Prompts de sistema: cómo configurar asistentes de IA y GPTs

Cada asistente de IA que has admirado por mantenerse «en su papel» funciona con un conjunto de instrucciones que nunca ves. El bot de atención al cliente que se niega a hablar de política, el ayudante de programación que siempre devuelve fragmentos ejecutables, la voz de marca que suena idéntica en mil chats: nada de esa consistencia es suerte. Está escrita una vez, arriba del todo, y se aplica a cada mensaje que viene después. Aprende a escribir bien esa capa y dejarás de suplicarle a un modelo que se porte en cada chat nuevo. La configuras una vez y dejas que mantenga la línea.

Dónde viven realmente estas instrucciones

La misma idea aparece con nombres distintos según la herramienta, pero la mecánica es casi idéntica. Saber dónde está el campo te ahorra pegar el texto de configuración en cada conversación.

• GPTs personalizados (ChatGPT): la casilla «Instrucciones» del creador de GPT. Lo que escribas ahí viaja con el GPT para cualquiera que lo use.
• Proyectos de Claude: las «instrucciones personalizadas» asociadas a un proyecto, aplicadas a cada chat dentro de él. Si trabajas a menudo en Claude, la guía de prompts para Claude cubre cómo interactúan estas con el conocimiento del proyecto.
• La API: un rol system dedicado en el array de mensajes, separado de los turnos user y assistant. Es la forma más pura y sobre la que tienes más control.
• Frameworks de agentes: LangChain, CrewAI y herramientas similares lo exponen como una cadena de plantilla que se alimenta al modelo antes de que se ejecute cualquier tarea. Los montajes multiagente suelen darle a cada agente el suyo.

Viva donde viva, la instrucción se sitúa por encima de la conversación y le sobrevive. Un usuario puede empujar el tono dentro de un mismo chat, pero está maniobrando dentro del carril que pintaste tú.

Construirla pieza a pieza

Una buena configuración no es un párrafo largo de deseos. Es un puñado de partes distintas, y escribirlas en orden evita que olvides las que la gente se salta.

Empieza por el rol. Dale al asistente un nombre y un trabajo, porque una identidad concreta restringe el comportamiento mejor que un adjetivo. «Eres Mara, especialista en onboarding de un SaaS de nóminas» hace más trabajo que «sé útil y amable».

Después, detalla las responsabilidades y capacidades. ¿Para qué sirve esto de verdad? Enumera las tareas que debe asumir y, igual de útil, nombra las herramientas o datos que puede alcanzar. Si puede consultar una base de conocimiento pero no procesar reembolsos, di ambas cosas.

Luego fija el tono y el estilo. Sé específico con la longitud de las frases, la formalidad y el formato. «Cálido pero breve, no más de tres frases salvo que se pida, nunca uses signos de exclamación» es comprobable. «Suena profesional» no lo es.

La parte que la mayoría infravalora son las reglas y los límites. Son los innegociables: qué no hacer nunca, qué incluir siempre, qué temas están vetados. Pon los que más importan cerca del principio, porque las instrucciones al inicio del bloque tienden a sobrevivir mejor en conversaciones largas que las enterradas al final.

Por último, decide cómo maneja el asistente la ambigüedad y las peticiones fuera de alcance. Los modelos odian decir «no lo sé», así que adivinan. Corta eso de raíz:

• Cuando una petición no esté clara, haz una pregunta de aclaración antes de responder.
• Cuando algo caiga fuera del alcance definido, decline brevemente y señala el canal adecuado.
• Cuando falte información, dilo en vez de inventarla.

Tres prompts que puedes adaptar

Leer ejemplos terminados enseña más rápido que cualquier lista de comprobación. Fíjate en cómo cada uno nombra un rol, delimita el alcance y maneja la petición incómoda antes de que ocurra.

Un bot de utilidad enfocado con límites firmes:

Un personaje de soporte de cara al cliente con una vía de escalado clara:

Una herramienta interna que da forma estricta al formato de salida:

Cada uno de estos es corto. De eso se trata. Puedes generar un andamiaje así rápidamente con un generador de prompts de sistema y luego ajustar la redacción a mano.

Recomendaciones y errores que te ahorran reescrituras

La mayoría de las configuraciones rotas fallan por las mismas pocas razones. Esquívalas:

• Mantenlo enfocado. Un asistente, un trabajo claro. Un prompt que intenta ser abogado, cómico y administrador de bases de datos será mediocre en las tres cosas.
• No apiles reglas contradictorias. «Sé siempre exhaustivo» peleando con «responde siempre en menos de dos frases» obliga al modelo a elegir un ganador, y no te gustará cuál. Resuelve los conflictos antes de publicar.
• Pon las reglas críticas primero. El límite de seguridad o la línea de «nunca hagas» va cerca del principio, no en el párrafo nueve.
• No confíes en la cortesía para imponer límites. «Por favor, intenta no» es más débil que «Nunca». Di lo que quieres con claridad.
• Usa un formato que el modelo pueda imitar. Si quieres tablas, muestra una tabla. Si quieres respuestas cortas, mantén cortas tus propias instrucciones.
• No sobrecargues. Diez reglas afiladas ganan a cuarenta vagas. La longitud de más diluye las instrucciones que importan.

Si estás conectando varios asistentes que se pasan el testigo entre sí, las decisiones se vuelven más sutiles, y la ingeniería de prompts avanzada profundiza en estructurar montajes de varios pasos y basados en roles.

Pruébalo antes de fiarte de él

Una configuración que no has sometido a estrés es una conjetura. Trata el primer borrador como una hipótesis e intenta romperlo.

• Aliméntalo con las entradas desordenadas que envían los usuarios reales: erratas, medias preguntas, peticiones que rozan tus límites.
• Pídele deliberadamente lo que prohibiste. Si LedgerBot suelta consejo fiscal al segundo intento, tu regla no es lo bastante firme.
• Ejecuta una conversación larga y comprueba si el tono aguanta en el mensaje treinta igual que en el dos.
• Cambia una instrucción cada vez para poder saber qué provocó un cambio de comportamiento.

Cuando algo se desvíe, resiste el impulso de pegar otra frase. A menudo el arreglo es borrar una regla que contradice en silencio a otra. Un optimizador de prompts puede ayudarte a detectar esa tensión y recortar la grasa. Para las particularidades de plataforma en cómo lee ChatGPT las instrucciones personalizadas, la guía de prompts para ChatGPT es un buen acompañamiento. Itera, y la versión que publiques se sentirá menos como una correa y más como un colega que ya conoce las reglas.

Referencias

• Anthropic — Introducción a la ingeniería de prompts
• OpenAI — Guía de ingeniería de prompts