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Prompt Engineering: Diseño y evaluación

8h of live classes·HACK A BOSS·Spanish

Skills you will learn

  • Prompt Engineering

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Description

Learning objectives

Syllabus

Technical requirements

Prerequisites

Schedule details

Resources

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Este curso profundiza en técnicas de nivel intermedio de prompt engineering orientadas a casos de uso profesionales que requieren razonamiento estructurado, evaluación sistemática y adaptación a objetivos de negocio. Está dirigido a profesionales que ya conocen los fundamentos del prompting y necesitan diseñar soluciones robustas, iterables y justificables para entornos corporativos. Al finalizar, el participante será capaz de construir prompts complejos basándose en evidencia, diagnosticar errores técnicamente y traducir necesidades empresariales ambiguas en especificaciones ejecutables.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

  • Estructurar un prompt con chain-of-thought para tareas de razonamiento multistep
  • Diseñar un system prompt funcional para un caso de uso concreto (asistente, extractor, clasificador)
  • Iterar sobre un prompt usando los outputs como evidencia de mejora, no por intuición
  • Comparar dos prompts para la misma tarea y seleccionar el más robusto, justificando los criterios
  • Diagnosticar si un output incorrecto se debe al prompt, al modelo o a la ausencia de contexto/datos
  • Traducir un objetivo de negocio ambiguo en un prompt con instrucción, contexto, restricciones y formato definidos
  1. Razonamiento estructurado con chain-of-thought — motivación, estructura paso a paso, ejemplos de razonamiento complejo, aplicación a casos multistep
  2. Diseño de system prompts para casos de uso reales — diferencia entre user y system prompt, arquitectura de asistentes, extractores y clasificadores, plantillas funcionales
  3. Iteración basada en evidencia — métricas cualitativas y cuantitativas, análisis de outputs fallidos, registro de versiones, testeo sistemático
  4. Comparación y evaluación de prompts — criterios de robustez, edge cases, consistencia, eficiencia, argumentación técnica de preferencias
  5. Diagnóstico de errores en outputs — taxonomía de fallos (prompt, modelo, datos), estrategias de debugging, limitaciones del modelo versus diseño del prompt
  6. Traducción de objetivos de negocio a prompts ejecutables — desambiguación de requisitos, definición de restricciones y formatos, verificación del output frente al objetivo original
  • Acceso a una plataforma de LLM mediante interfaz de chat (Claude, ChatGPT u otra similar)
  • Editor de texto para registro y versionado de prompts

→ PE01 — Prompt Engineering: Fundamentos (Iniciación, 6h)

  • Identificar los componentes de un prompt efectivo: instrucción, rol, contexto y formato de salida
  • Distinguir un prompt vago de uno estructurado, señalando qué elementos faltan o son ambiguos
  • Identificar las causas más comunes por las que un prompt produce un output incorrecto o incompleto
  • Diferenciar cuándo utilizar zero-shot y cuándo few-shot según el tipo de tarea
  • Identificar qué instrucciones de tono, extensión y formato influyen en el output generado
  • Reconocer cuándo un output muestra señales de alucinación o está fuera del scope del prompt