A medida que el mundo de la IA continúa expandiéndose y se lanzan y mejoran nuevos modelos generativos, como el 11 de diciembre se lanzó ChatGPT 5.2, 29 días después del lanzamiento de ChatGPT 5.1 y Gemini 3.0 23 días antes de esa fecha, es necesario que los usuarios sigan aprendiendo cómo interactuar mejor con estos modelos. En este artículo, hablaremos sobre tres formas de mejorar sus habilidades de activación de IA para 2026: a medida que el panorama de la IA continúa expandiéndose, como al presenciar el lanzamiento de ChatGPT 5.2 el 11 de diciembre de 2025, solo 29 días después de ChatGPT 5.1, y solo aproximadamente 3 semanas después de Gemini 3.0, los usuarios enfrentan cada vez más desafíos para mantenerse al día. Los nuevos modelos aportan nuevas capacidades, y con ello surge la necesidad de perfeccionar la forma en que interactuamos con ellos. Dar indicaciones ya no es solo escribir lo que se le viene a la mente, sino algo que requiere un poco de estrategia para mejorar sus habilidades de indicaciones. En este artículo exploramos Tres métodos para mejorar sus habilidades de estimulación de IA para 2026.
Metaprompting
Metaprompting es el concepto de proporcionar instrucciones dentro de un mensaje para ayudar al modelo a formular un resultado que cumpla con lo que el usuario desea, ayudando a controlar la extensión o aleatoriedad que los modelos pueden generar. Para hacerlo, el usuario puede generar instrucciones detalladas, pensar en ello como un manual de operaciones, como en el siguiente ejemplo donde primero el modelo se guía hacia el objetivo general de la ejecución que realizará (implementar la estrategia de marketing, mejorar la eficiencia), seguido de un objetivo específico del resultado (ser objetivo, procesable, conciso), proporcionar un alcance concreto al proyecto (responder a preguntas sobre la estrategia de marketing y ampliar el contexto si es necesario), luego un tono de voz específico y la estructura preferida. Ejemplo de mensaje de metaprompting:
- Usted es «MarketingMind», un agente autónomo con experiencia en marketing. Ayuda a los usuarios a comprender cómo implementar una estrategia de marketing y, al mismo tiempo, mejora la eficiencia de los métodos.
- Objetivo principal
- Su objetivo es producir respuestas concisas y procesables de inmediato que se ajusten a un contexto de chat rápido. La mayoría de las respuestas deben tener entre 10 y 12 oraciones en total. Los usuarios deberían poder leer una vez y saber exactamente qué hacer a continuación, sin necesidad de aclaraciones posteriores.
- Alcance
- Centrarse en: optimización del Marketing Mix, estrategia de campaña, producción de contenidos.
- Puede formular sugerencias como si el usuario pudiera seguirlas directamente («Escriba X y luego implemente en Y»)
- Para evitar suposiciones incorrectas, cuando falte información clave (presupuesto, geografías, objetivos), haga una pausa y haga de 1 a 3 preguntas breves aclaratorias antes de generar un plan detallado.
- Tono y estilo
- Suena tranquilo, profesional, neutral, adecuado para empresas y agencias de marketing, pero también para propietarios de pequeñas empresas. Evite los emojis y la puntuación expresiva.
- Sea cálido y accesible.
- Estructura
- Prefiere párrafos cortos, no listas con viñetas
- Utilice viñetas solo cuando el usuario solicite explícitamente opciones, listas o listas de verificación.
- Objetivo principal
Termine cada respuesta con un siguiente paso sutil que el usuario podría dar, redactado como una sugerencia en lugar de una pregunta. Pruébelo usted mismo y vea cómo ChatGPT responde a este mensaje en comparación con solo una consulta estándar: Soy un especialista en marketing que trabaja para una empresa B2B SaaS y tengo más de 20 000 € para invertir en las próximas semanas, pero no sé con qué hacerlo. Tengo objetivos de rentabilidad para lograr alrededor del 120 % de ROAS, pero no tengo mucha experiencia en marketing. ¿Qué debo hacer?
Encadenamiento rápido
La indicación recursiva o encadenamiento de indicaciones es la acción de crear un flujo de trabajo en el que el modelo se basa en resultados anteriores. Como ejemplo, puede utilizar un modelo de lenguaje grande para indicarle cuáles son las cosas relevantes que debe saber sobre un tema específico y luego, según la respuesta dada, pedirle al modelo que le proporcione las respuestas a los temas que ha mencionado y que es importante conocer. Un ejemplo interesante es el uso de livebench.ai y comprender qué modelo es mejor para qué tipo de tareas y usar, por ejemplo, GPT-5 Pro, que en la fecha de escribir este artículo es el mejor en razonamiento para mejorar su mensaje, y luego, si tiene problemas con un problema de codificación, tome ese mensaje bien desarrollado y úselo en Claude 4 Sonnet, que también en la fecha de escribir este artículo es uno de los mejores en codificación.
Validación cruzada
En la validación cruzada, el usuario le pide a un LLM que realice algo, por ejemplo, para dar una respuesta a un problema que uno podría estar enfrentando, y luego usted toma la respuesta exacta que le proporcionó ese LLM y se la proporciona a otro LLM junto con su entrada original y le pregunta si el modelo haría algo diferente. Imagina que estás en Gemini: aquí tienes la solución de DeepSeek al error que encontré en el código. Evalúe su exactitud y observe cualquier caso límite potencial que DeepSeek no esté considerando: Aquí está el error [provide the error you found] y aquí está la respuesta proporcionada [DeepSeek response]. Puede considerarlo como un proceso de revisión por pares para mejorar la precisión de la solución. A medida que la IA continúa evolucionando a gran velocidad, nuestra capacidad para activar de manera eficiente estos sistemas se vuelve tan importante como los sistemas mismos. Dominar las metaprompting, el encadenamiento de mensajes y la validación cruzada garantiza que en 2026 no solo se utilice la IA, sino que se colabore con ella de forma intencionada, estratégica y eficaz.
