Muchos usuarios están comenzando a utilizar los conocidos como prompts JSON, cuya estructura sigue la de los lenguajes de programación para conseguir respuestas más precisas de las inteligencias artificiales.
¿Sabías que las respuestas que te da la inteligencia artificial dependen directamente de cómo se hacen las preguntas? Detrás de cada texto, imagen o respuesta están los prompts, es decir, las instrucciones proporcionadas a la IA para obtener un resultado. Y aunque hay guías muy detalladas de cómo construir un buen prompt, no todos son iguales. De hecho, cada vez se habla más de los prompts JSON, un formato que organiza la información de manera clara y estructurada (de forma muy similar a como se crea el código en programación): ordena los datos de forma lógica, algo que aplicado a la IA hace que al interactuar le digamos qué es lo que queremos y cómo lo queremos, mejorando la precisión de su respuesta.
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Lo primero que hay que tener en cuenta es que los prompts JSON se escriben dentro de un bloque delimitado por unas llaves de apertura y de cierre que se representan con el símbolo { }. Estas llaves actúan como un contenedor que agrupa toda la información que se desea transmitir a la IA.
A su vez, dentro de cada bloque, las instrucciones se expresan mediante pares de “clave” y de “valor”: la primera indica qué se le pide a la inteligencia artificial y el segundo describe cómo debe llevarlo a cabo; dado que cada par se separa con una coma, el conjunto resultante se lee como una lista ordenada de parámetros que la IA interpreta sin errores. Además, los prompts JSON son flexibles, ya que permiten incluir tantos detalles como sea necesario en cada solicitud: tipo de contenido, extensión del texto, idioma, formato, estilo…
Por ejemplo, para que la IA explique un tema relacionado con la historia, los docentes de esta materia en Bachillerato podrían emplear un prompt JSON como el siguiente:
{
"tarea": "explicar un acontecimiento histórico",
"tema": "la Revolución Industrial",
"enfoque": "impacto social y tecnológico",
"nivel": "Bachillerato",
"tono": "divulgativo y atractivo",
"formato": "texto explicativo con ejemplos"
}
Con esta estructura, la IA comprende que debe elaborar un texto sobre la Revolución Industrial centrado en sus consecuencias sociales y avances tecnológicos, adaptado a estudiantes de Bachillerato y con un estilo divulgativo.
De forma similar, si un docente de Primaria quiere que la IA explique un concepto de la asignatura de Lengua podría emplear este prompt JSON:
{
"tarea": "explicar un concepto de lengua",
"tema": "sustantivos y adjetivos",
"enfoque": "definición clara y ejemplos cotidianos",
"nivel": "primaria",
"tono": "claro, divertido y cercano",
"formato": "texto explicativo con ejemplos y ejercicios sencillos"
Gracias a esta organización, la IA generará un contenido sobre sustantivos y adjetivos, explicando qué son y ofreciendo ejemplos que los estudiantes de Primaria reconocen en su vida diaria. Hará una presentación amena y comprensible, e incluirá actividades sencillas para consolidar lo aprendido.
Los prompts JSON destacan por su reutilización y escalabilidad, ya que pueden adaptarse a distintas tareas o proyectos con pequeños ajustes. Esto, a su vez, supone un ahorro de tiempo y de esfuerzo, pues un prompt JSON bien diseñado puede emplearse varias veces con mínimas modificaciones según las necesidades del usuario. Asimismo, facilitan la automatización de tareas, ya que es posible crear plantillas que el modelo reutiliza para generar textos, resúmenes o análisis sin necesidad de empezar desde cero.
Para que los prompts JSON funcionen bien, es importante considerar algunas pautas básicas.
-Definir el objetivo: pensar qué se quiere obtener exactamente de la IA: una explicación breve, un resumen, una lista de ideas, un tono formal o cercano…
-Emplear claves coherentes: si se elige ‘nivel’ para la dificultad, mantener siempre ese nombre. Esto facilita leer, reutilizar y adaptar los prompts.
-Ser preciso en los valores: indicar detalles concretos como 200 palabras en lugar de texto breve o tono académico en lugar de formal.
-Construir prompts modulares: hay separar la información en bloques (tarea, tema, formato, ejemplos, idioma) para combinar según la necesidades.
-Mantener la legibilidad: aunque la IA lea los prompts JSON, cualquier persona debe entenderlos. Por este motivo, es recomendable emplear nombres claros, recurrir a un orden lógico y aplicar estructuras simples.
-Probar y ajustar: como los primeros intentos no siempre son perfectos, se sugiere modificar claves, valores o el orden de las instrucciones para mejorar los resultados y entender cómo la IA interpreta las solicitudes.
