importa:

Ingrediente Pregunta que responde Ejemplo en miniatura
C — Contexto ¿Quién eres, para qué lo necesitas, qué debe saber el modelo? “Soy estudiante de economía y esto es para mi clase de BA…”
T — Tarea ¿Qué debe hacer, exactamente? (verbo claro + objeto específico) “Reescribe esta pregunta de negocio en 3 versiones…”
F — Formato ¿Cómo quieres la salida? “…en una tabla de dos columnas, máximo 150 palabras…”
R — Restricciones ¿Qué NO debe hacer? ¿Qué límites tiene? “…sin jerga técnica y sin inventar cifras.”

¿Por qué funciona? Lo sabes desde el podcast: el modelo fija el significado de cada palabra por el contexto que la acompaña, y solo puede trabajar con lo que pongas en su ventana. Un prompt C-T-F-R no es un ritual: es literalmente darle mejor material a la atención.

La restricción comodín (úsala siempre que pidas datos)

“Si no tienes un dato o no estás seguro, dilo explícitamente en lugar de suponerlo.”

Ya sabes por qué: el modelo, por defecto, no calla — predice. Esta línea le da permiso de admitir que no sabe.

2.1 De “hágame esto” a un prompt profesional

Mira el mismo encargo, antes y después. Los colores marcan cada ingrediente:

🔬 Antes / después · el mismo encargo

2.2 Constructor de prompts

Ahora tú. Esta herramienta arma el prompt mientras llenas los cuatro ingredientes — úsala durante toda la sesión: escoge un escenario de ejemplo, edítalo con tu caso real, copia y pega en tu asistente.

🧰 Constructor de prompts C-T-F-R

✍️ Manos al teclado (5 min)

  1. Escoge el escenario “En blanco” y arma un prompt C-T-F-R para algo que de verdad necesites esta semana (otra materia cuenta).
  2. Cópialo, pégalo en tu asistente y ejecuta.
  3. Antes de leer la respuesta completa, pregúntate: ¿respetó el formato (F)? ¿Violó alguna restricción (R)? Eso se revisa primero.

3 Iterar: la primera respuesta es un borrador ≈ 15 min

Nadie escribe el prompt perfecto a la primera — y no hace falta. La conversación es la herramienta: cada mensaje tuyo agrega contexto a la ventana y redirige al modelo. La habilidad está en iterar con intención, no en aceptar o rechazar lo que salga.

Cuatro movimientos cubren casi todo:

Movimiento Cuándo usarlo Frases que funcionan
🔧 Ajustar La respuesta sirve pero no en esa forma “Hazlo a la mitad de largo”, “cambia el tono a formal”, “quita el punto 3”
🔍 Profundizar Un punto quedó superficial “Desarrolla el punto 2 con un ejemplo numérico”, “¿y eso cómo se vería en una tienda pequeña?”
🥊 Cuestionar Suena convincente… demasiado “¿Qué debilidades tiene tu propuesta?”, “dame 2 alternativas que un experto preferiría y por qué”
✅ Verificar Hay datos, cifras o citas de por medio “¿De dónde sale esa cifra? ¿Qué tan seguro estás?” — y luego verificación externa, siempre
Advertencia

“¿Qué tan seguro estás?” no reemplaza verificar

El modelo puede defender una alucinación con la misma elocuencia con que la produjo (RLHF premia sonar convincente, ¿recuerdas?). Cuestionar sirve para detectar grietas; la fuente oficial sigue siendo el único árbitro para un dato.

✍️ Ejercicio guiado 1 — todos con el mismo prompt (7 min)

Lancen todos este prompt tal cual (cópialo del constructor usando el escenario “Afinar mi pregunta de negocio”). Cuando tengas la respuesta:

  1. Aplica un movimiento de ajuste (tú eliges cuál).
  2. Aplica un movimiento de cuestionamiento.
  3. Compara con tu vecino: ¿les respondió igual? ¿Quién logró la mejor versión final con menos mensajes?

(Que las respuestas sean distintas entre compañeros ya no debería sorprenderte: es un modelo probabilístico, no una base de datos.)

4 Tres tareas reales del curso ≈ 35 min

Ahora aplicamos la fórmula a las tres situaciones donde más vas a usar IA este semestre. En cada una: ejecuta el prompt de partida (está en el constructor como escenario), observa, e itera.

4.1 Ejercicio A — Pedir ayuda con R (sin saber R todavía)

La próxima semana arranca R. Este ejercicio te deja lista la habilidad que más vas a usar: hacer que el modelo te explique código que no entiendes.

  1. Carga el escenario “Ayuda con R” en el constructor y ejecútalo.
  2. Observa: ¿la tabla respetó el formato pedido? ¿Explicó algo que no está en el código (violación de R)?
  3. Itera (profundizar): “Explícame otra vez la línea 4, pero con una analogía de una tienda de barrio.”
  4. Itera (cuestionar): “¿Qué pasaría si el archivo ventas_tienda.csv no existiera? ¿Cómo se vería el error?”

Para la semana 3: guarda este prompt. Cuando estés frente a RStudio y un error rojo te grite, cambiarás el código del ejemplo por el tuyo — misma estructura, mismo resultado.

4.2 Ejercicio B — Elegir el gráfico correcto

  1. Carga el escenario “Elegir un gráfico” y ejecútalo.
  2. Observa: ¿justificó la elección o solo la afirmó? ¿La alternativa que descartó tiene sentido?
  3. Itera (ajustar): “¿Y si lo que quiero mostrar no es quién crece más rápido sino cuánto vende cada región en total? ¿Cambia tu recomendación?” — fíjate cómo la pregunta de negocio manda sobre el gráfico (esto será central en la semana 4).

4.3 Ejercicio C — Afinar tu pregunta de negocio

El del proyecto final. Ya corriste el prompt base en el Ejercicio guiado 1; ahora hazlo tuyo:

  1. Reemplaza “¿por qué se van los clientes?” por una idea real tuya para el proyecto (cualquier borrador sirve).
  2. Ejecuta y lee la crítica con escepticismo: el modelo no conoce tu empresa ni tus datos — tú decides qué crítica acoges.
  3. Itera: “De tus 3 reescrituras, ¿cuál necesita menos datos para responderse? Justifica.”

El patrón que deberías estar viendo

En los tres ejercicios el modelo fue asistente, nunca autor: propone, explica, critica — pero la decisión (qué código correr, qué gráfico usar, qué pregunta investigar) siguió siendo tuya. Así se ve el “uso responsable” en la práctica.

5 Cacería de alucinaciones en vivo ≈ 10 min

Cierre de fuego real: vamos a provocar al modelo para verlo alucinar con nuestros propios ojos. Tres trampas — el profesor tiende una en el proyector; tú tiendes las otras dos:

  1. El conteo imposible: “¿Cuántas letras R tiene la palabra ferrocarril? Cuenta con cuidado.” — Ya sabes por qué puede fallar (tokens, no letras). Si tu modelo acierta, prueba con “electroencefalografista” y la letra E.
  2. La bibliografía fantasma: “Dame 3 artículos académicos (autor, año, revista y DOI) sobre el efecto del transporte público en las ventas del comercio minorista en ciudades intermedias de Colombia.” — Luego busca los DOI en Google Scholar. Spoiler: prepárate para citas hermosas… e inexistentes.
  3. El dato después del corte: “¿Cuál fue la inflación mensual de Colombia el mes pasado? Dame la cifra exacta.” — Verifica contra el DANE. ¿Te dio una cifra con decimales y total confianza? ¿Te advirtió sobre su fecha de corte?

Discusión (2 min): ¿qué tan convincente sonaba la respuesta falsa? Esa es exactamente la razón de la regla del curso: dato citado = dato verificado.

6 Tu primer skill ≈ 20 min

Si un prompt te funcionó, ¿por qué reescribirlo desde cero la próxima vez? Un skill es un prompt-plantilla que guardas y reutilizas para una tarea recurrente: instrucciones fijas + un espacio para lo que cambia. Es el paso de “usar IA” a “tener herramientas propias”.

Un skill bien escrito tiene cuatro partes:

Parte Qué contiene
Nombre Corto y descriptivo: “Explicador de código R”
Cuándo usarlo La situación que lo activa: “cada vez que un código R no me quede claro”
Instrucciones El C-T-F-R fijo: rol del modelo, formato de salida, restricciones
Ejemplo Una entrada y la salida esperada, para calibrar

6.1 Construyamos el primero juntos

El skill que usarás toda la semana 3 — cópialo a tu documento personal:

### SKILL: Explicador de código R
CUÁNDO USARLO: cada vez que un bloque de código R no me quede claro
  o me salga un error que no entiendo.

INSTRUCCIONES:
Eres un tutor paciente de R para una persona que está empezando
en un curso de Business Analytics.
1. Explica el código que te pegaré línea por línea, en una tabla
   de dos columnas (código | qué hace en palabras simples).
2. Si hay un error, explica qué lo causa y da la versión corregida
   con UN cambio a la vez.
3. Cierra con una frase que resuma qué logra el bloque completo.
Restricciones: no asumas que sé programar; no expliques nada que no
esté en el código; si necesitas ver más código para estar seguro,
pídemelo en lugar de suponer.

CÓDIGO:
[pegar aquí]

¿Dónde se guarda? Nivel básico: un documento tuyo de donde copias y pegas (suficiente para este curso). Nivel pro: las “instrucciones personalizadas” o “proyectos” de tu asistente (Claude Projects, GPTs…) para que se aplique solo. En la semana 8 los skills se convertirán en archivos de verdad dentro de Claude Code.

✍️ Tu turno (10 min): un skill para TU vida académica

Piensa en una tarea que repites cada semana (resumir lecturas, preparar quizzes, pulir la redacción de ensayos, traducir enunciados confusos…) y escribe su skill con las 4 partes. Pruébalo una vez en tu asistente y ajústalo. Guárdalo: es uno de los entregables del taller.

7 Antes de pasar al taller

Al final de esta práctica deberías poder, sin mirar apuntes:

Ahora sí: el taller evaluable

Lo que sigue lo haces solo y sin guía del profesor: el taller de la semana 2 aplica exactamente lo que acabas de practicar. Tienes todo lo necesario en esta página, en tu documento de prompts y en tu cabeza. 🚀