Cuando una empresa dice que "ChatGPT no les funciona", lo primero que hago es pedirles que me muestren cómo lo están usando. En el 90% de los casos, el problema está en el prompt.
El framework CRATE
Uso este framework con todos mis clientes para estructurar prompts que dan resultados consistentes:
C — Contexto
Explica quién eres, en qué empresa trabajas, y cuál es el contexto de la tarea. El modelo no sabe nada de ti si no se lo dices.
❌ "Resume este email" ✅ "Soy el director de ventas de una empresa de software B2B. Resume este email de un cliente potencial destacando las objeciones clave y el siguiente paso que debería dar."
R — Rol
Dile al modelo qué papel debe adoptar. Un experto en marketing escribe diferente que un abogado.
✅ "Actúa como un consultor de ventas con 15 años de experiencia en software empresarial."
A — Acción
Especifica exactamente qué quieres que haga. Verbos claros, una tarea por prompt.
T — Tono y formato
¿Quieres una lista? ¿Un email formal? ¿Bullet points? Díselo. Si no, el modelo elige por ti, y raramente acierta con lo que necesitas.
E — Ejemplo
Si tienes un ejemplo de cómo debería ser el output, inclúyelo. "Como el siguiente ejemplo:" seguido de tu referencia reduce drásticamente el número de iteraciones necesarias.
En la práctica
El error más común es el prompt de una línea. "Escribe un email de seguimiento" no es suficiente información.
Un prompt bien construido puede ocupar 150-300 palabras. Y el output será 10 veces mejor. Vale la pena el esfuerzo inicial — especialmente si vas a reutilizarlo.