Flujos de AI Generative

Flujos de AI Generative

Prompt Engineering, asistentes GPT y Projects

Prompt Engineering

Una mezcla de claridad comunicativa, metodología experimental y buenas prácticas técnicas.

Guía Avanzada: Técnicas y Fórmulas para un Prompt Engineering Efectivo

Un prompt bien pensado actúa como contrato claro entre el usuario y el modelo: define el objetivo, el formato, las restricciones y el público, y por tanto maximiza la probabilidad de obtener una respuesta útil y reproducible.

Fórmula Prompting

Tokens OpenAI

GPTs personalizados y otras funcionalidades como Projects

Para entender mejor la utilidad de los GPTs personalizados, es importante diferenciar entre Projects y GPTs. Aunque ambos permiten una interacción estructurada con la IA, tienen objetivos y usos distintos. Diferencias clave

Guía Práctica para Crear un GPT Personalizado

La calidad de las instrucciones es esencial para que el GPT sea fiable y consistente. Un conjunto claro y coherente de instrucciones garantiza que el GPT cumpla con su propósito. Aplicación de ejemplo

Fórmula Prompting

Crea asistente con ChatGPT

Combinar GPTs dentro de un Project

Es posible invocar un GPT personalizado desde un Project utilizando la arroba (@). Al escribir @, aparecen las aplicaciones conectadas (por ejemplo, Photoshop, Gmail o Calendar) y, si se desplaza hacia abajo, también se listan los GPTs propios. Una vez seleccionado el GPT, éste operará leyendo la documentación e instrucciones del Project y aplicando, además, las pautas del propio GPT.

Al combinar GPT y Project, el modelo recibe dos paquetes de instrucciones: las del Project y las del GPT. Pueden ser complementarias, pero también entrar en conflicto o dar indicaciones diferentes. No se conoce públicamente la jerarquía exacta de prioridad entre ambas fuentes; por tanto, la recomendación práctica es probar y verificar el comportamiento para cada caso, aprovechando la potencia de la combinación sin dar por hecho un resultado uniforme.

El chat “troncal” (un nuevo chat sin Project ni GPT) es adecuado para tareas puntuales y de una sola vez. Funciona mejor cuando se formula un buen prompt y se aporta el máximo contexto posible. Aunque exista memoria, no siempre incluirá toda la información necesaria;por eso es clave proporcionar datos suficientes en el propio mensaje.

Cuando usar Project

Cuando usar GPTs

Nuestro aporte

LLM (Large Language Model o Modelo de Lenguaje Grande)

• Documentación oficial de cada modelo.
• Entrenar asistente para cada modelo. Traducir nuestro lenguaje a cada uno de los modelos
• Instaurar modelos oficiales de dev + producto

Flujo LLMs

Workflow Flora

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https://flora.ai/

Workflow Weavy

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https://flora.ai/

Workflow Freepik

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https://www.freepik.es/

Objetivo de la Propuesta

Workflow Freepik

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Krea ai

Cuándo usar un GPT

Un GPT personalizado encaja cuando la tarea es muy repetitiva y se desea una ejecución siempre igual, con instrucciones muy precisas. Sirve para garantizar consistencia y calidad uniforme en procesos que se repiten con frecuencia y requieren un estándar fijo de salida.

• Projects y GPTs son herramientas de personalización, pero no intercambiables. La diferencia principal está en la gestión de la memoria: persistente en Projects, opcional en GPTs.
• Los Projects son útiles para trabajos de continuidad, mientras que los GPTs destacan en tareas puntuales y aisladas.
• Un GPT bien diseñado debe contar con instrucciones claras, reglas de seguridad y solo las herramientas necesarias.
• El uso de funcionalidades como el Intérprete de código y el Lienzo convierte al GPT en una herramienta de desarrollo interactiva.

Diferencias clave

Nuestro aporte

Qué aportamos:

Cuándo somos obligatorios:

Qué entregables damos:

• insights
• propuestas
• accionables, prototipos
• criterios de calidad.

• validación conceptual
• exploración de oportunidades
• tendencias
• prototipos, UX vision, diferenciación.

• discovery
• definición de feature
• validaciones estratégicas
• revisiones clave.

Cuándo usar un Project

Un Project conviene para áreas “departamentalizadas” del trabajo, con procesos reconocibles y contexto estable. Pensemos en bloques como marketing o recursos humanos, donde “hacer nóminas” no es lo mismo que “gestionar un despido”. También sirve para organizar iniciativas concretas: preparar una conferencia, montar un evento presencial, lanzar una serie temática de vídeos o producir un podcast. Un buen símil es una carpeta de Windows: cada Project reúne instrucciones, documentación y forma de trabajar específicas para ese ámbito, de modo que la IA responda con mayor precisión en ese contexto.

Aplicación práctica: Crear el juego de la Serpiente

Ejemplo de petición del usuario: "Crea un juego de la serpiente completamente funcional en Python utilizando la librería pygame y despliégalo en el lienzo para jugar." El GPT seguiría los pasos: 1. Analizar la petición y reconocer que necesita pygame. 2. Generar el código completo del juego, con lógica de movimiento, puntuación y controles. 3. Ejecutar el script y mostrar la ventana del juego en el lienzo. De esta forma, el usuario puede interactuar directamente con un producto final creado y desplegado por el asistente, demostrando el potencial de los GPTs como herramientas prácticas y no solo generadoras de texto.

Aplicación práctica que podríamos seguir para widget

Estructura del widget; descripción del prompt Objetivo Estructura Funcionalidad Opciones de personalización Interactividad genial Controles y estados Reglas y límites Recomendaciones de uso Funciones de accesibilidad