Prompt Engineering: Fundamentos

Este curso introduce las técnicas fundamentales de prompt engineering para obtener respuestas precisas y útiles de modelos de lenguaje de IA. Dirigido a profesionales que necesitan integrar herramientas de IA generativa en su trabajo diario, sin requerir conocimientos técnicos previos. Al finalizar, el participante será capaz de identificar los componentes de un prompt efectivo, reconocer las causas de outputs incorrectos y distinguir respuestas fiables de las que requieren revisión.

Al finalizar el curso, el participante será capaz de:

• 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

1. Fundamentos del prompt engineering — Qué es un prompt, componentes básicos, cómo interpretan los modelos las instrucciones
2. Estructura de prompts efectivos — Instrucción clara, asignación de rol, definición de formato de salida, contexto relevante
3. Diagnóstico de prompts deficientes — Análisis de outputs incorrectos, identificación de ambigüedades, causas comunes de fallos
4. Técnicas zero-shot y few-shot — Cuándo aplicar cada enfoque, construcción de ejemplos efectivos, casos de uso por tipo de tarea
5. Control de parámetros de output — Ajuste de tono, extensión, nivel de detalle, formato estructurado mediante instrucciones explícitas
6. Evaluación crítica de respuestas — Detección de alucinaciones, verificación de coherencia, identificación de salidas fuera de alcance, validación de información

• Acceso a un modelo de lenguaje de IA (ChatGPT, Claude u otra plataforma similar con interfaz de chat)
• Navegador web actualizado (Chrome, Firefox, Edge o Safari)
• Conexión estable a internet

Ninguno requerido. Se recomienda haber cursado IAF01 (Fundamentos de GenAI) o tener familiaridad básica con modelos de lenguaje. No se requieren conocimientos de programación ni experiencia previa con inteligencia artificial.