Semana 2: IA para Análisis de Información y Documentos

Aplicar técnicas avanzadas de prompting para obtener respuestas más precisas y útiles de los modelos de IA

60 minutos
3 módulos
2026-02-16

Módulo 2.1

Técnicas Avanzadas de Prompting

10 minutos

Técnicas Avanzadas de Prompting

3:00

Lleva tus Prompts al Siguiente Nivel

Técnica 1: Cadena de Pensamiento (Chain of Thought)

  • Pide razonamiento paso a paso
  • Usa frases como 'piensa paso a paso'
  • Reduce errores en problemas complejos

Chain of Thought en Acción

  • Ejemplo: Cálculo de depreciación NIIF
  • Sin CoT: solo resultado numérico
  • Con CoT: desglose completo verificable

Técnica 2: Asignación de Rol (Role Prompting)

  • Activa conocimiento especializado
  • Define expertise específico
  • Mejora relevancia de respuestas

Construyendo Prompts de Rol Efectivos

  • Especifica profesión y experiencia
  • Define área de especialización
  • Agrega contexto colombiano si aplica

Técnica 3: Few-Shot Learning (Aprendizaje con Ejemplos)

  • Proporciona 2-3 ejemplos del formato deseado
  • Ideal para clasificación y formateo
  • Entrena la IA sin programación

Few-Shot para Clasificación Contable

  • Ejemplo 1 y 2: Transacciones clasificadas correctamente
  • Ejemplo 3: Nueva transacción por clasificar
  • La IA replica el patrón aprendido

Técnica 4: Especificación de Formato y Restricciones

  • Define estructura exacta de salida
  • Especifica restricciones (longitud, elementos)
  • Asegura resultados utilizables directamente

Combinando Técnicas para Máximo Impacto

  • CoT + Role = Razonamiento experto
  • Role + Format = Informes profesionales listos
  • Todas juntas = Análisis de nivel consultora

Caso Práctico: Análisis NIIF 16 Arrendamientos

  • Rol: Contador experto en NIIF
  • CoT: Desglose paso a paso del tratamiento
  • Formato: Tabla comparativa Before/After NIIF 16

Caso Práctico: Investigación Competitiva de Mercado

  • Rol: Analista estratégico empresarial
  • Few-Shot: Ejemplos de análisis FODA
  • Formato: Matriz FODA estructurada en tabla

Errores Comunes a Evitar

  • No mezclar múltiples roles en un prompt
  • Evitar ejemplos contradictorios en Few-Shot
  • No sobre-especificar restricciones innecesarias

Domina las Técnicas, Multiplica tus Resultados

Escena 1 de 13
Espacio (reproducir/pausar) | Flechas (navegar) | C (subtítulos) | F (pantalla completa) | M (silenciar)

En la semana anterior, aprendimos los fundamentos de la formulación de prompts. Esta semana profundizaremos en técnicas avanzadas que permiten obtener resultados significativamente mejores de los modelos de lenguaje.

Técnica 1: Cadena de Pensamiento (Chain of Thought)

— Wei et al. (2022)

Consiste en solicitar al modelo que muestre su proceso de razonamiento paso a paso antes de llegar a una conclusión.

"Generar una cadena de pensamiento — una serie de pasos de razonamiento intermedios — mejora significativamente la capacidad de los modelos de lenguaje grande para realizar razonamiento complejo."
Para contadores:
❌ Sin técnica: ¿Cuál es el margen de utilidad neta si las ventas son $500,000 y la utilidad neta es $75,000?
✅ Con técnica: Necesito calcular el margen de utilidad neta. Explica tu razonamiento paso a paso:
- Datos: Ventas = $500,000, Utilidad neta = $75,000
- ¿Cuál es la fórmula del margen de utilidad neta?
- Aplica la fórmula con los datos proporcionados
- Interpreta el resultado en el contexto empresarial
Para administradores:
❌ Sin técnica: ¿Es viable este proyecto de inversión?
✅ Con técnica: Analiza la viabilidad de este proyecto de inversión. Razona paso a paso:
1. Identifica los flujos de caja proyectados
2. Calcula el VPN (Valor Presente Neto) con una tasa del 12%
3. Calcula la TIR (Tasa Interna de Retorno)
4. Compara con criterios de aceptación
5. Presenta tu conclusión con justificación

Técnica 2: Asignación de Rol (Role Prompting)

Asignar un rol específico al modelo de IA para que responda desde esa perspectiva profesional, activando conocimientos y patrones de lenguaje específicos del dominio.

Actúa como [ROL PROFESIONAL] con [EXPERIENCIA/ESPECIALIZACIÓN].
Tu objetivo es [TAREA ESPECÍFICA].
Considera [CONTEXTO RELEVANTE].
Responde en [FORMATO DESEADO].
Contaduría:
Actúa como un auditor senior con 15 años de experiencia en firmas Big Four, especializado en normas NIIF. Revisa el siguiente tratamiento contable de arrendamientos y evalúa si cumple con la NIIF 16. Identifica cualquier error o área de mejora.
Administración:
Actúa como un consultor de estrategia empresarial con experiencia en empresas latinoamericanas del sector retail. Analiza la siguiente situación competitiva y proporciona tres recomendaciones estratégicas priorizadas.

Técnica 3: Prompts con Ejemplos (Few-Shot Learning)

Proporcionar ejemplos del formato y tipo de respuesta deseada antes de plantear la pregunta real. Esto 'entrena' al modelo sobre tus expectativas.

Ejemplo 1:
Entrada: [ejemplo de entrada]
Salida: [ejemplo de salida deseada]

Ejemplo 2:
Entrada: [ejemplo de entrada]
Salida: [ejemplo de salida deseada]

Ahora, con el mismo formato:
Entrada: [tu pregunta real]
Salida:
Clasificación de transacciones contables:
Clasifica las siguientes transacciones según su naturaleza:

Ejemplo 1:
Transacción: Compra de inventario por class="content-section" id="module-1" role="tabpanel" aria-labelledby="tab-1"0,000 a crédito
Clasificación: Activo corriente (Inventarios) / Pasivo corriente (Cuentas por pagar)

Ejemplo 2:
Transacción: Pago de nómina del mes por $25,000
Clasificación: Gasto operacional (Gastos de personal) / Activo corriente (Efectivo)

Ahora clasifica:
Transacción: Adquisición de maquinaria por class="content-section" id="module-1" role="tabpanel" aria-labelledby="tab-1"50,000, pagando 30% de contado y el resto a 24 meses

Técnica 4: Restricciones y Formato Específico

Definir claramente las restricciones y el formato de salida reduce la ambigüedad y mejora la utilidad de las respuestas.

  • Longitud de la respuesta (número de palabras, párrafos, puntos)
  • Formato (tabla, lista, párrafo, JSON)
  • Nivel de detalle (resumen ejecutivo vs. análisis detallado)
  • Audiencia objetivo
  • Restricciones de contenido (qué incluir, qué excluir)
Lección Completada