Un buen pedido dice para quién, para qué y cómo

Una analista de marketing pega la tabla de resultados de la campaña y escribe: “Haceme un informe”. Recibe tres páginas correctas y genéricas, con consejos que sirven para cualquier empresa. Su directora solo quería saber qué dos canales recortar el trimestre que viene.

Claude no hizo nada mal: respondió lo que le pidieron. El problema es que el pedido no decía nada de lo que importaba.

Las tres preguntas que tiene que contestar el pedido

Antes de mandar un prompt (prompt), fijate si responde esto:

• ¿Para quién es? No es lo mismo un resumen para el directorio que una explicación para alguien que entra mañana a la empresa.
• ¿Para qué sirve? Qué decisión apoya o qué tiene que poder hacer quien lo lea. “Recomendar qué dos canales recortar” orienta todo el análisis; “un informe” no orienta nada.
• ¿Cómo tiene que salir? El formato de salida (output format): largo, estructura, tono. “Una página, con la recomendación arriba y tres datos que la respalden” es un formato; “algo prolijo” no.

Con esas tres respuestas, el mismo pedido de la analista queda así: “Es para la directora de marketing, que tiene que decidir qué dos canales recortar el próximo trimestre. Con la tabla adjunta, recomendá cuáles y por qué, en media página, con la recomendación en la primera línea”.

Dar el porqué y mostrar un ejemplo

Dos cosas más mejoran mucho la salida:

• Contexto (context) con el motivo de cada regla. “Comentá solo los desvíos de más del 5%, porque el directorio no revisa los demás” funciona mejor que “comentá solo lo importante”. Con el motivo, Claude puede aplicar el criterio a casos que no anticipaste.
• Ejemplos (examples): uno o dos casos buenos, idealmente con una nota de qué los hace buenos. Si el equipo de RRHH quiere avisos de búsqueda “amigables pero profesionales”, dos avisos aprobados muestran el tono mucho mejor que el adjetivo.

Y decile qué hacer cuando falta información: “si una línea no tiene nota del responsable, escribí ‘sin explicación’ en lugar de suponer una causa”. Así no rellena huecos inventando.

La idea de fondo es dar instrucciones claras y directas (clear and direct instructions), como se las darías a alguien muy capaz que recién llega y no conoce tu empresa.

Qué no ayuda

Lo que se suele probar	Por qué no alcanza
“Sé más preciso” o “no seas genérico”	No dice en qué sentido; Claude no sabe qué falta
Repetir la regla o escribirla en mayúsculas	Da énfasis, pero no criterio
“Sos el mejor analista del mundo”	Un elogio no aporta datos sobre la tarea
Cambiar al modelo más capaz	Un modelo más grande tampoco adivina para quién es el informe
Pedir “más largo y detallado”	Si el problema era el enfoque, más largo es peor

Las trampas típicas

• Pedirle que sea “más específico” sin darle los datos que lo harían específico.
• Pegar la misma tabla en un chat nuevo con el mismo pedido, esperando que esta vez salga mejor.
• Agregar adjetivos de tono (“profesional”, “cercano”) en lugar de un ejemplo.
• Pensar que la falla es del modelo cuando el pedido no decía para qué era.

En el examen

El escenario típico describe una salida genérica, demasiado larga o con el tono equivocado, y casi siempre deja una pista de lo que faltaba: quién lee, qué decisión tiene que tomar, una carpeta de ejemplos aprobados que nadie usó. Buscá la opción que agrega al prompt el público, el propósito y el formato (o los ejemplos con su porqué). Descartá las que solo piden “más precisión”, repiten la instrucción, halagan al modelo o cambian de modelo sin tocar el pedido.