Prompt Engineering para diferentes LLMs: ¿Qué modelo le comprende mejor?

El dilema del prompt en el día a día B2B

Seguro que ya lo ha experimentado: el prompt perfecto para ChatGPT da resultados mediocres en Claude. Lo que en Perplexity genera respuestas precisas, en Gemini resulta en salidas superficiales.

Esta inconsistencia le cuesta a las empresas tiempo valioso cada día. Sus jefes de proyecto prueban con diferentes formulaciones, los equipos de RR. HH. reciben distintas calidades en sus ofertas de empleo y los departamentos de IT luchan con resultados imprevisibles en la documentación.

La razón no es una falta de competencia en IA de sus equipos. Cada Large Language Model fue desarrollado con objetivos distintos, entrenado con diferentes conjuntos de datos y sigue principios de arquitectura propios.

Pero, ¿qué significa esto en la práctica para el trabajo diario de su empresa? ¿Qué estrategia de prompting funciona mejor con cada modelo? Y, sobre todo: ¿cómo aprovechar estas diferencias específicamente para lograr mejores resultados de negocio?

La buena noticia: con la comprensión adecuada de las particularidades de cada modelo, esta dificultad se convierte en una ventaja competitiva.

Por qué los LLMs reaccionan de forma diferente

Imagine que encarga el mismo proyecto a cuatro asesores diferentes. Cada uno aporta su experiencia, sus formas de trabajar y maneras de pensar.

Así ocurre con los LLMs. OpenAI desarrolló GPT-4 como una herramienta universal para multitud de tareas. Anthropic diseñó Claude con foco en la seguridad y el pensamiento estructurado. Perplexity se especializó en investigación basada en hechos, mientras que Google apostó en Gemini por la multimodalidad.

Estos diferentes objetivos de diseño se reflejan en los datos de entrenamiento. ChatGPT aprendió de una amplia mezcla de contenidos de internet, libros y conversaciones. Claude recibió formación adicional para argumentación lógica y dilemas éticos.

Perplexity combina capacidades de modelo lingüístico con búsqueda web en tiempo real. Gemini fue optimizado desde el principio para texto, código, imágenes y vídeos.

La arquitectura transformer es la base común, pero cantidad de parámetros, mecanismos de atención y métodos de fine tuning varían significativamente. Lo que es un «input óptimo» para un modelo, puede dar resultados poco satisfactorios en otro.

Por eso necesita estrategias de prompt específicas para cada modelo – no una solución universal.

ChatGPT/GPT-4: El gran todoterreno

ChatGPT es la navaja suiza de los LLMs. OpenAI desarrolló GPT-4 buscando la máxima versatilidad: desde textos creativos hasta análisis o generación de código.

Esta flexibilidad convierte a ChatGPT en la herramienta de entrada ideal para empresas. Sus equipos pueden obtener resultados productivos de inmediato sin necesidad de grandes conocimientos especializados.

Estructura óptima de prompts para ChatGPT:

ChatGPT responde especialmente bien a definiciones claras de rol. Empiece sus prompts con frases como “Eres un…” o “Como experto en…” – esto activa áreas de conocimiento específicas en el modelo.

Aproveche el estilo conversacional. ChatGPT está optimizado para el diálogo. Haga preguntas de seguimiento, solicite aclaraciones o pida enfoques alternativos.

Ejemplo de prompt empresarial:

“Eres un director de ventas experimentado en el sector de maquinaria. Elabora una oferta estructurada para una máquina especial de mecanizado de metales. Presupuesto: 250.000 euros. Público objetivo: proveedores de automoción. Ten en cuenta técnica, plazo de entrega y paquete de servicios.”

ChatGPT gestiona también solicitudes complejas de forma fiable si construye el contexto por etapas. Alimente primero el modelo con información de fondo antes de formular la tarea principal.

Debilidades de ChatGPT:

La información actual es un problema. GPT-4 no conoce hechos posteriores a su fecha de corte de entrenamiento. Para investigaciones de actualidad, ChatGPT no es adecuado.

A veces tiende a «alucinar» – inventa hechos que suenan plausibles. Siempre verifique datos críticos contra fuentes fiables.

Para tareas altamente precisas y factuales, se recomiendan otros modelos. ChatGPT destaca en retos creativos, comunicativos y estratégicos.

Claude: El analista estructurado

Anthropic desarrolló Claude con un enfoque muy claro: seguridad, transparencia y pensamiento sistemático. Esto convierte a Claude en el aliado ideal para proyectos de análisis complejos y datos corporativos sensibles.

A Claude le gusta pensar por etapas. Donde ChatGPT va directamente al grano, Claude muestra su proceso de razonamiento. Esto genera confianza y transparencia, factores clave en el entorno B2B.

Estrategia de prompt óptima para Claude:

Estructure sus prompts de manera jerárquica. Claude gestiona especialmente bien consultas complejas y multipartes si usa puntos de orden claros.

Solicite explícitamente procedimientos paso a paso. Frases como “Analiza de forma sistemática…” o “Expón el razonamiento paso a paso…” aprovechan el punto fuerte de Claude.

Ejemplo de prompt estratégico para Claude:

“Analiza de forma sistemática el lanzamiento al mercado de nuestro nuevo SaaS. Ten en cuenta: 1) segmentación de públicos, 2) estrategias de pricing, 3) canales de go-to-market, 4) panorama competitivo, 5) evaluación de riesgos. Pondera cada factor y propón recomendaciones concretas de acción.”

Claude responde muy bien a contextos detallados. Cuanto más precisa la descripción de su empresa, sector y desafíos, mejores serán las respuestas.

Puntos fuertes especiales de Claude:

Ante dilemas éticos y cuestiones de compliance, Claude muestra una competencia sobresaliente. El modelo fue entrenado para un uso responsable de la IA.

En análisis de documentos y procesamiento de texto, suele superar a ChatGPT en precisión. Su habilidad para entender y resumir documentos largos es impresionante.

Claude es ideal para procesos de planificación estratégica. Puede examinar diversos escenarios y evaluar sus implicaciones de forma sistemática.

Limitaciones de Claude:

En sesiones rápidas de brainstorming, Claude puede resultar algo “pausado”. Su enfoque sistemático consume tiempo que puede ser molesto en procesos creativos.

En tareas puramente técnicas de codificación, ChatGPT suele dar soluciones más pragmáticas. Claude tiende a aportar explicaciones complejas incluso para problemas sencillos.

Perplexity: El investigador orientado a los hechos

Perplexity resuelve un problema básico de la mayoría de los LLMs: la falta de información actualizada. Combinando capacidades de modelo de lenguaje con búsqueda web en tiempo real, Perplexity ofrece siempre respuestas actuales y fundamentadas en fuentes.

Para las empresas, esto significa que los análisis de mercado, inteligencia competitiva y estudios de tendencias funcionan por fin sin retrabajo manual.

Optimización de prompt para Perplexity:

Formule sus preguntas como encargos de investigación. Perplexity brilla en búsquedas específicas de hechos, no en tareas creativas ni estratégicas.

Utilice periodos y áreas geográficas concretas. Cuanto más precisos los parámetros, más relevantes los resultados.

Ejemplo de prompt para Perplexity:

“¿Qué empresas alemanas de SaaS han recibido rondas Series-A superiores a 10 millones de euros entre enero y noviembre de 2024? Ordena por cantidad financiada e indica los inversores principales.”

Perplexity reacciona especialmente bien a preguntas de seguimiento. Utilice la función de conversación para profundizar nunca un tema paso a paso.

Competencias clave de Perplexity:

Para la investigación de mercados, Perplexity es insuperable. Ofrece cifras, tendencias y desarrollos actuales siempre con referencias directas.

En inteligencia competitiva funciona magníficamente. Obtendrá rápidamente resúmenes sobre competidores, lanzamientos de productos o cambios de estrategia.

El monitoreo de noticias y el análisis de tendencias son el punto fuerte de Perplexity. Sus equipos pueden mantenerse informados sobre el sector sin grandes tareas manuales de búsqueda.

Limitaciones de Perplexity:

Para creatividad o planificación estratégica, Perplexity es menos adecuado. La herramienta se centra en la recuperación de hechos, no en la generación de ideas.

La calidad depende en gran medida de las fuentes online disponibles. En nichos B2B muy específicos, la base de datos puede ser limitada.

Por naturaleza, Perplexity no puede integrar datos internos de la empresa. Para analizar información interna, se requieren otras herramientas.

Gemini: El especialista multimodal

Google desarrolló Gemini como el primer enfoque nativamente multimodal. Texto, imágenes, código y vídeo se procesan simultáneamente, lo que supone una clara ventaja para los procesos empresariales modernos.

Sus equipos de marketing pueden optimizar conjuntamente textos y visuales para campañas. Documentaciones técnicas con capturas de pantalla se analizan en su totalidad. Las presentaciones se evalúan de manera holística.

Estrategias de prompt específicas de Gemini:

Saque partido de la capacidad multimodal. Combine instrucciones de texto con entradas visuales para lograr resultados más precisos.

Gemini entiende perfectamente los cambios de contexto entre distintos tipos de medios. Puede alternar en un mismo prompt entre análisis de texto y de imágenes.

Ejemplo de prompt multimodal para Gemini:

“Analiza nuestro nuevo folleto de producto [PDF upload]. Evalúa tanto la claridad textual como los elementos de diseño. Propón mejoras concretas para el público ‘compradores técnicos en pymes’.”

Se nota la experiencia de Google en Deep Learning en la capacidad de Gemini para entender código. Para desarrollo de software y documentación técnica, Gemini suele dar resultados especialmente precisos.

Fortalezas de Gemini en detalle:

La optimización de presentaciones funciona estupendamente. Gemini puede evaluar un slide deck en su conjunto y proponer mejoras concretas en diseño y contenido.

Para documentación técnica con elementos visuales, Gemini es la mejor opción. Capturas, diagramas y textos se comprenden en su contexto.

El análisis de vídeo abre nuevas posibilidades. Se pueden transcribir y analizar automáticamente vídeos formativos, webinars o demostraciones de productos.

Dónde muestra limitaciones Gemini:

En tareas puramente textuales sin componentes visuales, Gemini rara vez ofrece ventajas frente a ChatGPT o Claude.

La integración en los flujos de trabajo actuales puede ser más compleja, ya que las capacidades multimodales exigen interfaces específicas.

Para datos corporativos muy sensibles, los productos de Google suelen exigir requisitos de compliance más estrictos que proveedores B2B especializados.

Estrategias de prompt en comparación directa

Una cosa es la teoría, otra la práctica. Aquí puede ver cómo la misma tarea empresarial se formula de forma óptima para distintos LLMs.

Tarea: Redacción de una oferta de empleo para un Project Manager de IA

Prompt optimizado para ChatGPT:

“Eres director/a de RR. HH. en una pyme innovadora. Redacta una oferta de empleo atractiva para un Project Manager de IA. Público objetivo: profesionales tecnológicos con 3-5 años de experiencia. Estilo: moderno pero formal. Haz hincapié en el equilibrio vida-trabajo y las oportunidades de desarrollo.”

Prompt optimizado para Claude:

“Desarrolla de forma sistemática una oferta de empleo para un Project Manager de IA. Ten en cuenta: 1) perfil requerido (técnico/y funcional), 2) áreas de responsabilidad, 3) beneficios y posibilidades de desarrollo, 4) cultura corporativa, 5) proceso de selección. Público objetivo: profesionales tech con experiencia. Propón fórmulas concretas para cada bloque.”

Perplexity sería inadecuado aquí – la redacción creativa de ofertas de empleo no requiere investigación web actual.

Tarea: Competitive intelligence sobre un nuevo competidor en el mercado

Prompt optimizado para Perplexity:

“Analiza la empresa alemana [Competidor XY] para el periodo 2023-2024. Foco: portfolio de productos, estrategia de precios, posicionamiento de mercado, personal clave, financiación, cobertura mediática. Ordena los resultados por relevancia y actualidad.”

ChatGPT sería limitado aquí por la falta de datos actuales.

Principios universales de prompts para todos los modelos:

La especificidad supera a la generalidad. “Crea una estrategia de marketing” llevará a respuestas genéricas. “Desarrolla una campaña de LinkedIn B2B para decisores de empresas de maquinaria, presupuesto de 15.000 euros y duración 3 meses” dará resultados realmente útiles.

Defina de manera explícita su rol y el del modelo. “Como director general de una empresa de 150 personas necesito…” y “Eres un consultor experto en…” proporcionan el contexto necesario.

Use indicaciones de formato de salida. “Estructura la respuesta en tabla con…” o “Divide en 3 puntos principales con subapartados…” lleva a resultados más aprovechables.

La iteración es decisiva. Ningún prompt es perfecto a la primera. Refine los suyos paso a paso y añada las versiones exitosas a sus plantillas estándar.

Implementación B2B: Del test a la integración productiva

La mejor estrategia de prompts no sirve de nada sin una implantación estructurada. Aquí le mostramos el método probado de Brixon para una integración de IA sostenible.

Fase 1: Pruebas piloto (4-6 semanas)

Comience con 3-5 casos de uso concretos de su trabajo diario. Elija tareas recurrentes con criterios de calidad claros.

Pruebe cada caso con 2-3 modelos distintos. Documente sistemáticamente las variantes de prompt y la calidad de los resultados.

Ejemplo para el sector industrial: documentaciones técnicas, textos de ofertas y manuales de servicio son idóneos para los primeros tests.

Fase 2: Formación de equipos (2-3 semanas)

Forme a sus equipos en los prompts más exitosos. Pero cuidado: copiar y pegar plantillas no funciona. El equipo debe comprender los principios para aplicarlos con flexibilidad.

Desarrolle bibliotecas de plantillas para tareas recurrentes. Esos templates se convertirán en assets valiosos para la empresa.

Establezca bucles de feedback. Las variantes exitosas deben documentarse y compartirse.

Fase 3: Escalado (continuo)

Integre las herramientas de IA en los flujos existentes, en vez de crear procesos aparte. Una integración fluida es clave para la adopción y el ROI.

Mida los incrementos reales de productividad. El ahorro de tiempo, la mejora de calidad y la reducción de costes deben ser cuantificables.

Promueva usuarios internos avanzados que actúen como multiplicadores. Estos “champions” en IA impulsan la evolución y apoyan a compañeros ante retos.

Gobernanza y aseguramiento de calidad:

Defina directrices claras sobre el uso de IA. ¿Qué datos se pueden procesar? ¿Qué tareas requieren revisión humana?

Implante procesos de revisión para resultados críticos. La IA acelera los trabajos pero no sustituye el control de calidad profesional.

Planifique evaluaciones periódicas de herramientas. El mercado evoluciona rápido – los nuevos modelos pueden mejorar mucho las soluciones existentes.

La clave está en el enfoque sistemático. Las empresas que triunfan con la IA empiezan poco a poco, aprenden rápido y escalan con cabeza. En Brixon le acompañamos con métodos probados y resultados medibles.

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