Curso de Prompt Engineering

Clase 1 • Terminología clave y modelos mentales

Define el vocabulario central — temperatura, top‑p, ventana de contexto, alucinación — que se usa a lo largo del curso. Proporciona un lenguaje compartido para el análisis preciso de prompts.

Clase 2 • El rol de los prompts en la salida del modelo

Explica cómo el texto de entrada moldea las respuestas del modelo a través del contexto, el encuadre y la claridad de la instrucción. Conecta la estructura del prompt directamente con la calidad de la salida.

Clase 3 • La ingeniería de prompts como disciplina

Ubica la ingeniería de prompts dentro de los flujos de trabajo de IA y los roles profesionales. Quienes estudian comprenden el alcance, las limitaciones y la naturaleza iterativa del oficio.

Clase 1 • Técnicas de especificación de salida

Cubre directivas de formato, restricciones de longitud y plantillas estructurales para controlar la forma de la salida del modelo. Asegura que las salidas sean inmediatamente utilizables en los flujos de trabajo posteriores.

Clase 2 • Componentes centrales del prompt

Desglosa la instrucción, el contexto, los datos de entrada y el indicador de salida como los cuatro bloques de construcción principales. Enseña cómo cada componente contribuye a la precisión de la respuesta.

Clase 3 • Redacción de instrucciones claras

Se enfoca en la elección del verbo, la definición del alcance y la especificación de restricciones dentro del componente de instrucción. Reduce directamente la ambigüedad y las respuestas fuera de objetivo.

Clase 4 • Diagnóstico de prompts débiles

Introduce una lista de verificación sistemática para identificar elementos del prompt vagos, conflictivos o incompletos. Construye el hábito de diagnóstico esencial para la mejora iterativa.

Clase 1 • Prompting de cadena de pensamiento

Introduce la elicitación de razonamiento paso a paso para mejorar la precisión en tareas complejas. Conecta la transparencia del razonamiento con la detección de errores y la confiabilidad de la salida.

Clase 2 • Selección de la técnica adecuada

Proporciona un marco de decisión para emparejar la técnica de prompting con el tipo de tarea, la complejidad y las limitaciones de recursos. Sintetiza la sección en criterio aplicado.

Clase 3 • Prompting zero‑shot

Enseña cómo obtener respuestas precisas sin ejemplos maximizando la precisión de la instrucción. Establece la técnica base a partir de la cual se construyen todos los demás métodos.

Clase 4 • Ajuste de instrucciones y encadenamiento de prompts

Enseña cómo secuenciar múltiples prompts para manejar tareas demasiado complejas para una sola llamada. Construye un pensamiento de pipeline esencial para aplicaciones avanzadas.

Clase 1 • Autocrítica y refinamiento iterativo

Enseña prompts que instruyen al modelo para que revise y mejore su propia salida. Construye un mecanismo de calidad de ciclo cerrado dentro de una sesión de un solo turno o de múltiples turnos.

Clase 2 • Autoconsistencia y votación mayoritaria

Cubre la generación de múltiples respuestas independientes y su agregación para obtener una mayor precisión. Conecta el muestreo estadístico con la mejora de la confiabilidad en tareas de alto riesgo.

Clase 3 • Manejo de ambigüedad y casos extremos

Prepara a quienes estudian para diseñar prompts que gestionen con elegancia entradas poco claras y escenarios inesperados. Reduce el comportamiento frágil de los prompts en entornos de producción.

Clase 4 • Árbol de pensamiento y razonamiento ramificado

Extiende la cadena de pensamiento a rutas de razonamiento paralelas para problemas con múltiples enfoques válidos. Enseña cuándo la ramificación supera a las cadenas de razonamiento lineales.

Clase 1 • Prompts conversacionales y de atención al cliente

Diseña prompts para chatbots, asistentes virtuales y agentes de soporte que mantienen el contexto y el tono. Aborda la experiencia de usuario y el manejo de la escalación.

Clase 2 • Prompts de creación de contenido y redacción publicitaria

Cubre la calibración del tono, la orientación a la audiencia y el control del formato para contenido editorial, de marketing y creativo. Conecta el diseño de prompts con los objetivos de marca y comunicación.

Clase 3 • Prompts de investigación y síntesis de conocimiento

Enseña prompts que agregan, comparan y sintetizan información de múltiples fuentes o perspectivas. Construye una calidad de salida de nivel de investigación a través de una indagación estructurada.

Clase 4 • Prompts de análisis y resumen de datos

Enseña prompts estructurados para extraer información, resumir documentos y dar formato a las salidas analíticas. Construye prompts que se integran en flujos de trabajo de datos.

Clase 1 • Diseño de conversación de múltiples turnos

Cubre el diseño de prompts turno por turno que mantienen la coherencia, rastrean la intención del usuario y se adaptan dinámicamente. Construye el andamiaje para productos de IA conversacional confiables.

Clase 2 • Gestión de la ventana de contexto

Enseña estrategias para incluir información pertinente dentro de los límites de tokens en conversaciones largas. Aborda directamente la pérdida de memoria y la degradación del contexto en sesiones extendidas.

Clase 3 • Prueba de sistemas de prompts de múltiples turnos

Introduce simulación, red‑teaming y pruebas de regresión para sistemas de prompts conversacionales. Asegura la confiabilidad antes del despliegue en entornos de cara al usuario.

Clase 4 • Arquitectura de prompts de sistema

Cubre la estructura, el alcance y la autoridad de los prompts de sistema en relación con los turnos del usuario. Establece cómo las instrucciones a nivel de sistema gobiernan todas las interacciones posteriores.

Clase 1 • Definición de métricas de éxito del prompt

Cubre la precisión, la pertinencia, la coherencia y la tasa de finalización de la tarea como dimensiones medibles de la calidad del prompt. Conecta la selección de métricas con los requisitos específicos del caso de uso.

Clase 2 • Flujo de trabajo de optimización iterativa de prompts

Establece un ciclo estructurado de hipótesis, prueba, análisis y revisión para la mejora continua del prompt. Integra los hallazgos de la evaluación en pasos de rediseño accionables.

Clase 3 • Pruebas A/B y variantes de prompts

Cubre la comparación controlada de variantes de prompts para identificar diferencias de rendimiento estadísticamente significativas. Construye hábitos de experimentación rigurosa para la optimización de prompts.

Clase 4 • Métodos de evaluación manuales y automatizados

Enseña rúbricas de revisión humana junto con herramientas de puntuación automatizada para una evaluación escalable de prompts. Equilibra la profundidad de la evaluación con la eficiencia operativa.

Clase 1 • Escalamiento de la ingeniería de prompts en equipos

Cubre modelos de gobernanza, guías de estilo y flujos de trabajo de colaboración para el desarrollo de prompts en múltiples equipos. Construye la capacidad organizacional para operaciones de prompts a escala empresarial.

Clase 2 • Seguridad, sesgo y despliegue responsable

Aborda la auditoría de sesgo, la prevención de salidas dañinas y los requisitos de transparencia para prompts en producción. Conecta el diseño ético con la gestión del riesgo organizacional.

Clase 3 • Integración de prompts en pipelines de IA

Enseña cómo los prompts se conectan con APIs, frameworks de orquestación y pipelines de datos en producción. Tiende un puente entre el diseño de prompts y las prácticas de ingeniería de software de despliegue.

Clase 4 • Monitoreo del rendimiento del prompt en producción

Cubre el registro, las alertas y la detección de desviaciones para sistemas de prompts en vivo. Asegura que la calidad del prompt se mantenga a medida que evolucionan el comportamiento del usuario y las actualizaciones del modelo.