Prompt Engineering: la competencia clave para los equipos de marketing, ventas y servicio

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Prompting ya no es un juego creativo: es comunicación estratégica. En un entorno dominado por la inteligencia artificial generativa, el Prompt Engineering ha dejado de ser un recurso experimental para convertirse en una competencia clave.

Equipos de marketing, ventas y servicio ya están descubriendo que diseñar buenos prompts no solo mejora la eficiencia, sino que también eleva la calidad de las respuestas, la personalización y la toma de decisiones.  

Durante un reciente roundtable liderado por Anthropic, creadores de Claude, se remarcó algo esencial: saber hablarle bien a un modelo será tan importante como saber hablar con un cliente. Y tiene sentido.

Anthropic no es cualquier actor en el espacio de la IA; su enfoque en modelos alineados con la intención humana posiciona a sus expertos como voces confiables en cómo estructurar interacciones efectivas con la inteligencia artificial.

Este artículo explora por qué el Prompt Engineering no es una moda, sino una habilidad estratégica que definirá qué equipos logran ventajas reales en la era de la IA.
 

No se trata de hacer preguntas creativas al azar, sino de crear instrucciones claras, contextualizadas y adaptables que orienten el comportamiento del modelo.  

Dicho de otro modo: es como aprender a hablar con claridad a un asistente que no puede adivinar lo que piensas. Si no eres específico, el modelo completará vacíos con supuestos incorrectos. Pero si estructuras bien tu prompt, puedes guiarlo con precisión hacia la salida que necesitas.

 ¿Por qué es relevante ahora? Porque el uso de modelos de lenguaje se ha extendido a tareas críticas dentro de marketing, ventas, servicio al cliente y operaciones. Ya no basta con explorar la IA: los equipos deben aprender a comunicarse con ella de forma estratégica.

Así como saber hablar con un cliente es una habilidad clave, saber hablarle a un modelo también lo es.

# PROMPT TEMPLATE PROFESIONAL

## CONTEXTO
- Industria: [especificar]
- Audiencia: [definir persona]
- Canal: [email/blog/social]
- Tono: [profesional/casual/técnico]

## OBJETIVO
[Acción específica + resultado esperado]

## INSTRUCCIONES
1. [Paso específico 1]
2. [Paso específico 2]
3. [Validación o criterio de calidad]

## FORMATO DE SALIDA
- Estructura: [bullets/párrafos/tabla]
- Extensión: [número de palabras/líneas]
- Elementos especiales: [CTA/enlaces/datos]

## RESTRICCIONES
- No incluir: [elementos a evitar]
- Siempre incluir: [elementos obligatorios]
- Si no tienes información: [acción alternativa]
      

Prompt Engineering en acción: cómo lo usamos en HubSpot

Herramientas como Breeze están cambiando la forma en que los equipos interactúan con la IA. Ahora es posible guardar indicaciones bien diseñadas como plantillas reutilizables dentro del flujo de trabajo.

Esto no solo ahorra tiempo, también reduce la variabilidad en los resultados y garantiza calidad en cada ejecución.  

Un buen prompt, bien guardado, se convierte en un activo estratégico. Especialmente cuando los equipos de marketing, ventas o servicio necesitan coherencia y velocidad sin sacrificar personalización.  

Ahora; imagina que tu equipo de marketing necesita generar respuestas automáticas personalizadas para leads que descargaron un eBook pero no agendaron una reunión. En lugar de redactar desde cero cada vez, puedes usar HubSpot Breeze para diseñar un prompt como este:    

“Redacta un correo de seguimiento para un lead que descargó un eBook sobre automatización de marketing, pero no agendó una reunión. Usa un tono consultivo y termina con una llamada a la acción para coordinar una llamada de 15 minutos”.

Con Breeze, este prompt puede guardarse como plantilla, integrarse al flujo de trabajo y reutilizarse automáticamente cada vez que un lead cumpla con esas condiciones. Esto significa:    

• Respuestas coherentes, sin depender del estilo de cada usuario.    
• Ahorro de tiempo operativo.    
• Mejor experiencia para el cliente gracias a la consistencia en el tono y la intención.

Qué distingue a un buen Prompt Engineer

El mejor prompt no nace perfecto. Se entrena. Igual que un músculo.

Aunque los profesionales de TI tienen una ventaja técnica al iterar rápidamente, las habilidades clave para destacar en Prompt Engineering van mucho más allá de saber programar.

De hecho, perfiles como creadores de contenido, estrategas de UX, marketers de producto y profesionales de operaciones están especialmente bien posicionados para dominar esta disciplina.

Lo que realmente marca la diferencia no es el conocimiento técnico, sino la capacidad de pensar, comunicar y refinar con intención. Así lo destacó la mesa redonda organizada por Anthropic, creadores de Claude, donde quedó claro que los prompts más efectivos nacen de una combinación de estructura, criterio y comunicación clara.

Mitos y errores comunes sobre prompts

A medida que más personas empiezan a trabajar con inteligencia artificial, también surgen mitos que dificultan su adopción efectiva. Creencias erróneas sobre cómo escribir prompts pueden llevar a resultados pobres, frustración o pérdida de tiempo. Aquí desmontamos los más comunes y explicamos qué sí funciona.  

1. Más largo = mejor

No, mejor es más claro, más estructurado. Un prompt extenso no garantiza precisión. Los modelos funcionan mejor cuando entienden con claridad lo que deben hacer. Lo ideal es ser directo, con pasos claros y, si aplica, ejemplos.  

2. Dramatizar el rol ayuda

No siempre. Las instrucciones concretas suelen ser más efectivas. Indicar “Actúa como un experto en marketing con 20 años de experiencia” puede ayudar, pero es más útil decirle exactamente qué se espera:  

❌ “Eres un gurú del marketing digital”.

✅ “Redacta una estrategia de email para una pyme B2B que perdió clientes en el último trimestre”. 

3. No hace falta dar contexto

Sí hace falta. El contexto mejora la precisión. Modelos como GPT o Claude no saben nada del entorno a menos que se lo digas. Incluir detalles como audiencia, objetivo, canal o tono marca la diferencia.  

4. Si no responde bien, la IA está fallando

No, el problema puede estar en el prompt. Muchas veces, los errores no vienen del modelo, sino de una instrucción ambigua o incompleta. Un buen Prompt Engineer sabe iterar, evaluar y ajustar.  

La IA debería saber qué hacer 

No, si falta información, necesitas darle un out. Los modelos no deberían adivinar. Por eso es clave indicar qué hacer cuando hay incertidumbre.  

✅ “Si no tienes suficiente información, haz una pregunta adicional”.

✅ “Si no sabes la respuesta, di que no tienes datos suficientes”.  

Esto se conoce como dar una salida segura o out. Evita que el modelo alucine o invente respuestas.  

5. Lo importante es sonar sofisticado

No escribas para impresionar a la IA. Escribe para que no se confunda. Los mejores prompts no suenan inteligentes, son precisos, claros y prácticos. El modelo no evalúa tu estilo, evalúa la claridad de tus instrucciones.  

6. Lo importante es sonar sofisticado

No escribas para impresionar a la IA. Escribe para que no se confunda. Los mejores prompts no suenan inteligentes, son precisos, claros y prácticos. El modelo no evalúa tu estilo, evalúa la claridad de tus instrucciones.

Cómo empezar con Prompt Engineering en tu equipo

Adoptar el Prompt Engineering no requiere convertir a todo el equipo en expertos en IA desde el día uno. Se trata de incorporar pequeños hábitos que, con el tiempo, mejoran cómo trabajamos, automatizamos tareas y obtenemos mejores resultados.

Aquí te compartimos un marco simple, probado y replicable para comenzar:

1. Analiza qué tareas repetitivas hace tu equipo

Identifica procesos que consumen tiempo y se repiten a menudo:  

• Correos de seguimiento  
• Respuestas a clientes frecuentes  
• Ideas de contenido  
• Resúmenes de reuniones  
• Reformulaciones de mensajes 

Este análisis no solo ayuda a detectar oportunidades, también permite visualizar qué procesos pueden beneficiarse de prompts reutilizables.  

2. Escoge una tarea concreta para empezar

No intentes automatizar todo de golpe. Elige una tarea sencilla y de alto impacto, como generar un correo semanal o una respuesta tipo para soporte.  

Ejemplo: “redactar un mensaje de agradecimiento a clientes que completaron una demo”.  

3. Diseña un prompt básico y mejora por iteración

Empieza simple:

•  “Escribe un correo agradeciendo a un cliente por agendar una demo”.  

Luego agrega componentes:  

• ¿Cuál es el tono deseado?
• ¿Qué datos incluir?  
• ¿Qué acción queremos que tome el cliente después?  

Ejemplo mejorado:

• “Redacta un correo profesional, tono cercano, agradeciendo a un cliente por asistir a una demo de software. Menciónale que puede agendar una llamada de seguimiento si tiene dudas”.  

4. Prueba con distintos inputs y ajusta

Usa el mismo prompt con distintos tipos de clientes, industrias o necesidades. Evalúa si las respuestas son consistentes, relevantes y útiles. Ajusta los términos o agrega contexto si el resultado no cumple las expectativas. 

5. Mide resultados y documenta aprendizajes

La clave no es solo que funcione, sino que mejore algo. Mide: 

• Tiempo ahorrado (vs. redacción manual)
• Calidad percibida (¿lo usarías como está o necesita edición?)  
• Frecuencia de uso (¿el equipo lo está reutilizando?)  

Documenta los prompts que funcionaron y sus variantes. Estos se convierten en activos reutilizables para el equipo.

Flujo ideal para diseñar un prompt mermaid

Obstáculos comunes y cómo superarlos

Aunque el Prompt Engineering parece sencillo en teoría, en la práctica muchas personas se frustran rápidamente al no obtener resultados útiles desde el primer intento.

Esto no significa que la IA no funcione, sino que estamos frente a una nueva forma de comunicación que requiere entrenamiento, paciencia y ajustes.

A continuación, tres bloqueos típicos y cómo resolverlos con un enfoque realista:  

1. No funciona como esperaba

El problema es que muchos usuarios asumen que con una sola línea la IA debería entregar una respuesta perfecta. Cuando eso no sucede, piensan que el modelo “no sirve” o que no está listo para tareas reales. Esta expectativa poco realista detiene la adopción antes de que haya una verdadera prueba.  

La solución es asumir desde el principio que el primer prompt es solo un punto de partida. Un buen resultado normalmente surge después de varias iteraciones.

Recomendamos planificar entre 3 y 5 ajustes conscientes: cambiar el nivel de detalle, aclarar el objetivo, probar distintos formatos. Además, es útil documentar cada versión, lo que se modificó y cómo cambió la respuesta del modelo.

Esta práctica no solo mejora el resultado, también ayuda a construir conocimiento útil dentro del equipo. En lugar de frustrarte con el primer intento, conviértelo en una versión 1.0 sobre la cual iterar con propósito.  

2. Es demasiado genérico

El problema es que cuando las respuestas de la IA son vagas, llenas de frases hechas o poco aplicables al contexto del negocio, suele deberse a prompts demasiado abiertos o mal definidos.

Frases como “hazlo profesional” o “dame ideas de contenido” no dan suficiente información para que el modelo entienda qué se espera ni para quién.  

La solución es reescribir el prompt con tres componentes fundamentales: audiencia específica, propósito claro y formato deseado. En lugar de confiar en adjetivos abstractos (“hazlo atractivo”), se deben ofrecer guías concretas:  

• ¿A quién va dirigido?
• ¿En qué canal se usará la respuesta?  
• ¿Qué nivel de especialización se espera?  
• ¿Cuál debe ser la estructura del resultado?  

Además, incluir ejemplos o referencias ayuda a anclar el comportamiento del modelo.  

• Por ejemplo: “escribe una invitación a un webinar para líderes de TI en empresas medianas. Usa un tono directo, incluye la fecha y un botón de registro”.  

Cuanto más específico seas, más valor recibirás.

3. La IA se inventa cosas

El problema es que uno de los desafíos más serios al usar IA generativa es la posibilidad de que el modelo produzca información incorrecta, incompleta o completamente inventada (alucinaciones).

Esto ocurre cuando el modelo llena vacíos con suposiciones en lugar de reconocer que no tiene datos suficientes.  

La solución es agregar instrucciones explícitas para manejar incertidumbre, conocidas como outs. Un out le dice al modelo cómo actuar si no tiene toda la información necesaria.

Ejemplos útiles incluyen:  

• “Si no conoces la respuesta, indícalo claramente".
• “No inventes datos. Responde solo con base en la información proporcionada”. 
• “Si el contexto es insuficiente, solicita más detalles antes de continuar”.

También es recomendable incluir un paso de validación.

Por ejemplo:

• “Marca con un asterisco cualquier afirmación que no puedas verificar”. 
• “Informa si existe ambigüedad en la pregunta o falta de contexto”. 

Estas estrategias no solo reducen el riesgo de errores, también fortalecen la confianza del equipo en el uso de IA en flujos reales de trabajo.  

Consejo adicional: nombra un Prompt Champion

Para facilitar la adopción en equipos no técnicos, es útil designar un responsable interno del aprendizaje y la experimentación en Prompt Engineering. Este Prompt Champion puede ser alguien del equipo de contenidos, operaciones, marketing o UX, cuya labor principal sea:  

1. Probar distintos prompts en tareas reales.  
2. Documentar qué funciona y qué no.  
3. Compartir plantillas, aprendizajes y buenas prácticas.  
4. Acompañar a otros compañeros en sus primeras pruebas.  

No se trata de crear una nueva función, sino de empoderar a una persona que facilite el avance colectivo. En muchos equipos de HubSpot, esta figura ha sido clave para lograr resultados sostenibles con IA generativa. 

Hacia dónde va el Prompt Engineering

Hasta aquí ya exploramos qué es el Prompt Engineering, cómo integrarlo de forma práctica y por qué es clave para aumentar la productividad. Pero entender su evolución es lo que permite convertirlo en una ventaja estratégica real para tu equipo.  

El prompting ya no es solo una habilidad técnica para interactuar con modelos de lenguaje. Se está consolidando como una interfaz de liderazgo, donde transformar la intención humana en ejecución concreta es el diferencial.

No se trata solo de "dar instrucciones", sino de establecer un marco de pensamiento: qué se quiere lograr, con qué criterios de calidad y en qué formato.  

Con el avance de la IA, esta interacción se vuelve cada vez más dialogante y sensible al contexto. Los nuevos modelos no solo responden: preguntan, afinan, proponen caminos alternativos.

Esto exige que los prompts evolucionen de comandos rígidos a conversaciones estratégicas, más cercanas a cómo se lidera un equipo que a cómo se programa una herramienta.  

Este cambio de paradigma reduce errores, mejora la calidad del output, acelera los flujos de trabajo y libera tiempo para tareas de mayor valor. Así, el prompt engineering se convierte en una capa intermedia entre la visión del negocio y la ejecución automatizada, capaz de trasladar objetivos complejos a acciones claras y rastreables.  

De aquí nace un concepto clave Prompt Literacy, o alfabetización en prompting. Tal como ocurrió con la alfabetización digital en los 2000, esta nueva competencia marcará la diferencia entre quienes solo usan herramientas y quienes las convierten en ventaja competitiva.

Las organizaciones que desarrollan esta habilidad logran:

•  Acortar los tiempos de reacción del negocio.  
• Hacer que los equipos trabajen con IA sin depender de expertos externos.  
• Documentar y escalar workflows entre áreas.  
• Aumentar la calidad y consistencia de los resultados.  
• Tomar decisiones con información lista, clara y adaptable.  

En este escenario, la capacidad de diseñar prompts bien estructurados no solo mejora la productividad individual, sino que permite construir flujos de trabajo reproducibles, colaborativos y alineados con los objetivos estratégicos.

Por eso la nueva generación de modelos de lenguaje, como GPT-4o, Claude 3 o Gemini, ya no solo responde: también pregunta, ajusta y refina. Se adaptan al contexto, detectan inconsistencias y entienden capas de intención más complejas.

En este escenario, los prompts ya no son comandos cerrados, sino entradas conversacionales que evolucionan a través del diálogo.  

Por eso, el prompting efectivo se parece más a una colaboración estratégica que a una simple configuración técnica.  

Conclusión: prompting como ventaja competitiva

A estas alturas, ya es evidente: la ingeniería de prompts no es magia. Es método. Y como todo método bien aplicado, transforma la intención en acción, y el caos en procesos eficientes.  

El Prompt Engineering se ha convertido en una forma estratégica de comunicación. No se trata solo de hablar con una IA, sino de estructurar cómo se colabora con modelos, datos y equipos.

Un buen prompt puede mejorar la calidad de las salidas, reducir errores, automatizar tareas y liberar tiempo valioso. Esta capacidad, bien entrenada, se traduce en ventajas concretas: más velocidad, más enfoque y mejor toma de decisiones.  

Por eso, herramientas como HubSpot Breeze y recursos como el manual gratuito de prompts de HubSpot son aliados clave para integrar esta habilidad en tu trabajo diario. Esta guía incluye indicaciones, plantillas y marcos prácticos para aplicar en marketing, ventas, soporte y más.  

Si quieres avanzar, comienza por estructurar mejor lo que ya haces. Descarga aquí nuestra plantilla gratuita de prompts de inteligencia artificial y empieza a convertir tus procesos en ventajas reales.  

Preguntas frecuentes sobre prompt engineering